要做“中国版 Anthropic ”,智谱还差点火候

想做 "中国版 Anthropic"

2025 年以来的智谱，正在起飞。

2025 年 7.2 亿元的营收，比 2024 年的 3.1 亿元，翻了一倍。动力引擎在于，智谱的业务模式，正在从 "重" 切换到 "轻"。

要理解这个变化，可以把智谱想象成一家电力公司。

过去，智谱主要做的是 "卖发电机" 的生意——也就是本地化部署，把 AI 大模型直接部署在政府、国企、金融机构等大客户的自家服务器上。

这种模式利润不低，2024 年毛利率高达 66%，而且客户粘性高。但问题也很明显：它是个 "项目制" 的生意，每接一个大单都得专门派团队上门服务，交付周期长、人效比较低，很难实现指数级增长。

从财报数据中就能看到其中的苦与累。截至 2025 年末，智谱的应收款项约为 3.39 亿元人民币，占其全年 7.24 亿元营收的近 47%。而且，其销售及营销费用高达 3.91 亿元人民币，几乎是其云端部署业务全年收入的两倍。

这显然不是一项 "性感" 的生意，要想实现腾飞，必须寻找第二增长曲线。

而现在，智谱正切换成 AI 时代的 "卖电" 生意——也就是云端 API 服务。客户不需要自己买 "发电机"，直接用平台上的 "电力" 就好，按照 "用电量"（即 Token 消耗量）付费。

这种模式标准化程度高，增长不依赖于人力扩张，而是取决于 "用电" 规模。这种 "卖电" 模式比 "卖发电机" 的想象空间大多了。

这一点，在财报中体现得尤为清晰。2025 年，智谱的本地化部署占据收入的 73.7%，增速为 102.3%，而云端部署收入虽仅有 1.90 亿元的体量，但同比大增了 292.6%。

本地化部署仍是智谱当下的现金牛，但云端 API 才是未来的增长引擎。

不过，转型并非没有代价。

云端业务的毛利率虽然已经从 2024 年的 3.3% 大幅改善到 18.9%，但相比本地化部署的 48.8%，还是差了一大截。与此同时，本地化部署因为客户要求更高、交付成本上升，毛利率也从前一年的 66% 大幅下滑。智谱 2025 年的整体毛利率从 56.3% 暴跌至 41%，整整少了 15 个百分点。

这是一种典型的结构性阵痛：为了转型，不得不忍受利润率的暂时性下滑。

不过，代价都是可以弥补的，智谱展现了更值得期待的想象空间。

2024 年下半年至 2025 年初，中国大模型市场深陷价格战——字节豆包报价低至 0.0008 元 / 千 tokens，智谱自己也曾将 GLM-4-Plus 降价 90%。

2026 年一季度，智谱率先打破了这个叙事，其 API 服务涨价了 83%，结果却有更多人买单，调用量大涨 400%。

一方面，智谱在保持技术性能的同时，价格相对国内外部分厂商更具竞争力，尤其对高 Token 消耗场景提供了更经济的解决方案；另一方面，国内企业出于数据安全、本地化支持及成本考虑，可能更倾向选择国产平替。

模型的定价权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。

3 月 31 日晚，智谱 CEO 张鹏回应了智谱模型连续涨价的考量。

他认为，当模型足够强，API 本身就是最好的商业模式。

这条路径，已经在海外被验证过，正是智谱对标的 Anthropic。

作为美国 AI 公司中 API 商业模式的典型代表，Anthropic 的核心路径就是贩卖最强模型的价值。

目前，Anthropic 服务的企业客户已超过 30 万家。过去三年，其每年收入增长都超过 10 倍，据最新的披露数据，Anthropic 的年化收入（ARR）已达 300 亿美元，超过了 OpenAI，"史上增长最快的企业软件公司" 名副其实。

智谱想在中国进行复刻，但事情有那么简单吗？

与 Anthropic 的鸿沟

"中国版 Anthropic" 确实是个吸引人的故事，故事的结局走向何方，不是现在能定论的。

毕竟 "龙虾" 从火爆一时，到被质疑，乃至被 Anthropic 封禁，意味着 AI 行业还处于不断调整的探索期。

智谱虽在尽快调整业务方向，不断提高技术能力，但最后一公里的 "智能上界" 才是真正的分水岭。

这是智谱正在推崇的概念，其提出一个公式：AGI 商业价值 = 智能上界 × Token 消耗规模。这与 MiniMax 提出的 "智能密度 × Token 吞吐量" 或有异曲同工之妙。

本质上，都不想做一个只卖 API 的公司，而是要向上延伸，重新构建系统，定义标准，打造以 Token 消耗量驱动的 AI 时代商业模式。

在 2025 年财报里，智谱验证了两条路径：云端 API 业务增势迅猛，ARR 证明了规模效应；客户愿意为更贵的 "智能上界" 买单，验证了智谱的定价权。

不过，这是否就意味着能跑通 "模型能力 -API 调用 - 收入增长 - 反哺研发" 的商业模式？

逻辑很顺滑，但现实很骨感。

调用量的增长，虽然会带来收入增长，但并不会帮助降低成本，增长越快，成本压力反而越大。

4 月 4 日，Anthropic 宣布，Claude 的订阅额度不再支持 OpenClaw 等第三方工具使用。

有用户表示，Openclaw 是 Token 无底洞，订阅制 Token 根本扛不住："任务开始后，每次只能调用一个工具等着反馈再调用下一个，一个任务下来，几十上百万 Token 就进去了。" 与此同时，小米罗福莉也发文提醒业内 Agent 算力分配与定价逻辑。

而且，要保持大模型的高水准，研发投入也必然长期处于高位。

2025 年，智谱研发开支达到 31.8 亿元，同比增长 44.9%。这意味着，公司每赚 1 元钱，就要花掉 4.4 元在研发上。这也是造成智谱全年亏损 47.18 亿元，同比扩大 59.5% 的主要原因。

智谱目前受益于高 Token 消耗场景（如长文本处理、多轮对话等）的需求增长。要保持红利的可持续性，还需要持续优化模型效率以优化成本，并且开拓更多高附加值场景，如垂直行业定制、多模态应用等。

而在投入与产出上，智谱与 Anthropic 的差距，宛若鸿沟。

Anthropic 是当下 AI 行业最惊人的增长案例。一年多时间，ARR 从 10 亿美元冲到 300 亿美元。其中，80% 的收入来自企业用户，这得益于美国充分的付费习惯土壤，美国企业每年花数千亿美元在软件预算上。

而智谱的 MaaS 业务 ARR 约为 2.5 亿美元，这还是在过去 12 个月增长 60 倍的情况下，与 Anthropic 相比尚处于完全不同的量级。

智谱要让 "中国版 Anthropic" 的故事落地，继续践行 AGI 价值公式，一定要持续提高智能上界，才能扩大 Token 消耗规模，并保持自己的定价权。

Anthropic 在模型安全、对齐研究等领域领先，而智谱需要加强技术攻关和国际化布局。

与拥有重资产自主算力布局的互联网大厂相比，智谱还需要保持在技术与应用层的壁垒，维持在模型层的极强竞争力，才能吸引客户长期买单。

最近，在被称为 "软件工程能力试金石" 的 SWE-bench Pro 基准测试中，智谱的开源模型 GLM-5.1 刷新了全球最佳成绩，直接超越 Claude Opus 4.6、GPT-5.4 等一众头部模型，拿下全球第一。

但在大模型的金字塔尖，向来 "各领风骚三五月"，世界上已经没有一个公认的、能长时间稳坐的 "最强大模型" 了。

在这个群雄并起的时代，智谱能不能把故事讲好，市场都会拭目以待。