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      智譜首份財報背后,新故事難講

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      新眸原創·作者 | 李小東

      2026年3月31日,登陸港股不足三個月的“大模型第一股”智譜AI,發布了上市后的首份年度業績報告。

      但對于國內大模型行業而言,這份財報的意義遠不止于一家上市公司的年度經營復盤。

      從2023年百模大戰的狂熱,到2024年價格戰的內卷,再到2025年全行業轉向商業落地的理性,三年時間里,市場對大模型公司的評判標準,已經從“能不能做出模型”,變成了“能不能做出可持續的生意”。

      而智譜的這份年報,正是在這個行業轉折節點上,一個具有代表性的樣本。

      過去兩年,市場對智譜的認知,始終繞不開幾個固定標簽:背靠清華的技術派創業公司、靠私有化項目維持收入的大模型廠商、燒錢換增長的AI概念股。

      而這份財報,以及財報前后智譜在技術迭代、商業策略上的一系列動作,正在讓市場重新審視這家公司的真實面貌,以及它在國內AI大模型產業格局中的位置。

      01

      結構變化:

      從項目制到標準化的轉型

      先看最核心的經營數據。

      2025年智譜全年實現總收入7.24億元,同比增長131.9%;毛利2.97億元,同比增長68.7%;經調整年內凈虧損31.82億元,同比擴大29.1%。

      單看營收增速,這個表現已經跑贏了2025年國內AI核心產業30%的整體增速,即便放在同比增長421.2%的大模型MaaS賽道里,也處在第一梯隊。

      但真正值得關注的,不是營收總量的翻倍,而是收入結構的根本性變化。這種變化,本質上是智譜商業邏輯的底層切換。

      按部署方式拆分,2025年智譜本地化部署業務收入5.34億元,同比增長102.3%,占總營收的比重從2024年的84.5%降至73.7%;云端部署服務收入1.904億元,同比大增292.6%,占總營收的比重從15.5%提升至26.3%。

      按產品線拆分,企業級通用大模型收入與開放平臺及API收入同比顯著增長;企業級智能體業務收入1.66億元,同比增長248.8%。

      這組數據清晰地呈現出智譜收入結構的轉型方向:過去支撐公司基本盤的本地化部署項目,增長速度已經明顯落后于云端標準化服務;以API調用為核心的MaaS業務,以及面向復雜場景的企業級智能體業務,正在成為新的增長引擎。

      結構變化的背后,是智譜商業邏輯的切換。

      早期的智譜,和國內多數大模型創業公司一樣,收入主要來自面向國央企、大型企業的私有化部署項目。這類項目客單價高、收入穩定,但也存在明顯的短板:項目制交付需要投入大量的定制化開發和運維資源,難以規模化復制,且對客戶的依賴度較高。

      而云端API業務的增長,意味著智譜的收入來源,正在從一次性的項目交付,轉向可持續的、標準化的模型能力調用。

      這一點,從MaaS平臺的運營數據中可以得到印證:截至2026年3月,智譜MaaSAPI平臺的年度經常性收入(ARR)達到17億元,在過去12個月里提升了60倍;平臺注冊用戶突破400萬,其中付費開發者達24.2萬。

      與收入結構變化同步的,是毛利率的分化。2025年,智譜云端部署業務的毛利率從2024年的3.3%躍升至18.9%,毛利額從160萬元增加至3600萬元,增幅達2150%;而本地化部署業務的毛利率則從2024年的66.0%大幅下降至2025年的48.8%。

      財報中解釋,本地化部署業務毛利率的下滑,主要是因為為滿足客戶需求投入了更多的交付資源;而云端業務毛利率的大幅改善,則得益于模型推理效率的提升和算力規模的擴張帶來的邊際成本遞減,疊加2025年底至2026年初的產品提價,云端業務的盈利能力已經進入上升通道。

      不過,高速增長的背后,智譜依然面臨著大模型行業普遍的“增收不增利”困境。

      2025年,智譜的研發開支高達31.80億元,同比增長44.9%,占全年總收入的439%。巨額的研發投入,是導致公司全年凈虧損擴大至47.18億元的核心原因。

      從研發投入的去向來看,主要分為兩部分:一是研發團隊的員工成本及股份支付費用,二是支付給第三方算力供應商的計算服務費用。

      這也是國內所有大模型廠商共同的成本壓力——無論是基礎模型的持續迭代,還是推理效率的優化,都需要持續的算力和人才投入。

      截至2025年底,智譜持有現金及現金等價物超22億元,如何在保持技術投入的同時改善盈利水平,是其接下來需要面對的核心課題。

      02

      智能上界如何轉化為市場話語權

      如果說收入結構的變化,是智譜商業邏輯的轉型,那么支撐這種轉型的核心底氣,來自于技術迭代帶來的模型能力提升。而最能體現這種能力的,是2026年初智譜在全行業價格戰中,做出的逆勢漲價的選擇。

      2026年2月12日,智譜發布了新一代旗艦基座模型GLM-5,這也是其上市后首次重大模型迭代。僅僅一個多月后,這份技術成果就直接反映在了商業動作上:智譜先后兩次上調API價格,累計漲幅達83%,編程套餐價格上調30%。

      在國內大模型行業過去兩年的價格戰中,降價、免費、補貼是市場的主旋律。即便是頭部大廠,也紛紛通過降價來爭奪市場份額,比如2025年字節豆包、阿里云通義千問都曾相繼大幅下調API價格。

      智譜的逆勢漲價,在當時的市場環境中顯得格外特殊。

      更值得關注的是,漲價之后,智譜的API調用量并沒有出現下滑,反而出現了供不應求的態勢。

      財報數據顯示,漲價后其GLM模型調用量增長了400%。這一反常識的表現,也讓市場開始重新審視大模型行業的競爭邏輯:當模型能力的差距拉開之后,客戶對價格的敏感度,會讓位于對效果的需求。

      根據官方披露的信息,技術架構上,GLM-5首次集成了DeepSeek稀疏注意力機制,在維持長文本效果無損的同時,將長序列處理成本降低了50%;同時構建了全新的“Slime”異步強化學習框架,解決了智能體執行長時序任務時的邏輯衰減問題,提升了復雜強化學習任務的處理效率。

      這種技術能力的提升,直接轉化成了商業場景中的競爭力。GLM-5發布后24小時內,獲得了字節跳動TRAE/扣子Coze、阿里巴巴Qoder、騰訊CodeBuddy、美團CatPaw、快手萬擎、百度智能云及WPSOffice等頭部平臺產品的官方接入。

      財報披露,中國前十大互聯網公司中,有9家在使用GLM模型。

      一個很有意思的現象是,這些接入GLM模型的互聯網大廠,幾乎都擁有自研的大模型。它們之所以選擇同時接入智譜的模型,本質上是因為在特定場景中,GLM-5的能力形成了差異化的優勢。除了互聯網行業,智譜的模型能力也在向金融、制造、能源等傳統行業滲透。

      這也印證了智譜在財報中提出的“智能上界×Token消耗規模”的核心戰略。在大模型行業的早期階段,市場競爭的核心是參數規模和榜單排名;而當行業進入商業落地階段,模型的“智能上界”,也就是在真實生產場景中解決復雜問題的能力,決定了廠商市場話語權的核心。

      今年3月,國內大模型行業出現了一輪集體漲價。騰訊云率先宣布上調混元系列核心模型價格;隨后阿里云與百度智能云也相繼對AI算力相關產品服務上調價格。

      這一輪行業性的漲價,也從側面印證了智譜此前的判斷:當大模型從玩具變成生產力工具,客戶愿意為真正有效的能力付費,行業的競爭邏輯從價格戰轉向價值戰。

      03

      行業格局重構中

      智譜的位置與選擇

      從百模大戰到現在,僅僅兩年時間,國內大模型行業的格局已經發生了根本性的變化。

      根據中國信通院的統計,高峰時期國內有超過200家企業發布了大模型產品,而到2025年底,能夠持續投入研發、擁有自主可控算力資源并建立起可持續商業邏輯的廠商數量,已經迅速縮減至不足10家核心參與者。

      當前的國內大模型市場,已經形成了清晰的競爭梯隊。第一梯隊是擁有全棧能力的互聯網巨頭,包括百度、阿里、騰訊、字節跳動,它們既擁有自研的基礎模型,也有龐大的自有場景和流量入口,同時掌握著算力資源和云服務渠道。

      根據IDC發布的數據,2025年上半年中國公有云上大模型調用量達536.7萬億Tokens,其中字節跳動旗下的火山引擎市場份額位居第一,阿里云、百度智能云位列第二、第三位。

      第二梯隊是以智譜、MiniMax、月之暗面等為代表的大模型創業公司,它們以基礎模型研發為核心,主要通過API服務和私有化部署實現商業化,在技術上形成了差異化優勢,但在場景、流量和算力資源上與巨頭存在差距。

      在這樣的格局中,外界認為,智譜的選擇是走一條類似海外Anthropic的路徑:以基座模型能力為核心壁壘,以APIToken為主要產品形態,通過開發者和企業級客戶的深度使用構建生態,而不是和巨頭在C端流量入口上正面競爭。

      作為從清華大學技術團隊孵化出來的公司,智譜是國內最早投入大模型研發的團隊之一,但和互聯網巨頭相比,智譜沒有自帶的C端流量入口,也沒有成熟的云服務銷售體系。

      如果和巨頭在C端聊天機器人賽道正面競爭,很難獲得優勢。而聚焦于基座模型能力,通過API將模型能力輸出給開發者、中小企業,以及有補充模型需求的互聯網大廠,反而能找到自己的生存空間。

      從當前的財報數據來看,這條路徑的確取得了初步的成效。

      不過,這條路徑也并非沒有挑戰。

      一方面,互聯網巨頭的自研模型正在快速迭代,它們對外部模型的需求,本質上是基于場景的補充,而非完全依賴。一旦巨頭的自研模型在特定場景中追平了能力差距,就存在客戶流失的風險。

      另一方面,國內開源大模型的發展速度也在加快,以DeepSeek為代表的開源模型,在能力上已經逼近閉源模型,同時大幅降低了中小企業使用大模型的門檻,這也會對智譜的API業務形成一定的沖擊。

      除此之外,智譜還需要面對來自同梯隊創業公司的競爭。

      同樣在港股上市的MiniMax,在C端產品上的布局更早。而月之暗面、百川智能等創業公司,也分別在長上下文、垂直行業場景等方向上形成了自己的特色,市場競爭依然激烈。

      這份上市后的首份年報,對于智譜而言,更像是一場商業化的成人禮。在此之前,市場對它的認知更多停留在“技術強,但商業化能力存疑”的階段;而這份財報,以及財報前后的一系列動作,讓市場看到了這家技術公司在商業上的成熟度。

      從整個行業的角度來看,智譜的發展路徑,也為國內大模型創業公司提供了一個可參考的樣本。

      過去,市場對國內大模型創業公司的普遍質疑是,它們無法擺脫對私有化項目的依賴,無法建立起標準化、規模化的商業模式,最終會變成傳統的軟件外包公司。

      而智譜收入結構的變化,云端API業務的高速增長,證明了在互聯網巨頭主導的市場中,創業公司在核心技術上形成差異化優勢,找到屬于自己的細分市場。

      當然,我們也需要客觀地看到,巨額的研發投入帶來的虧損壓力,客戶集中度較高的風險,來自互聯網巨頭和開源模型的競爭,都是其接下來需要解決的問題。

      2025年,國內大模型行業已經完成了從“能不能做出來”到“能不能用起來”的轉變。根據中國信通院的數據,2025年全年中國公有云廠商對外提供的大模型token調用量增長了16倍,超過了2000萬億。

      這組數據背后,是大模型正在從實驗室走向千行百業的生產場景,成為真正的生產力工具。對于一家上市企業而言,資本市場不僅需要看到增長,更需要看到清晰的盈利路徑,這也是智譜需要向市場證明的。

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