排“第二”的智谱AI，含金量多高？

文 | AIX财经（AIXcaijing），作者 | 金玙璠，编辑 | 魏佳

一纸招股书，揭开了“中国版OpenAI”智谱AI的神秘面纱，也把一个备受关注的话题抛到台前：在中国大模型的牌局中，智谱AI究竟排第几？

12月19日，这家顶着“清华系”光环的明星公司在通过港交所聆讯后，披露了招股书，向“全球大模型第一股”发起最后冲刺。

一时间，所有人的目光都聚焦在这家成立仅6年的年轻公司身上，最受关注的，除了它豪华的股东阵容（美团、阿里、腾讯、小米）和超过240亿元的估值，还有一张颇具话题性的中国大模型厂商“座次图”。

A、B、C、D推测分别为科大讯飞、阿里巴巴、商汤科技、百度   图源 / 智谱AI招股书

智谱AI在招股书中援引了咨询公司弗若斯特沙利文出具的一份榜单：按2024年收入，智谱AI以3.1亿元的收入、6.6%的份额，位列中国大模型厂商第二，仅次于科大讯飞，力压阿里、百度（公司名称根据招股书推断）。按此报告，智谱AI是中国最大的独立大模型厂商。

一时间，“智谱AI，领先字节阿里了？”的讨论四起。

排名背后，另一组数字同样醒目。2024年，智谱AI经调整净亏损达24.7亿元。2025年上半年亏损仍在加剧，营收1.9亿元对应经调整净亏损17.5亿元。

高速扩张与持续亏损并行，几乎是当前大模型公司的共同特征，也折射出这一行业高研发、长周期的普遍挑战。

因此，要看清智谱AI的真实位置，我们或许不能只依赖一份报告中的单一维度排名，而需要回到三个更本质的问题：智谱AI究竟是怎样一家公司？它的财务状况说明了什么？以及，牌桌之上真实的战局究竟如何？

智谱AI，是一家怎样的公司？

要理解智谱AI，首先要了解它的“出身”。

智谱AI的创始班底，几乎全部来自清华大学计算机系的知识工程实验室（KEG）。这个KEG实验室，来头不小。它成立于1996年，是中国从事自然语言处理（NLP）和知识图谱研究的机构之一，在中国AI的江湖里，是一个泰山北斗般的存在。

可以说，当很多大厂刚刚开始摸索AI的时候，KEG已经在这个领域默默耕耘了二十多年。

智谱AI的CEO张鹏，2002年硕士毕业后就加入了KEG实验室，并主导研发了科技情报平台AMiner——这被视为智谱AI的技术雏形。而公司的灵魂人物、首席科学家唐杰教授，更是KEG实验室的核心人物。

这种“科学家组团创业”的配置，最直接的好处就是技术上有先发优势。

当2022年底ChatGPT横空出世，整个行业都在忙着追赶时，智谱AI显得相对从容。我们来看一下这家公司的技术时间线：

2021年，启动GLM框架研发，并于2022年8月推出千亿级大模型GLM-130B，成为国内最早的同类模型之一，发布时间早于ChatGPT。

2023年，推出ChatGLM，成为中国最早的对话式大模型之一，并在开源社区引发巨大反响。

2024年，推出GLM-4系列，性能全面对标GPT-4，并在多项权威基准测试中取得了不错的成绩。

这种快人一步的研发布局，让智谱AI在后来的“百模大战”中，手里多了几张牌。它不仅有能与巨头抗衡的旗舰模型，还搞出了像AutoGLM 2.0这样能自主操作手机的智能体（Agent）。

对于“学院派”出身的智谱AI，如何将学术优势转化为商业优势，一直是外界关注的焦点。一位关注AI投资的从业者李超打了个比方，智谱AI选择的路径，是开一家“模型超市”——也就是所谓的MaaS（Model as a Service，模型即服务）平台。

这个“超市”的生意模式是：把各种模型——从可装入手机的小模型，到千亿参数的基座模型，从处理文本的语言模型，到理解图像视频的多模态模型，乃至能够执行复杂任务的智能体（Agent）——像商品一样摆在货架上，客户需要什么能力，就通过API接口来调用，按需付费。

“超市”要有人气，关键在于引流。智谱AI的打法是“开源试用—习惯养成—付费转化”：通过免费的开源模型（如GLM系列），吸引开发者来“试用”，当开发者习惯了智谱AI的工具链，并需要更强大的模型能力时，就有可能付费购买其MaaS平台上的商业服务。

这种模式的好处是轻便、灵活，能快速渗透到各行各业。根据招股书，截至2024年9月，智谱AI的MaaS平台已经吸引了超过270万开发者，辐射全球1.2万家企业客户。

搞清楚了智谱AI的商业模式，我们就能更好地理解它在整个行业中的位置。

在中国的大模型赛道，玩家按照“出身”大致可以分为三类：

第一类是互联网巨头——阿里（通义千问）、百度（文心一言）、字节（豆包）、腾讯（混元）。它们综合实力最强，有资金、有算力、有用户，模型只是其庞大业务版图中的拼图之一。

第二类是AI独角兽——商汤（日日新）、科大讯飞（讯飞星火）。它们在AI领域深耕多年，有特定领域的技术积累和客户基础，模型是其业务的延伸。

第三类则是大模型原生创业公司——智谱AI、月之暗面（Kimi）、零一万物（Yi）、MiniMax等。李超分析，它们all-in大模型，优势在于专注，但劣势也在于此，因为没有多元业务可以“输血”，必须靠大模型本身实现商业闭环。

综上所述，智谱AI是一个有技术积累，又有商业野心的独立选手。接下来，我们看看它的业绩表现如何。

财务数据的AB面

智谱AI的财务状况可以总结为，极具成长性，但也面临巨大投入压力。

好的一面是，收入在增长，模式在优化。

根据招股书，智谱AI的营收增速一直保持在高位，从2022年的0.57亿元增长至2024年的3.12亿元，三年时间增长五倍多，商业化正在加速。

更值得关注是收入结构的变化。它的收入由两部分构成：以2024年为例，其收入的85%来自本地化部署（通常指私有化部署），15%来自云端部署（主要对应其MaaS平台）。

私有化部署，也就是为大企业、大机构提供定制化的大模型解决方案，毛利虽高，但项目周期长、客户数量有限，难以规模化。

MaaS（模型即服务）平台，是智谱提供云端API服务的方式，虽然单位利润不高，但可以服务更多的企业客户，覆盖更大的市场。

随着后者占比的逐渐提高，公司的整体毛利率从2023年的64.6%下降至2025年上半年的50%。这看似不是个好消息，但背后反映的是商业模式的调整：从“高毛利、低规模”向“中等毛利、高规模”转型。

很多成功的SaaS公司都经历过这样的转变：初期通过高端客户获得高毛利，积累资金和口碑，然后逐步推出中端产品和平台产品，扩大市场覆盖面。

但智谱AI“高增长”故事的另一面，是“高投入、高亏损”。

根据招股书，2025年上半年，智谱AI的财务状况如下：营收近2亿，研发开支约16亿，销售费用约2亿，经调整净亏损17亿以上。

这组数据直观地反映出一点：智谱AI的花钱效率有待提高。

以研发投入为例，2025年上半年，同期研发费用与营收的比例是8.4：1，明显高于国际巨头。

据外媒报道，其对标对象OpenAI的这一比例是1.56：1；另一个巨头Anthropic，即便只算AWS的算力支出（不包括Google Cloud的支出和人员成本），这个比例只有1.04：1。

换句话说，智谱AI的研发投入强度，是OpenAI的5倍以上，是Anthropic的8倍以上。这背后，是所有大模型玩家都无法回避的“军备竞赛”：必须持续高额投入，训练更大、更强的模型，购买更多的算力，招揽更顶尖的人才，才能留在牌桌上。

但问题在于，智谱AI作为一家创业公司，体量远小于OpenAI和Anthropic（它们背后分别有微软和亚马逊、谷歌的巨额投资），却要承受同样甚至更高的单位成本。

这恐怕正是其此时上市的关键原因。

根据招股书，截至2025年6月30日，智谱AI账面现金约有25.5亿元。按照2025年上半年的现金消耗速度，若以经营活动现金流出净额（13.3亿元/半年）计算，现金储备可维持约1.9年；若以经调整净亏损（17.5亿元/半年）估算，则可维持约1.5年。

考虑到公司处于快速扩张期，实际的现金消耗速度可能进一步加快，因此尽快完成融资或上市“输血”，对智谱而言至关重要。

尽管其在招股书中强调自身“弹药库充足”，称截至2025年10月31日，现金及现金等价物、短期投资和可动用银行融资合计89.43亿元。但需要注意的是，这89亿里，现金加上可快速变现的“短期投资”，只有28亿，剩下的61亿，是银行给的授信额度。

更值得警惕的是，智谱AI的短期投资在三个月时间里（自2025年6月30日至10月31日），从5.49亿元降至2.29亿元，减少了约3.2亿元 。这或许说明，智谱AI正在动用短期投资以应对现金流压力。

所以，我们看到了一个增长迅猛，但同时也在承受巨大资本消耗压力的智谱。既然“入场成本”这么高，我们该怎么评估智谱的行业座次？

智谱AI，到底排第几？

这取决于我们用什么标准去衡量。

按照其招股书中引用的弗若斯特沙利文数据：2024年中国大语言模型市场规模为53亿元，前五名份额总和为33%；其中，智谱AI以3.1亿元的收入，位列第二，排在了科大讯飞（4.4亿元）之后，阿里（3亿元）、商汤（2.9亿元）、百度（2.2亿元）之前。

根据这份报告的注释，统计口径是大语言模型开发平台的收入。

AI创业者周林分析称，此口径统计的是“能够独立核算的大模型业务收入”，对智谱AI这样的“纯粹派”选手有利，对业务庞杂的“巨头”们相对不利。

智谱的业务都围绕大模型展开，所有收入都能明确归属于大模型业务。但阿里、百度等互联网平台型公司，很多大模型相关的收入因为难以单独核算——比如云服务中集成大模型的收入、解决方案中使用大模型的收入等——大概率被排除在外了。

如果换个更全面的统计方式，排名会如何？

IDC的报告显示，2024年中国大模型平台主要厂商市场份额（统计口径与弗若斯特沙利文报告类似，都是狭义的“平台”市场）的排名是：百度智能云（第一）、阿里云（第二）、商汤科技（第三）、智谱AI（第四）。

Omdia的报告则从综合能力评估的角度，将阿里云评为“领导者”，称其在战略执行和能力两个维度位居第一。

如果我们看一些公开披露的中标数据，更能感受到体量上的差距。根据媒体报道，2024年全年，仅公开可查的大模型中标项目总金额就达到了25.2亿元，其中科大讯飞中标金额5.4亿元，百度智能云中标金额3.4亿元。

这些数字，都超过了弗若斯特沙利文报告中的统计。这也从侧面印证了，巨头们的大模型相关收入，有很大一部分来自于解决方案、私有化部署、云服务集成等“非平台”业务。

所以，我们可以得出一个初步结论：如果只看“大模型开发平台”这个细分赛道，智谱AI排在第二的位置是合理的；但放到整个大模型市场的大盘子里看，它的收入体量就没那么靠前了。

这份招股书，让外界看到了智谱AI的实力与焦虑。它有技术，有生态，有一套看起来可行的商业模式，但也面临着巨额亏损、现金流压力和激烈的市场竞争——短期来看，智谱AI每赚1块钱，就要亏掉9块钱。

不过，这也恰恰反映了大模型赛道的残酷：谁能在技术上保持领先，谁能构建起最强大的生态，谁就能拿走市场的大部分份额。从这个角度看，智谱是用今天的亏损，换取明天在牌桌上的席位。今天的收入排名，不能定义一家公司的未来，如何尽快将技术优势转化为可持续的商业闭环，才是智谱AI真正需要向市场证明的。

*题图来源于智谱微信公众号。