機構客戶仍將是大模型市場增長的核心驅動力。
智譜登陸港交所，董事長劉德兵：“有幸站在歷史性的起點”
多知1月9日消息，北京智譜華章科技股份有限公司(以下簡稱“智譜”)在1月8日港交所敲鑼上市。上市首日，智譜收盤價為131.5港元，較116.2港元的發行價上漲約13.17%。
據了解，在智譜上市當天，清華大學計算機系教授、智譜創立發起人兼首席科學家唐杰發布內部信，宣布很快將推出新一代模型 GLM-5，公司也將聚焦于全新的模型架構設計。
智譜董事長劉德兵在上市致辭中表示：“全球范圍內通用大模型企業第一次以這樣的方式走向公開市場，非常有幸智譜作為中國大模型代表，站在這個歷史性的起點。”
智譜起源于清華大學計算機系知識工程實驗室(KEG)。早在2006年，唐杰教授團隊就研發了AMiner科研情報系統，這為智譜積累了最早的數據與知識圖譜基因。2019年，智譜正式成立，CEO張鵬是清華計算機系博士，董事長劉德兵師從高文院士。
智譜提出并持續演進的GLM(General Language Model)技術路線，被市場視為國內少數可與GPT體系正面對標的通用預訓練架構。該架構在魯棒性、可控性及幻覺率控制等關鍵指標上具備明顯優勢，并已完成對40余款國產芯片的適配。
招股書顯示，2022年、2023年、2024年及2025年上半年，收入分別為5740萬元、1.245億元、3.124億元、1.909億元，年復合增長率達到130%。
智譜的毛利率從2022年至2024年及2025年上半年分別為54.6%、64.6%、56.3%和50%。
研發投入方面，2022年至2024年，智譜研發投入從8440萬元增至21.95億元;2025年上半年研發投入達15.95億元。
招股書顯示，智譜已成為中國收入規模最大的獨立大模型廠商之一，MaaS平臺的客戶群體主要是科技互聯網和企業服務市場，已連續三年營收翻倍。其有多維度的商業模式：
To B(企業)： 擁有超過12000家企業客戶，中國前十大互聯網公司中有9家都在使用智譜GLM。
To D(開發者)： MaaS平臺聚集了270萬開發者，API平臺的企業和開發者用戶數超290萬，API年收入增長超30倍。
To Device(端側)： 智譜與中國三星合作，將AI能力植入Galaxy S25系列，直接觸達消費者。
（一站式MaaS平臺）
智譜MaaS平臺提供了一個智能體工作區，其中包含各種智能體模板及基于場景的解決方案。通過該智能體工作區，客戶可通過簡化的模型微調、增量模型訓練及提示工程，迅速定制智能體，可以說，MaaS平臺采取了輕量級的方法。
智譜列舉了九大商業化應用案例，其中案例八是公共服務行業(教育)—— AMiner ——面向學者的研究助手。
AMiner是AI驅動的科學情報與大數據挖掘平臺。該平臺旨在為全球研究機構與學者提供智能的學術服務，運用先進的數據挖掘與分析技術以提升科研效率。依託涵蓋數百萬篇學術論文的海量數據庫，并由GLM系列模型驅動，AMiner的核心功能包括自然語言學術檢索、學者畫像詳析，以及支持自動摘要與交互式問答的AI輔助文獻分析。AMiner同時提供文獻綜述撰寫輔助工具、翻譯與語言潤色，并支持最新學術趨勢的個性化訂閱。
案例九是智譜清言——通用型智能對話系統。
智譜清言是智譜基于GLM系列模型的先進生成式AI助手。依托智譜的綜合模型能力，智譜清言支持廣泛的應用場景，核心功能包括：
通用問答。智譜清言能夠響應全領域用戶諮詢，支持聯網搜索、圖像解析及文檔閱讀等能力。尤其是，智譜清言集成GLM-Z1-Rumination模型，通過反復推演輸出更全面精準的結果。
多模態理解與生成。智譜清言能夠生成視頻及圖像以賦能高效及富有想象力的藝術創作。在旅行場景中，提供景點背景即時解說及環境識別服務，對視障用戶尤為有益。在藝術設計等創意領域，其激發用戶靈感并支持原創藝術作品生成。
可定制智能體。用戶可通過無代碼平臺創建自己的專屬AI agent，并根據特定需求進行AI agent自定義。目前，智譜清言平臺活躍自定義AI Agent數量已突破80萬。
一路來，智譜一直受到資本的青睞。成立六年間，智譜歷經八輪融資，累計籌資超83億元。投資方涵蓋各地方政府國資，及知名VC君聯資本、啟明創投、紅杉中國、高瓴、順為資本、光合創投、今日資本等，還有各大產業資本，如美團、螞蟻、阿里、騰訊、小米、金山、BOSS直聘、好未來等。
從行業來看，招股書顯示，商業化進程方面，大語言模型在中國的客戶市場仍處于早期階段。盡管面向消費者的應用(如AI助手、AIGC工具等)逐漸涌現，但用戶對大語言模型的付費意愿仍處于較低水平。
相比之下，企業級場景是中國大語言模型市場增長的主要驅動因素。企業用戶對于大語言模型的部署有著明確且強烈的實際需求，在其業務營運中採用大語言模型也展現出更高的支付能力和落地效率。因此，當前中國大語言模型的商業化重心集中于機構客戶的采用上。大語言模型正日益融入企業業務工作流程，以提升跨職能部門的效率及生產力。
就客戶服務而言，基于大語言模型的聊天機器人及虛擬智能體可根據客戶檔案及交互歷史提供個性化溝通。就營銷及銷售活動而言，大語言模型可實現營銷內容自動生成及個性化信息推送，從而提升參與度及轉化率。
就生產力及工作流程自動化而言，大語言模型嵌入生產力軟件及工具，為郵件起草、會議記錄生成及文件加工等任務提供支持，從而減少日常工作耗時。憑藉大語言模型，企業可實現重復性文本密集型流程的自動化，作出更明智及數據驅動的決策，并生成高度個性化且符合上下文的內容。
招股書顯示，以收入計，2024年中國大語言模型市場規模已達到人民幣53億元，其中機構客戶貢獻47億元，個人客戶貢獻人民幣6億元。隨著大語言模型技術的不斷進步、機構與個人用戶需求的不斷增長，估計到2030年該市場規模將增至人民幣1,011億元，2024年至2030年的復合年增長率為63.5%。機構客戶仍將是市場增長的核心驅動力，估計到2030年中國企業級大語言模型市場規模將達到904億元，2024年至2030年的復合年增長率為63.7%。
相關閱讀：
