文章核心观点 - 智谱的巨额研发亏损（如2025年上半年亏损23.57852亿人民币）并非简单的资金消耗，而是系统性地转化为了算力资源和技术积累，这是AI大模型行业“军备竞赛”阶段的必要投入，旨在构建未来的竞争护城河 [4][10][45][51] - 从投入产出比看，公司以累计约40亿人民币（约6-7亿美元）的研发投入，打造了全栈产品矩阵并在多项评测中达到国际一流水平，相比国际巨头成本效率显著 [20][21][22] - 公司的业务模式（API服务与本地化部署结合）和战略布局（算力多元化、适配国产芯片）具有前瞻性，为其在未来的成本下降和盈利拐点到来时占据市场有利位置奠定了基础 [26][27][35][42][47] 一、钱变成了什么？数据里的秘密 - 研发支出高度集中于算力：2025年上半年，研发费用15.94661亿人民币中，71.8%（11.45亿）用于购买云服务和硬件设备，该比例从2022年的17.3%在三年内飙升至七成以上，表明资金正系统性地转化为算力资源 [8][9][10] - 算力是核心生产资料：在AI大模型行业，算力如同传统制造业的机器设备，是支撑算法和模型训练的基础设施，没有算力，算法无法落地 [11][12] - 投资视角看产出：对于投资人而言，关键不在于投入在会计上被记为资产还是费用，而在于这些投入能否在未来产生有价值的商业产出 [14][15] 二、投入产出比的真相 - 成本效率相对较高：公司累计研发投入约40亿人民币（约6-7亿美元），成功开发出GLM-4系列模型，在多个评测维度上与国际一流水平对齐，并实现了语言、代码、多模态、长文本的全栈产品布局 [20][21] - 构建算力多元化能力：公司的模型已适配超过40款国产芯片，这降低了对英伟达GPU的单一依赖，是前瞻性的战略布局，有望在未来享受国产芯片的成本红利 [24][26][27] 三、行业对比与技术路线 - 不同技术路线对应不同场景：DeepSeek以极低成本（不到600万美元）训练模型，走“极致性价比”路线，适合API服务价格战；而智谱则采用“两条腿走路”策略 [30][32][35] - 业务模式组合合理：公司业务分为本地化部署和云端部署（API）。2025年上半年，本地化部署收入占比84.8%（16.1777亿人民币），云端部署占比15.2%（2.91亿人民币）。本地化部署服务政企客户，需要稳定性、完整工具链和持续支持，前期投入大但利润高；API服务则追求规模，拓展开发者生态 [34][35][36] 四、未来的成本拐点 - 算力成本下降趋势明确：行业研究预测未来算力单价将下降，主要驱动力包括：国产AI芯片（如华为昇腾）性能快速迭代且价格更具优势；训练和推理算法持续优化，提升算力效率；基础设施投入存在边际效应递减规律 [37][39][40][41] - 盈利拐点可期：预计公司的研发支出占比将在未来两到三年内逐步收窄，投入效率提升。结合当前约50%的毛利率（2025年上半年为50.0%），随着收入规模扩大，盈利拐点方向明确 [42] 五、资本逻辑与公司价值 - 投资人着眼长期格局：投资人愿意投入并支持上市，是基于对三到五年后AI大模型行业格局的判断，当前阶段类似于“军备竞赛”，重在构建长期竞争壁垒 [44][45][46] - 公司核心价值构成护城河：技术实力（清华系背景保障研发持续性）、在政企市场建立的客户粘性、完整的产品矩阵（兼顾To B和To D），这些能力有望使公司成为中国大模型领域的头部玩家，当前的投入将转化为未来的护城河 [47][48] - 一级市场投资逻辑：用当前确定的资金投入，换取未来不确定但潜力巨大的回报 [49]