2026年智谱公司深度报告：全球Token需求猛增，智谱业务爆发期已至

智谱：国内 AI 基础大模型龙头

北京智谱华章科技有限公司成立于 2019 年 6 月 11 日，注册于 北京海淀区中关村，由清华大学计算机系知识工程实验室（KEG）技术成果转化而 来。2026 年 1 月 8 日，公司正式登陆港交所，成为全球首家以通用人工智能基座模 型为主营业务的上市公司。

公司以“让机器像人一样思考”为愿景，始终专注通用人工智能（AGI）的研发。公 司核心定位为纯技术驱动的独立第三方通用人工智能基座模型研发商，坚守“技术 主权”与“数据安全”双核心原则，聚焦通用人工智能基座模型的研发与迭代，构 建“基座模型-平台服务-行业应用”三层一体化产品体系，旨在成为政企数字化转型 进程中的核心 AI 基座支撑。 公司连续三年实现收入翻倍增长，已经发展成为中国最大的独立大模型厂商。目前， GLM 系列大模型应用于民生治理、工业制造、能源电力、金融、互联网、通信、消 费电子、教育等行业，拥有超过 270 万的客户与开发者。

1.1. 国内 AGI 研发的持续领跑者，发展不断加速

智谱公司由清华大学知识工程实验室（KEG）知识成果转化而来，从创立之初就保 持在大语言模型技术前列，公司的发展历程也代表着中国大模型技术的发展历程：

2019 年：公司正式成立，同步完成 4000 万元天使轮融资，奠定初期研发基础。

2020 年：明确技术发展路径，摒弃 OpenAI、谷歌现有技术路径，决定自主研 发 GLM 预训练架构，打造差异化技术优势。

2021 年：成功发布 GLM-10B 百亿参数基座模型，并完成万亿参数稀疏模型训 练，实现技术层面的重要突破。

2022 年：8 月开源中英双语千亿级模型 GLM-130B，较 ChatGPT 提前三个月发 布，且成功入选斯坦福大学大模型中心全球评测，成为该评测中唯一入选的亚 洲模型。

2023 年：3 月发布中国第一个千亿对话基座模型 ChatGLM；8 月推出 C 端核心 产品智谱清言并顺利通过大模型备案，当年累计完成超 25 亿元融资，为技术 迭代与业务拓展提供充足资金支撑。

2024 年：1 月发布 GLM-4 基座模型，国内率先对标 GPT-4，性能较上一代提升 60%；推出多模态模型 VideoCall、手机智能体 AutoGLM 及电脑版自主人工智 能 GLM-PC 等，进一步丰富产品矩阵。

2025 年：不断迭代旗舰模型 GLM-4 系列性能；7 月发布 GLM-4.5，9 月发布 GLM-4.6，12 月发布 GLM-4.7，均为当时开源模型 SOTA。

2026 年：1 月成功登陆港交所实现上市；2 月发布 GLM-5 旗舰模型，3 月发布 GLM-5 Turbo、GLM-5.1 模型持续巩固技术领先地位。

1.2. 核心团队控制权稳定，多元机构股东资源加持

实控人及核心团队控制权稳定。行使超额配股权后，公司股份结构占比如图 3 所示。 北京链湃是创始人刘德兵博士控制的持股平台，持有公司 7.63%股份。慧惠、智登 为刘博士控制的员工持股平台，分别持有 8.86%、6.10%股份。北京链湃、慧惠、智 登与核心创始人刘德兵、唐杰、李涓子、许斌、张鹏为一致行动人，合计持有公司 30.05%的股份，构成公司控股股东集团。公司控股股东控制权稳定，能够保障技术 战略的稳定性与连续性，保证公司技术研发方向不偏离 AGI 核心赛道。

多元机构股东资源加持。公司自成立以来完成多轮募资，投资方涵盖互联网大厂、 头部 VC/PE、国资基金等。君联资本（君联相道、君联锦帆、社保中关村创新基金）、 美团（天津三快）作为公司的领航资深独立投资者，分别持有公司 6.08%、3.86%的 股份。启明创投（启明融乾、启明融凯）作为公司自身独立投资者，持有 2.25%股 份。清华系官方成果转化持股平台华控技术持有公司 3.48%股份，既体现清华系的 技术支撑，也强化了公司的学术基因与技术壁垒。互联网产业方，除美团外，蚂蚁 集团（上海飞玡、上海云玡）、腾讯分别占股 3.61%、1.56%，此外还有今日资本、 达晨财智等头部 VC 机构以及多地国资基金驻扎，助力业务场景拓展与生态协同。 公司当前流通股占比较低，将于 2026/7、2027/1 分两批解禁。公司绝大部分股份处 于禁售期内，2026 年 1 月 8 日公开发行的股份占公司整体股权的 8.5%，行使超额 配股权后增加至 9.65%，其中包括 25,681,600 股（5.76%）基石投资者股份需锁定 6 个月，即当前 H 股流通股占比为 3.89%。基石投资者股份（5.76%）将于 2026 年 7 月 8 日解禁；剩余股份将全部于 2027 年 1 月 8 日解禁，其中 178282205 股（占总 股本 39.99%）为 H 股流通股。

1.3. 一站式 MaaS 平台推动模型商业化

公司围绕一站式 MaaS（模型即服务）平台组织产品供应。公司旗下 MaaS 平台主要 提供四类模型：语言模型、多模态模型、智能体模型及代码模型，以及用于模型微 调、部署及智能体开发的集成工具。公司 MaaS 平台的主要优势为模型能力全面覆 盖、应用场景广泛扩展性及多元化算力基础设施适应性。尽管算力基础设施、终端 设备及应用程序中存在较大异构性，但公司能通过 MaaS 平台，以最适配、合理及 可扩展的方式，向机构客户、开发者及个人客户提供智能服务。

智谱的 MaaS 平台包含以下三个层级：

全面的模型组合：公司建立了全面的先进 AI 模型组合，在语言、多模态、智能 体及代码能力方面展示出行业领先的性能。从公司广泛而强大的产品组合中， 客户和开发者总能找到最适合其特定需求的解决方案。

可扩展的应用：公司的模型及智能体旨在跨多样化硬件、跨应用场景、跨业务 工作流程无缝进行工具调用并执行复杂任务，支持 AI 原生的多模态复杂对话 及深度推理（例如协助机构客户优化业务工作流程、大规模处理及分析运营数 据及支持决策制定）。此外，公 MaaS 平台提供了一个智能体工作区，其中包含 各种智能体模板及基于场景的解决方案。通过该智能体工作区， 客户可通过简 化的模型微调、增量模型训练及提示工程，迅速定制智能体。

便捷的基础设施适配性：与算力基础设施合作伙伴携手共同设计先进的算力基 础设施，使 MaaS 平台能够提供集成计算、网络、训练通信以及推理加速能力。 该合作亦使公司模型具备广泛的适配性，支持从 15 亿到 2300 亿参数的模型规 模，并能够实现大规模、实时的跨云及芯片组部署。此适配性使公司模型能够 扩展到大众使用设备，如手机、个人电脑及智能汽车终端，惠及大量终端消费 者。

公司的 MaaS 平台提供灵活的自定义模型部署选项，以满足企业的多样化需求，同 时保持效率、可扩展性和数据安全性，主要提供两种部署方式：

本地化部署：模型托管在客户自己的基础设施内。此方法使组织能够利用其专 有或敏感数据，定制私域专属 AI 模型。本地化部署提供了对性能优化和基础 设施配置的更大控制权，使其适用于复杂或高度专业化的应用场景。为对数据 安全及定性需求较高的大型企业及公共行业实体提供服务。本地化部署收入由 2024 年的 2.64 亿元增至 2025 年的 5.34 亿元，增幅达 102.3%。 

云端部署：模型托管在可扩展且可靠的云端基础设施上，适合寻求敏捷性和易 于实施性的企业。利用云端，客户无需昂贵的本地基础设施，从而能够快速且 经济高效地部署 AI 解决方案。云端部署收入由 2024 年的 0.48 亿元增至 2025 年的 1.90 亿元，增幅达 292.6%。 公司一站式 MaaS 平台是在先进模型能力基础上构建的。该平台提供访问模型矩阵 和一系列智能体工具(包括智能体开发和模型微调平台)的灵活部署选项。任何机构 客户，无论是否具备 AI 专业知识，通过公司的 MaaS 平台，均可高效率、低成本地 进行模型调用、微调和应用开发，发挥智能体在多样化行业场景中的应用能力。 公司 MaaS 提供广泛的智能体工具，比如场景模板和插件库，进一步推动模型的快 速定制化和应用开发。客户可以根据特定领域或场景，轻松构建专属模型和解决方 案。这一方法超越了传统人工智能企业的项目制模式，实现了更优的运营效率与规 模经济。客户可在公司 MaaS 平台无缝接入并部署多种 AI agent 功能，以解决其独 特需求及优化工作流程，满足多元部署要求，助力企业和开发者全面实现人工智能 转型。

公司的服务工作流程主要分为三个阶段：

上游：与基础设施供应商合作。算力基础设施合作伙伴提供高弹性云计算资源， 使客户能够根据其实际需求有效地扩大或缩减使用量。此外，算力基础设施合 作伙伴还能提供高性能计算服务器等本地化计算资源，以支持模型的本地化增 量训练和运营。公司与算力基础设施合作伙伴携手，共同设计具备广泛适配性 的基础设施，以支持大规模、实时化部署。

服务交付。合作开展时重点关注两个主要方面：数据和应用场景。对于数据相 关需求，公司评估有效进行模型模型微调和增量训练所需的数据体量和类型， 旨在为每位客户所处特定行业和应用案例定制模型。并讨论数据安全和合规性 要求，以确保解决方案符合监管和组织标准。对于场景应用相关需求，公司与 每位客户确定其计划在单一场景还是在多个统合场景中部署大模型，指导大模 型的规模和复杂程度。基于对客户需求的理解，设计并提出定制化服务方案。 在这一阶段，进一步评估模型对目标应用场景的适配性，并与客户持续沟通来 完善方案。基于客户的偏好和需求，确定模型的部署方式是采用云端部署还是 本地化部署。随后，通过模型微调、增量训练及提示工程，针对客户的特定应 用场景对大模型进行定制化调整。部署后持续跟进，基于客户反馈持续提升模 型性能并优化服务。

下游：赋能行业业务合作伙伴。通过 Z 计划，赋能行业业务合作伙伴探索长尾 市场场景中的机遇。Z 计划参与者通常为寻求于特定行业领域内实施大模型的 早期初创企业，其通常技术能力有限或缺乏独立开发大模型的资源。为该等企 业提供使用大模型及基础设施的权限，并提供量身定制的技术支持。该方式能 让行业业务合作伙伴有效地扩大其运营规模，同时也助力公司大模型向新行业 场景拓展。

编辑：火腿肠