智譜研發支出是營收兩倍，靠免費開源模型換增長能撐多久
智譜把最新模型全部開源免費發布，但研發支出已是營收的兩倍——這樁靠燒錢換聲量的生意能撐多久，是全篇最後拋出的真問題。
核心論點 · 點時間戳可跳到原聲
清華KEG的「論文轉產品」文化
智譜脫胎於清華大學知識工程實驗室(KEG),該實驗室從1996年起專注知識圖譜與信息抽取，內部有句口號叫P2P——Paper to Product(論文轉產品),教職人員認為AI離不開產業。2006年KEG孵化出AMiner學術搜索項目，2015年起與微軟、愛思唯爾、谷歌、埃克森美孚、IBM等建立商業合作並開始賺錢，這筆收入堅定了團隊把AMiner整體公司化的決心。
GPT-3讓清華團隊下決心自建大模型
2020年GPT-3發布，參數規模達1750億，生成效果遠超谷歌BERT等此前主流模型，讓張鵬意識到傳統NLP那套複雜的句法分析流水線其實沒必要。他的導師張鈸認同LLM代表新範式，但也指出模型「滿嘴胡說」、並不真正知道自己說的話。張鵬仍力排眾議，推動團隊自主訓練一個數十億參數的中英雙語大模型，由於OpenAI沒公開細節，一切只能自己摸索。
GLM融合GPT和BERT兩種預訓練方式
2021年WuDao項目中，清華提出GLM(通用語言模型)預訓練框架：像BERT一樣利用上下文「填空」,但像GPT一樣逐詞生成而非直接預測整段空白。團隊發現參數規模超過1000億後，模型開始表現出理解意圖的跡象——比如新生兒頭長的算術題，模型不是簡單用50乘以1/4,而是用除法，張鵬認為這說明模型理解了題目背後的意圖而非單純套公式。
— Zhang PengGLM-130B開源，只因當時賺不到錢
2022年智譜訓練出1300億參數的稠密模型GLM-130B,刻意選稠密架構(而非WuDao 2.0那種稀疏混合專家模型),目標是能在單臺A100服務器上跑起來。訓練算力成本約400萬元人民幣，全流程總成本約1000萬元人民幣。訓練成功後團隊選擇開源——張鵬的理由很直白：當時就算閉源也賺不到錢，不如換聲譽，這也讓GLM-130B成為2022年11月斯坦福大模型評測報告裡唯一上榜的中國模型。
— Zhang Peng消費端打不過豆包，轉頭做企業生意
2023年8月上線的消費級聊天產品智譜清言，即便是國內最早一批聊天機器人之一，也打不過背靠強大分發渠道的百度文心一言和字節跳動豆包——豆包後來月活達到3.24億，清言巔峰時月活始終不到1100萬。買量也無法扭轉局面，普通中國消費者並不願為聊天機器人付費。智譜因此轉向「模型即服務」的企業路線，張鵬的解釋是：企業客戶對報價過低反而會起疑，企業市場的價格戰遠沒有消費端慘烈。
— Zhang PengDeepSeek證明MoE能打，智譜跟進
此前業內普遍懷疑混合專家(MoE)架構能否做到GPT-4級別效果，直到DeepSeek的R1模型證明這條路可行。智譜研究了DeepSeek的模型結構並做自己的改造，2025年7月28日推出首個MoE架構模型GLM-4.5,並首次把旗艦模型開源。原本預期反響平平，結果48小時內登頂Hugging Face榜單，連美國公司都開始把它接入自家產品。張鵬由此意識到，新模型發布已經不再需要大張旗鼓的營銷活動。
— Zhang Peng股價十倍暴漲後腰斬，研發燒錢是營收兩倍
2026年1月智譜在港股上市，股價很快暴漲約十倍，6月巔峰市值一度達到1700億美元，超過小米、比亞迪，相當於阿里巴巴市值的一半以上；隨後市值回落到約500億美元，7月又向機構投資者增發股票補充資金。公司披露上半年營收同比增長400%至1.4億美元，按月計算的年化營收約16億美元，但最大問題是研發支出已是營收兩倍以上——免費開源模型的打法還能靠這種燒錢速度撐多久，是懸而未決的問題。
原話 · 已逐字校驗
Unless you take the leap and make the pursuit, you’ll never know just how fast or how far you can run.
除非真的縱身一躍去追，你永遠不知道自己能跑多快、跑多遠。
Zhang Peng5:13
A newborn baby’s head is one-quarter of its body length. If a baby is 50 centimeters long at birth, how long is its head?
一個新生兒的頭長是其身長的四分之一。如果一個嬰兒出生時身長50釐米，它的頭有多長？
Zhang Peng8:21
I think those companies struggling to make real impact dampened investor interest in future startups bearing "AI breakthroughs".
我認為正是這些公司當年未能產生真正影響力，才澆滅了投資人對後來打著「AI突破」旗號的創業公司的熱情。
Zhang explained that while excessive price-cutting does happen in enterprise, it happens less than in consumer. Because in the end, the client wants the product and is suspicious of a bid that is priced too low.
張鵬解釋說，企業市場也會壓價，但比消費端溫和得多。因為客戶最終要的是產品本身，報價壓得過低反而會讓人起疑。
Soon after the listing, the stock price soared some ten times.
上市後不久，股價一路暴漲了約十倍。
GLM-5.3 and its Flash version in particular seems to have gathered a lot of attention - though DeepSeek remains the de facto number one Chinese AI lab.
GLM-5.3 及其 Flash 版本格外受關注——不過 DeepSeek 仍然是事實上排名第一的中國AI實驗室。
How long can this immensely dilutive business model go on? We shall see.
這種極度燒錢的商業模式還能走多久？我們拭目以待。
數字與實體
| GPT-3 參數量 | 1750億 | 4:13 |
| GLM-130B 全流程總成本 | 1000萬元人民幣(約150萬美元) | 11:27 |
| 字節跳動豆包月活用戶 | 約3.24億 | 16:47 |
| 智譜清言峰值月活用戶 | 不到1100萬 | 16:47 |
| GLM-4 對標 GPT-4 水平 | 約90% | 17:48 |
| 智譜港股峰值市值 | 1700億美元 | 21:51 |
| 智譜港股市值回落後水平 | 約500億美元 | 21:51 |
| 年化營收(ARR) | 約16億美元 | 21:51 |
術語
- GLM (General Language Model)通用語言模型
- 清華提出的預訓練框架，融合BERT式填空與GPT式逐詞生成
- MoE (Mixture-of-Experts)混合專家模型
- 推理時只激活部分參數的稀疏模型架構，比稠密模型更省算力
- Model-as-a-Service模型即服務
- 通過雲端API或私有化部署向企業客戶提供大模型能力的商業模式
- KEG (Knowledge Engineering Group)清華大學知識工程實驗室
- 智譜的學術源頭，專注知識圖譜與信息抽取研究
- P2P (Paper to Product)論文轉產品
- KEG實驗室鼓勵科研成果直接商業化的內部文化口號
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關注中國AI產業格局、一級市場估值波動，或想理解開源大模型商業模式的投資人與從業者。
14:37-15:40 羅列百模大戰中創業公司名單，熟悉中國AI行業的人可跳過。