AI大模型-智谱，是靠什么盈利？

客官好，这里是老陈茶馆，今天我和大家聊一聊智谱这家公司。

智谱是2026年1月份在香港交易所上市的，它是全球第一家以通用大模型为主营业务的上市公司。

一、智谱是谁

智谱的全称是北京智谱华章科技股份有限公司，在2019年成立，它是在清华大学计算机工程实验室里面诞生的。当时项目的带头人唐杰，是清华大学的教授，也是智谱的联合创始人，他之前搞过一个科技平台，在2006年上线了，这被认为是智谱最早的技术框架。

智谱的CEO张鹏，是清华大学2018级的工程博士，所以智谱这个创始团队算是从清华园里面出来的。清华人自然有清华人的骄傲，所以智谱的GLM框架是自主创新的，而不是对GPT进行模仿。这条路当时走的是非常困难，因为一切都得靠自己，他们磕磕绊绊一路碰了不少壁，但是现在回过头来看，智谱的技术底座是自己。它可以轻松的适配国产的硬件，而且面向各种企业项目时，也不会被限制。

二、大模型厂商全景图

我们先看美国那边的大模型情况，OpenAI月活有10亿多，但是它的市场份额最近下跌了。Anthropic的编程能力是比较强，它的增速也是最猛的。然后是谷歌的Gemini，它背靠安卓生态和谷歌搜索，这两个渠道对它产生不小的生态优势。这几家都是烧钱比较狠的公司，已经花了几百亿美元。

再说说中国这边，中国的5家头部模型各有各的特点，DeepSeek用它的开源和价格战，把同行打的措手不及。然后阿里巴巴的这个模型背靠阿里云这棵大树。豆包依靠抖音的应用，它可以快速的触达海量的群众。Kimi这家公司在长文本上做出了自己的优势。智谱，做企业私有部署化，还赚海外开发商的订阅费。

三、智谱的主营业务

1. 本地化部署，收入基本盘

客户有谁呢？有银行，央企，大型企业，他们的数据因为不能拿出自己的机房，对保密性的要求比较高，所以智谱就把GLM这个模型搭进了客户的服务器里面，主要是卖使用权或者说长期授权。像中国人寿，南方电网，浪潮通信这些企业，都有在部署使用。

那这个业务有哪些优点呢，它的客单价比较高，从百万到千万不等。模型一旦嵌进去之后基本上就不会换了，因为迁移的成本比较高。而且这个业务的毛利也比较好，它是卖通用能力，不需要每个项目都重新适配，是一种标品。

2. Token付费，这是一个增长点

当客户在调用API时，就按token收费，这是增长最快的业务。智谱的API累计注册用户已经达到了400多万，在国内十大互联网公司里有九家在用。这个业务的边际成本比较低，而且它自动化跑，不用人管。

但这个业务的坏处是它价格战打的太凶了，所以在2025年上半年之前，它的毛利率是负的。后来智谱在2026年2月份的时候就把API给涨价了，结果发现这个API的调用不但没有下降，还翻了四倍，这说明了一个问题，就是当你模型比较好的时候，客户其实不会跟你纠结价格的。

3. 应用付费订阅

GLM Coding Plan是卖给全球开发者和中小企业的一个订阅产品。在它上线两个月后，就有了15万的付费用户，总计有184个国家在使用。而且这个业务的收入是可预测的，续费还稳定。这里还有一个隐性的收益，就是当开发者用GLM写代码的时候，他每天产生的数据会直接喂给这个模型，智谱的编码能力就是在这个过程中提升。

智谱的C端还有智谱清言和桌面Agent工具AutoClaw，虽然目前这个工具的收入占比不到10%，但是从长远来看，这是在练模型、养习惯、是收集反馈的入口。

4. 开发者生态圈，打造护城河

智谱在大模型开源的路上一直走得很前列，从2022年开源GLM-130B开始，到后面的GLM-4.5、4.7一路到GLM-5.2，它的每个主力模型都基本开源了。

为什么要开源？不会造成竞争力下降吗？但这笔账是这样算的：先给开发者免费使用，等到开发者需要更高性能或者商业服务做支撑的时候，那开发者就得付费买API。越多的人在智谱的生态里面写代码、做工具、微调数据，那他们以后切换模型的成本就越高，而且开源的社区里面每天都会有各种使用反馈，这些是模型迭代最优质的数据来源。

四、智谱盈利了吗？

答案告诉你，还没盈利。

在2025年的时候，智谱全年的收入大概七亿多，但是研发和算力消耗了他们大量的资金，经过调整之后，他们总体的盈利状态还是亏损的。

主要还是要看后续收入能不能稳定的增长，看token的成本能不能持续的下降。从智谱今年2月份涨价token之后，他们的调用量不降反升其实也能验证的一个事情，高质量的模型供给，其实还没有过剩。头部的大模型厂商还是有定价权的。

总结

大模型拼到今天，核心还是要想明白三个问题。

1. 谁在付钱？

企业愿意为安全买单，这笔账是明白的。可是普通用户和中小企业呢？模型再强，但厉害到一定程度之后，多出来的那点能力用户还能感觉到吗？如果感觉不到，那他凭什么掏更多的钱呢。想明白这个问题才能想明白行业方向。

2. 壁垒在哪里？

开源的模型把价格都打穿了，你的模型别人也能跑，那你的护城河是什么？生态黏性、数据飞轮、迁移成本，每个大模型的厂商都有自己的优势，你凭什么在这种竞争中脱颖而出。

3. 成本能不能降下来

推理、算力、芯片、调度全链路，这些如果没有成本优势的话，商业化就没有优势，这不单单是一个优化模型就能解决的事情，这是一场持续的输出战。

总之大模型公司都在押一件事情，他们认为AI的需求量还会变大，算力成本在规模化之后也降低。

未来，AI智能的体量有可能比互联网还要大，但它也有可能只是一朵昂贵的烟花。

现在还远没到终局，只有下一局在等着厂商们。

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