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来源 | 伯虎财经（bohuFN）
作者 | 楷楷
MiniMax交卷之后，智谱也跟上了。
近日，“全球大模型第一股”智谱发布了上市后的首份中期业绩：上半年收入9.54亿元，同比增长399.7%，规模已超2025年全年；开放平台及API收入暴涨27倍，占总收入的86.5%，API毛利率由去年同期的负0.4%升至24.6%。
财报电话会上，管理层还披露了一个数据，截至8月底，智谱ARR（年度经常性收入）已达16亿美元，较7月上旬的10亿美元增长60%。
整体来看，智谱交出了一份漂亮的成绩单——收入结构完成切换，营收随之暴涨，卖API的毛利率进一步提升。智谱不再只是一家靠项目制存活的大模型公司，而是在向“中国版Anthropic”的市场叙事稳步迈进。
但市场的反应却颇为微妙。今年6月，智谱的市值一度突破万亿港元，但如今已回撤至5200亿港元左右，财报后公司股价低开约4%。
尽管智谱收入暴涨，但离市场预期还有一定距离，而且赚得多了，亏得也更多。
某种程度来看，智谱和MiniMax都面临同一个问题。
它们证明了公司可以依靠模型能力赚KPI的钱，但想要“活得好”，还得真正留住利润，这就需要在智力溢价与算力成本之间找到一个平衡支点。
智谱半年报中，最显眼的变化来自收入结构。
根据半年报，2026年上半年，智谱开放平台及API业务收入8.25亿元，同比增长2735.7%，占公司收入的比例从去年同期的15.2%提升至86.5%；本地化部署收入则从1.62亿元降至1.29亿元，占比从84.8%降至13.5%。
这释放出一个明确信号，智谱正在打破自己的业务天花板。
过去，它主要为政府、金融、能源等机构客户提供模型本地部署服务，业务虽然比较稳，却有着规模化难度大、增长天花板明显等痛点。
而现在，开放平台和API服务已经取而代之，成为公司新的收入引擎。
截至2026年8月末，智谱ARR已达到16亿美元；8月单月更达到1.33亿美元，基本相当于前半年的营收规模。
ARR暴涨背后，用户量和付费意愿同步提升。截至8月，智谱MaaS平台注册用户超过740万，较年初增长144%；付费日活用户较年初增长603%。
同期，智谱MaaS平台Token调用量较年初增长超过40倍，其中Coding Plan调用量增长超过23倍；API平均售价提高约101%。
这两组数据非常关键，说明智谱的收入增长不是“以价换量”的结果，而是在更高的价格之下，用户依然愿意保持高频使用，一定程度反映了智谱对模型的定价权。
智谱董事长刘德兵在财报会上表示，“如果去年智谱的关键词是智能上界，今年上半年的关键词就是能力兑现”。
这可以理解为，在企业模型能力还不够强的时候，客户购买的其实是交付服务，模型只是工具，帮助客户将模型集成、定制、部署到机房里，但很难有持续性、爆发性的收入增长；
但当企业的模型能力能够独立跑通整个工程项目，这时候客户购买的便是一种能力，这种能力可以应用到Coding、Co-work等场景中，用户按任务调用模型，带来可持续的收入。
智谱管理层将这一演进概括为“卖模型-卖调用-卖订阅-卖端到端任务结果”，模型跑通了，收入飞轮自然也开始转了。
而且，模型越聪明，客户越愿意为更高价值的任务处理能力付更高的单价，收入还会进一步被推高。智谱管理层认为，“智能上界决定定价权，Token消耗规模决定价值体量。”
一切都在朝着好的方向发展，但海外投资机构仍有担忧。
尽管智谱过去半年收入增长近四倍，但仍比分析师预期低约30%，落差主要来自兑现。
海外投资机构的收入预期，是建立在“中国版Anthropic”标签上，但对比Anthropic的收入增长曲线（7个月ARR从90亿美元到650亿美元），智谱还未做到国内的“绝对领先”。
另外，ARR反映的是未来收入的可延续性，但用户的订阅习惯能否维持，这些收入能否全部转化为营业收入，将取决于模型能力、API定价以及同行动作等。
对此，智谱董事会秘书肖磊坦承智谱的ARR曲线并不平滑，呈现“脉冲式”增长。他还将智谱与Anthropic对标，称智谱还落后大概17个月的时间，但差距已在收窄。
然而，智谱要保持模型能力的领先，代价也不小，比如利润数字就不那么好看。
上半年，公司亏损20.72亿元，同比收窄12.1%；但剔除股权激励、金融工具账面变化等项目后，经调整净亏损由17.5亿元扩大至19.6亿元；经营亏损也扩大到21.5亿元。
亏损的原因也很“大模型”。上半年，智谱的研发开支达到21.3亿元，是同期收入的2.2倍，超过总毛利的8倍。也就是说，赚到的钱，还不够智谱花在新一轮投入上。
这样的直接结果是，智谱的毛利率近乎腰斩。
报告期内，智谱的整体毛利率从50%降至26.4%，公司解释是因为收入结构转变，云端部署业务占比急速扩大，该类业务毛利率仍在爬坡，结构性摊薄了整体水平。
这也是模型公司正在经历的集体挑战，按调用量收费的MaaS模式虽然能带来规模，但用户膨胀的同时，算力账单也同步攀升。
以智谱为例，除了训练成本之外，其算力投入也在肉眼可见的增大。
一方面，模型能力不断往上走，推理本身对算力要求也变得更高。
肖磊在财报交流会上透露，智谱旗下的编程订阅产品Coding Plan在上半年实际处于限售状态，一直到8月公司算力出现显著改善，才重新放开。
算力改善的原因，是智谱“大力出奇迹”。
根据半年报，智谱的预付计算服务费及其他，从1.16亿飙到12.44亿；计算服务费应付款项从7.27亿涨到14.27亿，这些应该是预付给云厂商或芯片集群的推理和训练费用。
有意思的是，预付和应付的计算服务费几乎同等体量，这意味着大模型行业的算力供给持续紧张，甚至必须提前付费才能锁定产能，要赚“明日”的钱，大模型公司先承受“今日”的压力。
另一方面，是智能基础设施。
智谱称在2026年全面实施All-in-Infra战略，目前已落地1GW级国产AI算力数据中心建设；此外，其还通过生态基金星连资本投资了基流科技、无问芯穹、硅基流动等AI Infra企业，覆盖算力集群、推理优化等环节；收购中科加禾，进一步补齐模型底层工程能力。
成本不断挤压利润，这也带来了一个尴尬的局面，尽管智谱的收入和毛利都在增加，但大部分利润只是从账上过了一遍，最后还是流向了算力供应商。
巴克莱发布的AI行业研究也指出这点，模型公司每获得100美元收入，其中约有35~40美元会以推理算力费用的形式流向亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云平台三大云平台。
大模型公司投入与产出的压力，正在形成一条“斩杀线”：
要么用更强的模型能力提高用户付费意愿；要么用更具性价比的价格提供“够用”的模型，这也在倒逼大模型企业必须在SOTA地位和性价比模型之间找一个平衡点。
但在商业世界中，“又好又便宜”几乎是一个伪命题，智谱凭什么“既要又要”？
就在半年报发布前五天，智谱正式上线并开源了GLM-5.3-Flash模型，这款模型此前以匿名身份“Ox-Alpha”在海外平台爆火，被中文开发者社区称为“牛来”。
巧合的是，电影《牛来》恰好在这个暑假演绎了什么是“既要又要”——只要产品能击中用户的痛点，低成本也能换来高产出。
以GLM-5.3-Flash为例，首先它很能打，作为智谱聚焦coding战略以来第一次推出的多模态模型，具有原生多模态能力，支持图像视频输入。
在GLM-5.3-Flash匿名发布期间，仅上线12小时就冲到了OpenRouter调用量榜首；在OpenCode平台上终结了DeepSeek连续56天的霸榜纪录。
但能打的模型，不一定贵。
GLM-5.3 Flash拥有300B参数规模，参数量约为GLM-5.3的40%，通过压低单次推理需要调用的参数量，为降低推理成本和提高生成速度留下了更大空间。
与此同时，GLM-5.3 Flash还是第一款全面使用国产芯片集群的旗舰模型，通过自研推理引擎和分离式架构，其单位Token推理成本较年初下降了80%。
另外，智谱还将后训练视为现阶段提升模型能力潜力的关键环节。
管理层提到，在模型总参数与激活参数不变的前提下，通过加大后训练、强化学习和长程任务反馈的投入，GLM-5.3 的端到端任务完成率较同架构、同规模的GLM-5.2提升超50。
这正是智谱要走的“第一条路”：
在大模型行业竞争白热化的当下，价格战已经是一个不可忽视的因素。
这时候，产品分层就变得至关重要——通过轻量化、高性价比模型承接价格敏感型客户，以低成本完成获客，随着调用量增长和场景深化，将这些用户转化为高粘性客户。
近日，智谱还在天猫开设官方旗舰店，销售GLM Coding Plan个人版和团队版订阅套餐，将AI服务包装成更容易被消费者理解的标准化商品，触及更广泛的消费者群体。
而智谱的“第二条路”，则在下一代的SOTA模型里。
智谱创始人唐杰在财报电话会上表示，他对SOTA的理解不是“领先多久”，而是应该改写成“持续领先的能力有多强”。
所以，下一代GLM-6.0大模型的技术路线是Full Self-Training（完全自训练），目标是模型发布第一天就能以足够规模服务用户，而不是做出参数很大却无法经济部署的模型。
智谱判断，下一代SOTA模型是能打开新任务边界，显著提高任务成功率的前沿模型，能负担高价值任务，就仍会有溢价。
一边通过性价比模型获客，加快跑马圈地；一边通过高智能模型维持定价权，增加单位Token的毛利率，把利润留下来——这正是智谱的“既要又要”。
但这两条路要跑通，智谱还要证明一件事，那就是模型变便宜之后，其SOTA位置依然不可替代。
智谱能不能做到，将反馈在下一份财报数字上：
ARR能否保持增长，并转化为财报上的营收；SOTA模型能否继续带飞模型价格；API业务毛利率能否继续提升，带动公司层面持续减亏……
在那之前，智谱要尽可能把领先优势拉得更长一些，这样自己答卷的时间，才会更充裕，等到属于自己的“牛来时刻”。
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