智譜的“澳龍”有點燙手

智譜的龍門，才躍過一半。

作者|景行

編輯|古廿

從大起到大落，再到大起。

4月2日到8日，智譜在財報后三個交易日內先是暴漲31.94%，隨后暴跌14.86%，在4月8日再度大漲，漲幅一度逼近20%。由Token經濟推動的價值重估，正面臨市場正反兩方觀點的激烈博弈。

財報本身同樣給出了較為撕裂的答卷。3月31日，智譜發布2025年財報顯示，2025年公司實現總營收 7.24 億元，同比大幅增長 131.9%，連續三年實現營收翻倍增長。

更亮眼的莫過于云端MaaS平臺收入，在2024年，智譜MaaS平臺收入占比僅為15.5%，到2025年增長至26.3%，業務規模來到1.9億元，同比暴增292.6%，MaaS 平臺年度經常性收入在過去12個月里暴漲60倍，達到17億元。在國內大模型行業深陷價格戰泥潭的背景下，智譜在 2026 年一季度完成了API價格累計83%的上調，與此同時，平臺 Token 調用量非但沒有下滑，反而逆勢增長400%。

但與營收高增長形成鮮明對比的，是智譜持續擴大的巨額虧損。財報披露，2025 年智譜全年凈虧損達47.18 億元，經調整凈虧損31.82億元，同比擴大29.1%。其全年研發費用達到31.8億元，同比增長44.9%，規模超營收額四倍以上。

這構成了全球大模型第一股的基本面，營收激增同時虧損高企，本地部署業務毛利率下降，但云端部署業務量價齊升，毛利率從3.3%來到18.9%，展露出第二曲線的增長勢頭。對此智譜CEO張鵬拋出了一個全新的品牌敘事公式——AGI時代商業價值=智能上界×Token消耗規模。

而智譜的AGI增長敘事，離不開去年以來，高Token消耗場景的集中爆發。從開發者涌入編程場景，到Agent產品釋放Token消耗潛力，智譜抓住大模型市場的上升Beta，換句話說，智譜重估是需求端的勝利。

一種龍蝦兩種吃法？

在商業生態上，智譜以Anthropic平替自居。張鵬曾公開表示“我們的模型足夠優秀，處于世界頂尖水平。我們在價格和成本方面擁有巨大優勢。我們開玩笑說，如果Anthropic賣200美元，我們就賣200元人民幣。”

這與雙方的商業模式契合，GLM系列模型全力對齊Anthropic Claude模型，試圖用更低的Token價格擴大用戶基數，驅動API調用量增長，并反哺模型迭代及Tokens費用提升。財報顯示，智譜已經成為國內付費Token消耗量最高的廠商之一，正領導國內大模型市場從為低價付費轉向為效果付費的趨勢。

但在對待龍蝦的態度上，智譜與其對標的Claude開發商Anthropic正發生分歧。

4月4日Anthropic宣布，Claude的訂閱額度不再支持OpenClaw等第三方工具使用。有用戶表示，Openclaw是Token無底洞，訂閱制Token根本扛不住：“任務開始讀個文件，幾輪調用就進去了。現在的mcp（Claude模型的外部通信協議）還是單回合制，每次只能調用一個工具等著反饋再調用下一個，一個任務下來，幾十上百萬Token就進去了。”

而按照平臺規劃，Claude訂閱模式分為Pro版、Max版（分為5倍、20倍雙版本）和Team版（分為標準席、高級席），價格分別為20美元/月、100美元/月、200美元/月、25美元/人/月和125美元/人/月。歸結起來，花越多的錢，就越能拿到更高使用額度、更強模型權限、更多高級功能，越是適配需要高頻調用模型消耗Token的開發者。

面對智能體時代，Anthropic正在做減法，而智譜傾向加法。

3月10日，智譜發布了支持用戶一鍵安裝的AutoClaw，將龍蝦使用門檻大幅簡化；6天后，智譜再度發布面向龍蝦場景深度優化的基座模型GLM-5-Turbo，同時對API價格上調20%，并發布龍蝦訂閱套餐，價格為個人版39元/月/3500萬Tokens，99元/月/1億Tokens。

Anthropic則力推其自有龍蝦替代工具，用官方版本籠絡用戶的復雜任務需求，以避免訂閱用戶無限制地透支算力。

背后是截然不同的商業訴求。當先發者追逐獨立龍蝦生態時，后發者仍在為如何填飽肚子焦慮。

公開數據顯示，Anthropic最新年化收入水平已經達到140億美元，對比之下，營收大增至7億美元的智譜遠不在一個數量級。

換言之，面對Anthropic的強勢企業級API生態，智譜API平臺仍處于生態建設初期，其用戶心智仍停留在海外模型平價替代品階段，尚無領先優勢。一段智譜用戶的評價則能很好解釋這一點：“（性價比）要看跟誰比，一分錢一分貨，別期望太高。”

Token調用無弱手

如果說“智能上界決定定價權” 是智譜的核心敘事，那么今年以來席卷AI圈的龍蝦熱，則為智譜的故事提供了落地支撐。即復刻Anthropic的商業路徑，坐B望C。

長期以來，智譜的營收結構有著清晰的“兩條腿”，一條是本地化部署業務，強調在政企市場占據主要份額，間接觸達企業客戶覆蓋的開發團隊，憑借高客單價、高毛利的特點，撐起了智譜早期的營收基本盤；另一條則是MaaS 云端部署業務，通過 API 調用和訂閱制服務企業與個人開發者，按Token消耗量或包月計費，具備更強的擴展性，智譜則通過發布AI代碼編輯器、代碼庫分析工具增強開發者粘性，綁定智譜開發生態。

過去智譜以本地化部署收入為主，強調在政企市場占據主要份額，間接觸達企業客戶覆蓋的開發團隊。To C業務則長期處于邊緣化位置。一個顯著現象，就是對C端宣傳營銷力度“收力”。

2026年春節期間，百度、阿里、字節、騰訊掀起一場紅包大戰，用AI領紅包成為新年周期用戶的普遍心智，同期智譜則處于宣發靜默狀態，C端活動基本停滯。而下一次普通用戶關注智譜，則是3月10日官方發布的AutoClaw宣發文章《今天，給每臺電腦都裝上龍蝦》。到3月16日，智譜又閃電更新全球首個面向龍蝦場景深度優化的基座模型GLM-5-Turbo，通過針對龍蝦需求專項優化，以尋求下一個Token消耗增長點。

這成為資本市場高估智譜的原因所在。在財報會議中，面對“API增長是否可持續”的疑問，張鵬自信地表示，行業這幾年一直在尋找一個簡潔、經濟、有力的商業模式抬增長，今天AI的能力已從可用、可玩走向真正解決越來越復雜和重要的問題，使Token的API調用和消耗真正轉化為經濟價值。OpenClaw則讓未來API和Token的消耗會呈現指數級增長，形成確定性、長期性的趨勢。

但在龍蝦浪潮中，智譜并非是國內市場的最大贏家。

OpenRouter OpenClaw模型數據顯示，智譜GLM-5曾一度占據熱度榜榜首，但在更多時間里，霸榜 OpenClaw調用量榜首的是Kimi、MiniMax、Step（階躍星辰）、MiMo（小米）、Qwen（阿里）等模型。

OpenClaw模型榜呈現出接力賽式的輪換登頂模式。其中，Kimi K2.5曾因性價比優勢，被OpenClaw設為官方免費主力模型從而快速登頂；MiniMax、Step則憑借多模態全能與基座優化優勢強勢反轉。

究其原因，在OpenClaw這樣的Token無底洞場景下，更大用戶群體的日常自動化調用請求才是消耗主力，而以復雜生產任務以及更高調用費用著稱的GLM，則在這場Token大戰中面臨規模阻力。

數據顯示，2025年，智譜云端部署業務毛利率猛漲，并在GLM-5、GLM-5-Turbo模型發布時兩次漲價并贏得市場認可。但從收入結構看，2025 年智譜本地化部署收入達5.34 億元，占總營收的73.7%，仍是其絕對的收入主力。

盡管針對龍蝦使用場景，智譜已經在GLM-5-Turbo模型中進行了專門優化，強調在長鏈路任務中的執行效率更加出色，但在全球用戶的品牌認知慣性作用下并未完成C端市場的反超，反而是發布后迅速獲得字節、阿里、騰訊等互聯網企業接入，成為大廠智能化轉型的輔助角色。

大模型是場馬拉松

從2025年的財報表現來看，智譜似乎完成了一場完美的逆襲，但財報背后，智譜支付的代價同樣不菲。

2025年，智譜的銷售成本同比增長超過200%，達到4.27億元，財報顯示，銷售成本激增源于其業務擴張帶來的計算服務費用增加；此外，智譜同期研發開支同比上漲44.9%來到31.8億元，原因是員工成本增加，以及支付于第三方算力供應商的計算服務費用增加。

與擁有重資產自主算力布局的互聯網大廠相比，以技術立身的智譜傾向輕資產的技術供應商模式，其算力在2025年高度依賴第三方供應商租賃，算力成本需下游客戶接手。這意味著，智譜為支撐Token調用量的爆發式增長，需支付高額的算力采購費用，且未形成基礎設施。

對智譜來說，這條路線有弊有利，相較BAT尋求自主可控基礎設施護城河的布局，智譜更強調在技術與應用層建立壁壘，可以將有限的資金全力投入到核心競爭力維護上。弊端則是，企業必須維持在模型層的極強競爭力，才能平衡算力成本上升帶來的沖擊。從毛利率水平看，智譜綜合毛利率從2024年的56.3%下降至2025年的41%，與算力采購擠壓利潤不無關系。

另一邊，大模型行業恰恰是一場看不到終點的馬拉松，從DeepSeek到Seedance，從Manus到OpenClaw，沒人知道下一個風口在何時到來。

在今年年初的AGI-Next前沿峰會上，智譜創始人兼首席科學家唐杰有這樣一番表述：

“大模型到現在更多的是在拼速度、拼時間，也許我們代碼正確了，也許我們就會在這方面走的更遠一點，但也許失敗以后就半年，半年就沒了。”

任何一個新產品的問世，都可能刷新行業對AI能力邊界的認知，在這個賽道里，一代版本的能力沒有跟上，此前積累的優勢都可能在短期內喪失。

有接近大模型行業人士對「市象」表示，大模型的產品形態迭代極快，即便能用一代模型實現能力領先，也難從根本上扭轉戰局。持久戰、不掉隊的能力，在行業中顯得更為重要：

“對模型廠來說，想出頭很不容易，圈外人的感知并不明顯，反而是應用廠有可能實現正向ROI或高毛利，能按照科技企業的路線構筑壁壘，甚至頭部應用廠自己發布一個模型，會比頭部模型廠商的旗艦模型拿到更高的海外關注度。”

這勾勒出模型廠的生存困境，不深入底層算力、鋪設應用生態，構建全鏈條的競爭壁壘，就難言掌控市場定價權。智譜已經幸運地抓住了龍蝦驅動的智能體浪潮，但這場紅利能維系多久，下一代挑戰者從哪里出現，只能交給未來回答。

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