智谱二次上市背后，大模型的钱还够烧多久？

智谱也要二次上市了。

6月1日晚间，港股上市公司智谱发布公告称，董事会已审议通过建议发行A股并在科创板上市的议案，拟募集资金净额约150亿元人民币。若顺利完成，其将成为国内首批实现“A+H”双平台上市的大模型企业之一。

而这距离其今年1月港交所敲钟尚不足五个月，在智谱宣布A股计划前后，其主要竞争对手MiniMax也正式启动了A股IPO进程。

智谱与MiniMax相继启动A股计划的背后，大模型行业的竞争逻辑正在发生什么变化？

01、不到半年二次上市，头部玩家集体焦虑

今年1月，智谱以“全球大模型第一股”的身份登陆港交所，募资43.5亿港元，发行市值约528亿港元。截至6月初，其港股市值已站稳6000-6500亿港元区间，较上市时增长超过12倍。但对于仍处于高投入阶段的智谱而言，市值增长并不意味着资金压力已经解除。

此次A股拟募资150亿元，远超港股IPO的43.5亿港元，发行规模占发行后总股本的2%-8%，若超额配售权全部行使，新发A股最多可达4458.43万股。单从资金体量看，这次科创板融资的量级与港股IPO不在同一个层次。

科创板聚集了社保基金、保险资金等体量大、持股周期长的国内机构投资者，这类资金的配置逻辑与国际资本有所不同，它们通常以更长的时间维度参与科技资产的定价，对处于持续投入期、短期内无法盈利的公司有更高的接受度。

对智谱而言，引入这类资金，既是补充运营弹药，也是在A股市场建立本土估值参照。与此同时，智谱此次还宣布将英文名称由原来的“Knowledge Atlas Technology”正式更名为“Z.AI Co., Ltd.”，与其主力产品线的品牌形象统一，这一调整也被视为其面向A股市场强化品牌辨识度的配套动作。

从行业角度看，智谱的动作并非孤例。其主要竞争对手MiniMax近期也正式启动了A股IPO进程，两家头部公司在港股上市之后，又几乎同时奔向科创板。

这一轮大模型公司相继启动A股计划，并非偶然。据弗若斯特沙利文的数据，按收入计，智谱在中国通用大模型开发商中位列第二，市占率约6.6%，在独立大模型厂商中排名第一。

即便是这样的行业头部公司，2025年经营活动现金净流出仍达22.46亿元，核心业务尚未形成自我造血能力。

算力采购成本居高不下，工程人才争夺持续激烈，大规模模型训练的投入没有缩减的迹象。在商业模式尚未成熟之前，谁能持续获得大体量融资，谁就能拥有更长的研发周期和更大的试错空间。

在爱分析联合创始人、首席分析师李喆看来，国内大模型行业已经进入更长期、更高强度的资本竞争阶段。当前行业格局尚未最终确定，厂商仍需要在算力、人才、模型训练、产品生态和商业化落地等多个环节持续投入。

对于智谱和MiniMax这样的创业公司而言，其真正面对的竞争对手并非彼此，而是阿里和字节等资金与生态优势更强的互联网巨头。

港股之后再战科创板，是智谱的选择，也是这条赛道此刻的普遍处境。

02、拆解150亿预算，座模型+Agent+MaaS三线押注

在国产大模型竞争加速、研发投入持续攀升的背景下，智谱计划通过150亿元募资支撑未来发展。

其资金分配相对集中，120亿元用于“人工智能通用基座大模型”项目，20亿元投向“大模型MaaS一站式服务平台”建设，10亿元用于补充流动资金。

当中120亿元将用于推动模型从现有的对话式AI向智能体系统演进，涵盖持续自主学习、多智能体协同以及推理计算效率提升，预计2030年底前完成主要技术目标。

20亿元的MaaS平台部分，则瞄准以大模型为基础、能够调用工具和数据库的AI操作系统。智谱旗下的AutoGLM和GLM-PC，被视为这一方向的早期产品形态。

从技术路线来看，智谱未来几年的投入方向已经较为明确。李喆指出，智谱大概率将继续沿着Anthropic的发展路径推进，重点发力Agent与AI编程(Vibe Coding)等方向，持续提升模型在复杂任务中的执行能力。

在他看来，智谱GLM-5系列在编码能力和长链路Agent任务上的表现已进入国内开源模型第一梯队，但与Claude等国际领先模型相比，在复杂工程场景下的稳定性以及长时程规划能力方面仍存在差距。这也意味着，基础模型能力的提升仍需要持续的资金、算力与研发投入支撑。

不过，从经营数据来看，智谱距离形成稳定商业闭环仍有不小距离。2025年，公司实现营收7.24亿元，同比增长131.9%，连续三年保持翻倍增长；但同期经调整净亏损达到31.82亿元，营收规模快速扩张，但资金消耗并未明显收窄。

这种情况与其收入结构密切相关。2025年，智谱本地化部署收入达到5.34亿元，占总营收约73.7%，主要来自政企客户项目。随着项目规模扩大，人力投入和交付成本同步上升，本地化部署业务毛利率由2024年的66%下降至48.8%。

不过，在李喆看来，本地化部署并不会成为大模型企业长期发展的核心方向。虽然这类业务能够贡献收入，但对基础模型能力提升帮助有限，也难以持续获得用户反馈和数据沉淀。

相比之下，以基础模型能力为核心、面向开发者和企业客户提供服务的MaaS模式，更有机会形成可复制、可规模化的收入结构。智谱此次将20亿元投入MaaS平台建设，也被外界视为其进一步向标准化云服务转型的重要信号。

从行业来看，高研发投入与持续亏损并非智谱独有现象。MiniMax披露数据显示，其2025年研发投入约18.2亿元人民币，经调整后亏损约18.1亿元人民币，同样处于持续投入阶段。

可以看到，在当前阶段，大模型公司的竞争仍建立在持续投入之上。无论是基础模型研发、算力采购，还是Agent和MaaS等新方向探索，都需要长期资金支持。在商业模式尚未完全跑通之前，资本实力仍是决定企业能否留在牌桌上的关键因素之一。

03、卖项目不如做平台，智谱能跑出下一个云服务模式吗

大模型赛道的竞争逻辑正在发生变化。

过去几年，外界习惯用评测榜单衡量模型能力，但越来越多从业者认为，真正决定差距的并非某个算法突破，而是工程体系的迭代效率。

曾主导OpenAI后训练基础设施建设、深度参与GPT-3.5至GPT-5系列模型训练的工程师翁家翌，在今年一次播客中指出，想法本身并不稀缺，关键在于单位时间内能验证多少次想法、修复多少底层工程问题。

他认为，DeepSeek之所以受到关注，部分原因正是其展现出的高频迭代能力。在他看来，资源充裕的大厂并不一定跑得更快，组织规模带来的协调成本往往会拖慢工程迭代节奏。

对于仍处于快速扩张阶段的大模型公司而言，这一观点同样具有现实意义。随着模型训练规模、算力投入以及研发团队持续扩大，如何在组织扩张过程中保持研发效率，也成为行业需要面对的新课题。

以智谱为例，2025年公司研发支出达到31.80亿元，同比增长44.9%，主要用于算力采购和研发团队扩张。与此同时，公司经营活动现金净流出约22.46亿元，与上年基本持平。在持续高投入的背景下，研发投入最终能否转化为模型能力优势和商业化成果，仍有待观察。

目前智谱收入仍主要来自本地化部署业务，但这类项目往往依赖大量定制化开发和交付资源，难以形成标准化复制。相比之下，MaaS模式更容易建立规模效应，但前提是模型能力、产品成熟度以及客户接受度同步提升。

从这个角度来看，智谱此次加码MaaS平台建设，不只是产品方向的选择，也是商业模式转型的一部分。

更大的不确定性则来自行业竞争本身。李喆认为，大模型行业至今仍未决出最终胜利者。即便是在海外市场，Anthropic与OpenAI之间的竞争仍在持续，行业格局远未固化。对于智谱和MiniMax这样的创业公司而言，其真正面对的竞争对手并非彼此，而是阿里、字节等拥有更强资金实力和生态资源的互联网巨头。

技术路线能否兑现、商业化收入能否跟上、资本市场又愿意给予多长时间窗口，目前都没有明确答案。对智谱而言，150亿元买到的，并非确定性，而是继续验证技术路线与商业模式的时间与空间。