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      終于IPO,估值500億,AI大模型第一股來了!卻已陷入內卷

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      抓住風口

      本期要點:如何跳出技術內卷?唯有行為智能

      你好,我是王煜全,這里是王煜全要聞評論。

      不知不覺,AI變革進入到了一個關鍵路口,原有的競爭優勢不再重要,而下一步該怎么走,成為了所有人都在思考的問題。


      最近,北京智譜華章科技股份有限公司正式啟動港股IPO招股,計劃于2026年1月8日掛牌,募資約43億港元,預計估值將超500億港元。由于OpenAI、Anthropic等大模型公司均未上市,智譜將成為“全球大模型第一股”。

      據報道,智譜是中國收入最高的獨立大模型廠商,近三年復合增長率為130%,2025年上半年收入更是達到了1.91億元,同比增長325%。其招股書顯示,公司大模型調用量居全球前10,付費API收入超過所有國產模型之和。

      但我們認為,智譜可能正面臨一個嚴峻的產業趨勢,未來Token的價格將快速崩塌,市占率越高,可能越難轉虧為盈。而智譜面前最寬廣的大道無疑是擁抱整個中國AI應用生態和未來“行為智能”的大趨勢,從而實現從“賣Token”到“賣服務”的轉變。

      Token經濟學

      首先,我們想指出的是,智譜其實處于為了高收入就要更高投入的循環中。

      雖然號稱收入最高,但從2022年至2025年上半年,他們的累計研發投入也高達44億元。相比之下,幾億元的年收入可謂是杯水車薪。

      如果這種連續高投入、暫時虧損的模式只是黎明前的黑暗,那熬過去了就好。可是,智譜的問題是,可能需要持續投入,卻還建立不起長期核心競爭力。

      智譜不同于騰訊、字節跳動這樣的互聯網巨頭。后者可以基于“眼球經濟”的邏輯,通過前期虧損砸出個用戶群體,再通過廣告、電商等模式盈利。只要用戶足夠多、停留時間足夠長,潛在的收入空間就能打開。

      但智譜是靠賣Token賺錢。

      表面看,每次API調用產生多少Token,就帶來多少收入,而其邊際成本只是所消耗的電力。

      資本市場之所以愿意給虧損的智譜高估值,本質上就是在為智譜將電力轉化為Token的這種差價買單。

      然而,別忘了,要賺到這個差價,智譜需要具有壟斷地位,從而獲得足夠強的溢價空間。

      但從產品角度來看,無論是對比OpenAI、Anthropic這些美國的大模型公司,還是對比中國的DeepSeek、通義千問、字節的豆包等,智譜的大模型很難說真的具有顯著領先性。

      如果大模型沒有明顯優勢,那智譜靠什么賺到利潤呢?

      阿里巴巴、騰訊、字節跳動這些公司既有云服務,又做AI。

      他們的大模型可以不掙錢。比如DeepSeek是開源的,Kimi的定價也很低,導致通義千問也無法定高價,但阿里巴巴可以靠賣自己的云服務盈利。大模型本身更像是吸引用戶使用其云業務的入口。

      但智譜沒有自己的云服務,而且它甚至還得去購買其他云廠商的云服務,為自己的訓練和推理提供算力。


      當然,智譜也可以繼續把資金投入到研發中,開發出更好的模型,但又面臨賽道收縮的困境。

      這次IPO募集的資金,很大一部分將用于下一代模型的研發。其中的邏輯在于,如果能實現突破,那么智譜就具備了壟斷定價權。

      可是,在全球大模型公司都在你追我趕的當下,這無異于一場風險與收益完全不對等的賭博。

      先不說智譜的研發投入能否趕上阿里,以目前的產業格局,即使投入充分也無法保證成功。一方面,前沿模型的研發本身失敗風險極高。另一方面,就算研發出了領先的模型,競爭對手也可能快速跟上。

      更關鍵的是,Token本身是一個在極速降價的商品。

      隨著芯片性能的提升,各類更擅長推理的Asic芯片的出現,以及MoE等算法架構的不斷優化,生產單位Token的成本一直在指數級下降。

      哪怕智譜拼了命占據了Token市場的頭部位置,但快速的價格下降,意味著智譜已經獲取的這個市場在以80%的速度萎縮。哪怕每年新增市場翻倍,智譜仍將很難收回研發成本,永遠陷在商業死局中。

      擁抱“行為智能”

      那么,一個AI大模型公司究竟要怎么構建真正的護城河,從而避免陷入無休止的技術內卷呢?我們覺得,關鍵在于走向應用化,而核心便是擁抱“行為智能”,也就是從按量計費轉向按結果分成。

      現在智譜所強調的所謂壁壘,其實存在不小隱患。

      他們的大模型適配了40多款國產芯片,以此對抗美國技術封鎖和國內競爭。此外,2025年上半年,智譜的收入大增主要源于本地化部署與私有化解決方案的相關業務。

      可是,這種多芯片適配和本地部署能力,更像是一張入場券,讓用戶愿意用自己的模型。

      這同時也是沉重的鐐銬。

      維護40多種硬件的推理優化,以及為每個本地化客戶提供定制服務,就意味著巨大的邊際成本。

      而且,未來的芯片格局很可能向華為、英偉達等少數巨頭集中,本地化部署和適配多款芯片的價值也將漸漸減弱。

      更本質的問題是,其實客戶并不在乎模型生成了多少個Token,他們只在乎模型是否交付了具體的結果。

      所以,單純靠“卷模型參數”和“卷Token價格”的時代將會逐漸結束,未來的機會在于垂直整合和場景定義,也就是實現AI大模型的應用化。

      目前智譜編程業務的年化收入也突破了億元,就是這個邏輯的體現。無論Token怎么貶值,只要切實提升了開發效率或為企業節省了人力成本,你就能收訂閱費。

      但要注意的是,AI編程賽道已經巨頭云集,競爭激烈,智譜很難做到遙遙領先。


      盡管艱難,我們想強調的是,智譜乃至其他大模型公司更大的舞臺其實在于行為智能。

      比如基于大模型構建Agent平臺,直接為用戶完成復雜任務,或是支持開發者和初創公司在平臺上構建Agent應用,并進而按照任務價值而不是調用次數來計費。

      這方面,智譜已有一定舉措,比如在2024年10月便開啟了AutoGLM的內測。但他們還面臨著不小的競爭壓力。

      目前,各大公司都在發力Agent。前幾天,Meta甚至不惜花重金收購通用型Agent公司Manus。

      而且,用戶數量也成為了競爭關鍵。

      OpenAI的ChatGPT上已有8~9億用戶,字節、阿里、騰訊等公司更是手握幾億、乃至十幾億的用戶。他們的生態會更加吸引開發者的加入,因為可以直接觸達用戶,快速測試需求并進行優化迭代,孵化應用相對容易。

      當用戶數量或Agent底層工具都不如對手時,智譜又該怎么辦呢?通用Agent市場很難勝出,但要聚焦專用Agent市場,又需要對專業領域有足夠的洞察,這確實是個難題。

      所以,綜合以上分析,我們對智譜的前景持中性偏弱的看法。


      最后,我們認為,智譜這樣的大模型公司面前還有個前景更廣闊的領域。那就是和硬件公司深度合作,挖掘行為數據、并進行大行為模型的開發,從而激活更龐大的移動互聯網用戶群體。當然,這就是另外一個話題了,我們將在下一篇CES展前瞻的文章中細說,敬請關注!

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