智譜年報首秀：虧損近47億是大問題嗎？

智譜上市首年實現收入7.24億元，同比增長131.9%；年內虧損47.18億元，同比擴大59.5%

投資時間網、標點財經研究員李路

一年前，在全球規模最大的AI模型API聚合平臺OpenRouter上，Anthropic一家便占據超40%的Token份額，中國模型在全球格局中幾乎難覓蹤影。短短一年后，格局已然改寫：中國大模型周Token調用量飆升至5.16萬億，首次超越美國模型的2.7萬億；全球調用量前五的模型中，中國更是占據四席。

就在這一關鍵轉折發生后不久，有著“全球大模型第一股”之稱的北京智譜華章科技股份有限公司（下稱智譜，2513.HK），發布了上市后的首份年報。數據顯示，公司2025年實現營業收入7.24億人民幣元，同比增長131.85%；年內虧損47.18億元，同比擴大59.5%；經調整年內凈虧損31.82億元，同比擴大29.1%。

對于這份年報，資本市場先是表現出認可。年報發布次日，公司股價開盤即大漲超20%并一路走高，最終收報908港元/股，單日漲幅達30.93%。但次日，智譜股價下跌14.86%，當日收盤于779港元/股。短短兩天時間，公司市值就完成了從大漲987.54億港元，到蒸發606.35億港元的過山車行情。

智譜近四日股價走勢（港元）

數據來源：Wind

分析智譜的這份財報可以看到，在2025年收入增長的同時，公司虧損也在進一步擴大。年報顯示，2025年公司實現總收入7.24億元，同比增長131.9%；受同期31.84億元研發費影響，公司經調整凈虧損達到31.82億元，虧損幅度同比擴大29.1%，虧損額相當于同期總收入的4.39倍。

智譜在財報中表示，研發成本增長主要源于兩個方面，一是員工成本增加，包括擴大研發團隊及股份支付費用增加；二是支付第三方算力供應商的計算服務費用，包括迭代模型及投資更先進的模型訓練基礎設施。

需要指出的是，用于大模型訓練的算力成本并不計入公司研發開支，而是以算力租賃的形式單獨計入資本支出。在智譜的核算方式中，用于大模型訓練的算力成本指根據模型訓練時長調用算力供應商GPU的成本，這部分靈活支出計入研發成本；而鎖定GPU資源，且長期與某供應商簽合同則算作資本支出。

導致公司2025年虧損擴大的另一個因素，是向投資者發行的金融工具的賬面價值變動帶來的9.37億元賬面虧損。據悉，這部分主要是2025年新增了帶有回購權利的股權融資。

事實上，這份年報傳遞出的重要信息不只是盈利指標的增長情況，還有收入結構的改變。據年報介紹，智譜主要提供兩種服務模式，即云端部署服務與本地化部署服務。長期以來，本地部署對公司收入的貢獻一直高于云端部署，但2025年該結構受到了一定沖擊。

2025年，智譜的云端部署服務收入為1.904億元，同比大增292.6%，占總收入比重從2024年的15.5%提升至26.3%；本地化部署收入為5.34億元，同比增長102.3%，占比從84.5%降至73.7%。這代表著智譜的增長重心已經開始向云端傾斜，也就是MaaS。

在此收入結構下，公司整體毛利率也有變化。隨著模型推理效率提升和算力規模擴張，公司云端業務邊際成本遞減，疊加公司在2025年底至2026年初連續漲價，云端部署業務的毛利率從2024年的3.3%躍升至2025年的18.9%。但受為滿足客戶需求而投入了更多的交付資源影響，本地化部署業務的毛利率從2024年的66%大幅下降至2025年的48.8%。綜合起來，智譜的綜合毛利率由2024年的56.3%下降至2025年的41%。

智譜2025年按部署方式分的收入構成（千元）

數據來源：公司公告

進一步拆解公司的云端部署業務，還可以發現如下幾個特征。一是最核心的驅動來自API，也就是說業績增長主要來自于調用量的增長，這其中，龍蝦（OpenClaw）是最直接的影響因素。隨著Agent開始自動執行任務，一次需求往往對應多輪調用，Token消耗被成倍放大，API調用量隨之上升。二是MaaS主要收入來自于少數互聯網大廠大客戶，這些公司的調用量基本上占據了智譜MaaS收入的半壁江山。三是Token“出海”也是MaaS增長的原因之一，2025年，公司與多個中東國家和東南亞國家展開合作，向當地輸出模型能力。

這些特征都反映出一個事實，即智譜正在把增長極從重本地化部署切換為賣模型，也就是賣Token。

據智譜CEO張鵬在業績電話會上介紹，在開源和商業化之間，智譜一直堅持兩條腿走路。一方面，希望借用開源吸引更多開發者、研究者加入GLM生態。另一方面，隨著模型越來越復雜，在大規模部署與生產應用中，企業自建往往難以及時跟上模型迭代速度，越來越多企業在嘗試自建開源方案后，轉而或部分轉向使用云端大模型API，推動API與Token計費模式成為主流商業模式。

此外，張鵬還表示，截至2026年3月，公司MaaS平臺注冊用戶突破400萬，即便今年一季度API調用定價較去年底提升了83%，市場依然呈現出供不應求的“算力恐慌”，調用量不降反升，這在中國AI市場是極為罕見的案例。這一現象驗證了智譜自身提出的核心商業邏輯——智能上界決定定價權。

不過，智譜當下這種這種高度依賴MaaS單一增長引擎的模式，本身也蘊含著風險。

一方面，本地化部署曾是服務大型政企客戶、獲取高額訂單的重要方式。徹底轉向標準化API，可能意味著放棄一部分對定制化、數據本地化有剛性需求的市場份額，如何使標準化產品滿足大型客戶的復雜需求，是對產品化能力的巨大考驗。

另一方面，MaaS毛利率大幅提升的驅動力，主要為模型推理效率優化和漲價循環。這其中，推理效率的優化存在物理極限，終會出現邊際效益遞減；而漲價帶來的正向循環，嚴重依賴于持續的技術領先，一旦技術優勢被侵蝕，這一循環可能逆轉。

在年報中，智譜用一個公式定義了其商業邏輯：AGI商業價值=智能上界×Token消耗規模。未來，智譜或需要用更長的時間驗證這個公式，而最直接的成效之一或是造血能力的提升。