2026年6月18日，智谱（02513.HK）港股股价再创新高，收盘报2094港元/股，单日涨幅26.14%。此时，距离智谱上市成为“全球大模型第一股”，还不满6个月，对比116.2港元的发行价，这家公司的股价已经涨了18倍。
这背后的“催化剂”并不复杂：6月15日，公司宣布GLM-5.2发布，模型提供达到1M的长上下文；6月17日，智谱回A股的IPO辅导状态变更为“辅导验收”，“A+H”双上市的故事有了新进展。
截图自公告
但在2025年年报里，一组数字安静地躺在财务概要那一页：2025年收入7.24亿元，同比增长131.9%；净亏损47.18亿元，比2024年扩大59%。一边是资本市场用脚投票的狂欢，一边是收入越涨、亏得越多的重力。这两件事同时为真，构成了智谱这家公司最难讲清楚、也最值得讲清楚的部分。
要理解这种分裂从何而来，得先从头说起——智谱究竟是一家做什么的公司？它最近一年交出的又是怎样一份成绩单？
增长的代价
写在财务报表里
智谱成立6年，是国内最早一批押注大模型路线的团队。
2020年，当行业还停留在BERT一类小模型阶段时，智谱就提出了GLM架构，走的是与主流自回归模型不同的“双向自回归”路线。2022年，公司同时启动两个项目：一个是1300亿参数的GLM-130B，一个是国内最早的MaaS（模型即服务）平台。这两条线后来分别演化成了今天的技术底座和商业化路径。
从GLM-130B到最新的GLM-5系列，智谱保持了自研的连续性，这在国内大模型公司里并不多见——多数同行或偏重应用层落地，或依赖开源社区的工程支持。
智谱的业务目前分为两大板块：一块是面向大客户的本地化部署，把模型整套搬进客户机房，配合定制开发和工程师驻场交付；另一块是开放平台，企业按调用量付费的云端API服务。2025年，前者贡献了5.34亿元收入，占比超过73%，是公司当前最主要的收入来源。
增长的代价同样写在财务报表里。整体毛利率从2024年的56.3%降至2025年的41.0%，每赚100元，成本从43.7元涨到了59元。研发开支31.80亿元，是全年收入的4.4倍；经调整亏损也从2024年的24.66亿元扩大到31.82亿元。换句话说，收入曲线和亏损曲线几乎在同步上扬，这是一家技术能力被市场认可、但商业模式尚未跑通的公司，最典型的成长期画像。
这份画像背后的成因，并不是笼统的“早期投入”就能解释清楚的。把财报拆开看，本地化部署和开放平台这两块业务，其实正在用截然不同的方式消耗和创造利润。
本地化部署毛利率下滑
云端部署收入在增长
作为收入占比最大的业务，本地化部署看起来像是智谱目前最稳固的压舱石——它面向的是对数据安全有严格要求的政企、金融类客户，需要把模型整套搬进客户机房，配合定制开发和工程师驻场交付。
2025年，这块业务收入由2024年的2.64亿元增至5.34亿元，增幅达102.3%，仍是公司最大的收入来源。但代价同样清晰：企业级通用大模型业务的毛利率从69.6%降到47.0%，掉了22个百分点。原因在于每签下一个本地化大单，背后都对应着工程师驻场、定制开发、客户验收的全套人力投入，年报里也直接提到，这部分毛利率下滑是“阶段性”的。但具体什么时候走出这个阶段，年报没有给出时间表。
截图自年报
云端部署，也就是开放平台和API业务，呈现的是另一种节奏。2025年这块收入从2024年的4848万元增至1.9亿元，增幅达292.6%，主要原因是模型智能上界的持续提升带动了调用量的增加。具体到产品层面，2025年推出的GLM Coding Plan，付费开发者规模已突破24.2万人；公司在2026年2月主动将价格上调30%并取消首购优惠，调用价格累计上涨83%，市场依然供不应求。
截至2026年3月，MaaS平台BigModel.cn的注册用户已突破400万，GLM-5发布24小时内即获得国内多家头部互联网公司接入，前十大互联网公司中已有9家深度集成GLM。这种“量价齐升”的态势，被管理层视为市场从价格竞争转向为技术价值买单的信号。
支撑这些产品迭代的，是一项更底层的工程投入——国产芯片的软硬协同适配。智谱将这种适配称为“Day 0”：从模型设计阶段就同步考虑国产算力的部署效率，通过Lightning Indexer等定制化融合内核与通信优化，把内存访问和通信延迟尽量隐藏掉，让模型在国产芯片上跑出接近顶级算力平台的推理效率。
与此同时，Slime框架实现了训练与生成的完全解耦，配合Prefill-Decode分离与心跳容错机制，让模型能从超过一万个真实软件工程环境中高效学习，最终撑起了GLM-5-Turbo这款基座模型的诞生。这套“智能上界”与“计算底座”的闭环，是公司过去一年成本结构能够边际改善的重要原因，也是开放平台毛利率能从3.3%提升到18.9%的技术支撑。
把云端部署和本地化部署这两条线放在一起看，智谱的护城河不是单一维度的领先，而是基座研发、平台运营、本地化交付、国产芯片适配四种能力同时具备所形成的组合优势。但组合优势要转化成财务报表上的盈利能力，靠的还是另一套更深层的逻辑。
从解决AI“言语”问题到“行动”问题
智谱创始人在2025年报致辞中给出了一个判断：过去几年解决的是AI的“言语”问题，2026年要解决的是AI的“行动”问题。
智谱内部把这个方向称为从“Vibe Coding”向“Agentic Engineering（智能体工程）”的跨越——目标是让模型具备处理跨越数天、涉及成百上千步逻辑的长程任务（Long Horizon Task）的能力，而不只是完成几分钟的对话。
支撑这一跨越的，是三项正在推进的能力重塑：为模型建立类似人脑的长短期记忆机制以减少幻觉；引入持续学习算法，让模型在与真实世界交互中不断修正知识边界；以及自我反思与自我评价闭环，让模型在输出前完成多轮逻辑校验。
年报里还提出了一个更直白的框架：TAC(Token架构能力）＝智能调用量×智能质量×经济转化效率。前两个变量目前都在快速增长，唯独“经济转化效率”（即每消耗一个token能赚多少钱）仍接近于零。这意味着智谱要真正实现商业闭环，需要从一个纯粹的“Token架构师”，进化成懂得如何把智能变现的“TAC大师”。
公司管理层显然也意识到这一点的紧迫性。年报回顾中提到，过去两年“百模大战”竞争激烈，公司也曾被短期的市场繁荣和收益迷惑，随后进行了系统性的自我调整：保持定力、回归技术本质，并找到Coding作为商业化的突破口。这种调整能否在2026年转化为实际的财务数据改善，将是检验这家公司能否走出当前阶段的关键。
技术底子、业务结构、未来路径——把这三段拼在一起看，智谱这家公司的轮廓才算完整。
结语
在过去一年里，智谱完成了从一级市场到二级市场的关键一跃：2026年1月8日登陆港交所主板，加上超额配股权全额行使，全球发售净募资超48亿港元。这是技术积累第一次被系统性地兑换成了资本市场的认可。
但塔尖不等于地基已经打好。当收入增长的速度始终追不上亏损扩大的速度，当毛利率结构性承压的本地化业务仍是收入主力，当开放平台和智能体业务的商业化还需要时间验证TAC公式里那个接近于零的“经济转化效率”，智谱要回答的，不是技术够不够强，而是这份代际领先，何时能够沉淀成真实的、可持续的经济回报。
它更像是AGI荒原里走得最远的登月者，脚下的土壤还没踩实，呼吸用的，暂时还是从地面带上去的那一桶空气。
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