智谱大模型崛起的背后：如何成为中国AI新力量？

出品｜虎嗅科技组
作者｜赵致格
编辑｜苗正卿
头图｜视觉中国

1月8日，北京智谱华章科技股份有限公司正式登陆港交所，成为全球首家以基座大模型研发为核心主业的上市公司。此次IPO，智谱的发行价为116.20港元/股，净筹资约41.73亿港元。

智谱成立于2019年，是中国最早投身大模型研发的厂商，并在2024年提出中国首个专有预训练大模型框架GLM（General Language Model），还发布中国首个百亿模型、首个开源千亿模型、首个对话模型、首个多模态模型，以及全球首个设备操控智能体（Agent）。

在海外，虽然智谱不像DeepSeek那样人尽皆知，但在业内眼里，智谱始终是全球AI竞争中的重要选手。今年6月，OpenAI发布了一份名为“Chinese Progress at the Front”的最新报告，直接提到了智谱，将其纳入全球“主权AI”竞争的讨论框架。

此次智谱提前MiniMax一天成为“全球大模型第一股”，海外媒体同样高度关注。

《华尔街日报》在报道中引用了道格拉斯研究咨询公司（Douglas Research Advisory）分析师道格拉斯・金（Douglas Kim）的一份研报。金对智谱的IPO持正面看法，称“许多投资者愿意为其高估值买单，这主要是因为智谱在国内外大型语言模型（LLM）领域均处于领先地位。”

不过《华尔街时报》也提到，中国AI初创企业的估值仍与美国头部AI企业相差甚远。智谱上市后的估值约为73亿美元，而OpenAI在去年10月的估值达到5000亿美元，Anthropic的最新估值约为3000亿美元。

路透社则更关注的智谱以及隔天上市的MiniMax的盈利前景，并对此态度相对悲观。在这篇名为“中国 AI 企业的盈利之路布满荆棘”的报道中，记者分析了两家公司的财务数据。

2025年上半年，智谱的研发支出达到2.28亿美元，是其营收的8倍。MIniMax在2025年前9个月的仅为 5340 万美元，不足同期研发支出的三分之一。而与此同时，OpenAI 和Anthropic 两家公司 2025 年的年化营收预计将分别超过130亿美元90 亿美元。

因此，记者认为智谱和MiniMax这样亏损严重的初创公司尚未达到登录公开市场的阶段。上市只是在外资对内地的直接投资大幅下滑，政府资金转向“硬科技”大背景下的无奈之举。

另一家知名科技媒体Tech Xplore 同样不看好智谱的盈利前景。这家媒体引用了中国科技行业分析师赵波（Poe Zhao）的看法，认为这两次IPO“既展现了新一代大语言模型公司的营收潜力，也暴露了它们面临的根本性挑战”。

智谱面临的根本性挑战指的是大模型高昂的训练成本。赵波认为，计算成本的显著下降和AI需求的大幅上涨可以分摊训练这些成本。但这显然不会再短时期内发生，因而智谱“短期内都不会实现盈利”。

去年1月，美国商务部工业安全局（BIS）将包括智谱在内的25家公司列入出口管制实体清单。另外，美国政府对用于训练和运行AI系统的英伟达高端芯片的限制时松时紧，不断变化。这些外部因素同样对智谱训练成本的降低产生影响。

相较于专业人士对于智谱盈利前景的关注，外国普通网友的态度则务实了很多。

在reddit论坛，面对智谱上市的新闻，很多人的第一反应是关心这对接下来GLM版本的影响以及对海外用户体验的影响。有人担忧智谱上市后会发生“平台变质化”（Enshittification），会因为过于迎合股东利益而逐渐牺牲用户体验。

也有现实中使用GLM大模型的网友充分表达了对智谱的认可。一位叫Technoratus的网友说：“就我个人而言，我相信这家公司会成功。GLM-4.7的能力几乎与 Claude 相当，每月费用却低了97美元。它只是在响应速度上稍慢一些，准确性也略逊一筹。只要他们实现规模化发展，就会具备竞争力。”

也有外国网友在新闻中关注到了智谱的亏损数字。一位叫Condomphobic的网友评论称：“2025 年上半年，该公司净亏损超过 3 亿美元。（上市）完全不是一个明智的决定。”

不难看出，外媒对于智谱上市的态度相对谨慎，普遍不看好其短期盈利能力。实际上，这与港股市场给出的相对平淡的反应是一致的。

在上市第一天，智谱在盘中一度跌破发行价，最后收盘价为131.5港元/股，相较于发行价（116.2港元）仅上涨13.17%。而在1月9日，同样争夺大模型上市第一股的MiniMax首日收涨达109.09%。或许MiniMax的强势走势起了一些带动作用，智谱第二天的收涨小幅上涨至20.61%。

无论如何，被认为快要“烧光钱”的智谱在成功上市后得到了喘几口气的机会。面对亏损超过收入8倍的现状，智谱承认其 “在变现与商业化方面仍处于初期阶段”，目前要先将“模型调用规模、客户数量和生态渗透率”提升。

未来智谱的命运，既取决于接下来发布的GLM新版本的模型性能，也取决于算力成本与营收速度的赛跑。

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