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      智譜首份財報:2025年營收翻倍至7億,虧損47億,大模型盈利仍是“未解之題”?

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      出品|《態(tài)度·財報》

      作者|袁寧

      編輯|丁廣勝

      智譜交出了上市后的首份年度成績單。

      財報顯示,智譜2025年營收7.24億元,同比增長131.9%;毛利2.97億元,同比增長68.7%;毛利率為41.0%,較上年的56.3%下降15.3個百分點;年內虧損47.18億元,同比擴大59.5%;經調整后凈虧損31.82億元,同比擴大29.1%;研發(fā)投入31.8億元,同比增長44.9%。

      如果只看表面,這仍是一家典型的大模型公司:收入增長很快,但虧損依然巨大,研發(fā)投入持續(xù)高企。

      但如果把這份財報拆開看,智譜正在向市場釋放一個更清晰的信號:它開始把大模型能力,逐步轉化成可以持續(xù)計費的商業(yè)資源。

      尤其是在業(yè)績會上,智譜CEO張鵬強調,智譜MaaS平臺ARR約17億元,過去12個月提升60倍;API價格在一季度上調83%后,市場依然供不應求,調用量增長400%。他類比Anthropic,并給出一個公式:AGI商業(yè)價值 = 智能上界 × Token消耗規(guī)模。

      這意味著,智譜正試圖向外界證明:大模型公司不只是靠本地化部署、項目制交付獲取收入,也可以通過API、Token、開發(fā)者平臺和企業(yè)級智能體,逐步建立起更接近基礎設施的平臺模式。

      當然,從財報現(xiàn)實看,智譜還遠沒走到“輕平臺公司”的階段。本地化部署仍貢獻了七成以上收入,綜合毛利率也出現(xiàn)下滑,虧損還在繼續(xù)擴大。

      01核心數(shù)據(jù):收入翻倍,API起量,但虧損與毛利率壓力仍在

      先來拆解核心的財務指標。

      財報顯示,智譜2025年營收7.24億元,同比增長131.9%;毛利2.97億元,同比增長68.7%;毛利率為41.0%,較上年的56.3%下降15.3個百分點;年內虧損47.18億元,經調整后凈虧損31.82億元;研發(fā)投入31.8億元,同比增長44.9%。

      如果把這些數(shù)字放在一起看,會得到一個很清晰的判斷:

      營收增長很快,說明商業(yè)化正在加速;研發(fā)投入仍然很重,說明公司還處在能力建設和市場擴張階段;虧損繼續(xù)擴大,說明智譜還沒有進入收利潤的階段;毛利率下降明顯,說明收入雖然增長,但商業(yè)質量仍承壓。

      從收入結構來看,智譜2025年依然以本地化部署為主。

      其中,本地化部署收入5.34億元,同比增長102.3%,占總收入的73.7%;云端部署收入1.90億元,同比增長292.6%,占比26.3%。

      若按業(yè)務形態(tài)拆分,企業(yè)級通用大模型收入3.66億元,占比50.4%;開放平臺及API收入1.90億元,占比26.3%;企業(yè)級智能體收入1.66億元,占比22.9%;技術服務及其他收入占比極低。

      也就是說,智譜最主要的收入,仍來自企業(yè)級通用模型和本地化部署;而市場最關心的API與MaaS業(yè)務,雖然增速最快,但目前還不是絕對收入主力。

      從毛利率變化看,也能看到這一點。

      2025年云端部署毛利率從上年的3.3%提升到18.9%,改善明顯;但本地化部署毛利率則從66.0%下降到48.8%。

      最終,云端業(yè)務在變好,本地化業(yè)務在變重,拖累整體綜合毛利率降至41.0%。

      如果拿市場預期來衡量,智譜這份財報大致可以說是:增長超預期,盈利質量低于樂觀預期。

      超預期的,是收入翻倍、API提價后調用量仍然爆發(fā);低于預期的,是虧損依舊高企,毛利率顯著回落,且本地化部署在收入結構中的占比依然過高。

      02 智譜要做中國的Anthropic:AGI商業(yè)價值 = 智能上界 × Token消耗規(guī)模

      如果說財報數(shù)字體現(xiàn)的是“結果”,那么電話會更能體現(xiàn)管理層想講給市場聽的“方向”。

      在業(yè)績會上,張鵬反復強調智譜長期堅持“基座模型+API平臺+生態(tài)”的戰(zhàn)略,并明確提出一個公式:

      AGI商業(yè)價值 = 智能上界 × Token消耗規(guī)模

      張鵬表示:“智能上界決定了定價權,Token消耗規(guī)模決定了價值體量。”這其實就是智譜對自己未來商業(yè)模式的核心定義。

      它的含義并不復雜:大模型公司的價值,不只是模型有多強,而是這種智能能不能通過高頻調用,轉化成持續(xù)的商業(yè)收入。誰能讓更多企業(yè)、開發(fā)者、應用持續(xù)消耗Token,誰就更接近真正的大模型基礎設施公司。

      為了支撐這一邏輯,張鵬給出了幾個關鍵數(shù)據(jù):MaaS平臺ARR約17億元;過去12個月增長60倍;API漲價83%后調用量仍增長400%;中國前十大互聯(lián)網公司中,9家已深度使用GLM。

      這些數(shù)據(jù)共同服務于一個敘事:智譜不是一家靠項目交付吃飯的AI公司,而是一家開始擁有平臺化收入特征的智能基礎設施公司。

      這也是為什么張鵬在電話會上頻繁提到Anthropic。

      因為從資本市場視角看,Anthropic代表的是一種被廣泛認可的大模型商業(yè)模式——模型能力足夠強,通過API向企業(yè)和開發(fā)者持續(xù)收費,最終形成高質量ARR和平臺效應。

      智譜顯然希望把自己的估值邏輯,也向這一方向靠攏。張鵬將其核心概括為:“當模型足夠強,API本身就是最好的商業(yè)模式。”

      但從財報現(xiàn)實出發(fā),智譜目前還沒有完全達到這種狀態(tài)。

      因為它的大部分收入依然來自本地化部署,而不是純粹的API調用;它的綜合毛利率也還不足以支撐“輕資產平臺公司”的想象。

      所以更準確地說,張鵬不是在描述智譜已經成為什么,而是在定義智譜要去哪里。

      電話會上另一個值得注意的點,是智譜開始強調“TAC(Token Architecture Capability)”和“LLM-OS”等概念。

      張鵬解釋,TAC(Token Architecture Capability,Token 架構能力)。TAC = 智能調用量 x 智能質量 x 經濟轉化效率。

      未來,衡量一個個體或組織價值的標準,不再是掌握了多少信息,而是其作為Token 架構師,在給定預算下構建復雜 Agent 系統(tǒng)并驅動大模型完成復雜Agent系統(tǒng)的自主運行。智譜的目標是成為提升全社會 TAC 的基礎設施,讓每一滴 Token 都能轉化為可交付的經濟增量。

      而LLM-OS(大模型操作系統(tǒng)) 則表示,相較于傳統(tǒng)的 OS(操作系統(tǒng)) 是硬件資源的調度者,LLM-OS則是智能的調度者。

      張鵬表示:“大模型正在吞噬軟件,未來的計算平臺將不再是 App 的堆疊,而是 API 商店與 Agent 矩陣的協(xié)同。在 LLM-OS 架構下,模型直接理解模糊意圖、拆解長程任務并調度全棧資源。誰的模型進入了系統(tǒng)內核,誰就掌握了下一代計算的定義權。我們致力于將 GLM 打造為這一自治系統(tǒng)的核心引擎,實現(xiàn)從云端 API 到設備級原生智能的位勢躍遷。”

      智譜顯然不滿足于只被理解為一家“賣大模型”的公司,它更希望自己被看作未來AI操作系統(tǒng)和智能調度能力的提供者。

      03拉上 MiniMax 一起看,分化就更明顯了

      如果把智譜放到整個行業(yè)里看,這份財報還有一個更重要的意義:它讓中國大模型公司的商業(yè)化分化,開始變得更清晰。

      以MiniMax為例,兩家公司已經走出了明顯不同的路線。

      MiniMax 2025年收入為7903.8萬美元,同比增長158.9%;其中AI原生產品收入占比67.2%,開放平臺及其他企業(yè)服務占比32.8%,超過70%收入來自國際市場,毛利率提升至25.4%。

      兩家公司呈現(xiàn)出完全不同的路徑:

      智譜:更偏企業(yè)市場、本地化部署、API平臺、企業(yè)級大模型;

      MiniMax:更偏國際市場、AI原生產品、多模態(tài)、C端與全球化。

      智譜的優(yōu)勢在于,企業(yè)收入盤子更大,國內B端商業(yè)化更扎實;MiniMax的優(yōu)勢則在于,海外化更強,產品化特征更明顯。

      也就是說,智譜更像是在走“企業(yè)級AI基礎設施”路線,而MiniMax更像是在走“全球AI產品公司”路線。

      這背后也反映出整個行業(yè)的變化。中國大模型行業(yè)已經不再只是“大家都做基座模型,然后拼榜單”的單一競爭,而是開始分化出不同商業(yè)路線:有的公司做企業(yè)部署;有的公司做API平臺;有的公司做海外產品;有的公司做垂類智能體;有的大廠則通過云和生態(tài)能力把模型嵌入現(xiàn)有業(yè)務體系。

      對智譜來說,真正的競爭對手也不僅僅是創(chuàng)業(yè)公司。

      阿里、百度、騰訊、字節(jié)等大廠都在加速模型能力建設和云生態(tài)整合,它們在算力、客戶資源、云渠道和資金儲備上更有優(yōu)勢。

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