导语：学历，不是大模型竞赛的唯一尺度。

2025年最后阶段，中国大模型开始决战资本市场。

12月21日，MiniMax（上海稀宇科技有限公司）向港交所递交招股书。而就在两天前，另一家被称为“中国版Open AI”的智谱AI（北京智谱AI华章科技股份有限公司）已经率先递表。

作为产学研结合的典范，智谱AI的技术光环一直很强大。孵化于清华KEG实验室，推出了千亿参数模型GLM，估值接近244亿美元。

但是和正版Open AI一样，智谱AI的业绩也呈现高增长、高投入且持续亏损的特征。

招股书显示，2022-2025上半年，智谱AI的经调整的净亏损分别为-0.97亿元、-6.21亿元、-24.66亿元、-17.52亿元。亏损幅度三年间扩大了25倍。

带着巨额亏损冲刺港股，是智谱AI迫于资金压力的无奈之选吗？当巨头纷纷入局，这个顶着清华光环的独角兽能否讲好自己的AGI故事？

一、大模型下半场：人才不如算力，被摊薄的人效比

智谱AI最大的优势，可能是人才。

其核心创始团队成员大多来自清华KEG实验室，带头人唐杰是清华长聘教授。其核心科研团队和学术顾问团队发表500篇顶尖高影响力论文，累计引用次数超过5.8万次。

招股书显示，截至2025年6月，智谱AI的研发团队由657名成员组成，研发人员在其员工总人数中的占比约74%。

也因为这个优势，智谱AI一直深受资本青睐。天眼查APP显示，智谱AI已经累计完成17轮融资，投资人中不乏阿里、腾讯等大厂。

不过在商业化之路上，智谱AI的人才红利似乎并不明显。

从研发角度看，虽然智谱AI的研发费用节节攀升，但基础模型的迭代速度却似乎在放缓。

2024年以前，智谱AI基本保持着每三到四个月更新一次大模型的节奏，2023年6月推出GLM-2，同年10月发布GLM-3。

随后迭代速度明显放缓。2024年8月发布GLM-4-Plus后，近一年未有新版本。

直到2025年7月，智谱才推出GLM-4系列优化升级的新一代旗舰模型GLM-4.5。

相比之下，阿里Qwen 3从发布到更新用了85天，DeepSeek-V3从发布到更新用了87天。

据《财经杂志》统计，中美参与模型竞争的11家科技公司（包括阿里、字节跳动、腾讯、百度、华为、DeepSeek、月之暗面、谷歌、OpenAI、Anthropic、xAI）发布或迭代了至少29版大模型，平均每7.1天就会有一版新的大模型被发布。

从商业化角度看，智谱AI也没有表现出明显的人效比优势。

据《硅基研究室》测算，智谱AI人均单日创收能力为1189元，不到MiniMax的三分之一，后者强调扁平化管理，员工担任负责人时年龄通常不到30岁。

清华学霸组成的团队，人效比却只能和路边火锅店坐一桌。原因可能有两个：

第一，智谱AI走B端路线，头部政企客户的本地化部署是其收入主要来源。

招股书显示，从2022年到2024年，智谱AI面向B端的模型调用与企业服务板块营收占比分别为95.5%、90.4%、84.5%，2025年上半年占比降至84.8%。

虽然大模型的通用性使得智谱AI提供的产品具有一定的标准化特征，但改变不了本地部署“高级外包”的本质，每个客户都要重新适配、调试、部署。

这就不可避免地让工程师变成AI部署的“建筑工”和“维修工”，赚的是辛苦钱。

智谱的毛利率之所以常年维持在50%以上，是因为其将大模型预训练、基座开发等巨额算力和人力投入计入“研发费用”，而非“营业成本”。

在计算毛利率时，核心烧钱部分被剔除，账面毛利率显得很高。这可能是智谱毛利率高但人效比低的原因之一。

但事实上，对于一个员工超过800人、估值244亿美元的企业来说，3.1亿的年收入还远远不够。

第二，大模型的军备竞赛走到第三年，人才或许已不再是最关键的要素。

一项新兴科技，从0到1，看的是科学思维，需要天才的灵光一现。但是从1到100，需要的却是产业思维，需要足够的资源以及对资源的合理运用。

就像互联网基础架构的起源是1970年代，Vint Cerf和Robert Kahn提出TCP/IP协议。但最终爆发，靠得却是思科、微软、谷歌、亚马逊等公司构建的路由器、操作系统、搜索引擎、云服务等基础设施。

大模型显然也已经走完了从0到1的阶段，发10篇论文不如多买两张算力卡。

智谱AI去年工资成本只占研发开支的14.8%，算力服务费用占研发费用的比例却从最初的 17% 快速升至超 70%。

当资源成为主导，优势不可避免地就到了大厂那边。

据《晚点LatePost》，2025 年，百度在 AI 上的资本开支计划在 300 至 500 亿；腾讯则在 700 至 1000 亿。

阿里则已经放言，未来三年将投入超过‌3800亿元‌用于建设云和AI硬件基础设施。

和BAT比起来，智谱3年44亿的研发投入，确实有些微不足道。

根据AI产品榜的数据，今年11月，国内AI应用月活跃用户（MAU）排名前四的产品依次为豆包、夸克、百度网盘和腾讯元宝，均为互联网大厂旗下产品。

当月MAU增长最快的应用是阿里旗下的千问。

你看大厂只要一发力，不管是投入力度，还是出成果的速度都是碾压级的。

独立厂商想留在牌桌上，就必须像求生的溺水者一样不停地向前，在技术上不掉队。

向前的代价是烧钱，而且越到深水区，对资金的需求量就越大，然而融资却越来越困难了。

据《华商韬略》，2025年以来，整个AI领域的融资额在大幅下降，一季度同比下降达31.2%，而资金则从初创公司涌向了巨头。

智谱AI急着上市，可能也是因为一级市场的承受能力已经接近极限，其急需新渠道“补血”。

但在商业模式尚未跑通的情况下，IPO的价值能有多大？

二、大厂不会停手，IPO不是“万能灵药”

IPO或许能令智谱AI在战略上更从容，但还是绕不开两个灵魂拷问：1.何时能盈利？2.独立厂商如何应对大厂的围剿？

整体来看，大模型的市场行情属于B端愿意付费，但规模太小；C端用户愿意用，但不想花钱。

你看，智谱AI年收入虽然只有3.1亿，却已经高居所有独立通用大模型开发商榜首。

短期内，通用大模型可能很难作为一个独立项目实现盈利。

行业现状也确实如此，基本所有玩家都不赚钱。Open AI也在亏损，而且用户越多，亏损率越高。

阿里与AI有关的收入主要集中在云业务上，赚的是大模型公司的钱，而千问大模型本身，仍处于烧钱换增长的阶段。

虽然大家都不赚钱，但是大厂们亏得起，它们可以一直烧钱，而独立大模型厂商们总有撑不住的一天。

即便智谱AI上市成功，融资额度也不过百亿级别，也就相当于大厂一两个月的投入而已。

其实所有的创业公司都面临过类似的问题。就像曾经的外卖、网约车、共享单车的行业混战，能活到最后的要么背后有大厂支持，要么是成了大厂的一部分。

真正能独立于大厂体系之外的玩家，一般都有短期无法复制的核心优势。

比如泡泡玛特，IP的成功具有不确定性，大量资金和流量砸下去也未必能复制出另一个Labubu。

再比如知乎、豆瓣、小红书这类以UGC内容为核心的平台，大厂可以再造一个知乎，但要复制知乎的内容生态，却需要经年累月。钱买不来时间。

大模型显然不具备类似的护城河。

大厂们只要备齐“工程师+算力+训练数据”，就可以做出一款大模型来。

据《新华网》报道，截至今年7月27日，国内大模型数量已经超过1500个。

同时，大模型也是一个需要降价换市场的行业。

2024年5月，大模型价格战爆发，DeepSeek-V2输入价格低至1元/百万token，百度智能云多款ERNIE系列模型甚至宣布免费，阿里云的Qwen-Long价格降幅更是高达97%。

只要价格战有用，占优的可能永远是大厂。美团能够在价格战中保住领先地位，是因为外卖行业规模效应明显，美团能够以更低的单位成本应战。

而大模型并不存在这样的规模优势，推理成本是线性的：每次用户请求都需要消耗计算资源（如GPU/TPU），处理1个token的推理成本基本固定。用户越多、请求越多，总成本就越高。

大模型用户粘性也不高，年初DeepSeek用户增速那么快，结果大厂一发力，腾讯元宝和豆包轮流坐庄。到了11月，增速最快的变成了阿里的千问。

因此，在面对资金、人力、生态都高出一个维度的大厂面前，“独立通用大模型开发商”们很难有还手之力。

所以智谱AI如果不能展现出盈利希望，即便IPO成功，也未必会有很光明的未来。

2018年，商汤因为“AI论文工厂”的标签一度成为全球估值最高的AI公司，但上市后股价却不断下跌，AI概念股也逐渐降温。

而且即便不从商业的角度看，智谱AI的IPO也仍然存在很多不稳定因素。

比如安全隐患。今年上半年，智谱AI曾因侵犯用户隐私被公安部点名通报。

智谱AI自己在招股书中也坦承：“由于公司无法控制的因素，可能无法保护用户数据。”

一个无法保护用户数据的产品，如何令大众信服它很有前景呢？

这或许是大模型行业的普遍问题。但恰好说明技术发展还远远不够完善，研发博弈还会持续很长时间。

大模型或许会迎来技术爆发，或许有足够的商业潜力，但兑现时间都不是现在。

或许有人说应该目光长远，可是在市场普遍缺乏耐心的当下，凯恩斯那句“长远来看，我们都死了”含金量越来越高。

对于独立通用大模型厂商来说，艰苦求存固然可敬，但成为大厂生态的一部分，或许是更好的归宿。

免责声明：本文基于公司法定披露内容和已公开的资料信息，展开评论，但作者不保证该信息资料的完整性、及时性。

另：股市有风险，入市需谨慎。文章不构成投资建议，投资与否须自行甄别。