爆涨40倍，智谱杀疯了

来源：技术领导力 ID：jishulingdaoli 作者：Mr.K

···编者按···

智谱的中报很猛：上半年MaaS及API收入8.25亿，同比增长约2736%；Token调用量涨了40多倍，付费日活涨603%；旗舰GLM-5.3拿下国产SOTA，Coding Plan连加三次价仍常断货，刚又完成约50亿美元新融资。

反常的是，它一边涨价一边爆量——API均价较年初提升约101%，用量却翻了几十倍。K哥给出的解释是：AI原生应用只有两类，Chatbot和Agent；当应用从"一问一答"转向能自主干活的Agent，长程任务的Token消耗成倍放大。模型越强，深度使用越多，价值越大，公式即"AGI商业价值＝智能上界×Token消耗规模"。

但亮眼数字背后是亏损：上半年亏20.72亿，研发开支是收入的2.2倍，毛利率从56%腰斩到26%，每赚100美元约35到40美元流向云厂商。

数字化的竞争逻辑被点破：Agent时代比拼的不再是参数，而是智能上界、Token规模与算力成本的"不可能三角"。

···正文···

智谱的中报出来了。上半年MaaS开放平台及API服务收入8.25亿元，同比增长约2736%。Token调用量涨了40多倍，付费日活涨了603%。

在模型研发方面，旗舰模型GLM-5.3发布之后，一度拿下国产模型的SOTA位置。Coding Plan套餐连着加价三次，还经常卖断货。

就在昨天，智谱又通过配售加可转债的方式，完成了新一轮约50亿美元的融资。“中国大模型第一股”上市后的第一份中期成绩单以及业务进展，确实可圈可点。然而，亮眼的数据背后，暗藏着危机。

涨价101%，Token疯长40倍

2026年2月到4月，智谱连续三次上调API价格，累计涨幅超过83%。海外版Coding Plan涨幅在80%到150%之间。到中报口径，API平均售价比年初提升了大约101%。

Token调用量增长数十倍的同时，前十大用户的日均调用量，涨了98倍。

这在科技行业是不常见的，一般做生意，涨价就得掉量，价格翻一倍，客户跑一半算客气。智谱倒过来了，价格翻倍，用量翻了几十倍。

为什么会这样？智谱管理层说过一句话：智能上界决定定价权，Token消耗规模决定价值体量。

写成公式就是：AGI的商业价值 = 智能上界 × Token消耗规模。

说句大白话就是，模型越强，愿意深度使用的用户就越多，Token消耗越大，公司也就越值钱。

Token暴涨40倍的背后，是AI应用形态正在发生根本性变化。从问答式的Chatbot，转向行动式的Agent。

AI原生应用只有两种：Chatbot和Agent

在K哥看来，自从2023年大模型爆火之后，真正算得上AI原生应用的，一共就两类。

一类是早期的ChatBot，海外的ChatGPT，国内的文心一言，都属于这一类。一问一答，用完关掉，Token消耗到此为止。

另一类，是2026年初以“龙虾”（OpenClaw）为代表的Agent应用。现在国内AI办公大战的这些WorkBuddy、千问办公、豆包工作，都属于Agent应用。Agent能够自己拆分任务、查资料、调用工具、检查结果，中间可能来回跑几十轮、上百轮。

当然了，这一轮AI浪潮也出现过很多号称AI原生的产品，或者过渡形态。但个人认为，真正能称之为AI原生应用的，就这两类。

而且可以肯定的是，Agent仍然不是终局，还会演化出新的AI原生应用形态。

智谱Token暴涨，跟Agent应用的爆发脱不开关系。AI应用从聊天到能干活，最大的区别除了模型智能水平提升之外，就是Token消耗量随之暴涨。

Agent处理的是长程任务。一个编程任务，模型要读代码库、写代码、跑测试、看报错、再改，每一步都在消耗Token。推理模型，输出的中间过程也全是Token。多Agent协作的耗费更大，一个主Agent调度几个子Agent，每个子Agent又有自己的上下文，Token消耗成倍增长。

这就解释了，智谱Coding Plan的调用量涨了23倍以上，前十大客户日均调用量涨了98倍。这些大客户，大都在跑Agent工作流、编程任务。

赚得多，亏得也不少

模型能力、Token用量、营收规模都大幅增长，利润表却没那么好看。

上半年，智谱亏损20.72亿元，同比收窄12.1%。但剔除股权激励、金融工具账面变化这些项目之后，经调整净亏损从17.5亿元扩大到了19.6亿元，经营亏损也扩大到21.5亿元。收入涨了四倍，实际亏得比去年还多。

那钱都花哪了？都投入到模型研发上了。上半年智谱研发开支21.3亿元，是同期收入的2.2倍，超过总毛利的8倍。也就是说，赚到的钱，还不够智谱花在新一轮投入上。

毛利率也几乎腰斩。2024年整体毛利率56.3%，2025年41%，今年上半年掉到26.4%。原因是收入结构变了，高毛利的本地化部署业务在下降，低毛利的云端API业务开始挑大梁。

智谱另一个花钱的地方，是智能基础设施。公司今年全面实施All-in-Infra战略，目前已落地1GW级国产AI算力数据中心建设。自建的同时还投资了基流科技、无问芯穹、硅基流动这些AI Infra企业。数据中心的建立、国产芯片的使用，以及模型架构的升级，使得GLM系列模型的推理成本下降了80%。

同为港股上市、六小虎之一的MiniMax，跟智谱一样，也在建自己的算力中心。DeepSeek也在乌兰察布招数据中心的人，规划1GW规模的算力。

成本不断挤压利润，这就带来一个尴尬的局面。智谱的收入和毛利都在增加，但大部分利润只是从账上过了一遍，最后还是流向了算力供应商。

巴克莱的AI行业研究也指出这一点。模型公司每获得100美元收入，其中约有35到40美元，会以推理算力费用的形式流向亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云三大云平台。

智谱刚刚融的50亿美金，就是用于下一代模型研发、算力基础设施、业务拓展。

结束语

对智谱，以及MiniMax、月之暗面、DeepSeek这些国模创业公司来说，新一轮的战斗已经打响。Agent时代的基模公司，增长飞轮已经很明显：更大的资源投入产生更强的智能，更智能的模型吸引更多Agent来调用，Agent的高质量任务数据反哺模型训练，从而产生更强的智能。

这个循环一旦转起来，领先者会越跑越快。Anthropic就是一个很好的例子，Claude系列模型、Claude Code Agent的爆发，势头甚至超过了老大哥OpenAI，奥特曼急忙调整战略，才勉强保住江湖地位。

对于基模公司来说，Agent时代比拼的不再是模型参数，而是智能上界、Token规模与算力成本。谁能够完美解决这个“不可能三角”，谁就能在这一轮竞争当中胜出，继续留在牌桌上。

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（截至26年9月）

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