智譜成為全球大模型第一股，外國人這么看

出品｜虎嗅科技組
作者｜趙致格
編輯｜苗正卿
頭圖｜視覺中國

1月8日，北京智譜華章科技股份有限公司正式登陸港交所，成為全球首家以基座大模型研發為核心主業的上市公司。此次IPO，智譜的發行價為116.20港元/股，凈籌資約41.73億港元。

智譜成立于2019年，是中國最早投身大模型研發的廠商，并在2021年提出中國首個專有預訓練大模型框架GLM（General Language Model），還發布中國首個百億模型、首個開源千億模型、首個對話模型、首個多模態模型，以及全球首個設備操控智能體（Agent）。

在海外，雖然智譜不像DeepSeek那樣人盡皆知，但在業內眼里，智譜始終是全球AI競爭中的重要選手。今年6月，OpenAI發布了一份名為“Chinese Progress at the Front”的官方報告，直接提到了智譜，將其納入全球“主權AI”競爭的討論框架。

此次智譜提前MiniMax一天成為“全球大模型第一股”，海外媒體同樣高度關注。

《華爾街日報》在報道中引用了道格拉斯研究咨詢公司（Douglas Research Advisory）分析師道格拉斯?金（Douglas Kim）的一份研報。金對智譜的IPO持正面看法，稱“許多投資者愿意為其高估值買單，這主要是因為智譜在國內外大型語言模型（LLM）領域均處于領先地位。”

不過《華爾街時報》也提到，中國AI初創企業的估值仍與美國頭部AI企業相差甚遠。智譜上市后的估值約為73億美元，而OpenAI在去年10月的估值達到5000億美元，Anthropic的最新估值約為3000億美元。

路透社則更關注的智譜以及隔天上市的MiniMax的盈利前景，并對此態度相對悲觀。在這篇名為“中國 AI 企業的盈利之路布滿荊棘”的報道中，記者分析了兩家公司的財務數據。

2025年上半年，智譜的研發支出達到2.28億美元，是其營收的8倍。MIniMax在2025年前9個月的僅為 5340 萬美元，不足同期研發支出的三分之一。而與此同時，OpenAI 和Anthropic 兩家公司 2025 年的年化營收預計將分別超過130億美元90 億美元。

因此，記者認為智譜和MiniMax這樣虧損嚴重的初創公司尚未達到登錄公開市場的階段。上市只是在外資對內地的直接投資大幅下滑，政府資金轉向“硬科技”大背景下的無奈之舉。

另一家知名科技媒體Tech Xplore 同樣不看好智譜的盈利前景。這家媒體引用了中國科技行業分析師趙波（Poe Zhao）的看法，認為這兩次IPO“既展現了新一代大語言模型公司的營收潛力，也暴露了它們面臨的根本性挑戰”。

智譜面臨的根本性挑戰指的是大模型高昂的訓練成本。趙波認為，計算成本的顯著下降和AI需求的大幅上漲可以分攤訓練這些成本。但這顯然不會再短時期內發生，因而智譜“短期內都不會實現盈利”。

去年1月，美國商務部工業安全局（BIS）將包括智譜在內的25家公司列入出口管制實體清單。另外，美國政府對用于訓練和運行AI系統的英偉達高端芯片的限制時松時緊，不斷變化。這些外部因素同樣對智譜訓練成本的降低產生影響。

相較于專業人士對于智譜盈利前景的關注，外國普通網友的態度則務實了很多。

在reddit論壇，面對智譜上市的新聞，很多人的第一反應是關心這對接下來GLM版本的影響以及對海外用戶體驗的影響。有人擔憂智譜上市后會發生“平臺變質化”（Enshittification），會因為過于迎合股東利益而逐漸犧牲用戶體驗。

也有現實中使用GLM大模型的網友充分表達了對智譜的認可。一位叫Technoratus的網友說：“就我個人而言，我相信這家公司會成功。GLM-4.7的能力幾乎與 Claude 相當，每月費用卻低了97美元。它只是在響應速度上稍慢一些，準確性也略遜一籌。只要他們實現規模化發展，就會具備競爭力。”

也有外國網友在新聞中關注到了智譜的虧損數字。一位叫Condomphobic的網友評論稱：“2025 年上半年，該公司凈虧損超過 3 億美元。（上市）完全不是一個明智的決定。”

不難看出，外媒對于智譜上市的態度相對謹慎，普遍不看好其短期盈利能力。實際上，這與港股市場給出的相對平淡的反應是一致的。

在上市第一天，智譜在盤中一度跌破發行價，最后收盤價為131.5港元/股，相較于發行價（116.2港元）僅上漲13.17%。而在1月9日，同樣爭奪大模型上市第一股的MiniMax首日收漲達109.09%。或許MiniMax的強勢走勢起了一些帶動作用，智譜第二天的收漲小幅上漲至20.61%。

無論如何，被認為快要“燒光錢”的智譜在成功上市后得到了喘幾口氣的機會。面對虧損超過收入8倍的現狀，智譜承認其 “在變現與商業化方面仍處于初期階段”，目前要先將“模型調用規模、客戶數量和生態滲透率”提升。

未來智譜的命運，既取決于接下來發布的GLM新版本的模型性能，也取決于算力成本與營收速度的賽跑。

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