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文 | AIX 财经 （AIXcaijing），作者 | 金玙璠，编辑 | 魏佳
一纸招股书，揭开了 「中国版 OpenAI」 智谱 AI 的神秘面纱，也把一个备受关注的话题抛到台前：在中国大模型的牌局中，智谱 AI 究竟排第几？
12 月 19 日，这家顶着 「清华系」 光环的明星公司在通过港交所聆讯后，披露了招股书，向 「全球大模型第一股」 发起最后冲刺。
一时间，所有人的目光都聚焦在这家成立仅 6 年的年轻公司身上，最受关注的，除了它豪华的股东阵容 （美团、阿里、腾讯、小米） 和超过 240 亿元的估值，还有一张颇具话题性的中国大模型厂商 「座次图」。
A、B、C、D 推测分别为科大讯飞、阿里巴巴、商汤科技、百度 图源 / 智谱 AI 招股书
智谱 AI 在招股书中援引了咨询公司弗若斯特沙利文出具的一份榜单：按 2024 年收入，智谱 AI 以 3.1 亿元的收入、6.6% 的份额，位列中国大模型厂商第二，仅次于科大讯飞，力压阿里、百度 （公司名称根据招股书推断）。按此报告，智谱 AI 是中国最大的独立大模型厂商。
一时间，「智谱 AI，领先字节阿里了？」 的讨论四起。
排名背后，另一组数字同样醒目。2024 年，智谱 AI 经调整净亏损达 24.7 亿元。2025 年上半年亏损仍在加剧，营收 1.9 亿元对应经调整净亏损 17.5 亿元。
高速扩张与持续亏损并行，几乎是当前大模型公司的共同特征，也折射出这一行业高研发、长周期的普遍挑战。
因此，要看清智谱 AI 的真实位置，我们或许不能只依赖一份报告中的单一维度排名，而需要回到三个更本质的问题：智谱 AI 究竟是怎样一家公司？它的财务状况说明了什么？以及，牌桌之上真实的战局究竟如何？
智谱 AI，是一家怎样的公司？
要理解智谱 AI，首先要了解它的 「出身」。
智谱 AI 的创始班底，几乎全部来自清华大学计算机系的知识工程实验室 （KEG）。这个 KEG 实验室，来头不小。它成立于 1996 年，是中国从事自然语言处理 （NLP） 和知识图谱研究的机构之一，在中国 AI 的江湖里，是一个泰山北斗般的存在。
可以说，当很多大厂刚刚开始摸索 AI 的时候，KEG 已经在这个领域默默耕耘了二十多年。
智谱 AI 的 CEO 张鹏，2002 年硕士毕业后就加入了 KEG 实验室，并主导研发了科技情报平台 AMiner——这被视为智谱 AI 的技术雏形。而公司的灵魂人物、首席科学家唐杰教授，更是 KEG 实验室的核心人物。
这种 「科学家组团创业」 的配置，最直接的好处就是技术上有先发优势。
当 2022 年底 ChatGPT 横空出世，整个行业都在忙着追赶时，智谱 AI 显得相对从容。我们来看一下这家公司的技术时间线：
2021 年，启动 GLM 框架研发，并于 2022 年 8 月推出千亿级大模型 GLM-130B，成为国内最早的同类模型之一，发布时间早于 ChatGPT。
2023 年，推出 ChatGLM，成为中国最早的对话式大模型之一，并在开源社区引发巨大反响。
2024 年，推出 GLM-4 系列，性能全面对标 GPT-4，并在多项权威基准测试中取得了不错的成绩。
这种快人一步的研发布局，让智谱 AI 在后来的 「百模大战」 中，手里多了几张牌。它不仅有能与巨头抗衡的旗舰模型，还搞出了像 AutoGLM 2.0 这样能自主操作手机的智能体 （Agent）。
对于 「学院派」 出身的智谱 AI，如何将学术优势转化为商业优势，一直是外界关注的焦点。一位关注 AI 投资的从业者李超打了个比方，智谱 AI 选择的路径，是开一家 「模型超市」——也就是所谓的 MaaS（Model as a Service，模型即服务） 平台。
这个 「超市」 的生意模式是：把各种模型——从可装入手机的小模型，到千亿参数的基座模型，从处理文本的语言模型，到理解图像视频的多模态模型，乃至能够执行复杂任务的智能体 （Agent）——像商品一样摆在货架上，客户需要什么能力，就通过 API 接口来调用，按需付费。
「超市」 要有人气，关键在于引流。智谱 AI 的打法是 「开源试用—习惯养成—付费转化」：通过免费的开源模型 （如 GLM 系列），吸引开发者来 「试用」，当开发者习惯了智谱 AI 的工具链，并需要更强大的模型能力时，就有可能付费购买其 MaaS 平台上的商业服务。
这种模式的好处是轻便、灵活，能快速渗透到各行各业。根据招股书，截至 2024 年 9 月，智谱 AI 的 MaaS 平台已经吸引了超过 270 万开发者，辐射全球 1.2 万家企业客户。
搞清楚了智谱 AI 的商业模式，我们就能更好地理解它在整个行业中的位置。
在中国的大模型赛道，玩家按照 「出身」 大致可以分为三类：
第一类是互联网巨头——阿里 （通义千问）、百度 （文心一言）、字节 （豆包）、腾讯 （混元）。它们综合实力最强，有资金、有算力、有用户，模型只是其庞大业务版图中的拼图之一。
第二类是 AI 独角兽——商汤 （日日新）、科大讯飞 （讯飞星火）。它们在 AI 领域深耕多年，有特定领域的技术积累和客户基础，模型是其业务的延伸。
第三类则是大模型原生创业公司——智谱 AI、月之暗面 （Kimi）、零一万物 （Yi）、MiniMax 等。李超分析，它们 all-in 大模型，优势在于专注，但劣势也在于此，因为没有多元业务可以 「输血」，必须靠大模型本身实现商业闭环。
综上所述，智谱 AI 是一个有技术积累，又有商业野心的独立选手。接下来，我们看看它的业绩表现如何。
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财务数据的 AB 面
智谱 AI 的财务状况可以总结为，极具成长性，但也面临巨大投入压力。
好的一面是，收入在增长，模式在优化。
根据招股书，智谱 AI 的营收增速一直保持在高位，从 2022 年的 0.57 亿元增长至 2024 年的 3.12 亿元，三年时间增长五倍多，商业化正在加速。
更值得关注是收入结构的变化。它的收入由两部分构成：以 2024 年为例，其收入的 85% 来自本地化部署 （通常指私有化部署），15% 来自云端部署 （主要对应其 MaaS 平台）。
私有化部署，也就是为大企业、大机构提供定制化的大模型解决方案，毛利虽高，但项目周期长、客户数量有限，难以规模化。
MaaS（模型即服务） 平台，是智谱提供云端 API 服务的方式，虽然单位利润不高，但可以服务更多的企业客户，覆盖更大的市场。
随着后者占比的逐渐提高，公司的整体毛利率从 2023 年的 64.6% 下降至 2025 年上半年的 50%。这看似不是个好消息，但背后反映的是商业模式的调整：从 「高毛利、低规模」 向 「中等毛利、高规模」 转型。
很多成功的 SaaS 公司都经历过这样的转变：初期通过高端客户获得高毛利，积累资金和口碑，然后逐步推出中端产品和平台产品，扩大市场覆盖面。
但智谱 AI「高增长」 故事的另一面，是 「高投入、高亏损」。
根据招股书，2025 年上半年，智谱 AI 的财务状况如下：营收近 2 亿，研发开支约 16 亿，销售费用约 2 亿，经调整净亏损 17 亿以上。
这组数据直观地反映出一点：智谱 AI 的花钱效率有待提高。
以研发投入为例，2025 年上半年，同期研发费用与营收的比例是 8.4：1，明显高于国际巨头。
据外媒报道，其对标对象 OpenAI 的这一比例是 1.56：1；另一个巨头 Anthropic，即便只算 AWS 的算力支出 （不包括 Google Cloud 的支出和人员成本），这个比例只有 1.04：1。
换句话说，智谱 AI 的研发投入强度，是 OpenAI 的 5 倍以上，是 Anthropic 的 8 倍以上。这背后，是所有大模型玩家都无法回避的 「军备竞赛」：必须持续高额投入，训练更大、更强的模型，购买更多的算力，招揽更顶尖的人才，才能留在牌桌上。
但问题在于，智谱 AI 作为一家创业公司，体量远小于 OpenAI 和 Anthropic（它们背后分别有微软和亚马逊、谷歌的巨额投资），却要承受同样甚至更高的单位成本。
这恐怕正是其此时上市的关键原因。
根据招股书，截至 2025 年 6 月 30 日，智谱 AI 账面现金约有 25.5 亿元。按照 2025 年上半年的现金消耗速度，若以经营活动现金流出净额 （13.3 亿元/半年） 计算，现金储备可维持约 1.9 年；若以经调整净亏损 （17.5 亿元/半年） 估算，则可维持约 1.5 年。
考虑到公司处于快速扩张期，实际的现金消耗速度可能进一步加快，因此尽快完成融资或上市 「输血」，对智谱而言至关重要。
尽管其在招股书中强调自身 「弹药库充足」，称截至 2025 年 10 月 31 日，现金及现金等价物、短期投资和可动用银行融资合计 89.43 亿元。但需要注意的是，这 89 亿里，现金加上可快速变现的 「短期投资」，只有 28 亿，剩下的 61 亿，是银行给的授信额度。
更值得警惕的是，智谱 AI 的短期投资在三个月时间里 （自 2025 年 6 月 30 日至 10 月 31 日），从 5.49 亿元降至 2.29 亿元，减少了约 3.2 亿元 。这或许说明，智谱 AI 正在动用短期投资以应对现金流压力。
所以，我们看到了一个增长迅猛，但同时也在承受巨大资本消耗压力的智谱。既然 「入场成本」 这么高，我们该怎么评估智谱的行业座次？
智谱 AI，到底排第几？
这取决于我们用什么标准去衡量。
按照其招股书中引用的弗若斯特沙利文数据：2024 年中国大语言模型市场规模为 53 亿元，前五名份额总和为 33%；其中，智谱 AI 以 3.1 亿元的收入，位列第二，排在了科大讯飞 （4.4 亿元） 之后，阿里 （3 亿元）、商汤 （2.9 亿元）、百度 （2.2 亿元） 之前。
根据这份报告的注释，统计口径是大语言模型开发平台的收入。
AI 创业者周林分析称，此口径统计的是 「能够独立核算的大模型业务收入」，对智谱 AI 这样的 「纯粹派」 选手有利，对业务庞杂的 「巨头」 们相对不利。
智谱的业务都围绕大模型展开，所有收入都能明确归属于大模型业务。但阿里、百度等互联网平台型公司，很多大模型相关的收入因为难以单独核算——比如云服务中集成大模型的收入、解决方案中使用大模型的收入等——大概率被排除在外了。
如果换个更全面的统计方式，排名会如何？
IDC 的报告显示，2024 年中国大模型平台主要厂商市场份额 （统计口径与弗若斯特沙利文报告类似，都是狭义的 「平台」 市场） 的排名是：百度智能云 （第一）、阿里云 （第二）、商汤科技 （第三）、智谱 AI（第四）。
Omdia 的报告则从综合能力评估的角度，将阿里云评为 「领导者」，称其在战略执行和能力两个维度位居第一。
如果我们看一些公开披露的中标数据，更能感受到体量上的差距。根据媒体报道，2024 年全年，仅公开可查的大模型中标项目总金额就达到了 25.2 亿元，其中科大讯飞中标金额 5.4 亿元，百度智能云中标金额 3.4 亿元。
这些数字，都超过了弗若斯特沙利文报告中的统计。这也从侧面印证了，巨头们的大模型相关收入，有很大一部分来自于解决方案、私有化部署、云服务集成等 「非平台」 业务。
所以，我们可以得出一个初步结论：如果只看 「大模型开发平台」 这个细分赛道，智谱 AI 排在第二的位置是合理的；但放到整个大模型市场的大盘子里看，它的收入体量就没那么靠前了。
这份招股书，让外界看到了智谱 AI 的实力与焦虑。它有技术，有生态，有一套看起来可行的商业模式，但也面临着巨额亏损、现金流压力和激烈的市场竞争——短期来看，智谱 AI 每赚 1 块钱，就要亏掉 9 块钱。
不过，这也恰恰反映了大模型赛道的残酷：谁能在技术上保持领先，谁能构建起最强大的生态，谁就能拿走市场的大部分份额。从这个角度看，智谱是用今天的亏损，换取明天在牌桌上的席位。今天的收入排名，不能定义一家公司的未来，如何尽快将技术优势转化为可持续的商业闭环，才是智谱 AI 真正需要向市场证明的。
*题图来源于智谱微信公众号。
