終于IPO，估值500億，AI大模型第一股來了！卻已陷入內卷

抓住風口

本期要點：如何跳出技術內卷？唯有行為智能

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

不知不覺，AI變革進入到了一個關鍵路口，原有的競爭優(yōu)勢不再重要，而下一步該怎么走，成為了所有人都在思考的問題。

最近，北京智譜華章科技股份有限公司正式啟動港股IPO招股，計劃于2026年1月8日掛牌，募資約43億港元，預計估值將超500億港元。由于OpenAI、Anthropic等大模型公司均未上市，智譜將成為“全球大模型第一股”。

據報道，智譜是中國收入最高的獨立大模型廠商，近三年復合增長率為130%，2025年上半年收入更是達到了1.91億元，同比增長325%。其招股書顯示，公司大模型調用量居全球前10，付費API收入超過所有國產模型之和。

但我們認為，智譜可能正面臨一個嚴峻的產業(yè)趨勢，未來Token的價格將快速崩塌，市占率越高，可能越難轉虧為盈。而智譜面前最寬廣的大道無疑是擁抱整個中國AI應用生態(tài)和未來“行為智能”的大趨勢，從而實現從“賣Token”到“賣服務”的轉變。

Token經濟學

首先，我們想指出的是，智譜其實處于為了高收入就要更高投入的循環(huán)中。

雖然號稱收入最高，但從2022年至2025年上半年，他們的累計研發(fā)投入也高達44億元。相比之下，幾億元的年收入可謂是杯水車薪。

如果這種連續(xù)高投入、暫時虧損的模式只是黎明前的黑暗，那熬過去了就好。可是，智譜的問題是，可能需要持續(xù)投入，卻還建立不起長期核心競爭力。

智譜不同于騰訊、字節(jié)跳動這樣的互聯(lián)網巨頭。后者可以基于“眼球經濟”的邏輯，通過前期虧損砸出個用戶群體，再通過廣告、電商等模式盈利。只要用戶足夠多、停留時間足夠長，潛在的收入空間就能打開。

但智譜是靠賣Token賺錢。

表面看，每次API調用產生多少Token，就帶來多少收入，而其邊際成本只是所消耗的電力。

資本市場之所以愿意給虧損的智譜高估值，本質上就是在為智譜將電力轉化為Token的這種差價買單。

然而，別忘了，要賺到這個差價，智譜需要具有壟斷地位，從而獲得足夠強的溢價空間。

但從產品角度來看，無論是對比OpenAI、Anthropic這些美國的大模型公司，還是對比中國的DeepSeek、通義千問、字節(jié)的豆包等，智譜的大模型很難說真的具有顯著領先性。

如果大模型沒有明顯優(yōu)勢，那智譜靠什么賺到利潤呢？

阿里巴巴、騰訊、字節(jié)跳動這些公司既有云服務，又做AI。

他們的大模型可以不掙錢。比如DeepSeek是開源的，Kimi的定價也很低，導致通義千問也無法定高價，但阿里巴巴可以靠賣自己的云服務盈利。大模型本身更像是吸引用戶使用其云業(yè)務的入口。

但智譜沒有自己的云服務，而且它甚至還得去購買其他云廠商的云服務，為自己的訓練和推理提供算力。

當然，智譜也可以繼續(xù)把資金投入到研發(fā)中，開發(fā)出更好的模型，但又面臨賽道收縮的困境。

這次IPO募集的資金，很大一部分將用于下一代模型的研發(fā)。其中的邏輯在于，如果能實現突破，那么智譜就具備了壟斷定價權。

可是，在全球大模型公司都在你追我趕的當下，這無異于一場風險與收益完全不對等的賭博。

先不說智譜的研發(fā)投入能否趕上阿里，以目前的產業(yè)格局，即使投入充分也無法保證成功。一方面，前沿模型的研發(fā)本身失敗風險極高。另一方面，就算研發(fā)出了領先的模型，競爭對手也可能快速跟上。

更關鍵的是，Token本身是一個在極速降價的商品。

隨著芯片性能的提升，各類更擅長推理的Asic芯片的出現，以及MoE等算法架構的不斷優(yōu)化，生產單位Token的成本一直在指數級下降。

哪怕智譜拼了命占據了Token市場的頭部位置，但快速的價格下降，意味著智譜已經獲取的這個市場在以80%的速度萎縮。哪怕每年新增市場翻倍，智譜仍將很難收回研發(fā)成本，永遠陷在商業(yè)死局中。

擁抱“行為智能”

那么，一個AI大模型公司究竟要怎么構建真正的護城河，從而避免陷入無休止的技術內卷呢？我們覺得，關鍵在于走向應用化，而核心便是擁抱“行為智能”，也就是從按量計費轉向按結果分成。

現在智譜所強調的所謂壁壘，其實存在不小隱患。

他們的大模型適配了40多款國產芯片，以此對抗美國技術封鎖和國內競爭。此外，2025年上半年，智譜的收入大增主要源于本地化部署與私有化解決方案的相關業(yè)務。

可是，這種多芯片適配和本地部署能力，更像是一張入場券，讓用戶愿意用自己的模型。

這同時也是沉重的鐐銬。

維護40多種硬件的推理優(yōu)化，以及為每個本地化客戶提供定制服務，就意味著巨大的邊際成本。

而且，未來的芯片格局很可能向華為、英偉達等少數巨頭集中，本地化部署和適配多款芯片的價值也將漸漸減弱。

更本質的問題是，其實客戶并不在乎模型生成了多少個Token，他們只在乎模型是否交付了具體的結果。

所以，單純靠“卷模型參數”和“卷Token價格”的時代將會逐漸結束，未來的機會在于垂直整合和場景定義，也就是實現AI大模型的應用化。

目前智譜編程業(yè)務的年化收入也突破了億元，就是這個邏輯的體現。無論Token怎么貶值，只要切實提升了開發(fā)效率或為企業(yè)節(jié)省了人力成本，你就能收訂閱費。

但要注意的是，AI編程賽道已經巨頭云集，競爭激烈，智譜很難做到遙遙領先。

盡管艱難，我們想強調的是，智譜乃至其他大模型公司更大的舞臺其實在于行為智能。

比如基于大模型構建Agent平臺，直接為用戶完成復雜任務，或是支持開發(fā)者和初創(chuàng)公司在平臺上構建Agent應用，并進而按照任務價值而不是調用次數來計費。

這方面，智譜已有一定舉措，比如在2024年10月便開啟了AutoGLM的內測。但他們還面臨著不小的競爭壓力。

目前，各大公司都在發(fā)力Agent。前幾天，Meta甚至不惜花重金收購通用型Agent公司Manus。

而且，用戶數量也成為了競爭關鍵。

OpenAI的ChatGPT上已有8~9億用戶，字節(jié)、阿里、騰訊等公司更是手握幾億、乃至十幾億的用戶。他們的生態(tài)會更加吸引開發(fā)者的加入，因為可以直接觸達用戶，快速測試需求并進行優(yōu)化迭代，孵化應用相對容易。

當用戶數量或Agent底層工具都不如對手時，智譜又該怎么辦呢？通用Agent市場很難勝出，但要聚焦專用Agent市場，又需要對專業(yè)領域有足夠的洞察，這確實是個難題。

所以，綜合以上分析，我們對智譜的前景持中性偏弱的看法。

最后，我們認為，智譜這樣的大模型公司面前還有個前景更廣闊的領域。那就是和硬件公司深度合作，挖掘行為數據、并進行大行為模型的開發(fā)，從而激活更龐大的移動互聯(lián)網用戶群體。當然，這就是另外一個話題了，我們將在下一篇CES展前瞻的文章中細說，敬請關注！

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