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07/04
2025

有價值的財經大數據平臺

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精品專欄

“大模型六小龍”首個IPO,智譜為何急著上市?

最近,智譜AI啟動上市,成為“大模型六小龍”中第一個沖刺IPO的玩家。

回過頭來看,智譜的融資節奏稱得上“急行軍”:自2019年成立以來進行了15輪融資,平均每四個多月一輪,今年3月更是半個月密集完成三輪融資。資本蜂擁而入,涵蓋了杭州城投、珠海華發等地方國資及騰訊、阿里等互聯網巨頭,還有沙特阿美這樣的國外資本。資本的不斷涌入,讓智譜的估值已經超200億。

為什么智譜的融資這么急?事實上,既是應對內部的不確定性——業務鋪的太廣,太燒錢,也是應對外部的壓力——價格戰擠壓盈利空間、融資環境趨嚴、OpenAI和DeepSeek形成強勁勢頭。

內外壓力之下,智譜不得不急。

融資急背后的“三重壓力”

智譜的急,本質上是因為要做的事太多。

在行業里,智譜也被稱為“國內唯一全面對標OpenAI的大模型企業”,業務線鋪的非常廣——基座模型、代碼生成、多模態、智能體等全棧技術樣樣都要抓,堪稱“既要又要”,需要的投入也非常大,自然就需要頻繁融資。

比如,大模型行業的核心邏輯是“算力即權力”。訓練一個千億參數模型,動輒需要數千萬美元的計算成本。智譜的GLM-4號稱“比肩GPT-4”,光是訓練成本就不是一筆小數目。更殘酷的是,去年大模型行業掀起了一場“價格戰”,智譜也參與其中將API調用價格從5元/百萬token降至1元。各玩家的技術差距沒有縮小,利潤空間卻被擠壓,融資就成為了剛需。

隨著行業競爭變得更激烈,去年到現在“大模型六小龍”中的玩家紛紛收縮戰線——百川智能砍掉金融業務轉攻醫療,精簡To B體系,零一萬物放棄萬億模型改抱DeepSeek大腿,智譜卻還在咬牙堅持全棧自研。不是它頭鐵,而是必須硬上——對標對象和業務盤子是融資故事的核心,一旦砍掉業務線,支撐估值的故事就降低了吸引力。

當然,智譜還跟資本講了更為龐大的終極故事。智譜CEO張鵬表示,AGI依然是智譜的終極目標,希望造出一個像人一樣聰明的腦子。而且放下豪言“無論融資或收益多少,都是通往AGI的‘盤纏’”。

不過他也承認,“但實現目標的路程長、成本高,智譜走在前面需要加大投入?!币虼?,頻繁融資乃至沖擊IPO也就成了必經之路。

支出大、成本高,如果收入跟得上也不用急著融資,但是智譜在商業化上可謂是“冰火兩重天”。

智譜的商業化路徑,是通過B端的“API+私有化部署”以及C端的各種應用實現盈利。此前,智譜表示2024年商業化收入同比增長超100%,2024年前11個月MaaS平臺的API收入增長超30倍??雌饋硗馃?,但是在競爭激烈、商業化仍不明朗的行業形勢下,誰也不敢保證自己的現金流一直穩定。

據《財經》雜志報道,智譜2024年虧損約20億元,高額研發費用與商業化收入尚不能達到很好的平衡。此外,智譜的部分融資以算力券等非現金形式注入,可能會影響財務健康度。

更為緊迫的是,DeepSeek通過開源和低價策略,已經能夠沖擊智譜的“現金牛”——B端私有化部署業務。若不能快速上市融資,智譜可能面臨“技術追不上、客戶留不住”的雙殺局面。

值得一提的是,智譜背后站滿了密密麻麻的各種投資人。當幾乎所有潛在投資人都已入場,傳統一級市場空間已被透支,IPO成為必然出口。

也就是說,智譜的融資狂飆并非無跡可尋。產品的巨額投入、商業化困境與資本耐心的三重壓力,共同構成了其沖刺IPO的底層邏輯。

上市前夜,智譜還要闖過三關

即便手握200億估值,智譜仍需在技術落地、商業化與開源生態上闖關,給市場驗明自己的確有些硬本事。

投資人對大模型的嘗鮮階段過去之后,如今變得越來越理性。他們不再吃“技術參數”這套了,而是看重實際效果,就像你買空調不看功率而是看制冷效果。

智譜的GLM系列模型參數越堆越高,發布會PPT上的數據能把人看花眼,但實際效果還需要再加把勁。比如,智譜的多模態模型CogVideoX的視頻生成效果,在質量和視頻長度上仍無法跟Sora對標。對標GPT-4的GLM-4,在語言理解、邏輯推理等核心能力仍有差距。

說白了,投資人和用戶現在要的是“別掉鏈子”的實用派,不是實驗室里的參數怪獸。智譜需要把“比肩GPT”的PPT口號,變成“比保姆更貼心”的實操體驗。

在技術落地的同時,智譜在商業化上也需要做更多的提升。

在B端的私有化部署上,智譜挺能接活兒,覆蓋了智能汽車、金融、政務等多個行業。但是,它的這門生意像極了裝修隊——給車企裝智能語音、給銀行做客服系統,合作大多是單一項目式對接,每個項目都得從頭談價從頭做。

另外,給企業客戶做私有化部署,不是說光把產品扔給企業就可以了。如果企業玩不轉也沒用,它花了錢反過頭來還會跟你吐槽產品不好用,因此智譜還需要做成本高和周期長的定制化服務。

智譜這種“接散活”的模式聽著能覆蓋多個行業,其實就像同時打多份零工,不僅累死累活,還不容易實現規模化和長期穩定。它需要在幾個典型行業中做出可復制、規?;纳虡I模式,這樣資本才會更放心。

再說智譜的C端商業化,它的AI助手智譜清言最為典型。雖然智譜清言也有2500萬用戶,但跟DeepSeek、豆包、騰訊元寶等熱門的AI應用完全不在一個級別。另外,智譜清言的年收入僅在千萬級,跟用戶規模也不匹配。雖說智譜的商業化重心在B端,C端目前主要以引流為主,但還是要攻克更多產品化和運營化的難題,縮小跟其他同行的差距,避免淪為雞肋。

最后說開源,這也是最近智譜的大動作。

智譜此前將2025年稱為“開源年”,最近它就一口氣上線、開源了三大類六個最新模型。大模型企業開源的好處之一能“放水養魚”,快速拉攏開發者搞生態,讓開發者將服務和解決方案帶進千行百業,這種模式比單純賣API擁有更大的商業想象力。

當然,開源也不意味著就能順風順水。一方面對于商業化會帶來一定挑戰,因為要有后期技術人員的投入和維護成本,花費還是非常大的。另一方面能換來多大的市場還存在不確定性,因為可能出現給別人做嫁衣的情況,也就是“拿你的模型,養我的生態”。比如,有開發者會用著開源模型給別的大模型企業寫插件。

總之,智譜必須建立開發者護城河,否則開源可能會反噬利潤。比如,開源框架不能光甩代碼,得像宜家家具那樣配套螺絲刀和說明書,讓開發者用著順手離不開。另外,基礎模型可以免費送,但其他一些“增值服務”得收錢,就像安卓系統免費但應用商店抽成。

智譜現在就像清華畢業的高材生創業——技術底子硬、融資能力強,但市場要的不是考試成績而是賺錢能力。過技術落地關得把實驗室參數變成更好的客戶體驗,過商業化關得從“接散活”升級到“建收費站”,搞開源生態更不能當活雷鋒而是要做精明生意人。

成功闖過這三關,200億估值才不是空中樓閣。

智譜IPO啟示錄:大模型玩家的生存法則

智譜的上市像一面照妖鏡,照出中國大模型行業的焦慮與野心——燒錢、內卷、搶窗口期,這些關鍵詞背后藏著一條殘酷的生存法則:要么抓緊搶到船票上岸,要么在泡沫里淹死。

如今的AI圈像極了2015年的O2O大戰: 頭部玩家瘋狂吸金,中小玩家餓死路邊。最近,OpenAI融資400億美元估值沖上3000億美元,成為大模型行業的吸金王。反觀其他中小廠商,要么轉型做細分的垂直賽道,要么抱大腿接開源。行業的馬太效應,愈演愈烈。

這背后也能看出資本市場的求穩操作:大部分投資人寧可花10倍溢價押注頭部,也不愿冒險賭黑馬。就像賭桌上,莊家永遠只給籌碼最多的人發牌。

當然,在經歷大模型的狂熱爆發期后,資本的反應也出現了明顯分化。一些投資者對AI大模型領域,尤其是AI應用的未來發展充滿信心,紛紛加大投資力度。也有部分投資者對AI大模型領域的投資風險表示擔憂,持謹慎態度。

當前A股科技板塊估值整體下行,大模型行業熱度回落,政策監管仍趨謹慎。大模型企業若不能搶在融資趨于更嚴之前上市,后續融資難度或將指數級上升。智譜此時申報上市,更像是提前搶占窗口期。一旦順利過會,它就能搶到“行業第一股”的估值溢價。

總之,大模型行業正在從“技術軍備競賽”轉向“商業耐力賽”,手里有糧心中才會不慌。這場競爭的終極裁判不是投資人也不是論文數量,而是最原始的生存法則——你有什么核心競爭力,是別人替代不了的?

未來能活下來的大模型企業大概率只有兩類:像水電煤的基礎設施,靠壟斷收“過路費”; 像手術刀的垂直專家,在細分領域扎透場景賺“專業費”。

結語

智譜啟動上市,與其說是主動出擊,不如說是生存策略的必然選擇。

它證明了中國大模型企業有沖擊資本市場的勇氣,但也暴露了行業集體困境:技術代差難追、商業化路徑模糊、資本耐心有限。

當資本褪去狂熱,技術能否兌現承諾、場景能否養活野心,才是大模型企業的終極考題。智譜啟動上市只是序幕,真正的生死戰,現在才剛開始。


AI財評
智譜AI的急行軍式融資與IPO沖刺,折射出中國大模型行業的集體焦慮與生存邏輯。從財務視角看,其15輪融資、200億估值的背后是三重壓力:技術研發的巨額投入(千億參數模型訓練成本超數千萬美元)、價格戰下的盈利空間擠壓(API調用價砍至1元/百萬token)、以及商業化不及預期(2024年虧損約20億元)。這種"融資-燒錢-再融資"的模式,本質是資本密集型行業的典型特征,但也暗含現金流斷裂風險。 商業模式上,智譜面臨結構性挑戰:B端私有化部署項目制服務難以規模化,C端應用2500萬用戶但收入僅千萬級,開源戰略可能進一步稀釋利潤。其估值邏輯更偏向"中國版OpenAI"的敘事,而非實際盈利能力。當前節點沖刺IPO,實為搶占"大模型第一股"的窗口期溢價,但上市后需直面更嚴苛的盈利能力拷問。 行業啟示在于:大模型已進入淘汰賽階段,資本向頭部集中趨勢明顯。未來存活者要么成為基礎設施型壟斷者,要么深耕垂直場景。智譜的IPO將成為檢驗市場對AI概念容忍度的試金石,但其長期價值仍取決于技術代差的追趕速度與商業化閉環的構建能力。
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