文 | AIX財經（AIXcaijing），作者 | 金璵璠，編輯 | 魏佳

一紙招股書，揭開了「中國版OpenAI」智譜AI的神祕面紗，也把一個備受關注的話題拋到台前：在中國大模型的牌局中，智譜AI究竟排第幾？

12月19日，這家頂着「清華系」光環的明星公司在通過港交所聆訊後，披露了招股書，向「全球大模型第一股」發起最後衝刺。

一時間，所有人的目光都聚焦在這家成立僅6年的年輕公司身上，最受關注的，除了它豪華的股東陣容（美團、阿里、騰訊、小米）和超過240億元的估值，還有一張頗具話題性的中國大模型廠商「座次圖」。

A、B、C、D推測分別為科大訊飛、阿里巴巴、商湯科技、百度 圖源 / 智譜AI招股書

智譜AI在招股書中援引了諮詢公司弗若斯特沙利文出具的一份排行榜：按2024年收入，智譜AI以3.1億元的收入、6.6%的份額，位列中國大模型廠商第二，僅次於科大訊飛，力壓阿里、百度（公司名稱根據招股書推斷）。按此報告，智譜AI是中國最大的獨立大模型廠商。

一時間，「智譜AI，領先字節阿里了？」的討論四起。

排名背後，另一組數字同樣醒目。2024年，智譜AI經調整淨虧損達24.7億元。2025年上半年虧損仍在加劇，營收1.9億元對應經調整淨虧損17.5億元。

高速擴張與持續虧損並行，幾乎是當前大模型公司的共同特徵，也折射出這一行業高研發、長週期的普遍挑戰。

因此，要看清智譜AI的真實位置，我們或許不能只依賴一份報告中的單一維度排名，而需要回到三個更本質的問題：智譜AI究竟是怎樣一家公司？它的財務狀況說明了什麼？以及，牌桌之上真實的戰局究竟如何？

智譜AI，是一家怎樣的公司？

要理解智譜AI，首先要了解它的「出身」。

智譜AI的創始班底，幾乎全部來自清華大學計算機系的知識工程實驗室（KEG）。這個KEG實驗室，來頭不小。它成立於1996年，是中國從事自然語言處理（NLP）和知識圖譜研究的機構之一，在中國AI的江湖裏，是一個泰山北斗般的存在。

可以說，當很多大廠啱啱開始摸索AI的時候，KEG已經在這個領域默默耕耘了二十多年。

智譜AI的CEO張鵬，2002年碩士畢業後就加入了KEG實驗室，並主導研發了科技情報平台AMiner——這被視為智譜AI的技術雛形。而公司的靈魂人物、首席科學家唐傑教授，更是KEG實驗室的核心人物。

這種「科學家組團創業」的配置，最直接的好處就是技術上有先發優勢。

當2022年底ChatGPT橫空出世，整個行業都在忙着追趕時，智譜AI顯得相對從容。我們來看一下這家公司的技術時間線：

2021年，啓動GLM框架研發，並於2022年8月推出千億級大模型GLM-130B，成為國內最早的同類模型之一，發佈時間早於ChatGPT。

2023年，推出ChatGLM，成為中國最早的對話式大模型之一，並在開源社區引發巨大反響。

2024年，推出GLM-4系列，性能全面對標GPT-4，並在多項權威基準測試中取得了不錯的成績。

這種快人一步的研發佈局，讓智譜AI在後來的「百模大戰」中，手裏多了幾張牌。它不僅有能與巨頭抗衡的旗艦模型，還搞出了像AutoGLM 2.0這樣能自主操作手機的智能體（Agent）。

對於「學院派」出身的智譜AI，如何將學術優勢轉化為商業優勢，一直是外界關注的焦點。一位關注AI投資的從業者李超打了個比方，智譜AI選擇的路徑，是開一家「模型超市」——也就是所謂的MaaS（Model as a Service，模型即服務）平台。

這個「超市」的生意模式是：把各種模型——從可裝入手機的小模型，到千億參數的基座模型，從處理文本的語言模型，到理解圖像視頻的多模態模型，乃至能夠執行復雜任務的智能體（Agent）——像商品一樣擺在貨架上，客戶需要什麼能力，就通過API接口來調用，按需付費。

「超市」要有人氣，關鍵在於引流。智譜AI的打法是「開源試用—習慣養成—付費轉化」：通過免費的開源模型（如GLM系列），吸引開發者來「試用」，當開發者習慣了智譜AI的工具鏈，並需要更強大的模型能力時，就有可能付費購買其MaaS平台上的商業服務。

這種模式的好處是輕便、靈活，能快速滲透到各行各業。根據招股書，截至2024年9月，智譜AI的MaaS平台已經吸引了超過270萬開發者，輻射全球1.2萬家企業客戶。

搞清楚了智譜AI的商業模式，我們就能更好地理解它在整個行業中的位置。

在中國的大模型賽道，玩家按照「出身」大致可以分為三類：

第一類是互聯網巨頭——阿里（通義千問）、百度（文心一言）、字節（豆包）、騰訊（混元）。它們綜合實力最強，有資金、有算力、有用戶，模型只是其龐大業務版圖中的拼圖之一。

第二類是AI獨角獸——商湯（日日新）、科大訊飛（訊飛星火）。它們在AI領域深耕多年，有特定領域的技術積累和客戶基礎，模型是其業務的延伸。

第三類則是大模型原生創業公司——智譜AI、月之暗面（Kimi）、零一萬物（Yi）、MiniMax等。李超分析，它們all-in大模型，優勢在於專注，但劣勢也在於此，因為沒有多元業務可以「輸血」，必須靠大模型本身實現商業閉環。

綜上所述，智譜AI是一個有技術積累，又有商業野心的獨立選手。接下來，我們看看它的業績表現如何。

財務數據的AB面

智譜AI的財務狀況可以總結為，極具成長性，但也面臨巨大投入壓力。

好的一面是，收入在增長，模式在優化。

根據招股書，智譜AI的營收增速一直保持在高位，從2022年的0.57億元增長至2024年的3.12億元，三年時間增長五倍多，商業化正在加速。

更值得關注是收入結構的變化。它的收入由兩部分構成：以2024年為例，其收入的85%來自本地化部署（通常指私有化部署），15%來自雲端部署（主要對應其MaaS平台）。

私有化部署，也就是為大企業、大機構提供定製化的大模型解決方案，毛利雖高，但項目週期長、客戶數量有限，難以規模化。

MaaS（模型即服務）平台，是智譜提供雲端API服務的方式，雖然單位利潤不高，但可以服務更多的企業客戶，覆蓋更大的市場。

隨着後者佔比的逐漸提高，公司的整體毛利率從2023年的64.6%下降至2025年上半年的50%。這看似不是個好消息，但背後反映的是商業模式的調整：從「高毛利、低規模」向「中等毛利、高規模」轉型。

很多成功的SaaS公司都經歷過這樣的轉變：初期通過高端客戶獲得高毛利，積累資金和口碑，然後逐步推出中端產品和平台產品，擴大市場覆蓋面。

但智譜AI「高增長」故事的另一面，是「高投入、高虧損」。

根據招股書，2025年上半年，智譜AI的財務狀況如下：營收近2億，研發開支約16億，銷售費用約2億，經調整淨虧損17億以上。

這組數據直觀地反映出一點：智譜AI的花錢效率有待提高。

以研發投入為例，2025年上半年，同期研發費用與營收的比例是8.4：1，明顯高於國際巨頭。

據外媒報道，其對標對象OpenAI的這一比例是1.56：1；另一個巨頭Anthropic，即便只算AWS的算力支出（不包括Google Cloud的支出和人員成本），這個比例只有1.04：1。

換句話說，智譜AI的研發投入強度，是OpenAI的5倍以上，是Anthropic的8倍以上。這背後，是所有大模型玩家都無法迴避的「軍備競賽」：必須持續高額投入，訓練更大、更強的模型，購買更多的算力，招攬更頂尖的人才，才能留在牌桌上。

但問題在於，智譜AI作為一家創業公司，體量遠小於OpenAI和Anthropic（它們背後分別有微軟和亞馬遜、谷歌的鉅額投資），卻要承受同樣甚至更高的單位成本。

這恐怕正是其此時上市的關鍵原因。

根據招股書，截至2025年6月30日，智譜AI賬面現金約有25.5億元。按照2025年上半年的現金消耗速度，若以經營活動現金流出淨額（13.3億元/半年）計算，現金儲備可維持約1.9年；若以經調整淨虧損（17.5億元/半年）估算，則可維持約1.5年。

考慮到公司處於快速擴張期，實際的現金消耗速度可能進一步加快，因此儘快完成孖展或上市「輸血」，對智譜而言至關重要。

儘管其在招股書中強調自身「彈藥庫充足」，稱截至2025年10月31日，現金及現金等價物、短期投資和可動用銀行孖展合計89.43億元。但需要注意的是，這89億裏，現金加上可快速變現的「短期投資」，只有28億，剩下的61億，是銀行給的授信額度。

更值得警惕的是，智譜AI的短期投資在三個月時間裏（自2025年6月30日至10月31日），從5.49億元降至2.29億元，減少了約3.2億元 。這或許說明，智譜AI正在動用短期投資以應對現金流壓力。

所以，我們看到了一個增長迅猛，但同時也在承受巨大資本消耗壓力的智譜。既然「入場成本」這麼高，我們該怎麼評估智譜的行業座次？

智譜AI，到底排第幾？

這取決於我們用什麼標準去衡量。

按照其招股書中引用的弗若斯特沙利文數據：2024年中國大語言模型市場規模為53億元，前五名分額總和為33%；其中，智譜AI以3.1億元的收入，位列第二，排在了科大訊飛（4.4億元）之後，阿里（3億元）、商湯（2.9億元）、百度（2.2億元）之前。

根據這份報告的註釋，統計口徑是大語言模型開發平台的收入。

AI創業者周林分析稱，此口徑統計的是「能夠獨立覈算的大模型業務收入」，對智譜AI這樣的「純粹派」選手有利，對業務龐雜的「巨頭」們相對不利。

智譜的業務都圍繞大模型展開，所有收入都能明確歸屬於大模型業務。但阿里、百度等互聯網平台型公司，很多大模型相關的收入因為難以單獨覈算——比如雲服務中集成大模型的收入、解決方案中使用大模型的收入等——大概率被排除在外了。

如果換個更全面的統計方式，排名會如何？

IDC的報告顯示，2024年中國大模型平台主要廠商市場份額（統計口徑與弗若斯特沙利文報告類似，都是狹義的「平台」市場）的排名是：百度智能雲（第一）、阿里雲（第二）、商湯科技（第三）、智譜AI（第四）。

Omdia的報告則從綜合能力評估的角度，將阿里雲評為「領導者」，稱其在戰略執行和能力兩個維度位居第一。

如果我們看一些公開披露的中標數據，更能感受到體量上的差距。根據媒體報道，2024年全年，僅公開可查的大模型中標項目總金額就達到了25.2億元，其中科大訊飛中標金額5.4億元，百度智能雲中標金額3.4億元。

這些數字，都超過了弗若斯特沙利文報告中的統計。這也從側面印證了，巨頭們的大模型相關收入，有很大一部分來自於解決方案、私有化部署、雲服務集成等「非平台」業務。

所以，我們可以得出一個初步結論：如果只看「大模型開發平台」這個細分賽道，智譜AI排在第二的位置是合理的；但放到整個大模型市場的大盤子裏看，它的收入體量就沒那麼靠前了。

這份招股書，讓外界看到了智譜AI的實力與焦慮。它有技術，有生態，有一套看起來可行的商業模式，但也面臨着鉅額虧損、現金流壓力和激烈的市場競爭——短期來看，智譜AI每賺1塊錢，就要虧掉9塊錢。

不過，這也恰恰反映了大模型賽道的殘酷：誰能在技術上保持領先，誰能構建起最強大的生態，誰就能拿走市場的大部分份額。從這個角度看，智譜是用今天的虧損，換取明天在牌桌上的席位。今天的收入排名，不能定義一家公司的未來，如何儘快將技術優勢轉化為可持續的商業閉環，纔是智譜AI真正需要向市場證明的。