大模型淘汰赛开启，智谱能笑到最后吗？

作者 | 趣解商业 张语格

今年DeepSeek爆红之后，"AI六小虎"（智谱、月之暗面、百川智能、MiniMax、阶跃星辰、零一万物）的声量便开始走下坡路。而随着零一万物、百川智能接连放弃大参数模型、转向应用，更是让"六小虎"的称号变成了"四小强"。

为了证明自己仍有留在牌桌上的实力，最近月之暗面、Minimax和智谱纷纷更新了底座大模型。其中，最晚发布的智谱一口气拿出了6款大参数模型，其中GLM-4.5在推理、代码、智能体综合能力都拿下了开源模型 SOTA （当前最佳）水平。

图源：智谱公众号

紧接着，在8月11日，智谱又推出号称"全球 100B 级效果最佳的开源视觉推理模型" GLM-4.5V（总参数 106B，激活参数 12B），这也是其在通向 AGI 道路上的又一探索性成果。

在DeepSeek出现以前，智谱一直稳坐大模型创业公司的第一梯队，然而进入2025年后，融资环境和行业竞争趋势都发生明显转向，智谱想要继续保持自己的领先地位，无疑要面临更残酷的挑战。

01.GLM-4.5，量大管饱？

国内大模型赛道刚进入混战时，智谱还能更新底座模型的频率还保持在一个季度左右，凭着顶尖的研发背景和先发优势，智谱一度成为OpenAI重点盯梢的竞争对手。

然而进入2024年后，智谱的更新节奏明显下降。2023年发布的GLM-2和GLM-3，中间只间隔了4个月；而GLM-4.5与GLM-4发布之间，相隔一年半的时间。在这期间，智谱在多模态理解、长文本处理等领域的领先优势逐渐被竞争对手瓦解，尤其是在DeepSeek爆火之后，智谱等企业在大模型解决方案市场的份额也在逐渐稀释。

"AI四小强"需要用产品和技术的更新证明自己仍有比拼下半场的实力。智谱此次发布的GLM-4.5，显然是做足了准备。

为了满足智能体应用，GLM-4.5的推理、编码和智能体能力实现了原生融合，通俗地讲就是既擅长写代码也擅长推理、辅助工作，发布后在多个评测基准中综合平均分取得全球模型第三、国产模型第一、开源模型第一的成绩。

图源：智谱

Agent编程能力是智谱此次"大秀肌肉"的一部分。智谱在发布会上展示了多个GLM-4.5构建的应用，比如社交媒体网站、Flappy Bird小游戏；最直观的还是"一句话生成搜索引擎"：在智谱AI官网输入提示词"做一个Google搜索网站"，一分钟内GLM-4.5就展示出了可以正常使用的搜索引擎。

据"趣解商业"观察，编程能力正在成为国内大模型的"重点配置"。今年6月，月之暗面推出了针对软件工程任务的全新开源代码大模型Kimi-Dev-72B；阿里上半年也开源了其最新一代旗舰编程模型Qwen3-Coder。

曾有AI应用的开发者表示，抓住了开发者这批种子用户，模型的声量才能迅速起势。开发者们日常面临重复编码、调试耗时、技术栈适配等痛点，对于提升代码效率的工具，通常有较强的付费意愿。无论是模型口碑的提升还是商业化前景，满足这部分刚需人群，都是大模型接下来的发展重点之一。

值得一提的是，智谱的GLM-4.5在成本效率上也实现了突破。API调用价格百万tokens低至 0.8元（输入）和2元（输出）。有开发者用户在社媒平台表示，买了一个50块钱1万亿token的资源包，用了好几天还不到2000万token，"GLM-4.5真是量大管饱"。

图源：小红书截图

此次GLM-4.5的出色表现，证明智谱一年以来的努力没有白费；然而，大模型技术竞赛还远未到达终点。DeepSeek横空出世后，智谱CEO张鹏曾在全员信中表示，要"加大投入，不断追求更大更强的模型，持续提升基座模型的性能"；这也意味着，未来智谱仍需更多的资金和算力，以交出更出色的底座模型。

02.不愁融资但仍然"缺钱"

零一万物创始人李开复曾预测，国内的基座大模型大概率将会只剩下DeepSeek、阿里巴巴、字节跳动三家；这一观点，正在被越来越多从业者认可。最近就有投资人对媒体表示，未来大模型市场只会选择将性能、成本做到前二，最多前三的玩家。

如今"AI六小虎"里的百川智能、零一万物已经先后放弃主攻底座技术，转向应用落地，剩下的"四小强"仍然在坚持烧钱做预训练、向AGI冲击。

在一些开发者眼里，背景雄厚、研发节奏稳健的智谱应该是最不可能放弃底层大模型的公司。含着"金汤匙"出生的智谱，一直是被投资机构争抢的对象。从2023年开始，智谱每年都会进行不止一轮的亿元以上融资，投资方里既有美团、蚂蚁、阿里等互联网大厂，红杉、高瓴等知名投资机构，还有国资背景的基金。

据"天眼查"信息显示，今年以来智谱已经进行了五轮融资、总计超30亿元，参投方包括浦东创投集团、张江集团、北京市人工智能产业投资基金（有限合伙） 、成都高新区、华发集团、杭州城投、上城资本均为地方国资以及相关产业基金。

图源：天眼查截图

智谱或许还没在"钱"上发过愁，但不可否认的是，AI赛道的投融资正在收紧。

靖亚资本发布的《2025 中国 AI Cloud 行业趋势报告》显示，2024 年的AI赛道的融资额同比下降了 14.2%；AI融资金额前三的赛道分别是 AIGC、自动驾驶和行业应用，大模型技术层的融资金额为92.98亿元，不足AIGC的三分之一。

图源：报告截图

融资渠道变窄了，但大模型的烧钱力度并没有减小。曾有投资人表示，模型预训练一年至少要烧掉2亿美元。据《财经》杂志报道，智谱2024年收入约3亿元，亏损约20亿元。以此来看，即使在如此频繁的融资下，智谱的现金流或仍有不小的缺口。

在此境况下，智谱今年正式启动了IPO进程，据称拟同时推进A股和港股上市。"趣解商业"注意到，智谱已在北京证监局办理辅导备案，由中金公司辅导，计划在今年10月完成辅导计划。

目前智谱已经由"有限责任公司"变更为"股份有限公司"，创始人、首席科学家唐杰担任第一大股东，持股6.662%；联合创始人李涓子持股0.8361%，其与唐杰均出自清华大学计算机研究中心；CEO、总经理张鹏持股0.0992%。

中国企业资本联盟中国区首席经济学家柏文喜表示，智谱当下IPO主要有三方面原因，一是要继续训练新一代 GLM 基座模型，又要开源、降价抢市场，现金流压力大；二是传统私募空间被透支，估值已抬到440亿元左右，一级市场能投的都投了，IPO几乎是唯一大额补血通道；"此外，2025年A股IPO整体收紧，智谱若不尽早上报，后续审核趋严恐怕上市难度会更大。"

柏文喜认为，智谱必须赶在大模型第一股红利消失前登陆二级市场，锁定品牌与资金双重优势。

03.商业化变现成"老大难"

今年7月，智谱宣布完成由浦东创投集团和张江集团联合投资的10亿元战略融资。"IT桔子"数据显示，此次融资完成后，智谱估值突破400亿人民币，成为国内估值最高的大模型创业公司之一。

估值越高，公司肩上的担子也越重。不只一位投资人提到，当创业公司的估值突破50亿美元，公司就需要展示出可持续的商业模式，同时在发展中不断验证、迭代自己的商业模式，以实现更高的盈利与增长。

智谱虽为AI创业公司里的第一梯队，但其高额研发费用与商业化收入仍然无法平衡。智谱COO张帆曾表示，2024年智谱的商业化收入取得了100%以上的增长，MaaS开放平台bigmodel.cn API年收入同比增长超过30倍；但在如此迅速的增长上，智谱2024年也没能迈进盈利的门槛。

为B端用户提供私有化部署服务，是智谱的最主要的收入来源，其中包括API调用、MaaS大模型开放平台、行业垂直系统定制等等。智谱虽然有丰富的客户资源，但B端定制业务需要反复调试，交付周期较长、规模复制性较差，且随时面临着竞争对手"超车"的可能。

据"36氪"报道，今年DeepSeek-R1的发布就挤压到了智谱的商业化空间，有B端服务商直言，定制化项目的客户心智今年都在向用DeepSeek的模型靠拢。

至于C端市场，智谱则要更慢一步。

"AI产品榜"数据显示，今年3月智谱的搜索问答APP"清言"月活为1043万，在AI产品榜排名第10，远低于豆包、DeepSeek和Kimi。在性能未拉开显著差距的情况下，AI搜索应用想要扩大用户规模只能以烧钱投流为主；然而，国内用户对AI搜索应用的付费意愿有限，对于需要更明确商业回报的智谱而言，用钱换增长的性价比实在不高。

图源：AI产品榜

值得一提的是，今年5月，经公安部计算机信息系统安全产品质量监督检验中心检测，在应用宝平台中发现35款移动应用存在违法违规收集使用个人信息的情况，其中便包括智谱清言。在AI技术狂奔的浪潮之下，AI应用的隐私边界也成为数据合规的重要议题。

除此之外，智谱也在发力覆盖B端和C端的Agent产品。今年上半年，智谱陆续发布了AutoGLM沉思Agent和企业向的AI Agent CoCo，前者个人用户可以直接在智谱清言 PC 客户端使用，进行数据检索、分析和生成报告；后者是企业级产品，具有交付导向、记忆机制和无缝嵌入的特点，且能帮员工完成重复性任务的工作流。

然而，受限于MCP协议等因素和模型本身的能力，打造有破圈效应的Agent难度远高于AI搜索应用。智谱的AutoGLM沉思上线后，有用户体验表示，使用时会遇到很多问题，比如报告输出只支持文本；网页读着读着就无响应了，但也不能手动干预。

值得注意的是，Agent领域也已经布满了大厂的身影。百度、字节都已经推出了各自的智能体产品心响APP和扣子空间，无论是B端的私有化部署，还是C端的AI、Agent应用，智谱都面临着激烈的竞争。

图源：小红书截图

由于不具备大厂的生态优势，智谱接下来在技术和应用上能否"抢先半步"就变得格外重要。但令人忧心的是，从2024年开始智谱的技术、融资、商业化等业务负责人陆续出走，今年以来已经有首席战略官张阔、副总裁曲滕、应用AI与合作副总裁李惠子等6位管理层相继离开，加入大厂或自行创业。

如何在人才持续流失的情况下，仍然保持公司的稳定和创新性，对这家成立刚满6年的AI企业而言，同样是不小的挑战。