智谱年报首秀：亏损近47亿是大问题吗？

智谱上市首年实现收入7.24亿元，同比增长131.9%；年内亏损47.18亿元，同比扩大59.5%

投资时间网、标点财经研究员  李路

一年前，在全球规模最大的AI模型API聚合平台OpenRouter上，Anthropic一家便占据超40%的Token份额，中国模型在全球格局中几乎难觅踪影。短短一年后，格局已然改写：中国大模型周Token调用量飙升至5.16万亿，首次超越美国模型的2.7万亿；全球调用量前五的模型中，中国更是占据四席。

就在这一关键转折发生后不久，有着“全球大模型第一股”之称的北京智谱华章科技股份有限公司（下称智谱，2513.HK），发布了上市后的首份年报。数据显示，公司2025年实现营业收入7.24亿人民币元，同比增长131.85%；年内亏损47.18亿元，同比扩大59.5%；经调整年内净亏损31.82亿元，同比扩大29.1%。

对于这份年报，资本市场先是表现出认可。年报发布次日，公司股价开盘即大涨超20%并一路走高，最终收报908港元/股，单日涨幅达30.93%。但次日，智谱股价下跌14.86%，当日收盘于779港元/股。短短两天时间，公司市值就完成了从大涨987.54亿港元，到蒸发606.35亿港元的过山车行情。

智谱近四日股价走势（港元）

数据来源：Wind

分析智谱的这份财报可以看到，在2025年收入增长的同时，公司亏损也在进一步扩大。年报显示，2025年公司实现总收入7.24亿元，同比增长131.9%；受同期31.84亿元研发费影响，公司经调整净亏损达到31.82亿元，亏损幅度同比扩大29.1%，亏损额相当于同期总收入的4.39倍。

智谱在财报中表示，研发成本增长主要源于两个方面，一是员工成本增加，包括扩大研发团队及股份支付费用增加；二是支付第三方算力供应商的计算服务费用，包括迭代模型及投资更先进的模型训练基础设施。

需要指出的是，用于大模型训练的算力成本并不计入公司研发开支，而是以算力租赁的形式单独计入资本支出。在智谱的核算方式中，用于大模型训练的算力成本指根据模型训练时长调用算力供应商GPU的成本，这部分灵活支出计入研发成本；而锁定GPU资源，且长期与某供应商签合同则算作资本支出。

导致公司2025年亏损扩大的另一个因素，是向投资者发行的金融工具的账面价值变动带来的9.37亿元账面亏损。据悉，这部分主要是2025年新增了带有回购权利的股权融资。

事实上，这份年报传递出的重要信息不只是盈利指标的增长情况，还有收入结构的改变。据年报介绍，智谱主要提供两种服务模式，即云端部署服务与本地化部署服务。长期以来，本地部署对公司收入的贡献一直高于云端部署，但2025年该结构受到了一定冲击。

2025年，智谱的云端部署服务收入为1.904亿元，同比大增292.6%，占总收入比重从2024年的15.5%提升至26.3%；本地化部署收入为5.34亿元，同比增长102.3%，占比从84.5%降至73.7%。这代表着智谱的增长重心已经开始向云端倾斜，也就是MaaS。

在此收入结构下，公司整体毛利率也有变化。随着模型推理效率提升和算力规模扩张，公司云端业务边际成本递减，叠加公司在2025年底至2026年初连续涨价，云端部署业务的毛利率从2024年的3.3%跃升至2025年的18.9%。但受为满足客户需求而投入了更多的交付资源影响，本地化部署业务的毛利率从2024年的66%大幅下降至2025年的48.8%。综合起来，智谱的综合毛利率由2024年的56.3%下降至2025年的41%。

智谱2025年按部署方式分的收入构成（千元）

数据来源：公司公告

进一步拆解公司的云端部署业务，还可以发现如下几个特征。一是最核心的驱动来自API，也就是说业绩增长主要来自于调用量的增长，这其中，龙虾（OpenClaw）是最直接的影响因素。随着Agent开始自动执行任务，一次需求往往对应多轮调用，Token消耗被成倍放大，API调用量随之上升。二是MaaS主要收入来自于少数互联网大厂大客户，这些公司的调用量基本上占据了智谱MaaS收入的半壁江山。三是Token“出海”也是MaaS增长的原因之一，2025年，公司与多个中东国家和东南亚国家展开合作，向当地输出模型能力。

这些特征都反映出一个事实，即智谱正在把增长极从重本地化部署切换为卖模型，也就是卖Token。

据智谱CEO张鹏在业绩电话会上介绍，在开源和商业化之间，智谱一直坚持两条腿走路。一方面，希望借用开源吸引更多开发者、研究者加入GLM生态。另一方面，随着模型越来越复杂，在大规模部署与生产应用中，企业自建往往难以及时跟上模型迭代速度，越来越多企业在尝试自建开源方案后，转而或部分转向使用云端大模型API，推动API与Token计费模式成为主流商业模式。

此外，张鹏还表示，截至2026年3月，公司MaaS平台注册用户突破400万，即便今年一季度API调用定价较去年底提升了83%，市场依然呈现出供不应求的“算力恐慌”，调用量不降反升，这在中国AI市场是极为罕见的案例。这一现象验证了智谱自身提出的核心商业逻辑——智能上界决定定价权。

不过，智谱当下这种这种高度依赖MaaS单一增长引擎的模式，本身也蕴含着风险。

一方面，本地化部署曾是服务大型政企客户、获取高额订单的重要方式。彻底转向标准化API，可能意味着放弃一部分对定制化、数据本地化有刚性需求的市场份额，如何使标准化产品满足大型客户的复杂需求，是对产品化能力的巨大考验。

另一方面，MaaS毛利率大幅提升的驱动力，主要为模型推理效率优化和涨价循环。这其中，推理效率的优化存在物理极限，终会出现边际效益递减；而涨价带来的正向循环，严重依赖于持续的技术领先，一旦技术优势被侵蚀，这一循环可能逆转。

在年报中，智谱用一个公式定义了其商业逻辑：AGI商业价值=智能上界×Token消耗规模。未来，智谱或需要用更长的时间验证这个公式，而最直接的成效之一或是造血能力的提升。