公司概况与市场地位 - 公司于2025年12月19日正式向港交所递交招股书，有望成为“全球大模型第一股”，标志着中国大模型赛道迈入资本化新阶段 [1] - 公司成立于2019年，由清华大学知识工程实验室技术成果转化而来，创始团队背景深厚 [2] - 成立至今已完成超8轮融资，累计融资超83亿元人民币，投资方包括美团、蚂蚁、阿里、腾讯、小米等产业资本及红杉、高瓴等一线机构 [3] 财务表现与增长 - 收入高速增长：2022年、2023年、2024年收入分别为0.57亿元、1.25亿元、3.12亿元人民币；2025年上半年收入达1.9亿元，同比增长325% [1] - 亏损主要源于研发投入：2022年、2023年、2024年经调整净亏损分别为0.97亿、6.21亿、24.66亿元人民币；2025年上半年经调整净亏损17.51亿元 [1][11] - 毛利率保持高位：2022年至2024年毛利率分别为54.6%、64.6%、56.3%；2025年上半年毛利率为50%，始终维持在50%以上 [9] 商业模式与客户基础 - 核心商业模式为MaaS（模型即服务），通过将算法封装为标准化产品解决企业AI落地问题，而非单纯交付模型 [8] - 模型已应用于金融、工业制造、能源电力等20多个关键行业 [8] - 截至2025年9月30日，公司GLM模型拥有全球12000家企业客户、逾8000万台终端用户设备及超4500万名开发者，是中国赋能终端设备最多的独立通用大模型厂商 [8] - 截至2025年9月30日止九个月，公司拥有超过12000名机构客户，较截至6月30日止六个月大幅增加 [8] 研发投入与成本结构 - 研发开支是亏损主因：2024年全年研发开支高达21.95亿元，占当年亏损绝大部分；2025年上半年研发开支为15.95亿元 [11] - 研发成本中算力服务费占主导：2024年21.95亿研发支出中，算力成本达15.53亿元，占比70.7%；2025年上半年算力成本为11.45亿元，占比71.8% [12] - 研发团队规模为657人，2024年工资成本为3.24亿元 [12] 技术能力与产品迭代 - 模型能力覆盖广泛，涵盖语言、多模态视频、代码模型、GUI智能体和计算机应用，覆盖广度高于表格中列出的其他竞争对手 [14] - 模型快速迭代：GLM系列模型每3-6个月完成一次基座迭代 [15] - 2025年7月推出的GLM-4.5/4.6模型在12项权威评测中综合排名国内第一、全球开源第一，其Coding能力在Code Arena上与Anthropic、OpenAI模型并列全球第一 [15] 市场环境与竞争格局 - 以2024年收入计，公司是中国最大的独立大模型厂商，市场份额为6.6%，在中国头部大语言模型厂商中排名第二 [5][6] - 2024年中国大语言模型市场规模约53亿元，其中机构客户贡献47亿元，个人客户仅6亿元；预计到2030年，企业级市场规模将达到904亿元，占比高达90% [17] - 中国市场以B端为主导，与美国市场以C端订阅（如OpenAI约75%收入来自消费者订阅）为主形成鲜明对比 [17] 战略方向与未来看点 - 公司战略坚持投入基座模型研发，认为这是未来获取更高商业天花板的基础，当前亏损被视为换取“算力入场券”的战略性投入 [16] - 为应对“模型贬值”趋势，公司加速推进以API收入为主的MaaS战略，从卖项目转向卖Token消耗，2025年11月日均token消耗量达4.2万亿 [8][19] - 在智能体（Agent）领域，公司开源的AutoGLM成为手机厂商对抗互联网巨头的“第二选择”，正试图嵌入海量终端设备 [20] - 截至2025年10月31日，公司持有的现金及现金等价物、短期投资及可动用银行融资共计89.43亿元，为持续研发提供资金缓冲 [20]

文｜陆莫斯 封面来源｜AI生成 如果想知道AI市场到底发展成什么样，火山引擎已经是中国市场当仁不让的风向标。 "截至今年12月，豆包大模型日均token使用量突破50万亿，较去年同期增长超过10倍。"12月18日，在人头攒动的Force大会现场，火山引擎总裁谭待宣布 了这一数字。 MaaS（模型即服务），是最直接的观察模型消耗量的指标。单论这一市场，如今火山引擎已经成为国内市场份额第一，全球也能排在第三位。 2025年中旬，云厂商争夺"AI云第一"的硝烟还未停息，到了今年最后一个月，各个大厂又端上了各个新版本——前有谷歌的旗舰模型Gemini 3、视频模型 Veo 3.1炸场，后有OpenAI的GPT-5.2紧追不舍。在国内，包括阿里、腾讯等巨头也纷纷端出了新模型的更新。 "大家可能以为这个很简单，但我们做起来也很不容易！"谭待笑着说，"现在的模型能力其实已经够强了，但是很多企业还是用不起来，问题是Agent的工 具和生态还很早期，企业做Agent迭代就会很慢。" 距离2020年火山入局云市场，已经过去了五年。彼时火山还被称为是云市场的"新军"，现在，火山已经凭借大模型的东风，成为AI领域里不可忽视的力量 — ...

大模型已经从单点能力， 进入系统工程的较量。 文 ｜ 陆莫斯 封面来源 ｜ AI生成 如果想知道AI市场到底发展成什么样，火山引擎已经是中国市场当仁不让的风向标。 "截至今年12月，豆包大模型日均token使用量突破50万亿，较去年同期增长超过10倍。"12月18日，在人头攒动的Force大会现场，火山引擎总裁谭待宣布 了这一数字。 2025年，这一数字仅为16.4万亿 图源：火山引擎 MaaS（模型即服务），是最直接的观察模型消耗量的指标。单论这一市场，如今火山引擎已经成为国内市场份额第一，全球也能排在第三位。 2025年中旬，云厂商争夺"AI云第一"的硝烟还未停息，到了今年最后一个月，各个大厂又端上了各个新版本——前有谷歌的旗舰模型Gemini 3、视频模型 Veo 3.1炸场，后有OpenAI的GPT-5.2紧追不舍。在国内，包括阿里、腾讯等巨头也纷纷端出了新模型的更新。 如果要给2025年的AI市场概括关键词，多模态和Agent必定在榜。 这次的Force大会，火山引擎重点发布的产品，也围绕这两方面展开： 模型侧：豆包旗舰模型1.8、以及视频生成模型Seedance 1.5 pro； 围绕Agent开 ...

事实上，豆包手机助手背后的技术基础是Agent（智能体）能力的落地。而在大会发布中，谭待也强调 了豆包1.8在Agent能力方面"Tool Use（工具使用）能力，复杂指令遵循能力、OS Agent（操作系统智能 体）能力都实现了大幅增强。" 谭待特别演示了豆包1.8进行"全网比价选购耳机"的能力，贝壳财经记者注意到，该能力在此前的豆包 手机发布视频中也有出现。根据演示，模型接到任务后，首先规划了任务处理流程，然后理解屏幕，并 调用10多个工具，选好匹配的耳机；最后在多个电商平台上进行比价，找到了最低价的耳机。 值得注意的是，豆包1.8还展示了长视频理解能力，如通过1小时4分钟的监控画面找到"把车刮花的肇事 者"，谭待表示，同样的能力还能够广泛地应用到在线教育、安全巡检、产品质检等场景中，帮助企业 提升业务效率，降低运营成本。 12月18日，在因现场人数过多而不得不关闭大门、限制人流的Force原动力大会上，火山引擎总裁谭待 公布了一组数据：截至今年12月，豆包大模型的日均tokens调用量已经超过50万亿，相比去年12月，实 现了超过十倍的增速。挟此"爆发"之势，火山引擎宣布豆包大模型升级至1.8，面向多模 ...

AI行业进入价值落地的“下半场” - 2025年人工智能赛道迎来关键资本热潮，智谱与MiniMax相继申请公开上市，争夺“大模型第一股”[1] - 行业面临价值鸿沟，企业巨额投入与大量组织停滞在试点阶段无法产生实际损益影响形成矛盾[1] - Deepseek等模型以极低成本实现SOTA性能，迫使企业决策层陷入“害怕错过”与“担心烧钱无果”的两难境地[1] - 市场转向模型价值落地的下半场，从“卖模型参数”转向“交付MaaS（模型即服务）”[2] 全球MaaS平台竞争格局重塑 - 企业级LLM API市场出现戏剧性王座易主，Anthropic以32%生产环境使用份额跃居第一，OpenAI从2023年底50%份额下滑至25%，谷歌Gemini系列以20%份额位列第三[4] - Anthropic凭借“企业优先”战略专注于B2B客户看重的可靠性、安全性和特定任务性能，其年化经常性收入从2025年初10亿美元飙升至8月份50亿美元[9] - OpenAI在消费者市场建立品牌护城河，但Anthropic在垂直B2B工作流API预算战中获胜，市场从单一走向分化[9] 中国市场多元化竞争策略 - 阿里云等传统云巨头采用“建厨房”全栈解决方案打法，涵盖IaaS、PaaS到MaaS，通过价格战和开源换生态锁定高利润底层算力[10][11] - 单纯Token降价已非灵丹妙药，企业开始真正关注模型效果和效率[13] - 智谱等创业公司聚焦ToB战场，开创API调用、自定义微调、云端私有化部署三种MaaS商业化方式，GLM-4.5发布后平台tokens调用量海内外均实现10倍速增长[1][14] 垂直场景商业化突破 - 智谱针对编程场景推出GLM Coding套餐，两个月内吸引15万开发者订阅，有望实现年化经常性收入过亿人民币[14] - 在代码编写、金融研报分析等容错率极低场景中，模型能力微小提升带来生产力从不可用到可用的质变[18] - 中国大模型日均Token消耗量呈指数级增长，从2024年初1000亿增长至2025年6月突破30万亿，证明MaaS模式爆发和模型真实可用[18] MaaS模式的技术与经济逻辑 - 基础模型能力边界经历指数级扩张，每两三个月就会出现新性能颠覆者，使得投资静态本地部署模型在经济上变得“不理性”[17] - 对于追求SOTA性能的客户，MaaS是确保处在技术前沿最具经济效益的选择，智谱客户花费数月精调的GLM-3模型性能很快被基础版GLM-4超越[17] - 对于金融、法律、医疗等高度监管行业，私有化部署成为刚性需求，但交付模式从项目制转向“模型驱动的高溢价服务”[19][20] 模型即应用的终局猜想 - 基座模型本身正在成为唯一超级应用，所有不掌握模型权重的“薄封装”应用护城河将随基座模型迭代被填平[22][24] - 智谱Auto GLM展示模型从“副驾驶”进化到“驾驶员”，能自主操作界面执行复杂任务，价值链从应用层回流到基座层[24] - 大模型商业本质从软件升级为新生产要素，是从千亿级软件市场向万亿级劳动力市场的质变[26] 资本市场估值重估机遇 - 全球资本以疯狂溢价抢购AGI“终极门票”，OpenAI估值从3000亿美元飙升至5000亿美元，xAI计划融资150亿美元对应估值达2300亿美元[26] - 当前资本市场对中国独立基座厂商存在巨大认知错配，硅谷同行按AGI定价而中国厂商仍被传统定价[26][27] - 智谱GLM-4.6模型在编程任务上与Claude系列和GPT-5并列首位，并迅速转化为过亿ARR的杀手级应用[27] - 随着模型即应用终局确立，掌握核心模型权重的中国独立厂商将迎来价值重估[27][28]

文章核心观点 - 大模型技术正在重塑中国云计算行业竞争格局，为火山引擎等后来者提供了弯道超车的机会 [1][6][15] - 火山引擎通过激进投入AI、聚焦MaaS（模型即服务）并借助字节跳动的体系化支持，实现了在细分市场的快速崛起，并开始带动其传统云服务增长 [7][11][15] - 尽管MaaS市场当前规模较小，但其极高的增速和Agent等新方向的发展潜力，预示着其未来可能占据云计算收入的半壁江山，成为行业格局变化的关键变量 [15][16] 火山引擎的市场地位与成就 - 在国际机构Gartner发布的《AI应用开发平台魔力象限》中，火山引擎位列“挑战者”象限第一，落地能力指标仅次于Google、AWS、微软、IBM四家海外公司 [2] - 根据IDC数据，2025年上半年中国公有云大模型服务市场，火山引擎以49.2%的份额位居中国第一 [7] - 公司大模型服务已覆盖八成头部咖啡茶饮品牌、九成主流汽车品牌、八成头部券商、八成系统重要性银行、七成985高校及9家全球出货排名前十的手机厂商 [14] 战略转型与业务聚焦 - 火山引擎早期增长缓慢，管理层判断在存量市场竞争困难，决定押注AI技术迭代以寻求增长空间 [8][9] - 公司评估区块链、元宇宙、AI等多个方向后，选择AI因为其基础设施依赖GPU，所有云公司在增量市场处于同一起跑线 [9] - 2023年行业格局变化，客户需求从训练大模型转向使用大模型（推理），火山引擎决定重点发力MaaS产品，并将Token消耗量作为核心指标 [11] - 销售团队考核指标调整，销售MaaS产品的回报高于传统云服务，此策略将在明年延续 [11] 字节跳动的体系化支持 - 火山引擎与字节跳动业务组织联系紧密，遵循“技术内外同源”原则，基础设施与字节复用一个大团队 [12] - 字节跳动“饱和式投入”AI，其Seed部门的模型研发有火山引擎团队参与，训练出的模型构成火山引擎MaaS服务的基础 [12] - 字节内部产品（如抖音、飞书）的大模型功能均通过火山引擎MaaS平台调用，为平台带来早期规模效应 [12][13] - 截至今年9月，火山引擎豆包大模型日均使用量超30万亿tokens，已逼近国外科技巨头 [13] 竞争策略与市场影响 - 火山引擎凭借相对独特的卡位，没有传统云业务的历史包袱，可以更激进地调整架构以适应AI时代 [10] - 公司通过大幅降价策略扩大规模，曾在2024年5月将核心语言模型定价一度降至比同行低99.3% [13] - 规模效应带来优化收益，1万台服务器与100万台服务器的利用率优化一个点，收益相差100倍 [13] - 大模型领域的增长正带动其传统云计算服务，目前一定比例的CPU算力、数据库等需求来自大模型客户 [15] 行业前景与公司目标 - 根据IDC报告，2025年上半年中国MaaS市场规模为12.9亿元人民币，但增速高达421.2% [15] - 火山引擎积极布局Agent（智能体）作为新的增长点，认为其能创造的经济价值将远超app时代 [15] - 公司规划中，大模型市场未来将占其千亿年收入目标的一半以上 [16] - 火山引擎2024年收入目标为突破200亿元人民币，同比增长超过100% [16]

核心观点 - 智谱正在加速推进IPO进程 计划于2025年10月完成上市辅导 并考虑港股和A股双上市路径[5] - 公司经历重大内部调整 包括组织架构重组 商业模式转型和战略重心转移 以应对行业竞争压力并优化估值逻辑[6][8][17] - 通过聚焦G端业务 整合B端资源 向轻交付模式转型 以及加码MaaS平台 智谱旨在强化商业化能力并提升市场竞争力[14][19][24] 组织架构调整 - 原COO张帆离职 其负责的50人B端团队大部分并入张鹏领导的20人G端团队 实现业务线整合[6][14] - 首席生态官刘江于2023年下半年加入 但早于张帆离职[12] - 调整旨在提升人效 整合G端与B端资源 实现协同推进 尤其针对同时涉及G端和B端的客户[13][14] 融资进展 - 2024年6月C轮融资30亿美元 投资方包括Prosperity7 Ventures 光速光合和北京市人工智能产业投资基金[10] - 2024年9月D轮融资200亿元 投资方包括高瓴创投 腾讯投资 红杉中国 蚂蚁集团和中关村科学城等[10] - 2024年12月D+轮融资30亿元 投资方包括联融志道 君联资本和招商局创投等[10] - 2025年3月单月获三地国资融资：杭州超10亿元 成都3亿元 珠海5亿元[9][10] - 2025年4月获北京市人工智能产业投资基金2亿元战略融资[10] - 2025年7月获浦东创投集团与张江集团联合注资10亿元战略融资[11] - 至此集齐北京 杭州 成都 珠海 上海五地国资背景 "国家队"属性突出[9] 商业模式转型 - 从重交付向轻交付转型 避免陷入定制化泥潭和现金流危机 借鉴上一代AI四小龙教训[18][19] - 通过将实施工作外包给区域合作伙伴 转嫁重人力成本 提升毛利率[19] - 上线CoCo智能体 提供"一键封装工作流"功能 将政务报告生成 金融数据分析等任务标准化为"MCP小应用" 降低企业调用成本[19] - 转型轻交付旨在稳定估值逻辑 避免重交付收入比重过高影响估值[19] 战略重心转移 - 2025年上半年开始将战略重心全面转向MaaS（模型即服务）平台[20] - 2023年曾提出MaaS平台但优先级不高 2025年GLM4.5发布后MaaS平台实现十倍增长[20] - 自建MaaS平台为确保模型调用顺畅 避免平台异构导致上层应用数据问题[23] - 在巨头竞争下 智谱平均中标单价仅数百万元 而大厂项目达千万元级别 加码MaaS旨在提升服务能力并争夺话语权[24] 行业竞争环境 - DeepSeek模型能力领先 但智谱因国资背景和G端优势 IPO进程不受影响[9][11] - 阿里 字节等互联网巨头在模型能力和服务能力上更胜一筹 对智谱构成直接压力[24] - 行业竞标残酷 部分项目标价压至几十万元 无法覆盖研发成本 大模型独角兽均调整战略寻找各自赛道[25][26]

IPO进程 - 公司计划于2025年10月完成上市辅导 正式进入IPO冲刺期[1][2] - 公司同时考虑港股和A股双上市路径 自2025年4月传出上市计划后已完成多轮融资[2] 组织架构调整 - 原COO张帆离职后 公司进行大幅度组织架构调整 原50人B端团队大部分并入张鹏负责的20人G端团队[3] - 2025年上半年核心管理层共有两位发生人事变动 除张帆外 首席生态官刘江也已离职[9] - 调整后toB业务划归张鹏管理 意图实现G端与B端资源的全面整合[11] 融资动态 - 2024年6月C轮融资30亿美元 投资方包括Prosperity7 Ventures、光速光合、北京市人工智能产业投资基金[6] - 2024年9月D轮融资200亿元 投资方包括高瓴创投、腾讯投资、红杉中国、蚂蚁集团和中关村科学城等[6] - 2024年12月D+轮融资30亿元 投资方包括信科资本、君联资本和北京市人工智能产业投资基金等[7] - 2025年3月单月获得杭州城投/上城资本超10亿元E轮融资 华发集团5亿元E+轮融资 成都高新区3亿元战略融资[7] - 2025年4月获北京市人工智能产业投资基金2亿元战略融资[7] - 2025年7月获张江集团与浦东创投集团联合注资10亿元战略融资[7] - 已集齐北京、杭州、成都、珠海、上海五地国资背景 国家队属性突出[5] 商业模式转型 - 公司正将商业模式向"轻交付"转型 通过将实施工作外包给区域合作伙伴提升毛利率[14] - 面向小型企业推出标准化CoCo智能体 通过"一键封装工作流"功能降低企业调用成本[14] - 转型原因包括避免重蹈AI四小龙定制化泥潭和现金流危机 以及稳定估值逻辑[14][15] 战略重心调整 - 2025年上半年开始将战略重心全面转向MaaS（模型即服务）平台建设[16] - 缺乏自主MaaS平台导致客户需选用其他平台 产生平台异构问题影响上层应用数据[17] - 与互联网巨头相比存在差距 大厂模型项目中标金额达千万元级别 公司平均中标单价仅数百万元[19] 业务表现 - G端收入远大于B端收入 尽管toB业务有近五十名销售 但业绩表现不及G端[10] - 公司核心优势在于成体系的G端商业化能力 但整体环境压力下仍需聚焦核心[12] 行业竞争 - DeepSeek在模型能力排名上领先 但部署DeepSeek与企业部署智谱的客户群不存在太多交集[18] - 阿里云等互联网巨头在MaaS平台能力和服务能力方面更具优势[17][19] - 行业面临残酷竞争 有项目标价压到几十万无法覆盖研发成本[19]

智谱AI高管变动与创业动态 - 智谱智能终端行业部总经理何国帅即将离职 目前正在办理离职手续 离职后将作为联合创始人加入前COO张帆的创业公司 负责商业化相关工作 [2] - 何国帅于2023年7月加入智谱AI 曾任职商业化华南负责人 在6个月内将华南区业绩从倒数第一提升至第一 其带领的团队多次成为销冠团队 在内部评价较高 [3] - 何国帅曾在神策数据 禧云国际等公司任职 在销售与市场开发 生态规划与渠道拓展等方面表现突出 与MiniMax前商业化合伙人魏伟有过共事经历 [3] 智谱AI组织架构调整 - 智谱AI前COO张帆于6月离职创业 其创业项目已获得智谱投资支持 将成为智谱MaaS平台生态的一部分 [6] - 2023年初智谱商业化部门经历小规模人员流动 业务架构不再按ToB/ToG划分 改为CEO张鹏分管部分业务+分公司 COO张帆分管部分业务+区域分公司 [6] - 知情人士预测7月份智谱管理层可能出现频繁调整 具体情况有待观察 [6] 创业项目进展 - 何国帅已确定与张帆共同创业 其创业项目已获得种子客户 [4]

魔搭社区发展现状 - 魔搭社区成为中国最大AI开源社区，开源模型数量突破7万个，较初期增长200倍 [1] - 提供超过4000种MCP服务和调试工具，支持开发者高效工作 [1] - 用户数量达1600万，较2023年4月增长16倍，超过500家机构参与贡献 [1] 平台功能与领域覆盖 - 支持模型全生命周期管理，包括体验、下载、调优、训练、推理和部署 [3] - 覆盖LLM、对话系统、语音识别、文生图、图生视频、AI作曲等多个AI领域 [3] - 本土开源社区崛起，DeepSeek等系列模型选择魔搭社区首发，逐渐替代GitHub等平台 [3] 战略定位与生态建设 - 采用开放、中立、非盈利模式，推动AI技术普惠化 [4] - 推出MCP广场，提供数千款MCP服务和托管服务，开放第三方集成接口 [4] - 发布开发者勋章激励计划，提供免费GPU算力支持创新项目 [4] 技术理念与未来方向 - 阿里云CTO周靖人提出"云端协同"是模型领域未来重要课题，需平衡端上隐私与云端能力 [3] - 强调工具链完备性对模型发展的关键作用，覆盖数据准备至经验分享全流程 [3] - 2022年11月率先提出MaaS理念，倡导共建生态而非内部私用 [4]