本报（chinatimes.net.cn）记者石飞月 北京报道

与MiniMax类似，智谱今年上半年完成了业务的彻底转型。8月31日，该公司交出上市以来的首份半年报：总收入同比大增399.7%，仅半年即超越2025年全年营收规模，其中API收入占比超八成。

然而，这份亮眼的增长数据并未完全安抚资本市场。财报发布后，智谱股价在9月1日以1.34%的降幅收盘，市值定格在5490亿港元。而增长与疑虑交织的背后，是全球大模型赛道竞争白热化的缩影。

收入结构彻底改变

尽管目前尚未实现盈利，但智谱展现出的增长势头依然强劲，基本面持续改善。今年上半年，该公司实现营收9.54亿元，同比增长399.7%；毛利为2.52亿元，同比增长163.7%；期内亏损20.72亿元，同比收窄12.1%。

基本面之所以持续改善，很大程度上归功于智谱收入结构的战略性调整。今年上半年，该公司按调用计费的开放平台与API服务收入占比由去年全年的26.3%升至86.5%，模型本地化部署收入由73.7%降至13.5%。

与MiniMax不同，智谱的业务底色一直是B端为主，这次是从“卖项目”切换到了“卖服务”，而MiniMax的转型方向则是从C端走向B端，两者可以说是殊途同归。

据财报，今年上半年，智谱开放平台及API业务收入为8.25亿元，同比增长近2736%；截至8月末，智谱MaaS平台Token调用量较年初增长超过40倍，其中Coding Plan调用量增长超过23倍，MaaS平台用户数超过740万，较年初增长144%，付费日活用户数较年初增长603%。该公司表示，这本质上是模型能力跃迁之后必然发生的事。

今年以来，智谱陆续推出了GLM-5、GLM-5.1、GLM-5.2和GLM-5.3几个模型。从GLM-5.2开始，由于Coding能力登顶全球排行榜，该公司获得了越来越多的关注，并在二级市场实现飞跃式大涨，市值一度超过万亿港元。

然而，收入结构的剧烈调整，也让智谱的整体毛利率从去年同期的50%降至26.4%，近乎腰斩，当然这并非效率恶化，而是高毛利的本地化部署被低毛利但高速扩张的API业务“稀释”。

好在，得益于规模效应的显现、定价的上调以及全栈工程优化对推理成本的持续压低，智谱开放平台及API业务的毛利由去年同期的-10万元增加至2.03亿元，较上年同期由负转正；毛利率由上年同期的-0.4%提高至24.6%。

关于API调用的定价，今年大部分厂商都选择了上调，但市场上也不乏阶段性优惠的声音，比如DeepSeek就时有动作。整体来看，价格走势仍处在一个动态博弈的过程之中。

《华夏时报》记者就API调用价格的趋势采访了智谱方面，智谱董事长刘德兵在业绩说明会上预测，未来行业会出现两条价格曲线：同等智能的价格一定会持续下降，GLM-5.3-Flash就是在做这件事；但对于真正能够打开新的任务边界、显著提高任务成功率的frontier model（前沿模型），仍然会有Premium（溢价），甚至有进一步提价的空间。

他透露，今年上半年，在API平均售价提高约101%的同时，智谱Token的调用量仍然大幅增长，按收入计前十大用户的日均调用量，核心客户反而用得更深，这就说明用户不是单纯因为模型便宜才使用，而是在模型能力提升以后，愿意把更多真实的任务交给它，并为更强的能力支付更高价格。

国产算力加速落地

所以，模型能力依然是模型调用量的决定性因素。

只是，模型能力的座次并非一成不变，今年以来，智谱、月之暗面和DeepSeek已轮流坐上过榜首位置。

“如今大模型市场的规则非常直接：一旦新的高性能模型发布，第二天各大评测榜单便会更新排名。只要模型在榜单上位居前列，同时在定价上具备一定竞争力，API调用量就会迅速攀升。”文渊智库创始人王超向本报记者指出，月之暗面的Kimi K3就是这一逻辑的典型例证，发布后便“突榜”冲上高位，即便其定价并不算便宜，依然在极短时间内赢得了大量用户的付费调用。

除了国产大模型之间的比拼，OpenAI、Anthropic等海外厂商也始终是强劲的对手。智谱创始人唐杰在业绩说明会上就此表示，目前，中国模型整体在前沿能力上虽然和海外特别头部的模型之间还有一定差距，但是在一定智能水平上，综合考虑模型和能力这两个维度上帕累托最优，在高价值任务和普惠层面都做到了不错的卡位。

而要提高模型能力，算力依然是最基础的支撑要素。

由于芯片禁令，国产大模型目前都在寻求国产化替代，智谱也一样。唐杰透露，智谱已经实现10万级国产芯片的规模化低成本推理，最近推出的GLM-5.3-Flash是该公司第一次在超大规模真实流量下全面使用国产芯片集群提供服务。他指出，过去半年最大的结构性变化，是推理侧已经不再把海外高端GPU作为唯一的规模化路径。

智谱已经在算力层面密集落子。今年7月，据知情人士透露，智谱已落地1GW级国产AI算力数据中心建设，并全部采用国产AI芯片；与此同时，智谱还完成了对国产AI异构算力软件公司中科加禾的收购。

这两项动作分别补齐了智谱在算力供给与算力释放两个环节的关键能力：前者提供大规模模型训练所需的计算资源，后者则通过编译器、Runtime、推理引擎等基础软件能力，提高异构芯片利用率，降低推理成本，并提升模型部署效率。

可以说，智谱正处在一个关键的转型期。该公司成功将商业模式从“卖项目”切换到了“卖服务”，验证了MaaS在中国市场的可行性，同时，通过“All-in-Infra”战略，已形成10万级国产芯片规模化推理能力，将成本曲线掌握在自己手中。

但要实现从“中国领先”到“代际领先”的跨越，并在激烈的市场竞争中持续证明定价权，仍是智谱需要回答的核心命题。当大模型从拼参数进入拼落地的下半场，能否将智能上限的突破，持续转化为不可替代的商业价值，将决定这家“大模型第一股”的下一站高度。

责任编辑：黄兴利 主编：寒丰