过去5年时间，智谱经历了从出发到加速，再到超速的发展历程。仅仅从融资端看，这场你方唱罢我登场的融资大战，几乎是一触即发。

烧钱与闭环、技术与路径、商业化陷阱和行业应用，在各种疑难杂症的交织下，促成了大模型赛道激情热情又寒冷巨变的一出大戏。

2023年，可能是大模型赛道最“混乱”的一年。

这一年，智谱公开了5轮融资，高瓴、君联、红杉、美团、顺为、腾讯、阿里云纷纷登场。

不仅是融资层面，米磊回忆，这场“混乱”在于，互联网巨头们也纷纷下场，开始在大模型领域攻城略地。

在这之前，大模型项目的竞争，仅仅围绕着初创项目在赛道，但巨头一出手，这场不知目的地的长跑，顿时变成了加速的跨栏赛。难题提升了，更重要的是，节奏变了。

而这场竞赛，仍然在持续，只是战场从一级市场，转而登上二级市场。

就在今日，智谱登陆港交所，成为“全球大模型第一股”。今日开盘涨超3%，截至发稿，市值为540亿港元。而距离智谱出发，也仅仅6年时间。

这一路中，发生了诸多不为人知的故事。我们试图从资本端的角度，去解释智谱的成长，以及大模型赛道的演变。

回到2013年

时间回到2013年，中国创投市场上，对于“深度学习”的理解很少。

作为最早吃螃蟹的人，大洋彼岸的谷歌实验室已经酝酿了不少项目模型。朱佳俊作为创始团队成员参与谷歌无人驾驶项目。这一年，朱佳俊回国度假，并在微博上喊话，约志同道合者畅聊自动驾驶。

米磊看到微博，响应了这次“网友奔现”的约会，两人相约在上海见面，这次深度谈话中，朱佳俊告诉米磊，他们已经在用DeepLearning技术研发无人驾驶了。

“对DeepLearning了解不多，但是一直觉得自动驾驶和人工智能是个好方向。”和朱佳俊聊完，米磊很受启发，他还建议研究所里做AI研究比较厉害的同事去创业。

时间向后拨动，商汤、旷视为首的CV四小龙奇袭。以计算机视觉（CV）、语音识别、自然语言处理（NLP）为主，CV领域“四小龙”（商汤、旷视、依图、云从）崛起，在安防、金融、零售等场景落地。

以此为序章，拉开了早期AI产业发展的序幕。

米磊认为，拥有下游终端的硬件公司，在CV方向更具备优势，并没有参与第一批CV公司的投资，而是专项寻找下一代AI技术方向，而且这一时间，相关企业的估值已经“高不可拍。”米磊在内部进行讨论：下一波趋势在哪？

一次深度的行研给出了新的方向：自然语言处理、知识图谱。

沿着这一方向，中科创星开始在科研圈里找人，很快便锁定智谱团队。

主角登场。

米磊找到创始团队，问他“创不创业？”并约定了，“创业一定要告诉我”的承诺。

2018年底的饭局上，米磊已经忘记吃的是什么，但也就是这一次会面，确定了创业决心，中科创星作为发起股东出资。

根据招股书，2019年6月11日，智谱由北京链湃、刘博士、唐博士、李博士、许博士、张博士、中科创星、华控成立，资本人民币10.0百万元。

成立时，上述相关方分别持股49.38%、0.80%、21.97%、4.00%、0.80%、0.40%、10.67%及11.99%。

一个新的故事开启。

在拿到了中科创星首轮投资后，智谱的新问题是，需要大量的资金去进行研发，包括购买算力。

但从当时的情况看，行业尚未崛起，大多数投资机构并不敢贸然出手。从项目看，智谱尚处于“要产品没产品，要营收没营收”的技术积累阶段。

也正是这一年，位于深圳的达晨已经嗅到了AI的暗流。核心团队在行研中察觉，美国在生成式AI开始了早期布局。刘昼及肖冰等核心团队意识到，AI的“从0到1”才是未来竞争的核心。

在达晨内部，第一个见到项目的是达晨财智合伙人邬曦，聊完项目回到公司，他和同事们说了一句话，“我们遇到了极具技术信仰的团队！”

“当时能看懂智谱在做什么的人很少。我们的直觉是，如果这事能做成，一定是件影响技术和产业进程的大事。”很快，在他的推动下，达晨财智创始合伙人、董事长刘昼见到了已经组建完成的智谱团队，几番深谈，让达晨看到了一种颠覆性潜力。

“在与智谱团队深入交流后，我们坚信这是一群‘想大事、做大事’的人。于是，在寒冬中，我们选择了播种”，刘昼表示。这一前瞻性卡位，在ChatGPT横空出世后得到完美验证。

这份基于技术信仰的愿景投资，在ChatGPT横空出世后得到进一步验证——智谱估值飙升，而达晨通过多轮追加投资，完成了从早期发现者到长期陪跑者的关键卡位。

时间继续跳动，时间走到2022年，又一家关键机构下注智谱——君联资本。

在ChatGPT尚未引发全球关注前，君联资本预判了AGI商业化潜力，决定出手。这一次出手，并非跟风式投资，而是重仓。

2022年、2023年、2024、2025年，君联与社保基金中关村自主创新专项基金开始多轮投资智谱，君联成为智谱最大的机构投资人。

天使阶段的挖掘、到早期的支持、再到成长阶段的多轮相伴，这些机构的支持演绎了中国大模型的发展故事。

直至今日，智谱终于实现IPO。

大模型混战

2018年前后，大模型瓶颈的水面上，泛起涟漪。

百度启动ERNIE1.0研发，通过知识图谱增强语义理解；在高校领域，清华大学推出“哈工大BERT-wwm”等优化版本；中科院、复旦大学等也开展小参数预训练模型研究。

巨头们纷纷下海。阿里达摩院、腾讯AILab等开始构建中文语料库，为后续大模型研发储备数据与算力。

这场来自创业企业、研究院、巨头的多维度竞争开始让局面变得更为复杂。

巨头研发依托自身资金，高校项目多依赖科研经费，AI公司在融资时则依赖市场化资本。与此同时，“大模型六虎”的称号开始流传，资本市场开始用真金白银投注。

2023年，智谱一年之内拿到5轮融资。2024年，又吸引了4轮融资。2025年，除了基石轮融资，拿下了5轮融资，其中包括杭州、珠海、北京、上海等多地国资的下注。

至此，智谱的投资方阵容已经堪称庞大，包括中科创星、华控、达晨、君联、美团、蚂蚁、阿里、腾讯、小米、金山、BOSS直聘、好未来等产业资本，君联资本、红杉中国、高瓴、顺为资本、光合创投、今日资本等知名机构，以及各地方政府国资支持，累计融资规模超83亿元人民币。

除了资金这个关键变量之外，第二个关键变量是技术。

吃瓜群体看到的是一个接一个的融资官宣，内行人希望看到的则是技术的迭代。

智谱的方向是，“让机器像人一样思考”，坚守基座模型研发被智谱认为是通往AGI的终局。

2024年中，与OpenAI同期，智谱发布了自己的AGI路径图（L1-L5），定义了自己的AGI：

• 预训练阶段。教会机器理解、书写并使用人类语言进行交流。
• 对齐及推理阶段。将机器智能与人类意图对齐，并教会机器进行推理与规划。这包括提升安全性，减少幻觉，并实现语言智能与图片、视频、语音和行动的对齐。
• 自主学习阶段。教会机器通过自我批评、自我反思及沉思，从而实现机器智能从自身的思维和行动中进行学习的目标。
• 自我认知阶段。在没有人类监督的情况下，机器通过观察自身行为及自我解读，逐步形成其自主的态度及情感。
• 意识智能阶段。机器开始对自身的内部状态及外部环境产生感知，表现出类似于人类意识的特征（即使对人类而言，该概念亦很复杂）。

更直观的产品方面，智谱开发出三个阶段的大模型及智能体，如中国首个千亿规模大模型GLM-130B（预训练阶段）、中国首个开源大型聊天模型ChatGLM（对齐及推理阶段），以及中国首个具备反思和行动能力的AIAgentAutoGLM（自主学习阶段）。

首个、第一，这些标签，是每一家大模型项目都在追求的方向感，内核是，更前瞻、更先进。

血战商业化

第三个关键变量，也是最核心的内容就是商业化落地。

在商业化上，智谱算是起步非常早的一家。

智谱于2021年开始布局MaaS，目前智谱已建立起一个可防御的商业模式：既有Anthropic式的、可scaling的MaaS模式，也有独特的高毛利、“模型驱动”的中国特色企业服务模式。

根据其招股书，智谱云端MaaS和订阅业务呈现指数级增长趋势，付费流量收入超过所有国产模型之和。

从收入结构看，智谱商业模式以MaaS（即大模型API调用）为主，类似于OpenAI与Anthropic的变现方式。MaaS商业模式拥有高度灵活及可扩展（scaling）的特点，交付“通用智能”而非“定制项目”，低成本地将智能赋能于无限场景，快速实现大模型调用量的scaling。

2022年、2023年、2024年智谱收入分别为5740万、1.245亿、3.124亿。2022年到2024年的年收入复合年增长率达到130%。2025年上半年收入为1.9亿。毛利率始终在50%以上。

在客户端，智谱MaaS平台的客户群体主要是科技互联网和企业服务市场，目前中国前十大互联网公司9家在用智谱GLM大模型。智谱GLM-4.5/GLM-4.6模型在今年下半年发布后在海外爆火，目前北美、欧洲的科技大厂，如全球最大的AI编程工具之一Windsurf、全球最快的AI推理芯片公司Cerebras、海外市场美国知名云平台Vercel等均官宣接入。

此外，本地模型部署也是智谱的一大收入来源，是指将已经训练好的通用模型能力交付给企业（交付模型能力，而不是定制一个业务系统），该部分毛利高。

招股书显示，目前，智谱MaaS开放平台（bigmodel.cn）上有270万+企业及应用开发者，是国内最活跃的大模型API平台之一。其中，GLMCoding套餐（开发者按月订阅付费的大模型标准化产品）表现亮眼——凭借“高性价比+强能力”，上线2个月付费开发者超过15万，GLMCoding套餐ARR（年度经常性收入）快速破亿。

在一组组数据中，研发投入受到了市场的关注。2022年、2023年、2024年智谱研发费用分别为8440万、5.289亿、21.954亿。2025年上半年研发投入为15.947亿元。

而研发投入主要在哪？

购买算力。

招股书显示，2022年、2023年、2024年公司购买算力分别为1460万元、3.117亿元、15.528亿元、11.451亿元。购买算力在研发投入的占比分别为：17.3%、58.9%、70.7%、71.8%。

伴随模型迭代加速，算力投入占比大幅跃升，自2023年起，购买算力的开支占研发总投入的比例持续超过58%，并稳定在70%以上。由此可见，算力成本是其战略性亏损的主要原因之一。

训练亿级参数模型需要大量GPU，成本高，中小团队难以承担，投资风险大。一位投资人告诉融中记者，“未来，新的创业项目还想要从这个角度切入创业，非常难了。”

除了成本高之外，商业化路径仍然是一众大模型企业仍在探索的路径。在有了首家大模型IPO后，还会有第二家、第三家，潜台词是，大模型企业不能再讲述融资故事，而是更要关注明确的盈利模式和客户订单。

而且，在技术上，国内多为基于开源架构的二次开发，原创性不足，同质化竞争可能会越发激烈。

大模型企业需要面对“如何赚钱”的问题，而不是“更快地融资”。在某种层面上，大模型企业的竞争，刚刚开始。

尾声

2025年3月智谱完成股改，4月在北交所办理辅导备案，成为首家启动IPO流程的大模型创业公司。

就在今天，智谱终于登陆资本市场，截至发稿，市值为540亿港元。

其背后的诸多投资方，收获了2026年开门红。

而智谱及大模型赛道的故事，仍在继续。