智谱华章于2026年1月8日在港交所挂牌上市，成为"全球AGI大模型第一股"，完成41.734亿港元融资。公司源于清华大学技术团队，构建了覆盖语言、代码、多模态的全栈模型矩阵，2024年推出GLM-4系列模型。智谱采用MaaS商业模式，已赋能全球12000家企业客户。作为中国最大独立大语言模型厂商，智谱的上市标志着国内大模型行业进入新阶段，AGI马拉松刚刚经过一个里程碑。

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2026年1月8日，北京智谱华章科技股份有限公司正式在港交所挂牌上市。

2026年1月8日，北京智谱华章科技股份有限公司（简称“智谱”）正式在港交所挂牌上市，股票代码02513.HK。这家总部位于北京的公司正式以“全球AGI大模型第一股”身份登陆资本市场，完成41.734亿港元融资，香港公开发售获得惊人的1159.46倍超额认购。

上市致辞中，智谱董事长刘德兵表示：“全球范围内通用大模型企业第一次以这样的方式走向公开市场，非常有幸智谱作为中国大模型代表，站在这个历史性的起点。‘让机器像人一样思考’是智谱从创立第一天起就选择的方向，是智谱人持之以恒奋斗的唯一目标。智谱的Z是字母表中的最后一个，代表终极境地，我们希望在AGI的探索历程上能走到智能的终极境地。正如我们的股票代码一样，2513，AI我一生。”

资本盛宴，万亿赛道的新起点

智谱上市自带资本光环，市场反响远超预期，香港公开发售获1159.46倍超额认购，国际发售获15.28倍认购，11家基石投资者包揽近七成发售股份，涵盖北京核心国资、头部保险资金等多元主体，上海高毅、泰康人寿等知名机构累计认购29.84亿港元。资本市场对中国大模型赛道的信心可见一斑。

成立6年间，智谱完成8轮融资，累计融资83.44亿元，投资方覆盖美团、腾讯等产业资本，红杉中国等头部创投，以及北京、珠海等地国资力量。智谱CEO张鹏将上市比作AGI马拉松的“补给”，根据募资规划，70%用于通用AI大模型研发（含预训练大模型、AIAgent等），10%优化MaaS平台，10%拓展合作伙伴网络及战略投资，10%补充营运资金，为技术迭代提供关键资金保障。

清华系血统，六年筑就技术壁垒

智谱的技术基因源于清华大学的顶尖研究团队。公司成立于2019年，创始团队包括CEO张鹏与清华计算机系教授唐杰，脱胎于清华大学计算机系知识工程实验室的技术成果转化。

2019年至2023年间，智谱实现了从算法框架到应用产品的全链条突破。2021年发布中国首个专有预训练大模型框架GLM；2022年开源千亿参数模型GLM-130B；2023年推出国内首批通过监管备案的大模型产品之一智谱清言。

2024年，智谱迈入多模态时代，相继发布基座模型GLM-4、文生图模型CogView3及视频生成模型CogVideoX。最新推出的GLM-4.6、GLM-4.7瞄准AICoding场景，在全球权威评测中位列开源模型榜首。

不同于部分企业的单点突破，智谱构建了覆盖语言、代码、多模态及智能体的全栈模型矩阵，并制定了清晰的AGI路径图（L1-L5），目前已完成前三个阶段的技术落地，推出了具备反思和行动能力的AIAgentAutoGLM。这种系统性的技术布局，使其成为国内罕有在技术路线上与全球顶尖水平保持同步的厂商，更适配了40余款国产芯片，为技术国产化奠定了基础。

商业突破，中国特色MaaS模式探索

智谱的商业化探索始于2021年，当时推出MaaS（模型即服务）平台，成为国内最早启动商业化探索的大模型公司之一。

公司的商业化路径分为两类，一是面向大型企业的本地化部署，提供私有化大语言模型构建专有系统；二是面向中小企业、硬件厂商的云端部署，通过API接口输出大模型能力。

截至目前，智谱的GLM大模型已赋能全球12000家企业客户、逾8000万台终端设备及超4500万名开发者，中国前十大互联网公司中有九家使用其模型，北美、欧洲的科技大厂也纷纷接入。智谱在政府端（ToG）的布局成效显著，通过与地方国资合作，落地了珠海城市级大模型空间、四川省级基座大模型等项目。

行业变局，差异化竞争格局形成

智谱的上市标志着国内大模型“六小虎”集体进入新阶段。在智谱登陆港交所时，主打ToC路径的MiniMax也预计于1月9日正式挂牌交易；月之暗面转向开源路线；阶跃星辰聚焦多模态模型；百川智能切入医疗垂直领域；零一万物全面转向ToB服务。

根据招股书数据，按2024年收入计，智谱是中国最大的独立大语言模型厂商及第二大大语言模型厂商，市场份额约6.6%，仅次于科大讯飞，超越阿里、商汤等巨头。但行业竞争依然激烈。一方面，百度、腾讯等互联网巨头的算力与场景优势明显，另一方面，独立大模型厂商普遍面临算力依赖、客户粘性不足等问题。

当前，大模型的竞争已从早期的技术“亮点”比拼，演进为涵盖持续研发、工程化、产品化、生态构建与安全合规的系统性、全方位综合实力的较量。AGI的马拉松，此刻刚刚经过一个里程碑，前路依然漫长。

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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
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• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
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第三阶段（30天）：模型训练

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到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
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第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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