智譜上市后首份財報：超7.24億元！國內收入最高大模型公司

金磊 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

剛剛，智譜上市83天后，首份財報來了！

最最最讓人眼前一亮的數據，莫過于智譜的營收了——

全年收入7.24億元，同比增長132%，登頂國內收入規模最大的大模型公司！

當整個大模型行業深陷價格戰泥潭、靠燒錢換規模時，剛上市的智譜用這份首份財報，可以說是走出了一條完全相反的路。

直接再看幾組關鍵數據：

• MaaS API平臺ARR約17億元，過去12個月提升60倍
• 逆勢漲價83%后，token調用量不降反升
• 毛利率提升近5倍至18.9%，全年公司綜合毛利率41%，打破AI行業“增收不增利”魔咒

幾乎每個數字，都在打破都在打破行業的刻板認知。

曾經被外界稱作“中國版OpenAI”的智譜，如今在商業模式上離OpenAI越來越遠，卻和Anthropic越來越像。

它用這份財報證明：大模型的商業終局，從來不是比誰更便宜，比的是誰能創造更高的價值。

正如智譜CEO張鵬在剛剛的電話會議里所說的：

• 智譜自2019年創立起，就將“讓機器像人一樣思考”作為公司唯一的戰略目標。六年來，這個目標從未動搖。我們也曾經歷過質疑，經歷過挫折，但無數事實反復驗證了一個判斷——智能上界的提升，是大模型AGI時代唯一的”第一性”。
• 在這個第一性原理之上，我們進一步認識到：讓智能普惠大眾的載體是Token。每個人、每個組織都可以通過Token調用智能產生價值。因此，AGI時代的商業價值可以歸結為一個簡潔的公式：智能上界 × Token消耗規模。智能上界決定了定價權，Token消耗規模決定了價值體量。

中國大模型公司怎么跑，可以看智譜

要讀懂智譜這份財報的分量，得先看清當下中國大模型行業的生存現狀。

從2024年年中到現在，價格戰無疑成了大模型圈里各個玩家卷入的兵家必爭之地。

1分錢百萬Token、永久免費調用成流量密碼，玩家們以價換量，陷入越降價越沒利潤越難投技術的死亡循環。

這，是整個行業難以擺脫的虧損困局。

調研數據顯示，2024年國內大模型行業平均毛利率為-80%，完全處于純投入階段；2025年行業平均毛利率依然為 -30%，絕大多數玩家還在靠燒錢維持規模增長。

降價帶來的只有虛假的調用量繁榮，卻沒有健康的商業閉環——

越降價，就越沒錢投入技術研發，模型效果就越難提升，最終只能陷入“用低價留住對價格敏感的低價值客戶”的惡性循環。

價格戰的逆行者

就在全行業都在比誰的價格更低的時候，智譜反手做了一個讓所有人意外的決定：漲價。

2026年3月，智譜推出GLM-5-Turbo模型，同步上調API價格，較前代GLM-4.7的平均漲幅達到83%。在整個行業都在降價的背景下，如此大幅度的漲價，一度被外界認為是“自斷生路”。

但最終的結果，打了所有質疑者的臉：漲價之后，智譜的Token調用量不僅沒有下降，反而持續攀升。

GLM-5發布24小時內，就獲得了字節跳動TRAE/扣子Coze、阿里巴巴Qoder、騰訊CodeBuddy、美團CatPaw、快手萬擎、百度智能云及WPS Office等頭部平臺產品的官方接入。

中國前十大互聯網公司中，9家都成了智譜的付費客戶。

這背后的邏輯其實很簡單：對于真正有生產級需求的企業客戶來說，價格從來不是第一考量，效果才是。

一個能穩定完成復雜任務、不出錯、能真正降本增效的模型，哪怕價格貴一點，也遠比一個便宜但經常翻車的模型有價值。

就像一位開發者在社區里說的：

• 我們用大模型是要跑生產業務的，一次錯誤就可能造成幾萬甚至幾十萬的損失，與其為了省點Token錢擔驚受怕，不如多花點錢用個靠譜的模型。

智譜用這次漲價驗證了一個核心判斷：智能上界決定定價權，Token消耗規模決定價值體量。

當你的模型效果足夠強，能真正解決客戶的核心問題，你就擁有了定價的底氣，而不是被迫卷入無休止的價格戰。

MaaS飛輪轉起來了

很多人對智譜的認知，還停留在靠給企業做大模型服務拿收入的階段。

但這份財報徹底打破了這個刻板印象：標準化的MaaS API收入，已經成為智譜的絕對核心增長引擎，MaaS商業模式的飛輪，已經全面運轉起來。

什么是 MaaS？Model as a Service，模型即服務。

簡單來說，就是把大模型的能力封裝成標準化的 API 接口，企業和開發者按調用量付費，不需要自己部署、運維模型，就能直接用到最頂尖的大模型能力。

這正是Anthropic跑通的商業路徑。作為OpenAI最核心的競爭對手，Anthropic從成立之初就堅定地走“基座模型+API 服務”的路線，80%以上的收入都來自企業和開發者的API調用。

2025年，Anthropic全年營收達到45億美元，較2024年暴漲12倍，年末ARR更是突破90億美元，毛利率從2024年的-94% 大幅轉正至40%，用實打實的業績證明了MaaS模式的可行性。

而智譜，正在走一條和Anthropic高度一致的路：以模型智能上界為核心壁壘，以Token為主要產品形態，以開發者和企業級客戶的深度使用為增長引擎。

增長的核心，不是靠一次性的定制化項目，而是靠模型的智能被企業和開發者真正用起來、用到生產環節中去，形成可持續的、規模化的收入。

這份財報里的數據，也是從側面印證了這個飛輪的運轉：

• MaaS API平臺ARR過去一年實現了約17億元，過去12個月提升60倍；
• 平臺已經服務了400萬企業用戶及開發者，服務全球超過218個國家及地區；
• 智譜已經成為國內付費Token消耗量最高的廠商之一，Coding場景的基本盤持續穩固，OpenClaw等應用的爆發，更是打開了Token規模消耗的全新空間。

這個飛輪的邏輯，其實是一個完美的正向循環：模型效果越好，就越能吸引高價值的企業客戶；高價值客戶的深度調用，帶來了穩定增長的收入和利潤；更多的收入又能投入到技術研發中，進一步提升模型效果。

用技術換利潤

MaaS模式是一個邊際成本持續下降、規模效應極強的生意。

模型只需要訓練和優化一次，就能服務全球數百萬的客戶，調用量越大，單Token的成本就越低，毛利率就越高。

這也是為什么智譜能在這份財報里，實現毛利率的跨越式提升。財報顯示，智譜MaaS API平臺的毛利率較上一年提升了5倍，全年綜合毛利率大幅轉正，遠超行業平均水平。

盈利改善的核心驅動力，來自三個方面：

• 一是模型推理效率的極致優化，通過架構創新和工程優化，把單Token的推理成本打到了行業低位；
• 二是高價值頭部客戶的占比持續提升，這些客戶的留存率和調用深度，遠高于行業平均水平；
• 三是漲價帶來的正向篩選效應——更高的價格，篩選出了更看重效果、付費能力更強的客戶，這些客戶的商業價值，遠比對價格敏感的低價值客戶高得多。

更重要的是，基于當前MaaS業務的強勁增長勢頭；這意味著，智譜的MaaS飛輪，不僅已經轉起來了，還在持續加速。

從清華實驗室到全球第一梯隊

智譜能在價格戰里逆勢漲價，能把MaaS飛輪跑通，底層的底氣，從來都不是營銷和運營，而是實打實的技術實力。

很多人都知道，智譜的起點，是清華大學的技術團隊。從創立之初，智譜就沒有走行業里跟風的純GPT式自回歸架構路線，而是堅持原創，打造了GLM雙向編碼+自回歸融合的獨特架構，先天就具備長文本理解、低幻覺、強邏輯的優勢，為后續的技術迭代打下了堅實的基礎。

2022年，智譜開源了千億參數的GLM-130B模型，成為亞洲唯一入選斯坦福全球主流大模型評測的產品，同時通過量化技術，實現了在消費級顯卡上的流暢運行，一舉奠定了國內開源大模型生態的核心地位。

從那時起，智譜就把“技術自研”刻進了骨子里，完成了全鏈路核心技術的自主可控，實現了國產芯片的全棧適配，從底層筑牢了技術安全與成本優化的根基。

在大模型行業，有一個顛撲不破的真理：商業化的天花板，永遠是由模型的能力上限決定的。

Anthropic能實現一年12倍的營收增長，核心是Claude系列模型的能力持續逼近甚至部分超越GPT；而智譜能拿到國內大模型收入第一的位置，核心也是GLM系列模型的能力，已經穩穩站在了全球第一梯隊。

過去一年，智譜完成了從GLM-4.5到GLM-4.6、GLM-4.7，再到GLM-5、GLM-5-Turbo的快速迭代，保持著1-2個月一次基座升級的行業頂級節奏。

更重要的是，智譜完成了從知識導向到任務導向的根本性轉型，讓GLM變成了一個能獨立完成復雜任務的智能體。

這個轉型的核心，就是AI Coding能力的突破。

對于大模型來說，編程能力是所有復雜任務能力的基礎——能寫好代碼，意味著模型具備了強邏輯、強規劃、強工具調用的能力，能把復雜的需求拆解成可執行的步驟，最終交付可落地的結果。

而Coding場景，也是目前大模型商業化最成熟、付費意愿最強的場景，Anthropic 70%-75% 的收入，都來自代碼生成相關的調用。

智譜精準地抓住了這個核心基本盤。

2026年2月發布的GLM-5模型，更是實現了從Vibe Coding到Agentic Engineering的跨越式升級。

在全球權威的編程基準測試中，GLM-5拿下了SWE-bench-Verified 77.8分、Terminal Bench2.0 56.2分的成績，穩居開源模型第一的位置，實際使用體驗已經逼近Anthropic的旗艦模型Claude Opus 4.5。

在全球權威的Artificial Analysis榜單中，GLM-5位居全球第四、開源第一，僅次于GPT、Claude和Gemini，穩穩進入了全球AI第一梯隊。

更值得期待的是，智譜還即將發布GLM-5.1。

還提出了Token架構力（TAC）

這份財報，不僅是智譜上市后的首份成績單，更是智譜的一次全面重構。它用實打實的數據，讓整個行業重新認識了智譜，也重新定義了大模型的價值衡量標準。

過去幾年，整個大模型行業陷入了一個巨大的誤區：大家都在比誰的參數更大，誰的跑分更高，誰的價格更低，但卻很少有人去思考，大模型的核心價值到底是什么？

跑分再高，不能落地到真實場景，不能幫企業和個人創造真金白銀的經濟價值，就沒有意義。

正是基于這個判斷，智譜在這份財報里，首次提出了Token架構力（Token Architect Capability，簡稱 TAC） 的概念，給出了一個可量化的AI價值三維框架：

TAC = 調用智能的量 × 智能的質量 × 轉化為經濟價值的效率

• 量：企業和個人每天愿意調用多少Token，愿意把多少任務、多大的工作量交給AI處理；
• 質：這些Token是否來自足夠聰明、可靠的模型，能不能在復雜任務上穩定給出可交付的結果；
• 效率：這些AI處理的任務，能不能真正轉化為可衡量的經濟產出，實現實實在在的降本增效。

智譜判斷，未來組織和個人的核心競爭力，將越來越取決于其TAC水平。

而智譜要做的，從來都不只是一個賣Token的模型廠商，而是提升全社會TAC能力的基礎設施，給每一個企業、每一個開發者、每一個個體，提供把智能轉化為可交付經濟成果的能力底座。

這個概念的提出，標志著中國大模型行業，正式從 參數競賽、跑分內卷、價格戰泥潭，進入了智能架構競爭的全新階段。

過去，我們評估一個大模型公司，看的是它的參數有多大，融資有多少；未來，我們評估一個大模型公司，要看的是它能幫客戶提升多少TAC，能幫客戶把智能轉化為多少實實在在的經濟價值。

而智譜的這份財報，就是這個新時代的最好注腳。

當整個行業都在靠燒錢換規模，靠低價換流量的時候，智譜已經走出了一條“技術突破→效果領先→定價權→規模化收入→利潤→再投入技術”的健康商業閉環。

它用這份財報證明了，大模型是一個能真正創造價值、實現盈利的好生意；中國大模型廠商，也能走出一條屬于自己的、和全球頂級玩家同臺競技的路。

中國大模型行業的下半場，終于從價格戰的喧囂里，走回了技術和商業的正途。