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智谱CEO张鹏财报会实录:三大趋势能否支撑540倍市销率? 作者 | 林一 编辑 | 虞尘 4月1日，智谱股价单日暴涨31.94%，收盘价达915港元，总市值突破4000亿港元，创历史新高。此次上涨源于前一日发布的2025年财报，公司全年营收7.24亿元，同比增长131.9%，其中云端API业务收入增长292.6%，商业化进程显著提速。 相关数据显示，截至2026年4月，智谱公开流通股约占21%~22%，但真正可自由交易的筹码仅占2.67%，流通盘极度稀缺。4月2日港股开盘后，智谱股价出现回调，盘中跌幅一度超过15%，随后跌幅逐渐收窄。 尽管市销率高达540倍，远超OpenAI等国际同行，且年内技术研发费用达31.8亿元，占营收4.4倍，但市场机构看好其“基座模型+平台+生态”战略，基于对AI基础设施的长期预期，摩根大通给予买入评级。 早期智谱被拿来与OpenAI对标，但从业务发展趋势来看实际趋近Anthropic。智谱MaaS平台ARR约17亿元，过去12个月提升60倍，积累了400万企业用户及开发者，服务全球超过218个国家及地区。 财报信息显示，智谱GLM模型效果对标Anthropic，拥有定价权，一季度API涨价83%。 智谱CEO张鹏在上市后首份年度业绩发布电话会上，重点分享了三个观点： 第一，智能上界的提升，是大模型AGI时代唯一的"第一性"。在这个第一性原理之上，让智能普惠大众的载体是Token。每个人、每个组织都可以通过Token调用智能产生价值。 AGI时代的商业价值可以归结为一个简洁的公式：智能上界 × Token消耗规模。智能上界决定了定价权，Token消耗规模决定了价值体量。 二、Anthropic的成功证明，当模型足够强，API本身就是最好的商业模式。智能的质量创造定价权，企业和用户的深度使用创造增长的Scaling。 2025年智谱是国内收入规模最大的大模型公司，超出年初设定的目标。核心增长极是智谱MaaS平台（也就是开放平台及API业务）的全面爆发。中国前10大互联网公司中已有9家每天深度调用GLM，智谱的API调用定价在一季度提升83%，市场依然呈现出供不应求的情况，调用量增长400%。 三、在大模型时代，当大模型具备长程任务执行的闭环能力后，核心竞争力将重塑为TAC（Token 架构能力）。TAC = 智能调用量 x 智能质量 x 经济转化效率。 未来，衡量一个个体或组织价值的标准，不再是掌握了多少信息，而是其作为Token 架构师，在给定预算下构建复杂Agent系统并驱动大模型完成复杂Agent系统的自主运行。 随着 OpenClaw等应用驱动的 Token 消耗进入指数级轨道，一场智能输出革命正在发生，首先是推理再中心化，云端大参数基模的效率将进一步提高。其次高质量 Token 出海：依托中国在能源、芯片适配及 IDC 运维上的全产业链优势，实现从“中国制造”向“中国智能”的跨越。 以下是智谱CEO张鹏在财报沟通会上的访谈实录： Q1：API的ARR表现非常令人惊喜，过去一年API提升60倍这个增速也很惊人。在您看来，这个增长是AI行业早期爆发、有波峰波谷的一次性红利，还是一个可持续的长期趋势的开端？ 张鹏：首先，我相信这个趋势是一个结构性的、长期的趋势的开始。这个行业发展了几年，一直在寻找一个简洁、经济有力的商业模式，使增长趋势能够快速抬升。 API是“把AI的基础设施能力转换成经济运行的资源”的一个模式，而非一次性的红利。我们今天看到，AI的能力已从可用、可玩走向真正解决越来越复杂和重要的问题，使Token的API调用和消耗真正转化为经济价值。 此外，OpenClaw等新应用形态的诞生，以及设备级原生智能的预期，使得未来API和Token的消耗会呈现指数级增长。我们相信API ARR的增长是一个确定性的、长期性的趋势。 Q2：恭喜公司的业绩。财报里最引人注目的是API涨价83%后市场仍然供不应求，但这里有一个问题：这种定价权是因为GLM模型能力确实领先，还是因为当前算力供给短缺造成的阶段性卖方市场？如果算力缺口缓解还能维持这样的定价水平吗？ 张鹏：首先我们承认最近确实存在算力供给的约束和瓶颈。但在整个市场环境中，基于算力提供API服务的厂商非常多，客户接受我们的涨价并持续选择我们的服务，说明我们的模型能力确实领先。 长期价格的本质是由价值决定的。能有效替代人力、提高转化效率和智能水平的资源是稀缺且宝贵的。我们更关注单位Token创造的价值以及给客户带来的价值，只有客户认可这种价值，才会愿意付出更高的成本来使用。 所以，我相信定价权还是由我们的技术实力以及长期趋势所带来的领先地位决定的。 Q3：财报里提出了两个新概念——TAC（Token Architecture Capacity）和LLM-OS（大模型操作系统），是概念还是公司未来的产品计划？说实话，这两个概念目前听起来更像愿景而非产品。能否具体说明，TAC和LLM-OS在智谱现有产品或者未来产品布局中的落地形态或者规划吗？ 张鹏：Token转化效率等，我们从技术和未来趋势两侧做了总结和提炼，用这个概念综合表述这个现象。 当然，从经济社会运转的细节中也能体现，比如有些企业除了发现金工资，也会把Token作为工资的一部分发放给员工，这代表Token本身已经具备了经济价值和智能价值。 另外，大模型操作系统（LLM OS）也不是停留在概念层面，我们很早就在关注这个未来趋势。我们虽然专注于提升基座模型的智能上界，但也在与生态伙伴、操作系统厂商探讨，未来是否可以把基座模型能力与操作系统深度融合，带来新的产品体验。 我们之前最早原创的AutoGLM，以及AutoClaw龙虾等原生产品就是这一方向的具体落地，能让大家能体验最新的智能上界。 Q4：最近市场上有非常多软件公司会被Agent替代的说法，智谱如何看待这场变革，以及公司在其中的位置？ 张鹏：首先，智谱本身的定位决定了我们对这件事情的看法。我们是通用基座模型厂商，提供智能能力以及引领新的范式创新，持续输出高质量的Token。 这些能力和Token输出的智能对整个软件行业会带来什么变化，我相信一个全新的范式一定会在软件行业、IT行业中出现。也可能会有一些传统软件公司被新范式所影响，这是新时代更替的正常现象。 智谱会坚定不移地推动智能上界的探索，输出更优秀的智能能力，影响各行各业。 Q5：大模型这个赛道有巨头、有智谱这样的大模型第一股、也有即将上市的创业公司，智谱的核心壁垒是什么？9/10的头部互联网公司用GLM，但字节、阿里、腾讯都有自研模型，一旦自家模型追平，这块收入会不会有缩水的风险。 张鹏：首先，智谱在整个这个生态当中，是有自己的独特壁垒的。 从技术层面来说，我们聚焦模型能力，目前阶段聚焦Coding和Agentic能力，使得我们在这方面持续保持领先，因此获得更多客户青睐。 另一方面，我们凭借较早的商业化方式积累了大量生态资源，包括超过400万企业及开发者用户。这些开发者和企业基于我们的模型底座、API和Token构建了强大的TAC能力，会逐渐影响更大范围的企业、开发者和用户，增强我们的壁垒。 从竞争角度看，大厂一定会自研，但不一定在所有场景中都能做到有足够的竞争力，这是资源限制所决定的。而且大厂本身也是复杂的生态，不会在所有节点上都完全依赖自己，也会接入优秀的技术供应商，保证生态的新鲜血液，避免在任何时间点上失去先机。 在技术快速迭代、模型能力仍占主导地位的阶段，独立大模型厂商具备先天优势，这也是智谱能够立足的核心所在。 Q6：智谱走了一条Anthropic（闭源卖API）的商业路线，但又坚持开源，开源之后企业可以从开源社区拿到一个版本自己部署，这会影响公司像Anthropic一样赚钱吗？ 张鹏：多年来，人们一直在问这个问题。其实智谱一直在坚持做技术的创新探索以及商业化。 开源和商业化一直是两条腿走路。开源的本质是做技术创新、社区回馈以及品牌和标准建设，我们希望通过开源吸引更多开发者、研究者、创新者加入GLM生态，扩大品牌影响力。 从商业化角度来说，现在模型越来越复杂，拿到开源模型做研究是常态，但要大规模部署并投入生产创造经济价值，模型本身迭代太快，自建往往跟不上我们3-4个月的迭代周期。 在推理优化方面，原生模型厂商对模型的推理优化和资源调度优化具备先天优势。相比自建算力、自搭模型和推理环境，企业的投入产出比会越来越低。 所以，很多原来尝试私有化部署开源版本的客户都逐渐转向使用云端大模型API，这也使得我们的API和Token模式成为了主流的商业模式。 Q7：我们注意到今年公司企业级智能体收入和企业通用大模型服务的增长其实也非常快。我们想请教，从公司内部来看，未来2-3年商业模式的重心会更偏向标准化的API调用，还是偏向高附加值的企业级智能体和企业通用大模型解决方案？ 张鹏：今天市场关注度回归模型效果，模型好了商业模式有很大的scaling up机会。今天我们的客户，无论是企业、开发者、产品用户，本质都是个体在用AI创造生产力，产生经济价值。我们提出TAC，当大模型具备长程任务执行的闭环能力后，未来，衡量组织和员工价值的标准，是其作为Token 架构师让Agent交付任务的能力。智谱作为基座模型厂商，我们的企业级服务向企业交付的不只是模型本身，而是让企业真正用好模型、构建TAC数字员工的能力。
