当市场给智谱定价时，中国大模型正在被一并评估
当市场试图为智谱定价时，讨论往往会不自觉地收缩到招股书本身。
本地化部署收入占比高、客户集中在政企领域——从招股书披露的数据出发，把智谱理解为一家ToB服务导向的大模型公司，并非没有依据。
对于一家刚刚走到资本市场门口的AI独角兽而言，这样的解读甚至可以说是最稳妥、也最符合既有分析框架的选择。
但问题在于，面对AI这个依然在剧烈进化的行业，仅凭招股书所呈现的信息，已经不足以支撑对智谱当前状态的判断。
真正值得关注的变量，藏在这份文件所覆盖的时间区间之外。
在过去半年里，智谱的底色已经发生了一些变化：随着基座模型能力的快速迭代，商业化路径从“模型交付”向“模型调用”让渡。
智谱CEO张鹏不久前对媒体表示，未来公司本地化部署业务和MaaS（模型调用服务）业务收入将做到五五开。
也正是在这一过程中，市场开始寻找新的参照系来理解这家公司。一个被反复提及的名字，是OpenAI。
这种对标并非基于产品形态的简单类比，而是源于一种二者更底层的相似性：作为独立构建基座模型的技术底座，智谱正在同时进入产业系统与开发者生态，并逐渐被放进一个全球大模型竞争的讨论坐标中。
在这些变量中，智谱的身份完成了重构——它不仅是一家正在冲刺资本市场的公司，更是中国大模型产业在全球估值体系中一个极具参考意义的价值样本。
一场隐形的“全球进击”
智谱招股书里最容易被反复提及的一个数据是其本地化部署收入占比85%。
这个数字本身并不虚假，但它像一根拐杖，把市场带进了"重交付、轻API"的AI外包商叙事泥潭。
真相恰恰相反：招股书忠实地记录了截至2025年上半年发生的一切，而在其没有覆盖的2025年下半年，在DeepSeek火爆的半年后，智谱重回牌桌，并以令人难以置信的迭代速度连发三个模型版本，将GLM名字打造成全球开发者不愿错过的“中国基座”。
今年7月至今，智谱连续发布了GLM-4.5、4.6、4.7三代模型，每一代开源模型的发布不仅代表着智谱最新的模型能力，更引发了2025年AI圈最倒反天罡的一幕——美国的编程工具和开发者们，等着智谱发模型套壳和使用。
一个最典型的案例属于Windsurf，10月27日，这家估值30亿美元的美国AI编程工具独角兽Windsurf宣布更新基座模型，该模型表现出强大的代码理解和生成能力。但当被用户直接询问其模型来源时，Windsurf在回答中承认了其采用了智谱的模型。
而12月23日智谱发布到GLM-4.7时，其不仅是开源第一模型，在和闭源模型的基准测试中也超越了顶尖模型Claude Sonnet 4.5和GPT-5.2。
这种技术压制力直接转化为了生态的吸附力。模型上线当天，Cerebras、Cline、Kilo、Vercel等一众主流AI平台第一时间官宣接入。这意味着，智谱不再只是中国的“平替”模型，而是成为了全球主流开发者工具中，不可或缺的高性能基座。
正是在这种“极致性价比”与“顶尖性能”的双重驱动下，智谱开始被平台和开发者们大规模放入真实的生产环境，这种主动选择无需大量市场宣传就能直接转化成AI最核心的付费调用。智谱CEO张鹏此前公布了其面向开发者按月订阅的产品“GLM Coding plan”的收入，上线 2 个月付费开发者超过 15 万，年度经常性收入快速破亿。
在OpenRouter这样以全球开发者为主要用户的模型聚合平台上，智谱的调用量在下半年GLM-4.5发布后显著增长。其GLM-4.5和GLM-4.6的付费调用规模，已经超过了其他国产大模型商业化调用的总和。
这意味着，在一个完全以“是否好用、是否划算”为标准的环境中，智谱正在被全球用户用真金白银投票认可。
还有一个在招股书中容易被忽略的数字：仅11月，智谱日均Token调用量达4.2万亿次。这个数字本身，就是对智谱"重交付"叙事最有力的反驳。这些游离在招股书静态切片之外的商业化进展，不仅是智谱在今年下半年商业化进展的真实写照，也标志着以智谱为代表的中国基座大模型，已跨越了‘国产替代’的初期阶段，开始在高度市场化的全球开发者生态中，凭借性能红利获取实质性的市场份额。
穿越拐点之前
在习惯了互联网时代规模效应人群眼中，大模型ToC仿佛离伟大的AGI梦想更近。而一个靠着ToB来维持“生计”的公司，其模式天然就带着一种陈旧感。以投资人的话说：智谱很稳，但似乎不够性感。
但把“ToB”等同于“堆项目”，其实是很多人误读智谱的起点。
大模型时代，模型即产品（MaaS）是共识，本地化部署代表的是产品交付方式，而并非是商业模式。智谱高级副总裁吴玮杰近期在小红书上就披露过，从客户结构看，智谱本地化部署业务里互联网及高科技客户占比五成；从经营指标看，这类付费客户年复购率约为70%，而本地化部署毛利率在2024年也接近70%，明显高于传统ToB公司的水平。真正的分水岭在于：到底交付了什么——如果交付的是一次性demo、系统，它当然只是堆叠、重建；可如果交付的是把模型压进企业的真实业务流，让AI从“能回答”走向“能触发执行、闭环优化”，那它就已经在搭建另一种形态的基础设施，在未来长期使用中形成极高的替换成本。
这意味着，即便在本地部署形态下，智谱的收入依然更多来自Tokens的持续调用与长期使用，而非一次性交付完成后的收入终止。也正因如此，智谱的商业形态可能比一个传统企业级公司标签更为复杂。这些指标，更接近平台型模型服务的经营特征，而非一次性交付为主的项目制公司。
而这正是最近半年来AI行业发展最新的趋势——大模型行业的利润正在从以英伟达为代表的硬件层面逐渐向提供AI方案的应用层转移。
对于基座模型企业，回看过去的财务数据中，高投入无法换来对应的收益，行业带来的竞争压力又使得其必须持续加码研发，智谱的亏损也正源于此。与此同时，市场对智谱API业务毛利率较低的关注，也需要放回行业发展阶段中理解。
在大模型商业化早期阶段，API调用毛利率普遍承压，这并非智谱一家的特殊现象。无论是OpenAI、Anthropic，还是Google，其API业务在规模放量初期，同样面临算力成本高、价格快速下探的阶段性压力。
但从行业经验看，随着模型效率提升、推理成本下降以及调用规模扩大，API业务具备明确的毛利改善路径。招股书亦披露，随着下半年模型调用规模提升及成本结构优化，公司整体毛利率已出现改善趋势。因此，当前API毛利率更接近商业化早期状态，而非成熟阶段的长期水平。长期来看，市场规模足够大，给足了这些基座模型“猥琐发育”的时间。在招股书中智谱表示，中国B端AI市场规模将在2030年达到千亿人民币的规模。
相比智谱的判断，美国机构对于这个趋势的到来更加乐观。
Battery Ventures发布的《2025年AI趋势总结》给出了一个明确的结论，大模型对企业生产流的改造对企业带来的经济回报，万亿只是最小的单位。
这也意味着，企业接受AI转型的速度会远远超过上一个时代企业数字化转型的速度，对于大模型行业来说是肉眼可见的发展机遇。
随着市场规模和应用逐步打开，一个有ToB经验的基座模型公司这些年积累的模型微调经验、工程体系、服务能力与信任关系，反而会成为推动落地爆发最具决定性的竞争筹码。
如果把时间维度拉长来看，智谱所承受的高投入，更像是在行业尚未成熟阶段铺路，随着全球AI价值链从算力层向基座能力层迁移，市场对基模企业这类稀缺标的的评估，终将从‘项目外包商’回归到‘平台型基础设施’的定价逻辑中。”
OpenAI眼中的中国镜像
2025年6月29日，OpenAI官方博客发文，开篇即点名智谱为中国大模型"新锐代表"，并称其"通过良性竞争取得显著进展"。这番表态也被市场认为OpenAI承认智谱是威胁，而这也是OpenAI首次对一家中国具体同行公司的表态。
明明一个是深扎行业的B端服务商，一个是横扫C端的超级应用工厂，两者的画风看似南辕北辙，为什么OpenAI却认为智谱是唯一的那个“红点”？
招股书中对此只字未提。这种“理工男”特有的木讷与老实，恰恰构成了最强有力的反证——在这个人人争抢“中国版OpenAI”头衔的喧嚣时代，真正的对标者，只会专注于自己眼前的路。
但OpenAI的警惕，揭示了一个被招股书掩盖的深层逻辑：智谱和OpenAI，画风不同，但内核惊人的统一。
最懂智谱的，反而是最大的竞争对手。作为同样不依附于传统互联网巨头的AI科技新锐，智谱凭借独立打造独立原创基座模型的特质，给了市场不同的用户群体一个关键的“安全出口”。
对于企业客户，智谱本地部署交付的做法给了他们一个数据不上云但是依然使用AI能力的可信渠道；而对于开发者生态而言，一个独立背景的AI大模型也给了开发者们不被某些生态绑定的信任感。这种双向信任的价值，最终会转化为基座模型的生态爆发力。
为什么OpenAI会警惕一个看似在“卖模型”的公司？因为他们最懂基座模型的威力。按照Battery Ventures的数据，基座模型公司达到100亿美金ARR（经常性年收入）的速度，比传统平台公司快5倍。OpenAI警惕的从来不是智谱现在交付了多少模型项目，而是智谱作为独立基座，在GLM模型上展现出的追赶速度和生态繁荣。
至此，我们终于看清了智谱的真实身位： 它不是一个传统的AI服务商，而是OpenAI在太平洋彼岸的“中国镜像”。
招股书中243亿人民币的估值仅仅是基于半年前财务数据的一个静态切片，更是基于“传统ToB企业”逻辑的保守定价。但在OpenAI眼里“中国镜像”的视角下，这个数字就显得极其保守。
以中国GPU产业正在发生的估值重构为例：寒武纪、摩尔线程、沐曦股份……这些中国新锐科技势力凭借着在国产算力上的突围，直接获得了对标英伟达的估值体系。市场不再用传统的硬件毛利来计算它们，而是用“中国版英伟达”的稀缺性来定价。
同理，作为被全球霸主OpenAI亲自“盖章认证”的头号对手，对智谱估值的正确认知也理应采用“对标OpenAI”的估值思路，而非纠结于招股书里那些滞后的财务数据。
这也意味着智谱曾经的243亿估值水平，只是其价值释放的起点。
智谱真正的价值，从不藏在过去的财报里，而藏在中国核心科技资产必然重估的历史进程里。看懂了智谱的稀缺性，也就读懂了中国AI企业在世界舞台上被重新定价的必然性。
一个正在成形的答案
智谱这份招股书像一个不懂修饰的理工男交出的实验报告，它甚至“傻”到把那些本该被视为长期资产的基建投入，全都老老实实计作了当下的沉没成本，却没来得及展示这些所谓的“包袱”，其实早已在下半年兑现出了惊人的趋势性回报。
但也正是这份“质朴”，让我们看到了中国AI企业走向成熟的一个样本。
在这个充满喧嚣的时代，智谱选择了一种近乎笨拙的克制：它拒绝讲述那些天花乱坠的科幻故事来博取眼球，也拒绝为了填补巨额研发开支而制造虚无缥缈的资本泡沫。
正是这份难得的战略定力，支撑起了一个极具张力的宏大格局——横跨了全球技术前沿与中国产业腹地的两极：
一端，它在全球开源社区里服务着最顶尖的开发者，用最前沿的代码赢得了技术世界的尊重； 另一端，它则深扎在产业一线的机房里，用最扎实的AI基建交付着数实融合的承诺。
招股书里的智谱，也许不够性感。招股书外的智谱，绝对足够强悍。
这不仅是一个关于上市的故事，更是一个关于“中国大模型到底该走什么路”的答案。智谱用行动投下了一票：即使被误解为“拧螺丝”，也要把这颗螺丝拧在全球AI技术演进中最关键的位置上。
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