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中國版OpenAI，拼命融錢、非常差錢、很難賺錢

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中國版OpenAI，拼命融錢、非常差錢、很難賺錢

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中國版OpenAI，拼命融錢、非常差錢、很難賺錢


沖刺上市 ， 也是轉型求生 。
文 | 華商韜略 耳令
半年時間 ， 智譜集齊了5座城市的國資平臺 ， 累計獲得資金30億元 ， 估值更是飆升至400億元 。 啟動A股上市輔導的同時 ， 近期又在評估赴港上市的可行性 。
當其他AI幾小龍還在資本寒冬里收縮防線 ， 自身也遭遇諸如高管連續離職等危機 ， 智譜憑什么走出自己的獨立行情？
【01 跑步前進】
3月 ， 連跑珠海、成都、杭州三地簽下18億元國資；4月 ， 拿下了北京市人工智能產業投資基金的2億追加投資 。 期間 ， 還主導將公司主體改制為股份公司……
2025年 ， 智譜的高管中 ， 主管融資與政府合作的CEO張鵬 ， 大概是最忙的一位 。
而這一切的核心 ， 都是為了IPO而努力 。
3月底的智譜OpenDay上 ， 張鵬就表示“完成股改是朝著IPO目標去的” 。 而根據計劃 ， 智譜將在10月完成輔導并沖刺2025年底上市 。

▲張鵬 ， 來源：騰訊科技
7月2日 ， 上海浦東張江科學會 ， 智譜再獲由浦東創投集團和張江集團的10億元戰略投資 。
至此 ， 智譜今年以來的國資投資總額累計已達30億元 。 通過密集引入國資 ， 智譜構建起一個覆蓋全國的國資資本網絡 ， 躋身大模型“國家隊” 。
緊鑼密鼓融資的另一面 ， 上市進程加快推進：4月 ， 向北京證監局提交IPO輔導備案 ， 由中金公司擔任輔導機構；7月 ， 又被曝出正與投行討論以約3億美元集資額赴港上市 。
業務線也同步發力 。
此前 ， 智譜的業務主要靠開API收取費用+云端私有化部署+本地化部署 。
今年年初 ， 智譜調整經營策略 ， 從“賣模型”轉向“賣服務+賣場景”并重——從“賣錘子”改成“既賣錘子又幫人蓋房子” 。
火力主要集中在三條變現路徑：一是把GLM-4拆成可租用的AI工具服務 ， 按API使用量收費 ， 專屬版本按年訂閱；二是推出標準化“智譜大腦”一體機 ， 把AI技術和硬件裝在一起賣 ， 不光給機器 ， 還管后續維護；三是重點發展MaaS生態 ， 讓更多開發者做實用的AI小工具 ， 7月還上線了AI小工具集合平臺“應用空間” 。
這一轉變路徑有點類似蘋果 ， 從賣硬件起步 ， 搭建起集硬件+系統+App Store+服務生態的商業模式 。 不同在于 ， 智譜采用開放平臺+地方產業場景來黏住客戶 ， 而不是靠封閉系統壟斷 。
通過開放平臺 ， 智譜目前已經吸引了超百萬企業開發者 ， 覆蓋金融、醫療等20多個行業 ， 落地超萬家企事業單位 。 今年3月 ， 其單月業績破億 。
結合去年超過60%的訂單來自政府以及國企的情況來看 ， 今年智譜的政企客戶占比可能會更高 。 尤其是MaaS服務和“智譜大腦”一體機這兩項業務 ， 本身就側重在政企之上 。
政企訂單的打底 ， 讓智譜的短期現金流比同行更具備“可預見性” ， 疊加“大模型第一股”的預期 ， 資本也更愿意給出更高估值 。
7月 ， 智譜的最新估值已經推至400億元 ， 刷新行業紀錄 。
與之形成鮮明對比的 ， 是去年還被各路資本搶著送錢的“AI六小龍” ， 其它五家資本今年熱度驟降 ， 或是裁員 ， 或是放棄預訓練 ， 融資也幾乎斷流 。
如果單論模型能力 ， 智譜與之其它五家相比 ， 算不上突出 。 據SuperCLUE 2025年5月及3月測評數據 ， 智譜GLM-4-Air在基礎模型榜單僅列第四 。 綜合基礎、推理和開源三項能力 ， 也均未進入國內第一梯隊 ， 評分落后于月之暗面、階躍星辰及DeepSeek-R1等 。
與前幾年相比 ， 智譜今年的迭代速度更是有所放緩 ， 它之所以“獨得國資厚待” ， 是因為在發展過程中形成了三項硬實力 。
【02 清華背景】
智譜的故事 ， 起源于清華大學 ， 其創始團隊也是清華班底 。
2002年 ， 智譜的創始人之一唐杰 ， 進入清華計算機系攻讀博士學位 ， 并參與了國內最早開展自然語言處理、知識圖譜等相關研究的清華大學計算機系知識工程實驗室（KEG）的早期研究項目 。
期間 ， 智譜的另一位創始人張鵬 ， 也以研究生的身份進入KEG 。
四年后 ， 唐杰博士畢業 ， 彼時互聯網已經走出上一輪寒冬 ， 迎來門戶潮 ， 世界正在發生巨變 。
唐杰身邊同學要么出國深造 ， 要么加入了風頭正勁的互聯網公司 。
出國？還是“下海”？最終 ， 唐杰選擇留在國內、留在清華 ， 親自帶隊主持研發AMiner學術搜索系統 ， 并逐步將其發展成為全球科研人員最常用的學術畫像與科技情報平臺 。
2018年 ， OpenAI發布了第一代GPT 。 AI首次打破NLP（自然語言處理）領域的局限性 ， 向“理解和生成人類語言”邁出了關鍵一步 。
清華大學的一些AI新芽 ， 也正在冒出土壤 。
其中之一是GPT發布后不久成立的智源研究所 。
智源的名字由第一任理事長張宏江提出 ， 寓意為“人工智能的源頭” ， 后來 ， 這里也真成了中國AI的“源頭” 。 代表性AI新銳月之暗面楊植麟、面壁劉知遠……包括唐杰 ， 不少知名AI公司的創始人都曾在智源從事研究 。
另一個就是源自AMiner的智譜 。
2019年6月 ， 唐杰團隊把AMiner的核心技術從KEG實驗室剝離出來 ， 在清華科技園注冊了智譜AI ， 并且拉來了張鵬、劉德兵、王紹蘭等KEG實驗室的成員 。
智譜成立后 ， 作為技術“靈魂人物”的唐杰出任首席顧問 ， 一直與唐杰合作的同門師兄弟張鵬 ， 當時的角色是CTO ， 而同根生的智源也被作為智譜最重要的伙伴協同發展：二者同享一個技術生態 ， 智源為智譜輸送養分 ， 智譜讓智源的科研價值落地生根 。
這種互為血肉的關系將在幾年后一個名叫“悟道”的模型中得到詮釋 ， 也是這個模型讓智譜大放光彩 ， 完成了在AI初創公司陣營的鯉魚跳龍門 。
【03 自主可控】
2021年3月 ， 智源研究發布了超大規模信息智能模型“悟道1.0” 。
悟道1.0的出現填補了中文超大預訓練模型生態的空白 ， 因為使用的是國產FastMoE訓練框架 ， 不僅擺脫對西方工具鏈的依賴 ， 還成功跑在了國產芯片上 。

▲唐杰介紹悟道大模型團隊組建 ， 來源：智源研究院
這是唐杰與100余位AI科學家近三年聯合攻關的成果 ， 但這只是開始 。 同年6月“悟道2.0”橫空出世 ， 1.75萬億參數規模較當時的GPT-3超出近10倍 ， 一舉創下當時的全球紀錄 。
隨后 ， 唐杰把這套“全國產”路線帶進了智譜 。 清華和智譜聯合推出GLM（通用語言模型）統一的預訓練模式 ， 并公開了GLM-10B模型的源代碼 ， 強調在訓練框架、中文數據、國產算力及模型架構等關鍵環節的自主可控 。
據參與當時項目的研究員表示 ， 這個模型從第一天決定訓練 ， 就選擇了“手搓國產芯片算子”的路線 。
“算子”指的是適配國產芯片的最基礎計算單元 。 換言之 ， 智譜團隊沒有直接用國外芯片配套的現成計算工具 ， 而是像“手工打造零件”一樣從頭做起——
訓練AI的“工具”（訓練框架）用的是FastMoE；喂給AI學習的“教材”（數據）是中文和本土場景內容；運行AI的“機器”（硬件）兼容國產芯片與主流計算設備；包括AI的“思維方式”（模型架構）也完全自主設計 。
一切依靠自己 ， 這是主動選擇 ， 也是迫不得已 。 2015年起 ， 美國技術封鎖中國科技自主創新 。 先后將天河二號超算中心、華為、哈工大等納入實體清單 ， 導致國內獲取海外模型、算力受限 。 智譜希望通過“全鏈路自主可控”解決生存問題 ， 不被“卡脖子” 。
這已經很難了 ， 在此基礎上 ， 智譜還給自己安排了第二件大事 。
2021年12月的一天 ， 智譜內部開了一場重要的的決策會 。 會議的主題是：是否押注自主GLM架構 ， 對標一年前因發布GPT-3而震動業界的OpenAI 。
GPT-3所展示出的千億參數規模、零樣本學習能力 ， 讓智譜創始團隊意識到 ， 通用大模型可能是AI的下一個核心賽道 。 但訓練千億級模型需要數萬塊GPU、數億元資金 ， 當時智譜剛完成過億元的A輪融資 ， 如此條件去對標全球頂級選手 ， 近乎是癡人說夢 。
據說在那場決策會上 ， 以工程師為代表的一派“默不作聲 ， 以示反抗” 。 但以唐杰、張鵬為首的核心決策層卻堅持 ， 一旦錯過這班車 ， 將失去在通用大模型領域的競爭力 。
最終 ， 智譜還是啃下了這塊硬骨頭 。
2022年 ， 在ChatGPT-3.5發布的前三個月 ， 智譜發布了千億級大模型GLM-130B 。 作為首個開源的中英文雙語千億級預訓練模型 ， GLM-130B填補了當時國際主流大模型封閉生態的空白 。
11月底 ， ChatGPT-3.5正式亮相 ， 全球輿論瞬間被點燃 。 幾乎同一時間 ， 智譜GLM-130B的實測成績在斯坦福HELM榜單上公布——它是當時亞洲唯一整體躋身前十的大模型 ， 也是唯一開源、可商用、全鏈路國產的千億級方案 。
“中國版OpenAI”由此成為智譜的標簽 ， 加上“技術自主性”的特質 ， 訂單很快紛至沓來 。
成都、杭州、珠海、上海、北京……來自全國各地的政府訂單讓這個此前僅靠高校科研經費和VC輸血的團隊 ， 終于有了造血的能力 ， 也為今天的國資排隊送錢打下根基 。
放眼整個AI賽道 ， 智譜是為數不多能同時滿足“政治安全、技術底座、產業落地”三項硬實力的AI創企 。 2024年 ， 張鵬也在接受央視網《望海對談》獨家專訪時表示：
【中國版OpenAI，拼命融錢、非常差錢、很難賺錢】“大模型技術的完全自主可控 ， 是我們最核心的一項競爭力 。 ”
【04 如何估值？】
唐杰認為“科研就像登山 ， 一定要登到頂峰 ， 不登頂就是失敗” 。
2019年 ， 智譜剛創立時 ， 唐杰給公司拉過一個“進度條” 。 他以AGI為終極目標 ， 將智譜的發展分成五個階段：L1預訓練大模型、L2對齊與推理、L3自我學習、L4自我認知、L5意識智能 。
這一技術路線與后來OpenAI公布的技術演進路徑高度契合 。
五年過去 ， 智譜的“進度條”完成了一半 。 用唐杰的話說就是“我們目前正處在L2和L3的交匯處 。 ”
“頂峰”仍山高路遠 ， 大量技術探索和研究投入是無可避免的 ， 這也意味著更多真金白銀的投入 。
今年4月 ， CEO張鵬在接受采訪時表示“不管智譜融了多少錢 ， 拿了多少收益 ， 其實都是通往AGI道路上的盤纏 。 ”
通往AGI的每一步都燒錢如流水 ， 目前的智譜造血能力依然遠遠跟不上研發投入需要 。 以2024年為例 ， 智譜年度收入為3億元 ， 而虧損卻達20億元 。
上市因此成為獲取更多“盤纏”的重要途徑 ， 不斷引入國資戰投 ， 則不僅可以獲得資金來源 ， 還能借此撬動政策、訂單與上市通道 。
從整個大環境看 ， 引國資 ， 上市 ， 也是一場與時間賽跑的生死競速 。
進入2025年 ， 整個AI領域的格局正發生顛覆性變化 ， 其中最核心的變化之一是整個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 。
曾經被認為慢了一拍的巨頭 ， 正以強大的資金和資源實力 ， 尤其是成熟的應用場景 ， 席卷AI初創公司的一切 ， 包括人才 。
在美國 ， 微軟剛以6.5億美元許可費將Inflection AI的大模型團隊整體收編 ， 而后Meta便曝出以4年3億美元的天價從OpenAI挖走至少7名核心成員 。
國內 ， “AI六小龍”融資幾乎被冰凍 ， 多家公司的多位高管 ， 均被傳已同BAT等巨頭接觸 。 當初 ， 各個小龍你方唱罷我登臺 ， 個個都是AI領軍者的架勢 ， 而今的AI話語權也幾乎被巨頭掌握 。
巨頭的資源和成本優勢 ， 則幾乎令初創AI公司窒息：DeepSeek用1/10訓練成本開源 ， 字節、阿里又把API價格打到0.0003元/千token ， 這讓初創AI過去的變現路徑已經基本失效 。
智譜雖然頻頻獲得國資戰投融資 ， 也同樣是一堆問題纏身 。
人才側 ， 今年上半年 ， 智譜5位高管先后離職 ， 包括負責智譜商業化戰略落地的COO張帆 ， 整個團隊也在瘦身 ， 員工較高峰時期已經減少100余人；
業務側 ， 面對開源低價沖擊和大廠擠壓 ， 智譜已經被迫將API價格從5元/百萬token砍至1元 ， 而其C端App年收入僅僅千萬級 ， B端合作也多為單一項目 ， 難以復制和規模化 。
技術側 ， 由于核心模型迭代放緩 ， 多模態能力滯后 ， 智譜也正遭遇掉隊的質疑 。
這些綜合下來就是 ， 其模型收入在與大廠的競爭中難有勝出的可能 ， 這也是智譜從“賣模型”轉向“賣服務+賣場景”并重的原因 。
目前 ， 智譜已把商業化團隊打散為“區域制”項目組 ， 專攻政務大單 ， C端投放踩剎車 ， 2025年其大模型清言App幾乎停掉大規模投放；技術路線也開始變“窄” ， 過去是全棧自研 ， 如今資源都集中到GLM-Z1、GLM-4-Air兩條主線 。
這轉型的本質說白了就是：
不能只靠AI技術賺錢 ， 也要更加依靠人工賺錢了 。
人工智能變成了：人工+智能 ， 甚至人工更多成了智譜在夾縫中突圍的希望 。
但這樣一來 ， 更大的問題也來了 。
這樣的智譜 ， 憑什么享有高估值？
而教訓也就在眼前 。
4年前 ， 頂著“AI第一股”上市的商湯科技 ， 一度跑出3000億港元的市值 ， 但如今已跌至不足600億 ， 最慘時跌至200來億港幣的市值 。 而導致其市值大縮水的關鍵就是 ， 擁有著諸多技術和專利的它 ， 依然要靠賣服務+賣場景的“苦力”賺錢 。
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