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25年如果是国模的DeepSeek年,26年称为“智谱年”并不过分。2026年,从开年“中国Anthropic”的稀缺国模叙事下的疯狂拉涨,再到7月中旬Kimi K3发布后智力超越下的快速回落,26年的智谱过得跌宕起伏。

智谱担得起国模“智谱年”的称号吗?27年是江山易主,还是智谱继续霸榜?站在2026年下半年,我们来看2026年上半年的答卷,所透露出的信号:

一、收入端: 8月底开放平台+API业务ARR 16亿美金,这一个就够了!

1)8月底ARR 16亿美金,惊艳!

或许是700亿美金估值下,公司知道只说上半年业绩已不够惊艳。当期业绩之外,公司通过媒体单独推送,截止到8月底,公司开放平台+API业务ARR已经窜到了16亿美金!

公司对外宣布的数:3月底的时候,ARR是2.5亿美金,7月初时候是10亿美金,8月底现在拉到了16亿美金。即使考虑到8月中旬公司发布了GLM-5.3、8月底发布了GLM 5.3-Flash。

不同于MiniMax按周年化,公司的8月底16亿美金,明确表示是按月年化,即使海豚君对26年后四个月做了保守月环增估算,年底对应的ARR可能也要站上35亿美金。

这个数是远超大约20亿+的市场一致预期的。

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2)上半年收入一般,但结构很香

国内的几个独立模型商中,智谱属于纯“国产大模型”,人才背靠高校、客户都大约是政府与国企等to B的大客户。

本地部署重、交付重,市场一直担心的是本地部署类项目续约的持续性。即使Coding大爆发,智谱吃尽红利,市场还是担心项目交付会影响它的项目制属性。

实际智谱上半年结构转型相当漂亮:总收入9.5亿人民币,在ARR 3月和7月初10亿美金已发布的情况下,市场对上半年收入预期已经拉到了11亿人民币,表现平平。

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但好在预期差只是在本地部署的项目制类收入上:

a. 本地部署收入:上半年收入直接收缩到了1.3亿元,同比几乎负增长,比市场预期的4亿美金少了太多。也就是说,当下大企业对单纯部署一个大模型,后面怎么与业务融合不清楚的情况下,或许已是“伪需求”。

b. 云端收入:开放平台+API接口(项目制中的算力消耗收入部分应该也是计入云端上收入的)直接拉到了8.3亿人民币,收入占比拉到了86%以上。

抓住Coding一个场景的爆发,这直接就把公司商业模型叙事“卖模型 →卖调用 → 卖订阅 → 卖端到端任务”四个商业台阶中,跃进到卖订阅的现实。

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二、智谱:10亿美金是扭亏门槛吗?

DeepSeek梁文锋也提出来过模型的经济账,当模型收入达标10亿美金,50%的毛利率(创收伴生的推理成本吃掉一半收入),剩下5亿美金,基本就可以覆盖模型训练、模型研发人员支出+运营支出了。

通过智谱此次财报,我们来双向验证一下,智谱上半年:

1. 毛利率:智谱算力不够?价格战还是很猛

首先,一季度Tokens涨价并未带来毛利率的改善非常有限:上半年占比86%的API和开放平台业务,毛利率仅仅从25年下半年的22%,提升到了不足25%;本地部署业务的毛利率也直接掉到了到了38%。

这导致整体毛利率仅仅26.4%,即使智谱算力供给不足,它并没有像Antropic一样获得较高的毛利率溢价,国内的Token价格战仍很惨烈。

再加上公司8月底有推出了价格屠夫版的GLM-5.3 Flash版本,海豚君还是非常担心下半年的毛利率趋势,只能看推理降本 vs API售价的对冲趋势。

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2. 支出端:研发投入只能节节升

a. 营销支出1.8亿;同比收缩15%

b. 行政开支1亿;行政同比收缩了44%

c. 研发支出 21亿人民币;营销、行政可以省,但省出来的全给研发。研发药不能停,没有最高,只有更高。

合计上半年开支24亿;简单年化是48亿,大约对应6.8亿美金。很显然,可能是因为智谱多模态训练+追求极致智力,训练投入成本更高,只留5亿美金覆盖内部成本是不够的。

两个数一对比就很明显了:

智谱推理创收的成本太高,而支出端投入又相对更大,按照业务做大、推理降本后大约40%的毛利率估算的话,智谱也需要年收入做到17-20亿美金的时候)(120-140亿人民币收入),才有希望扭亏,智谱扭亏的明显高于DeepSeek。

而这一组数的结果是,公司创收9.5亿,亏掉22亿(收入-毛利-三费),亏损率227%。

这样收支结构,意味着看短期亏损其实已经没有意义。真正有意义的是,看公司的ARR什么实际超过20亿美金,在8月份ARR已经达到16亿美金的情况下,即使ARR到实际年收入有时间差,那也只是时间问题,而不是是否能扭亏的问题了。

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三、“中国Anthropic”:痛并快乐着?

从不被看好的“项目制”模型,到“中国Anthropic”,智谱今年上半年的答卷与16亿美金的ARR的背后,一边是国产斜率最高的ARR增速,而另一方面则是模型强势走入生产验证环节时候的算力焦虑。

相比于MiniMax还在证明自己的模型能力,智谱在极致智力的之外,已经开始打出买买买的生态补位,目的一方面是榨干算力硬件的价值,降低推理成本,同时保证需求爆发时,有足够的算力来支撑需求:

a. 7月宣布购买中科加禾:这家强在虚拟指令集和SigInfer推理引擎,能解决异构算力(多个杂牌算力卡构成的算力集群)下的调度与资源管理问题,包括KV Cache的高效管理;

b. 生态位投资——基流科技、无问芯穹、硅基流动。

其中基流科技可以简单理解为帮人建算力集群;

无问芯穹核心是“M种模型”与“N种芯片”间的中间层,与中科加禾定位有一定重叠。

硅基流动是托管模型的,对于没服务器、不想折腾私有部署的人,硅基流动对上租云服务,把模型部署到这些云服务上,客户注册账户,获得密钥,可以立刻按量付费。

c. 自建算力:多家媒体传智谱要建1GW的算力中心,全部用国产卡,目前已建成部分。

d. 自研芯片?目前看只是早期讨论,没有合作方,也没有时间表。

产品端上,海豚君认为智谱走得是“勇攀高峰,沿途下蛋”的策略,而这个策略,一定程度上可能是对极致性价比模型的降维打击。复盘今年智谱的产品发布:

一季度发布2月11日发布GLM-5基座模型,模型涨价83%;进入二、三季度,智谱涨价消停,甚至8还推出了价格屠夫版轻量模型,其他主要都是在提高模型能力上限。可以总结为,年初预训练奠定基础模型,年中后训练拉基模上限。

a. 基座模型:年初2月GLM 5参数上量(从355B、激活32B扩展至744B、激活40B);以及在此基础四个月后发布GLM-5.2,强调长上下文、长任务的强化学习;

b. 后训练强化版GLM-5.3:8月中旬推出,基座不变,靠后训练拉高变成能力。

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以上承担了高粘性用户群体中,用相对高的价格来做高API和Coding收入。

c. 价格战版:8月底推GLM-5.3-Flash,参数量和模型层数不止减半,但加入多模态,更接近实际使用场景。一定程度上可以说是智谱在高智GLM版本上自蒸馏出来的轻量、便宜版。

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d. 年底又要拉参数:而到了26年底27年初,GLM 6.0目前传年底发布,参数3T,对比Kimi的K3,是新一代的基座模型。

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从一季度合计涨价83%,到下半年Flash版本挑担价格屠夫,背后一方面是国模智能一哥上K3发布,性价比一哥上DeepSeek发布,一方面是竞争走热的体现,而另一方面,海豚君更为关注的是一边涨价,一边降价背后的产品信息:

似乎智谱用便宜+开源来获客,而公司认为获客之后,用户终究会变成高粘性用户,而进入高价闭源或原厂模型的收割区,智谱似乎有一定的产品自信度。

或者说,用GLM-5.3-Flash来获客,拉Tokens使用习惯,用满血版GLM-5.3来收获API和开放平台收入。如果是这个判断的话,海豚君后续重点关注旗舰基模的定价是否能够稳住,或持续上行。

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海豚君整体观点:

从这次智谱模型的迭代其实可以看出,只要在 Scaling-Law 尚未失效,模型的智能水平仍然是最为关键的竞争力。而且上半年国模参数上万着寥寥,全靠后训练已经提高了模型的智能指数,说明Scaling-Law确实仍在。

定位国模极致智能的智谱,花一定的心力和成本来研发高智模型(aka,定位国模Anthropic),其实有一定的降维打击能力:在做出高智能的模型时候,可以自蒸馏来沿途甩出价格屠夫级别的轻量模型,又具备一定的多模态能力。

这种自我博弈型的这种打法,对MiniMax这种定位极致性价比的多模态模型,非常致命。海豚君注意到,Flash版本各方便参数不差的情况下,价格做到比MiniMax M3更低,对MiniMax的逻辑是非常严重的打击。

或者说,这个事情说明,真正的性价比是DeepSeek式定价之下,还有50-70%的毛利率,才是真正的性价比国模。

基于此,海豚君认为智谱确实在一众国模当中,确实应该享受一定的溢价。

要警惕的是,这两年趋势来看,中国模型一哥位置轮流坐庄,26年国模是智谱年,但27年还是个大问号,线性外推风险较大。

<此处结束>

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