证券日报网讯 1月28日，首都在线在互动平台回答投资者提问时表示，公司与燧原科技联合打造了燧原 曜图™文生图MaaS平台服务产品。该产品以燧原科技邃思®系列芯片为算力支撑、公司提供计算服 务，是面向企业级文生图服务产品，具备开箱即用、所见即所得的文本生成图像能力，通过软硬一体方 案降低客户应用难度与算力成本。此外，双方还基于各自技术优势联合攻关大模型MaaS领域，为开发 者提供便捷经济的大模型API调用解决方案，并共同发起MaaS产业联盟。 （编辑 姚尧） ...

公司业务与战略定位 - 七牛智能MaaS平台“AI大模型广场”全新开放，基于全场景覆盖的模型广场、极致兼容的API架构、前瞻性的Agent+MCP服务以及全栈式管理控制台，构建AI Native时代的开发底座 [1] - 公司正从云服务商进化为“中国MaaS调度枢纽”，其平台以统一兼容的API实现业界标准的无缝支持，成为AI原生应用开发者的首选，占据了AI推理市场的枢纽地位 [3] - 平台作为大模型流量的交易枢纽，打破模型厂商壁垒，为开发者提供统一入口以调度所有主流国产AI大模型，覆盖AI编程、深度思考、工具调用、图像理解、视频生成等多元场景 [4] - 公司定位绝对中立，不代表任何模型厂商利益，使其成为开发者进行AB测试和性能基准测试的终极平台，采用“按量计费”的溢价模式，不必承担模型研发的亏损风险，却能分享模型调用量爆发的红利 [4] - 公司正从“服务商”向“生态核心”进化，其MaaS平台与原音视频处理、对象存储等核心技术栈正交组合，为开发者提供不被捆绑的智能底座 [8] 市场趋势与行业背景 - 2026年被资本市场普遍认为是多智能体(Multi-Agent)推理的爆发元年，生产范式倾向于更多步骤推理，多智能体任务场景下多模型调度成常态，MaaS平台由长序列、多步骤的智能体任务驱动 [1] - 大模型市场格局瞬息万变，2025年开源模型迅速崛起，Deep Seek R1和Kimi K2等凭借成本效益和灵活性迅速占领市场份额，用户在模型之间不断切换、组合、并行使用成为常态 [3] - 2025年上半年，中国MaaS市场呈现爆发式增长，规模达12.9亿元人民币，同比增长421.2% [8] - 随着2026年多智能体应用进入规模化部署期，对多模型调度与长程推理的需求将呈指数级增长 [8] - AI的下半场是效率的博弈，2026年最强大的模型工具不是单一的LLM，而是能被精准调度的模型集群 [8] 运营数据与财务表现 - 自2025年公司开启MaaS平台推出以来，MaaS相关用户数快速放量突破18万 [2] - 截止到2026年1月14日，七牛云平台注册用户总量已突破192万，仅在最近几个月里便新增了超过20万名开发者及企业用户，增速呈现非线性扩张 [2] - 2025年上半年财报数据显示，公司AI相关收入已突破1.84亿元，贡献了总收入的22.2% [2] 技术优势与产品特性 - 平台因技术趋势演化，模型调用变得更频繁、对上下文一致性要求更高，由此带来MaaS用户数量和单个用户token消耗量的乘数级增长 [1] - 在VS Code, Cline, Kilo Code, OpenCode等开发工具中，可直接配置七牛云MaaS的API Key，用DeepSeek或GLM辅助编程，无需繁琐配置 [3] - 针对Agent原生应用，通过预置标准化MCP插件，赋予大模型“感知世界”和“执行任务”的能力 [3] - 全新的全栈式管理控制台为企业提供透明化、精细化资源管控能力，支持多模型直观对比，在同一提示词下比较不同模型的生成质量、首Token延迟及响应速度 [6] - 企业级风控体系支持多API Key隔离与配额管理，为不同项目组设置预算上限，配合分钟级的Token消耗追踪，满足团队协作中的合规与成本控制需求 [6] - 全链路日志实时记录调用链路，为AI应用的调试与优化提供详实数据底座 [6] 竞争壁垒与生态效应 - MaaS生态已产生规模效应，用户增速呈现非线性扩张 [2] - 公司基于MaaS平台，正在积累起AI应用开发实战的“数据护城河”，能以实时检测和评价AI大模型在不同场景中最真实的表现，为开发推荐适配场景的调用成功率最高的模型，这成为纯技术服务商难以跨越的门槛，从而产生更高的用户粘性 [6] - 平台积累的不仅是收入，更是从多场景、多模型的行为洞察中理解用户需求，感知AI行业趋势脉搏的能力 [6] - 随着多智能体应用规模化部署，公司作为“模型调度层”的核心价值将加速兑现 [8] - 一旦数据飞轮与生态效应形成，其商业模式将从“流水抽成”升级为“生态赋能”，估值锚点也将从PS切换至更具想象空间的平台溢价 [8]

公司核心产品与战略 - 七牛智能MaaS平台“AI大模型广场”全新开放 其定位为AI Native时代的开发底座 核心特性包括全场景覆盖的模型广场、极致兼容的API架构、前瞻性的Agent+MCP服务以及全栈式管理控制台 [1] - 平台的技术演进方向从单次往复对话转向由长序列、多步骤的智能体任务驱动 这导致平台模型调用更频繁、对上下文一致性要求更高 [1] - 平台技术趋势推动MaaS用户数量和单个用户token消耗量实现乘数级增长 [1] 公司运营与财务数据 - 自2025年MaaS平台推出以来 相关用户数快速放量突破18万 [2] - 截至2026年1月14日 七牛云平台注册用户总量已突破192万 最近几个月新增超过20万名开发者及企业用户 增速呈现非线性扩张 [2] - 2025年上半年财报显示 公司AI相关收入突破1.84亿元人民币 贡献了总收入的22.2% [2] 行业技术趋势与展望 - 2026年被资本市场普遍认为是多智能体推理的爆发元年 新工具层出不穷 生产范式倾向于更多步骤推理 [1] - 在多智能体任务场景下 多模型调度成为常态 MaaS平台由智能体任务驱动 [1]

文章核心观点 - 火山引擎成为2026年央视春晚独家AI云合作伙伴，此举不仅是品牌曝光，更是一次对其B端技术实力的公开检验，标志着字节跳动正积极将其业务重心从C端向B端延伸，以争夺AI云市场的未来份额 [2][3][4] - 中国AI云市场竞争激烈，阿里云凭借长期积累和巨额投入占据市场领先地位，并宣称要拿下2026年中国AI云市场增量的80%，而火山引擎则凭借成本优势和场景化创新能力快速追赶，市场呈现差异化竞争格局 [2][10][16][19] 春晚舞台的战略意义 - 春晚是商业品牌的高光场景，曾助力伊利、腾讯微信红包、支付宝等品牌获得巨大成功，但对企业而言也意味着进入新阶段，表现将被放大审视 [1] - 云厂商登上春晚不仅是品牌曝光，更是技术实力的展示，火山引擎将为春晚节目制作、线上互动与视频直播等核心环节提供云技术支持 [2] - 对于字节跳动，选择将B端产品火山引擎而非更出圈的C端产品豆包推上春晚舞台，是一次有意识的“心智纠偏”，旨在打破外界对其“重C端、轻B端”的固有印象，为向B端市场延伸铺路 [4][8][9] 火山引擎的竞争力分析 - **技术底气与验证**：火山引擎在过去5年为抖音春晚直播提供技术支撑，保障了2021年春晚703亿次红包互动，展现了高并发承载能力 [2] 截至2025年12月底，豆包大模型日调用量达63万亿Tokens，号称中国市场第一 [13] 据Omdia报告，截至2025年10月，火山引擎在全球企业级MaaS市场份额为15% [13] - **成本优势**：火山引擎豆包模型以性价比著称，例如其Pro-32k版本推理输入价格为0.0008元/千tokens，比行业均价低99.3% [17] 凭借成本优势，2024年中国公有云大模型调用总量中，火山引擎独占46.4%的份额 [17] - **市场地位与目标**：在部分媒体统计的通用大模型厂商中标榜单中，火山引擎以83个中标数量、5.18亿元中标金额位列第三，次于科大讯飞和目度 [11] 火山引擎2025年营收目标超过250亿元，规模已接近百度智能云 [18] 字节跳动2026年资本支出预算为1600亿元人民币 [18] - **面临的考验**：春晚技术考验极致，需应对每秒数十万次并发请求、TB级实时数据传输和零失误要求 [12] 2025年总台春晚全媒体累计触达168亿人次，移动端受众3.72亿人，互动请求峰值可能增大，对算力调度等是严峻考验 [13] AI云市场竞争格局 - **市场规模**：2025年上半年中国公有云市场规模已超过1200亿元，其中MaaS和大模型解决方案增长最快 [10] - **主要玩家对比**： - **阿里云**：宣称目标拿下2026年中国AI云市场增量的80% [2][16] 在IDC、Omdia及沙利文三家机构2025年发布的7份报告中，阿里云在5份报告中市场份额位居第一 [21] Omdia数据显示，2025年上半年中国AI云整体市场（AI IaaS+PaaS+MaaS）中，阿里云占比35.8%，超过第二到第四名总和 [19] 阿里云智能云和百度智能云的市场份额分别为27.0%和17.0% [19] 阿里计划近三年投入3800亿元 [18] - **火山引擎**：在部分报告中市场份额位居第一 [21] 其优势在于对新兴场景的理解与技术快速迭代能力 [21] - **竞争关键点**：AI云竞争的关键在于构建软硬一体的全栈能力，并降低算力成本 [16][17] 超过60%已部署生成式AI的企业反馈响应延迟超出预期，高昂算力成本导致“部署即亏损” [17] 未来市场将是阿里云的规模化优势、华为云的ICT硬件技术积累、火山引擎的场景化创新等差异化竞争格局 [21]

核心观点 - AI基础设施即云计算本身，云计算体系架构需为AI重构，提供软硬一体的全栈能力，以多层次服务全面嵌入企业业务流程，驱动生产力变革 [1][2][3] 行业趋势与市场洞察 - **企业AI应用与个人消费的本质区别**：企业追求效率，每一次Token交换都有成本，关注响应速度与问题解决能力，Token质量比数量更重要 [4] - **企业AI应用现状**：传统行业正通过结合自身数据（如30年产业报告、20多年交易数据）精调或训练模型，以避开AI短板、提升效率 [5] - **企业AI应用广度与深度**：AI已出现在眼镜、耳机、汽车、机器人等全品类硬件设备中，企业级市场使用广度和深度不断加强，很多场景尚未解锁 [6] - **中国市场特点**：传统行业偏向定制服务解决特定场景问题，往往需要后训练或微调大模型，云计算公司在一定程度上提供了类似SaaS的服务 [7] - **AI云市场增长潜力**：当前所有MaaS服务在中国云计算市场占比不高，但90%以上的企业尚未真正行动，未来有百倍增长空间 [7] - **AI推动上云**：AI正加速推动客户上云，客户为用好AI不得不将数据全面上云，这带动了计算、存储、网络等产品用量增长，增速高于大盘 [12] - **云计算架构变革**：为高并发请求设计的传统云计算架构难以高效支撑AI需求，需要为AI重构基础云架构，包括高性能网络等 [12][13] 阿里云的战略与定位 - **战略定位**：做AI时代的基础设施，目标是建立软硬一体的AI云全栈能力，推动企业用更低成本调用更强AI模型，解决不同层次、不同场景问题 [3][8] - **市场目标**：目标是拿下2026年中国AI云市场增量的80%，且下一年增量的10%都会大于上一年的全量 [13] - **基础设施投入**：宣布未来三年将投入超过3800亿元用于建设云和AI硬件基础设施，总额超过去十年总和，2025年前三季度已兑现950亿元资本开支 [9] 阿里云的产品与服务架构 - **多层次服务体系**：以自来水厂为比喻，提供从水源（开源模型）到净化（数据清洗与训练）、输水（高性能网络）及处理（安全治理）的全套基础设施 [8] - **MaaS（直供水服务）**：企业或开发者直接调用API，开箱即用，按需付费，是最轻量的接入方式 [10] - **PaaS（工业用水服务）**：企业获得基础模型，在云平台上微调或后训练，然后部署到合适环境 [10] - **IaaS（水处理基础设施）**：企业使用提供的算力和基础软件，训练独家配方的模型，如自动驾驶或垂类大模型 [10] - **软硬一体化能力**：竞争力在于围绕GPU算力构建的高性能底层硬件架构，以及对模型的理解、优化和调度的软件能力 [13] 阿里云的业绩与成果 - **市场地位**：根据Omdia数据，2025年上半年中国AI云整体市场规模达223亿元，阿里云占比35.8%，超过第二到第四名总和 [8] - **基础模型投入**：持续投入训练不同尺寸、类型、模态的基础模型，并做到第一梯队，如视觉生成模型万相2.6性能媲美Sora 2，Qwen-Image-Layered是业界首个实现图像分层精准编辑的模型，Qwen3-Max性能位居全球前列 [9] - **开源生态**：选择将模型开源，其中Qwen的衍生模型数量超过18万，规模位居全球第一 [9] - **客户与生态**：不仅支撑自研模型，月之暗面在阿里云上训练Kimi系列模型，许多智驾团队也用其训练模型，同时支撑了蚂蚁集团灵光、阿福及月之暗面Kimi、MiniMax海螺等应用发展 [11] - **产品探索**：正在开发千问App的Agent版本，能够调用淘宝比价、高德导航等阿里系服务作为插件，验证过的能力将沉淀为对外服务产品 [11]

行业阶段与竞争格局 - 中国大模型行业告别“参数竞赛”的草莽时代，进入“商业闭环”的验证期 [2][17] - “百模大战”狂热竞争落幕，行业呈现明显分化，路径开始收敛 [16][18] - 互联网大厂凭借资金、流量与生态优势入局，改变了竞争格局，与创业公司形成不对称竞争 [23][24][25] 智谱AI的商业模式与表现 - 公司选择MaaS（模型即服务）的“被集成”之路，旨在构建“AI时代的操作系统”，赋能千行百业 [2][3] - 截至2025年9月底，已服务1.2万家企业客户、超4500万名开发者，国内前十大互联网公司中有9家采用其GLM模型 [3] - 2025年MaaS ARR年化收入从2000万增至超5亿，10个月实现25倍增长 [3] - 收入从2022年的5740万元增长至2024年的3.124亿元，年复合增长率达130% [7] - 2025年上半年收入1.91亿元，同比增长325%，中信证券预测其2025年全年收入将达7.38亿元 [7][8] - 业务重心从本地化部署向云端MaaS服务转型，云端收入占比从2022年的极低水平升至2025年上半年的15.2% [15] MiniMax的商业模式与表现 - 公司走全球化C端路线，押注全模态大模型与AI原生产品 [3] - 2025年前三季度，其C端收入占比高达71.1%，海外市场贡献了超过73%的收入 [3] - 收入从2023年的350万美元飙升至2024年的3050万美元，同比增速达782.2% [8] - 2025年前三季度收入已达5344万美元，同比增长175% [8] 财务共性与挑战 - 两家公司均呈现高增长与高亏损并存的财务特征 [6] - 智谱2022年至2025年上半年累计亏损超62亿元，2025年上半年月均亏损达3亿元 [9] - MiniMax同期累计亏损约93亿元，2024年净亏损达32.7亿元 [9] - 亏损核心源于占研发支出70%以上的巨额算力成本 [10] - 智谱2022年至2024年算力累计投入超18亿元 [12] - MiniMax向阿里云购买云计算服务费累计高达7100万美元 [12] - 两家公司均计划将募资的70%以上继续投入模型研发与AI基础设施升级 [13] 商业模式路径对比 - 智谱代表“稳健派”，深耕MaaS模式，追求作为“基础设施”的长期价值、确定性与稳定性 [4][5][26] - MiniMax代表“进取派”，强调产品力与市场速度，赌的是成为全球化的“超级应用” [5][27][28] - 智谱的“To B再To C”路径客户粘性高、收入稳定，但本地化部署项目周期长、回款慢 [3][15] - MiniMax的C端订阅模式现金流更为健康，用户增长可期，但面临激烈竞争 [16] 资本市场意义与行业展望 - 智谱与MiniMax在港股成功上市，市值均突破千亿港元，为行业提供了宝贵的观察窗口 [2] - 上市标志着资本市场对中国大模型企业的估值认知转向注重“技术资产”与“生态潜力”的新范式 [29] - Tokens作为AI服务的底层计价单位，成为衡量企业价值的新标尺 [30] - 行业未来将是多元路径并行，没有唯一正确答案，只有不断试错与迭代 [30][31]

行业阶段与竞争格局 - 中国大模型行业告别“参数竞赛”的草莽时代，进入“商业闭环”的验证期 [2][17] - “百模大战”的狂热竞争逐渐落幕，行业呈现明显分化，路径开始收敛 [16][18] - 互联网大厂凭借资金、流量与生态优势入局，改变了竞争格局，与创业公司形成不对称竞争 [23][24][25] 智谱公司的商业模式与财务表现 - 公司选择MaaS（模型即服务）的“被集成”之路，旨在构建“AI时代的操作系统”，赋能千行百业 [2][3] - 截至2025年9月底，已服务1.2万家企业客户、超4500万名开发者，国内前十大互联网公司中有9家采用其GLM模型 [3] - 2025年，其MaaS ARR年化收入从2000万增至超5亿，10个月实现25倍增长 [3] - 收入从2022年的5740万元增长至2024年的3.124亿元，年复合增长率达130%；2025年上半年收入1.91亿元，同比增长325% [7] - 2022年至2025年上半年累计亏损超62亿元，2025年上半年月均亏损达3亿元 [9] - 业务重心从本地化部署向云端MaaS服务转型，云端服务收入占比从2022年的极低水平升至2025年上半年的15.2% [15] MiniMax公司的商业模式与财务表现 - 公司走全球化C端路线，押注全模态大模型与AI原生产品，以Talkie/星野、海螺AI等产品在海外市场扩张 [3] - 2025年前三季度，其C端收入占比高达71.1%，海外市场贡献了超过73%的收入 [3] - 收入从2023年的350万美元飙升至2024年的3050万美元，同比增速达782.2%；2025年前三季度收入达5344万美元，同比增长175% [8] - 2022年至2025年上半年累计亏损约93亿元，2024年净亏损达32.7亿元 [9] 行业财务共性与挑战 - 大模型产业呈现“高增长与高亏损并存”的财务图景 [6] - 巨额亏损的核心源头是占研发支出70%以上的算力成本 [10] - 智谱2022年至2024年算力累计投入超18亿元；MiniMax仅向阿里云购买云计算服务费累计就高达7100万美元 [12] - 两家公司均计划将募资的70%以上继续投入模型研发与AI基础设施升级 [13] 不同发展路径的战略选择 - 智谱代表“稳健派”，深耕MaaS模式，追求AI作为“基础设施”的长期价值、确定性与稳定性 [4][5] - MiniMax代表“进取派”，强调产品力与市场速度，赌的是成为下一个全球化的“超级应用” [5] - 两种路径是适应不同市场环境与企业禀赋的理性选择，在商业化初期并无绝对优劣 [6] 资本市场意义与估值范式转变 - 智谱与MiniMax的成功上市，标志着港股及全球资本市场对中国大模型企业的估值认知从传统PE、PB框架，转向更注重“技术资产”与“生态潜力”的新范式 [27] - Tokens作为AI服务的底层计价单位，成为衡量企业价值的新标尺 [27]

行业阶段与市场逻辑转变 - AI行业已进入兑现阶段 大模型行业淘汰赛即将拉开序幕 [1] - 行业逻辑将从对规模的考量转变为对盈利的考量 [1] - 头部企业加速IPO 智谱上市为行业提供了估值锚点和参考 行业投资将降温 资本考量从规模转向收入 [8] 公司概况与市场地位 - 智谱成立于2019年 是专注于基础模型研发的独立厂商 [3] - 凭借原创GLM预训练架构 构建了覆盖语言、代码、多模态及智能体的全栈模型矩阵 模型适配40余款国产芯片 [3] - 公司是国内在技术路线上少数能与全球顶尖大模型公司匹敌的公司 [3] - 公司自成立之初就瞄准AGI 体现了与竞争对手的差异性 [4] - 按2024年收入计算 智谱在中国独立通用大模型开发商中排名第一 在所有通用大模型开发商中排名第二 [4] 商业化与财务表现 - 智谱在2021年开始布局MaaS（模型即服务） 中国前十大互联网公司中有九家使用其GLM大模型 [5] - 智谱是唯一一家做到MaaS有规模收入的创业公司 [5] - 公司营收从2022年的5740万元增长至2024年的3.124亿元 年复合增长率达到130% [5] - 2025年上半年营收为1.9亿元 同比增长325% [5] - 公司归母净亏损从2022年的1.43亿元扩大至2024年的29.56亿元 2025年上半年净亏损为23.51亿元 [7] - 毛利率从2022年的54.6%波动至2025年上半年的50% 整体呈下降趋势 [7] - IPO前已完成8轮融资 累计融资规模超83亿元人民币 投资方包括美团、蚂蚁、阿里、腾讯、红杉中国、高瓴等 [7] 资本市场表现与机构观点 - 智谱于1月8日在港交所主板挂牌上市 上市当天涨幅为13% 1月9日单日涨幅超20% 市值接近700亿港元 [1] - 中信证券研报指出 智谱过去两年收入实现持续翻倍以上增长 2025年收入超1亿美元 [7] - 中信证券预计未来6年国内大语言模型市场规模或将实现同比20倍增长 企业级需求将主导千亿元机会 [7] - 中信证券看好智谱在相关市场的身位优势 预计其2025年、2026年、2027年营业收入分别为7.38亿元、16.04亿元、26.86亿元 [7]

文章核心观点 - AI新资产估值体系正在重构，传统估值模型已失效，需用新标准评估AI公司价值 [1][2][13] - 智谱作为“全球大模型第一股”，其价值在于结合了OpenAI的底层技术实力与Anthropic的To B商业化路径，形成可持续的商业模式 [5][12] - 智谱当前约66亿美元（511亿港元）的市值，相较于Manus的50亿美元应用公司估值及OpenAI、Anthropic的更高估值，显示出其作为中国稀缺性标的的成长潜力 [4][6][26] 资本市场信号与估值体系变革 - 2025年底通用GPU公司密集上市并获得超高估值，宣告传统估值模型对AI硬件资产失效 [1] - 估值体系变革蔓延至非硬件领域，Meta以40亿至50亿美元收购AI应用公司Manus，后者估值在九个月内从1400万美元飙升至500亿美元，增幅超350倍 [1] - 智谱以511亿港元估值登陆港股，成为“全球大模型第一股”，上市首日开盘价120港元/股，盘中最高涨16.18%至135港元，市值近600亿港元 [1][2] 智谱的技术定位与核心竞争力 - 智谱被认为是中国的OpenAI，OpenAI在2024年6月官方博客中称智谱为“头号竞争对手” [7] - 公司与OpenAI、Anthropic同为全球极少数真正拥有成功预训练框架的大模型厂商 [9] - 2021年发布中国首个预训练大模型框架GLM，比OpenAI大模型在中国大规模商业化早两年 [9] - 基于GLM框架，公司率先发布中国首个百亿模型、开源千亿模型、对话模型、多模态模型及全球首个设备操控智能体（Agent） [9] - GLM系列模型在Code Arena等国际评测平台的编码能力已与OpenAI、Anthropic处于同一梯队 [9] 商业化路径与客户结构 - 智谱选择高度聚焦To B、但不依赖To G项目的中国特色路径，与传统AI公司不同 [11] - 招股书显示，公司拥有8000家企业客户，收入占比最大的是互联网公司，2024年超过50%，前10大互联网公司中有9家合作 [11] - 前三大客户行业为科技、公共服务、通信，G端客户占比不到20% [11] - 公司是唯一一家做到MaaS（模型即服务）有规模收入的创业公司，目标是将MaaS收入占比提升至50% [11][12] - 产品GLM Coding Plan对标Anthropic的Claude，上线两个月付费开发者超15万，渗透速度快于Claude早期阶段，并推动其ARR（年度经常性收入）快速破亿 [12] 财务与运营关键指标 - 营收从2022年的5740万元人民币增至2024年的3.124亿元人民币，复合年增长率超过130% [14] - MaaS平台付费用户的年复购率约70%，在To B和开发者工具领域属于较高水平 [14] - 2022年至2024年及截至2025年6月30日止六个月，毛利率均维持在50%以上，符合a16z预测的AI企业50%左右毛利率的“正常且偏高”区间 [14][15] - MaaS ARR年化收入在旗舰模型GLM-4.7发布后，10个月内从2000万增至超5亿元人民币，增长25倍 [12] - 2025年全年MaaS同比增速超900%，增长态势显著优于海外龙头同期表现 [12] 平台属性与增长飞轮 - 公司策略趋向于“模型即渠道”，通过开源模型打造影响力，吸引开发者，自然导向API调用和订阅 [15][19] - 截至2025年6月30日，智谱开源模型全球下载量超4500万次，基于GLM创建的开源项目超1000个 [15] - 日均token调用量从2022年的5亿快速增长至2025年6月的4.6万亿 [15] - 公司拥有超290万企业及应用开发者，形成强大的网络效应和飞轮：更多用户带来更多数据，优化模型性能，吸引更多用户 [19] - 2025年上半年云端部署收入占比达15.2%，较2022年的4.5%大幅提升 [19] 海外扩张与全球化战略 - 2025年上半年，海外收入占比达9.8%，且增速最快 [19] - 在OpenRouter平台（全球大模型超市）上，智谱的调用量和收入均位居前列，收入超过所有国产模型总和 [19] - 出现“反向套壳”现象，全球多地用户在使用Cursor、Windsurf等编程工具时发现其基座模型来自智谱AI，意味着公司正以底座大模型能力形式嵌入全球AI生态 [20][21] - 公司通过“主权大模型”项目帮助“一带一路”沿线国家构建自主可控的AI基础设施 [25] 行业对比与长期潜力 - Manus作为应用层公司，其高估值验证了AI应用正以前所未有的速度吞噬用户时间，但其长期竞争力受制于模型能力上限、推理成本及底层模型迭代速度，这些均掌握在模型层公司手中 [26] - 智谱作为中国极少数拥有自研通用基座模型体系的公司，是唯一可对标OpenAI与Anthropic的稀缺性标的 [26] - 公司当前市值约66亿美元，约为OpenAI估值（文中提及5000亿美元）的百分之一、Anthropic估值的五十分之一（文中提及Anthropic ARR逼近70亿美元，并向2028年700亿美元营收目标迈进） [4][18][26] - Anthropic的ARR从10亿美元飙升至50亿美元仅用8个月，证明MaaS模式具备指数级增长潜力，智谱MaaS正呈现相似的早期增长特征 [18][19]

上市概况与市场表现 - 智谱华章于2026年1月8日在港交所上市，股票代码02513.HK，收盘价为131.5港元/股，较发行价上涨13.17%，市值达到579亿港元，被称为“全球大模型第一股” [1] - 公司以每股116.2港元的价格公开发行3741.95万股H股，募资总额为43.48亿港元，募资净额的70%将用于通用AI大模型的研发投入 [2] - 公司IPO发行市值超过511亿港元，是其2025年5月最后一轮融资后估值244亿元的2.1倍，意味着最后一轮投资者在半年多时间获得2.1倍回报 [2] 财务表现与业务结构 - 公司营收快速增长，从2022年的0.57亿元增至2024年的3.12亿元，两年增长4.4倍，2025年上半年营收为1.91亿元，同比增长3.2倍 [15] - 2024年在中国独立通用大模型开发商中营收位列第一，在所有通用大模型开发商中位列第二，市场份额为6.6% [10] - 营收主要来源于两大业务：本地化部署业务是核心收入支柱，2024年营收2.64亿元，毛利率高达66%；云端部署业务是第二增长曲线，2024年营收4.85亿元，但毛利率从2022年的76.1%大幅下滑至2024年的3.4% [16][17][19] - 公司持续亏损且规模扩大，2024年亏损近30亿元，2025年上半年亏损23.58亿元，截至2025年6月末总负债攀升至112.52亿元，净资产为-61.51亿元 [1][39] 投资回报与股东情况 - 按发行价计算，参与公司三轮14次融资的57家外部投资者整体浮盈3.4倍，总投资金额为83.6亿元，持股市值达313.57亿港元 [4] - 多家知名投资机构获得高额回报：美团旗下天津三快投资3亿元，账面浮盈约5.7倍；腾讯投资投入2亿元，浮盈3.6倍；蚂蚁集团旗下公司投资6亿元，浮盈约2倍；雷军控制的北京顺赢投资1.5亿元，浮盈2.6倍；今日资本徐新控制的全德美嘉投资2.553亿元，浮盈3.6倍 [8][9] - IPO有11家基石投资者，合计认购29.84亿港元的股份，占拟募资总额的68.63% [3][4] - 公司员工持股广泛，截至2025年6月末，883名员工中有452名持股，占比高达51.2%，通过慧惠和智登两大平台持有公司总股本的16.55% [27][28] 技术实力与产品矩阵 - 公司拥有全面的大模型产品矩阵，包括基座模型（如GLM-4.5、GLM-4.6）、反思及沉思模型（GLM-Z1系列）、多模态模型（图像、视频、语音生成与理解）以及智能体（AutoGLM系列） [10][11][12] - 技术积累起源于清华大学计算机系知识工程实验室，核心创始人团队均为数据科学家和工程师，首席科学家张钹为中科院院士 [20][21] - 公司模型在幻觉率控制上表现突出，GLM-4.5-Air及GLM-4.6的幻觉率分别为9.3%及9.5%，处于较低水平，GLM-4.5在RAG领域的幻觉率为全球第二低及中国最低 [12][13] - 模型已应用于互联网、传统制造业、零售等多个行业，客户包括金山办公、智联招聘、蒙牛乳业等 [13] 研发投入与成本结构 - 公司研发投入强度极高，2024年研发开支21.95亿元，是同年营收3.12亿元的7倍，2025年上半年研发投入15.95亿元，是营收的8.3倍 [22][23] - 研发团队有657人，占总员工数的74.4%，公司在中国拥有86项注册专利及234项申请专利 [23] - 研发成本结构发生显著变化，算力服务费成为最大支出，2024年算力服务费达15.53亿元，占研发支出的70.7%，2025年上半年进一步增至11.45亿元，同比增长90% [25][26] - 总费用支出大幅增长，从2022年的1.32亿元增至2024年的27.16亿元，两年间放大20.5倍 [24] 市场前景与行业背景 - 中国AI市场规模从2022年的937亿元增至2024年的1607亿元，年复合增长率为31%，预计到2030年将增至9930亿元，年复合增长率35.5% [10] - 中国大语言模型市场规模2024年为53亿元，其中机构客户贡献47亿元，占比89%，预计到2030年市场规模将增至1011亿元，年复合增长率高达63.5% [18] - 公司机构客户数量增长迅猛，从2022年的48家增至2024年的3156家，到2025年9月已超过1.2万家 [18] - 云端部署业务的日均token消耗量从2022年的5亿飙涨至2025年6月末的4.6万亿 [18] 融资历程与估值变化 - 公司在2022年1月至2025年5月期间完成了三轮共14次融资，合计募集资金超过83亿元，估值从天使轮的约4亿元放大至B6轮后的244亿元，增长约60倍 [30][36] - 历次重大产品发布都伴随着融资和估值抬升，例如发布GLM-130B后B2轮估值升至32亿元，发布ChatGLM后B4轮估值增至72.28亿元，发布智谱清言后B5轮估值超过133.6亿元 [36][37] - 2025年5月完成最后一轮大规模融资（B6轮）43.77亿元后，公司加快了上市进程 [37]