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最被低估的AI公司,走到聚光燈下

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文 | 闌夕

智譜搶先成了全球第一家IPO的大模型公司,效率不可謂不驚人。

即便不考慮開綠燈的加速因素,在短短幾年時(shí)間里,智譜就完成了上市所需的業(yè)績(jī),這在「以燒錢為目的」的AI行業(yè),實(shí)屬不易。

這幾天全網(wǎng)都在刷智譜的招股書,畢竟機(jī)會(huì)難得,有這么一家牌桌上的AI廠商盡到披露義務(wù),把各項(xiàng)「身體指標(biāo)」剖開了給人看,非常適合以小見大,洞察整個(gè)前沿行業(yè)的經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)。

先說(shuō)結(jié)論:壓力不是一般的大,然而,風(fēng)景也不是一般的好。

一直以來(lái),智譜的定位都是對(duì)標(biāo)OpenAI,可能很多人會(huì)覺得離譜,兩家公司的體量實(shí)在差得有點(diǎn)多,攀附之心,圖窮匕見。

但有一說(shuō)一,智譜在路徑上,確實(shí)和OpenAI很像,它們都建立在一個(gè)非同尋常的可能性上:大模型市場(chǎng),需要獨(dú)立的開發(fā)商。

OpenAI的問(wèn)世原因大家都知道,一群才華橫溢的研究員因?yàn)榉磳?duì)Google這個(gè)共識(shí)而聚在一起,他們都堅(jiān)定相信,如果AI的權(quán)柄也被Google掌握,必然暗無(wú)天日。

智譜自從被貼上「國(guó)家隊(duì)」的標(biāo)簽,并始終活躍在第一梯隊(duì)里,這和它找準(zhǔn)的那條賽道關(guān)系莫大,也就是中國(guó)需要一家不依附于互聯(lián)網(wǎng)巨頭的獨(dú)立大模型公司,來(lái)構(gòu)建信任度。

行業(yè)里確實(shí)存在這樣的反共識(shí),即:無(wú)論是Google抑或其他大廠贏得比賽的結(jié)果,只會(huì)通向一個(gè)乏善可陳的未來(lái),AI將肉眼可見的淪為現(xiàn)有商業(yè)生態(tài)的工具,去給廣告收入增加百分點(diǎn)。

所以O(shè)penAI和智譜這樣的初創(chuàng)公司之所以能夠成立——而且是在資本的簇?fù)碇隆且驗(yàn)橛凶銐蚨嗟娜讼伦⒃谶@一邊,下注給新增的變數(shù)。

就連對(duì)于基座模型的投入,OpenAI和智譜都有著「執(zhí)手相看淚眼」的一致性。

在播客節(jié)目Big Technology的對(duì)話里,Sam Altman再次回應(yīng)外界對(duì)于巨額成本的擔(dān)憂:「如果我們不再訓(xùn)練新的模型,明天就能開始盈利。但我們選擇的是繼續(xù)加大投入?!?/p>

智譜的財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu),也指向這個(gè)不進(jìn)則退的殘酷事實(shí),購(gòu)買算力和虧損數(shù)字高度對(duì)齊,理論上和OpenAI一樣,是在拿當(dāng)下的錢,去買未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)力,反映到財(cái)務(wù)上,就是產(chǎn)生回報(bào)也會(huì)等比例的滯后。

如果沒有如此長(zhǎng)期的投入,智譜不會(huì)迎來(lái)自己的驚艷時(shí)刻:今年發(fā)布的旗艦?zāi)P虶LM 4.5/4.6,橫掃全球各大基準(zhǔn)測(cè)試榜單,性能表現(xiàn)位列頂級(jí)陣營(yíng)。

可以這么說(shuō),GLM 4.5/4.6發(fā)布前后的智譜,在價(jià)值上是兩家完全不同的公司,而促成這種變化的,就是持續(xù)不斷的算力投入。

長(zhǎng)江后浪推前浪,前浪死在沙灘上,對(duì)于AI公司來(lái)說(shuō),活不到「量變引起質(zhì)變」的那一天,比花了太多錢要危險(xiǎn)得多。

更重要的是,長(zhǎng)期來(lái)看,單位算力成本是在下降的,而單位付費(fèi)收入?yún)s不會(huì)減少,這會(huì)顯著改善大模型的商業(yè)模式及其結(jié)構(gòu)。

從往期業(yè)績(jī)來(lái)看,智譜的毛利率一直保持在50%以上,表現(xiàn)相當(dāng)優(yōu)異,隨著MaaS服務(wù)的起量,它在經(jīng)歷從「高毛利、中增長(zhǎng)」到「中毛利、高增長(zhǎng)」的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型,毛利率從2023年的峰值64.5%調(diào)整到今年上半年的50%左右,而營(yíng)收增長(zhǎng)則從同期的119%暴增到325%,規(guī)?;嫩E象很明顯。

根據(jù)The Information的報(bào)道,OpenAI和Anthropic也已經(jīng)開始推動(dòng)了模型運(yùn)行效率的提升,它們的計(jì)算利潤(rùn)率——基于付費(fèi)用戶的ROI——去年分別是10%和負(fù)值,而今年已經(jīng)雙雙接近70%,效果斐然。


當(dāng)然,與OpenAI看齊,并不意味著智譜有著相同的境遇,恰恰相反,二者之間的巨大差距,才是值得市場(chǎng)檢驗(yàn)的答案,某種意義上,智譜拿著一個(gè)測(cè)量中國(guó)大模型產(chǎn)業(yè)價(jià)值的刻度尺。

投資人莊明浩發(fā)明了這么一個(gè)情緒公式:

按照國(guó)產(chǎn)GPU有1%的概率成為英偉達(dá)的想象,那么估值也按1%來(lái)算,英偉達(dá)的1%是400多億美金左右,12月上市的摩爾線程、沐曦,剛好就在這個(gè)水位。

所以,如果智譜也放進(jìn)這個(gè)公式,基于OpenAI的7500億美金估值,轉(zhuǎn)換而來(lái)的市場(chǎng)稱重可能就在500億人民幣左右,和大多數(shù)機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)的差不多。

更重要的是,模型之間的差距再大,也不可能是1%和100%,這實(shí)際上意味著智譜的增長(zhǎng)空間還有多大,是供給——而不是需求——限制了發(fā)展,這是一個(gè)相對(duì)容易解決的問(wèn)題。

要知道,智譜是國(guó)產(chǎn)大模型廠商里,為數(shù)不多的能夠直接通過(guò)基座模型賺錢的公司。

這也是招股書里容易錯(cuò)判的一處考點(diǎn),本地化部署的收入占比85%,很多人因此幻視商湯,認(rèn)為這不是互聯(lián)網(wǎng)公司的玩法。

但是就像上面提到的,智譜真正脫胎換骨的GLM 4.5/4.6,是在今年7月才發(fā)布的,相當(dāng)于連半年的錢都沒賺完,在收入占比上吃虧,是很正常的。

關(guān)鍵是要把增速計(jì)算進(jìn)來(lái),從下半年開始,智譜的云側(cè)收入開始呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),GLM 4.5/4.6的模型讓智譜的MaaS平臺(tái)營(yíng)收翻了10倍以上,預(yù)計(jì)在短期內(nèi)就能和本地化部署業(yè)務(wù)五五開,這就是基座模型的競(jìng)爭(zhēng)力所能創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)效益。

要我說(shuō),智譜選在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)推進(jìn)上市,以致于招股書里統(tǒng)計(jì)不到今年下半年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),才是最傷的??富貴不還鄉(xiāng),如錦衣夜行。

而且就在這幾天,智譜也沒落下模型的迭代,GLM 4.7今天上線,在編程競(jìng)技場(chǎng)Code Arena里位列開源第一、國(guó)產(chǎn)第一,超過(guò)GPT-5.2,并延續(xù)了3個(gè)月左右一輪的升級(jí)周期。


在智譜的統(tǒng)計(jì)口徑里,付費(fèi)流量收入超過(guò)所有國(guó)產(chǎn)模型之和,這個(gè)對(duì)比有些不講武德——多數(shù)國(guó)產(chǎn)大模型都還在圈地階段,而且因?yàn)椴怀钶斞年P(guān)系,并沒有特別緊迫的變現(xiàn)需求。

所以不妨換一個(gè)數(shù)據(jù),也就是行業(yè)里越來(lái)越重視的Tokens消耗量。

智譜的日均Tokens消耗量,截至11月,是4.2萬(wàn)億,作為對(duì)比,豆包同期的日均Tokens消耗量是50億左右,兩者相差12倍。

但豆包是中國(guó)用戶量排在第一的大模型,月活高達(dá)1.7億,相比之下,主要發(fā)力企業(yè)級(jí)和開發(fā)者兩大2B市場(chǎng)的智譜,月活肯定不如豆包的1/12,人均消耗的Tokens卻更高的,而且大多數(shù)是付費(fèi)。

成本端也是一樣,智譜的研發(fā)投入看起來(lái)確實(shí)沉重,不過(guò)只要和頭部互聯(lián)網(wǎng)公司比起來(lái),經(jīng)濟(jì)性的領(lǐng)先毋庸置疑,做的也是高毛利的生意。

最近,風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)Battery Ventures發(fā)了一份重磅報(bào)告「2025年AI趨勢(shì)總結(jié)」,其中包括三個(gè)核心洞察:

1、大模型的利潤(rùn)結(jié)構(gòu)正在逆轉(zhuǎn)

過(guò)去,市場(chǎng)價(jià)值主要集中在硬件層,以致于英偉達(dá)這種「賣鏟子」的公司賺飽了上游的錢,形成所謂的「倒掛」現(xiàn)象,但是隨著智能成本下降,價(jià)值已經(jīng)在向應(yīng)用層轉(zhuǎn)移,特別是采用結(jié)果導(dǎo)向定價(jià)的公司,也就是賣方案的前景無(wú)量。

2、企業(yè)的采購(gòu)周期在縮短中

在生產(chǎn)環(huán)境中,AI的部署量一年內(nèi)暴增4倍,65%的企業(yè)預(yù)計(jì)會(huì)增加用于大模型上的預(yù)算,因?yàn)槟軌蚣磿r(shí)提高生產(chǎn)力,企業(yè)在接受AI的速度上遠(yuǎn)超過(guò)當(dāng)初的SaaS市場(chǎng),而且基礎(chǔ)設(shè)施的存在感越來(lái)越強(qiáng),模型能力決定了一切體驗(yàn)的根源。

3、基座模型是萬(wàn)物之本

在以前所未有的速度擴(kuò)張時(shí),基座模型創(chuàng)造的ARR(經(jīng)常性年收入)效率同樣高到可怕,按照現(xiàn)有趨勢(shì),這些公司達(dá)到100億美金ARR的速度要比平臺(tái)公司還要快上5倍,它們不但意在顛覆傳統(tǒng)軟件業(yè),還攫取著過(guò)去流向服務(wù)和人力成本的大規(guī)模支出。

Battery Ventures的收尾也很干凈利落,如果說(shuō)以前的數(shù)字化服務(wù)建立在「記錄系統(tǒng)」之上,那么大模型就是建立在「行動(dòng)系統(tǒng)」之上,會(huì)從每一根螺絲釘開始,再造企業(yè)的生產(chǎn)流,而在這個(gè)過(guò)程里實(shí)現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)回報(bào),萬(wàn)億只是最開始的單位。

這就是智譜駛?cè)氲哪瞧颍?dāng)迷霧散盡,不是靜水流深的湖泊,是海闊魚躍的汪洋。

至于清華大學(xué)、自主研發(fā)、適配國(guó)產(chǎn)芯片這些基于可信度的加分項(xiàng),則都是1后面的那一串0,固然越多越好,但1才是不可或缺的核心競(jìng)爭(zhēng)力:

就像來(lái)自對(duì)手的標(biāo)記,構(gòu)成了比任何包裝都要過(guò)硬的「軍功章」:

今年,OpenAI在一份名為「Chinese Progress at the Front」的官方報(bào)告中提到,一家名為智譜的公司取得了顯著進(jìn)展,圍繞主權(quán)AI競(jìng)爭(zhēng),OpenAI認(rèn)為智譜已經(jīng)成為自己的頭號(hào)對(duì)手之一。

而在估值上,在企業(yè)級(jí)市場(chǎng)大殺四方的Anthropic可能更接近智譜的業(yè)務(wù)模式,從數(shù)據(jù)來(lái)看,ARR位于10億美金以下時(shí),Anthropic的增速要弱于OpenAI,但是一旦越過(guò)了10億美金的ARR這一門檻,Anthropic的增速就與OpenAI持平、并隱約開始有了反超跡象。

這都指向一個(gè)標(biāo)志性的趨勢(shì),增長(zhǎng)和規(guī)?;谴竽P驮谑袌?chǎng)競(jìng)爭(zhēng)里最重要的那道斬殺線。

攤手。

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