趣一社区—量化交易智谱AI冲刺“全球大模型第一股”：中国版OpenAI如何改写AI资本市场格局？
一、行业背景：从 “AI 六小虎” 到 “第一股” 冲刺，中国大模型的资本突围战
（一）全球大模型竞争白热化
在当今科技飞速发展的时代，全球大模型领域的竞争呈现出白热化的态势。OpenAI 作为行业的佼佼者，其估值已突破千亿美元，成为了众人瞩目的焦点。以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能技术，掀起了全球范围内的人工智能应用热潮，也让人们深刻认识到了大模型的巨大潜力。
谷歌作为科技巨头，自然也不甘落后。旗下的 DeepMind 团队不断发力，Gemini 2.5 Pro 版本的发布，更是展示了其在大模型领域的深厚技术积累。这款模型在部分功能上超越了 OpenAI 的竞品，为用户带来了更加出色的体验。同时，Anthropic 也在加速迭代，不断提升自身的技术实力，与 OpenAI 和谷歌形成了三足鼎立的局面。
在这样的竞争环境下，全球 AI 产业进入了 “资本 + 技术” 双轮驱动期。资本的大量涌入，为大模型的研发和应用提供了充足的资金支持，加速了技术的创新和突破。同时，技术的不断进步，也吸引了更多的资本关注，形成了良性循环。对于中国大模型企业来说，这既是挑战，也是机遇。在全球竞争的舞台上，中国企业需要不断提升自身的技术实力和创新能力，才能在这场激烈的竞争中脱颖而出。
（二）中国大模型的 “冰火两重天”
回顾中国大模型的发展历程，早期的 “AI 六小虎” 曾备受关注。这些企业在大模型领域积极探索，各自凭借独特的技术和优势，在市场中崭露头角。然而，随着时间的推移，行业的发展逐渐呈现出分化的态势。
百川智能和零一万物在发展过程中进行了战略调整。百川智能开始专攻医疗赛道，致力于医疗垂类大模型的研发，希望在细分领域中找到自己的发展空间；零一万物则放弃万亿参数模型研发，转向轻量级 MoE 架构，并通过与阿里云合作降低训练成本，专注 ToB 市场，寻求更加务实的发展路径。
在这样的行业格局下，智谱 AI 却凭借其强大的技术落地能力与政企生态优势异军突起。智谱 AI 成立于 2019 年，由清华大学计算机系知识工程实验室的技术成果转化而来，创始团队包括清华大学教授唐杰等人，核心定位是研发新一代认知智能通用大模型，并推动人工智能技术的商业化应用。
自成立以来，智谱 AI 在技术研发上不断投入，取得了一系列重要成果。2021 年发布首个百亿参数模型 GLM-10B，并于 2022 年推出国内首个千亿开源模型 GLM-130B，奠定了其在技术上的领先地位。2025 年，智谱推出新一代旗舰模型 GLM-4.5/4.6，首次实现在一个模型中原生融合推理、编码和智能体能力，在 12 项权威评测综合排名中实现国内第一、全球开源模型第一。尤其是模型的 Coding（代码编写）能力取得关键突破，在全球公认百万用户盲测的大模型竞技平台 Code Arena 上，智谱 GLM-4.6 模型与美国 Anthropic 公司、OpenAI 公司的模型并列 Coding 全球第一，超越海外闭源模型谷歌 Gemini 和 xAI 的 Grok，为历史上第一次有中国公司实现该成绩。
在商业化方面，智谱 AI 也取得了显著进展。其采用 MaaS（模型即服务）模式，通过 API 调用向开发者和企业输出智能能力。智谱大模型已赋能全球 12000 家企业客户、逾 8000 万台终端用户设备及超 4500 万名开发者，是中国赋能终端设备最多的通用大模型厂商。在全球大模型超市 OpenRouter 上，智谱 GLM-4.5/4.6 的调用量自上线以来便在付费 API 中稳居全球前十，收入超过所有国产模型之和。
凭借在技术和商业上的出色表现，智谱 AI 成为了首个冲击 IPO 的中国独立大模型厂商，开启了行业资本化的新征程。这不仅是智谱 AI 自身发展的重要里程碑，也为中国大模型行业的发展注入了新的活力，标志着行业进入了一个新的发展阶段。
二、主角登场：智谱 AI 为何被称为 “中国版 OpenAI”？
（一）清华系硬核技术底色
智谱 AI 的诞生，源于清华大学知识工程实验室的深厚技术积淀。2019 年，它从实验室中孵化而出，核心团队成员大多来自 KEG 实验室，这无疑为智谱 AI 奠定了坚实的技术根基。在唐杰、张鹏等顶尖学者的带领下，智谱 AI 开启了其在大模型领域的探索之旅。
自成立以来，智谱 AI 在技术研发上投入了巨大的精力和资金，累计研发投入超过 44 亿元。这种对技术的执着追求，使得智谱 AI 成功构建了 GLM 系列大模型技术壁垒。GLM 系列大模型采用自回归填空架构，具备强大的通用理解与生成能力，支持文本、图像、语音、视频等多模态输入输出，在鲁棒性、可控性和幻觉性方面效果突出。
2025 年，智谱 AI 推出新一代旗舰模型 GLM-4.5/4.6，首次实现在一个模型中原生融合推理、编码和智能体能力。GLM-4.5 一经发布，48 小时内就跃居抱抱脸热门榜全球榜首；7 月的 12 项业界标准基准测试中，GLM-4.5 在全球排名第三、在中国拿下第一，在全球开源模型中居于首位。而 9 月上线的 GLM-4.6，主要强化了编码能力，发布即适配寒武纪、摩尔线程芯片。在大模型竞技场 Code Arena 上，GLM 与 Anthropic、OpenAI 的模型并列 Coding 全球第一，超越了海外闭源模型谷歌 Gemini 和 xai 的 Grok 。
除了 GLM-4.5/4.6，智谱 AI 还推出了 GLM-4-Plus，这款模型同样展现出了强大的实力。它集成了类 GPT-4o 视频通话、类 Sora 生成视频功能，在语言解析、指令执行和长文本处理能力上实现了质的飞跃。在语言能力方面，该模型在理解、指令遵循和长文本处理等方面已达到国际领先水平，其表现与 GPT-4 和拥有 405B 参数的 Llama3.1 不相上下。通过精准的长短文本数据混合策略，GLM-4-Plus 显著提升了长文本推理效果 。
在视觉智能领域，GLM-4V-Plus 展现出卓越的图像和视频理解能力。它不仅具备时间感知能力，还能处理和理解复杂的视频内容。值得注意的是，该模型将在智谱开放平台上线，成为国内首个通用视频理解模型 API，为开发者和研究人员提供强大的工具。比如，你给它一段这样的视频，并询问它穿绿色衣服的球员在整个视频都做了什么，它可以精准地描述球员的动作，还能准确地告诉你视频的精彩时刻在第几秒。智谱 AI 在生成领域同样取得了突破性进展。CogView-3-Plus 在文生图性能上已接近目前最优的 MJ-V6 和 FLUX 等模型。同时，视频生成模型 CogVideoX 推出了性能更强的 5B 版本，被认为是当前开源视频生成模型中的最佳选择。
智谱 AI 的技术实力也得到了国际权威杂志的认可，被《自然》杂志列为中国基座大模型代表。这不仅是对智谱 AI 技术的高度肯定，也标志着中国大模型技术在国际上获得了广泛认可，展现了中国在人工智能领域的强大创新能力和技术实力。
（二）商业化落地 “快人一步”
在大模型领域，智谱 AI 不仅在技术研发上表现出色，在商业化落地方面更是快人一步。它构建了 “模型即服务（MaaS）” 生态，通过 API 调用的方式，将其强大的大模型能力输出给广大开发者和企业。这种创新的商业模式，使得智谱 AI 的服务覆盖范围迅速扩大，目前已覆盖腾讯、美团等 90% 中国头部互联网企业。
智谱 AI 的营收增长也十分显著，2024 年营收达到 3.12 亿元，年复合增长率高达 130%。更为难得的是，其毛利率持续超过 50%，这在大模型创业公司中是极为少见的。高毛利率不仅证明了智谱 AI 技术的价值，也体现了其商业模式的有效性和可持续性。
在 C 端市场，智谱 AI 推出了 “智谱清言” 这一产品。尽管市场竞争激烈，但 “智谱清言” 凭借其出色的性能和用户体验，成功吸引了大量用户，月活突破百万。这一成绩不仅展示了智谱 AI 在 C 端市场的竞争力，也为其未来在消费级人工智能市场的发展奠定了坚实基础。
在 B 端市场，智谱 AI 同样表现出色。它推出了 “智谱大脑” 一体机，针对不同行业的需求，提供定制化的解决方案。目前，智谱 AI 的服务已落地金融、医疗、教育等 20 多个行业，服务超过 1.2 万家企事业单位。在金融领域，智谱 AI 可以帮助银行进行风险评估、客户信用分析等；在医疗领域，它可以辅助医生进行疾病诊断、药物研发等；在教育领域，它可以提供个性化学习方案、智能辅导等服务。通过与各行业的深度合作，智谱 AI 不仅为企业带来了实际的价值，也进一步验证了其技术的通用性和实用性。
三、资本路径：从 200 亿估值到 IPO 冲刺，智谱如何编织 “朋友圈”？
（一）八轮融资超 83 亿元，国资与产业资本双重加持
自 2019 年成立以来，智谱 AI 在资本的助力下迅速发展壮大，已完成八轮融资，累计融资超 83 亿元，IPO 前估值更是高达 243.77 亿元。这一成绩的背后，是国资与产业资本的双重加持，为智谱 AI 的发展提供了强大的动力。
在智谱 AI 的早期发展阶段，就吸引了红杉、高瓴等顶级 VC 的注资。这些知名投资机构的加入，不仅为智谱 AI 带来了充足的资金，更重要的是，他们丰富的投资经验和广泛的资源网络，为智谱 AI 的发展提供了宝贵的指导和支持。在红杉和高瓴的帮助下，智谱 AI 得以在技术研发上投入更多资源，加速了 GLM 系列大模型的研发进程，使其在技术上始终保持领先地位。
2025 年，智谱 AI 引入了珠海华发、成都高新等地方国资。这些地方国资的加入，为智谱 AI 构建了 “技术 + 政策” 的双护城河。地方国资的支持，不仅为智谱 AI 提供了稳定的资金来源，还在政策层面给予了诸多优惠和支持。在智谱 AI 与地方政府合作开展的一些项目中，地方国资的协调和推动作用不可或缺，使得项目能够顺利落地实施。同时，国资的背书也增强了智谱 AI 在市场中的信誉和影响力，吸引了更多的合作伙伴和客户。
除了国资，美团、蚂蚁、小米等产业资本也纷纷战略投资智谱 AI。这些产业资本的加入，与智谱 AI 形成了 “技术研发 - 场景应用 - 生态协同” 的闭环。美团在本地生活服务领域拥有丰富的场景和数据，与智谱 AI 合作后，将大模型技术应用于外卖配送路径规划、商家推荐等方面，大幅提升了服务效率和用户体验；蚂蚁在金融科技领域的优势，与智谱 AI 的技术相结合，为金融风控、智能客服等场景提供了更强大的解决方案；小米则将智谱 AI 的大模型能力集成到其智能硬件产品中，如智能音箱、智能手机等，为用户带来了更加智能化的交互体验。通过与这些产业资本的合作，智谱 AI 不仅实现了技术的快速落地应用，还进一步拓展了市场空间，形成了互利共赢的良好局面。
（二）产业链合作伙伴 “全明星阵容”
智谱 AI 在发展过程中，与产业链上下游的合作伙伴紧密合作，形成了强大的产业生态。其合作伙伴涵盖了算力层、应用层和出海层等多个领域，堪称 “全明星阵容”。
在算力层，智谱 AI 与首都在线共建智算中心，这一合作具有重要意义。随着大模型技术的发展，对算力的需求呈爆发式增长，算力已成为大模型发展的关键瓶颈之一。智谱 AI 与首都在线的合作，旨在破解算力碎片化难题，实现算力资源的有效整合与高效利用。首都在线在数据中心运维方面拥有近 20 年的丰富经验和技术积累，在国内 “东数西算” 核心节点也有智算中心资源储备。双方通过开放算池和多元算力策略，充分发挥各自优势，为智谱 AI 的大模型研发和应用提供了强大的算力支持。同时，智谱 AI 还适配了 40 余款国产 GPU，积极推动国产芯片和大模型的适配，助力国产信创替代进程，降低了对国外算力设备的依赖，提高了产业的安全性和自主性。
在应用层，智谱 AI 的合作更是广泛而深入。它联合平治信息开发多模态具身大模型应用，探索深度学习、机器人、视觉语言的大模型融合，用大模型赋能大模型开发者，共同开拓 MaaS 市场。与华策影视的合作，则聚焦于打造影视 AI 生成标准，将大模型技术应用于影视创作的各个环节，如剧本创作、角色设计、特效制作等，为影视行业的创新发展注入了新的活力。在教育领域，智谱 AI 携手传智教育、豆神教育构建 AI 课程体系，将人工智能技术融入教育教学中，为学生提供更加个性化、智能化的学习体验，培养适应未来社会需求的创新人才。
在出海层，智谱 AI 同样取得了重要突破。高通骁龙 8 至尊版集成智谱 AI 能力，这意味着智谱 AI 的技术将嵌入全球终端设备，为国产大模型的出海打开了新的通道。通过与高通的合作，智谱 AI 能够借助高通在全球芯片市场的影响力和广泛的客户基础，将其大模型技术推广到全球各地，提升中国大模型在国际市场的竞争力。这不仅有助于智谱 AI 拓展海外市场，实现商业价值的最大化，也为中国大模型产业的国际化发展树立了榜样，推动了中国人工智能技术在全球范围内的应用和普及。
四、挑战与未来：登顶 “第一股” 后，如何跨越 “创新 - 盈利” 深沟？
（一）技术迭代压力与市场竞争
智谱 AI 在大模型领域虽然取得了显著的成绩，但也面临着诸多挑战。在技术迭代方面，杭州 “六小龙” 中的 DeepSeek、MiniMax 等公司正加速追赶。这些竞争对手在技术研发上不断投入，试图缩小与智谱 AI 的差距。以 DeepSeek 为例，其在模型架构和训练算法上进行了创新，采用的 MoE（混合专家）架构有效降低了算力成本，使得模型性能接近 GPT-4，对智谱 AI 构成了一定的威胁。
不仅如此，智谱 AI 还被 OpenAI 列为全球主要竞争对手，这无疑表明智谱 AI 已站在国际竞争的舞台中央，但也意味着将面临更为激烈的挑战。为了保持领先地位，智谱 AI 需持续保持每 3 - 6 个月一次基座模型迭代速度，这对其研发能力和资源投入提出了极高的要求。不断的技术迭代需要大量的资金、人力和时间投入，而且在技术研发过程中还存在诸多不确定性，一旦技术迭代速度放缓或出现技术瓶颈，就可能被竞争对手超越。
在多模态落地方面，智谱 AI 也面临着数据合规和算力成本的挑战。随着大模型技术向多模态发展，数据的多样性和规模不断增加，数据合规问题变得愈发重要。在收集、存储和使用数据时，智谱 AI 需要确保符合相关法律法规，保护用户隐私和数据安全。然而，不同国家和地区的数据合规要求存在差异，这增加了智谱 AI 在全球范围内推广多模态技术的难度。
算力成本也是多模态落地的一大障碍。训练和运行多模态大模型需要消耗大量的算力资源，这使得智谱 AI 的成本大幅增加。据招股书显示，2025 年上半年智谱 AI 研发投入 15.95 亿元，亏损压力凸显。高昂的算力成本不仅压缩了利润空间，也考验着智谱 AI 的商业化效率。如何在保证技术创新的同时，降低算力成本，提高商业化效率，是智谱 AI 亟待解决的问题。
（二）资本市场的 “双重期待”
作为有望成为 “全球大模型第一股” 的智谱 AI，资本市场对其寄予了厚望，这种期待主要体现在短期和长期两个方面。
从短期来看，智谱 AI 需要以实际的业绩来证明其技术变现能力。2025 年上半年，智谱 AI 营收 1.9 亿元，虽然保持了一定的增长态势，但与市场的期望相比仍有提升空间。同时，毛利率保持在 50% +，这是一个不错的成绩，但如何在扩大营收规模的同时维持高毛利率，是智谱 AI 面临的挑战之一。
智谱 AI 需要通过不断拓展市场份额，提高产品和服务的竞争力，来实现营收的快速增长。在 C 端市场，要进一步优化 “智谱清言” 的用户体验，吸引更多用户，提高用户粘性和付费转化率；在 B 端市场，要深入挖掘各行业的需求，提供更加定制化、专业化的解决方案，增加客户数量和订单金额。同时，还需要优化成本结构，降低运营成本，提高运营效率，以保证毛利率的稳定和提升。
从长期来看，智谱 AI 需要构建一个类似于苹果的 “模型 + 硬件 + 生态” 的闭环。苹果通过硬件产品（如 iPhone、iPad 等）、操作系统（iOS）和应用商店（App Store）构建了一个完整的生态系统，实现了硬件、软件和服务的协同发展，获得了巨大的商业成功。智谱 AI 也希望通过类似的模式，实现长期的可持续发展。
智谱 AI 可以通过 AutoGLM 智能体打通手机、眼镜等终端设备，将大模型技术融入到各类智能硬件中，为用户提供更加智能化、便捷的服务。当用户使用搭载智谱 AI 技术的智能眼镜时，可以通过语音指令实现实时翻译、导航、信息查询等功能；在智能家居领域，用户可以通过智谱 AI 控制家电设备，实现智能化的家居生活。通过这种方式，智谱 AI 不仅可以拓展市场空间，还可以增强用户粘性，形成独特的竞争优势，开拓千亿级 AIoT 市场。
要实现这一目标，智谱 AI 需要与硬件厂商、应用开发者等建立紧密的合作关系，共同打造一个繁荣的生态系统。在硬件方面，要与高通、华为等芯片厂商以及小米、OPPO 等终端设备厂商合作，确保智谱 AI 技术能够在各类硬件设备上稳定运行；在应用方面，要吸引更多的开发者基于智谱 AI 平台开发应用，丰富应用场景和功能，为用户提供更多的选择。
结语：智谱 IPO 背后的中国大模型 “成人礼”
智谱 AI 的 IPO 冲刺，不仅是一家公司的资本突围，更是中国大模型产业从 “烧钱竞赛” 迈向 “价值验证” 的关键节点。当技术红利与政策东风共振，这家 “清华系” AI 公司能否复制 OpenAI 的神话，或将改写全球 AI 产业的资本估值逻辑 —— 属于中国大模型的 “黄金时代”，正在 IPO 的钟声中拉开序幕。
