導語：學歷，不是大模型競賽的唯一尺度。

2025年最后階段，中國大模型開始決戰資本市場。

12月21日，MiniMax（上海稀宇科技有限公司）向港交所遞交招股書。而就在兩天前，另一家被稱為“中國版Open AI”的智譜AI（北京智譜AI華章科技股份有限公司）已經率先遞表。

作為產學研結合的典范，智譜AI的技術光環一直很強大。孵化于清華KEG實驗室，推出了千億參數模型GLM，估值接近244億美元。

但是和正版Open AI一樣，智譜AI的業績也呈現高增長、高投入且持續虧損的特征。

招股書顯示，2022-2025上半年，智譜AI的經調整的凈虧損分別為-0.97億元、-6.21億元、-24.66億元、-17.52億元。虧損幅度三年間擴大了25倍。

帶著巨額虧損沖刺港股，是智譜AI迫于資金壓力的無奈之選嗎？當巨頭紛紛入局，這個頂著清華光環的獨角獸能否講好自己的AGI故事？

一、大模型下半場：人才不如算力，被攤薄的人效比

智譜AI最大的優勢，可能是人才。

其核心創始團隊成員大多來自清華KEG實驗室，帶頭人唐杰是清華長聘教授。其核心科研團隊和學術顧問團隊發表500篇頂尖高影響力論文，累計引用次數超過5.8萬次。

招股書顯示，截至2025年6月，智譜AI的研發團隊由657名成員組成，研發人員在其員工總人數中的占比約74%。

也因為這個優勢，智譜AI一直深受資本青睞。天眼查APP顯示，智譜AI已經累計完成17輪融資，投資人中不乏阿里、騰訊等大廠。

不過在商業化之路上，智譜AI的人才紅利似乎并不明顯。

從研發角度看，雖然智譜AI的研發費用節節攀升，但基礎模型的迭代速度卻似乎在放緩。

2024年以前，智譜AI基本保持著每三到四個月更新一次大模型的節奏，2023年6月推出GLM-2，同年10月發布GLM-3。

隨后迭代速度明顯放緩。2024年8月發布GLM-4-Plus后，近一年未有新版本。

直到2025年7月，智譜才推出GLM-4系列優化升級的新一代旗艦模型GLM-4.5。

相比之下，阿里Qwen 3從發布到更新用了85天，DeepSeek-V3從發布到更新用了87天。

據《財經雜志》統計，中美參與模型競爭的11家科技公司（包括阿里、字節跳動、騰訊、百度、華為、DeepSeek、月之暗面、谷歌、OpenAI、Anthropic、xAI）發布或迭代了至少29版大模型，平均每7.1天就會有一版新的大模型被發布。

從商業化角度看，智譜AI也沒有表現出明顯的人效比優勢。

據《硅基研究室》測算，智譜AI人均單日創收能力為1189元，不到MiniMax的三分之一，后者強調扁平化管理，員工擔任負責人時年齡通常不到30歲。

清華學霸組成的團隊，人效比卻只能和路邊火鍋店坐一桌。原因可能有兩個：

第一，智譜AI走B端路線，頭部政企客戶的本地化部署是其收入主要來源。

招股書顯示，從2022年到2024年，智譜AI面向B端的模型調用與企業服務板塊營收占比分別為95.5%、90.4%、84.5%，2025年上半年占比降至84.8%。

雖然大模型的通用性使得智譜AI提供的產品具有一定的標準化特征，但改變不了本地部署“高級外包”的本質，每個客戶都要重新適配、調試、部署。

這就不可避免地讓工程師變成AI部署的“建筑工”和“維修工”，賺的是辛苦錢。

智譜的毛利率之所以常年維持在50%以上，是因為其將大模型預訓練、基座開發等巨額算力和人力投入計入“研發費用”，而非“營業成本”。

在計算毛利率時，核心燒錢部分被剔除，賬面毛利率顯得很高。這可能是智譜毛利率高但人效比低的原因之一。

但事實上，對于一個員工超過800人、估值244億美元的企業來說，3.1億的年收入還遠遠不夠。

第二，大模型的軍備競賽走到第三年，人才或許已不再是最關鍵的要素。

一項新興科技，從0到1，看的是科學思維，需要天才的靈光一現。但是從1到100，需要的卻是產業思維，需要足夠的資源以及對資源的合理運用。

就像互聯網基礎架構的起源是1970年代，Vint Cerf和Robert Kahn提出TCP/IP協議。但最終爆發，靠得卻是思科、微軟、谷歌、亞馬遜等公司構建的路由器、操作系統、搜索引擎、云服務等基礎設施。

大模型顯然也已經走完了從0到1的階段，發10篇論文不如多買兩張算力卡。

智譜AI去年工資成本只占研發開支的14.8%，算力服務費用占研發費用的比例卻從最初的 17% 快速升至超 70%。

當資源成為主導，優勢不可避免地就到了大廠那邊。

據《晚點LatePost》，2025 年，百度在 AI 上的資本開支計劃在 300 至 500 億；騰訊則在 700 至 1000 億。

阿里則已經放言，未來三年將投入超過‌3800億元‌用于建設云和AI硬件基礎設施。

和BAT比起來，智譜3年44億的研發投入，確實有些微不足道。

根據AI產品榜的數據，今年11月，國內AI應用月活躍用戶（MAU）排名前四的產品依次為豆包、夸克、百度網盤和騰訊元寶，均為互聯網大廠旗下產品。

當月MAU增長最快的應用是阿里旗下的千問。

你看大廠只要一發力，不管是投入力度，還是出成果的速度都是碾壓級的。

獨立廠商想留在牌桌上，就必須像求生的溺水者一樣不停地向前，在技術上不掉隊。

向前的代價是燒錢，而且越到深水區，對資金的需求量就越大，然而融資卻越來越困難了。

據《華商韜略》，2025年以來，整個AI領域的融資額在大幅下降，一季度同比下降達31.2%，而資金則從初創公司涌向了巨頭。

智譜AI急著上市，可能也是因為一級市場的承受能力已經接近極限，其急需新渠道“補血”。

但在商業模式尚未跑通的情況下，IPO的價值能有多大？

二、大廠不會停手，IPO不是“萬能靈藥”

IPO或許能令智譜AI在戰略上更從容，但還是繞不開兩個靈魂拷問：1.何時能盈利？2.獨立廠商如何應對大廠的圍剿？

整體來看，大模型的市場行情屬于B端愿意付費，但規模太��；C端用戶愿意用，但不想花錢。

你看，智譜AI年收入雖然只有3.1億，卻已經高居所有獨立通用大模型開發商榜首。

短期內，通用大模型可能很難作為一個獨立項目實現盈利。

行業現狀也確實如此，基本所有玩家都不賺錢。Open AI也在虧損，而且用戶越多，虧損率越高。

阿里與AI有關的收入主要集中在云業務上，賺的是大模型公司的錢，而千問大模型本身，仍處于燒錢換增長的階段。

雖然大家都不賺錢，但是大廠們虧得起，它們可以一直燒錢，而獨立大模型廠商們總有撐不住的一天。

即便智譜AI上市成功，融資額度也不過百億級別，也就相當于大廠一兩個月的投入而已。

其實所有的創業公司都面臨過類似的問題。就像曾經的外賣、網約車、共享單車的行業混戰，能活到最后的要么背后有大廠支持，要么是成了大廠的一部分。

真正能獨立于大廠體系之外的玩家，一般都有短期無法復制的核心優勢。

比如泡泡瑪特，IP的成功具有不確定性，大量資金和流量砸下去也未必能復制出另一個Labubu。

再比如知乎、豆瓣、小紅書這類以UGC內容為核心的平臺，大廠可以再造一個知乎，但要復制知乎的內容生態，卻需要經年累月。錢買不來時間。

大模型顯然不具備類似的護城河。

大廠們只要備齊“工程師+算力+訓練數據”，就可以做出一款大模型來。

據《新華網》報道，截至今年7月27日，國內大模型數量已經超過1500個。

同時，大模型也是一個需要降價換市場的行業。

2024年5月，大模型價格戰爆發，DeepSeek-V2輸入價格低至1元/百萬token，百度智能云多款ERNIE系列模型甚至宣布免費，阿里云的Qwen-Long價格降幅更是高達97%。

只要價格戰有用，占優的可能永遠是大廠。美團能夠在價格戰中保住領先地位，是因為外賣行業規模效應明顯，美團能夠以更低的單位成本應戰。

而大模型并不存在這樣的規模優勢，推理成本是線性的：每次用戶請求都需要消耗計算資源（如GPU/TPU），處理1個token的推理成本基本固定。用戶越多、請求越多，總成本就越高。

大模型用戶粘性也不高，年初DeepSeek用戶增速那么快，結果大廠一發力，騰訊元寶和豆包輪流坐莊。到了11月，增速最快的變成了阿里的千問。

因此，在面對資金、人力、生態都高出一個維度的大廠面前，“獨立通用大模型開發商”們很難有還手之力。

所以智譜AI如果不能展現出盈利希望，即便IPO成功，也未必會有很光明的未來。

2018年，商湯因為“AI論文工廠”的標簽一度成為全球估值最高的AI公司，但上市后股價卻不斷下跌，AI概念股也逐漸降溫。

而且即便不從商業的角度看，智譜AI的IPO也仍然存在很多不穩定因素。

比如安全隱患。今年上半年，智譜AI曾因侵犯用戶隱私被公安部點名通報。

智譜AI自己在招股書中也坦承：“由于公司無法控制的因素，可能無法保護用戶數據。”

一個無法保護用戶數據的產品，如何令大眾信服它很有前景呢？

這或許是大模型行業的普遍問題。但恰好說明技術發展還遠遠不夠完善，研發博弈還會持續很長時間。

大模型或許會迎來技術爆發，或許有足夠的商業潛力，但兌現時間都不是現在。

或許有人說應該目光長遠，可是在市場普遍缺乏耐心的當下，凱恩斯那句“長遠來看，我們都死了”含金量越來越高。

對于獨立通用大模型廠商來說，艱苦求存固然可敬，但成為大廠生態的一部分，或許是更好的歸宿。

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另：股市有風險，入市需謹慎。文章不構成投資建議，投資與否須自行甄別。

       原文標題 : 244億獨角獸的尷尬：年收入僅3.1億，智譜AI的AGI故事還能講多久？