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      深度丨全球大模型第一股來了!超千倍認購,智譜首日市值高達528億元,Maas ARR 近5億

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      今天,智譜(02513.HK)正式在港交所敲鐘,“全球大模型第一股”的頭銜落槌定音。

      它徹底反轉了長久以來的行業敘事:在一個由硅谷定義規則、由算力與美元基金筑起高墻的賽道里,第一家把通用大模型做成核心業務并成功IPO的公司,竟然率先誕生在中國資產的定價體系中。

      如果只看賬面數字,這場IPO顯得標準且熱鬧。首日開盤報120港元/股,市值突破528.28億港元。在智譜本次IPO發行中,香港公開發售獲1159.46倍認購,國際發售獲15.28倍認購。以每股116.20港元的發行價計算,智譜本次IPO募資總額超43億港元(“綠鞋”前)。

      超千倍的認購熱度,把市場的情緒拉到了頂點。但剝開這些感性的光環,上市真正殘酷的地方在于,它把一家基礎模型公司推入了更透明、也更具約束力的生存環境。從明天起,智譜要面對的不再只是技術社區的榜單評測,而是資本市場對成本曲線、交付穩定性以及商業可復制性的全方位審視。

      很多人在問,為什么搶跑成功的不是OpenAI或Anthropic這些硅谷新貴?為什么是智譜?

      為什么是智譜?

      如果把智譜的上市,僅僅理解為一家中國 AI 公司的階段性勝利,很容易低估它真正所處的位置。更準確的說法是:它恰好站在了三股力量的交匯點上——原創技術開始外溢、MaaS商業模式開始顯形、以及中國大模型第一次被當作“基礎設施型資產”來定價。這不是單點突破,而是一種結構性成熟。

      第一層,是國產原創大模型第一次在全球開發者生態中形成“可替代性”。過去很長一段時間,中國大模型更多被視為“追趕者”:在參數規模、Benchmark 上努力靠近 GPT、Claude、Gemini。但智譜真正不同的地方,不在于“追平”,而在于建立了一套原創、可持續演進的技術體系

      一個值得一提的數據是,智譜新一代基座模型GLM-4.7在模型綜合能力榜單Artificial Analysis與權威編碼榜單Code Arena中,均榮登開源模型與國產模型雙料榜首。



      從最早提出 GLM 通用預訓練范式開始,智譜選擇了一條并非簡單復刻 GPT 的路線——在一個模型中統一理解與生成,強調魯棒性、可控性與幻覺率控制。這條路線在早期并不性感,卻在進入工程化與規模化階段后顯現出優勢。

      結果是一個反直覺的變化:GLM系列模型開始在海外開發者社區中被當作“默認可用模型”來采用。從代碼助手、IDE 插件到 Agent 框架,一批歐美 AI 產品并未等待本土閉源模型授權,而是直接在 GLM 上做微調與強化。甚至海外產品Cursor和Windsurf直接套殼了GLM。這種自下而上的滲透,比任何官方合作都更具說明力——它意味著中國原創模型第一次在真實生產環境中,被當作“可以放心依賴的底座”。


      第二層,是 MaaS商業模式第一次在中國大模型公司身上,體現出“利潤結構成立”的跡象。大模型行業長期面臨一個核心質疑:技術很強,但變現是否只是“燒錢換收入”。智譜之所以更容易被資本市場接住,一個關鍵原因在于,它已經開始用收入結構與毛利率回答這個問題。

      公開信息顯示,智譜的收入主要來自云端 MaaS 調用與模型能力交付,而非重定制項目。這使其毛利結構更接近平臺型業務:2022—2024 年,公司整體毛利率始終保持在 50%—65% 區間,即便在 2025 年上半年算力成本波動的背景下,毛利率仍維持在 50% 左右。在一個以高算力消耗著稱的行業中,這本身就是一個強信號。

      更重要的是,收入增長并非靠銷售補貼拉動。智譜的研發投入在 2024 年達到約 22 億元,遠高于銷售費用規模;虧損主要集中在前置研發端,而非市場端。這意味著,它是在用研發換取模型能力與使用強度的提升,而不是用價格戰換短期規模。與此同時,模型調用量和訂閱收入同步放大——日均 Token 消耗跨越數量級增長,開發者訂閱產品在短時間內跑出過億 ARR,顯示出 “使用強度—收入—毛利”之間已經形成正反饋閉環。

      在中國大模型創業公司中,能同時做到規模化收入、高毛利結構、且仍保持高研發占比的樣本并不多,這也是智譜被視為“最接近 MaaS 成立形態”的原因。

      從開發者訂閱、Token 消耗,到跨行業機構客戶的持續擴張,智譜的一個關鍵信號在于:模型使用已經進入高并發、常態化階段,而不是停留在試用或展示層面。這使它在資本市場中,更容易被放進與 OpenAI、Anthropic 相似的 MaaS 對標框架,而不是被歸類為“重交付、低復用”的企業 AI 公司。

      第三層,是它正在被視作“AI 時代的基礎設施型資產”,而非單一技術公司。當 AI 上升為國家級競爭變量,“模型能力”開始與數字主權、產業安全、算力生態綁定。資本市場也隨之改變了看待方式:相比短期應用紅利,更愿意為具備長期研發飛輪、工程能力與生態規模的公司支付溢價。

      在這一語境下,智譜的角色更接近“操作系統層”:上游連接芯片與算力,下游賦能開發者與產業應用;它的護城河不在某一個功能點,而在模型能力、成本效率、生態密度與長期投入的組合。這類公司,天然更符合港股與國際機構投資者對“長期科技資產”的配置邏輯。


      把這三點放在一起看,就會發現“為什么是智譜”并不是因為它在某一次模型發布中贏了誰,而是因為它最早完成了從‘技術領先’到‘結構可定價’的轉變。 它代表的不只是中國大模型走得多快,而是中國原創 AGI 技術,第一次以一個完整、可復制、可審計的商業形態,被全球資本體系接住。接下來要驗證的,已不再是能否進入牌桌,而是能否長期留在牌桌中央。

      上市之后,基礎模型公司的競爭邏輯正在改變

      敲鐘之后,最先消失的其實不是光環,而是“講故事的寬容度”。基礎模型公司一旦進入公開市場,就會被迫接受一種更冷的視角:技術依然重要,但它只算“原材料”;投資者真正關心的是,你能不能把這份原材料加工成一門可預測、可復利、可控風險的生意。

      第一個變化,是增長被拆解成“可持續性”而不是“爆發性”

      在一級市場,增長可以被解釋為還在打地基。但在二級市場,增長必須回答兩個問題:它靠什么產生、能不能復制。靠少數大客戶堆出來的收入,和靠 API 調用、訂閱、生態分發滾出來的收入,在估值里不是同一個物種。市場會更偏好后者,因為它意味著復利,也會對前者更敏感,因為它意味著波動與不可預測。

      第二個變化,是風險被財務化

      過去大模型公司的風險更多是技術路線會不會押錯。上市之后,風險會被轉換成一套更具體的價格變量:算力成本的波動、供應鏈的不確定、海外合規的摩擦、交付事故的聲譽沖擊、客戶集中度帶來的業績彈性——這些都可能直接體現在市場定價上。

      第三個變化,是競爭優勢從更聰明變成更像工業體系

      模型能力會繼續迭代,但更決定勝負的,是工程與組織:你能否把研發節奏穩定成可持續的產品節拍,能否把成本曲線壓到可收斂,能否把交付變成可規模復制的流程,能否讓生態伙伴愿意圍繞你搭建應用。未來真正的護城河,往往不是某次榜單第一,而是越跑越穩的經營能力。

      因此,真正的分水嶺,恰恰從上市一刻開始顯現。

      敲鐘不是終點,是把AGI交給市場驗算

      如果把時間拉長,智譜的上市更像一次行業去幻想化的過程。它把通用大模型從AGI的語境里拽出來,放進當下的經營現實中。模型仍然重要,但它必須與組織、工程和商業一起運轉,才算完整。

      從這一刻起,行業的分水嶺會慢慢顯現。有的公司會在技術上不斷刷新紀錄,卻在經營上原地打轉.有的公司未必每次領先,卻能把能力沉淀成穩定的產品與現金流。

      而智譜,是第一個走到臺前、把這道題交給市場的人。

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