--- title: "智谱不需要偶像" type: "Topics" locale: "zh-CN" url: "https://longbridge.com/zh-CN/topics/40131011.md" description: "初创公司最怕师出无名，有名头，才更容易被人认识，被人理解做的事。智谱从 2019 年成立至今，先后顶过两个名号，「最像 OpenAI 的中国公司」，以及「中国的 Anthropic」。对标的对象，分别是 AI 大模型爆发之后，整个 AI 领域走在最前面的两家公司。OpenAI 曾经是 AI 领域的带头大哥，持续定义 AI 的范式。智谱一度以 OpenAI 为偶像。但领头大哥无法保证路线的永远正确..." datetime: "2026-04-23T10:17:54.000Z" locales: - [en](https://longbridge.com/en/topics/40131011.md) - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/topics/40131011.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/topics/40131011.md) author: "[二阶变量](https://longbridge.com/zh-CN/profiles/26519161.md)" --- # 智谱不需要偶像 初创公司最怕师出无名，有名头，才更容易被人认识，被人理解做的事。 智谱从 2019 年成立至今，先后顶过两个名号，「最像 OpenAI 的中国公司」，以及「中国的 Anthropic」。 对标的对象，分别是 AI 大模型爆发之后，整个 AI 领域走在最前面的两家公司。 OpenAI 曾经是 AI 领域的带头大哥，持续定义 AI 的范式。智谱一度以 OpenAI 为偶像。 但领头大哥无法保证路线的永远正确，Anthropic 是路线更对的那个。 凭借着专攻 B 端，Anthropic 的 ARR（年度经常性收入）以每年 10 倍的速度增长，直到最近宣布，达到 300 亿美元 ARR，超越 OpenAI 。 短短一年，领头大哥变了。 也正是在这个时间节点上，CEO 张鹏在财报电话会上，肯定了 Anthropic 的增长逻辑和通过 API 变现的商业模式。 两家面向 B 端商业化的大模型公司，都尝到了增长的甜头。 从创业念头的生发，到上市，成为「全球大模型第一股」，智谱这十年间的成长，离不开偶像们的铺路。如今它还需要偶像吗？ # 1、师出有名，吃到偶像红利 进入一个新行业，最重要的是先让人认识你。 智谱的团队完成这件事，用了 3 年的时间。 智谱的标签之一是清华背景，如今智谱的核心人物唐杰、张鹏、刘德兵等人，早期都是清华大学计算机系知识工程实验室（下简称 KEG 实验室）的成员。 2017 年，在谷歌研究团队那篇引领新一代人工智能技术的论文「Attention Is All You Need」发表的同期，智谱的成员在 KEG 实验室内部组建起十人规模的团队，建立科研、产品研发、客户合作、市场推广的团队分工，探索人工智能产品的商业转化。 而他们手里的产品，是实验室 2006 年起就在做的，依托上一代人工智能技术的学术搜索与科研情报分析产品 AMiner。 AMiner 初具人工智能属性，大企业购买它，用来预测未来三到五年的技术爆发点。 AMiner 的商业化很顺利，拥有了谷歌、IBM 等外国大客户，这个积累了十余年的技术成果，最多的一年，给实验室带来两千万的科研经费。 从 KEG 实验室独立出来后的一段时间，智谱团队仍然围绕 AMiner 实践 B 端商业化。服务客户既包括国内外的科研机构、科技公司等企业客户，也包括中国科技部、中国工程院等政府机构客户。 **在大模型时代还没到来之前，智谱就同时有 to B 和 to G 的基因。** AMiner 是智谱早期商业化的核心支柱。AMiner 带来的稳定收入，和其背后的人工智能技术带来的投资，让智谱有资本在 2020 年 OpenAI 发布 GPT-3 后，迅速将资金和人力转向大模型研发。 2018 年，国家出台关于科研院所在职人员利用已有科技成果转化的意见，智谱的核心成员抓住这个窗口，经历一年多跟校方的磋商，2019 年 6 月，正式注册成立公司，团队也从 KEG 实验室转出，开始独立运转。 出道之后，智谱的下一个问题是让外界认识自己，但当时「大模型」这个词还没有成为的行业共识，新一代人工智能技术还未爆发，OpenAI 这个偶像也未进入大众视野。 智谱从实验室走出来的同时期，恰逢它的偶像，同样以 AGI 为信仰的 OpenAI，拿到来自微软的 10 亿美元投资。 这笔融资让 OpenAI 从非营利性的实验室转为封顶盈利组织，也为 OpenAI 日后堆出千亿参数规模的大模型、撞开「智能涌现」的门提供资金。 2019 年智谱在刚成立前后，拿到第一笔 4000 万元的天使轮投资，来自中科创星。但这笔钱到手并非一帆风顺，由于当时**没有清晰的商业前景，也没有广泛行业共识**，中科创星内部一度因为「AI 应用场景不明确」对这笔投资持反对意见。 智谱成立一周年之际， GPT-3 来了。 OpenAI 把 GPT-3 的参数堆到千亿级别后偶然发现，模型出现了「智能涌现 」现象，**突然获得一些从未被明确训练过的能力**，比如逻辑推理、类比、少样本学习（只给几个例子就能举一反三），甚至写代码、做数学题。 GPT-3 模型大力出奇迹，堆量带来质变，捅破了此前小模型的智能天花板，给 AI 行业带来震动。 受 OpenAI 团队对技术的坚定信仰、坚定投入的感召，同年，智谱创始团队几经讨论，将研发重点从此前的数据挖掘转向语言大模型。 2021 年，智谱跟随 OpenAI 步伐，循着预训练大模型的路线，训练出百亿参数规模的 GLM-10B 模型。随后开始寻求融资、购买算力训练千亿大模型。 同年 9 月，智谱完成 A 轮超 1 亿元融资，由达晨财智领投，华控基金、将门创投等十余家机构联合投资，拿到储备弹药，得以向千亿规模大模型冲击。 2021 年 12 月到 2022 年 8 月，智谱用近 9 个月的时间，算力成本加人工成本总计一千万元人民币的成本，训练出比肩 GPT-3 的千亿参数大模型 GLM-130B。 得益于之前的技术积累，智谱成为中国国内最早的千亿规模大模型之一。不同于 OpenAI 的闭源路线，智谱的首个千亿参数大模型就做到了开源。 智谱押注千亿大模型的同时，OpenAI 继续定义大语言模型，推出生成式 AI 产品 ChatGPT。这一次 AI 的影响力从业内扩展至全世界，所有人都感受到 AI 的技术革命。 **在大模型认知空白的年代，一家公司仅凭技术实力无法被理解，它需要一个更大的故事框架来为自己背书。** **OpenAI 就是那个更大的框架。**对标 OpenAI，能够给投资人、媒体建立认知的参照物，快速被认识。 智谱跟紧 OpenAI 这个行业带头大哥步伐，ChatGPT 出来后，智谱仅用两个月就开发了对标产品 ChatGLM，一个月后开源了 6B 版本，在开源社区爆火。 在 2023 年到 2024 年这段时间，智谱几乎成了 OpenAI 的跟随者，全方位模仿偶像，对标 OpenAI 的全模型产品线。 就像创始人唐杰说的，**「把 OpenAI 做的所有事都做了个遍。」** 行业发展初期，想要往前走，跟着领头人的步伐大致不会出错。智谱在技术信仰上保持和 OpenAI 同样的坚定，在产品发布上紧跟 OpenAI 的步伐，在资本叙事里，智谱也成为了「中国的 OpenAI」。 投资人不需要从零理解智谱在做的大模型是干什么的，不需要考虑智谱的估值和投资是过高还是低了，商业模式的前景如何，**OpenAI 为智谱开拓了足够的想象空间。** ChatGPT 爆火之前，智谱只完成了三轮共计 2 亿多融资，估值约 28 亿，少数希望押注人工智能的资本辗转找上门。从对标 OpenAI 开始的两年后，智谱的估值上升到 260 亿元，头部机构和互联网大厂争相下注。 这一阶段，智谱完成了最重要的一步：让行业看见自己，也顶着偶像的名头，打开了融资与市场的局面。 # 2、战略误判，短暂迷失 今年一月份智谱上市时，创始人兼首席科学家唐杰发布内部信，信中对 2023 年到 2024 年的发展做了复盘： 「**我们那时候可能也有失误，有技术的也有商业的。**现在复盘，可能原因是我们自己在追逐 AGI 的路上有迷失的时候，会被眼前的短期收益、短期热闹所迷惑。」 那段时期，是整个行业爆发、无数创业者投身其中的时期，也是智谱全面对标 OpenAI 的时期。 失误和迷失，指的是智谱全面跟随偶像的过程中，在商业路线上走错了方向。 作为同样是从实验室走出、都对 AGI 有着坚定技术信仰的团队，智谱在技术上坚定跟随，在商业落地上，也跟随 OpenAI 推出很多对标产品。 OpenAI 依靠 C 端商业模式获得的短期收益迷惑住了智谱，让智谱产生了战略误判，投注很多资源在 C 端产品上： 对标 ChatGPT 的产品智谱清言，随后又相继对标 OpenAI 的产品发布节奏，推出智能体平台 GLMs，文生视频应用智谱清影，文生图 CogView3。 但这些尝试都没能在国内市场溅起水花，智谱没有 OpenAI 的先发优势，也没有字节腾讯等大厂的生态流量加持，C 端产品从未挤进国内第一梯队。 关于智谱商业化战略的误判，总是事后才看得更清楚。 智谱财报中提及，沙利文报告给出了整个中国大语言模型市场的结构： 2024 年中国大语言模型市场规模 53 亿元，其中机构客户贡献 47 亿元，个人客户贡献 6 亿元。 **在中国市场，整个 C 端的收入本就极小，跟着 OpenAI 走 C 端商业化，是显而易见的战略误判。** 智谱跟着 OpenAI 学了两年，收入结构上 C 端没能贡献和投入资源对等的收入。服务于政企客户的本地化部署始终占大头。 2024 年，智谱的收入结构里，84.5% 来自政企本地化部署，云端部署（含企业 API 和个人订阅）合计只有 15.5%。 与此同时，智谱内部一度陷入各自为战、重复造轮子的资源内耗： 面向 B 端的「清流」与面向 G 端的「AICO」。核心逻辑高度雷同，客户群群体几乎重合，造成研发重复投入，销售内部竞争。 产品摊开了，重心却散了。 智谱从学习偶像中带来一定的好处，但也因为盲目对标其商业产品，导致在 AI 大模型的商业化上产生战略误判，吃到了苦头。 智谱上市时的招股书和后来的财报里，都不断强调一个词，「定力」，充满了学者腔调的自省意味。这个词的反复出现，本身就是一种承认：过去几年，定力是缺失的。 转折在上市的前一年发生。 2025 年智谱为冲击 IPO 做准备，为此进行了组织调整，裁员精简人效比，收缩战略方向，不再盲目跟随 OpenAI，将资源集中回基座模型研究。 智谱开始在 AI Coding 方向和 Agent 方向研究，这两个方向都更偏向 B 端，更服务于生产力，相比智谱原本的大模型本地化部署业务，也更容易形成规模效益，商业潜力更大。 而给智谱带来明朗形势的，是 AI Coding 产品。智谱最早将 Coding 能力单独做出产品线，后来开始将代码能力集成到 GLM 基座模型里。 2025 年 7 月，智谱发布原生融合 Coding 能力的 GLM-4.5，官方将其定义为「融合了推理、编码、智能体能力的开源模型」。 9 月，智谱上线了面向开发者的 Coding 付费订阅套餐。 2025 年的战略调整，体现在全年的营收上， 2025 年智谱营收相较 2024 年营收增长一倍多，成为国内收入最高的大模型公司。 商业模式向 MaaS 转型，本地化部署的收入占比也继续下降到 73.7%。 等到 2026 年，这种转型叙事进一步放大，智谱拿出很多数据说话： 市场的需求激增让智谱将 API 价格上调，调用量不降反升；**MaaS 平台释放出增长潜力， ARR 达到 17 亿**；智谱在海外触达 218 个国家，智谱平台注册企业及用户突破 **400 万。** 数字背后指向同一个事实：那段迷失的时期，已经过去了。 # 3、旧偶像失灵，新偶像崛起 智谱一度是国内最像 OpenAI 的公司，连 CEO 张鹏在接受采访时，也认为彼此的气质相近。 至少直到智谱上市前，媒体的各种公开报道中，还将其誉为「中国的 OpenAI」。 在 2025 年智谱向内开刀、进行组织调整的同时期，OpenAI 也经历着这种收缩，2025 年解散了负责 AI 安全的使命对齐团队，2026 年关停了光烧钱不赚钱的应用 Sora。 这些动作的背后，是 OpenAI 逐渐陷入了内外部同时发生的危机，内部人事变动，财务亏损严重，外部的 C 端商业化跟不上烧钱速度，竞争对手步步紧逼，蚕食市场份额。 最关键的是，OpenAI 在 AI Coding 这个 B 端高价值赛道，始终打不过拥有 Claude Code 的 Anthropic。 危机最终造成的结果是，OpenAI 这个曾经的行业大哥、智谱的旧偶像，正在失灵。 当年智谱追随 OpenAI 时，这家公司定义了整个行业的范式，如今这个参照系，已经开始松动——其竞争对手 Anthropic，正凭借核心增长引擎 Claude Code，在 ARR 上超越 OpenAI。 今年 4 月初，Anthropic 宣布其年度经常性收入已经达到 300 亿美元，超越 OpenAI 此前公布的 280 亿美元 ARR。 同期，智谱开始将对标对象转为了 Anthropic，无论是模型性能，还是定价锚点，都将其旗舰模型作为直接比较对象。 旧偶像悄然退场，新的参照系已经就位。 Anthropic 的诞生，是 OpenAI 内部团队一场价值观分裂的直接产物。 创始人 Dario Amodei 因 AI 安全优先级之争出走 OpenAI 后，选择了另一条路：不做消费端烧量，专注基座模型 +API 服务，以开发者和企业为核心客户。 2025 年 5 月，Anthropic 发布 Claude Code，直接在开发者终端操作、无缝集成现有工作流，成为驱动企业端收入暴增的引擎。 增长数据印证了这条路的正确性。Anthropic 的 ARR 每年近 10 倍的增速。估值同步从 2023 年的 41 亿美元飙至 26 年 2 月的 3800 亿美元。 其 80% 的收入来自企业端，拥有逾千家年付费超百万美元的客户，包括金融、医疗、法律、咨询、软件、生命科学等高价值、专业性强的垂直行业。 而 Anthropic 的用户规模依旧被 OpenAI 甩在身后。 截至 2026 年 3 月，ChatGPT 月活用户已达**9.61 亿**，Claude 的月活则是约 2350 万，不到前者的零头。 但靠着 B 端的高价值用户深度调用大模型，Anthropic 平均每个月活用户贡献的商业价值，是 OpenAI 的近 50 倍。 行业领头羊的变迁，背后是**衡量大模型商业价值的坐标系，已经从用户规模，迁移到了调用深度、企业渗透率和单客收入贡献。** 在 2025 年转向期间，智谱也尝试在这个方向上发力。 智谱自 2025 年起就将研发重心集中在 Coding、Agent 等基模能力上，围绕基座模型走**「MaaS（Model as a Service）+ 私有化部署」**的双轨路线，同时服务政企客户、开发者。 智谱上市了，身处的坐标系也迁移了，从理想主义者，变成一个踏实做商业化的务实派。 坐标换了，但是智谱做 B 端的底色，一直没变。 # 4、偶像只需仰望，不用强求成为 商业有时候也是在讲故事。 OpenAI 一路领先的时候，讲关于科学家愿景、企业使命的故事，以「实现 AGI、造福人类」的故事，为自身施加崇高感的光环。 Anthropic 讲的是另一套故事，没有侧重于如何实现造福人类的宏旨，而在于对 AI 价值观偏离人类、技术失控导致侵害人类的隐忧。 Anthropic 的故事重心在「AI 安全」。 这几年 AI 的发展中，人们没有看到 OpenAI 所描绘的「造福」的遥远目标，没有切身感受到「福祉」，反而看到政府、军方将 AI 用于战争、用于监控民众，感受到自身工作以及依附其上的价值被 AI 替代的焦虑。 两家 AI 大模型领域的头部公司讲述的故事各有侧重，但真正愿意让人买单的，显然是后者。 在舆论上，OpenAI  因为和政府合作，受到舆论抵制；在商业上，OpenAI 所提供的 C 端路线也没能敌过 Anthropic 的 B 端路线。 而智谱能提供一个什么样的故事呢？ 在技术追赶期，智谱提供了科学家团队探索 AGI 的故事，故事框架和 OpenAI 高度相似。但技术的追赶始终被甩在身后，C 端路线也未能达到 OpenAI 水平。 在商业化过程中，智谱形成了「以 AI 赋能千行百业」的故事，不同于 OpenAI 一开始在商业上的扭捏，智谱延续从前的 To B 基因，瞄准政企客户，做大模型本地化部署 +API 调用的 MaaS 模式。 这个路线和 Anthropic 一脉相承，都笃信大模型的商业价值不在用户数量，而在模型调用的深度。 财报里，智谱把这套逻辑提炼成了一个公式： **AGI 商业价值 = 智能上界 × Token 消耗规模。** 这是智谱自己的 token 经济学——模型越聪明，每一次调用就越值钱；调用量越大，商业价值的乘数效应就越强。这套逻辑不依赖用户规模，而是依赖模型被真正嵌入生产流程之后的持续应用。 进入 2026 年一季度，智谱将 API 价格整体上调 83%，调用量不降反升，甚至出现 token 瞬间售罄的阶段性限流。 涨价之后需求不减，意味着模型已经在成为企业运营流程里的刚需。这正是 Anthropic 跑通的那条路： 当模型能力足够强，企业不会因为价格贵而停止调用，反而继续保持付费意愿。 智谱试着在提出自己的 token 经济学，提出各种公式，试着掌握定价权，但智谱始终是一家中国企业，过去、现在以及未来一段时间内，它的故事要放在中国本土语境下去讲。 智谱所面临的局限，让它很难形成类似于 Anthropic 的令人信服的增长飞轮叙事。 B 端方面，智谱面对的是一套截然不同的市场逻辑。 头部企业的结构，决定了智谱最重要的客户群体是谁，以及这些客户愿意以什么方式合作。中国营收前十的企业中，9 家是国企；市值前十中，7 家是国企。 这些客户出于数据安全、合规等要求，合作方式更倾向于数据不出本地，将模型私有化部署。 智谱虽然早在 2021-2022 年率先提出 MaaS 概念，但在实践过程中，走的仍是项目制交付、本地化部署的路线。 这与上一代 AI 公司（商汤、旷视等）如出一辙：重定制、重交付、投入大、利润低，难以规模化。 本地化部署是吃力不讨好的「项目制」交付，难以形成规模化，每个客户都需要大量定制化人力投入。回款周期长，客户粘性也很低。 智谱招股书显示，2022 年至 2025 年上半年的前五大客户名单完全不重合。 本地部署的局限让毛利率始终有个天花板。而 Anthropic 的云部署模式则边际成本低，可以随着规模扩大，调用人数增多，不断提升利润空间。 Anthropic 同样是既有和企业的合作，也有和政府的合作，但它都是采用云端部署的方式交付模型使用。 在面对美国政府这样数据安全需求的客户，它的对策是在云端隔离出一块服务器保存数据。 智谱和 Anthropic 即便都在做 B 端、都在做企业服务，营收结构却走向了两个方向： Anthropic 约 80% 的收入来自云端 API 调用，而智谱直到 2025 年，本地化部署仍占总营收的 73.7%。 路线相似，但地基不同，走出来的形状自然也不一样。 智谱自身也知道业务结构依赖本地部署的弊端，尝试增加云端调用 API 收入。 Anthropic 的陡峭增长曲线，一定程度上是由旗下产品 Claude Code 拉动的。智谱在 2025 年，也将 Coding 作为突破口。 2025 年 9 月，智谱上线了面向开发者的 GLM Coding Plan 付费订阅套餐，上线即售罄。 截至财报披露时，付费开发者规模突破 24.2 万，Token 调用量 6 个月涨了 15 倍。这是智谱从「卖项目」转向「卖订阅」的关键一步。 本地化部署占比虽然逐年下降，未来仍然是占重要比例的业务。 CEO 张鹏在近期表示，这两块业务会在的未来营收占比，呈现五五开。 这些之外，智谱也有属于自己的新的叙事： AI 出海，国家级主权 AI 建设。马来西亚国家级 MaaS 平台基于 Z.ai 开源模型构建，GLM 成为马来的国民级模型。 智谱过去服务政企客户的交付能力，在主权 AI 建设场景里找到了新的用武之地。未来这部分业务足够有想象力，同样能带来很大增长潜力。 过去智谱要回答的问题是，能成为中国的 OpenAI 吗？回到故事最开始的地方，智谱 2019 年从高校走出来时，还没有大模型热潮，没有现在流行的一切，他们只是怀揣着「探索 AGI 技术」的本愿。 围绕这个本愿，以及人工智能的发展离不开产业化的共识，他们投身产业，直到现在上市，拥有了「全球大模型第一股」的 tittle，「本地化部署 + 云端 MaaS+ 主权出海」的业务构成，让智谱既有别于国内的大模型玩家，也有别于国外的初创巨头。 智谱没有 OpenAI 一开始就踩中技术爆发点的命，也没有 Anthropic 踩中商业爆发点的命。它成为不了、也不需要成为任何一个偶像——因为它所处在的是独特的市场坐标里。 偶像是用来仰望的。 仰望 OpenAI，让智谱出圈。仰望 Anthropic，让智谱找到方向。 但接下来，智谱真正需要回答的问题，已经不是「像谁」，而是这家公司能成为什么。 ### 相关股票 - [02513.HK](https://longbridge.com/zh-CN/quote/02513.HK.md) - [IBM.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/IBM.US.md) - [OpenAI.NA](https://longbridge.com/zh-CN/quote/OpenAI.NA.md) - [DXYZ.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/DXYZ.US.md) - [GOOG.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/GOOG.US.md) - [GGLS.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/GGLS.US.md) - [GGLL.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/GGLL.US.md) - [GOOGL.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/GOOGL.US.md)