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智谱, 大力出 AI
建议按 ” 变化—原因—影响 ” 的顺序阅读。
国产大模型上市潮后, 真正的考验才刚刚开始 。智谱 AI 与 MiniMax 近期发布的财报, 不仅揭开了行业光鲜外表下的真实处境, 更预示着一场关于技术路径与商业模式的深刻分化。
📌 财报背后的生存现实
一向以“中国版 OpenAI”自居的智谱, 在最新业绩会上悄然换上了“中国版 Anthropic”的新标签 。这一转变并非偶然, 而是基于一份不容乐观的财务数据。
截至 2025 年末, 智谱负债净额高达 81.1 亿元 , 已陷入资不抵债的境地。2025 年全年, 公司收入 7.24 亿元, 同比增长 131.9%, 但年内亏损却扩大至 47.18 亿元, 同比增长 59.5%。研发开支 31.8 亿元, 是收入的 4.4 倍, 这种“大力出奇迹”的策略, 正以巨额亏损为代价, 换取技术上的领先地位。
🔍 业务结构剧烈调整
智谱的收入结构在过去一年发生了显著变化:
- 本地化部署业务收入占比从 84.5% 降至 73.7%
- 云端化部署业务收入占比从 15.5% 提升至 26.3%
- 整体毛利率从 56.3% 下降至 41%
这种变化背后, 是智谱从项目制 AI 公司向平台型 AI 基础设施转型的必然代价 。值得关注的是, 即便 API 调用定价较去年底提升了 83%, 平台注册用户仍突破 400 万, 市场呈现出“算力恐慌”下的供不应求。
💡 智能体成为新增长点
在整体毛利率下滑的背景下, 智能体业务成为财报中的亮点 。2025 年, 企业级智能体收入 1.66 亿元, 同比增长 248.8%, 毛利率高达 52.3%。兼具规模化与高毛利双重优势的智能体业务, 正在成为智谱营收增长的第三条曲线。
“如果该业务能持续保持 50% 以上的毛利率, 且收入占比提升至 30%-40%, 则可以对冲云业务低毛利对整体的拖累, 缩短盈亏平衡的时间窗口。”
更重要的是, 智能体不仅消耗模型能力 , 也在沉淀用户场景和数据。越多数量的 Agent 运行在智谱平台上, 生态锁定效应就越强, 未来开发者的切换成本也越高。
📊 Anthropic 叙事能否复制?
智谱 CEO 张鹏曾半开玩笑地说:“如果 Anthropic 的 Claude 卖 200 美元, 我们卖 200 元人民币 。”如今, 这个玩笑正成为公司的新战略方向。
转向 Anthropic 叙事, 基于三条关键验证:
- API 业务开始起量,ARR 证明了规模效应
- 定价权逻辑被验证, 客户愿意为智能上界买单
- Token 生态飞轮转起, 成为国内付费 Token 高消耗厂商之一
然而, 中美市场的根本差异让这条路径充满不确定性。Anthropic 的 190 亿美元 ARR 建立在美国企业每年数千亿美元的软件预算之上 , 而中国企业的 IT 预算总额小、结构刚性, 尚未形成为软件持续付费的习惯。智谱即使做到中国 B 端 AI 市场第一名, 其天花板也远低于 Anthropic。
🚀 与大厂的微妙关系
智谱面临的另一个潜在风险, 是与互联网大厂“既是客户又是对手”的复杂关系 。大厂使用智谱 GLM 的动机, 除了能力互补外, 还有一个重要原因: 用外部模型作为价格锚点, 压制独立模型厂商的定价空间。
某厂商同时销售自家大模型和 GLM API, 若 GLM 定价过高 , 则可以主推自研; 若 GLM 定价过低, 大厂则可以用它来倒逼自研团队提升能力。智谱在与大厂的合作中, 实际上处于“被定价”的位置, 虽然现在有定价权, 但天花板仍由大厂决定。
🧭 行业观察: 两种路径的分化
智谱与 MiniMax 在财报中各自提出的公式, 揭示了中国 AI 大模型行业的两种未来路径:
- 智谱的“智能上界×Token 消耗规模”: 追求技术代差, 用最强模型占领高端市场, 客单价高、客户数少、粘性强
📌 总结
“我是谁和能干成, 是两回事 。”这句开场白, 或许正是智谱当前处境的最佳注脚。公司已经明确了“中国版 Anthropic”的新身份, 但能否在中国市场真正跑通这条路径, 还需要时间验证。在技术军备竞赛与商业化压力的双重夹击下, 智谱的“大力出奇迹”能否最终迎来“奇迹”, 将是未来几年中国 AI 行业最值得关注的命题之一。
