融資135億虧損20億，智譜衝刺IPO_風聞

今年4月，智譜向北京證監局正式提交了上市輔導備案，輔導機構為中國國際金融股份有限公司（中金公司），成為“大模型六小龍”中首家啓動 A 股 IPO 進程的企業。但近期有消息傳出，智譜正考慮將IPO地點由A股轉向港股，據彭博社援引知情人士消息，智譜正在與財務顧問合作，擬於香港市場上市，預計募資規模或達3億美元（約23.4億港元）。

智譜在擬赴A股上市之後，又被傳轉向港股，其背後在於智譜急於打通資本渠道，獲得更多的融資。

7月2日，智譜發佈GLM-4.1V-Thinking系列視覺推理模型，並率先開源了GLM-4.1V-9B-Thinking。之後又上線了實驗模型GLM-Experimental。

數據顯示，智譜已累計發佈50+款模型，並且迭代速度較快。截至今年7月，智譜融資數額超135億元，高融資額換來高頻技術更新，智譜試圖以技術為突破口開拓市場，但現實中，商業化落地又是無法避免難題，上市並非解決難題的答案，更重要的在於之後的路。

如何平衡技術研發和資金成本，找到商業化出路，不再是智譜可以忽略的問題。

01 一個新模型，一份效率PPT

繼7月2日智譜發佈GLM-4.1V-Thinking系列視覺推理模型之後，智譜又悄悄上線了一款實驗模型GLM- Experimental。

該模型目前並不在智譜的獨立模型之中，據智譜前產品經理透露，該模型核心做展示代碼用，可能會上線和Gemma類似的功能，但還在早期，模型穩定性不太好。

據「市值水晶」體驗，相比智譜之前的模型，搭載GLM-Experimental的Z.ai主要在PPT製作方面做了升級。

用户只需輸入簡單的提示詞，它便可以直接生成PPT，並在生成過程中展示代碼。製作結束後，可以在查看PPT成品和查看代碼之間隨意切換，還會展示PPT的核心提綱。

相比之下，Kimi會在生成PPT之前為用户列好提綱，再讓用户自行選擇PPT模板，最後進行統一排版。二者操作順序不同。但如果僅向GLM-Experimental提供一個簡單的提示詞，在PPT排版設計上略顯乏力，相比之下，kimi讓用户自行選擇PPT模板，在排版設計方面的可控性更強。

輸入更為詳細的提示詞後，PPT的質量有了明顯的提高。表現在內容方向更加具體，排版設計整體提升，有具體數據支撐，增加説服力。

以上兩種情況均沒有添加額外附件，該模型可以僅根據需求生成PPT。目前，該模型在使用中最多添加5個附件，每個附件不能超過5M；而Kimi最多可添加50個附件，每個不超過100M，並支持多種文件格式。

如果上傳附件，最佳方案也是配合相關文字説明，才能生成較為完整的PPT。

整體來説，該模型目前還正在試用當中，在PPT製作方面的確存在出彩的部分，但在提綱提取，排版製作，整體設計方面還需進一步優化。

智譜專注於生成式人工智能，已推出語言模型，多模態模型，音視頻模型等多類模型，而高頻推出技術模型的背後是高額的資金投入。

02 智譜的平衡點

隨着技術的發展，大模型企業備受資本市場追捧。Kimi所屬公司月之暗面2024年估值達到200億元；貼有“清華”標籤的智譜2024年D輪融資30億元，估值達到260億元。其他大模型公司如百川智能、零一萬物等同樣博得資本市場青睞。但自從deepseek橫空出世，給“燒錢=技術增長”打上問號，資本投資的狂熱退卻，對於各個大模型公司來説，融資變得艱難起來。

然而，在此背景下，智譜2025年仍然融資10億元，由浦東創投集團和張江集團聯合投資。那麼，持續獲得投資的智譜又為何着急上市？

智譜CEO張鵬在採訪中提到，智譜主要做通用基座模型，致力於通用人工智能，在模型預訓練方面耗費巨大。

業內人士告訴「市值水晶」，一個模型版本的開發時間一般是3-6個月，不同模型之間的迭代速度很快。

2024 年智譜首次在年報中單獨列示“研發支出 9.08 億元”，並明確用於基座模型迭代、垂類大模型及知識圖譜併購。

2025年起，智譜將全年定義為“開源年”，上半年已獲北京市人工智能產業投資基金追加2億元，Z基金再投3億元，全部計入研發及生態補貼。

對於高研發強度的智譜來説，不是“我需要多少錢”，而是“你有多少錢”。就像用完全的“拿來主義”填補一個科研“無底洞”，一筆筆融資，不過是杯水車薪。

相關數據顯示，智譜2024收入約為2億元，而虧損卻達20億元。

除了持續燒錢的技術研發，智譜的商業化變現也不足以反哺企業。

作為“清華系”的智譜曾被某國資投資方認為是最有確定性的標的，在資本市場被給予厚望。同期還有月之暗面、MiniMax、百川智能、零一萬物、階躍星辰，它們與智譜並稱為“AI六小龍”。然而，Deepseek的上市卻打破了這一局面。

新技術公司早期面向的是藍海市場，競爭對手較少，有一家獨大的可能，而到了中期慢慢進入紅海，市場體量變大但競爭變多，由此被貼上“市場認為變現能力弱”的標籤。

技術壁壘逐漸被突破，市場競爭加劇，對於AI公司而言，商業化變現困難似乎是必然趨勢。

而對於智譜“變現能力弱”，相關行業人士提出了另一個觀點：“智譜變現能力下降，是一個對比後的結果。與大廠相比，智譜的確變現能力不足，但與Deepseek、Kimi相比，變現能力強了幾倍。”

相比於通義、火山引擎這類大廠，智譜在商業化變現方面顯露劣勢。大廠有足夠豐富的基礎建設，加上大面積的營銷推廣和售前人才，擁有成熟的公司組織結構；反觀智譜，智譜是技術創業公司出身，沒有較為成熟的體系，產品化進展緩慢，內部銷售、售前缺乏標準，沒有前期積累，導致在商業化方面稍顯弱勢。

有相同情況的還有月之暗面。2024年，月之暗面做了API和企業交付，但之後被迫放棄，原因在於公司沒有組織形態和商業化交付能力。

智譜CEO張鵬曾在訪談中提到：“不管智譜融了多少錢，拿了多少收益，其實都是通往AGI道路上的盤纏。”毫無疑問，智譜需要錢，而上市，可以融到更多的錢。

一邊是通往通用人工智能的理想，一邊是現實情況的壓力，如何找到技術研發、商業化變現和資金控制之間的平衡點，才是上市前後的支撐點。否則，面對上市之後更多資金的流入也不過是黃粱一夢。

03 結語

AI市場目前正存在分化趨勢，不再是“一個大賽道、一把尺子”，而是“多條岔路、多套規則”。

C端方面，用户不再只是以“嘗新鮮”為主要目的，而是分化出了一批願意付費和訂閲的羣體，這一羣體多以高學歷、新一線、男性為主；產品形態上，有通用助手類，如豆包、kimi等，還有垂直場景下的產品，如AI視頻、AI編程等。

除此之外，AI還可以配合音箱，眼鏡等硬件，不同的AI產品有不同的產品打法，市場上不再只遵循一項規則；商業模式層面，“免費+訂閲”是主流變現方式，廣告/會員混合模式逐漸被驗證。

B端方面，To B市場中的技術層（LLM+infra）和To B商業化交付（agent平台、一體機、軟件工具Vertical agent、定製化agent）也在分化。

智譜除了要找到資金，技術的平衡點之外，還要在逐漸分化的市場中精確自身定位，建立自身優勢，尋找商業化最優解。

撰文：曲林

編輯：大海