别怀疑，2026就是国模“智谱年”！

25年如果是国模的DeepSeek年，26年称为“智谱年”并不过分。2026年，从开年“中国Anthropic”的稀缺国模叙事下的疯狂拉涨，再到7月中旬Kimi K3发布后智力超越下的快速回落，26年的智谱过得跌宕起伏。

智谱担得起国模“智谱年”的称号吗？27年是江山易主，还是智谱继续霸榜？站在2026年下半年，我们来看2026年上半年的答卷，所透露出的信号：

一、收入端： 8月底开放平台+API业务ARR 16亿美金，这一个就够了！

1）8月底ARR 16亿美金，惊艳！

或许是700亿美金估值下，公司知道只说上半年业绩已不够惊艳。当期业绩之外，公司通过媒体单独推送，截止到8月底，公司开放平台+API业务ARR已经窜到了16亿美金！

公司对外宣布的数：3月底的时候，ARR是2.5亿美金，7月初时候是10亿美金，8月底现在拉到了16亿美金。即使考虑到8月中旬公司发布了GLM-5.3、8月底发布了GLM 5.3-Flash。

不同于MiniMax按周年化，公司的8月底16亿美金，明确表示是按月年化，即使海豚君对26年后四个月做了保守月环增估算，年底对应的ARR可能也要站上35亿美金。

这个数是远超大约20亿+的市场一致预期的。

2）上半年收入一般，但结构很香

国内的几个独立模型商中，智谱属于纯“国产大模型”，人才背靠高校、客户都大约是政府与国企等to B的大客户。

本地部署重、交付重，市场一直担心的是本地部署类项目续约的持续性。即使Coding大爆发，智谱吃尽红利，市场还是担心项目交付会影响它的项目制属性。

实际智谱上半年结构转型相当漂亮：总收入9.5亿人民币，在ARR 3月和7月初10亿美金已发布的情况下，市场对上半年收入预期已经拉到了11亿人民币，表现平平。

但好在预期差只是在本地部署的项目制类收入上：

a. 本地部署收入：上半年收入直接收缩到了1.3亿元，同比几乎负增长，比市场预期的4亿美金少了太多。也就是说，当下大企业对单纯部署一个大模型，后面怎么与业务融合不清楚的情况下，或许已是“伪需求”。

b. 云端收入：开放平台+API接口（项目制中的算力消耗收入部分应该也是计入云端上收入的）直接拉到了8.3亿人民币，收入占比拉到了86%以上。

抓住Coding一个场景的爆发，这直接就把公司商业模型叙事“卖模型 →卖调用 → 卖订阅 → 卖端到端任务”四个商业台阶中，跃进到卖订阅的现实。

二、智谱：10亿美金是扭亏门槛吗？

DeepSeek梁文锋也提出来过模型的经济账，当模型收入达标10亿美金，50%的毛利率（创收伴生的推理成本吃掉一半收入），剩下5亿美金，基本就可以覆盖模型训练、模型研发人员支出+运营支出了。

通过智谱此次财报，我们来双向验证一下，智谱上半年：

1. 毛利率：智谱算力不够？价格战还是很猛

首先，一季度Tokens涨价并未带来毛利率的改善非常有限：上半年占比86%的API和开放平台业务，毛利率仅仅从25年下半年的22%，提升到了不足25%；本地部署业务的毛利率也直接掉到了到了38%。

这导致整体毛利率仅仅26.4%，即使智谱算力供给不足，它并没有像Antropic一样获得较高的毛利率溢价，国内的Token价格战仍很惨烈。

再加上公司8月底有推出了价格屠夫版的GLM-5.3 Flash版本，海豚君还是非常担心下半年的毛利率趋势，只能看推理降本 vs API售价的对冲趋势。

2. 支出端：研发投入只能节节升

a. 营销支出1.8亿；同比收缩15%

b. 行政开支1亿；行政同比收缩了44%

c. 研发支出 21亿人民币；营销、行政可以省，但省出来的全给研发。研发药不能停，没有最高，只有更高。

合计上半年开支24亿；简单年化是48亿，大约对应6.8亿美金。很显然，可能是因为智谱多模态训练+追求极致智力，训练投入成本更高，只留5亿美金覆盖内部成本是不够的。

两个数一对比就很明显了：

智谱推理创收的成本太高，而支出端投入又相对更大，按照业务做大、推理降本后大约40%的毛利率估算的话，智谱也需要年收入做到17-20亿美金的时候）（120-140亿人民币收入），才有希望扭亏，智谱扭亏的明显高于DeepSeek。

而这一组数的结果是，公司创收9.5亿，亏掉22亿（收入-毛利-三费），亏损率227%。

这样收支结构，意味着看短期亏损其实已经没有意义。真正有意义的是，看公司的ARR什么实际超过20亿美金，在8月份ARR已经达到16亿美金的情况下，即使ARR到实际年收入有时间差，那也只是时间问题，而不是是否能扭亏的问题了。

三、“中国Anthropic”：痛并快乐着？

从不被看好的“项目制”模型，到“中国Anthropic”，智谱今年上半年的答卷与16亿美金的ARR的背后，一边是国产斜率最高的ARR增速，而另一方面则是模型强势走入生产验证环节时候的算力焦虑。

相比于MiniMax还在证明自己的模型能力，智谱在极致智力的之外，已经开始打出买买买的生态补位，目的一方面是榨干算力硬件的价值，降低推理成本，同时保证需求爆发时，有足够的算力来支撑需求：

a. 7月宣布购买中科加禾：这家强在虚拟指令集和SigInfer推理引擎，能解决异构算力（多个杂牌算力卡构成的算力集群）下的调度与资源管理问题，包括KV Cache的高效管理；

b. 生态位投资——基流科技、无问芯穹、硅基流动。

其中基流科技可以简单理解为帮人建算力集群；

无问芯穹核心是“M种模型”与“N种芯片”间的中间层，与中科加禾定位有一定重叠。

硅基流动是托管模型的，对于没服务器、不想折腾私有部署的人，硅基流动对上租云服务，把模型部署到这些云服务上，客户注册账户，获得密钥，可以立刻按量付费。

c. 自建算力：多家媒体传智谱要建1GW的算力中心，全部用国产卡，目前已建成部分。

d. 自研芯片？目前看只是早期讨论，没有合作方，也没有时间表。

产品端上，海豚君认为智谱走得是“勇攀高峰，沿途下蛋”的策略，而这个策略，一定程度上可能是对极致性价比模型的降维打击。复盘今年智谱的产品发布：

一季度发布2月11日发布GLM-5基座模型，模型涨价83%；进入二、三季度，智谱涨价消停，甚至8还推出了价格屠夫版轻量模型，其他主要都是在提高模型能力上限。可以总结为，年初预训练奠定基础模型，年中后训练拉基模上限。

a. 基座模型：年初2月GLM 5参数上量（从355B、激活32B扩展至744B、激活40B）；以及在此基础四个月后发布GLM-5.2，强调长上下文、长任务的强化学习；

b. 后训练强化版GLM-5.3：8月中旬推出，基座不变，靠后训练拉高变成能力。

以上承担了高粘性用户群体中，用相对高的价格来做高API和Coding收入。

c. 价格战版：8月底推GLM-5.3-Flash，参数量和模型层数不止减半，但加入多模态，更接近实际使用场景。一定程度上可以说是智谱在高智GLM版本上自蒸馏出来的轻量、便宜版。

d. 年底又要拉参数：而到了26年底27年初，GLM 6.0目前传年底发布，参数3T，对比Kimi的K3，是新一代的基座模型。

从一季度合计涨价83%，到下半年Flash版本挑担价格屠夫，背后一方面是国模智能一哥上K3发布，性价比一哥上DeepSeek发布，一方面是竞争走热的体现，而另一方面，海豚君更为关注的是一边涨价，一边降价背后的产品信息：

似乎智谱用便宜+开源来获客，而公司认为获客之后，用户终究会变成高粘性用户，而进入高价闭源或原厂模型的收割区，智谱似乎有一定的产品自信度。

或者说，用GLM-5.3-Flash来获客，拉Tokens使用习惯，用满血版GLM-5.3来收获API和开放平台收入。如果是这个判断的话，海豚君后续重点关注旗舰基模的定价是否能够稳住，或持续上行。

海豚君整体观点：

从这次智谱模型的迭代其实可以看出，只要在 Scaling-Law 尚未失效，模型的智能水平仍然是最为关键的竞争力。而且上半年国模参数上万着寥寥，全靠后训练已经提高了模型的智能指数，说明Scaling-Law确实仍在。

定位国模极致智能的智谱，花一定的心力和成本来研发高智模型（aka，定位国模Anthropic），其实有一定的降维打击能力：在做出高智能的模型时候，可以自蒸馏来沿途甩出价格屠夫级别的轻量模型，又具备一定的多模态能力。

这种自我博弈型的这种打法，对MiniMax这种定位极致性价比的多模态模型，非常致命。海豚君注意到，Flash版本各方便参数不差的情况下，价格做到比MiniMax M3更低，对MiniMax的逻辑是非常严重的打击。

或者说，这个事情说明，真正的性价比是DeepSeek式定价之下，还有50-70%的毛利率，才是真正的性价比国模。

基于此，海豚君认为智谱确实在一众国模当中，确实应该享受一定的溢价。

要警惕的是，这两年趋势来看，中国模型一哥位置轮流坐庄，26年国模是智谱年，但27年还是个大问号，线性外推风险较大。

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