智譜：賺 7 億、虧 32 億？夢想在上，談虧 “格局小了”

一個季度 6 倍，這段時間絕對的資金寵兒、模型明星股——智譜也交卷了。相比與如此飆漲的股價，2025 下半年的業績顯得平靜多了，但這真得重要嗎？

直接上大菜：

一、收入端： 3 月 API 業務 ARR 2.5 億，其他都是小事！

國內的幾個獨立模型商中，$智譜(02513.HK) 屬於純 “國產大模型”，人才背靠高校、客戶都大約是政府與國企等 to B 的大客戶。

本地部署重、交付重，市場一直擔心的是本地部署類項目續約的持續性，因此在 Agent 爆發之前，市場並不願意給智譜太多估值溢價。

1）收入放緩，但開放平臺業務拉上來了：2025 年收入合計 7.2 億美金，同比增長接近 132%，在猛飆但是相比去年的 160% 的增長有所放緩。

由於上半年業績已經公佈，關鍵是下半年單獨拿出來看：收入 5.3 億，同比僅增 99%，放緩趨勢更爲明顯。

而放緩的主要原因確實應驗了資金之前的擔憂——收入佔比 80%+ 本地部署業務，到了 2025 年下半年增長已經放緩到了 57%，只有 3.7 億，佔比也滑落到了 70%。

與此相反，市場真正喜聞樂見的 API 接口與開放平臺這種雲端部署業務下半年同比大幅增長 430%，達到了 1.6 億。全年 API 類業務 1.9 億的體量，與 MiniMax 的 1.8 億基本不相上下。而且從增長斜率來看，智譜全年接近 300% 的增長，比 MiniMax 200% 更具爆發性。

這其實也是市場願意給智譜拔估值的核心所在：模型的 API 接口和開放平臺業務確實因大模型之前激烈廝殺，定價激進，導致這部分業務的毛利率表現較差。

但這種模型即收入的標準化、輕交付類收入一旦規模化拉上來之後，想象力無窮，尤其是公司 2 月份的時候，又對 API 接口等業務連續漲價，一個季度漲幅 83%，毛利率其實重要性已經不大。

收入的增長才是驗明 Token 消耗和模型受歡迎程度的核心指標：下半年在 GLM 5 還沒有發佈的情況下，開放平臺增長如此迅猛，確實說明了智譜模型確實有是 “真材實料” 的。

而今年春節以來，智譜連續三波快速迭代模型：

1）2 月 11 日發佈 GLM-5，發佈當時在 Artificial intelligence 的智能化指數排行榜上開源第一；

2）3 月 15-16 日，僅一個月時間，針對爆火的龍蝦智能體，推出專門的 GLM-5-Turbo 模型，側重於工具調用、多步驟任務執行、複雜指令拆解、多智能體協作等 Agent 工作流。

3）3 月 27 日，側重編程領域的 GLM-5.1 作爲 GLM-5 的後訓練優化版面向所有 Coding Plan 用戶開放。

在 GLM-5 模型發佈的同時，直接宣佈大模型漲價——訂閱價格和 API 價格普漲。其中 API 價格在 Turbo 發佈後再次漲價，API 價格一季度之內漲幅 83%。

在應用側，由於 Openclaw 在中國爆火但官方質疑數據安全性，智譜趁機推出了一個 OpenClaw 的國產替代版——AutoClaw，安裝簡易，一鍵部署，輔助以 39/3500 萬 tokens、以及 99 元/1 億 tokens 的月卡套餐。

Agent 的大爆發，IT 領域 AI 滲透率的提升，2 月份以來，公司股價漲了 3.5 倍，背後核心就是定價邏輯商業模式的變化：

在 “頂級模型” 的加持下，公司已經從項目制的本地化部署，已經開始轉向雲端的 API 接口模式，而且在漲價之後公司仍表示算力不夠，體現需求緊俏的現實。

2）當季創收對上代模型訓練投入的覆蓋能力？

由於基座模型按年更新，用一年訓練投入換出來的模型其實只有一年的服役期。這種情況下，模型的經濟性，部分可以通過模型當年的直接、間接創收，對比上年的模型訓練投入金額，來看模型的經濟性。

對智譜而言，模型訓練支出與研發人員支出主要是在研發支出（佔比大約 70%）。海豚君直接用研發支出來看，收入對其模型投入的覆蓋能力。

智譜 2024 年研發支出 22 億，25 年收入 7.2 億，只收回了 24 年研發支出的 33%；25 年 32 億，26 年收入要翻倍到 14 億上下，才能看到收入對 25 年研發投入的回收率提升到 45%，與 MiniMax 基本一致。

按公司電話會披露，公司雲端 API 業務，三月份 ARR（月收入的年化金額）已達到了 2.5 億美金 (17.5 億元人民幣)，比海豚君預期的還要好。

這點非常重要，考慮到 25 年實際花了 32 億人民幣，等於在供不應求無法收入還沒有剛需釋放的情況下，年化收入已經能夠覆蓋 25 年 55% 的研發投入，模型至少走在穩步向上的商業路線上。

作爲對比，在公佈 ARR 的中國公司同行當中，專注於高定價視頻模型的可靈 1 月 ARR 過 3 億美金，但由於競爭，公司給的全年指引也就是 1 月份的年化收入。

同行 MiniMax 2 月 ARR 是 1.5 億美金（應該含了一些非 API 接口的持續性收入）。目前看，智譜 ARR 增長斜率、和絕對值上，都更具優勢。尤其當下智譜 ARR 的加速增長，還伴隨着定價力的上移，以及 Tokens 算力的供不應求，需求並沒有完全釋放。

二、毛利率還在陣痛期？

相比於 MiniMax 變現上 to B 和 to C 的兩條腿走路，智譜幾乎只專注於 to B 業務，而且本地部署面向的大多還都是政府、國企等大客戶。

DeepSeek 之後，大模型本身收費已經非常困難，開始轉爲本地部署過程的本地適配與調優等，但這種部署方式重人力（公司總人數從 1H25 時候的 883 人拉昇到了接近 1100 人），到了下半年，資源和人力的投入弊端體現得就更爲明顯了。

公司下半年毛利僅僅 2 億元，同比增長只有 30%；其中本地部署業務在收入增長 57% 的情況下，毛利僅增長了 5%。

而原因就是上面海豚君說的，本地部署業務重資源投入，收入的做大並不明顯伴隨很高的規模效應，本地部署業務毛利率直接從接近 60% 回落到了 44%，毛利率隨着收入做大在穩步下行中。

相反，雖然模型的 API 接口業務因爲競爭激烈，起步非常低，但它好在有比較好的規模效應，下半年收入增長 430%，直接把毛利率從零上下徘徊的水平拉高到了 22%。

只是高毛利本地部署業務增長放緩 + 毛利率下行；低毛利業務猛飆毛利率改善的結果是，公司下半年的毛利率直接拉出來了一個成立以來的新低，僅僅 38%，遠遠低於市場預期。

三、創收 7 億、虧掉 32 億！在夢想面前，虧損靠邊站？

38% 的毛利率看似壓力不大，這是因爲還沒有算進去大模型創業商業模式中最大的投入——訓練開支，這一項在研發支出當中。

通常，研發支出一項就是收入的 3-5 倍，所以只要還在快速用訓練迭代模型，要扭虧幾乎不可能（點擊此處看原因）。

下半年智譜研發支出（主要是訓練開支）接近 16 億人民幣，而當期收入只有 5.3 億，研發支出是收入的三倍。

在這麼巨大的研發支出面前，其他支出的變化已經是 “小巫見大巫”：

公司管理費用 3.2 億，同比增長了 290%，相對較快；但與 MiniMax 一樣，智譜銷售費用同比負增長 25%，下半年僅僅 1.8 億（同樣是模型獲客靠模型本身的能力，而不是靠營銷）。

最終下來，公司 2H25 毛利減去三費後的經營虧損 19 億，虧損率 354%；剔期權激勵之後是 15 億人民幣，相比上半年的 17 億多小幅收斂。

全年調整後的淨虧損是 32 億元，虧損率是 439%（虧損是收入的四倍多），不過這已經是快速收窄的狀態了。

下半年虧損率收窄的程度更爲明顯：下半年調整後的淨虧損是 14 億人民幣，相對 5 億的收入，虧損率是 268%。

海豚研究整體觀點：AI 香，智譜更香？

同爲唯二兩家上市的國產 AI 模型雙雄，一開始風評比 MiniMax 稍弱一些的智譜僅經過一個季度的時間，實際出拳更爲漂亮。

而兩家的核心區別，在海豚君看來，就是智譜的模型在智能指數上更高一些，換句話說，在 to B 生產力領域，智能 “稀缺性” 是核心資產，也是 Token 銷售定價權的核心要義。

資金對模型的估值，依然是更看重模型的智力稀缺程度，以及在這個程度之上，Token 的銷量和銷售額。

由於本身是上市公司，融資就不用發愁，而當下 API 如此漲價，Tokens 依然供不應求的情況下，融資就更不是問題。

公司年後股價的大幅上竄，也說明了市場對它的定價，已經從本地部署類 AI 提供商的折價，晉級爲海外可比 to B 類商業模式如 Claude 的估值模式。

一個季度股價飆漲 6 倍後，關鍵的問題是當下的 ARR，以及 ARR 的成長斜率，公司顯然非常清楚資本市場的需求點——電話會開篇就提到了 API 接口這一單一類型業務的 3 月 ARR 已經漲到了 2.5 億美金，而且算力供不應求，輕易售罄。

這種的引導，很容易讓市場拿智譜和海外同行來的成長和估值曲線來做對比：Anthropic 在模型的智能化過了智能化程度的 G 點之後，公司收入從 1 億美金到 10 億美金只用了一年時間，從 10 億美金到 100 億美金又用了一年時間。

那麼問題來了，如果智譜走出類似的收入成長曲線，一年之後收入達到了 10 億美金的話，是不是估值還有空間呢？

作爲參考 Antropic 年化收入 14 億美金時候，一級市場融資的估值是 615 億美金。

而站在當下，公司市值 400 億美金，後續往 600 億美金衝擊，依然是能夠直接量化模型智能化程度和受歡迎成都的 ARR 增長斜率重於泰山。

至少站在當下，智譜的衝勁，似乎比 MiniMax 還更猛一些。

<此處結束>

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