智谱拿到的“剧本”和Anthropic有些不一样。
©️懂财帝出品 · 作者｜嘉逸
大模型公司正迎来上市盛宴。1月6日最新消息，智谱认购超1000倍，MiniMax获得1209倍认购。
大模型公司商业模式已经开始清晰，一部分公司重金加注To C，另外一部分始转向To B市场。
2025年，在全球企业级LLM API市场，Anthropic凭借其Claude系列模型，以32%的生产环境使用份额击败OpenAI，跃居市场第一。
更重要的是，Anthropic预计最早将在2027年实现现金流转正，比OpenAI的2030年目标提前三年。
AI大模型公司的盈利方式一直是市场关注的焦点。Anthropic聚焦B端客户，MaaS平台的API调用服务是其核心收入来源。
相比通过C端订阅和广告收入作为主要收入来源的模式——如OpenAI，Anthropic的ToB业务显得更接近稳定盈利的商业模式。
有鉴于此，国内大模型厂商也纷纷选择跟上。
智谱作为国内同样专注ToB业务的大模型厂商，CEO在12月初也明确表示，公司计划将API业务的收入占比提升至50%。
但随着智谱在港交所通过聆讯后，IPO招股书向所有人展示了业务转型的艰难：
2025年上半年，包含API调用业务的“云端部署”收入仅占比15%，业务毛利率为负值。同时，由于云端业务需要模型迭代、算力建设，耗费了高昂的研发成本，公司的亏损也在加速扩大。
这便陷入一种“矛盾的困境”：
想要打通API的商业链路，需要大量投入研发资金保持模型技术领先，因此需要上市融资。
而在二级市场想要获得较高的估值，又需要向市场证明自己的赚钱能力，这就需要打通ToB的商业链路来获得盈利。
对于智谱来说，它正与时间和市场一同进行赛跑。
01| 业务调整转向API，但云端业务毛利为负
在招股书上，智谱将业务分为“本地化部署”和“云端部署”两大类。
本地化部署主要是针对政企以及大企业的“重交付”业务，将模型托管在客户的基础设施中并由客户验收，属于典型的“初期创收”的商业模式。
这类业务毛利率高、金额高、客户集中，往往拿下一个重点项目就能让公司一年“吃喝不愁”，但也面临项目周期长、客户数量有限、可持续性弱等问题。
2022年至2024年，智谱的本地化部署收入占总营收比重皆超过80%，是其主要收入来源。并且这一期间，其前5大客户提供的收入占比每年都超过40%以上。
上一时代的“AI四小龙”就是陷入这样的“定制化泥潭”，逐渐成为了“AI外包商”，最终导致人力成本占总收入比高达70%以上，持续面临亏损。与智谱深度合作的某位企业高管也曾向外界表达过，“智谱绝不能沦为新一代AI外包商”。
所以到了2025年，智谱加速准备冲击IPO后，内部业务架构也面临较大调整。弱化“本地化部署”业务，强调智谱要做规模化、标准化的MaaS平台API接口调用服务。
这种商业模式类似于“模型超市”，将各种类、各功能的模型像商品一样摆在平台上，客户通过API接口来调用，按需付费。优势是标准化、规模化，从定制化的“重交付”模式转向产品化的“轻交付”，能更低成本地链接更多客户。
美国AI独角兽企业Anthropic正是凭借这一业务，在2025年1-8月，收入增长超过5倍，成为历史上增长最快的科技公司之一。Anthropic预测其今年 API 及相关收入将达到 38 亿美元。
智谱大模型矩阵 数据来源：招股书
智谱的这一战略转向在产品发布层面表现明显。
2024年，智谱曾试图拓宽模型应用场景，推出语音交互、视觉理解、视频生成等多模态大模型；但进入2025年后，其产品策略明显收缩，推出新一代旗舰模型GLM-4.5/4.6，聚焦于推理、编码和智能体，更适配API规模化分发的核心赛道。
然而从招股书上观察，这一转型过程相对艰难。
智谱云端部署业务毛利率变化与收入占比 数据来源：招股书
目前智谱的云端部署业务（包含API调用）收入占比仍然较低，2025年上半年仅占总收入的15%，但这一行业激烈竞争带来的高昂成本却大幅压低了业务毛利率，2024年业务毛利率仅3.4%，而2025年上半年毛利率为负。
而且对于国内大模型厂商而言，想复刻Anthropic的成功路径，需要面临的挑战还有很多。
02| 融资160亿，难解“研发”资金之渴
从“负债端”和“资产端”两端来看，国内大模型厂商面临的环境不同，所以需要选择不同的资本发展路径。
在“负债端”上，由于市场结构与资金属性不同，国内一级市场能为大模型厂商提供的“弹药”相对有限。
智谱成立6年，在一级市场融资多轮。由于包含多笔“数亿人民币”、“数亿美元”等未披露具体数额的投资，取中位数估算下，智谱成立至今融资总额应超过160亿元，IPO前估值已达243.8亿元[1]。
但相比OpenAI和AnthRopic动辄百亿投资、千亿估值的战略投资，仍有较大差距。这也是目前国内头部大模型厂商纷纷递交上市申请的原因之一——需要一条更稳定、低成本的融资渠道。
然而，二级市场的属性让大模型厂商需要公开自身财务状况，面对普通投资者的审视，向市场证明自己的商业模式和赚钱能力。
但“盈利能力”却是目前全球大模型厂商一个普遍的相对弱项。
从招股书上可以看出智谱目前的财务表现：营收呈增长态势，但利润亏损正在加速。
2022年至2024年，智谱的净利润亏损分别录得1.44亿元、7.88亿元、29.58亿元，2025年上半年亏损23.58亿元，亏损占营收的比重从2022年的252.3%飙升至2025年上半年的1234.6%。
智谱营收、净利润、研发支出变化（单位：亿元） 数据来源：招股说明书
智谱在招股书中表示，亏损主要用于模型迭代、算力建设和人才储备，随着商业化规模扩大和规模效应显现，盈利水平将逐步改善。
2024年与2025年上半年，智谱的研发开支分别为21.95亿元和15.95亿元，研发费用与营收的比例分别约为7：1和8.4：1。与之对标的OpenAI今年上半年研发费用与营收比约为1.6：1，Anthropic则为1.04：1。
细究其中的差异，便能看出国内大模型厂商在“资产端”面临的问题——算力成本。
2024年，智谱研发开支中70.7%为购置算力服务费，达15.53亿元。而在2025年上半年，这一比例仍维持在七成以上。
在大模型参数规模持续扩大、云端用户数逐步增加的情况下，算力成本的刚性增长成为必然。
相对而言，OpenAI或Anthropic这类大模型厂商，由于各自有上游巨头公司的战略投资，并且一部分投资更是以芯片、算力来支付，在算力成本上占了巨大的便宜，这也是其研发费用与营收比例相对较低的重要原因之一。
对于智谱而言，如今急需向市场证明的是MaaS平台API调用业务的创收能力，踏上一条更有想象空间的营收道路。
但横亘在他面前的是一片竞争已经相对激烈的红海市场。
03| 想做国内的Anthropic，要先在价格战中存活下来
Anthropic在To B市场上的成功，标杆性地证明了“技术能力”仍然是AI行业的第一生产力。其“宪法式AI”的理念与模型能力的双重领先，是其抢占市场的重要因素之一。
其CEO在访谈中说：“把模型的生物化学能力从本科生提升到了研究生水平，99%人觉得并不重要，但对辉瑞来说这就是‘天大’的事儿。”
在技术力上，智谱拥有较大的优势。
今年9月，智谱发布的新一代期间模型GLM-4.6，其代码能力已对Anthropic公司的Claude Sonnet 4，并在八项主流权威基准测试中实现全面提升。在大模型竞技场Code Arena上，GLM与Anthropic、OpenAI的模型并列Coding全球第一，超越了海外闭源模型谷歌Gemini和xai的Grok。
但截至目前，AI大模型仍在快速迭代，并没有一家公司生成难以逾越的技术壁垒，或是无法代替的关键功能，OpenAI没有、Anthropic没有，智谱也没有。
但不同于OpenAI、Anthropic等公司走闭源精英化路线，国内大模型生态以“开源+性价比”为主。所以有大量玩家涌入AI To B的行业，其中有寻求新增长曲线的互联网大厂，也有上个时代的AI独角兽。
据IDC发布的《中国模型即服务(MaaS)及AI大模型解决方案市场追踪，2024H2》报告显示：
2024下半年，中国MaaS市场的前五家主要服务商的市场份额达到76%，分别为百度（26%）、阿里巴巴（19%）、字节跳动（16%）、腾讯（10%）、商汤科技（5%）。
在AI大模型解决方案市场上，智谱则排名第4。前三名分别为百度、商汤科技、科大讯飞。
并且在产品力没有拉开完全优势的情况下，价格战成为了一种重要手段。
2025年，DeepSeek凭借DeepSeek-V2于5月将API调用价格降至输入1元/百万Token、输出2元/百万Token的行业地板价，此后互联网大厂纷纷跟进，大模型API价格持续下滑，行业内甚至有“亏本卖云服务”的做法[2]
有业内人士评论道，国内云厂商商业模式同质化非常严重，并未拉开核心差距。同时，随着DeepSeek需求爆发，各厂商为迅速圈定用户推出低价/免费的策略，规模提升边际成本却没有递减，无法囊括算力成本。
潞晨科技创始人尤洋在年初发文称，MaaS在中国短时间内可能是最差的商业模式，“用户越多，亏损越多”
这对于智谱这类“纯血”大模型厂商是不利的。
由于没有其他业务供血，所以需要尽快在MaaS实现规模化，抢占市场。但这需要产品不断提升技术能力，随之而来的算力刚性成本增加，公司亏损上升不利于在市场融资。
所以在上市前夕，智谱内部也做了一系列“开源节流”的调整。
原先由CEO张鹏负责toG业务，COO张帆主抓toB。但智谱内部人透露：toB团队拥有近50名销售人员，但整体产出明显低于G端。就收入结构而言，G端贡献显著高于B端。
今年上半年，COO张帆离职，智谱将G端与B端资源全面整合，减少重复投入，提高整体人效。主营ToB业务的产研中心便成为了架构调整中的“风暴眼”，9月底，产研中心一些小组的裁员比例超过了50%[3]。
对于智谱来说，上市只是一个开始，后续关键在于能否向市场证明其商业化路径的确定性——亏损或现金流损耗超出预期前，从产品技术上拉开差距，证明其云端MaaS平台API调用的规模化潜力。
尾声
随着智谱等大模型独角兽于港交所上市，或将为整个大模型行业提供一次参考。
在一级市场的语境下，行业风口、技术领先、团队背景雄厚是毫无疑问的“通往下个时代的船票”。但当进入二级市场的环境下，效率成为新的命题、“能不能赚钱”成为一道关键大题。
智谱选择整合G端与B端，减少重复投入，压缩边缘战线，把资源重新集中到最具未来发展的核心能力上——MaaS平台的标准化商业模式，成为一家“模型超市”。但若无法验证目前的“烧钱”能转化为后续“造血”的能力，即使获得了“大模型第一股”之名，也难继续维持当下的高速发展和大规模投入的现状。
想要跑通AI To B的业务模式，能否持续获得低成本资金，以及是否具备把研发投入转化为稳定现金流的能力，对所有大模型公司来说都是一个考验。
参考资料：
[1].“全球大模型第一股”来了？智谱“家底”曝光营收3.12亿估值243 亿-财联社
[2].大模型引爆云服务市场，6万亿的腾讯不打价格战-21世纪经济报道
[3].智谱打响中场战事-虎嗅网
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