智谱：赚 7 亿、亏 32 亿？梦想在上，谈亏 “格局小了”

一个季度 6 倍，这段时间绝对的资金宠儿、模型明星股——智谱也交卷了。相比与如此飙涨的股价，2025 下半年的业绩显得平静多了，但这真得重要吗？

直接上大菜：

一、收入端： 3 月 API 业务 ARR 2.5 亿，其他都是小事！

国内的几个独立模型商中，$智谱(02513.HK) 属于纯 “国产大模型”，人才背靠高校、客户都大约是政府与国企等 to B 的大客户。

本地部署重、交付重，市场一直担心的是本地部署类项目续约的持续性，因此在 Agent 爆发之前，市场并不愿意给智谱太多估值溢价。

1）收入放缓，但开放平台业务拉上来了：2025 年收入合计 7.2 亿美金，同比增长接近 132%，在猛飙但是相比去年的 160% 的增长有所放缓。

由于上半年业绩已经公布，关键是下半年单独拿出来看：收入 5.3 亿，同比仅增 99%，放缓趋势更为明显。

而放缓的主要原因确实应验了资金之前的担忧——收入占比 80%+ 本地部署业务，到了 2025 年下半年增长已经放缓到了 57%，只有 3.7 亿，占比也滑落到了 70%。

与此相反，市场真正喜闻乐见的 API 接口与开放平台这种云端部署业务下半年同比大幅增长 430%，达到了 1.6 亿。全年 API 类业务 1.9 亿的体量，与 MiniMax 的 1.8 亿基本不相上下。而且从增长斜率来看，智谱全年接近 300% 的增长，比 MiniMax 200% 更具爆发性。

这其实也是市场愿意给智谱拔估值的核心所在：模型的 API 接口和开放平台业务确实因大模型之前激烈厮杀，定价激进，导致这部分业务的毛利率表现较差。

但这种模型即收入的标准化、轻交付类收入一旦规模化拉上来之后，想象力无穷，尤其是公司 2 月份的时候，又对 API 接口等业务连续涨价，一个季度涨幅 83%，毛利率其实重要性已经不大。

收入的增长才是验明 Token 消耗和模型受欢迎程度的核心指标：下半年在 GLM 5 还没有发布的情况下，开放平台增长如此迅猛，确实说明了智谱模型确实有是 “真材实料” 的。

而今年春节以来，智谱连续三波快速迭代模型：

1）2 月 11 日发布 GLM-5，发布当时在 Artificial intelligence 的智能化指数排行榜上开源第一；

2）3 月 15-16 日，仅一个月时间，针对爆火的龙虾智能体，推出专门的 GLM-5-Turbo 模型，侧重于工具调用、多步骤任务执行、复杂指令拆解、多智能体协作等 Agent 工作流。

3）3 月 27 日，侧重编程领域的 GLM-5.1 作为 GLM-5 的后训练优化版面向所有 Coding Plan 用户开放。

在 GLM-5 模型发布的同时，直接宣布大模型涨价——订阅价格和 API 价格普涨。其中 API 价格在 Turbo 发布后再次涨价，API 价格一季度之内涨幅 83%。

在应用侧，由于 Openclaw 在中国爆火但官方质疑数据安全性，智谱趁机推出了一个 OpenClaw 的国产替代版——AutoClaw，安装简易，一键部署，辅助以 39/3500 万 tokens、以及 99 元/1 亿 tokens 的月卡套餐。

Agent 的大爆发，IT 领域 AI 渗透率的提升，2 月份以来，公司股价涨了 3.5 倍，背后核心就是定价逻辑商业模式的变化：

在 “顶级模型” 的加持下，公司已经从项目制的本地化部署，已经开始转向云端的 API 接口模式，而且在涨价之后公司仍表示算力不够，体现需求紧俏的现实。

2）当季创收对上代模型训练投入的覆盖能力？

由于基座模型按年更新，用一年训练投入换出来的模型其实只有一年的服役期。这种情况下，模型的经济性，部分可以通过模型当年的直接、间接创收，对比上年的模型训练投入金额，来看模型的经济性。

对智谱而言，模型训练支出与研发人员支出主要是在研发支出（占比大约 70%）。海豚君直接用研发支出来看，收入对其模型投入的覆盖能力。

智谱 2024 年研发支出 22 亿，25 年收入 7.2 亿，只收回了 24 年研发支出的 33%；25 年 32 亿，26 年收入要翻倍到 14 亿上下，才能看到收入对 25 年研发投入的回收率提升到 45%，与 MiniMax 基本一致。

按公司电话会披露，公司云端 API 业务，三月份 ARR（月收入的年化金额）已达到了 2.5 亿美金 (17.5 亿元人民币)，比海豚君预期的还要好。

这点非常重要，考虑到 25 年实际花了 32 亿人民币，等于在供不应求无法收入还没有刚需释放的情况下，年化收入已经能够覆盖 25 年 55% 的研发投入，模型至少走在稳步向上的商业路线上。

作为对比，在公布 ARR 的中国公司同行当中，专注于高定价视频模型的可灵 1 月 ARR 过 3 亿美金，但由于竞争，公司给的全年指引也就是 1 月份的年化收入。

同行 MiniMax 2 月 ARR 是 1.5 亿美金（应该含了一些非 API 接口的持续性收入）。目前看，智谱 ARR 增长斜率、和绝对值上，都更具优势。尤其当下智谱 ARR 的加速增长，还伴随着定价力的上移，以及 Tokens 算力的供不应求，需求并没有完全释放。

二、毛利率还在阵痛期？

相比于 MiniMax 变现上 to B 和 to C 的两条腿走路，智谱几乎只专注于 to B 业务，而且本地部署面向的大多还都是政府、国企等大客户。

DeepSeek 之后，大模型本身收费已经非常困难，开始转为本地部署过程的本地适配与调优等，但这种部署方式重人力（公司总人数从 1H25 时候的 883 人拉升到了接近 1100 人），到了下半年，资源和人力的投入弊端体现得就更为明显了。

公司下半年毛利仅仅 2 亿元，同比增长只有 30%；其中本地部署业务在收入增长 57% 的情况下，毛利仅增长了 5%。

而原因就是上面海豚君说的，本地部署业务重资源投入，收入的做大并不明显伴随很高的规模效应，本地部署业务毛利率直接从接近 60% 回落到了 44%，毛利率随着收入做大在稳步下行中。

相反，虽然模型的 API 接口业务因为竞争激烈，起步非常低，但它好在有比较好的规模效应，下半年收入增长 430%，直接把毛利率从零上下徘徊的水平拉高到了 22%。

只是高毛利本地部署业务增长放缓 + 毛利率下行；低毛利业务猛飙毛利率改善的结果是，公司下半年的毛利率直接拉出来了一个成立以来的新低，仅仅 38%，远远低于市场预期。

三、创收 7 亿、亏掉 32 亿！在梦想面前，亏损靠边站？

38% 的毛利率看似压力不大，这是因为还没有算进去大模型创业商业模式中最大的投入——训练开支，这一项在研发支出当中。

通常，研发支出一项就是收入的 3-5 倍，所以只要还在快速用训练迭代模型，要扭亏几乎不可能（点击此处看原因）。

下半年智谱研发支出（主要是训练开支）接近 16 亿人民币，而当期收入只有 5.3 亿，研发支出是收入的三倍。

在这么巨大的研发支出面前，其他支出的变化已经是 “小巫见大巫”：

公司管理费用 3.2 亿，同比增长了 290%，相对较快；但与 MiniMax 一样，智谱销售费用同比负增长 25%，下半年仅仅 1.8 亿（同样是模型获客靠模型本身的能力，而不是靠营销）。

最终下来，公司 2H25 毛利减去三费后的经营亏损 19 亿，亏损率 354%；剔期权激励之后是 15 亿人民币，相比上半年的 17 亿多小幅收敛。

全年调整后的净亏损是 32 亿元，亏损率是 439%（亏损是收入的四倍多），不过这已经是快速收窄的状态了。

下半年亏损率收窄的程度更为明显：下半年调整后的净亏损是 14 亿人民币，相对 5 亿的收入，亏损率是 268%。

海豚研究整体观点：AI 香，智谱更香？

同为唯二两家上市的国产 AI 模型双雄，一开始风评比 MiniMax 稍弱一些的智谱仅经过一个季度的时间，实际出拳更为漂亮。

而两家的核心区别，在海豚君看来，就是智谱的模型在智能指数上更高一些，换句话说，在 to B 生产力领域，智能 “稀缺性” 是核心资产，也是 Token 销售定价权的核心要义。

资金对模型的估值，依然是更看重模型的智力稀缺程度，以及在这个程度之上，Token 的销量和销售额。

由于本身是上市公司，融资就不用发愁，而当下 API 如此涨价，Tokens 依然供不应求的情况下，融资就更不是问题。

公司年后股价的大幅上窜，也说明了市场对它的定价，已经从本地部署类 AI 提供商的折价，晋级为海外可比 to B 类商业模式如 Claude 的估值模式。

一个季度股价飙涨 6 倍后，关键的问题是当下的 ARR，以及 ARR 的成长斜率，公司显然非常清楚资本市场的需求点——电话会开篇就提到了 API 接口这一单一类型业务的 3 月 ARR 已经涨到了 2.5 亿美金，而且算力供不应求，轻易售罄。

这种的引导，很容易让市场拿智谱和海外同行来的成长和估值曲线来做对比：Anthropic 在模型的智能化过了智能化程度的 G 点之后，公司收入从 1 亿美金到 10 亿美金只用了一年时间，从 10 亿美金到 100 亿美金又用了一年时间。

那么问题来了，如果智谱走出类似的收入成长曲线，一年之后收入达到了 10 亿美金的话，是不是估值还有空间呢？

作为参考 Antropic 年化收入 14 亿美金时候，一级市场融资的估值是 615 亿美金。

而站在当下，公司市值 400 亿美金，后续往 600 亿美金冲击，依然是能够直接量化模型智能化程度和受欢迎成都的 ARR 增长斜率重于泰山。

至少站在当下，智谱的冲劲，似乎比 MiniMax 还更猛一些。

<此处结束>

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