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再“圈”50亿美元,智谱到底在急什么?

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作者 | 叶二 编辑 | 魏晓

智谱,又没钱了?

9月13日,智谱发布公告称,完成约50亿美元融资,包括约20亿美元股份配售及约30亿美元可转债发行。根据公告,智谱此次所得款项净额主要将用于下一代GLM模型、完全自训练体系及相关算力基础设施。

而此时距离其上一轮约40亿美元配售完成,仅仅过去两个月。

若再算上今年1月份智谱IPO募资49亿港元,不到8个月时间,智谱就合计募资接近100亿美元,这种节奏,在整个港股市场都极为罕见。

为什么频频配售,寻求融资?

钱花的太快了。

根据智谱公告,截至2026 年8 月31 日,首次公开发售所得款项已悉数动用,而首次配售所得款项已动用约34.92%。

直白点来说,就是1月份IPO融资的钱花光了,7月份40亿美元(314亿港元)配售,也已经花了三分之一了。

以此烧钱速度计算,50 天就烧掉近 110 亿港元,日均资金消耗接近 2.2 亿港元,7 月份这笔配售剩余的三分之二,约204亿港元专项募资,对于当下的智谱而言,显然不经花。

9月份再启动这50亿美元融资,也就成为必然。毕竟时下的大模型赛道,已经全面进入残酷的能力淘汰赛。

行业红利消退、玩家格局定型,头部模型之间的差距不再靠营销、生态拉开,而是靠持续的模型迭代能力、算力储备、技术上限硬拼。而每一竞争维度,都需要巨量的真金白银投入。

对于智谱而言,只有保持充足的弹药,方能生成下去。

更何况资本的窗口,已然不再那么热情。

从上一轮 7 月配售入场的机构已经陷入深度账面浮亏,再到本轮50亿美金融资,被设计成 “折价新股 + 零息可转债” 的混合结构,资本对于智谱这个大模型第一股的态度,已经从无条件看好,转向谨慎。


这意味着,智谱依靠外部输血的窗口正在收窄。

市场也投出了票,截至收盘,智谱股价收跌9.08%,市值跌至3357亿港元。

烧钱无底洞

智谱仍未实现自我造血。

根据智谱2026年半年报,今年上半年,智谱实现营业收入9.54亿元,较上年同期增长399.74%。

业绩持续高歌猛涨。

不过这种增长没有带来盈利。财报显示,今年上半年,智谱经营亏损21.47亿元,同比扩大13.02%;经调整净亏损也从17.5亿元扩大到了19.6亿元,主营业务的"造血"能力并没有实质性改善。

这意味着,即便市场能理解智谱要做中国版Anthropic,靠标准化 API 调用、卖Token变现的成长逻辑,但摆在眼前的现实依旧残酷:高速增长的算力收入,完全扛不住模型迭代与算力军备竞赛的巨额刚性支出。

财报数据显示,今年上半年,智谱当期研发支出高达 21.31 亿元,是收入的2倍。简单换算下,智谱每赚1块钱,就要在研发上花2块多,这还不算销售、管理等其他成本。

赚钱速度赶不上烧钱速度,本质上,这与大模型赛道竞争压力直接相关。

一方面,智谱需要持续模型迭代,以追赶国际顶尖闭源模型,实现模型领先。模型智能能力,是智谱必须要构筑的核心壁垒。

今年2月到8月,智谱先后推出了GLM-5、GLM-5.1、GLM-5.2、GLM-5.3四个版本。半年四次大版本迭代,智谱几乎保持每两个月一轮升级节奏,这种高频迭代本身,就是持续不断的算力消耗。

一个事实是,在大模型赛道,市场普遍认为模型智能无论在商业化,还是在估值层面,都是最核心的叙事支点。对于智谱而言,一旦迭代放缓,GLM 的能力差距就会被拉大,开发者与企业客户很容易转向竞品。同时,模型能力一旦掉队,估值逻辑就会松动。

另一方面,则在于价格战。

智谱虽然实现 MaaS 业务单位 Token 毛利转正,但国内大模型 API 本就市场竞争白热化,价格战持续压制上行空间,很难快速消化巨额的算力研发投入。

更何况,智谱目前仍采取的是“以价换量”策略。

今年 8 月随着DeepSeek 全面提价,算力供给成为稀缺资源,API 成本水位整体性抬升,大厂纷纷告别低价补贴时代。

不过智谱却反其道而行之,新发布的GLM-5.3-Flash依旧走低价路线,定价仅为旗舰 GLM-5.3 的十分之一,限时优惠阶段甚至低至二十分之一,对比调价后的 DeepSeek V4-Flash 谷时价格也具备明显优势。

智谱希望凭借这一高性价比模型,承接大量开发者、中小企业的高频调用需求,快速做大 Token 体量、抢占市场份额。

只是这种低价换来的调用增量,能拉高营收规模,却无法扭转烧钱困局。

而这最终就造成了智谱营收越狂飙,却越缺钱的现状,寻求外部输血,也就是必经之路。

自训练的新故事

智谱又向资本市场,讲出了一个新故事。

纵观智谱今年以来包括上市在内的三次大额募资,绝大部分资金都投向基座模型迭代与算力基建,这是在意料之中。

大模型竞争,底层是算力竞争。这导致,大模型公司大模型公司想要维持技术竞争力,就必须持续重金采购 GPU、搭建大规模集群。

无论是国外的OpenAI,还是阿里字节腾讯,在算力基建方面都是重度投入的状态,智谱也是如此。今年7月,有消息称智谱已经建成一座1GW级数据中心并开始部分投入运营,主要用于GLM系列模型研发,全部采用国产AI芯片。

但在9月智谱本轮融资中,一个最大的变化是,首次将 “完全自训练体系” 作为核心专项投向,对资本市场输出这套新的技术叙事。

什么是自训练体系?简单说,就是告别人类训练模型,让模型自己生成训练数据、自己评估、自己优化,减少对人工标注的依赖。

这是当前全球大模型最前沿的方向,OpenAI的o系列、Anthropic的最新模型都在探索类似路径。


自然,智谱也要跟进其中。

事实上,今年 7 月,智谱创始人唐杰在内部信《巨浪已来》中提出智谱未来两年的 " 摸高计划 ",其中已经将 Fully Self Training(完全自我训练)列为核心方向之一。

并且,在2026年半年度业绩会上,智谱管理层解读了下一代旗舰模型的技术定位与研发方向,将其定义为完全自训练,核心特征是模型具备自进化能力,可覆盖从预训练、中期训练到后训练的全流程,实现完全自主训练与自我进化。

也正是这套新叙事,让资本市场愿意再在智谱上押注一笔。

智谱本轮50亿美元融资其中有30 亿美元零息可转债,投资者不收取任何债券利息,收益完全押注未来股价上涨。根据方案,只有当股价突破 892.5 港元的转股价,投资者转股才能兑现收益。如果后续股价达不到转股门槛,到期智谱只需要偿还本金即可。

但耐心也不多。

零息可转债的特殊结构,看似给足了智谱容错空间,不用承担利息压力,实则资本不再无条件为持续烧钱买单。

过去资本市场愿意为智谱的算力扩张、模型迭代输血,容忍其 “高增长、高亏损” 的成长模式,但现在只为智谱的技术破局效果付费。

就看智谱,能否真正实现突围了。

Lanmeih/今日话题

你怎么看智谱这种融资速度?

咱们评论区聊聊~

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