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智谱的“澳龙”有点烫手
2026-04-09 14:37:51

智谱的龙门,才跃过一半。

作者|景行

编辑|古廿

从大起到大落,再到大起。

4月2日到8日,智谱在财报后三个交易日内先是暴涨31.94%,随后暴跌14.86%,在4月8日再度大涨,涨幅一度逼近20%。由Token经济推动的价值重估,正面临市场正反两方观点的激烈博弈。

财报本身同样给出了较为撕裂的答卷。3月31日,智谱发布2025年财报显示,2025年公司实现总营收 7.24 亿元,同比大幅增长 131.9%,连续三年实现营收翻倍增长。

更亮眼的莫过于云端MaaS平台收入,在2024年,智谱MaaS平台收入占比仅为15.5%,到2025年增长至26.3%,业务规模来到1.9亿元,同比暴增292.6%,MaaS 平台年度经常性收入在过去12个月里暴涨60倍,达到17亿元。在国内大模型行业深陷价格战泥潭的背景下,智谱在 2026 年一季度完成了API价格累计83%的上调,与此同时,平台 Token 调用量非但没有下滑,反而逆势增长400%。

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但与营收高增长形成鲜明对比的,是智谱持续扩大的巨额亏损。财报披露,2025 年智谱全年净亏损达47.18 亿元,经调整净亏损31.82亿元,同比扩大29.1%。其全年研发费用达到31.8亿元,同比增长44.9%,规模超营收额四倍以上。

这构成了全球大模型第一股的基本面,营收激增同时亏损高企,本地部署业务毛利率下降,但云端部署业务量价齐升,毛利率从3.3%来到18.9%,展露出第二曲线的增长势头。对此智谱CEO张鹏抛出了一个全新的品牌叙事公式——AGI时代商业价值=智能上界×Token消耗规模。

而智谱的AGI增长叙事,离不开去年以来,高Token消耗场景的集中爆发。从开发者涌入编程场景,到Agent产品释放Token消耗潜力,智谱抓住大模型市场的上升Beta,换句话说,智谱重估是需求端的胜利。

一种龙虾两种吃法?

在商业生态上,智谱以Anthropic平替自居。张鹏曾公开表示“我们的模型足够优秀,处于世界顶尖水平。我们在价格和成本方面拥有巨大优势。我们开玩笑说,如果Anthropic卖200美元,我们就卖200元人民币。”

这与双方的商业模式契合,GLM系列模型全力对齐Anthropic Claude模型,试图用更低的Token价格扩大用户基数,驱动API调用量增长,并反哺模型迭代及Tokens费用提升。财报显示,智谱已经成为国内付费Token消耗量最高的厂商之一,正领导国内大模型市场从为低价付费转向为效果付费的趋势。

但在对待龙虾的态度上,智谱与其对标的Claude开发商Anthropic正发生分歧。

4月4日Anthropic宣布,Claude的订阅额度不再支持OpenClaw等第三方工具使用。有用户表示,Openclaw是Token无底洞,订阅制Token根本扛不住:“任务开始读个文件,几轮调用就进去了。现在的mcp(Claude模型的外部通信协议)还是单回合制,每次只能调用一个工具等着反馈再调用下一个,一个任务下来,几十上百万Token就进去了。”

而按照平台规划,Claude订阅模式分为Pro版、Max版(分为5倍、20倍双版本)和Team版(分为标准席、高级席),价格分别为20美元/月、100美元/月、200美元/月、25美元/人/月和125美元/人/月。归结起来,花越多的钱,就越能拿到更高使用额度、更强模型权限、更多高级功能,越是适配需要高频调用模型消耗Token的开发者。

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面对智能体时代,Anthropic正在做减法,而智谱倾向加法。

3月10日,智谱发布了支持用户一键安装的AutoClaw,将龙虾使用门槛大幅简化;6天后,智谱再度发布面向龙虾场景深度优化的基座模型GLM-5-Turbo,同时对API价格上调20%,并发布龙虾订阅套餐,价格为个人版39元/月/3500万Tokens,99元/月/1亿Tokens。

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Anthropic则力推其自有龙虾替代工具,用官方版本笼络用户的复杂任务需求,以避免订阅用户无限制地透支算力。

背后是截然不同的商业诉求。当先发者追逐独立龙虾生态时,后发者仍在为如何填饱肚子焦虑。

公开数据显示,Anthropic最新年化收入水平已经达到140亿美元,对比之下,营收大增至7亿美元的智谱远不在一个数量级。

换言之,面对Anthropic的强势企业级API生态,智谱API平台仍处于生态建设初期,其用户心智仍停留在海外模型平价替代品阶段,尚无领先优势。一段智谱用户的评价则能很好解释这一点:“(性价比)要看跟谁比,一分钱一分货,别期望太高。”

Token调用无弱手

如果说“智能上界决定定价权” 是智谱的核心叙事,那么今年以来席卷AI圈的龙虾热,则为智谱的故事提供了落地支撑。即复刻Anthropic的商业路径,坐B望C。

长期以来,智谱的营收结构有着清晰的“两条腿”,一条是本地化部署业务,强调在政企市场占据主要份额,间接触达企业客户覆盖的开发团队,凭借高客单价、高毛利的特点,撑起了智谱早期的营收基本盘;另一条则是MaaS 云端部署业务,通过 API 调用和订阅制服务企业与个人开发者,按Token消耗量或包月计费,具备更强的扩展性,智谱则通过发布AI代码编辑器、代码库分析工具增强开发者粘性,绑定智谱开发生态。

过去智谱以本地化部署收入为主,强调在政企市场占据主要份额,间接触达企业客户覆盖的开发团队。To C业务则长期处于边缘化位置。一个显著现象,就是对C端宣传营销力度“收力”。

2026年春节期间,百度、阿里、字节、腾讯掀起一场红包大战,用AI领红包成为新年周期用户的普遍心智,同期智谱则处于宣发静默状态,C端活动基本停滞。而下一次普通用户关注智谱,则是3月10日官方发布的AutoClaw宣发文章《今天,给每台电脑都装上龙虾》。到3月16日,智谱又闪电更新全球首个面向龙虾场景深度优化的基座模型GLM-5-Turbo,通过针对龙虾需求专项优化,以寻求下一个Token消耗增长点。

这成为资本市场高估智谱的原因所在。在财报会议中,面对“API增长是否可持续”的疑问,张鹏自信地表示,行业这几年一直在寻找一个简洁、经济、有力的商业模式抬增长,今天AI的能力已从可用、可玩走向真正解决越来越复杂和重要的问题,使Token的API调用和消耗真正转化为经济价值。OpenClaw则让未来API和Token的消耗会呈现指数级增长,形成确定性、长期性的趋势。

但在龙虾浪潮中,智谱并非是国内市场的最大赢家。

OpenRouter OpenClaw模型数据显示,智谱GLM-5曾一度占据热度榜榜首,但在更多时间里,霸榜 OpenClaw调用量榜首的是Kimi、MiniMax、Step(阶跃星辰)、MiMo(小米)、Qwen(阿里)等模型。

OpenClaw模型榜呈现出接力赛式的轮换登顶模式。其中,Kimi K2.5曾因性价比优势,被OpenClaw设为官方免费主力模型从而快速登顶;MiniMax、Step则凭借多模态全能与基座优化优势强势反转。

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究其原因,在OpenClaw这样的Token无底洞场景下,更大用户群体的日常自动化调用请求才是消耗主力,而以复杂生产任务以及更高调用费用著称的GLM,则在这场Token大战中面临规模阻力。

数据显示,2025年,智谱云端部署业务毛利率猛涨,并在GLM-5、GLM-5-Turbo模型发布时两次涨价并赢得市场认可。但从收入结构看,2025 年智谱本地化部署收入达5.34 亿元,占总营收的73.7%,仍是其绝对的收入主力。

尽管针对龙虾使用场景,智谱已经在GLM-5-Turbo模型中进行了专门优化,强调在长链路任务中的执行效率更加出色,但在全球用户的品牌认知惯性作用下并未完成C端市场的反超,反而是发布后迅速获得字节、阿里、腾讯等互联网企业接入,成为大厂智能化转型的辅助角色。

大模型是场马拉松

从2025年的财报表现来看,智谱似乎完成了一场完美的逆袭,但财报背后,智谱支付的代价同样不菲。

2025年,智谱的销售成本同比增长超过200%,达到4.27亿元,财报显示,销售成本激增源于其业务扩张带来的计算服务费用增加;此外,智谱同期研发开支同比上涨44.9%来到31.8亿元,原因是员工成本增加,以及支付于第三方算力供应商的计算服务费用增加。

与拥有重资产自主算力布局的互联网大厂相比,以技术立身的智谱倾向轻资产的技术供应商模式,其算力在2025年高度依赖第三方供应商租赁,算力成本需下游客户接手。这意味着,智谱为支撑Token调用量的爆发式增长,需支付高额的算力采购费用,且未形成基础设施。

对智谱来说,这条路线有弊有利,相较BAT寻求自主可控基础设施护城河的布局,智谱更强调在技术与应用层建立壁垒,可以将有限的资金全力投入到核心竞争力维护上。弊端则是,企业必须维持在模型层的极强竞争力,才能平衡算力成本上升带来的冲击。从毛利率水平看,智谱综合毛利率从2024年的56.3%下降至2025年的41%,与算力采购挤压利润不无关系。

另一边,大模型行业恰恰是一场看不到终点的马拉松,从DeepSeek到Seedance,从Manus到OpenClaw,没人知道下一个风口在何时到来。

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在今年年初的AGI-Next前沿峰会上,智谱创始人兼首席科学家唐杰有这样一番表述:

“大模型到现在更多的是在拼速度、拼时间,也许我们代码正确了,也许我们就会在这方面走的更远一点,但也许失败以后就半年,半年就没了。”

任何一个新产品的问世,都可能刷新行业对AI能力边界的认知,在这个赛道里,一代版本的能力没有跟上,此前积累的优势都可能在短期内丧失。

有接近大模型行业人士对「市象」表示,大模型的产品形态迭代极快,即便能用一代模型实现能力领先,也难从根本上扭转战局。持久战、不掉队的能力,在行业中显得更为重要:

“对模型厂来说,想出头很不容易,圈外人的感知并不明显,反而是应用厂有可能实现正向ROI或高毛利,能按照科技企业的路线构筑壁垒,甚至头部应用厂自己发布一个模型,会比头部模型厂商的旗舰模型拿到更高的海外关注度。”

这勾勒出模型厂的生存困境,不深入底层算力、铺设应用生态,构建全链条的竞争壁垒,就难言掌控市场定价权。智谱已经幸运地抓住了龙虾驱动的智能体浪潮,但这场红利能维系多久,下一代挑战者从哪里出现,只能交给未来回答。

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