主题1：总收入与利润表现 - 2026年上半年总收入为9.53892亿元人民币，同比增长399.7%[4][7] - 期内亏损为20.71992亿元人民币，同比收窄12.1%[4] - 经调整期内净亏损为19.64138亿元人民币，同比扩大12.1%[4] - 期内亏损较去年同期减少12.1%，亏损率（亏损/收入）较去年同期收窄4.7倍，经调整期内净亏损率较去年同期收窄3.5倍[35] - 淨虧損從人民幣2,357.9百萬元減至2,072.0百萬元[94] - 經調整期內淨虧損（非國際財務報告準則計量）從人民幣1,751.974百萬元增至1,964.138百萬元[95] - 公司截至2026年6月30日止六个月总收入为人民币953,892千元，较2025年同期的人民币190,877千元增长约399.8%[126] - 公司截至2026年6月30日止六个月综合除税前亏损为20.7003亿人民币，较2025年同期的23.57852亿人民币亏损收窄12.2%[134] - 公司截至2026年6月30日止六个月普通股权益股东应占期内亏损为20.20788亿人民币，较2025年同期的9.93276亿人民币亏损扩大103.4%[139][140] - 公司截至2026年6月30日止六个月每股基本亏损为4.67元人民币，2025年同期为6.23元人民币[139] 主题2：各业务线收入表现 - 开放平台及API业务收入为8.25176亿元人民币，同比增长2735.7%，占总收入86.5%[5][7] - 企业级通用大模型收入为6703.7万元人民币，同比下降54.6%，占总收入7.0%[5] - 企业级智能体收入为5556.1万元人民币，同比增长304.4%，占总收入5.8%[5] - 云端部署收入为人民币825.2百万元，同比增长2,735.7%，占总收入86.5%[64][66] - 本地化部署收入为人民币128.7百万元，同比下降20.5%，占总收入13.5%[65][66] - 云端部署收入占比从上年同期的15.2%提升至86.5%，成为主要收入来源[64][66] - 开放平台及API收入为人民币825.2百万元，同比增长2,735.7%[67] - 开放平台及API业务收入由人民币29.1百万元增至人民币825.2百万元，占总收入比例从15.2%升至86.5%[71] - 企业级智能体业务收入由人民币13.7百万元增至人民币55.6百万元，增幅达304.4%[68] - 企业级通用大模型业务收入由人民币147.6百万元降至人民币67.0百万元，减幅达54.6%[69] - 技术服务及其他收入由人民币0.5百万元增至人民币6.1百万元，增幅达1,120.0%[70] - 截至2026年6月30日止六个月，云端部署收入为人民币825,176千元，较2025年同期的人民币29,100千元大幅增长[125] - 截至2026年6月30日止六个月，本地化部署收入为人民币128,716千元，较2025年同期的人民币161,777千元下降约20.4%[125] 主题3：成本与费用 - 研发开支为21.31171亿元人民币，同比增长33.6%[4] - 銷售成本從人民幣95.5百萬元增至702.3百萬元，同比增加635.4%[83] - 資本支出從人民幣53.7百萬元增至390.6百萬元，同比增長627.4%[84] - 其他收入從人民幣4.6百萬元增至41.4百萬元，同比增加800.0%[85] - 研發開支從人民幣1,594.7百萬元增至2,131.2百萬元，同比增加33.6%[86] - 銷售及營銷開支從人民幣208.6百萬元減至177.7百萬元，同比減少14.8%[87] - 一般及行政開支從人民幣185.2百萬元減至103.3百萬元，同比減少44.2%[88] - 同期营业成本为7.02281亿元人民币，较2025年同期的0.95453亿元人民币增长约636%[112] - 研发开支为21.31171亿元人民币，较2025年同期的15.94661亿元人民币增长约34%[112] - 销售及营销开支为1.77666亿元人民币，较2025年同期的2.08570亿元人民币下降约15%[112] - 一般及行政开支为1.03346亿元人民币，较2025年同期的1.85165亿元人民币下降约44%[112] - 公司截至2026年6月30日止六个月研发开支为21.31171亿人民币，较2025年同期的15.94661亿人民币增长33.6%[134] 主题4：毛利率与毛利表现 - 公司整体毛利由人民币95.4百万元增至人民币251.6百万元，增幅达163.7%，但毛利率由50.0%降至26.4%[72] - 云端部署业务毛利由负转正，从人民币-0.1百万元增至人民币202.9百万元，毛利率从-0.4%提升至24.6%[74][76] - 本地化部署业务毛利由人民币95.5百万元降至人民币48.7百万元，减少49.0%，毛利率从59.1%降至37.9%[75][76] - 企业级智能体业务毛利由人民币8.9百万元增至人民币19.8百万元，增加122.5%，但毛利率从64.6%降至35.6%[78] - 企业级通用大模型业务毛利由人民币86.3百万元降至人民币28.4百万元，减少67.1%，毛利率从58.5%降至42.3%[79] - 技術服務及其他業務毛利從人民幣0.3百萬元增至0.6百萬元，同比增加100.0%，毛利率從65.8%降至9.4%[80] - 總計毛利從人民幣95.4百萬元增至251.6百萬元，毛利率從50.0%降至26.4%[81] - 毛利为2.51611亿元人民币，较2025年同期的0.95424亿元人民币增长约164%[112] - 公司截至2026年6月30日止六个月分部毛利为2.51611亿人民币，较2025年同期的0.95424亿人民币增长163.7%[130][133][134] 主题5：模型技术迭代与性能 - 单位token推理成本较年初下降80%[7] - GLM系列在约11个月内完成4.6至5.3共六代迭代，智能指数由32提升至60，单任务成本稳定在0.2美元档[16] - GLM-5.3-Flash以0.045美元的单任务成本进入智能-成本前沿[16] - GLM-5.3与GLM-5.2同架构、同总参数、同激活参数，唯一变量是后训练规模，端到端完成率较GLM-5.2提升超过50%[22] - GLM-5.3-Flash（测试代号Ox-Alpha）采用全新架构，总参数320B，激活参数18B，层数45层，结合30T级多模态预训练语料，价格仅为GLM-5.2的十分之一[26] - 公司发布下一代轻量化旗舰模型GLM-5.3-Flash(Ox-Alpha)，总参数320B、激活参数18B、层数45层，采用稀疏注意力与线性注意力混合架构[173] - 旗舰大模型GLM-5.3与GLM-5.2同架构、同总参数、同激活参数，唯一变量为后训练规模，端到端完成率较GLM-5.2提升超过50%[173] - GLM-5.3与GLM-5.2同架构、同总参数、同激活参数，唯一变量是后训练规模，端到端完成率提升超过50%[52] - GLM-5.3-Flash已使用新一代架构与30T级多模态预训练语料，验证了新架构在中等参数量级上的效率[51] 主题6：业务线表现与用户增长 - GLM模型的MaaS平台企业及开发者用户截至报告期末累计超过580万，截至公告日超过740万[7][8] - 2025年底，API调用量较当年6月底增长约7倍，来自开放平台及API的收入占总收入约26.3%，毛利率提升至18.9%[33] - 开放平台及API业务收入8.25亿元，同比增长超过27倍，占总收入约86.5%，去年同期为15.2%，提升71.3个百分点[34] - MaaS平台Token调用量较年初增长超过40倍，其中Coding Plan调用量增长超过23倍，同期API平均售价提高约101%[35] - 开放平台及API业务毛利率提升至24.6%，较去年同期提升约25个百分点，较去年全年提升约6个百分点[35] - MaaS平台用户数超过740万，较2026年初增长144%；付费日活跃用户数较年初增长603%[38] - 以收入计的前十大用户，日均调用量较年初增长98倍[38] - 算力乘数（每投入人民币1元算力所对应的开放平台及API收入）较去年同期提升约14倍[39] 主题7：管理层讨论与战略指引 - 公司重心处于阶梯第二级（Coding）到第四级（Co-work）之间，编程方向已完整走通，网络安全进入Co-work验证阶段[12] - 编程方向已成为公司收入的主要来源，能力迁移在网络安全方向得到验证[19] - 公司思路是在当前数据与算力约束下，把训练深度做够后回报智能上界最高的模型，而非简单追求最大规模[24] - 公司从数据、中训练、算法、工程与环境四个维度展开，其中中训练阶段单独配置算力，用于提升知识密度、扩展有效上下文长度等[25] - 公司2026年上半年验证了模型可以独立完成一件完整的工作，下一步是让它承担一段完整的业务[48] - 公司认为Scaling依然是通向更高智能的主路径，但Scaling的内容已从参数数量转向基座规模、有效深度、训练深度、任务环境四个因素的组合[50] - 公司认为训练系统的三个组成部分：数据、环境、基础设施，都出现了由AI接管的早期证据[54] - 公司采用model-vs-model的自我对弈管线生成数据，通过四层过滤（规则校验、执行验证、模型评审、人工抽检）沉淀可验证、可执行、可复盘的数据[55] - 公司技术愿景为Fully Self Training，下一代GLM将在上一代GLM搭建的环境中训练[60] - 公司定义AGI商业价值量化公式为：AGI商业价值⟹（任务价值密度×Token消耗规模）[172] - 公司定义“算力乘数”为每投入1元算力所对应的开放平台及API收入，用以衡量模型自我造血能力[172] - 公司自2026年初全面实施All-in-Infra战略，在训练与推理两侧同时投入，并将国产芯片纳入主力推理算力[172] - 公司定义了“能力阶梯”模型演进框架，依次为Chat → Coding → Agent → Co-work → Autonomous AI，每一级均有具体技术门槛[176] - “Autonomous AI”是能力阶梯的第五级，门槛为模型能够自主判断任务完成质量，实现无人值守下承担长期目标[176] - 公司提出“任务价值密度”概念，指每单位Token对应的经济产出，相同规模Token用于不同任务（如闲聊对比修复生产环境漏洞）所产生的价值差距可达数个数量级[176] 主题8：安全与开源策略 - 累计发现漏洞2,436个（经初筛与去重），其中中高危1,097个，覆盖269个项目[42] - 公司启动“开源的盾”计划，包含三项持续投入：对重点开源项目开展持续安全审计、向开源社区免费提供模型额度与防御入口、在ZCode中提供代码审计功能[44] - 公司联合国内顶级安全团队开展持续红队测试与自动化越狱评估，用新样本迭代加固审查系统，并邀请专业团队对模型高风险任务能力进行独立评估[45] - 公司认为开源带来的分发规模是模型获得真实任务反馈的前提，安全披露带来的外部确认是企业客户决定是否将模型接入生产系统的依据[46] - 公司对最敏感的网络安全能力采取受控开放，面向经过验证的安全研究者与机构提供，其余用户按标准安全策略使用[47] - 网络安全方向最敏感能力受控开放，开源前由第三方专业团队独立评估[61] - 公司将在能力上限、推理效率、任务价值密度与安全治理之间寻找新平衡[61] - 公司建立公开安全披露机制CVD，记录漏洞从发现、确认到修复的全过程，仅公开已完成披露并由厂商修复的漏洞[175] - 公司“开源的盾”计划下公开安全审计结果平台OpenVuln，用于向开源社区披露对重点开源项目的持续安全审计成果[175] 主题9：国产芯片与推理优化 - 公司首次在超大規模真实流量中全面使用国产芯片集群提供推理服务，算子开发周期缩短一半[29] - 针对国产芯片内存容量与带宽约束，公司构建专用推理引擎，端到端服务性能提升3倍，单Token国产芯片推理成本已达到与主流进口卡性价比相当的水平[30] - 公司模型GLM-5.3在国产芯片上将端到端服务性能提升三倍[59] - 2026年上半年出现递归式自我改进早期形态，GLM-5.3参与自身推理引擎优化[60] - 公司采用Encode-Prefill-Decode分离式架构，将多模态编码、prompt预填充与逐Token解码拆成可独立调度的工作池，以优化国产芯片推理性能[174] - 公司自研Critic-based SAO算法，由GRPO探索演化而来，针对长轨迹在奖励分配、反馈利用与持续学习方面的挑战[174] 主题10：其他财务数据（资产、债务、借款等） - 截至2026年6月30日，公司持有现金及现金等价物人民币3,993.7百万元，较2025年12月31日的人民币2,259.1百万元增加人民币1,734.6百万元，增幅约76.8%[97] - 截至2026年6月30日，公司银行贷款总额为人民币2,224.8百万元，较2025年12月31日的人民币689.5百万元增加人民币1,535.3百万元，增幅约222.7%[98] - 截至2026年6月30日，公司租赁负债总额为人民币379.4百万元，较2025年12月31日的人民币545.1百万元减少人民币165.7百万元，降幅约30.4%[99] - 截至2026年6月30日，公司资本负债比率为58.8%，而2025年12月31日为-15.2%[100] - 截至2026年6月30日止六个月，公司资产无任何抵押[101] - 截至2026年6月30日止六个月，公司无任何未履行的资本承担[102] - 截至2026年6月30日止六个月，公司并无任何重大或有负债[103] - 截至2026年6月30日，公司总资产为人民币6,993,696千元，总负债为人民币3,389,626千元[115] - 截至2026年6月30日，公司权益总额为人民币4,429,556千元，而2025年12月31日为负人民币8,110,982千元[116] - 截至2026年6月30日，公司流动资产净额为人民币3,604,070千元，而2025年12月31日为负人民币8,834,843千元[116] - 截至2026年6月30日，公司银行存款及手头现金为人民币3,993,722千元，较2025年12月31日的人民币2,259,147千元增长约76.8%[115] - 截至2026年6月30日，公司贸易应收款项及应收票据为人民币782,944千元，较2025年12月31日的人民币303,208千元增长约158.2%[115] - 截至2026年6月30日，公司向投资者发行的金融工具余额为零，而2025年12月31日为人民币10,072,827千元[115] - 截至2026年6月30日，贸易应收款项及应收票据总额为人民币844,584,000元，较2025年12月31日的人民币339,198,000元增长约149%[144] - 贸易应收款项及应收票据扣除亏损拨备后净额为人民币782,944,000元，其中3个月内账龄部分为人民币626,201,000元[144] - 预付款项及其他应收款项总额为人民币1,621,311,000元，较2025年12月31日的人民币395,734,000元增长约310%[145] - 贸易及其他应付款项总额为人民币2,135,759,000元，较2025年12月31日的人民币1,328,631,000元增长约61%[146] 主题11：收购与融资活动 - 公司以不超过人民币360.52百万元的总代价收购北京红钻的100%股权[104] - 公司以总代价人民币360,226,000元完成收购北京红钻全部股本，其中现金代价人民币79,158,000元，用于偿还债务款项人民币281,068,000元[143] - 收购北京红钻被认定为资产收购，可识别资产中物业、厂房及设备公允价值