--- title: "智譜不需要偶像" type: "Topics" locale: "zh-HK" url: "https://longbridge.com/zh-HK/topics/40131011.md" description: "初創公司最怕師出無名，有名頭，才更容易被人認識，被人理解做的事。智譜從 2019 年成立至今，先後頂過兩個名號，「最像 OpenAI 的中國公司」，以及「中國的 Anthropic」。對標的對象，分別是 AI 大模型爆發之後，整個 AI 領域走在最前面的兩家公司。OpenAI 曾經是 AI 領域的帶頭大哥，持續定義 AI 的範式。智譜一度以 OpenAI 為偶像。但領頭大哥無法保證路線的永遠正確..." 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-HK/profiles/26519161.md)" --- # 智譜不需要偶像 初創公司最怕師出無名，有名頭，才更容易被人認識，被人理解做的事。 智譜從 2019 年成立至今，先後頂過兩個名號，「最像 OpenAI 的中國公司」，以及「中國的 Anthropic」。 對標的對象，分別是 AI 大模型爆發之後，整個 AI 領域走在最前面的兩家公司。 OpenAI 曾經是 AI 領域的帶頭大哥，持續定義 AI 的範式。智譜一度以 OpenAI 為偶像。 但領頭大哥無法保證路線的永遠正確，Anthropic 是路線更對的那個。 憑藉着專攻 B 端，Anthropic 的 ARR（年度經常性收入）以每年 10 倍的速度增長，直到最近宣佈，達到 300 億美元 ARR，超越 OpenAI 。 短短一年，領頭大哥變了。 也正是在這個時間節點上，CEO 張鵬在財報電話會上，肯定了 Anthropic 的增長邏輯和通過 API 變現的商業模式。 兩家面向 B 端商業化的大模型公司，都嚐到了增長的甜頭。 從創業念頭的生髮，到上市，成為「全球大模型第一股」，智譜這十年間的成長，離不開偶像們的鋪路。如今它還需要偶像嗎？ # 1、師出有名，吃到偶像紅利 進入一個新行業，最重要的是先讓人認識你。 智譜的團隊完成這件事，用了 3 年的時間。 智譜的標籤之一是清華背景，如今智譜的核心人物唐傑、張鵬、劉德兵等人，早期都是清華大學計算機系知識工程實驗室（下簡稱 KEG 實驗室）的成員。 2017 年，在谷歌研究團隊那篇引領新一代人工智能技術的論文「Attention Is All You Need」發表的同期，智譜的成員在 KEG 實驗室內部組建起十人規模的團隊，建立科研、產品研發、客户合作、市場推廣的團隊分工，探索人工智能產品的商業轉化。 而他們手裏的產品，是實驗室 2006 年起就在做的，依託上一代人工智能技術的學術搜索與科研情報分析產品 AMiner。 AMiner 初具人工智能屬性，大企業購買它，用來預測未來三到五年的技術爆發點。 AMiner 的商業化很順利，擁有了谷歌、IBM 等外國大客户，這個積累了十餘年的技術成果，最多的一年，給實驗室帶來兩千萬的科研經費。 從 KEG 實驗室獨立出來後的一段時間，智譜團隊仍然圍繞 AMiner 實踐 B 端商業化。服務客户既包括國內外的科研機構、科技公司等企業客户，也包括中國科技部、中國工程院等政府機構客户。 **在大模型時代還沒到來之前，智譜就同時有 to B 和 to G 的基因。** AMiner 是智譜早期商業化的核心支柱。AMiner 帶來的穩定收入，和其背後的人工智能技術帶來的投資，讓智譜有資本在 2020 年 OpenAI 發佈 GPT-3 後，迅速將資金和人力轉向大模型研發。 2018 年，國家出台關於科研院所在職人員利用已有科技成果轉化的意見，智譜的核心成員抓住這個窗口，經歷一年多跟校方的磋商，2019 年 6 月，正式註冊成立公司，團隊也從 KEG 實驗室轉出，開始獨立運轉。 出道之後，智譜的下一個問題是讓外界認識自己，但當時「大模型」這個詞還沒有成為的行業共識，新一代人工智能技術還未爆發，OpenAI 這個偶像也未進入大眾視野。 智譜從實驗室走出來的同時期，恰逢它的偶像，同樣以 AGI 為信仰的 OpenAI，拿到來自微軟的 10 億美元投資。 這筆融資讓 OpenAI 從非營利性的實驗室轉為封頂盈利組織，也為 OpenAI 日後堆出千億參數規模的大模型、撞開「智能湧現」的門提供資金。 2019 年智譜在剛成立前後，拿到第一筆 4000 萬元的天使輪投資，來自中科創星。但這筆錢到手並非一帆風順，由於當時**沒有清晰的商業前景，也沒有廣泛行業共識**，中科創星內部一度因為「AI 應用場景不明確」對這筆投資持反對意見。 智譜成立一週年之際， GPT-3 來了。 OpenAI 把 GPT-3 的參數堆到千億級別後偶然發現，模型出現了「智能湧現 」現象，**突然獲得一些從未被明確訓練過的能力**，比如邏輯推理、類比、少樣本學習（只給幾個例子就能舉一反三），甚至寫代碼、做數學題。 GPT-3 模型大力出奇跡，堆量帶來質變，捅破了此前小模型的智能天花板，給 AI 行業帶來震動。 受 OpenAI 團隊對技術的堅定信仰、堅定投入的感召，同年，智譜創始團隊幾經討論，將研發重點從此前的數據挖掘轉向語言大模型。 2021 年，智譜跟隨 OpenAI 步伐，循着預訓練大模型的路線，訓練出百億參數規模的 GLM-10B 模型。隨後開始尋求融資、購買算力訓練千億大模型。 同年 9 月，智譜完成 A 輪超 1 億元融資，由達晨財智領投，華控基金、將門創投等十餘家機構聯合投資，拿到儲備彈藥，得以向千億規模大模型衝擊。 2021 年 12 月到 2022 年 8 月，智譜用近 9 個月的時間，算力成本加人工成本總計一千萬元人民幣的成本，訓練出比肩 GPT-3 的千億參數大模型 GLM-130B。 得益於之前的技術積累，智譜成為中國國內最早的千億規模大模型之一。不同於 OpenAI 的閉源路線，智譜的首個千億參數大模型就做到了開源。 智譜押注千億大模型的同時，OpenAI 繼續定義大語言模型，推出生成式 AI 產品 ChatGPT。這一次 AI 的影響力從業內擴展至全世界，所有人都感受到 AI 的技術革命。 **在大模型認知空白的年代，一家公司僅憑技術實力無法被理解，它需要一個更大的故事框架來為自己背書。** **OpenAI 就是那個更大的框架。**對標 OpenAI，能夠給投資人、媒體建立認知的參照物，快速被認識。 智譜跟緊 OpenAI 這個行業帶頭大哥步伐，ChatGPT 出來後，智譜僅用兩個月就開發了對標產品 ChatGLM，一個月後開源了 6B 版本，在開源社區爆火。 在 2023 年到 2024 年這段時間，智譜幾乎成了 OpenAI 的跟隨者，全方位模仿偶像，對標 OpenAI 的全模型產品線。 就像創始人唐傑説的，**「把 OpenAI 做的所有事都做了個遍。」** 行業發展初期，想要往前走，跟着領頭人的步伐大致不會出錯。智譜在技術信仰上保持和 OpenAI 同樣的堅定，在產品發佈上緊跟 OpenAI 的步伐，在資本敍事裏，智譜也成為了「中國的 OpenAI」。 投資人不需要從零理解智譜在做的大模型是幹什麼的，不需要考慮智譜的估值和投資是過高還是低了，商業模式的前景如何，**OpenAI 為智譜開拓了足夠的想象空間。** ChatGPT 爆火之前，智譜只完成了三輪共計 2 億多融資，估值約 28 億，少數希望押注人工智能的資本輾轉找上門。從對標 OpenAI 開始的兩年後，智譜的估值上升到 260 億元，頭部機構和互聯網大廠爭相下注。 這一階段，智譜完成了最重要的一步：讓行業看見自己，也頂着偶像的名頭，打開了融資與市場的局面。 # 2、戰略誤判，短暫迷失 今年一月份智譜上市時，創始人兼首席科學家唐傑發佈內部信，信中對 2023 年到 2024 年的發展做了覆盤： 「**我們那時候可能也有失誤，有技術的也有商業的。**現在覆盤，可能原因是我們自己在追逐 AGI 的路上有迷失的時候，會被眼前的短期收益、短期熱鬧所迷惑。」 那段時期，是整個行業爆發、無數創業者投身其中的時期，也是智譜全面對標 OpenAI 的時期。 失誤和迷失，指的是智譜全面跟隨偶像的過程中，在商業路線上走錯了方向。 作為同樣是從實驗室走出、都對 AGI 有着堅定技術信仰的團隊，智譜在技術上堅定跟隨，在商業落地上，也跟隨 OpenAI 推出很多對標產品。 OpenAI 依靠 C 端商業模式獲得的短期收益迷惑住了智譜，讓智譜產生了戰略誤判，投注很多資源在 C 端產品上： 對標 ChatGPT 的產品智譜清言，隨後又相繼對標 OpenAI 的產品發佈節奏，推出智能體平台 GLMs，文生視頻應用智譜清影，文生圖 CogView3。 但這些嘗試都沒能在國內市場濺起水花，智譜沒有 OpenAI 的先發優勢，也沒有字節騰訊等大廠的生態流量加持，C 端產品從未擠進國內第一梯隊。 關於智譜商業化戰略的誤判，總是事後才看得更清楚。 智譜財報中提及，沙利文報告給出了整個中國大語言模型市場的結構： 2024 年中國大語言模型市場規模 53 億元，其中機構客户貢獻 47 億元，個人客户貢獻 6 億元。 **在中國市場，整個 C 端的收入本就極小，跟着 OpenAI 走 C 端商業化，是顯而易見的戰略誤判。** 智譜跟着 OpenAI 學了兩年，收入結構上 C 端沒能貢獻和投入資源對等的收入。服務於政企客户的本地化部署始終佔大頭。 2024 年，智譜的收入結構裏，84.5% 來自政企本地化部署，雲端部署（含企業 API 和個人訂閲）合計只有 15.5%。 與此同時，智譜內部一度陷入各自為戰、重複造輪子的資源內耗： 面向 B 端的「清流」與面向 G 端的「AICO」。核心邏輯高度雷同，客户羣羣體幾乎重合，造成研發重複投入，銷售內部競爭。 產品攤開了，重心卻散了。 智譜從學習偶像中帶來一定的好處，但也因為盲目對標其商業產品，導致在 AI 大模型的商業化上產生戰略誤判，吃到了苦頭。 智譜上市時的招股書和後來的財報裏，都不斷強調一個詞，「定力」，充滿了學者腔調的自省意味。這個詞的反覆出現，本身就是一種承認：過去幾年，定力是缺失的。 轉折在上市的前一年發生。 2025 年智譜為衝擊 IPO 做準備，為此進行了組織調整，裁員精簡人效比，收縮戰略方向，不再盲目跟隨 OpenAI，將資源集中回基座模型研究。 智譜開始在 AI Coding 方向和 Agent 方向研究，這兩個方向都更偏向 B 端，更服務於生產力，相比智譜原本的大模型本地化部署業務，也更容易形成規模效益，商業潛力更大。 而給智譜帶來明朗形勢的，是 AI Coding 產品。智譜最早將 Coding 能力單獨做出產品線，後來開始將代碼能力集成到 GLM 基座模型裏。 2025 年 7 月，智譜發佈原生融合 Coding 能力的 GLM-4.5，官方將其定義為「融合了推理、編碼、智能體能力的開源模型」。 9 月，智譜上線了面向開發者的 Coding 付費訂閲套餐。 2025 年的戰略調整，體現在全年的營收上， 2025 年智譜營收相較 2024 年營收增長一倍多，成為國內收入最高的大模型公司。 商業模式向 MaaS 轉型，本地化部署的收入佔比也繼續下降到 73.7%。 等到 2026 年，這種轉型敍事進一步放大，智譜拿出很多數據説話： 市場的需求激增讓智譜將 API 價格上調，調用量不降反升；**MaaS 平台釋放出增長潛力， ARR 達到 17 億**；智譜在海外觸達 218 個國家，智譜平台註冊企業及用户突破 **400 萬。** 數字背後指向同一個事實：那段迷失的時期，已經過去了。 # 3、舊偶像失靈，新偶像崛起 智譜一度是國內最像 OpenAI 的公司，連 CEO 張鵬在接受採訪時，也認為彼此的氣質相近。 至少直到智譜上市前，媒體的各種公開報道中，還將其譽為「中國的 OpenAI」。 在 2025 年智譜向內開刀、進行組織調整的同時期，OpenAI 也經歷着這種收縮，2025 年解散了負責 AI 安全的使命對齊團隊，2026 年關停了光燒錢不賺錢的應用 Sora。 這些動作的背後，是 OpenAI 逐漸陷入了內外部同時發生的危機，內部人事變動，財務虧損嚴重，外部的 C 端商業化跟不上燒錢速度，競爭對手步步緊逼，蠶食市場份額。 最關鍵的是，OpenAI 在 AI Coding 這個 B 端高價值賽道，始終打不過擁有 Claude Code 的 Anthropic。 危機最終造成的結果是，OpenAI 這個曾經的行業大哥、智譜的舊偶像，正在失靈。 當年智譜追隨 OpenAI 時，這家公司定義了整個行業的範式，如今這個參照系，已經開始鬆動——其競爭對手 Anthropic，正憑藉核心增長引擎 Claude Code，在 ARR 上超越 OpenAI。 今年 4 月初，Anthropic 宣佈其年度經常性收入已經達到 300 億美元，超越 OpenAI 此前公佈的 280 億美元 ARR。 同期，智譜開始將對標對象轉為了 Anthropic，無論是模型性能，還是定價錨點，都將其旗艦模型作為直接比較對象。 舊偶像悄然退場，新的參照系已經就位。 Anthropic 的誕生，是 OpenAI 內部團隊一場價值觀分裂的直接產物。 創始人 Dario Amodei 因 AI 安全優先級之爭出走 OpenAI 後，選擇了另一條路：不做消費端燒量，專注基座模型 +API 服務，以開發者和企業為核心客户。 2025 年 5 月，Anthropic 發佈 Claude Code，直接在開發者終端操作、無縫集成現有工作流，成為驅動企業端收入暴增的引擎。 增長數據印證了這條路的正確性。Anthropic 的 ARR 每年近 10 倍的增速。估值同步從 2023 年的 41 億美元飆至 26 年 2 月的 3800 億美元。 其 80% 的收入來自企業端，擁有逾千家年付費超百萬美元的客户，包括金融、醫療、法律、諮詢、軟件、生命科學等高價值、專業性強的垂直行業。 而 Anthropic 的用户規模依舊被 OpenAI 甩在身後。 截至 2026 年 3 月，ChatGPT 月活用户已達**9.61 億**，Claude 的月活則是約 2350 萬，不到前者的零頭。 但靠着 B 端的高價值用户深度調用大模型，Anthropic 平均每個月活用户貢獻的商業價值，是 OpenAI 的近 50 倍。 行業領頭羊的變遷，背後是**衡量大模型商業價值的座標系，已經從用户規模，遷移到了調用深度、企業滲透率和單客收入貢獻。** 在 2025 年轉向期間，智譜也嘗試在這個方向上發力。 智譜自 2025 年起就將研發重心集中在 Coding、Agent 等基模能力上，圍繞基座模型走**「MaaS（Model as a Service）+ 私有化部署」**的雙軌路線，同時服務政企客户、開發者。 智譜上市了，身處的座標系也遷移了，從理想主義者，變成一個踏實做商業化的務實派。 座標換了，但是智譜做 B 端的底色，一直沒變。 # 4、偶像只需仰望，不用強求成為 商業有時候也是在講故事。 OpenAI 一路領先的時候，講關於科學家願景、企業使命的故事，以「實現 AGI、造福人類」的故事，為自身施加崇高感的光環。 Anthropic 講的是另一套故事，沒有側重於如何實現造福人類的宏旨，而在於對 AI 價值觀偏離人類、技術失控導致侵害人類的隱憂。 Anthropic 的故事重心在「AI 安全」。 這幾年 AI 的發展中，人們沒有看到 OpenAI 所描繪的「造福」的遙遠目標，沒有切身感受到「福祉」，反而看到政府、軍方將 AI 用於戰爭、用於監控民眾，感受到自身工作以及依附其上的價值被 AI 替代的焦慮。 兩家 AI 大模型領域的頭部公司講述的故事各有側重，但真正願意讓人買單的，顯然是後者。 在輿論上，OpenAI  因為和政府合作，受到輿論抵制；在商業上，OpenAI 所提供的 C 端路線也沒能敵過 Anthropic 的 B 端路線。 而智譜能提供一個什麼樣的故事呢？ 在技術追趕期，智譜提供了科學家團隊探索 AGI 的故事，故事框架和 OpenAI 高度相似。但技術的追趕始終被甩在身後，C 端路線也未能達到 OpenAI 水平。 在商業化過程中，智譜形成了「以 AI 賦能千行百業」的故事，不同於 OpenAI 一開始在商業上的扭捏，智譜延續從前的 To B 基因，瞄準政企客户，做大模型本地化部署 +API 調用的 MaaS 模式。 這個路線和 Anthropic 一脈相承，都篤信大模型的商業價值不在用户數量，而在模型調用的深度。 財報裏，智譜把這套邏輯提煉成了一個公式： **AGI 商業價值 = 智能上界 × Token 消耗規模。** 這是智譜自己的 token 經濟學——模型越聰明，每一次調用就越值錢；調用量越大，商業價值的乘數效應就越強。這套邏輯不依賴用户規模，而是依賴模型被真正嵌入生產流程之後的持續應用。 進入 2026 年一季度，智譜將 API 價格整體上調 83%，調用量不降反升，甚至出現 token 瞬間售罄的階段性限流。 漲價之後需求不減，意味着模型已經在成為企業運營流程裏的剛需。這正是 Anthropic 跑通的那條路： 當模型能力足夠強，企業不會因為價格貴而停止調用，反而繼續保持付費意願。 智譜試着在提出自己的 token 經濟學，提出各種公式，試着掌握定價權，但智譜始終是一家中國企業，過去、現在以及未來一段時間內，它的故事要放在中國本土語境下去講。 智譜所面臨的侷限，讓它很難形成類似於 Anthropic 的令人信服的增長飛輪敍事。 B 端方面，智譜面對的是一套截然不同的市場邏輯。 頭部企業的結構，決定了智譜最重要的客户羣體是誰，以及這些客户願意以什麼方式合作。中國營收前十的企業中，9 家是國企；市值前十中，7 家是國企。 這些客户出於數據安全、合規等要求，合作方式更傾向於數據不出本地，將模型私有化部署。 智譜雖然早在 2021-2022 年率先提出 MaaS 概念，但在實踐過程中，走的仍是項目制交付、本地化部署的路線。 這與上一代 AI 公司（商湯、曠視等）如出一轍：重定製、重交付、投入大、利潤低，難以規模化。 本地化部署是吃力不討好的「項目制」交付，難以形成規模化，每個客户都需要大量定製化人力投入。回款週期長，客户粘性也很低。 智譜招股書顯示，2022 年至 2025 年上半年的前五大客户名單完全不重合。 本地部署的侷限讓毛利率始終有個天花板。而 Anthropic 的雲部署模式則邊際成本低，可以隨着規模擴大，調用人數增多，不斷提升利潤空間。 Anthropic 同樣是既有和企業的合作，也有和政府的合作，但它都是採用雲端部署的方式交付模型使用。 在面對美國政府這樣數據安全需求的客户，它的對策是在雲端隔離出一塊服務器保存數據。 智譜和 Anthropic 即便都在做 B 端、都在做企業服務，營收結構卻走向了兩個方向： Anthropic 約 80% 的收入來自雲端 API 調用，而智譜直到 2025 年，本地化部署仍佔總營收的 73.7%。 路線相似，但地基不同，走出來的形狀自然也不一樣。 智譜自身也知道業務結構依賴本地部署的弊端，嘗試增加雲端調用 API 收入。 Anthropic 的陡峭增長曲線，一定程度上是由旗下產品 Claude Code 拉動的。智譜在 2025 年，也將 Coding 作為突破口。 2025 年 9 月，智譜上線了面向開發者的 GLM Coding Plan 付費訂閲套餐，上線即售罄。 截至財報披露時，付費開發者規模突破 24.2 萬，Token 調用量 6 個月漲了 15 倍。這是智譜從「賣項目」轉向「賣訂閲」的關鍵一步。 本地化部署佔比雖然逐年下降，未來仍然是佔重要比例的業務。 CEO 張鵬在近期表示，這兩塊業務會在的未來營收佔比，呈現五五開。 這些之外，智譜也有屬於自己的新的敍事： AI 出海，國家級主權 AI 建設。馬來西亞國家級 MaaS 平台基於 Z.ai 開源模型構建，GLM 成為馬來的國民級模型。 智譜過去服務政企客户的交付能力，在主權 AI 建設場景裏找到了新的用武之地。未來這部分業務足夠有想象力，同樣能帶來很大增長潛力。 過去智譜要回答的問題是，能成為中國的 OpenAI 嗎？回到故事最開始的地方，智譜 2019 年從高校走出來時，還沒有大模型熱潮，沒有現在流行的一切，他們只是懷揣着「探索 AGI 技術」的本願。 圍繞這個本願，以及人工智能的發展離不開產業化的共識，他們投身產業，直到現在上市，擁有了「全球大模型第一股」的 tittle，「本地化部署 + 雲端 MaaS+ 主權出海」的業務構成，讓智譜既有別於國內的大模型玩家，也有別於國外的初創鉅頭。 智譜沒有 OpenAI 一開始就踩中技術爆發點的命，也沒有 Anthropic 踩中商業爆發點的命。它成為不了、也不需要成為任何一個偶像——因為它所處在的是獨特的市場座標裏。 偶像是用來仰望的。 仰望 OpenAI，讓智譜出圈。仰望 Anthropic，讓智譜找到方向。 但接下來，智譜真正需要回答的問題，已經不是「像誰」，而是這家公司能成為什麼。 ### 相關股票 - [02513.HK](https://longbridge.com/zh-HK/quote/02513.HK.md) - [IBM.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/IBM.US.md) - [OpenAI.NA](https://longbridge.com/zh-HK/quote/OpenAI.NA.md) - [DXYZ.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/DXYZ.US.md) - [GOOG.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/GOOG.US.md) - [GGLS.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/GGLS.US.md) - [GGLL.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/GGLL.US.md) - [GOOGL.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/GOOGL.US.md)