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紧急道歉,2026中国最猛科技公司做错事了
36氪· 2026-02-23 09:51
公司近期股价表现与市场地位 - 智谱AI在2026年2月20日(马年春节后首个港股交易日)股价单日暴涨42.72%,收盘报725港元,总市值达到3232亿港元 [7] - 自2026年1月8日上市以来,其股价较116.2港元的发行价已暴涨524%,市值超过携程、京东、快手等老牌互联网公司及国产大模型龙头MiniMax [7] - 公司股权结构高度集中,上市后自由流通股仅占8.5%,对应流通市值约275亿港元,少量资金即可撬动股价大幅上涨 [9] 公司业务与技术产品 - 公司成立于2019年6月,源自清华大学计算机系知识工程实验室,已建立包括面向普通用户的AI助手“智谱清言”、面向开发者的MaaS开放平台及面向政企的私有化解决方案在内的完整产品体系 [7] - 新一代旗舰大模型GLM-5于2026年2月12日发布,在全球权威编程基准测试中获得开源模型最高分,并已完成与华为昇腾、寒武纪的深度适配 [7] - 公司是A股和港股市场中极度稀缺的纯AI大模型原生投资标的 [8] 近期运营问题与用户致歉 - 2026年2月21日,公司发布致歉信,承认GLM-5发布后存在三个主要问题:1) 新模型算力消耗高于老模型,公司设置了高峰3倍、非高峰2倍的扣费倍率但未提前完整公示,导致用户反馈用量异常 [4];2) 上线后流量远超预期,叠加黑灰产与黄牛占用算力,算力扩容未跟上,导致对付费用户按等级限流 [4];3) 老用户升级机制设计粗糙,缺乏风险提示和回滚通道,导致用户权益受损 [4] 整改与补偿措施 - 整改措施包括:完整公示扣费规则、将用量看板刷新时间缩短至10分钟、明确模型分级开放节奏、承诺打击黑灰产并扩容算力 [5] - 补偿方案包括:对2026年1月1日至2月21日期间的Lite和Pro付费用户提供全额退款、为误升级的老用户提供一键回滚功能、为全量订阅用户统一延长15天使用期 [5] 股价上涨的驱动因素 - 直接催化剂是GLM-5模型的发布及其在技术测试中的优异表现,以及其在国内政企市场的适配潜力 [7] - 春节期间,豆包、千问等大模型掀起的红包大战点燃了整个AI板块的市场情绪,进一步推高了智谱的市场热度 [9] - 公司作为纯AI大模型标的,在AI产业风口下受到资本追捧 [8] 财务数据与估值风险 - 根据招股书,公司2024年全年营收为3.124亿元人民币,2025年上半年营收为1.91亿元人民币 [11] - 当前3232亿港元的市值与公司现有营收规模之间存在巨大鸿沟,高估值已透支未来长期增长预期 [11] - 未来面临基石投资者(2026年7月)及大部分上市前股东(2027年1月)的股份解禁压力 [12]
我在上海张江见证了一笔智谱的10亿元融资
虎嗅APP· 2025-07-02 21:50
融资动态 - 智谱完成今年第五次战略融资 首笔交割金额达5亿元 占本次10亿元融资的50% 资金将主要用于MaaS开放平台产业生态建设 [1] - 本轮融资由浦东创投集团和张江集团联合投资 标志着国资对公司的深度认可和战略绑定 [2] - 此前已在3月和4月分别获得成都、珠海、杭州、北京等地投资 本次为首次在上海进行融资披露 [1] 技术突破 - 发布通用视觉语言模型GLM-4.1V-Thinking 核心突破在于视觉推理能力 可实时解说足球赛等复杂动态场景 [3] - 采用思维链推理机制(Chain-of-Thought Reasoning)和课程采样强化学习策略(RLCS) 实现跨模态因果推理能力 [4] - 轻量版GLM-4.1V-9B-Thinking仅10B参数 却在28项评测中23项达10B级最佳 其中18项超越72B参数的Qwen-2.5-VL [4] 商业化进展 - MaaS平台已在翻译、合规审查、文案创作、英语陪练等数十个场景落地 主要集中于上海张江区域 [2] - 公司定位为"基座模型+行业服务"双轮驱动 需同时具备模型能力和垂直行业know-how [2] - 与张江集团共建"模力社区" 强化MaaS平台生态建设 [2] 行业趋势 - 2025年AI大模型竞争白热化 第一梯队厂商加速商业化落地 智谱与MiniMax等独角兽相继启动IPO进程 [5] - 技术演进呈现三大重构:知识权威(医疗/法律专家水平被超越)、创意权威(内容生成逼近人类)、技术权威(代码能力达顶尖水平) [7][8][9] - 当前AI能力天花板仍存巨大空间 语言能力达人类90% 但运动控制等能力仅20-30% [10] 战略规划 - AGI发展路径划分为L1-L5五个阶段 当前处于"自我学习"阶段 目标实现AI的自我认知和类人意识 [13][14] - 未来三大技术方向:基座模型突破(探索新训练范式)、智能体落地(替代重复性工作)、自主大模型(提升安全可控性) [12][13]