國(guó)內(nèi)大模型第一股終于來(lái)了！

12月19日，港交所官網(wǎng)顯示，北京大模型企業(yè)智譜已通過(guò)港交所聆訊，并披露招股書(shū)文件，正式?jīng)_刺港股“大模型第一股”。作為國(guó)外大模型領(lǐng)域最炙手可熱的公司，智譜的商業(yè)化堪稱“神速”。過(guò)去三年，公司收入分別為0.57億元、1.25億元、3.12億元。按收入計(jì)算，截至2024年，智譜是中國(guó)最大型的獨(dú)立通用大模型開(kāi)發(fā)商、中國(guó)第二大整體通用大模型開(kāi)發(fā)商。但收入光鮮背后，也隱藏著大模型競(jìng)爭(zhēng)最殘酷的一面：過(guò)去三年，公司經(jīng)調(diào)整凈虧損分別為0.97億、6.21億以及24.66億元，增長(zhǎng)了20多倍。到了2025年，僅上半年智譜的虧損就高達(dá)17.52億元。算下來(lái)，平均每個(gè)月要虧接近3個(gè)億。而截至2025年6月，智譜的現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物只剩下了25.52億元。按每個(gè)月虧損接近3億來(lái)算，智譜的現(xiàn)金流只能支撐9個(gè)月左右。這或許也是智譜急著上市的原因。某種程度上說(shuō)，智譜的招股書(shū)并不只是一次融資材料的披露，更像是一份行業(yè)切片，第一次將中國(guó)大模型公司最真實(shí)的處境展現(xiàn)在了我們面前。

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收入全國(guó)第二，過(guò)去兩年復(fù)合增長(zhǎng)130%，

從收入增長(zhǎng)看，智譜的商業(yè)化進(jìn)度不可謂不快。

2022年收入，智譜還只有0.57億元。到 2024 年，已經(jīng)增長(zhǎng)到3.1億元，復(fù)合年增長(zhǎng)率超過(guò)130%。2025 年上半年更是狂飆，短短6個(gè)月就入賬1.9 億元，同比增長(zhǎng)325%。別小看這個(gè)數(shù)據(jù)，根據(jù)智譜招股書(shū)的說(shuō)法，這個(gè)規(guī)模已經(jīng)是國(guó)內(nèi)第二大的模型廠商，市場(chǎng)占有率達(dá)到6.6%。結(jié)合招股書(shū)中以字母代稱的可比公司信息，硅基君可以較為明確地判斷，A 至 D 分別對(duì)應(yīng)科大訊飛、阿里、商湯和百度，也就是說(shuō)，智譜在收入規(guī)模上僅次于科大訊飛。支撐這一增長(zhǎng)的，是一套以MaaS為核心的商業(yè)模式。與其說(shuō)智譜在“賣(mài)模型”，不如說(shuō)它在交付一整套工程化的大模型能力體系。其核心邏輯不在模型參數(shù)本身，而在于如何讓模型能力穩(wěn)定地進(jìn)入真實(shí)業(yè)務(wù)環(huán)境。在模型層面，智譜提供了覆蓋語(yǔ)言、多模態(tài)、智能體和代碼等方向的模型矩陣。根據(jù)招股書(shū)披露，其模型能力不僅涵蓋語(yǔ)言和多模態(tài)視頻，還延伸至代碼模型、GUI 智能體和計(jì)算機(jī)應(yīng)用層面，覆蓋廣度明顯高于其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。值得一提的是，這里E、F公司分別指的是OpenAI和谷歌，這也從側(cè)面說(shuō)明了智譜試圖對(duì)標(biāo)的能力邊界。這些不同規(guī)模、不同能力側(cè)重點(diǎn)的模型，被統(tǒng)一納入同一平臺(tái)。客戶和開(kāi)發(fā)者無(wú)需從零判斷技術(shù)路線，而是可以直接根據(jù)業(yè)務(wù)需求，在現(xiàn)有模型組合中選擇合適方案。在應(yīng)用層面，智譜并未把模型當(dāng)作孤立的API 來(lái)售賣(mài)，而是圍繞真實(shí)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行設(shè)計(jì)。具體來(lái)說(shuō)，平臺(tái)內(nèi)置的智能體工作區(qū)，提供了面向具體場(chǎng)景的模板和解決方案，客戶可以根據(jù)具體需求通過(guò)模型微調(diào)、增量訓(xùn)練和提示工程，對(duì)智能體進(jìn)行快速定制，而無(wú)需搭建完整的開(kāi)發(fā)體系。在基礎(chǔ)設(shè)施層面，智譜與算力合作伙伴共同設(shè)計(jì)和適配底層架構(gòu)，使平臺(tái)在計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、訓(xùn)練通信和推理加速等環(huán)節(jié)形成統(tǒng)一能力。這套架構(gòu)支持從約15 億到 2300 億參數(shù)規(guī)模的模型運(yùn)行，并能夠?qū)崿F(xiàn)跨云、跨芯片的大規(guī)模實(shí)時(shí)部署。同時(shí)，這些模型能力還支持配手機(jī)、電腦等個(gè)人設(shè)備。如果用一句話概括，智譜做的無(wú)非就兩件事：一方面負(fù)責(zé)“造大腦”，另一方面提供讓大腦在現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中運(yùn)行的“腳手架”，也就是智能體與工程體系。在商業(yè)交付上，智譜主要通過(guò)兩種方式變現(xiàn)：本地化部署和云端服務(wù)。其中，“本地化部署”是智譜最重要的收入來(lái)源，收入占比超過(guò)80%。本地化部署本質(zhì)上是一種高度定制化的交付模式。什么意思呢？中國(guó)的銀行、央企、大型制造工廠，往往對(duì)數(shù)據(jù)安全極其敏感，不愿意把核心數(shù)據(jù)傳到公有云上。智譜AI就把大模型“打包”，直接部署到客戶自己的服務(wù)器里，幫他們?cè)谄鋬?nèi)部環(huán)境中構(gòu)建私有的AI大腦和AI工具。這種模式雖然“重”，但客戶付費(fèi)能力強(qiáng)。2024年，雖然本地化部署的客戶只有123家，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于云端部署的5457家，但其收入?yún)s占到了公司總收入的84.5%。在合作開(kāi)展前，智譜會(huì)先從數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和應(yīng)用場(chǎng)景兩方面評(píng)估客戶需求，包括模型微調(diào)與增量訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)條件，以及數(shù)據(jù)安全與合規(guī)要求，并據(jù)此明確模型將落地于單一或多場(chǎng)景應(yīng)用，確定相應(yīng)的模型規(guī)模和復(fù)雜度。在此基礎(chǔ)上，智譜會(huì)制定定制化服務(wù)方案，選擇云端或本地化部署路徑，并通過(guò)模型微調(diào)、增量訓(xùn)練和提示工程完成模型定制。模型上線后，公司再根據(jù)客戶反饋，不斷優(yōu)化模型性能。總的來(lái)說(shuō)，智譜試圖在B端構(gòu)建了一套可落地和規(guī)模化復(fù)制的商業(yè)邏輯：通過(guò)真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的持續(xù)使用，形成模型優(yōu)化與應(yīng)用擴(kuò)展相互推動(dòng)的正向循環(huán)，從而逐步強(qiáng)化MaaS 平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)力。

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平均一個(gè)月燒3億，競(jìng)爭(zhēng)壓力大

如果說(shuō)收入增長(zhǎng)展示的是智譜的“速度”，那在招股書(shū)里更刺眼的，其實(shí)是另一條曲線——虧損。

雖然智譜的收入增長(zhǎng)足夠快，但還是架不住虧損比增長(zhǎng)跑得更快。2022年，公司經(jīng)調(diào)整凈虧損只有0.97億，還不到1個(gè)億。到了2023年，經(jīng)調(diào)整凈虧損迅速增長(zhǎng)到了6.21億元，漲了500%多。更夸張的是，到了去年這一數(shù)字干脆增長(zhǎng)到了24.66億元。也就是說(shuō)，在兩年時(shí)間里，智譜的虧損幅度從不到1個(gè)億，增長(zhǎng)到了24.66億元，增長(zhǎng)了超過(guò)20倍。到了2025年，僅上半年智譜的虧損就高達(dá)17.52億元。算下來(lái)，平均每個(gè)月要虧接近3個(gè)億。這無(wú)疑大大消耗了智譜的現(xiàn)金流。要知道，截至2025年6月，智譜的現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物只剩下了25.52億元。按每個(gè)月虧損接近3億來(lái)算，智譜的現(xiàn)金流只能支撐9個(gè)月左右。這下大家明白智譜為什么要急著上市了吧。大模型競(jìng)爭(zhēng)的慘烈以及強(qiáng)度之高，即使是在一級(jí)市場(chǎng)已經(jīng)拿了16輪融資錢(qián)的智譜也抗不住了。而這大幅增加的虧損，最主要的來(lái)源就是研發(fā)費(fèi)用。2022年，公司的研發(fā)費(fèi)用為0.84億元，到了2023和2024年，這一數(shù)字迅速增長(zhǎng)到5.29億元和21.95億元。拆解開(kāi)來(lái)看，這個(gè)21.95億的支出絕大部分都用于支付算力了。其中，算力花了15.53億元，占了總研發(fā)支出的70%。對(duì)于研發(fā)費(fèi)用的增長(zhǎng)，智譜在招股書(shū)里給出的解釋是：“主要由于我們自2024年初起戰(zhàn)略性加大研發(fā)投入，用于加速新一代旗艦級(jí)基座模型及多模態(tài)智能體的開(kāi)發(fā)與迭代，相應(yīng)帶動(dòng)計(jì)算服務(wù)費(fèi)用上升。”在硅基君看來(lái)，更接近現(xiàn)實(shí)的背景是，競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的急劇變化。2025 年初，DeepSeek R1 的快速崛起，對(duì)整個(gè)模型行業(yè)形成了明顯沖擊。幾乎所有主流模型廠商都被迫提速迭代。在 R1 發(fā)布不到三個(gè)月的時(shí)間里，智譜一口氣開(kāi)源了6款核心模型。如此高密度的模型發(fā)布，本質(zhì)上意味著算力、數(shù)據(jù)和工程資源的集中投入，而這些成本幾乎都會(huì)直接反映在研發(fā)支出中。除了研發(fā)支出，智譜在營(yíng)銷(xiāo)費(fèi)用上也花了不少錢(qián)。2022-2024年，公司的營(yíng)銷(xiāo)費(fèi)用從1514萬(wàn)增長(zhǎng)到了3.87億元，其中用于廣告和營(yíng)銷(xiāo)開(kāi)支的費(fèi)用就高達(dá)2.37億。如果拋開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)壓力的話，智譜的毛利率其實(shí)并不算低。2022-2024年，智譜的毛利率分別為54.6%、64.6%和56.3%。這在項(xiàng)目制為收入大頭的公司里并不多見(jiàn)，尤其還在如此激烈的競(jìng)爭(zhēng)之下。公司也在嘗試通過(guò)定價(jià)策略來(lái)改善結(jié)構(gòu)：一方面，根據(jù)使用量、性能需求和高級(jí)功能，優(yōu)化分層定價(jià)，引入更具彈性的方案，以擴(kuò)大客戶基礎(chǔ)，并對(duì)高資源消耗模型設(shè)置使用限制，引導(dǎo)高需求客戶選擇高價(jià)值方案；另一方面，與高價(jià)值客戶協(xié)商定制化定價(jià)，使價(jià)格更好地反映客戶獲得的業(yè)務(wù)價(jià)值和服務(wù)成本。但相比定價(jià)本身，更根本的問(wèn)題在于，智譜的商業(yè)模式隱含了一個(gè)前提：模型能力必須長(zhǎng)期維持在行業(yè)第一梯隊(duì)。而這個(gè)前提的成本，正在以遠(yuǎn)快于收入增長(zhǎng)的速度上升。在大模型競(jìng)爭(zhēng)中，能力領(lǐng)先不再是一次性投入，而是一場(chǎng)持續(xù)消耗算力、資本和組織能力的長(zhǎng)期戰(zhàn)役。對(duì)一家仍處于商業(yè)化早期的公司而言，這樣的門(mén)檻，已經(jīng)明顯超出了傳統(tǒng)創(chuàng)業(yè)公司的承受區(qū)間。這也是當(dāng)前大模型賽道最殘酷的現(xiàn)實(shí)之一。

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中國(guó)AI落地真實(shí)切口：

token消耗猛增，付費(fèi)答案在B端

當(dāng)然，除了具體的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，智譜的招股書(shū)里還透露出幾條更值得關(guān)注的行業(yè)信號(hào)。

第一，AI 的真實(shí)價(jià)值正在被使用量驗(yàn)證。一個(gè)直接的指標(biāo)是token 消耗量的變化。2022 年、2023 年、2024 年 12 月以及 2025 年 6 月，智譜平臺(tái)的日均 token 消耗量分別達(dá)到5 億、21 億、0.2 萬(wàn)億和 4.6 萬(wàn)億。短短兩年多時(shí)間里，這一指標(biāo)幾乎以數(shù)量級(jí)的速度攀升。無(wú)論商業(yè)模式如何演進(jìn)，持續(xù)放大的真實(shí)調(diào)用本身，已經(jīng)說(shuō)明大模型正在被大量嵌入具體工作和業(yè)務(wù)流程之中。第二，中國(guó)AI 的付費(fèi)重心仍然在企業(yè)端。招股書(shū)數(shù)據(jù)顯示，2024 年中國(guó)大語(yǔ)言模型市場(chǎng)規(guī)模約為人民幣 53 億元，其中機(jī)構(gòu)客戶貢獻(xiàn) 47 億元，個(gè)人客戶僅 6 億元。展望 2030 年，整體市場(chǎng)預(yù)計(jì)增長(zhǎng)至 1011 億元，其中企業(yè)級(jí)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 904 億元。這一結(jié)構(gòu)與美國(guó)市場(chǎng)形成了鮮明對(duì)比。以O(shè)penAI 為例，其當(dāng)前收入中約 75% 來(lái)自消費(fèi)者訂閱。這背后反映的并不僅是產(chǎn)品形態(tài)差異，而是中美兩地在AI商業(yè)化路徑上的分化：中國(guó)市場(chǎng)更強(qiáng)調(diào)組織級(jí)效率提升，美國(guó)市場(chǎng)則更容易從個(gè)人工具切入。第三，智譜再次系統(tǒng)性地披露了其對(duì)AGI演進(jìn)路徑的理解。智譜認(rèn)為，AGI分為以下5個(gè)階段：1）在預(yù)訓(xùn)練階段，模型學(xué)習(xí)理解、生成并使用人類(lèi)語(yǔ)言進(jìn)行基本交流。2）在對(duì)齊與推理階段，模型進(jìn)一步與人類(lèi)意圖對(duì)齊，具備推理與規(guī)劃能力，同時(shí)提升安全性、降低幻覺(jué)，并實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言能力與圖像、視頻、語(yǔ)音及行動(dòng)能力的協(xié)同。3）在自主學(xué)習(xí)階段，模型通過(guò)自我評(píng)估、自我反思與沉思機(jī)制，從自身的推理過(guò)程和行為結(jié)果中持續(xù)改進(jìn)能力。4）在自我認(rèn)知階段，模型在較少或無(wú)需人工監(jiān)督的情況下，通過(guò)對(duì)自身行為和推理結(jié)果的持續(xù)觀察與分析，逐步形成穩(wěn)定的內(nèi)部表征和決策偏好。5）在意識(shí)智能階段，模型能夠?qū)ψ陨韮?nèi)部狀態(tài)及外部環(huán)境進(jìn)行更系統(tǒng)的感知與建模，表現(xiàn)出更高層次的環(huán)境理解與自我調(diào)節(jié)能力。目前，智譜推出的具備反思能力的智能體AutoGLM-Rumination，已經(jīng)進(jìn)入其定義的“自主學(xué)習(xí)階段”。

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總結(jié)

回到整體來(lái)看，智譜的招股書(shū)并不只是一次融資材料的披露，更像是一份行業(yè)切片。

一方面，它展示了大模型商業(yè)化正在加速落地，真實(shí)使用量和企業(yè)付費(fèi)意愿都在持續(xù)放大；另一方面，它也清晰地暴露出這一賽道的殘酷現(xiàn)實(shí)——能力領(lǐng)先需要持續(xù)、重資本投入，而競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度正在迅速抬高門(mén)檻。在這樣的環(huán)境下，智譜既是受益者，也是承壓者。這或許正是當(dāng)前中國(guó)大模型公司最真實(shí)的處境。（轉(zhuǎn)載自硅基觀察Pro）