智谱 API 收入炸了：2910 万暴增至 8.25 亿！年化突破 100 亿元

2026 年 8 月 31 日，北京智谱华章科技有限公司发布《2026 年中期业绩》。

上半年，智谱营收 9.54 亿元，同比增长近 400%。

其中，MaaS 开放平台及 API 收入达到 8.25 亿元，同比增长 2735.7%，占总收入的 86.5%，已经成为最主要的收入来源。

截至 2026 年 8 月 31 日，智谱 MaaS 平台年化收入规模（ARR）按月度计算达到 16 亿美元（108 亿元人民币）、周度计算 20 亿美元（134 亿元人民币）。

同期，智谱毛利润为 2.52 亿元，同比增长 163.7%；期内净亏损 20.72 亿元，较去年同期的 23.58 亿元收窄 12.1%。

智谱不仅收入规模快速增长，模型能力、推理效率和商业化开始同时变化。

2026 年上半年，云端部署收入达到 8.25 亿元，去年同期仅为 2910 万元；本地化部署收入则由 1.62 亿元下降至 1.29 亿元。云端部署收入占比由 15.2% 升至 86.5%，本地化部署占比降至 13.5%。

随着模型能力持续提升，智谱的商业化重心也开始从本地化部署转向 MaaS 和 API 服务。

过去约 11 个月，GLM 系列连续迭代 GLM-4.6、GLM-4.7、GLM-5、GLM-5.1、GLM-5.2 和 GLM-5.3 六代旗舰模型。

按照 Artificial Analysis Intelligence Index 数据，GLM 系列智能指数由 32 提升至 60，GLM-5.3-Flash 的单任务成本则降至 0.045 美元。

在 Coding 场景中，GLM 已经从早期代码建议逐步扩展到完整文件生成、工具调用、持续调试和工程项目交付。

GLM-5.3 与 GLM-5.2 使用相同架构、总参数量和激活参数量，主要差别在于扩大后训练规模；在智谱自建的真实 Coding 评测中，GLM-5.3 的端到端完成率较 GLM-5.2 提升超过 50%。

模型能力之外，智谱也在集中降低推理成本。

自 2026 年初执行“All-in-Infra”战略以来，智谱持续投入训练和推理基础设施，并将国产芯片纳入主要推理算力。

目前，智谱已经在超过 10 万颗国产芯片组成的集群上实现大规模推理，单位 Token 推理成本较年初下降 80%。

截至 6 月底，GLM MaaS 平台企业及开发者用户已经超过 600 万；截至 8 月 31 日已超过 740 万。

8 月发布的 GLM-5.3-Flash 则进一步指向低成本推理。该模型总参数量 3200 亿，激活参数量 180 亿，共 45 层，采用稀疏注意力与线性注意力混合架构，并使用 30T 规模多模态预训练语料。智谱称，GLM-5.3-Flash 在能力超过 GLM-5.2 的同时，价格约为后者的十分之一。

GLM-5.3-Flash 也是智谱首次完全使用国产芯片集群承载超大规模真实流量的模型。智谱针对国产芯片显存容量和带宽进行推理引擎优化后，在相同硬件上的端到端服务性能提升至初始基线的 3 倍；在 Coding 场景中，国产芯片单位 Token 推理成本已经达到与主流进口 GPU 相当的性价比水平。

这种能力和成本两端的变化，已经开始反映到 MaaS 平台的调用量和收入上。

截至 8 月 31 日，智谱 MaaS 平台 Token 调用量较 2026 年初增长超过 40 倍，Coding Plan 调用量增长超过 23 倍。同期 API 平均售价上涨约 101%，Coding Plan 订阅价格也有所提高。

智谱披露，上半年开放平台及 API 毛利率已经由去年同期的 -0.4% 提升至 24.6%。

用户使用深度也在增加。

截至公告日，智谱 MaaS 平台用户较年初增长 144%，付费日活用户增长 603%；收入排名前十的客户，平均每日调用量较年初增长 98 倍。

智谱正在将 Coding 场景中形成的长程任务和工具调用能力，进一步扩展至网络安全、数据分析和复杂自动化等领域。其定义的模型能力演进路径为“Chat → Coding → Agent → Co-work → Autonomous AI”。

Coding 对应可运行代码，Agent 开始自主调用工具并执行多步骤任务，Co-work 则进一步进入真实工作流并交付可由专业人士审核的结果。

2026 年上半年，智谱已经在网络安全、法律、金融、教育等领域启动 Co-work 探索，其中网络安全进展最快，其他方向仍处于早期阶段。

不过，收入高速增长并没有改变智谱目前仍处于高投入阶段的状态。

2026 年上半年，智谱研发费用达到 21.31 亿元，同比增长 33.6%，约为同期收入的 2.2 倍。

智谱表示，研发费用增长主要来自持续增加 GLM 系列模型训练投入。同期销售成本由 9545 万元升至 7.02 亿元，同比增长 635.4%，主要由于业务扩张带来的计算服务费用增加。

智谱下一阶段的技术方向则进一步指向“Fully Self Training”。

智谱披露，模型已经开始参与训练系统本身的建设。

一方面通过模型与模型自博弈生成和验证训练数据，另一方面使用 Agent 建设长程任务环境；在基础设施侧，GLM-5.3 驱动的 Infra Agent 已参与算子开发、性能瓶颈诊断和服务栈优化。

智谱提出，下一代 GLM 将逐步在上一代 GLM 构建的环境中训练。

目前市值 5569 亿港元：

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