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智谱AI于2026年1月8日在港交所上市，成为"全球大模型第一股"。公司营收连续三年翻倍增长，但亏损同步扩大，研发投入累计约44亿元。智谱采用MaaS和本地部署商业模式，已服务290万企业和开发者。其GLM-4.7模型在多个国际评测中超越GPT-5.2，获得开源和国产模型双料第一。作为中国大模型第一梯队企业，智谱正面临更严苛的市场检验。

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今天（2026-1-8），全球大模型第一股诞生了。智谱今日正式在港交所主板挂牌上市，股票代码为 2513。智谱计划发行 3741.95 万股 H 股，发行价为每股 116.20 港元，募资总额约 43.48 亿港元，上市后市值预计超过 511 亿港元。

自从2022 年 ChatGPT 引爆全球AI大模型浪潮之后，智谱一度被视为“中国版 OpenAI”，中国大模型创业公司第一梯队。实际上，智谱是一家成立6年的公司，比这一轮AI浪潮下才开始创立的其它“大模型六小虎”，还要早一些。

2019 年，在大模型还没成为行业共识的时候，智谱就开始做大模型训练。据智谱天使轮投资方中科创星的创始合伙人米磊回忆，当初投了智谱4000万元，这笔钱刚好能够买卡训练。

一、“全球大模型第一股”，资本市场究竟买不买单？

实际上，早在2024年4月，出门问问就以“AIGC第一股”的名号登录香港主板，但上市后惨遭破发。对于追逐热点的投资者和机构，多多少少留下了阴影。

但是，资本市场瞬息万变，智谱赶上了一波AI概念的小热潮。此前的几个月，摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技先后在 A 股、科创板与港股上市。更多的大模型、芯片公司也在前赴后继IPO当中。MiniMax更是紧随其后，在1月9日登陆港股。

这些举措还是给资本市场增加了不少信心，虽然一时的股价代表不了什么，更多是一种综合了诸多因素之下的市场行为。公司本身能够带给用户的价值，才是立足的根本。

下面带大家从财务、技术、商业模式等方面，了解一个更加真实的智谱。

二、营收连续3年翻倍，仍在亏损

看财务数据，智谱的增长曲线很陡。

2022年营收5740万元，2023年涨到1.245亿元，2024年达到3.124亿元，连续三年实现翻倍增长。2025年上半年营收1.9亿元，按照这个节奏，全年营收有望继续保持高增速。

但亏损也在同步扩大。2022年、2023年、2024年以及2025年上半年，智谱经调整净亏损分别为9740万元、6.21亿元、24.656亿元和17.52亿元。亏损的主因很清楚，就是研发投入太猛。

同期研发投入分别为8440万元、5.289亿元、21.954亿元、15.947亿元，累计研发投入约44亿元。这个数字占营收的比例相当高，2024年研发投入甚至是营收的7倍多。对于一家技术驱动型公司来说，这种投入强度算是常态。

智谱并不缺钱。IPO之前已经完成8轮融资，融资规模超83亿元，投资方包括一众知名机构。截至10月31日，智谱的现金及现金等价物，加上短期投资及未动用银行额度合计89.43亿元。这笔钱足够支撑智谱继续烧钱做研发。

三、MaaS商业模式，已被市场充分证明

智谱是国内头部基座模型厂商，靠MaaS（大模型API调用）和本地模型部署赚钱。

早期阶段，以私有化部署为主。截至2025年6月30日的数据显示，私有化部署收入占比84.8%，剩下15.2%来自云端MaaS平台。这个比例正在快速变化，智谱CEO张鹏最近明确表态，希望尽快让两块收入打平。

MaaS模型，本质上就是把大模型能力通过API开放给开发者和企业。这个模式跟OpenAI、Anthropic走的路线类似，只不过智谱面对的是中国市场。目前智谱的API平台已经聚集了超过290万企业和开发者用户，2025年API收入增长超过十倍。

OpenRouter数据显示，GLM-4.5和GLM-4.6自上线以来，调用量稳居全球前10，付费API收入超过所有国产模型的总和。这个成绩说明智谱的模型不只是在国内能打，放到国际舞台上也有竞争力。

落地层面，智谱已经赋能12000家企业客户、超8000万台终端设备、超4500万名开发者。按照官方说法，智谱是中国赋能终端设备最多的独立通用大模型厂商。

四、GLM系列模型，拿下多个世界第一、国内第一

智谱的技术底牌是GLM系列模型。这个系列保持着每3到6个月完成一次基座迭代的节奏，在大模型领域算是更新比较勤快的。

最新发布的GLM-4.7版本，重点强化了编码能力、长程任务规划和工具协同，同时在聊天、写作、角色扮演等场景的综合性能也有提升。

榜单成绩也很亮眼，在Artificial Analysis Intelligence Index评测中，GLM-4.7拿到68分，同时获得开源模型和国产模型双料第一。在Code Arena编码评估中，GLM-4.7同样位列开源第一、国产第一，甚至超过了GPT-5.2。

对于一家要在资本市场讲故事的公司来说，技术指标是最基础的信任背书。

智谱的故事才刚刚开始，全球大模型竞争依然非常激烈，接下来智谱将面对更加严苛的市场检验。

祝福智谱，中国大模型加油！

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由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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• 什么是向量表示（Embeddings）
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• 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

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

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
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• 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
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第四阶段（20天）：商业闭环

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• 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
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• 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
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• 互联网信息服务算法备案
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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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