电话会议纪要关键要点 一、 涉及的公司与行业 * 会议主要讨论了两家公司：**智谱**和**Minimax**[1] * 两家公司均被定位为全球领先的**大模型公司**，是仅有的两家上市大模型公司[1] * 讨论的行业为**人工智能（AI）**，特别是**大模型、生成式AI（AIGC）和智能体（Agent）** 行业[1][2][20] 二、 关于智谱的核心观点与论据 1. 核心投资价值与战略定位 * 公司核心价值源于**领先的模型能力**，特别是专注于**Coding（编程）和Agentic推理**的细分方向[2][3][4] * 公司是**纯粹的基模公司**，投资价值后盾是研发能力、技术储备和领先的模型能力[4] * 公司背景为**清华系、国家队**，拥有豪华且稳定的股东结构，包括创始人、互联网战投（如美团、蚂蚁、阿里）及中央地方国资[2][10][11] * 公司以**AGI（通用人工智能）为远期指引和发展目标**，技术路线围绕持续学习、自主学习展开[12][14] 2. 模型能力与进展 * 模型能力一直走在中国大模型最前沿[3] * 转折点始于**GLM 4.5**，后续迭代（4.6, 4.7, 5.0）在国产和开源模型中保持领先[4] * **GLM 5**是当前核心模型：在全球综合评测（Artificial Analysis Index）中位列**全球第四、国内第一**；在单体表现上可对标Anthropic的Opus 4.5；编程和Agent能力大幅跃升，真实体感逼近Opus 4.5[4][12][27] * GLM 5的技术优化：总参数量从GLM 4.7的**3500多亿**提升至**7400多亿**（接近翻倍）；构建了新的强化学习框架（STAM）；集成了DeepSeek的技术注意力机制以提升效率[30][31] * 公司走**开源模型路径**，培育生态：GLM 4.5在Hugging Face下载量达**7万多次**；GLM 5发布首日登顶全球趋势榜[13][14] 3. 商业模式与商业化进展 * 商业模式为**MaaS（模型即服务）**，向千行百业输出模型能力[14] * 提供三种模式：面向政府/大企业的**本地化部署**、面向中型企业的**云端部署**、面向全球开发者/科技企业的**API（按Token消耗收费）**[15] * 商业化驱动力来自**Coding和Agent带来的Token需求井喷**，公司以领先的模型能力和高性价比承接中长尾市场需求[5][6][7] * 收入结构快速变化：2024年本地化部署收入占比**80%以上**；预计到2026年，云端部署将占**50%以上**；中长期API收入占比有望接近**50%以上**，成为核心商业模式[18] * **Token消耗量高速增长**：2024年为**0.2T**，2025年上半年达**4.6T**，预计2025年底在**6T以上**，是API增长的前瞻指标[18][19] * **API相关ARR（SaaS）迅速增长**：从去年底（10月/11月）的**2亿多**水平增长至最新的**5亿多到6亿**[7] * 公司已与**金山办公（WPS）、滴滴、摩尔线程、B站、马来西亚主权AI项目**等合作，赋能各行业[16][17] * **GLM 5发布后平均涨价幅度在30%以上**，但Coding Plan价格仍不到Anthropic同类产品的一半，具备高性价比[28][29] * 对标**Anthropic**的发展路径，专注打磨Coding能力，并逐步切入企业市场[26][27] 4. 市场机遇与竞争格局 * **AI Coding是首个进入真实生产力级别的应用场景**，2026年将成为由Coding驱动的Generative AI元年[23] * 2025年，**AI生成代码已占全球代码产出的40%**，头部科技公司内部可能有**20%-30%** 的代码由AI生成[24] * 测算**中美AI Coding市场空间**约**2000多亿美金（万亿人民币规模）**，泛开发者群体涌入后空间更大[25] * 中国AI Coding市场与美国有**三倍的时间差**，意味着有更大增长空间[26] * 竞争格局清晰，独立模型厂商凭借技术趋势占据一席之地[22][23] * 在Open Router的调用量数据中，智谱、Minimax、Kimi排名靠前，并获得海内外使用者认可[23] 5. 财务与估值 * 收入增速高、翻倍增长，但亏损可能持续，因需持续投入算力和人力以保持领先身位[11][12] * 全面对标OpenAI和Anthropic，给予智谱**40倍2028年PS估值**，目标市值**3068亿港币**，目标价**688港币**[36] 三、 关于Minimax的核心观点与论据 1. 公司定位与核心竞争力 * 公司定位为**AI Native的全球领先通用人工智能科技公司**，愿景是实现AGI，口号是“Intelligence with everyone”[37] * 核心竞争力概括为四点： 1. **早期押注全模态融合路线**，同步推进文本、语音、视频模型研发，形成统一技术栈，积累先发经验[39][45] 2. **已验证海外市场规模化变现能力**：2025年前三季度海外收入占比**超过73%**，覆盖**200多个国家和地区**，触达高付费意愿用户[40] 3. **坚持技术即产品路线**，采用“前店后厂”模式，实现模型与产品的快速拟合迭代，降低转化摩擦[40][53] 4. **AI原生高效组织**：截至2025年三季度，公司仅**385人**，研发人员占比**74%**；组织扁平（CEO下不超过三个层级），实现高效人效和高速迭代[40][41] 2. 模型能力与进展 * 已形成完备的**全模态模型矩阵**，包括文本（M系列）、视频（海螺系列）、音频（Speech系列）、音乐（Music系列）、图像（Image系列）[37][38] * **文本模型（M系列）全球领先**： * **M2**发布一周后登顶全球Artificial Analysis智能指数榜单前五，被评价为“最好的开源模型”之一[48][49] * **M2.5**在编程、工具调用、搜索、办公等场景刷新行业SOTA；发布后，在Open Router的使用量、编程语言等维度迅速达到**第一**[44][51] * 采用**交错思维链**等方式，在保持基准测试稳健的同时实现稳定泛化，强化了Agent能力[49][50] * 公司内部**30%** 的真实业务任务由M2.5自主完成；在编程场景，M2.5生成代码占新提交代码的**80%**[51] * **视频模型（海螺系列）处于全球第一梯队**：海螺02发布时排名全球视频生成**第二**；采用自研NCR架构，拥有优秀的复杂指令遵循和物理表现[53] * **音频模型（Speech系列）全球领跑**：基于LM的语音预测token范式，支持40多种语言和复杂情感表达，拟人化能力强[38][55] * 模型研发遵循 **“A = V × D”** 动力学（A进化加速度，V迭代速度，D战略投入方向），公司在两方面均实现较好领跑[44] * 模型迭代速度世界领先：**108天**内迭代了M2、M2.1、M2.5[44] * 战略投入方向独到：坚定选择**多模态路径**，并早期押注**线性化方向**（如MoE架构、HyperLinear Attention），在资源受限下实现高性能[45] 3. 产品矩阵与商业化 * 产品分为**AI原生产品**和**开放平台**[38] * **AI原生产品**包括三大类： 1. **Agent产品**：桌面端形态，锚定高效生产场景，实现本地环境与工作流的深度耦合；2026年1月发布Agent 2.0，支持深度系统调用，执行力亮眼[56][57] 2. **音视频产品**：包括视频产品“海螺”和音频产品“Audio”，降低专业创作门槛，赋能多模态内容消费[60] 3. **AI陪伴产品**：面向海外的“Talkie”和面向国内的“星意”，主打虚拟角色交互和情感陪伴，用户粘性和商业化渗透亮眼[39][64] * **开放平台**：通过多种API（文本、语音、视频等）为全球企业提供可拓展的AI服务，2025年前三季度收入增长亮眼[66] * 商业化优势： * **高毛利**：得益于早期采用**MoE架构**带来的推理成本优化、注重AI Infra建设、以及**视频和音频API结构性拉升**[66][67][68] * **高性价比**：M2.5在维持顶尖性能的同时提供低Token价格，旨在实现“Agent人人可用”[57][58] * 市场空间展望： * **Agent**：有望达到**10万亿美元**的TAM想象空间[59] * **音视频产品**：市场分为专业创作者（约30亿美元）、企业端（约94亿美元）、个人/社交平台（约917亿美元）[63] * **情感陪伴产品**：当前空间约**700-1500亿美元**，未来有望通过记忆能力提升等实现突破[64][66] 4. 行业趋势与竞争格局 * 行业趋势：模型能力呈**非线性跃升**，市场规模快速增长（预计从2023年**929亿美元**增至2030年**16000亿美元**，CAGR **37%**）[42][43] * 竞争格局：已收敛至头部厂商，呈现**轮番领跑**状态[43] * Minimax凭借全模态自研闭环，在**统一多模态**演进方向上有望拉开代际差，技术上限和工程化效率高[52][53] * 视频生成领域短期多强并存，长期技术壁垒提升将引发洗牌，端到端大模型及多模态理解与生成统一架构是未来方向[61][62] * AI原生产品的商业化逻辑不同于移动互联网，更依赖模型能力带来的获客边际效率变化，而非单纯营销投入[64][65] 5. 财务与估值 * 公司是**全球化公司**（超73%收入来自海外），拥有**全球SOTA级模型研发能力**和**下一代AI原生产品突破潜力**[69] * 选取**OpenAI和Anthropic**作为可比公司，给予Minimax **2026年75倍PS估值**[69] 四、 其他重要内容 * **实体清单影响**：分析师认为美国实体清单主要限制清单公司采购美国技术，但不怎么限制美国实体购买清单公司的服务，因此对智谱**没有影响**[70] * **Token使用量转化收入**：Coding Plan部分会进入流水并按月确认；API则按当期消耗量结算[70] * 整个AI产业，尤其是大模型，在**Agentic AI**需求涌现下快速发展，带来了**Token调用量的大幅增长**，推高了对模型的预期[1][6] * 投资者购买大模型公司本质上是购买“通往未来的门票”，市场基于高预期给予高估值溢价[2][8]

电话会议纪要关键要点 一、 涉及的行业与公司 * 行业：**通用人工智能 (AGI) / 大模型** 行业，具体涉及**模型能力、AI Agent、AI Coding、多模态生成**等细分领域 [2][16][29][34] * 公司：**智普 (Zhipu)** 和 **MiniMax**，被描述为全球前两家也是仅有的两家上市大模型公司 [2] 二、 关于智普 (Zhipu) 的核心观点与论据 1. 公司定位与核心价值 * 公司是**非常纯粹的基模公司**，其核心价值与后盾是**研发能力** [3][4] * 公司背景为**清华系、国家队**，拥有豪华且稳定的股东结构，包括创始人、互联网巨头（美团、蚂蚁、阿里）及中央/地方国资 [3][8][9] 2. 模型能力与战略路线 * 公司确立了以 **“中国最领先的coding模型”和“coding-agentic-tree”** 为主要方向的战略路线 [4] * 模型能力处于**国内领先、全球前列**：GLM5在综合跑分（Artificial Analysis Index）中位列**全球第四、国内第一**，在单体表现上可对标Anthropic Claude 4.5 [11][22] * GLM5实现了参数规模的大幅提升，从GLM4.7的**3500多亿**参数量提升至**7400多亿**，接近翻倍 [25] * 公司持续在模型架构、强化学习框架（STEM）、注意力机制优化（降低计算复杂度）等方面进行打磨，以提升效率和降低成本 [25][26] * 公司创始人看好并致力于在**知识学习、自主学习**方向取得突破，以解决更复杂的现实问题 [12] 3. 商业化路径与增长驱动 * **商业化处于早期阶段**，收入高速增长（三倍增长）但亏损持续，因需持续投入算力与研发以保持领先地位 [10] * **增长引擎正从本地化部署转向云端和API**：2024年本地化部署收入占比**80%以上**，预计到2026年云端部署将占**50%以上**，长期看API有望占比**50%以上**，成为最核心收入来源 [14] * **Token消耗量高速增长**是API收入的先行指标：2024年Token消耗量约**0.2T**，2025年上半年达**4.6T**，预计2025年底在**6T以上** [15] * **目标市场**：本地企业客户是基本盘，**全球开发者及科技企业**是增量核心市场 [13] * **对标Anthropic**，认为其以Coding为抓手的商业化路径（收入从十几亿翻至四十五亿，再预期翻至一百八十亿）具有参考意义，智普的收入结构更接近Anthropic [5][18] 4. 竞争策略与市场机遇 * 凭借**领先的模型能力结合高性价比**（GLM5 Coding Plan价格不到Anthropic的50%）来抓住海内外中长尾市场需求 [23] * 模型能力提升后敢于**提价**，GLM5发布后平均涨价幅度在**30%以上** [23] * 专注于Coding领域，并以此为抓手向**企业级市场渗透**，与国产芯片（摩尔线程、含光等）深度适配，实现“国产芯+国产模型”双向赋能 [4][24][26] * **AI Coding是核心市场机遇**：2025年AI生成代码已占全球代码产量的**40%**，中美AI Coding市场测算规模在**2000多亿美金（万亿人民币）** [19][20] * 在竞争格局中，**独立模型厂商凭借技术趋势仍有立身之地**，行业已收敛至少数头部厂商 [17][19] 5. 产品与生态布局 * 发布**GLM Office**能力，对标Claude Desktop，渗透办公场景，实现表格自动化等操作 [26] * 在AI应用层面有**AutoGLM**（AI Agent产品）等作为商业储备，但尚处商业化早期 [27] * 公司**70%多**的员工为研发人员，构筑了人才与研发壁垒 [28] 三、 关于MiniMax的核心观点与论据 1. 公司定位与核心优势 * 公司是**AI native（人工智能原生）** 公司，组织、流程、产品均围绕大模型设计，旨在实现**AGI**愿景 [29][32] * 核心竞争力概括为四点： 1. **早期押注全模态融合**，在文本、语音、视频、音乐等多模态同步研发，积累先发经验 [31] 2. **全球化与可规模化**的市场策略 [29] 3. **“前店后厂”技术即产品路线**，研发与产品高度协同，加速迭代并降低技术转化摩擦 [32] 4. **高效扁平化的AI原生组织**，据称效率可能比90% AI赋能组织高十倍，实现高人效 [32][36] 2. 模型能力与多模态布局 * 模型能力处于**全球前列**，在文本、视频、语音等多个模态均达到世界领先水平 [30][34] * **文本模型（M系列）**：支持极长上下文（100万tokens），通过“交错思维链”等方式提升Agent任务处理与泛化能力，M2曾登顶全球榜单前五，M2.5在编程、工具调用等场景迅速达到使用量第一 [39][40][41] * **视频模型（海螺系列）**：通过自研NCR架构，确立全球视频生成第一梯队地位，注重复杂指令遵循与物理表现 [30][44] * **音频/语音模型**：凭借拟人化情感表达和多语言支持建立竞争壁垒，处于全球领先位置 [30][45] * **音乐与图片模型**：支撑音频生态与AI原生创意设计场景 [30] 3. 商业化与产品矩阵 * 商业化通过**开放平台（Open Platform）** 提供多模态API服务，以及直接面向用户的**产品矩阵**进行 [56] * **产品矩阵主要包括三大类**： 1. **生产力工具（AI Agent）**：桌面端形态，锚定高效生产场景，在长文本理解、复杂指令遵循等方面表现亮眼，处于全球第一梯队 [46][47] 2. **音视频生成产品**：包括“海螺”（视频）和“再次”（音频），用于降低创作门槛和赋能多模态内容消费 [50] 3. **情感陪伴产品**：包括面向海外的“Talking”和国内的“心忆”，以拟人化对话和沉浸式体验获得高用户黏性 [30][54] * **开放平台增长亮眼**，高毛利水平得益于：技术能力带来的训练推理效率、AI用法建设、以及**视频和音频API结构性拉升毛利**（文本API市场竞争更激烈） [56][57] 4. 行业趋势与竞争策略 * 行业处于**模型能力非线性跃升、市场规模快速增长**的阶段：全球生成式AI收入规模预计从2023年**929亿美元**增至2030年**16000亿美元**，CAGR达**37%** [34] * 竞争已收敛至**头部厂商轮番领跑**的状态 [34] * MiniMax的取胜关键在于：**保持模型智能水平的全球领先** 和 **维持先发优势** [35] * 维持先发优势依赖于 **“workload-model fit”（工作负载与模型匹配）**，即领先模型能更好地嵌入用户工作流，形成迁移成本与习惯粘性 [37][38] * 未来模型发展方向：**统一多模态、Agentic（智能体化）、持续学习** [42] 5. 市场空间与估值 * **AI Agent** 有达到**十万亿美元**市场空间的想象空间 [49] * 音视频产品市场：专业创作（B端）中性假设约**30亿美元**，企业级内容生成（B端）中性假设约**94亿美元**，社交与消费级（C端）想象空间最大，中性假设约**917亿美元** [53] * 公司估值参考OpenAI和Anthropic，给予**2026年75倍PS估值** [59] 四、 其他重要内容 1. 共同面临的行业背景与风险 * **Agent AI需求涌现**，带动API调用量和Token消耗量大幅增长，是当前推动模型公司预期攀升的核心因素 [2][6] * 市场普遍认为大模型趋势可能侵蚀传统SaaS、应用及互联网业务 [2] * 投资大模型公司本质是购买一张 **“通往未来的门票”**（AGI或有利生态位），因此估值需考虑其早期阶段和未来潜力，而非静态对比 [7] * 提及的风险包括：**研发、商业化、知识产权**相关风险 [28] 2. 中国市场的特点 * 中国AI产业在大模型拉动下增速非常快 [16] * 在中国，**B端（企业端）商业化变现能力目前优于C端**，因为企业付费意愿更强，这契合了智普等公司以B端为主的商业模式 [17] * 中国竞争格局与海外类似，能留在牌桌上的模型厂商越来越少 [17]

报告行业投资评级 根据报告内容，报告未明确给出对智谱华章（以下简称“公司”）或大模型行业的整体投资评级，但报告的核心观点和数据分析均显示出对公司前景的积极看法，并将其定位为中国大模型产业的领军者和全球头部厂商（如OpenAI、Anthropic）的中国对标[2]。 报告核心观点 报告的核心观点认为，公司是中国领先的大模型与AGI（通用人工智能）开拓者，其扎实的技术底蕴和领先的模型能力是业务发展的基石[2]。公司通过MaaS（模型即服务）平台将模型能力商业化，赋能千行百业，收入正进入高速增长曲线[2][50]。特别是在AI编程（AI Coding）这一高确定性赛道，公司凭借专注打磨和性价比优势，有望持续领跑并开拓广阔市场[2]。报告认为，公司从技术架构、商业模式到发展趋势，全面对标全球头部大模型公司[2]。 根据目录分章节总结 第一章 公司概览：中国领先的大模型厂商与AGI开拓者 - **发展历程与技术引领**：公司成立于2019年，源自清华，是中国大模型产业的先行者与持续引领者。在ChatGPT兴起前已发布GLM系列基座模型，并持续快速迭代，最新旗舰模型为GLM-5.0[6]。 - **股权结构与团队背景**：公司股权结构稳定，联合创始人及控股股东合计持股27.94%。核心创始团队均来自清华大学，在AI领域拥有深厚的研究基础和工程经验[10][11]。 - **财务表现与投入**：公司收入高速增长，2024年实现收入**3.1亿元**，2022-2024年CAGR达**130%+**[16][50]。预计2023-2027年收入CAGR仍将保持**130%+**[2]。公司为打造全球领先模型持续加大研发投入，2024年经调整净亏损率较高，预计未来数年仍将保持高投入态势[18][20]。 - **核心价值与愿景**：基于GLM的通用大模型能力是公司的核心价值，其模型能力已稳居全球第一梯队。公司以AGI为远期愿景，持续推动模型向自主学习方向演进[12][20]。 第二章 核心价值：模型能力为先，赋能千行百业 - **基座模型能力卓越**：公司最新基座模型GLM-5在多项全球基准测试中达到SOTA（最先进）水准，例如在Artificial Analysis Intelligence Index中位列全球第四、开源和国产模型第一[24]。模型矩阵覆盖语言、多模态、智能体、代码等，满足多样化需求[28]。 - **坚持开源与生态建设**：公司坚持模型开源路线，截至2025年6月底已开源**50+** 模型，累计下载量超**4,500万**次，有效培育了开发者生态[35]。 - **MaaS商业模式成熟**：公司以MaaS为核心商业模式，提供云端API调用、云端私有化和本地化部署三种方式，预计2025年三者收入占比分别为**14%**、**14%** 和 **72%**[40]。该模式深度服务科技、互联网、金融、智能终端等各行业头部客户[36][44]。 - **增长驱动力强劲**： - **收入结构优化**：云端部署收入增速远超本地化部署，预计到2027/2028年，云端部署收入占比将提升至**69%**/**80%**，其中API相关占比有望接近**50%**，成为核心增长引擎[48][50]。 - **Token消耗量激增**：模型调用量呈指数级增长，截至2025年6月日均Token消耗量达**4.6万亿**，预计2025年底超**6万亿**。这支撑了API收入的快速增长，估计至2026年初API相关年度经常性收入（ARR）已接近**6亿元**，较去年同期增长数十倍[52][54]。 第三章 产业趋势：大模型能力向上，头部厂商引领创新 - **行业高速增长**：大模型驱动AI产业加速。2024年中国AI市场规模为**1,607亿元**，预计2030年将达**9,930亿元**，2024-2030年CAGR为**35.5%**[66]。企业端是核心增长引擎，2024年企业级客户收入占大语言模型市场**89%**[70]。 - **竞争格局清晰化**：全球及中国大模型市场均呈现头部集中趋势。海外OpenAI、Anthropic等独立厂商与科技巨头共存；中国则有望形成科技巨头与独立模型厂商并存的格局[73][88]。公司作为独立厂商，2024年以**3亿元**收入在中国大模型市场市占率**6.6%**，排名第二[88]。 - **AI Coding市场机遇广阔**：AI Coding是AI落地最快、最明确的场景。报告估算，远期美国和中国AI Coding总市场空间（TAM）达**2,241亿美元**（约合人民币**1.6万亿元**），若计入泛开发者群体，市场空间更大[98]。当前中国AI Coding采用率（**30%**）远低于美国（**91%**），增长潜力巨大[115]。 - **公司的Coding赛道优势**：公司专注打磨Coding场景，模型具备低幻觉率、高稳定性及强大的推理与工具调用能力[2]。GLM-5的编程能力已对齐Claude Opus-4.5，但价格仅为后者的**13%**（推理价格对比），性价比优势显著[117][121]。公司已覆盖**12,000家**客户，作为独立第三方厂商，在服务企业端时具备中立性和深度合作优势[128]。 第四章 多维优势：模型矩阵迭代向前，应用储备与人才壁垒 - **GLM-5技术升级显著**：GLM-5聚焦Coding与智能体（Agentic）能力，总参数量从GLM-4.7的**3550亿**提升至**7440亿**，预训练数据从**23万亿**Tokens提升至**28.5万亿**Tokens。模型架构上引入了新的Slime强化学习框架和稀疏注意力机制，提升了训练效率和推理性能[137]。 - **应用场景延伸**：基于强大基座模型，公司推出GLM in Excel等产品，向办公场景渗透；其AutoGLM智能体产品可模拟用户操作完成复杂任务，是公司在Agent领域的前瞻布局[141][145]。 - **深度适配国产算力**：GLM-5已完成与华为昇腾、摩尔线程等国产算力平台的深度推理适配，实现“国产芯”与“国产模型”的双向赋能[141]。 - **雄厚的人才壁垒**：公司研发团队实力雄厚，截至2025年上半年，**657名**研发人员占总员工**73%+**，其中硕博人才占比**47%+**。核心团队拥有深厚的清华系学术背景和丰富的科研产出[148]。

港股AI应用股市场表现 - 2月25日，港股AI应用股整体走弱 [1] - 截至发稿，MINIMAX-WP(00100.HK)股价下跌16.19% [1] - 截至发稿，智谱(02513.HK)股价下跌7.88% [1] - 截至发稿，海致科技集团(02706.HK)股价下跌6.22% [1]

公司战略合作 - 海致科技集团与智谱订立战略合作框架协议 [1] - 双方将在模型训练、应用场景落地等领域开展战略合作 [1]

公司股价与交易表现 - 海致科技集团早盘股价上涨超过6% 截至发稿时涨幅为5.57% 报128.9港元 [1] - 成交额为3615.35万港元 [1] 战略合作核心内容 - 海致科技集团与智谱订立战略合作框架协议 [1] - 双方将在模型训练、应用场景落地等领域开展深度战略合作 [1] - 合作将依托海致的图模融合技术（如Atlas图谱）与智谱的大模型能力实现互补 [1] 公司技术定位与合作方背景 - 海致科技专注于通过图模融合技术开发Atlas图谱解决方案及产业级智能体 并提供产业级人工智能解决方案 [1] - 智谱为中国领先的人工智能企业 致力于追求通用人工智能创新 [1] 合作预期与协同效应 - 公司董事会认为拟进行的战略合作将实现资源互补与协同发展 [1] - 合作将凭借双方各自的技术优势、行业经验及市场资源 [1]

公司股价与交易表现 - 海致科技集团(02706)早盘股价上涨超过6% 截至发稿时涨幅为5.57% 报128.9港元 [1] - 当日成交额为3615.35万港元 [1] 战略合作核心内容 - 海致科技集团与智谱AI(02513)订立了战略合作框架协议 [1] - 双方将在模型训练和应用场景落地等领域开展深度战略合作 [1] - 合作将依托海致的图模融合技术（如Atlas图谱）与智谱的大模型能力实现互补 [1] 合作双方技术背景与协同效应 - 海致科技专注于通过图模融合技术开发Atlas图谱解决方案及产业级智能体 并提供产业级人工智能解决方案 [1] - 智谱AI是中国领先的人工智能企业 致力于追求通用人工智能(AGI)创新 [1] - 公司董事会认为 凭借双方各自的技术优势、行业经验及市场资源 拟进行的战略合作将实现资源互补与协同发展 [1]

摩根士丹利关于智谱AI（Knowledge Atlas Technology JSC Ltd）的研究报告摘要 一、 涉及的公司与行业 * **公司**：智谱AI（Z.ai，又称Zhipu，Knowledge Atlas Technology JSC Ltd），股票代码 2513.HK [1][5][8] * **行业**：全球AI基础模型行业，特别是中国AI基础模型市场，专注于生产力场景 [14][24][184] 二、 核心观点与论据 1. 投资观点与评级 * 首次覆盖，给予 **“超配”** 评级，目标价 **560港元** [4][5][8] * 目标价基于DCF模型，假设WACC为15%，永续增长率为3%，隐含 **2027年预测市销率53倍** [4][11][30] * 看涨/看跌情景目标价分别为860港元（2027e P/S 50倍）和210港元（2027e P/S 30倍）[4][13][16][17] 2. 公司竞争优势 * **领先的基础模型能力**：作为全球SOTA（最先进）AI基础模型的领导者，拥有深厚的清华大学学术根基 [2][24][34] * 最新模型GLM-5提升了编码和智能体能力，在OpenRouter排行榜上位列前五，表明在开发者中采用率高且具有定价权 [2][40] * GLM-5在编程场景中占据8.5%的市场份额（按token使用量计）[40] * **成功的定价能力**：随着模型迭代，API价格持续上涨。GLM-5相比GLM-4.7提价约**60%**，表明其模型能力获得市场认可 [8][50] * **专注生产力场景**：公司专注于商业、生产、编码等生产力场景，客户愿意为能解决实际业务问题（如降本增效）的模型付费 [27][52][55] * **强大的学术基因**：公司起源于清华大学知识工程组（KEG），并与清华、北大联合建立了北京基础模型重点实验室，确保了顶尖AI人才的持续输送 [27][83][84] 3. 财务预测与增长驱动 * **高速收入增长**：预计收入将从2025年的**7.69亿人民币**（约1亿美元）增长至2027年的**42.17亿人民币**（约6亿美元），两年增长5-6倍，并在2030年达到**300亿人民币**（44亿美元）[3][8][29] * **有利的收入结构转变**：尽管2025年上半年本地部署（不可扩展）占收入的**85%**，但预计云部署（高度可扩展）占比将持续提升，到2027年达到**66%**，2030年超过**80%** [3][133] * **毛利率承压但云业务改善**：综合毛利率预计从2024年的56.3%下降至2027年的44.4%，主要受云业务占比提升影响 [18][136] * 云业务毛利率因市场竞争激烈，从2023年的76.1%骤降至2025年上半年的**-0.4%** [99][102] * 预计随着模型能力提升和定价权增强，云毛利率将在2027年恢复至**31%** [136] * **持续亏损但收窄**：非IFRS运营亏损率预计从2024年的-805.7%收窄至2027年的-95.8% [9][137] * **现金流消耗大**：预计月度现金消耗在2025-2027年分别为2.56亿、3.47亿和3.55亿人民币，主要用于模型训练和研发 [112] 4. 主要风险与担忧 * **地缘政治与供应链风险**：公司被列入美国“实体清单”，限制其进入全球最大AI市场（美国）并获取高性能GPU [3][27][90] * 中国国产训练GPU性能落后于美国，前五大供应商采购额占比超过**50%**，存在供应集中风险 [27][89][93] * **激烈的全球与国内竞争**：面临来自OpenAI、谷歌等全球巨头以及阿里、字节跳动、DeepSeek等国内玩家的激烈竞争 [27][96][99] * 国内竞争对手为抢占市场份额或构建生态，可能采取非盈利定价策略，加剧价格战 [99] * **商业化结构性限制**： * 收入高度依赖中国市场（占比近**90%**），受国内需求、监管和宏观经济影响大 [27][105] * 收入来源单一，仅依赖MaaS（模型即服务），缺乏自有AI应用，易受模型商品化风险影响 [27][106] * 多模态能力较弱，相关模型在全球排行榜上排名靠后（如文本-图像模型排名第52位），限制了可触达市场 [109] * **财务能见度有限**：处于早期商业化阶段，持续净亏损和高额运营现金流出，盈利模式尚不成熟 [27][28] 三、 其他重要信息 1. 行业背景与市场空间 * **巨大市场潜力**：CIC预计全球基础模型市场将从2024年的**107亿美元**增长至2029年的**2065亿美元**，年复合增长率达**80.7%** [74][190] * **中国市场规模**：预计中国AI基础模型经济规模在2024-2030年间将以**63.5%** 的年复合增长率增长，超过1010亿人民币 [27] * **竞争格局**：市场呈现中美双强格局，CR3达55%，智谱AI是10家全模态主要玩家之一 [194][195] 2. 业务与客户 * **商业模式**：通过MaaS平台提供两种部署方式——本地部署（项目制，毛利率高但不可扩展）和云部署（按使用量或订阅付费，可扩展）[61][62][177] * **客户基础**：自2021年开始商业化，已签约数千家机构客户，客户平均支出呈上升趋势 [27][66][70] 3. 估值参考 * 采用DCF估值，因公司处于高增长早期阶段，收入规模是评估技术能力和商业潜力的最重要指标 [119][128] * 可比公司主要为未上市的纯AI基础模型公司，如OpenAI、xAI、Mistral AI，这些公司在收入拐点前通常获得较高估值倍数 [124][129][131] 4. 财务数据摘要 * **当前市值**：约**289.81亿美元**（截至2026年2月16日）[5] * **历史股价范围**：52周区间为116.10 - 540.00港元 [5] * **预测收入增长**：2025e-2027e增长率分别为146.1%、109.6%、149.2% [18]

行业趋势与市场动态 - AI大模型正从技术研发迈向规模化商业落地的关键阶段，政策与市场双重利好持续释放 [1] - OpenRouter平台数据显示，前十模型总token量约8.7万亿，其中中国模型占5.3万亿，占比高达61% [1] - 长期来看，随着推理、多模态大模型持续迭代及行业渗透率提升，Token调用量有望保持快速增长，大模型规模化商业应用值得期待 [1] - 中国人工智能行业正从“百模大战”迈向以商业化落地能力为核心的新阶段 [3] - 全球AI市场的长期核心在于B2B应用，其规模预计达C端市场的3倍以上，B端应用的价值重估刚刚开始 [3] 海致科技集团核心分析 - 公司与智谱订立战略合作框架协议，将在模型训练、应用场景落地等领域开展深度合作，实现图模融合技术与大模型能力的互补 [1] - 公司专注于通过图模融合技术开发产业级智能体，其Atlas智能体能有效减少大语言模型的幻觉问题，在事实准确度与复杂逻辑推理上构筑技术壁垒 [2] - 公司的Atlas智能体已兼容百余款大模型，覆盖百余个应用场景 [2] - 按2024年营业收入计，公司在中国以图为核心的AI智能体提供商中位列第一，市场份额达到50% [2] - 公司2024年总营收达5.03亿元人民币，是同期MiniMax（2.2亿元）的2.28倍、智谱（3.12亿元）的1.61倍 [3] - 公司与智谱的战略合作，既能共享大模型技术迭代红利，也能依托智谱的开发者生态实现场景快速扩张 [3] 资本市场表现 - 智谱发布新一代旗舰模型GLM-5后，2月12日股价当日大涨近30%，4天股价飙涨超1倍 [2] - 海致科技作为“AI除幻第一股”于2月13日上市，首日盘中涨幅一度高达268%，收盘上涨242%，成为年内港股表现最好的新股 [2] - 截至2月20日收盘，海致科技股价报154.1港元，较27.06港元的招股价累计涨幅已超4倍 [2] - 摩根大通首次覆盖智谱、MiniMax两大头部大模型企业并给予“增持”评级 [3]

公司战略合作 - 海致科技与智谱华章订立战略合作框架协议，双方将在模型训练、应用场景落地等领域开展战略合作 [1] - 海致科技专注于通过图模融合技术开发Atlas图谱解决方案及产业级智能体，并提供产业级人工智能解决方案 [1] - 智谱华章为人工智能企业，致力于追求通用人工智能(AGI)创新 [1] 合作预期与性质 - 海致科技董事会认为，此次战略合作将实现资源互补与协同发展 [1] - 该战略合作框架协议属框架性合作文件，具体合作业务将由双方另行协商并签订具体协议 [1]