4 月 2 日，智谱收盘价报 779 港元，大跌 14.86%。

一边是 API 调用量暴涨 400%，一边是年亏损扩大至 47 亿，" 烧钱换增长 " 生存博弈正在进行中。

2026 年第一季度，智谱 AI 的核心 API 服务市场需求异常旺盛，甚至出现 " 供不应求 "。公司 CEO 张鹏透露，尽管 API 调用定价提升了 83%，市场调用量依然增长了 400%。目前，智谱已是国内付费 Token 消耗量最高的厂商之一。3 月份，我国日均 Token 调用量突破 140 万亿，两年内增长超千倍。

3 月 31 日，智谱发布了上市后的首份年度业绩报告。这家 " 全球大模型第一股 " 在 2025 年实现了总收入 7.24 亿元，同比大增 131.9%。然而，与收入一同飙升的是亏损，年内净亏损高达 47.18 亿元，经调整后净亏损为 31.82 亿元，同比扩大 29.1%。这是一份典型的 " 高增长、高亏损 " 成绩单。

自 1 月初登陆港交所以来，智谱股价一路狂飙，在 57 个交易日内累计涨幅超过 700%，市值一度突破 4000 亿港元。财报发布次日（4 月 1 日），智谱股价大幅走强，盘中一度涨超 35%，触及每股 938 港元的历史新高，最终收涨 31.94%。市场对 AI 赛道未来极度乐观的投射。Token 调用量的指数级增长，被视为数据要素价值实现的关键指标，支撑着市场的信心。

高增长与高亏损的极致反差之下，智谱 AI 在业绩沟通会上抛出了全新的商业叙事 —— "Token 架构力 "，喊出 " 让每一滴 Token 都转化为经济增量 " 的口号。这个试图重新定义 AI 大模型商业价值的新概念，究竟是能撑起 4000 亿市值的增长新逻辑，还是资本市场的又一张新饼？

量价齐升是增长底气。其核心业务的爆发式增长，作为 AI 大模型核心商业载体的 Token，实现了罕见的 " 量价齐升 "。

从业务结构看，智谱的收入已形成三驾马车并驱的格局。

传统的企业级通用大模型业务，主要采用本地化部署，收入为 3.66 亿元，占总收入的 50.4%，同比增长 70.5%，依然是公司的基本盘。

新兴的企业级智能体业务增长迅猛，收入从上年的 4749 万元增至 1.66 亿元，增幅高达 248.8%，成为新的增长引擎。

而最引人注目的是开放平台及 API 业务，收入从 4848 万元飙升至 1.90 亿元，同比增长 292.6%，占总收入的比例提升至 26.3%。

云端部署业务的爆发式增长，直接印证了市场对标准化、易获取的 AI 服务需求的激增。财报指出，这主要归因于公司通过持续迭代显著提升了模型智能上界，模型通用性的增强直接推动了调用量的增加。财报显示，截至 2025 年末，其 MaaS（模型即服务）平台的年度经常性收入（ARR）已达到 17 亿元，在过去 12 个月内提升了 60 倍。公司管理层在沟通会上透露，通过对推理侧的极致工程优化，单位 Token 成本得以大幅降低，使得 MaaS 平台的毛利率同比提升了近 5 倍，达到 18.9%。

Token 爆发的另一面，是 47 亿亏损背后的烧钱军备竞赛。

量价齐升的增长故事，没能掩盖持续扩大的亏损黑洞。2025 年的 47.18 亿元净亏损，相当于同期营收的 6.5 倍。亏损的核心推手，正是 AI 大模型行业无法绕开的两大刚性支出：巨额研发投入与高企的算力成本。

2025 年，智谱的研发投入达到 31.80 亿元，同比增长 44.9%。这笔巨额开支主要用于算力采购和研发团队扩张。作为一家以追求通用人工智能（AGI）为终极目标的公司，智谱将技术投入置于战略首位。技术迭代的军备竞赛没有退路，一旦研发投入放缓，模型性能被竞品赶超，当前的定价权与市场份额将瞬间瓦解。

另外，算力成本也是压在智谱身上的一座大山。公开数据显示，智谱 AI 支付给第三方算力供应商的费用，从 2022 年的 1463 万元，一路飙升至 2025 年上半年的 11.45 亿元。尽管通过工程优化实现了单位 Token 成本的下降，MaaS 业务毛利率持续修复，但算力支出仍是公司最核心的 " 失血点 "。张鹏表示，公司将继续加大国产芯片的使用，这透露出对供应链自主与成本控制的长期考量。

高研发投入直接影响了公司的盈利指标。2025 年，智谱的毛利为 2.97 亿元，毛利率为 41.0%，较 2024 年的 56.3% 出现明显下滑。财报解释，这主要由于高增长的云端部署业务占比提升（其毛利率通常低于深度定制的本地化部署），以及为满足客户需求，在本地化部署业务中投入了更多交付资源，导致该部分毛利率阶段性下降。其中，企业级通用大模型的毛利率从 69.6% 下降至 47.0%，变化显著。

这种 " 重研发、高增长、暂亏损 " 的模式，也是目前众多 AI 企业的真实写照。

智谱当前面临的核心挑战在于商业模式的双重平衡。一方面，公司需要守住由本地化部署构成的 " 重业务 " 基本盘。这类业务虽然定制化成本高、实施复杂，但毛利率曾长期维持在 50% 以上，客户粘性强，替换成本巨大，为公司提供了稳定的收入和现金流，并积累了超过 8000 家机构客户。另一方面，公司必须大力拓展由 API 调用构成的 " 轻业务 " ——云端部署。这部分业务标准化程度高，易于规模化扩张，是接触更广泛开发者、实现指数级增长的关键。

面对压力，智谱高管层在业绩会上提出了新概念—— "Token 架构力 "，即 " 智能调用量 × 智能质量 × 经济转化效率 "。张鹏阐释，智谱的目标是成为提升全社会智能经济效率的基础设施，让每一滴 Token 都转化为经济增量。这一概念试图将外界关注点，从单纯的调用量转向 AI 创造的实际价值。其核心意图，是试图扭转资本市场对大模型厂商的评判标准：从单纯关注 " 亏损何时转正 "，转向关注 "Token 创造的长期经济价值 "；从单纯比拼 " 调用量规模 "，转向比拼 "Token 的质量与经济转化效率 "。

在智谱的叙事里，当前的 Token 调用量暴涨，并非单纯的 " 烧钱换流量 "，而是数据要素价值实现的核心抓手。定价涨 83% 调用量仍能翻 4 倍，恰恰证明了其模型能力的不可替代性，以及市场对高质量 AI 能力的刚性需求 —— 当每一次 Token 调用都能为客户创造实际的经济价值，那么付费意愿、定价权、规模化盈利，都只是时间问题。

高估值从来都是一把双刃剑。它带来融资便利，也埋下业绩压力。一旦增长不及预期或技术突破放缓，股价可能面临剧烈回调。

4 月 2 日，智谱官微宣布，发布面向视觉编程打造的多模态 Coding 基座模型 GLM-5V-Turbo。其具备以下特点：原生多模态 Coding 基座，兼顾视觉与编程能力，并深度适配 Claude Code 与龙虾场景。

智谱的故事，或许才刚刚进入最复杂的章节：在资本的期待、技术的军备竞赛与亏损的现实之间，找到那条通向 AGI 的可持续之路。

来源：星河商业观察