智譜走到分水嶺，我對大模型下半場的幾點思考

新眸原創·作者 | 棠寧

國產AI大模型六小龍，我們已經分析了三家，包括階躍星辰、MiniMax、Kimi，本著要跟就跟全的邏輯，這一篇留給智譜。先提一嘴智譜最新動作：3月中旬剛發布了GLM-5-Turbo，專門針對OpenClaw“龍蝦”場景做了深度優化，同步把這款模型的API價格上調了20%。

說實話，當時看到這個動作時我愣了一下。畢竟這兩年國內大模型圈的主旋律，是卷價格、卷免費額度，你把調用價打五折，我就敢推出永久免費的基礎版，恨不得把價格戰打到地板上。智譜這半年里已經是第二次逆勢提價了，上一次是2月把Coding Plan套餐漲了30%，這次又漲，居然還有不少開發者和企業客戶買賬。

朋友圈有人感慨，當年不少人第一次在自己電腦上跑通的大模型，就是ChatGLM-6B，一轉眼，這家公司已經成了“全球大模型第一股”，走到了決定未來走向的關鍵路口。

這話一點都不夸張。從2023年ChatGLM-6B橫空出世，到2026年1月登陸港交所敲鐘，智譜用三年時間，從清華實驗室里的一個科研項目，長成了國內獨立大模型廠商的第一梯隊玩家。但敲鐘的風光過去不過兩個多月，行業的游戲規則已經變了，百模大戰的喧囂褪去，大模型行業從“能不能做出來”的上半場，進入了“能不能賺到錢”的下半場。

對于智譜來說，上市從來不是終點，而是走到了真正的分水嶺。往前看，是商業化落地、規模化盈利的必答題；往周圍看，是互聯網大廠的降維擠壓，和同梯隊玩家的貼身競爭；往回看，是過去三年靠技術先發、資本加持跑出來的路，已經很難再支撐下半場的增長。

01

從實驗室到敲鐘

智譜的上半場底色

很多人對智譜的第一印象，都來自ChatGLM-6B。

那時候ChatGPT剛火遍全球，國內的開發者圈里，一半人在到處找教程注冊OpenAI的賬號，另一半人在折騰怎么在自己的電腦上跑起來一個能用的大模型。但那時候市面上的開源模型，要么是英文主導的，對中文的支持一塌糊涂，要么就是參數量太大，沒有專業的算力設備根本跑不起來，普通開發者只能望而卻步。

就是在這個節點，ChatGLM-6B出來了。60億參數量，一張8G顯存的消費級顯卡就能流暢運行，對中文語境的理解能力遠超同期的開源模型。我至今還記得那天晚上，我加的好幾個技術群里，全是大家曬的本地運行截圖，有人說終于不用對著滿屏的英文報錯發愁了，也有人說，這是我第一次真正“摸到”了大模型。

這個開源模型，給智譜攢下了最原始的開發者口碑，也讓這家帶著濃厚清華底色的公司，踩中了國內大模型浪潮的第一個關鍵節點。智譜的核心團隊，來自清華大學計算機系唐杰教授領銜的知識工程實驗室，這個有著近30年歷史的實驗室，在自然語言處理、知識圖譜領域積累了深厚的科研成果，這種學院派的技術底色，成了智譜最核心的初始競爭力。

接下來的三年，智譜幾乎踩中了國內大模型行業的每一個關鍵節點。

2023年8月，智譜推出C端產品智譜清言，成了國內首批通過生成式AI服務備案的大模型產品；2024年，先后發布視頻生成模型清影、文生圖模型CogView3，補齊了多模態能力的短板；2025年推出的GLM-4系列，在12項權威評測里拿下國內第一、全球開源第一，代碼能力在盲測里和OpenAI、Anthropic的模型并列全球第一；今年2月發布的GLM-5，實現了全棧國產算力的原生適配，在長序列處理場景下，其部署成本更是大幅降低了50%。

技術上的持續突破，讓智譜成了資本追逐的焦點。上市之前，智譜已經完成了16輪融資，累計融資額超過160億元，投資方里既有國資背景的產業資本，也有紅杉、高瓴這樣的頂級財務資本，還有騰訊、阿里、美團這樣的互聯網大廠，估值最高的時候沖到了400億元，刷新了國內大模型創業公司的估值紀錄。

今年1月8日，智譜在港交所正式掛牌上市，成了“全球大模型第一股”。這次上市不僅給智譜帶來了大量募資，更重要的是，在行業淘汰賽加速的當下，拿到了一張關鍵的資本門票。畢竟大模型這個行當，是出了名的燒錢，有了公開市場的融資渠道，就有了更充足的彈藥，能在接下來的競爭里撐得更久。

資本的加持，最終也轉化成了智譜的商業化基本盤。從發展初期，智譜就錨定了政企信創市場，靠著清華背景的技術公信力、全棧自研的技術體系，還有全面的國產芯片適配能力，快速在政務、金融、能源這些對數據安全、自主可控要求極高的行業打開了局面。招股書里的數據顯示，2025年上半年，智譜85%的收入都來自本地化部署業務，也就是給政企客戶做定制化的大模型私有化部署。

現在回頭看，智譜的上半場，走得穩、準、快。靠著清華的技術底色，抓住了大模型浪潮的先發紅利，用開源模型攢下了開發者口碑，靠資本的加持快速迭代技術，又精準卡位了政企信創市場，最終從百模大戰里殺了出來，成了國內獨立大模型廠商的代表。

但行業的變化，永遠比想象中更快。當大模型行業從技術比拼的上半場，進入到商業化落地的下半場，智譜過去賴以成功的優勢，正在面臨全新的考驗。

02

分水嶺的路口

智譜面臨的必答題

我和很多做AI創業的朋友聊過，大家都有一個共識：2026年的大模型行業，游戲規則已經徹底變了。

上半場的競爭，核心是“有沒有”。你能不能做出一個能用的大模型，能不能追上GPT的能力，能不能在權威評測里拿到好名次，這些是決定你能不能活下去的關鍵。但到了下半場，競爭的核心變成了“能不能賺錢”。你的模型能力再強，評測分數再高，如果不能落地到真實場景里，不能帶來持續的收入，不能覆蓋掉高昂的研發和算力成本，最終還是會被市場淘汰。

這就是智譜現在走到的分水嶺。過去三年跑通的增長邏輯，現在遇到了瓶頸，幾個核心的難題，已經明明白白地擺在了臺面上。

第一個難題，是商業化結構的天然短板。智譜85%的收入來自政企私有化部署，這種項目制的模式，雖然能帶來穩定的收入，也能形成很高的客戶壁壘，但天然就有規模化的難題。

私有化部署不是賣標準化的產品，每個客戶的需求都不一樣，從數據對接、模型微調，到部署運維、后續迭代，都要投入專門的團隊，花大量的時間去做定制化開發。項目做的越多，需要的人就越多，邊際成本很難降下來，收入的增長，永遠要靠團隊規模的擴張來支撐，很難形成互聯網產品那種滾雪球式的規模化增長。

更關鍵的是，政企市場的競爭，現在已經越來越卷了。

百度、阿里、騰訊這些云廠商，靠著完整的云服務體系、全國范圍的交付團隊，還有更低的算力成本，正在快速搶占政企市場。2025年上半年，國內大模型招投標的市場規模就達到了64億元，超過了2024年全年，其中央國企的采購占比超過六成，百度智能云靠著5.1億元的中標金額，成了政務市場的“標王”。

這些云廠商往往會把大模型服務和云資源、行業解決方案打包賣，不管是價格還是服務能力，都有很大的優勢，智譜在政企市場的基本盤，正在面臨越來越大的擠壓。

第二個難題，是C端市場的增長停滯和流量困境。C端產品雖然不一定能馬上帶來大量的收入，但能帶來海量的真實用戶交互數據，這些數據是模型迭代優化最重要的燃料，也是形成用戶心智的關鍵。但智譜清言的增長，現在已經陷入了停滯。根據AI產品榜數據，從2025年1月到2025年7月，智譜清言的月活躍用戶數只從702萬增長到了838萬，半年的時間里幾乎沒有增長。

而同年的字節跳動旗下的豆包月活已經沖到了2.27億，包括阿里的通義千問、以及后發的DeepSeek，月活也增長迅猛。和這些頭部玩家比起來，智譜清言的差距已經被越拉越大。

核心的問題，是智譜沒有屬于自己的原生流量入口。

豆包背后有抖音、今日頭條的海量流量扶持，打開抖音就能看到豆包的入口；通義千問可以接入支付寶、淘寶的生態，在購物、支付的場景里自然觸達用戶。而智譜清言，只能靠應用商店的自然下載和口碑傳播，在現在流量成本越來越高的當下，很難實現用戶規模的突破。

第三個難題，是持續擴大的虧損，和研發投入的兩難。招股書里的數字很直觀：2022年到2024年，智譜經調整后的凈虧損分別是0.97億元、6.21億元、24.66億元，三年累計虧損超過31億元；到了2025年上半年，凈虧損進一步擴大到了17.52億元，平均每個月要燒掉近3個億。

虧損的核心來源，是巨額的研發投入。智譜指出，算力服務費用占比研發費用從最初的17% 快速升至超70%，這意味著研發成本中很大部分用來購買算力，這同 MaaS 平臺調用量的迅速增長同步。

這也是沒有辦法的事，大模型這個行業，技術迭代的速度太快了，你只要稍微松一口氣，停幾個月不投入，馬上就會被競爭對手甩開。想要保持技術上的競爭力，就必須持續投入高額的研發費用，燒錢買算力，養研發團隊。

但上市之后，情況不一樣了。私募市場里，投資人可以接受你長期燒錢，只要你能保持技術領先，把估值做上去；但公開市場的投資者，對你的盈利能力有明確的要求，不可能容忍你無限制地燒錢。這就給智譜帶來了一個兩難的困境：一邊是必須持續投入的研發，一邊是越來越大的盈利壓力，怎么在這兩者之間找到平衡，是智譜在分水嶺必須回答的問題。

第四個難題，是行業競爭格局的雙重擠壓。

現在的國內大模型市場，已經形成了非常清晰的兩級格局：第一梯隊是阿里、字節、騰訊、百度這些互聯網大廠，它們有自己的算力基礎設施，有海量的場景數據，有天然的流量入口，不管是成本控制還是場景落地，都有天然的優勢；剩下的市場份額，基本被智譜、MiniMax、月之暗面這些獨立大模型廠商分走，馬太效應越來越明顯，頭部幾家占據了獨立賽道絕大多數的份額。

智譜現在的處境，就是前有大廠的降維打擊，后有同梯隊玩家的貼身競爭。大廠們靠著規模優勢，把大模型的調用價格壓得越來越低，這讓智譜的API業務，面臨著極大的價格壓力。而同梯隊的玩家也在快速突圍，MiniMax靠著全球化布局和C端產品能力，市場份額穩步攀升；月之暗面則在長上下文領域形成了技術壁壘，在專業辦公場景搶占了大量用戶。在這樣的競爭環境里，智譜稍有不慎，就可能被拉開差距。

03

下半場的破局

智譜選了一條不一樣的路

走到分水嶺的智譜，不是沒有破局的機會。從最近半年的一系列動作里，我們能很清晰地看到，智譜正在調整自己的戰略，試圖找到屬于自己的下半場增長路徑。

最核心的變化，是商業化結構的轉型。智譜正在慢慢擺脫對項目制私有化部署的依賴，轉向標準化的MaaS服務。私有化部署的收入雖然穩定，但很難規模化，而API服務是標準化的，客戶按調用量付費，不用自己部署維護，智譜也不用為每個客戶投入專門的定制化團隊，邊際成本會隨著調用量的增加快速下降，這是實現規模化盈利的關鍵。

根據中金研報測算，截至2026年初，智譜API相關的年化收入已經接近6億元，同比實現了數十倍的增長。

而半年內的兩次逆勢提價，本質上就是這種轉型的體現。行業里大多在靠低價搶市場的時候，智譜選了另一條路，把精力放在特定場景的能力優化上，靠實打實的價值提升，拿到了定價的話語權。

比如2月提價的Coding Plan套餐，專門針對代碼開發場景做了深度優化，在代碼生成、調試、補全的能力上，已經能和全球頂尖的模型對標，很多開發者和中小科技公司，愿意為了更好的能力付更高的費用。這次發布的GLM-5-Turbo也是一樣，專門針對OpenClaw“龍蝦”場景做了優化，在工具調用、長鏈路執行這些智能體核心能力上，有了非常明顯的提升，哪怕價格上調，依然能吸引有真實需求的企業客戶。

除了API服務，智譜還推出了面向個人和企業用戶的“龍蝦套餐”，從單純的API售賣，轉向了“數字員工”打包訂閱服務，把模型能力、工具調用、場景解決方案打包在一起，讓用戶不用自己折騰開發，開箱就能用，這不僅提升了用戶的生命周期價值，也讓商業化模式變得更健康。

第二個關鍵的布局，是深化信創市場的壁壘，鞏固自己的基本盤。

在信創市場，自主可控是核心的硬性要求，這恰恰是智譜的優勢。智譜的GLM系列模型，從底層架構到訓練推理，全棧都是自研的，而且已經完成了華為升騰、海光、寒武紀、摩爾線程等七大國產算力平臺的深度適配，能有效降低供應鏈風險。在政務、金融、能源這些信創需求最旺盛的行業，這種全棧自研、全面適配國產芯片的能力，是核心的競爭力，也是大廠很難完全替代的壁壘。

同時，智譜也在優化政企服務的模式，從原來的單一私有化部署，轉向“基座+生態”的平臺化服務。比如在成都落地的諸葛大模型項目，智譜不只是提供了一個基座模型，還搭建了產業應用西部賦能平臺，吸引成都本地的生態企業，基于諸葛大模型開發行業解決方案，形成了“基座模型-行業應用-場景落地”的完整生態。這種模式，不僅提升了客戶的粘性，也打開了長期的收入空間，不用再靠一個個項目去賺辛苦錢。

第三個重要的方向，是全球化布局，打開新的增長空間。國內市場的競爭已經進入了白熱化，而東南亞、中東這些海外市場，大模型的滲透率還很低，有著巨大的增長空間。2026年初，智譜拿下了馬來西亞的國家級AI項目，成了中資AI企業全鏈條出海的標志性案例。

第四個差異化的布局，是針對智能體趨勢的提前卡位。現在的大模型行業，已經從通用對話的1.0時代，進入到能解決實際問題的智能體2.0時代，智能體已經成了大模型落地的核心方向。智譜從GLM-4系列開始，就重點強化了模型的工具調用、指令遵循能力，原生融合了推理、編碼、智能體三大能力。

這次發布的GLM-5-Turbo，更是專門針對OpenClaw場景做了專項優化，成了全球首個針對龍蝦場景深度優化的通用大模型。

我一直覺得，智譜現在面臨的分水嶺，其實也是國內所有獨立大模型廠商共同面臨的命題。上半場，靠著技術先發優勢、資本紅利和國產替代的窗口，很多創業公司跑了出來，拿到了入場券。但下半場，行業的競爭邏輯已經徹底變了，不再是誰能做出大模型，而是誰能靠大模型持續賺錢，誰能構建起別人無法復制的生態和場景壁壘。

上市給智譜帶來了充足的資金和品牌影響力，但也把盈利的壓力，明明白白地擺到了臺面上。能不能調整好商業化結構，從項目制轉向標準化服務，能不能在大廠的擠壓和開源的沖擊下，找到自己的差異化定位，能不能把技術優勢，轉化成持續的盈利能力，這些都是智譜在分水嶺必須回答的問題。

而智譜的答案，不僅決定了自己的未來，也會給中國所有的獨立大模型廠商，指明一條可行的出路。畢竟，在這個快速變化的行業里，能從百模大戰里活下來，已經很不容易；能在大廠的擠壓下，走出一條屬于自己的路，才是真正的考驗。