文| 新眸，作者 | 李小东

2026年3月31日，登陆港股不足三个月的“大模型第一股”智谱AI，发布了上市后的首份年度业绩报告。

但对于国内大模型行业而言，这份财报的意义远不止于一家上市公司的年度经营复盘。

从2023年百模大战的狂热，到2024年价格战的内卷，再到2025年全行业转向商业落地的理性，三年时间里，市场对大模型公司的评判标准，已经从“能不能做出模型”，变成了“能不能做出可持续的生意”。

而智谱的这份年报，正是在这个行业转折节点上，一个具有代表性的样本。

过去两年，市场对智谱的认知，始终绕不开几个固定标签：背靠清华的技术派创业公司、靠私有化项目维持收入的大模型厂商、烧钱换增长的AI概念股。

而这份财报，以及财报前后智谱在技术迭代、商业策略上的一系列动作，正在让市场重新审视这家公司的真实面貌，以及它在国内AI大模型产业格局中的位置。

结构变化：从项目制到标准化的转型

先看最核心的经营数据。

2025年智谱全年实现总收入7.24亿元，同比增长131.9%；毛利2.97亿元，同比增长68.7%；经调整年内净亏损31.82亿元，同比扩大29.1%。

单看营收增速，这个表现已经跑赢了2025年国内AI核心产业30%的整体增速，即便放在同比增长421.2%的大模型MaaS赛道里，也处在第一梯队。

但真正值得关注的，不是营收总量的翻倍，而是收入结构的根本性变化。这种变化，本质上是智谱商业逻辑的底层切换。

按部署方式拆分，2025年智谱本地化部署业务收入5.34亿元，同比增长102.3%，占总营收的比重从2024年的84.5%降至73.7%；云端部署服务收入1.904亿元，同比大增292.6%，占总营收的比重从15.5%提升至26.3%。

按产品线拆分，企业级通用大模型收入与开放平台及API收入同比显著增长；企业级智能体业务收入1.66亿元，同比增长248.8%。

这组数据清晰地呈现出智谱收入结构的转型方向：过去支撑公司基本盘的本地化部署项目，增长速度已经明显落后于云端标准化服务；以API调用为核心的MaaS业务，以及面向复杂场景的企业级智能体业务，正在成为新的增长引擎。

结构变化的背后，是智谱商业逻辑的切换。

早期的智谱，和国内多数大模型创业公司一样，收入主要来自面向国央企、大型企业的私有化部署项目。这类项目客单价高、收入稳定，但也存在明显的短板：项目制交付需要投入大量的定制化开发和运维资源，难以规模化复制，且对客户的依赖度较高。

而云端API业务的增长，意味着智谱的收入来源，正在从一次性的项目交付，转向可持续的、标准化的模型能力调用。

这一点，从MaaS平台的运营数据中可以得到印证：截至2026年3月，智谱MaaSAPI平台的年度经常性收入（ARR）达到17亿元，在过去12个月里提升了60倍；平台注册用户突破400万，其中付费开发者达24.2万。

与收入结构变化同步的，是毛利率的分化。2025年，智谱云端部署业务的毛利率从2024年的3.3%跃升至18.9%，毛利额从160万元增加至3600万元，增幅达2150%；而本地化部署业务的毛利率则从2024年的66.0%大幅下降至2025年的48.8%。

财报中解释，本地化部署业务毛利率的下滑，主要是因为为满足客户需求投入了更多的交付资源；而云端业务毛利率的大幅改善，则得益于模型推理效率的提升和算力规模的扩张带来的边际成本递减，叠加2025年底至2026年初的产品提价，云端业务的盈利能力已经进入上升通道。

不过，高速增长的背后，智谱依然面临着大模型行业普遍的“增收不增利”困境。

2025年，智谱的研发开支高达31.80亿元，同比增长44.9%，占全年总收入的439%。巨额的研发投入，是导致公司全年净亏损扩大至47.18亿元的核心原因。

从研发投入的去向来看，主要分为两部分：一是研发团队的员工成本及股份支付费用，二是支付给第三方算力供应商的计算服务费用。

这也是国内所有大模型厂商共同的成本压力——无论是基础模型的持续迭代，还是推理效率的优化，都需要持续的算力和人才投入。

截至2025年底，智谱持有现金及现金等价物超22亿元，如何在保持技术投入的同时改善盈利水平，是其接下来需要面对的核心课题。

智能上界如何转化为市场话语权

如果说收入结构的变化，是智谱商业逻辑的转型，那么支撑这种转型的核心底气，来自于技术迭代带来的模型能力提升。而最能体现这种能力的，是2026年初智谱在全行业价格战中，做出的逆势涨价的选择。

2026年2月12日，智谱发布了新一代旗舰基座模型GLM-5，这也是其上市后首次重大模型迭代。仅仅一个多月后，这份技术成果就直接反映在了商业动作上：智谱先后两次上调API价格，累计涨幅达83%，编程套餐价格上调30%。

在国内大模型行业过去两年的价格战中，降价、免费、补贴是市场的主旋律。即便是头部大厂，也纷纷通过降价来争夺市场份额，比如2025年字节豆包、阿里云通义千问都曾相继大幅下调API价格。

智谱的逆势涨价，在当时的市场环境中显得格外特殊。

更值得关注的是，涨价之后，智谱的API调用量并没有出现下滑，反而出现了供不应求的态势。

财报数据显示，涨价后其GLM模型调用量增长了400%。这一反常识的表现，也让市场开始重新审视大模型行业的竞争逻辑：当模型能力的差距拉开之后，客户对价格的敏感度，会让位于对效果的需求。

根据官方披露的信息，技术架构上，GLM-5首次集成了DeepSeek稀疏注意力机制，在维持长文本效果无损的同时，将长序列处理成本降低了50%；同时构建了全新的“Slime”异步强化学习框架，解决了智能体执行长时序任务时的逻辑衰减问题，提升了复杂强化学习任务的处理效率。

这种技术能力的提升，直接转化成了商业场景中的竞争力。GLM-5发布后24小时内，获得了字节跳动TRAE/扣子Coze、阿里巴巴Qoder、腾讯CodeBuddy、美团CatPaw、快手万擎、百度智能云及WPSOffice等头部平台产品的官方接入。

财报披露，中国前十大互联网公司中，有9家在使用GLM模型。

一个很有意思的现象是，这些接入GLM模型的互联网大厂，几乎都拥有自研的大模型。它们之所以选择同时接入智谱的模型，本质上是因为在特定场景中，GLM-5的能力形成了差异化的优势。除了互联网行业，智谱的模型能力也在向金融、制造、能源等传统行业渗透。

这也印证了智谱在财报中提出的“智能上界×Token消耗规模”的核心战略。在大模型行业的早期阶段，市场竞争的核心是参数规模和榜单排名；而当行业进入商业落地阶段，模型的“智能上界”，也就是在真实生产场景中解决复杂问题的能力，决定了厂商市场话语权的核心。

今年3月，国内大模型行业出现了一轮集体涨价。腾讯云率先宣布上调混元系列核心模型价格；随后阿里云与百度智能云也相继对AI算力相关产品服务上调价格。

这一轮行业性的涨价，也从侧面印证了智谱此前的判断：当大模型从玩具变成生产力工具，客户愿意为真正有效的能力付费，行业的竞争逻辑从价格战转向价值战。

行业格局重构中，智谱的位置与选择

从百模大战到现在，仅仅两年时间，国内大模型行业的格局已经发生了根本性的变化。

根据中国信通院的统计，高峰时期国内有超过200家企业发布了大模型产品，而到2025年底，能够持续投入研发、拥有自主可控算力资源并建立起可持续商业逻辑的厂商数量，已经迅速缩减至不足10家核心参与者。

当前的国内大模型市场，已经形成了清晰的竞争梯队。第一梯队是拥有全栈能力的互联网巨头，包括百度、阿里、腾讯、字节跳动，它们既拥有自研的基础模型，也有庞大的自有场景和流量入口，同时掌握着算力资源和云服务渠道。

根据IDC发布的数据，2025年上半年中国公有云上大模型调用量达536.7万亿Tokens，其中字节跳动旗下的火山引擎市场份额位居第一，阿里云、百度智能云位列第二、第三位。

第二梯队是以智谱、MiniMax、月之暗面等为代表的大模型创业公司，它们以基础模型研发为核心，主要通过API服务和私有化部署实现商业化，在技术上形成了差异化优势，但在场景、流量和算力资源上与巨头存在差距。

在这样的格局中，外界认为，智谱的选择是走一条类似海外Anthropic的路径：以基座模型能力为核心壁垒，以APIToken为主要产品形态，通过开发者和企业级客户的深度使用构建生态，而不是和巨头在C端流量入口上正面竞争。

作为从清华大学技术团队孵化出来的公司，智谱是国内最早投入大模型研发的团队之一，但和互联网巨头相比，智谱没有自带的C端流量入口，也没有成熟的云服务销售体系。

如果和巨头在C端聊天机器人赛道正面竞争，很难获得优势。而聚焦于基座模型能力，通过API将模型能力输出给开发者、中小企业，以及有补充模型需求的互联网大厂，反而能找到自己的生存空间。

从当前的财报数据来看，这条路径的确取得了初步的成效。

不过，这条路径也并非没有挑战。

一方面，互联网巨头的自研模型正在快速迭代，它们对外部模型的需求，本质上是基于场景的补充，而非完全依赖。一旦巨头的自研模型在特定场景中追平了能力差距，就存在客户流失的风险。

另一方面，国内开源大模型的发展速度也在加快，以DeepSeek为代表的开源模型，在能力上已经逼近闭源模型，同时大幅降低了中小企业使用大模型的门槛，这也会对智谱的API业务形成一定的冲击。

除此之外，智谱还需要面对来自同梯队创业公司的竞争。

同样在港股上市的MiniMax，在C端产品上的布局更早。而月之暗面、百川智能等创业公司，也分别在长上下文、垂直行业场景等方向上形成了自己的特色，市场竞争依然激烈。

这份上市后的首份年报，对于智谱而言，更像是一场商业化的成人礼。在此之前，市场对它的认知更多停留在“技术强，但商业化能力存疑”的阶段；而这份财报，以及财报前后的一系列动作，让市场看到了这家技术公司在商业上的成熟度。

从整个行业的角度来看，智谱的发展路径，也为国内大模型创业公司提供了一个可参考的样本。

过去，市场对国内大模型创业公司的普遍质疑是，它们无法摆脱对私有化项目的依赖，无法建立起标准化、规模化的商业模式，最终会变成传统的软件外包公司。

而智谱收入结构的变化，云端API业务的高速增长，证明了在互联网巨头主导的市场中，创业公司在核心技术上形成差异化优势，找到属于自己的细分市场。

当然，我们也需要客观地看到，巨额的研发投入带来的亏损压力，客户集中度较高的风险，来自互联网巨头和开源模型的竞争，都是其接下来需要解决的问题。

2025年，国内大模型行业已经完成了从“能不能做出来”到“能不能用起来”的转变。根据中国信通院的数据，2025年全年中国公有云厂商对外提供的大模型token调用量增长了16倍，超过了2000万亿。

这组数据背后，是大模型正在从实验室走向千行百业的生产场景，成为真正的生产力工具。对于一家上市企业而言，资本市场不仅需要看到增长，更需要看到清晰的盈利路径，这也是智谱需要向市场证明的。