智谱的万亿估值，是中国AI的新故事

来源 | 伯虎财经（bohuFN）

作者 |All too well

大模型第一股智谱真是越来越神了。

4月份大家还在感慨，一家去年年收入7亿元的公司，市值居然冲上了4000亿港元大关。两个月后，6月22日，其市值一度突破万亿港元关口。

这到底是怎么发生的？或者说凭啥？

01 和AI沾边的一切都开始疯狂

这一年，和AI沾边的一切都开始疯狂了。

Crunchbase报告显示，今年一季度，仅Open AI、Anthropic、xAI和Waymo四家企业的融资额就占到全球总量的65%。

英伟达的市值一度冲上5.7万亿美元，过去一年的股价涨幅超过六成Anthropic、Open AI也先后向美国SEC秘密递交IPO申请，进入上市冲刺阶段，两家的估值都已经逼近万亿美元级别。

国内也是如此。

据《财经天下》粗略统计，港股年内涨幅超过100%且市值超千亿港元的公司约有12家，这些企业全部属于硬科技赛道，基本都是沾了AI的光。比如MiniMax、“国产GPU四小龙”之一的壁仞科技、存储芯片制造商兆易创新、半导体公司华虹宏力等。

A股同样如此，中际旭创、中芯国际总市值均超过了万亿元大关，寒武纪也即将触及万亿门槛。

与此同时，今年以来，包括大模型公司在内的诸多新兴科技公司的融资速度和规模，在国内都堪称史无前例。

比如月之暗面，2月底80亿美元估值的一轮融资结束后，当日就开启定价170亿美元的新一轮融资。半个月后，估值再度上调至180亿美元，融资20亿美元，投后估值达200亿美元。一直靠母公司输血的DeepSeek也开启定向邀请制融资，估计400亿美元左右，许多国资和互联网巨头都在积极接触。

如果说，去年大家还在争论AI到底是不是泡沫，到了今年，关于AI泡沫论没有停止，但市场似乎更害怕错失机会。

这种变化不是突然发生的。

第一，模型能力差距正在收敛。中美顶级模型之间的差距，从过去的代际领先，变成个位数差距。按Artificial Analysis 的口径，中国前沿模型的综合智能水平，两年前还只有美国顶尖水平的60%，现在到了 90% 左右。

第二，国内模型的成本优势开始体现出来。据瑞银半导体团队分析，中国模型的API 均价不到美国同类的 20%，训练成本不到 10%，但毛利率却和 Anthropic、OpenAI 基本持平，都在 20% 到 40% 之间。

换句话说，中国模型不仅在追赶能力，也开始展现出自己的商业竞争力。OpenRouter监测数据显示，中国AI大模型周调用量连续八周居全球首位。

第三，是需求端的变化。微软取消内部Claude Code 授权的原因之一，就是token 的计费方式带来的成本压力。Uber 今年头四个月就烧光了全年的 AI 预算，被迫削减后续使用规模。亚马逊干脆关掉了鼓励员工多用 AI 的内部排行榜等等。现在，越来越多企业开始采用多模型策略，按需选择，也给了中国大模型企业更多机会。

当然，模型能力依然重要，但市场已经不满足于排行榜上的领先，更想看到的是，实实在在的增长、收入和利润。

而国内，智谱就成了这个变化里最靓眼的崽。

02 为什么偏偏是智谱？

AI公司这么多，为什么偏偏是智谱率先摸到了万亿估值？

原因主要有两个：一是模型能力持续得到验证，二是它开始越来越像一家能赚钱的公司。

首先是模型能力。一个重要催化剂来自GLM-5.2。2026年6月12日，美国商务部以国家安全为由，要求Anthropic限制外国用户访问其最新模型Fable 5，Anthropic随后暂停了两款旗舰模型的海外服务。

第二天，智谱宣布GLM-5.2全量开放，不限地域。

非常巧妙的时间。对于不少开发者而言，当海外顶级模型的可获得性出现不确定性时，一个能力足够接近、且开放可用的替代方案，价值自然会被重新评估。

更重要的是，GLM-5.2本身也展现出了较强竞争力。其支持1M无损上下文、强化Coding能力，Day0完成多家国产算力平台适配，并采用MIT开源协议。

马斯克也帮忙点了一把火。6月19日，有网友在社交平台向马斯克提问：中国大模型什么时候能达到Anthropic Fable级别的水平？马斯克回复，可能要到2027年第一季度。

智谱创始人唐杰则直接回应：用不了这么久。马斯克补充说，跑分或许能追上，但实际实用性上Anthropic 的优势还很大。唐杰再次回击：专注是唯一重要的事。

这个底气就是来自刚刚发布的GLM-5.2。据公开测试数据，在编程基准测试FrontierSWE中，GLM-5.2的成绩仅比Anthropic顶级闭源模型Claude Opus 4.8低约1个百分点，并超过OpenAI GPT-5.5，在全球可用模型中位居前列。

这意味着，智谱可以被视作全球第一梯队玩家。而更令大家关注的是，智谱的商业化进展速度。

过去很长时间里，外界对大模型公司的质疑都很类似：模型越来越强，但究竟能不能赚到钱？智谱给的答案是，正在把模型优势转化为收入增长。相比本地化部署业务，MaaS（Model as a Service，模型即服务）已经成为智谱最重要的增长引擎。

简单来说，开发者无需自建算力，也无需下载模型，只需通过API调用并按Token付费即可使用智谱的能力。而目前最核心的需求来源，正是代码生成和Agent应用。智谱CEO张鹏也明确表示，公司现阶段重点聚焦Coding和Agent方向。

2026年3月，智谱披露，MaaS平台API业务年度经常性收入（ARR）已经达到17亿元，同比增长约60倍；付费开发者超过24.2万人，Token调用量半年增长15倍。

相比增长本身，更值得关注的是增长质量。今年2月GLM-5发布后，智谱对部分服务进行了30%至60%的结构性提价，部分API价格涨幅甚至达到67%至100%。但涨价之后，调用量依然增长超过400%。（特别说明，400%的增长原因之一是此前基数很低）

也就是说，用户增长并非建立在低价补贴之上，而是模型能力已经有了一定程度的定价权。

对于一家AI公司而言，这种能力往往比单纯的收入增长更具价值。而市场之所以愿意给智谱接近万亿的估值，很大程度上也是因为这个路子，已经有了参考样本。

这个样本就是Anthropic。

今年以来，Anthropic的商业化进展堪称惊人。其年化收入从1月的90亿美元增长至5月的450亿美元。路透社还报道称，公司有望在第二季度实现营业利润约5.59亿美元。

Anthropic似乎证明了，变态式增长下，大模型公司还是赚钱能力的。

而智谱正在被越来越多人视作中国市场最接近这一故事的玩家之一。从GLM-5到GLM-5.1，再到GLM-5.2，智谱几乎保持着两月一次的重要更新节奏；与此同时，开发者数量、调用量和收入也在同步增长。

市场真正押注的，已经不是今天的智谱，而是它是否有机会成长为中国版Anthropic。

03 万亿估值之后，智谱还要证明什么？

那么，有吗？答案并不乐观。

即便强如Anthropic，也无法摆脱成本压力。Anthropic自己也承认，计划中的基础设施支出可能导致全年无法维持盈利。

模型需要持续训练，推理规模不断扩大，客户越多，算力需求反而越呈指数级增长。收入在增长，但烧钱速度，同样也在疯狂增长。

智谱同样如此。2025年智谱全年亏损47.18亿元，同比扩大59.5%；其中研发开支达31.8亿元，同比增长44.9%。这意味着，公司每赚1元钱，就要花掉4.4元在研发上。

与此同时，资本开支从2024年的4.6亿元下降至7470万元，结构从重资产算力投入转向“租赁+服务化”。

这并没有改变核心问题：模型能力的提升，并不会带来自然的成本下降。相反，竞争越激烈，投入越刚性。这让整个行业陷入一个循环：不做更强模型，就拿不到增长；做更强模型，就必须承担更高成本。

与此同时，Coding，是整个AI商业化最关键的分水岭。它让大模型第一次从生成工具，变成生产工具。Anthropic之所以能快速抬升估值，本质上是Claude Code切入了企业开发工作流。

但问题在于，这一市场并没有护城河稳定下来。

OpenAI正在快速反击。Codex周活跃用户在短时间内从60万增长到500万，增长迅猛。

国内竞争更为密集。智谱在2025年推出GLM Coding Plan，价格仅为Claude约七分之一，两个月内付费开发者超过15万，年底突破24.2万，中国前十大互联网公司中已有9家深度调用GLM模型。

但与此同时，“所有人都在做Coding”。

字节通过内部工程体系先验证，再外部化推广；Kimi押注多Agent协同，试图提升复杂任务处理能力；阿里、腾讯同样在构建自有编程模型体系。

智谱选择开源路径，本质上是在试图复制安卓模式：通过开放模型能力，扩大生态占有率。

但问题在于，这条路径并不天然通向护城河。MIT开源协议确实降低了使用门槛，也加速了开发者扩散，但同时也意味着：技术路线本身可以被快速复制。当模型能力差距缩小之后，竞争会迅速回到一个更现实的层面：获客成本、渠道能力，以及企业关系网络。而这些，恰恰是互联网大厂的传统优势领域。

最重要的是，ARR17亿元，到接近万亿港元的市值，要走的路实在是太长，太长，太长了啊。

参考来源：

1、财新周刊：智谱冲上万亿，市场在为什么买单？

2、财经天下WEEKLY：半年涨20倍，智谱惊呆了投资人

3、定焦One：7亿收入、万亿市值，智谱值吗？

4、华尔街见闻：智谱冲上万亿，市场在为什么买单？

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