行业趋势与市场格局 - 大模型公司正迎来上市热潮 例如智谱和MiniMax在IPO认购中分别获得超1000倍和1209倍认购 [1] - 大模型商业模式逐渐清晰 部分公司重金投入To C市场 另一部分则转向To B市场 [2] - 在企业级LLM API市场 Anthropic在2025年以32%的生产环境使用份额击败OpenAI 跃居市场第一 [2] - Anthropic预计最早在2027年实现现金流转正 比OpenAI的2030年目标提前三年 [2] - 国内MaaS市场集中度高 2024下半年前五家服务商市场份额达76% 分别为百度(26%)、阿里巴巴(19%)、字节跳动(16%)、腾讯(10%)、商汤科技(5%) [24] - 国内大模型生态以“开源+性价比”为主 大量玩家涌入AI To B行业 包括互联网大厂和AI独角兽 [24] 商业模式与战略转向 - Anthropic聚焦B端客户 其MaaS平台的API调用服务是核心收入来源 该模式被认为比C端订阅和广告模式更接近稳定盈利 [3] - 国内大模型厂商纷纷跟进To B业务模式 智谱CEO明确计划将API业务收入占比提升至50% [4] - 智谱加速冲击IPO 业务架构面临调整 弱化“本地化部署”业务 强调要做规模化、标准化的MaaS平台API接口调用服务 [9] - API调用服务模式类似于“模型超市” 优势在于标准化、规模化 能从“重交付”转向“轻交付” 更低成本链接更多客户 [10] - 为适配API规模化分发 智谱产品策略收缩 2025年聚焦推出新一代旗舰模型GLM-4.5/4.6 专注于推理、编码和智能体赛道 [12] 公司财务与运营状况 (智谱) - 智谱云端部署业务（含API调用）收入占比较低 2025年上半年仅占总收入的15% [5][14] - 该业务毛利率承压 2024年为3.4% 2025年上半年转为负值 [5][14] - 公司营收增长但亏损加速扩大 2022年至2024年净利润亏损分别为1.44亿元、7.88亿元、29.58亿元 2025年上半年亏损23.58亿元 [19] - 亏损占营收比重从2022年的252.3%飙升至2025年上半年的1234.6% [19] - 亏损主要用于模型迭代、算力建设和人才储备 [21] - 研发开支高昂 2024年与2025年上半年分别为21.95亿元和15.95亿元 研发费用与营收比例分别约为7:1和8.4:1 [21] - 研发开支中算力成本占比高 2024年70.7%为购置算力服务费 达15.53亿元 2025年上半年该比例仍维持在七成以上 [21] - 公司成立至今融资总额估算超过160亿元 IPO前估值达243.8亿元 [16] 竞争挑战与行业困境 - 大模型公司面临“矛盾的困境”：打通API商业链路需要巨额研发投入以保持技术领先 因此需要上市融资 而二级市场高估值又需要公司证明盈利能力 这又依赖于打通ToB商业链路 [6][7] - 智谱主要收入来源曾长期依赖“本地化部署”业务（2022-2024年收入占比超80%） 该业务毛利率高但项目周期长、客户有限、可持续性弱 存在沦为“AI外包商”的风险 [9] - 国内大模型厂商面临激烈价格战 2025年DeepSeek将API调用价格降至输入1元/百万Token、输出2元/百万Token的行业地板价 互联网大厂纷纷跟进 [26] - 行业存在“亏本卖云服务”的做法 有观点认为MaaS在中国短时间内可能是“用户越多 亏损越多”的商业模式 [26] - 与OpenAI或Anthropic相比 国内厂商缺乏上游巨头以芯片、算力支付形式的战略投资 在算力成本上处于劣势 [21] - AI大模型仍在快速迭代 尚未有公司建立起难以逾越的技术壁垒或不可替代的关键功能 [24] 公司战略调整与未来展望 - 智谱进行内部“开源节流”调整 整合G端与B端资源 减少重复投入 提高人效 [28] - 主营ToB业务的产研中心成为架构调整重点 2025年9月底 该中心一些小组的裁员比例超过了50% [28] - 智谱技术能力具备优势 其GLM-4.6模型代码能力对标Anthropic Claude Sonnet 4 并在多项基准测试中实现提升 在Code Arena上与Anthropic、OpenAI模型并列Coding全球第一 [24] - 公司上市后的关键在于向市场证明商业化路径的确定性 即在亏损超出预期前 从产品技术上拉开差距 证明其云端MaaS平台API调用的规模化潜力 [28] - 跑通AI To B业务模式对所有大模型公司都是考验 核心在于能否持续获得低成本资金 以及是否具备将研发投入转化为稳定现金流的能力 [29]