智谱深度报告：全栈自研GLM大模型引领B端AI规模化落地

正文目录清华十载积淀，铸就国产大模型标杆 5依托GLM模型矩阵，构建全栈式AI服务与解决方案 5十年积淀，智谱AI实现从实验室到上市跨越 5收入高速增长 6AI趋势已然明确，大模型助力各行各业 6技术迭代加速，市场需求爆发 6国内技术导向 7海外技术导向 8政策密集出台，护航行业发展 8B端AI应用：政策与技术双轮驱动，大模型规模化落地 9产品生态双驱，深挖B端商业价值 10全链条主营业务布局，锚定企业级AI基础设施核心定位 10搭建三级架构，形成全场景产品矩阵体系 深耕B端市场，构筑高价值客户服务体系 12盈利预测与估值 13盈利预测 13可比公司估值 14风险提示 14图表目录图1：公司MaaS平台产品 5图2：公司模型矩阵和过往模型更新节奏 5图3：2022-2025公司营业收入及同比增速 6图4：2022-2025归母净利润及同比增速 6图5：2022-2025H1公司本地部署收入的行业结构 6图6：2022-2025公司收入结构变化 6图7：2022-2027年中国AI大模型应用市场规模 8图8：大语言模型行业价值链中的主要参与者 10图9：GLM-Realtime—实时视频通话 12图10：AutoGLM可跨多个移动应用执行超长任务 12图智谱“模型-客户-数据/收入-模型”的正向循环业务流程 12表1：国内人工智能相关政策 9表2：收入拆分 13表3：可比公司估值（截至2026年4月5日、来自 一致预期，原始币种） 14表附录：三大报表预测值 15清华十载积淀，铸就国产大模型标杆依托GLMAI服务与解决方案智谱是国内领先的通用大模型研发与商业化企业，以实现通用人工智能（AGI）为长期愿景，构建覆盖基础模型、多模态能力、AIGLMMaaS（模型即服务）平台为机构客户、AI服务。根据弗若斯特沙利文数据，按2024年收入口径，公司在国内独立通用大模型开发商中6.6%20263月，公218MaaS400万；20263ClawPlan102040万。MaaS平台展开，提供语言模型、多模态模型、智能体模型及代码四大类产品，并配套模型微调、私有化部署、行业适配及算力调度等一体化服务。平台具备模型谱系完整、应用扩展性强、基础设施适配性高等优势。支持数十亿至超千亿参数模型的训练与推理，可实现跨芯片、跨云端、跨场景灵活部署。主要分为本地化部署与云端部署两种模式：本地化部署满足金融、政务、能源等高安全需求行业的私有部署要求，云端部署则面向追求快速上线的中小企业与互联网客户，形成覆盖不同行业、不同规模客户的业务结构。图1：公司MaaS平台产品 图2：公司模型矩阵和过往模型更新节奏公招股明书 公招股明书AI实现从实验室到上市跨越智谱公司依托清华大学知识工程实验室十余年技术积淀，2019年6月正式成立，聚焦认知智能与科技情报平台商业化；2020年后转向自研GLM通用语言模型架构，推出GLM-10B、GLM-130B等核心模型；2023年借AI行业风口，迭代推出ChatGLM系列模型及智谱清言；2025年应对外部制裁并调整上市路径至港股，适配特专科技上市新规；206年1月8到上市公司的跨越，成长为国内通用大模型领域标杆。收入高速增长公司受益于大模型行业需求爆发与商业化加速，收入呈现高速增长态势。2022—202557411.245亿元、3.124亿元、7.243亿元，实现高速增长。40%加值与成本控制能力，随着客户规模扩大、模型效率提升与行业解决方案成熟，盈利结构有望持续优化。图3：2022-2025公司营业收入及同增速 图4：2022-2025归母净利润及同比速营业总收入(亿元） 营业总收入yoy（150.86131.85150.86131.85116.930.57411.2453.1247.243765432102022 2023 2024 2025

160140120100806040200

0

归母净利润（亿元） 归母净利润yoy（）-1.434-58.91-46.98-275.21-449.58-1.434-58.91-46.98-275.21-449.58-29.56-7.88-50-100-150-200-250-300-350-400-450-5002022 2023 2024 2025Choice Choice公司收入端数据与成本转型形成高度协同，公司云端化战略成效凸显。2022年至20250.031.963.33倍的扩张，云端收入占比持续提升，2025300%出强劲韧性，同比增速大幅提升。图5：2022-2025H1公司本地部署入的行业结构 图6：2022-2025公司收入结构变化3%3%4%2%1%1%1% 2%3%3%4%2%1%1%1% 2%2%10%19%6%12%16%36%9%51%14%22%29%3%68%55%50%43%38%100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%2022 2023 2024 2024H1 2025H1

本地化部署（亿元） 云端部署（亿元本地yoy（） 云端yoy（）359.7306.61.9292.70.480359.7306.61.9292.70.48055105.40.121.13134.42.645.34102.3765432102022 2023 2024 2025

400350300250200150100500公招股明书 choiceAI趋势已然明确，大模型助力各行各业技术迭代加速，市场需求爆发人工智能行业的技术发展以“技术突破+效率提升+场景落地”为核心主线，国内外均围绕基座大模型、多模态融合、算力优化等核心领域发力，同时结合自身产业优势形成差异化技术路径，整体呈现“全球协同、区域互补”的发展态势，其中通用大模型成为技术竞争的核心焦点国内技术导向技术“卡脖子”问题，同时推动技术与实体经济深度融合，适配国内庞大的产业应用场景，具体导向清晰明确：基座大模型全栈自研与迭代升级型架构、训练算法、推理优化的自主可控，降低对境外模型的依赖，打造具备国际竞争力的国产基座模型。当前国内大模型已从“百模大战”进入“精耕细作”阶段，重点推动模型从“重训练”向“重推理”转型，通过强化学习、知识蒸馏等技术提升推理效率，同时优化模型在逻辑推理、长文本处理、代码生成等核心能力。智谱GLM系列模型凭借全栈自研优势，已跻身国内第一梯队，契合这一核心技术导向。多模态技术融合与应用延伸：技术发展逐步从单一文本模态向文生图、文生视频、语音-优化等关键技术，拓展AI在内容创作、影视制作、工业检测等多场景的应用边界，与国内丰富的产业场景形成深度适配，这也是智谱等企业拓展商业化落地的核心技术方向之一。算力基础设施国产化与能效优化：重点推动算力基础设施扩容与国产化替代，同时发展液冷、边缘计算等绿色算力解决方案，通过模型剪枝、量化等技术降低算力消耗，实现“算力支撑技术、技术反哺算力”的良性循环。此外，量子计算与AI的融合探索逐步推进，进一步提升模型训练效率，为大模型技术突破提供新路径，智谱完成的国产算力闭环，正是契合了算力国产化的技术导向。技术商业化落地加速，聚焦高价值场景：AI技术在政企服务、先进制造、金融科技、医疗健康等高价值场景的规模化应用，强调技术的实用性和商业化变现能力，正是顺应了这一技术落地导向。图72022-2027AI1200

1130695382695382157125880060002022 2023 2024 2025E 2026E 2027E市场规模（亿元）第一新声研究院《2024年中国AI大模型产业发展与应用研究报告海外技术导向国外人工智能技术以“引领全球创新、抢占技术制高点、构建生态壁垒”为核心，美国、欧盟等发达国家凭借技术积累和人才优势，聚焦前沿技术探索，同时注重技术生态的构建，具体导向如下：通用人工智能（AGI）前沿探索：国外头部企业（OpenAI、谷歌）重点推进通用人工智能（AGI）主学习、复杂推理、多任务处理能力升级，引领全球大模型技术迭代方向。大模型架构与算法持续创新：聚焦大模型核心架构优化，如混合专家架构（MoE）的广泛应用，提升模型的推理效率和准确性，同时探索思维链（CoT）与强化学习（RL）技术的深度融合，进一步提升模型在复杂推理任务中的表现，形成技术壁垒。此外，开源模型与闭源模型并行发展，通过开源生态扩大技术影响力，同时通过闭源模型抢占高价值商业化市场。AI智能体（Agent）技术崛起AI智能体作为重点发展方向，推动其结理等核心环节，推动软件即服务（SaaS）生态的全面转型。技术生态全球化布局API、合作研发、投资并购等方则话语权。政策密集出台，护航行业发展国内人工智能政策形成“国家战略引领、地方政策配套、监管规范护航”的完整体系，以“支持创新、推动落地、保障安全”为核心，重点扶持国产大模型发展，推动AI与实体经济深度融合，核心导向为五方面：国家战略层面AIAI大模型视作“数字国防”，给予政策与资本双重红利，为全栈自研企业提供战略支撑；研发扶持层面AI企业提供专项支持；产业落地层面，推进“人工智能+”AI与先进制造、金融等重点行业融AI解决方案，拓宽国产大模型规模化应用空间；监管规范层面等要求，构建分级分类监管体系，为行业健康发展保驾护航；表1：国内人工智能相关政策

国产化替代层面AI外技术依赖，国产大模型自主研发路径完全契合该政策导向。政策名称 颁布日期 颁布主体 主要内容及影响政策名称 颁布日期 颁布主体 主要内容及影响《关于加快招标投标领域人工

国家发展和改明确招投标领域AI应用的阶段性目标，聚焦智能检测与围标串标识别等场径。《“径。《“人工智能+制造”专项2025.12工信部推动AI与制造业深度融合，培育工业智能体与工业数据集，推出“算力券”“模型券”支持；打开工业大模型市场空间，加速AI从消费端向产行动实施意见》业端转型。《关于促进数据产业高质量发围绕数据全链条培育新业态，推动数据与AI展的指导意见》 2024.12国家数据局准建设；解决AI明确生成式AI《生成式人工智能服务管理暂2023.07 国家互联网信据合规、算法备案等方面的主体责任，同时鼓励核心技术自主创新；为生行办法》 息办公室 式AI行业划定合规底线，结束“野蛮生长”状态，推动行业向规范序、安全可控的方向发展，倒逼企业加大自主研发力度。

革委员会

景；开辟政务服务新场景，形成可复制应用范式，丰富AI商业化落地路《“十四五”数字经济发展规划》

2021.12 国务院

将人工智能列为核心数字技术重点突破领域，明确20251.2AI引导资源向核心技术聚集，推动行业规模化、体系化发展。国家发展和改革委员会、工业和信息化部、国家数据局、国家互联网信息办公室、国务院BAI应用：政策与技术双轮驱动，大模型规模化落地下，叠加大模型技术的快速迭代，B端市场正加速从概念验证走向规模化应用。政策层+等专项行动明确了I与实体经济深度融合的AIGLM系列为代表AI门槛。核心驱动：事件导向的业务痛点，锚定明确价值落地BAI的落地始终围绕真实业务事件与核心痛点展开，而非空泛的技术概念。企业部AI35%AI强化反欺诈、数据安全等能力，满足监管要求；三是业务创新，通过个性化推荐、智能决策等功能拓展营收空间。落地路径：API模式与定制化方案并行，构建全栈支撑体系BAI的落地过程中，API接口等标准化工具与定制化解决方案形成了互补的核心支撑体系。一方面，API模式成为中小企业接入大模型的主流方式，大幅降低了技术门槛AIz.aiAPIGLM系列量付费，灵活适配不同规模的需求。另一方面，针对金融、政务等对合规性与定制化要求较高的行业，头部企业更倾向于尾市场的普惠场景，又构筑了头部客户的高壁垒优势。图8：大语言模型行业价值链中的主要参与者公司招股说明书产品生态双驱，深挖B端商业价值AI基础设施核心定位智谱AI（Z.ai）核心定位为企业级通用人工智能基础设施服务商，以全栈自研的GLM系列大模型为技术底座，构建了“基座模型研发与优化—模型即服务（MaaS）平台输出B/GCB为主、C根据公司年报披露，公司将业务分为四个部分：APIAPI(API)(SDK)及MaaS平台服务，将底层大模型的复杂算法能力转化为便捷的云端服务。其收入由2024年的人民币4850万元增至2025年的人民币1.904亿元，增幅达292.6%。此项强劲增长主要归因于本集团模型智能上限的提升和模型调用量的增加。企业级智能体企业级智能体是指以通用大模型为核心控制单元，结合企业知识库与工具调用能力，面向企业级复杂场景构建的自主智能系统。该类产品集成了记忆存储、任务规划及执行反馈机制，能够模拟人类专家的思维模式，自主理解指令、拆解任务并调用外部工(API)完成业务闭环，旨在解决企业业务流程中的自动化执行与辅助决策需求，全面提升企业运营效率与数字化管理水平。企业级智能体收入由2024年的人民币万元增至2025年的人民币1.66亿元，增幅达248.8%。此项强劲增长主要归因于本集团模型智能上限的提升和企业级智能体产品市场需求的激增。企业级通用大模型矩阵，是实现公司核心技术创新成果与业务发展的基石。该类产品主要采用私有化本地部署模式交付，即模型及相关软件环境直接部署于客户自有的本地算力基础设施或私有云环境中。公司以具备大规模参数规模与深度学习能力的自研预训练基座模型为基础，构建起包括语言大模型、代码大模型、多模态大模型、沉思及反思模型在内的核心模型体系，通过海量多源数据进行预训练与指令微调，满足不同垂直场景下的智能应用需求。其收入由2024年的人民币2.15亿元增至2025年的人民币3.66亿元，增幅达70.5%。此项增长主要归因于本集团模型智能上限的提升和市场需求维持强劲。技术服务及其他企业客户提供的专项技术服务。该项业务主要聚焦大模型领域最新技术成果的转化与应用，通过深度技术赋能，为客户提供大模型专业技术咨询，以及部分资源对接、技术交流与协同创新支持等。收入由2024年的人民币190万元增长至2025年的人民币250万元，同比增长31.6%，主要是客户需求增长带来的变化。搭建三级架构，形成全场景产品矩阵体系GLM系列基座模型，形成“三级架构+生态配套”的完整布局，实用性。其中底层基座模型作为公司技术核心，依托GLM框架GPT架构形成差异化，核心优势体现在长文本理解、逻辑推理及低幻觉率，模型矩阵覆盖“千亿-百亿-轻量化”梯度且分开源与商业版以适配不同客户。具体包括编程能力距ClaudeOpus4.62.6GLM-5.1OpenClaw龙虾场景深度优化的GLM-5-Turbo，40余款主流芯片并面向大型企业GLM-5CodingGLM-4.6VAutoGLM、C端规模化发展与场景适配性odeGeeX等可实现全模态覆盖的辅助模型。中层MaaS平台聚焦轻量化AI接入，采用“云端调用+订阅制”模式，是公司拓GLM核心能力、支持私有化ChatGLMZread.ai等可覆盖多场景轻量化需求的其他产品，形成多元化产品矩阵。上层行业应用产品以定制化解决方案20+行业。核心包括聚焦研报撰写与风控、可实现研报生成及风险提示自动化的金融智能研报系统，覆盖公文全流程自动化、提供政务问答且适配合规需求的政务智能公文平台，与凌云光联合开发、可实现产线缺陷检测及溯源以适配智能制造的工业质检大模型，以及定制化专属插件，形成“平台+插件”的模式，兼顾规模化发展与场景适配性。图9：GLM-Realtime—实时视频通话 图10：AutoGLM可跨多个移动应用行超长任务公招股明书 公招股明书深耕B端市场，构筑高价值客户服务体系B端/G端为核心，依托开源生态积累海量开发者，呈现“头部稳固、长尾增长、行业多元”特点，客户资质优良、粘性较高。截至2025年9月底，公司机构客户数量已突破12000家，较2025年上半年大幅增长；2022-2025H155.4%、61.5%、45.5%、40.0%，2025年全年无单一客户对公司总收益贡献超过10（2024年有一家客户占比19，客户集中度逐年下降，结构持续优化，体现公司客户拓展能力的提升结合客户规模、合作模式及行业属性，公司客户可划分为头部企业客户、政府及事业单位客户、中小企业客户、开发者生态四大类，各类客户定位清晰、需求适配，构成公司多元化客户矩阵。图11：智谱“模型-客户-数据/收入-模型”的正向循环业务流程公司招股说明书公司立足自身技术优势，构建“深度绑定、生态协同、全球布局”的客户合作体系，兼顾客户粘性提升与市场边界拓展，具体特点如下：上下游深度绑定，保障合作稳定性：上游与核心算力供应商合作，确保算力供应稳定，为客户服务落地提供坚实支撑；下游与各行业龙头客户共建定制化解决方案，深度绑定客户需求，进一步拓展客户生态，挖掘潜在客户资源，实现互利共赢。盈利预测与估值盈利预测收入端：API2024485020251.904292.6%26-289.52亿、28.56亿、79.96亿，同比增速分别为400%、200%、180%。企业级智能体：企业运营效率与数字化管理需求不断提升，企业级智能体收入由2024475020251.66248.8%26-286.30亿、15.74亿、37.78280%、150%、140%。企业级通用大模型：基于公司大模型能力不断提升，其收入由2024年的人民币2.1520253.6670.50%26-2812.80亿、25.60亿、46.08亿，同比增速分别为250%、100%、80%。技术服务及其他：基于上述三项业务不断增加，该板块业务收入由2024年的人民币190202525031.6%26-28381.60万元、534.24万元、694.5150%、40%、30%。毛利率：公司22-24年毛利率一直维持在高位，25年由于客户需求增强，毛利率有所影响，我们预计公司26-28年毛利率会逐步恢复，分别为50%、55%、65%。表2：收入拆分202420252026E2027E2028E营业总收入（亿） 3.127.2428.6569.95163.89Yoy 151%132%296%144%134%开放平台及API 0.4851.9049.5228.5679.96Yoy292.6%400%200%180%企业级智能体 0.4751.666.3015.7437.78Yoy248.8%280