“大模型第一股”智谱AI上市前估值暴涨、上市后股价不及MiniMax

2026年初的港股市场，AI大模型赛道迎来上市对决，智谱的股价表现成为市场关注焦点。截至1月13日收盘，智谱股价报181.8港元，当日下跌26.6港元，跌幅达12.76%，在波动中展现出资本市场对大模型企业的差异化预期。

图源：雪球

与同期上市的MiniMax相比，上市首日，智谱实现13.17%稳健涨幅，而MiniMax则以109.09%的暴涨收官，市值突破千亿港元，资本对不同商业模式持不同态度。

作为行业头部玩家，智谱AI的基本面高增长与高压力并存。营收上，其增长势头强劲，2025年上半年同比更是大涨325%，且核心业务私有化部署毛利率达50%，拥有清华系技术基底与政企端资源对接优势，截至2025年10月现金储备达89.43亿元。

同时，其亏损问题突出，2022—2024年累计亏损38.9亿元，2025年上半年亏损超23亿元，核心因研发投入大，尤其是算力投入极高，2024年研发开支是当年营收的7倍。

智谱AI的商业模式偏重资产，超八成营收依赖本地化部署，MaaS轻资产模式占比较小，C端产品未形成核心用户。

当前大模型行业已迈入路径分化期，不同于MiniMax押注全球C端市场，海外收入占比超70%，智谱聚焦国内B端落地需求，以现金流确定性为核心。登陆港交所不是终点，反而让智谱AI站在了正视自身短板的新开端。

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上市前估值飙涨，上市后股价不及预期

智谱AI的上市股价表现堪称“高开低走”。其发行价116.2港元，首日开盘报120港元，涨幅仅3.27%，盘中一度跌破发行价，最终收于131.5港元，涨13.17%，收盘市值超500亿港元，与市场预期相去甚远。

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反观紧随其后在1月9日上市的MiniMax，首日大涨109%，市值超千亿港元，二者的市场反馈形成强烈对比。

尽管智谱香港公开发售获1159.46倍认购，国际发售获超15倍认购，募资净额超41亿港元，但二级市场的投资者显然更为理性，对其商业价值持观望态度。

2019年，智谱AI脱胎于清华大学实验室，由清华系团队联合中科创星等机构发起成立。

创始人团队的清华科研背景是其早期最大的底气，联合创始人唐杰兼具清华计算机系长聘教授、智源研究院学术副院长身份，还牵头研发了中国首个大模型“悟道”，为智谱AI链接了顶尖科研资源，也奠定了技术基底。

2020年GPT-3问世后，智谱AI果断切入大模型赛道，2021年发布GLM-10B模型，迅速成为资本眼中的“香饽饽”。

从融资历程来看，智谱AI成立后完成8轮融资，累计募资超83亿元，其中多数资金集中在2023—2025年。早期，达晨财智、君联资本等机构率先入局，看中的是其技术研发的前瞻性，ChatGPT发布后，蚂蚁、美团、腾讯等产业资本，以及中关村科学城等国资机构纷纷进场，不仅带来资金，还为其对接了产业场景与政企订单。

截至上市前，智谱AI估值升至243.8亿元，成为大模型六小龙中资历最老、融资规模最大的企业之一，彼时资本对其寄予“中国版OpenAI”的厚望。

而上市后，不同股东间的诉求分歧开始显现。股东的多重诉求下，智谱AI的战略决策面临考验，也进一步加剧了资本市场的担忧。

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过去三年半，营收超6亿元但亏损超60亿元

资本市场的理性观望，本质是对智谱AI核心基本面的质疑。高增长与高亏损并存的财务状况、重资产的商业模式、不稳定的客户结构以及潜在的合规风险，都是其股价难以走高的核心原因。

首先财务基本面上，高营收增长难掩高亏损。2022—2024年，智谱AI营收从5740万元增至3.12亿元，年复合增长率超130%，2025年上半年营收1.91亿元，同比增长325%。

图源：招股书

营收增速看似亮眼，但亏损规模却持续扩大。2022—2024年累计亏损38.9亿元，2025年上半年亏损23.58亿元。

亏损的核心原因离不开研发投入居高不下，过去三年半研发投入超44亿元，其中2024年研发开支21.95亿元，是当年营收的7倍，2025年上半年研发投入15.95亿元，其中71.8%用于算力成本，高额的算力消耗成为财务的最大项。

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尽管截至2025年10月，智谱AI现金储备达89.43亿元，短期内无资金链断裂风险，但持续的烧钱模式，让资本市场对其盈利拐点充满疑虑。

其次是商业模式的可持续性遭到强烈质疑。智谱AI的核心商业模式以政企客户的私有化部署为主，2025年上半年超八成营收来自本地化部署与定制化解决方案，MaaS轻资产模式仅占比15%左右。

私有化部署虽客单价高、毛利率达50%，但需深度定制、现场实施与长期运维，延续了传统软件集成的重资产逻辑，边际成本无法递减，难以实现规模化扩张。

更关键的是，智谱AI未能搭建起可持续的商业生态，面对大厂的API低价竞争，其私有化部署的价格优势逐渐丧失，而MaaS模式的推进速度缓慢，未能形成新的营收增长极，烧钱换技术的模式缺乏清晰的盈利路径，成为资本市场诟病的核心。

此外还有客户质量与黏性的隐忧。智谱AI在2025年上半年前五大客户贡献40%的营收，相较于2023年的61.5%，大客户依赖度有所降低，但客户市场化客户占比低。

更值得注意的是，2022—2024年，其前五大客户名单不重合，意味着与多数大客户的合作停留在一次性交付层面，客户黏性极低，难以形成稳定的复购收入。

图源：招股书

而在C端，智谱清言等产品用户体验不佳，未能积累起核心用户群体，多元化客户布局的缺失，让其营收增长的稳定性大打折扣。

智谱AI还面临一定合规风险。2025年5月，智谱清言因超出用户授权范围收集个人信息，被监管部门通报，也损害了其在客户心中的品牌形象。此外，智谱AI在2025年1月被美国列入“实体清单”，尽管目前供应链暂未受到重大影响，但这仍是二级市场关注的焦点。

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巨头环伺、六小龙分化，智谱AI被内外夹击

智谱AI的困境，也受AI大模型行业的激烈竞争的影响。国内大厂的降维打击、AI六小龙的分化竞争，以及国际巨头的技术压制，再叠加行业底层逻辑的重构，让智谱AI身处“内外夹击”的格局中，其行业定位也面临重新审视。

从国内竞争来看，智谱AI面临着大厂与初创企业的双重挤压，且行业竞争焦点已发生本质转移。百度、阿里、字节跳动等互联网大厂，凭借云基础设施与资金优势，将AI大模型API调用价格压至接近成本，以低价换取市场份额与生态布局，直接冲击智谱AI的MaaS业务。2024年，腾讯、阿里的算力相关资本开支均创下历史新高，大厂在算力、数据、场景上的优势，让智谱AI等初创企业难以抗衡。

更关键的是，行业竞争已从ToC端的智商内卷转向ToB端的价值竞争。1月10日，在一场AI峰会上，腾讯“CEO/总裁办公室”首席AI科学家姚顺雨指出，ToC用户根本分不清模型92分与98分的差距，核心比拼将是上下文理解与情商；而ToB端尤其是Coding领域，企业愿为高准确率模型支付数倍溢价，这才是真正的“智商溢价”所在。

智谱创始人唐杰认为，“AI代替搜索”的战争已随DeepSeek的出现结束，下一场硬仗是Coding，这不仅是程序员工具，更是未来Agent自我进化的基石，是能创造真金白银的生产力。但在这一新赛道上，智谱AI尚未形成绝对优势。

而在AI六小龙内部，分化已成定局。MiniMax凭借超七成的海外收入占比实现全球化布局，上市后市值远超智谱；月之暗面手握百亿现金，聚焦多模态长上下文理解的差异化优势；阶跃星辰绑定汽车产业实现技术规模化落地；百川智能与零一万物则转向垂直领域深耕。

智谱AI作为六小龙中资历最老、首家上市的企业，技术研发处于第一梯队，但商业化能力、全球化布局并不领先，在新竞争焦点下的转型速度仍需观察。

从国际竞争来看，正如阿里Qwen技术负责人林俊旸所言，中美AI竞争是“富人与穷人的游戏”。OpenAI等巨头手握领先1—2个数量级的算力，可探索无人区甚至“浪费”算力做研究；而中国企业大部分算力仅能应付业务，只能赌确定性路线。这种算力鸿沟直接导致技术迭代速度差距。

林俊旸给出的“3—5年后中国AI企业全球领先概率仅20%”的判断，虽刺耳却真实，戳破了行业泡沫。

面对这样的差距，唐杰的表态展现了行业坚守者的态度，他表示，“我们这一代（AI人）可能是最不幸运的，但如果我们保持一种笨笨的坚持，也许走到最后的就是我们。”

在这样的竞争格局下，智谱AI的行业定位与核心挑战已十分清晰。它是国内高校技术转化的典型代表，也是通用大模型赛道的头部企业，在代码生成、推理能力上有技术积累，但面临如何将技术优势转化为ToB端的价值溢价、如何平衡算力投入与财务压力，如何在“模型即产品”的规则下加固壁垒，同时加快商业模式转型的挑战。

智谱AI的上市，是中国AI大模型赛道从概念炒作走向商业落地的重要标志，对于智谱AI而言，上市不是终点，而是直面问题的起点。唯有紧扣行业竞争焦点转变，才能在国内外的双重挤压中站稳脚跟。而它的发展走向，也将成为中国初创企业在与巨头竞争下，实现技术商业化的重要参照。

来源：消费日报-今朝新闻

图片：智谱AI、雪球

作者：金森

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