北京
智谱称算力规模初具雏形，将支撑业务高速增长与更大规模模型的持续研发。
9月16日，国内大模型巨头智谱（2513.HK）面向投资者举行电话沟通会，据管理层在电话会议中披露，有信心将公司年末ARR（Annual Recurring Revenue，年度经常性收入）指引由24亿美元上调至30亿美元，“事实上，截至当前公司全业务口径ARR已经达到18亿美元。”
智谱此前宣布完成约50亿美元融资，配售价为每股714港元，较公告前收盘价折让约9.96%。
截至16日港股收盘，智谱涨5.88%，报收720港元。
算力瓶颈逐步缓解
管理层表示，今年2月GLM-5发布后，智谱的模型调用需求量一周内暴增10倍，算力储备随即消耗殆尽，公司不得不停售主力产品Coding Plan。
此后智谱通过两条路径应对算力缺口：一方面加大算力采购补齐供给，另一方面通过All-in-infra架构优化与收购中科加禾，提升算力使用效率。
受内存、算力市场高价等因素限制，公司始终处于算力短缺状态，收入增长严重受限。数据显示，上述优化策略推动算力使用效率提升 2-3倍，收入随之同步增长，但始终难以实现爆发式突破。
7月完成40亿美元再融资后，智谱启动大规模算力布局，停售半年的Coding Plan同步全面开放，开放后销量增长超15倍，直接印证算力短缺对业务的约束强度。但扩容节奏仍赶不上需求增长：一方面更大尺寸模型的训练占用了部分先进算力；另一方面GLM-5.3、GLM-5.3 Flash系列模型发布后，调用量再次实现数倍增长，早期推理算法的极致优化已将算力使用率压榨至天花板，进一步增长只能依靠扩大算力规模，这与过去两年Anthropic的崛起路径高度一致。
据披露，中报发布后仅两周，智谱Coding用户新增就超过100万。本次50亿美元融资落地后，公司算力规模初具雏形，可同时支撑业务高速增长与更大规模模型的持续研发。
对于大模型行业，推理规模达到量级后才能覆盖训练成本，是行业共识。按行业测算口径，300亿元算力投入对应约10万P算力，若按40%预留训练研发、60%用于业务推理的比例分配，依托GLM-5.3的推理性价比，理论推理毛利最高可达80%。以此计算，60%推理算力满负荷运行下，年收益最高可达400亿元，不仅可覆盖全部算力投入，还能承担模型训练研发费用。
若算力投入仅100亿元，40%的训练研发预留将难以保障，推理回报也无法达到预期，既覆盖不了业务推理需求，也支撑不了持续研发。这也意味着，大模型赛道的算力投入仍需遵循Scaling定律，规模效应是盈利的核心前提。
年末ARR指引上调至30亿美元
算力之外，智谱的商业化渠道也迎来关键突破。近期，公司与多家国内外头部云服务提供商签署收入分成协议，相关收入将于10月开始确认。
根据合作内容，智谱将GLM系列开源模型以托管API形式在海外云服务平台上线，双方按约定比例分享收入。该模式下，智谱可依托合作伙伴的推理基础设施与销售渠道，降低自身算力压力，同时快速推进全球业务扩张，实现模型能力与全球需求的直接对接，落地端到端 MaaS 服务。
受该业务增量推动，智谱将年末ARR指引由24亿美元上调至30亿美元。截至目前，公司全业务口径ARR已达到18亿美元。
继Coding之后，Co-work正在成为智谱又一规模化收入场景，且进展快于预期。
自GLM-5.3发布以来1个月内，智谱Co-work领域订单金额已突破10亿元，模型应用从验证阶段进入生产级部署阶段，开始产生规模化收入。
其中网络安全是率先落地的战略垂直场景。目前已有100家安全企业将 GLM 模型接入自身产品与业务流程，覆盖国内主要安全厂商、互联网大厂、研究机构及金融机构。据Gartner 2026年第二季度预测，2026年全球信息安全终端用户支出约2489亿美元，同比增长12.7%，预计2030年将达到3726亿美元。
智谱方面向澎湃新闻记者表示，不同于Coding作为AI在专业领域首个规模化收入场景，Co-work直接切入成熟且持续增长的行业预算池，在金融、法律、工业制造、生命科学等领域具备广泛应用前景，是大模型未来发展的核心方向之一。
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