近日, 智谱于港交所发布公告, 其中董事会提出建议, 要向证监会申请进行配发发行A股的操作, 并且还要在科创板实现上市。
早在二零二五年四月的时候, 智谱办理了科创板辅导备案, 那个时候申报没收到监管问询意见, 智谱就改变做法先去登陆港股, 然后再筹划A股上市。
在2026年1月8日那天, 智谱经由相关程序正式挂牌于港交所了, 进而成为了所谓的“全球大模型第一股”；而在上市仅仅五个月之后, 它便重新启动了科创板IPO计划, 这一行为释放出这样一个行业信号——即科创板持续朝着优质AI硬核资产敞开准入门槛。
一、从清华实验室到全球大模型第一股
2019年存在于清华园的智谱AI, 它源自清华大学计算机系KEG知识工程实验室, 是由唐杰教授团队所孕育, 其CEO张鹏身为清华系之中有着连续创业经历的人员。
和大量依靠第三方接口的企业不一样, 智谱从创立开始, 就一直坚持全链路自己研发底层大模型架构。
2022年8月, ChatGLM - 6B正式发布, 它是国内早期开源大模型的代表产品, 此后GLM2持续迭代落地, GLM3持续迭代落地, GLM4持续迭代落地, 公司搭建起了包含基座大模型的完整产品矩阵, 搭建起了包含多模态的完整产品矩阵, 搭建起了包含代码大模型的完整产品矩阵, 搭建起了包含智能体平台的完整产品矩阵。
公司自己研究出来的 GLM 专属架构, 运用的是自回归空白填充预训练逻辑, 在中文理解以及生成的领域有着差异化优势, 是国内那些少数达成从底层训练框架、模型优化工具再到上层行业应用全栈自主去研发的 AI 企业。
在当下, 公司的商业化进程依旧处于培育的时期, 其主营业务所包含的方面有, 按照API调用收缴费用, 针对政企进行私有化的部署, 以及提供定制化的行业解决方案, 这三大板块。
二、业绩高增长与高亏损并行
智谱在2022年的营收是5740万元, 在2023年的营收是1.25亿元, 在2024年的营收是3.12亿元, 其复合增速超过了130% , 在2025年上半年营收为1.91亿元, 同比大幅增长325.39% , 2025年全年的营收是7.24亿元, 同比涨幅为131.9%。
营收增长速度十分引人注目, 不过, 存在的并且是这样的情况, 年营收规模为7.24亿呐, 这仅仅只是中小型软件企业的水准, 与估值为243.8亿元之间形成了显著且突出的错配状况。
毛利率持续下行是业务结构调整带来的阶段性结果。
来看看。2+0+2+2年到2+0+2+4年这里, 毛利率这一块儿分别是5+4+点+6%、6+4+点+6%、5+6+点+3%, 2+0+2+5年上半年的时候呢是5+0%, 到全年的时候又落到4+1%。收入这块儿又被划分成了两个大板块, 一个是高毛利情况下的私有化部署, 另一个相对而言是低毛利的云端MaaS。
在2024年的时候, 私有化收入所占的比例是84.5%这个数值, 而云端收入所占比例为15.5%；到了2025年, 私有化收入占比跌落至73.7%处, 云端收入占比则提升到了26.3%这个数值。私有化业务所拥有的毛利率是由原本的66%下降到了48.8%, 至于云端的毛利率则是从3.3%上升到了18.9%。
增速放缓的是高毛利项目型业务, 高速增长着低毛利平台业务, 业务结构的变化直接拖累了整体毛利, 本质上这是公司从项目定制型企业朝通用AI基础设施平台转型的阶段性代价。
需要留意的是, 在2022年, 净亏损为1.44亿元；于2023年, 净亏损是7.88亿元；到了2024年, 净亏损达29.58亿元。在2025年上半年, 亏损额度为23.58亿元, 而这一年全年亏损47.18亿元。经过调整后的净亏损情况是, 2024年为24.7亿元, 2025年为31.82亿元。
亏损失掉盈利而进行扩张, 其核心的根源在于有着高额的研发投入情况, 在2024年的时候, 研发所需要的费用是21.95亿元, 这个金额是全年营收的7倍还要多；到了2025年, 研发方面的开支为31.8亿元, 此金额是当年总收入的4.4倍之多, 而在上半年的时候, 研发费用是15.95亿元, 该金额已达到同期营收的8倍。
现金流的消耗呈现出逐年不断走高的态势, 月度资金的消耗, 在2022年的时候为300万元, 然而到了2024年却上升至1.95亿元, 在2025年上半年更是进一步增长到每月3.27亿元。
在2025年6月末的时候, 负债净额为61.51亿元。其中, 流动负债净额是70.89亿元。到了年末, 负债净额攀升至81.1亿元, 此时账面呈现资不抵债的状况。
不停地大额投入资金, 致使智谱在A股市场上市进行募资, 这已不单单是用于扩张的一种选择, 而是成为了维持持续开展研发工作、保证稳定营运状态的关乎生存的必需条件。
关于客户与产品运营数据方面, 到2025年9月末的时候, 为全球12000家企业客户提供服务, 为8000万台终端设备提供服务, 为4500万开发者提供服务；在2026年3月, 平台注册用户数量突破400万, 业务所覆盖的范围达到218个国家, 国内十大互联网企业当中有9家接入了GLM体系。
Token的调用量, 在2022年的时候, 日均是5亿, 到了2025年上半年, 一下子暴涨到了日均4.6万亿；那个MaaS平台的年度经常性收入ARR大概是17亿元, 在近12个月里增长了60倍, 代码订阅产品上线才2天, 用户数量就突破了10万, 上线20天的时候, 突破了40万。
客户结构处于持续优化状态, 在2023年的时候, 前五大客户的收入占比为61.5%, 到了2025年上半年, 该占比下降至40%, 在此期间, 单一最大客户的营收占比是11%, 不过从长期来看, 依然存在着一定程度的大客户依赖风险。
三、冲刺科创板的三大动因
1、港股估值波动大，A股具备估值与流动性溢价
2026年1月, 智谱在港股上市, 其发行价为116.2港元, 首日市值达到528亿港元, 5月时, 盘中最高市值突破了8800亿港元, 然而, 港股科技板块存在流通筹码稀缺的情况, 股价极易受到资金情绪的扰动, 且估值稳定性不足。
投资者对AI国产自主可控逻辑认知度更高, 反观A股科创板, 20%涨跌幅与做市商制度层层累加, 使之拥有更出色的流动性以及估值溢价。
构建A+H双上市架构, 可助力公司连通两地融资途径, 增强长期资本规划的灵活性。
2、国内AI上市政策窗口期落地
2025年, 监管持续放宽, 针对未盈利的科创企业, 放宽其上市限制, 同时也放宽同股不同权科创企业的上市限制, 在此情况之下, 科创板第五套标准精准适配大模型企业, 大模型企业具有高研发的特点, 大模型企业具有高成长的特点, 大模型企业还具有短期未盈利的行业特征。
把2025年4月顶层政策明确支持人工智能前沿企业上市融资进行叠加, 这为智谱冲刺科创板将制度障碍给扫清了。
3、行业进入洗牌期，募资储备算力弹药
目前, 大模型行业告别了那种粗放式的百模大战状态, 进而步入存量洗牌的阶段, 百度、阿里、字节借助巨头资源深入钻研自行研发, DeepSeek依靠低成本的优势迅速实现突围, MiniMax、百川智能等同行进行了密集的融资来扩大生产, 导致竞争变得更加激烈。
单是大型的单一模型进行训练, 其成本动不动就要数千万美元, 在2025年的时候, 智谱的算力采购费用高达15.53亿元, 这一费用占据了全年研发费用的70%。
处于商业化还没有完全实现落地的这种背景状况之下, 借助IPO来募集资金从而储备算力, 并且补充现金流, 这乃是保障公司技术能够持续不断进行迭代, 以及稳固自身在行业当中地位的核心支撑要素。
四、五大潜在风险
第一，技术迭代风险。
大模型技术更新的速度特别快, DeepSeek等企业依靠低成本创新达成了技术突破, 新型训练范式随时都有可能对现有的行业技术壁垒造成冲击。
第二，商业化风险。
行业应用程序编程接口价格战一直在持续, 智谱在2026年第一季度将应用程序编程接口提价83%, 其落地效果存在疑问；政府和企业项目落地周期长达12到18个月, 收入增长速度难以与巨额研发投入相匹配。
第三，监管风险。
在数据安全领域, 生成式 AI 的监管正在持续收紧, 受到了数据安全方面的影响, 在算法合规等领域, 生成式 AI 的监管也在持续收紧, 其业务开展存在政策不确定性这个问题, 并且, A股 IPO 审批周期无法确定。
第四，估值波动风险。
科创板的新股, 其定价波动幅度比较大, 若是高定价, 容易引发破发的风险, 要是低定价, 就会致使募资出现不足的情况, 而港股前期有着较高的涨幅, 这也抬高了市场估值的预期。
第五，财务可持续风险。
月均消耗资金达3.27亿元的公司, 港股募资已用超过一半, 存量资金存续面临较大压力。对此, 公司计划A股募资不超过150亿元, 要是上市进程往后推迟, 企业资金链压力会持续加重。
五、结语
智谱之举申报科创板, 此乃2026年国内资本市场极具标志性之事件, 其关联着企业自身资本化之布局, 并且也对国内AI产业融资生态以及科创板硬科技板块定位产生深刻影响。
假设上市得以成功, 那么便为市场给予了布局在头部进行自主研究的大型模型这类优质的目标对象, 然而行业商业化存在的不确定性会长时间延续；立足于产业的角度来说, 智谱在科创板实现登陆, 会够促使更众多的人工智能科创企业实现上市, 进而为国产人工智能产业不断供应资金。
带动本土关键科技资产在A股上市, 符合国内科技内循环战略要求, 科创板要智谱健全基础大模型赛道布局, 智谱也需科创板平台实现国产大模型的技术与产业价值。
在资本市场呈现科技盛宴的形势之下, 国产大型模型企业所面临的技术落地以及商业化的考验, 仍旧是路途漫长, 责任重大, 十分艰巨, 远未完成。
