刚刚，全球AI大模型第一股诞生

作者：小白 1月8日，清华系AI企业智谱敲钟港交所，成为全球首家以通用大模型为核心业务的上市公司。这个被称为"全球大模型第一股"的诞生，既是中国独立大模型厂商的里程碑，也反映出在芯片供应受限的时代，大模型企业如何通过技术创新和商业化闭环实现差异化竞争的新路径。

智谱的上市首日表现可圈可点。以116.20港元的发行价计算，融资558百万美元（43亿港元），公开发售获1159倍超额认购，这种投资热情并非源于AI概念的炒作，而是资本市场对这家公司实质性进展的认可。开盘价120港元，盘中最高涨至130港元，最终收于126.90港元，单日涨幅9.21%，对应市值超571亿港元。这不是暴跌也不是暴涨，而是市场对"全球大模型第一股"相对理性的定价。

问题在于，当国际投行分析师给出100倍市销率的估值时，他们究竟在为什么买单？这背后并不是基座模型的技术领先，而是对一个全新商业模式的投资。在芯片受限、算力成本高企的时代，谁能率先找到规模化变现的路径，谁就掌握了下一个十年的主动权。智谱的答案，就藏在这次上市前后的各种细节里。

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千倍超额认购见证，资本市场到底看中了什么

智谱港股招股期间，公开发售获1159倍的超额认购，这个数字代表了什么？在中国香港的IPO历史上，这样的热度已经属于顶级水平。更有意义的是，国际配售也获得了15倍的超额认购，说明这不仅仅是散户的狂欢，机构投资者也在认真评估这家公司的价值。

基石投资者的名单同样能说明问题。11家基石投资者认购29.8亿港元，占比近70%，其中包括JSC International Investment Fund、上海高毅、泰康人寿等机构投资者。这些专业机构通常在IPO前就完成了深度尽调，它们的参与意味着在基金流向、资产配置、长期回报等多个维度都获得了认可。

更值得关注的是智谱的历史投资方。8轮融资累计募资超83亿元，投资方包括阿里、腾讯、美团这类互联网巨头，也包括红杉、高瓴这样的顶级VC。这些早期投资者即将获得可观的账面回报，而他们之所以敢于重仓，本质上源于对公司商业模式的确定性认知。

但这里面有个微妙的地方。如果仅仅是因为技术领先，那么国际资本为什么不在OpenAI或Anthropic的最新一轮融资中追捧相同的估值？答案在于智谱的商业模式差异——它已经积累了大量的企业级付费客户。

招股书显示，智谱2024年的收入结构中，私有化部署（企业定制化解决方案）占比85%。这类客户的需求是定制化、安全可控的AI基础设施，而非通用的API服务。换句话说，美国的大模型公司主要面向C端和互联网企业变现，而智谱已经建立了稳定的B2B客户基础，这两者的客户粘性、续约率、商业稳定性都不在同一个数量级。

国际资本看到的正是这一点。相比于OpenAI和Anthropic还在为主要商业模式而探索，智谱已经找到了一个足够宽阔的护城河——它已经占据了中国大模型市场最有价值的那部分企业级客户，而这些客户的续约率极高。这本身就是对其商业地位的最好佐证。

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从企业定制到全球API，智谱的商业模式在进化

一家刚上市的大模型公司，理想的估值讲述应该是什么样的？通常是这样的：我们的模型全球最强，我们的用户增长最快，我们的付费转化最高。智谱在招股路演中采用的叙述却有所不同。它开始有意识地强调MaaS平台的增长，而不再单纯强调私有化部署。

这个转向是有深层原因的。私有化部署虽然现金流稳定，但天花板明显。一个大型企业客户可能给智谱带来几千万的年合同金额，但单一市场的规模有限。如果智谱想从一个"中国大模型的二号位"升级为全球第一，它必须找到一个能支撑千亿级营收的商业模式。API和MaaS是这个答案。

2024年智谱的MaaS平台收入还只占总收入的15%，但这个数字正在快速变化。根据CEO张鹏的说法，GLM-4.5发布后，私有化部署和MaaS的收入占比结构出现了"非常大的扭转"，公司计划让两部分收入各占50%。更具体的数据是，2025年下半年GLM-4.7发布后，MaaS平台的年度经常性收入（ARR）超过了5亿元，其中海外收入超过2亿。这意味着，从发布GLM-4.5到GLM-4.7期间，仅用10个月就实现了从2000万到5亿元ARR的25倍增长。

这个增长速度意味着什么？它意味着智谱的模型正在获得全球市场的认可。根据虎嗅的报道，在全球大模型评估平台OpenRouter上，GLM-4.5/4.6的付费流量收入已经超过所有国产模型之和。更有意思的是，中国十大互联网公司中已有九家接入了智谱的代码模型，包括腾讯和字节的代码工具，这意味着即便是竞争对手也在使用智谱的API。

但这里面有个风险。API和MaaS的商业模式意味着低毛利率、高竞争、依赖于持续的技术迭代。智谱需要不断更新模型、降低推理成本、提升性能，才能维持用户的粘性。而这正是为什么，智谱将IPO募资的70%都用于AI大模型研发。招股书显示，2024年算力成本占研发投入的70.7%，这个比例在2025年上半年进一步提升至71.8%。换句话说，智谱现在几乎是在用所有的研发资源去购买算力和训练模型。

这是一个高风险的赌注。如果模型性能停滞，用户会立即转向竞争对手。但如果赌赢了，API生意的复利增长将远超私有化部署。这可能就是Smartkarma分析师Douglas Kim给出100倍市销率估值的逻辑——他看到的不是2024年的312百万元收入，而是一个正在爆发的MaaS平台。

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被DeepSeek刺激后，智谱要走一条混合路线

唐杰在上市当天发布的内部信中，主动提到了DeepSeek的创始人梁文锋，表示感谢他"带给我很多不一样的思考"。这个看似客套的感谢词，实际上反映出整个大模型产业正在经历的剧烈碰撞。

2024年底DeepSeek的爆红，对智谱的冲击是显而易见的。DeepSeek-R1用560万美元的训练成本做出了与OpenAI o1可比的模型，相比ChatGPT数十亿美元的成本，这个对比几乎是摧毁性的。它打破了市场对"烧钱才能出好模型"的认知，也直接冲击了基座模型公司的估值逻辑——如果成本降低一百倍，为什么我们还要给你一百倍的估值？

智谱的应对措施主要有两个方向。首先是加快迭代速度。GLM系列模型的更新周期从原来的两三个月一个大版本大幅加快，从7月的GLM-4.5到年底的GLM-4.7，仅用5个月就完成了多个版本的迭代。其次是寻求国际权威评测的背书。GLM-4.7在Artificial Analysis（AA智能指数）上获得国产模型第一的成绩，与Claude 4.5 Sonnet并列全球第六，在代码榜单Code Arena上位列全球开源第一。

这些成绩表面上看是性能指标的优化，实质反映的是技术路线之争。DeepSeek的核心创新在于多专家机制（MoE）、多头潜在注意力（MLA）、知识蒸馏等，关键特征是用更少资源做出更好的模型。而智谱原来采取的路线则是在Transformer架构基础上，通过规模化训练和强化学习来提升能力。但这种分歧现在正在模糊。

唐杰在内部信中透露的2026年技术方向包括全新的模型架构设计、更通用的RL（强化学习）范式以及模型持续学习与自主进化的探索，这明确显示智谱在向DeepSeek的成本优化思路靠拢，同时保留自身的规模化优势。这不是被迫的调整，而是在承认成本效率的重要性基础上的战略融合。

这涉及到一个产业根本问题：是烧钱堆算力，还是通过工程创新提高效率？美国的OpenAI和Google选择了前者，DeepSeek用560万美元的成本证明了后者可行，而智谱作为既要维系现有客户稳定现金流、又要争夺全球市场的公司，正面临两种路线都要兼顾的局面。

技术路线的融合也体现在对模型持续进化能力的追求上。唐杰在内部信中强调，当前主流AI模型的智能在部署后基本保持静态，而智谱要探索的是部署后的持续学习与自主进化。对企业客户而言，这样的模型价值明显——能随使用而不断优化，而不是固定不变。

技术难度却很高。业界目前还没有成熟方案实现模型的在线学习与自进化，所有尝试都可能导致"灾难性遗忘"或能力坍塌。如果智谱突破这个瓶颈，就掌握了竞争对手缺乏的核心能力。但如果失败，高强度的研发投入也会功亏一篑。

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结语

智谱的上市标志着中国大模型产业进入资本市场时代。1159倍的超额认购反映市场热情，但真正的考验才刚开始。私有化部署的现金流给了这家公司充足的资源储备，支撑其在MaaS平台和技术创新上的高额投入。但这也意味着智谱承受着巨大压力——投资者给出的百倍估值，本质上是在下注中国大模型产业能否突围全球竞争。

MiniMax即将在1月9日上市，大模型"第一股"的争夺才真正开始。这场竞争涉及多个维度的利益。对资本市场而言，这是AI时代最具想象力的赌注；对用户而言，意味着AI工具的价格和易用性都将加速进步；对产业发展而言，则是在芯片供应受限的现实下，能否找到创新突围的关键路径。

从智谱的举措看，它的答案是肯定的。这家企业正在通过企业级部署保证现金流，用API平台争夺全球市场，同时调整技术路线向成本效率靠拢。这不是完美的解决方案，但可能是现阶段最现实的选择。

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