AI领域动态频传。继Meta收购Manus的消息后，围绕“全球大模型第一股”的竞速也迎来关键进展。
12月30日，北京智谱华章科技股份有限公司（以下简称“智谱”）正式启动港股招股，招股期将持续至2026年1月5日，并计划于2026年1月8日以股票代码“2513”在香港联交所主板挂牌上市。
根据招股安排，智谱拟全球发售3741.95万股H股，其中香港公开发售187.1万股，国际发售3554.85万股。每股发行价定为116.20港元，扣除相关费用后，预计募资规模约43亿港元，对应IPO市值预计将超过511亿港元。
公开信息显示，智谱在私募市场的累计融资额已达83.44亿元，最新估值约为243.77亿元。这意味着，在迈向上市的关键一跃中，智谱的市值几乎实现翻倍。
基石投资者阵容同样亮眼。公告显示，基石投资者合计拟认购29.8亿港元，占本次发行规模近七成（假设超额配股权未获行使）。参与认购的机构包括JSC International Investment Fund SPC、JinYi Capital Multi-Strategy Fund SPC、上海高毅资产管理、泰康人寿、广发基金等11家投资机构。
在当前港股科技资产整体承压的背景下，如此高比例的基石认购，为这场围绕“全球大模型第一股”的竞速，写下了明确的市场注脚。
烧钱继续，大模型走向资本市场
放眼行业内部，2024年曾被热捧的AI大模型创业阵营“六小虎”已出现分化：两家选择退出基座模型竞争，转而聚焦垂直应用。其余四家——智谱、MiniMax、月之暗面与阶跃星辰——仍留在大模型牌桌之上。2024年12月中下旬，智谱与MiniMax先后披露港股招股书。
与专注C端的MiniMax不同，智谱主要专注企业级方案（to B），已落地金融服务、互联网、智能设备、医疗等行业。今年上半年，智谱收入为1.91亿元，期内亏损高达23.58亿元，AI研发成本达15.95亿元。
如果说2023年一级市场的高估值更多押注于宏大的技术叙事，那么进入2024-2025年，市场开始更明确地转向模型能力与商业化兑现路径。即便是头部公司，也难以绕开对基座模型的持续投入，必须直面模型迭代与应用场景落地的挑战。这在很大程度上，取决于资本市场是否愿意提供长期、稳定的资金支持。
今年4月，智谱曾在证监会北京监管局开启A股上市辅导备案，但截至12月12日，公司并未收到中国证监会关于推进A股上市的进一步意见或问询。在此背景下，智谱选择转向港股，为这场高投入、长周期的大模型竞赛寻找更可持续的燃料，同时也将直面融资能力与市场信心的双重考验。
从GLM到MaaS：智谱的技术底座与商业化路径
招股书显示，智谱主要提供从算力、API接口到MaaS（模型即服务）的服务，支持本地和云端两种部署模式。
作为国内从事通用语言模型研究与产业化的代表性公司之一，智谱技术体系以GLM为核心，覆盖文本、多模态与面向应用的模型服务。GLM属于基于Transformer的大语言模型建模范式，通过将自回归生成与掩码预测相结合，实现对理解类与生成类任务的统一建模。该架构最早由智谱与清华大学相关研究团队提出。
- 2021年：智谱发布中国首个专有预训练大模型框架GLM，并推出MaaS平台。
- 2022年：发布并开源中英双语千亿参数模型GLM-130B，标志着GLM体系正式运用于预训练大语言模型。
- 2024年1月：GLM-4上线，支持更长上下文，推理速度更快，成本降低。
- 2025年7月：开源GLM-4.5，首发48小时内登顶Hugging Face热门榜全球第一。
- 2025年9月：发布并开源GLM-4.6，主要强化编码能力，同年11月在CodeArena上位列全球第一。
- 2025年12月：推出最新旗舰模型GLM-4.7：
- 核心编码：在SWE-bench等基准测试上较GLM-4.6有显著提升。
- 氛围编程：UI生成质量跃升，能生成更简洁、现代化的网页界面与演示文稿。
- 工具调用：网页浏览等任务的实际操作能力显著增强。
- 复杂推理：在HLE基准测试中取得42.8%的成绩，较GLM-4.6提升12.4个百分点。
与GPT-5、Claude Sonnet 4.5、Gemini 3.0 Pro、DeepSeek-V3.2、Kimi K2 Thinking等主流模型相比，GLM-4.7也表现出色。
与此同时，智谱还发布了面向不同功能的多模态模型，包括CogView（图像生成）、GLM-4.5V（视觉理解与推理）、CogVideoX（视频生成）等。在AI Agent方面，智谱的基座智能体模型为AutoGLM，并于2025年12月将其核心模型全面开源。
截至2025年6月30日，智谱模型已为超过8000家机构客户提供支持；截至最后实际可行日期，已为约8000万台设备提供支持。
在商业化方面，智谱从2021年就开始布局MaaS模式。其MaaS平台主要提供语言模型、多模态模型、智能体模型和代码模型四类核心能力，并同时提供支持模型微调、部署及智能体开发的一体化工具链。
从模型能力的扩展、智能体技术的推进，到MaaS商业化体系的逐步成型，智谱已完成一轮相对完整的技术与产品布局。但靴子落地，并不意味着终局已定。随着走向公开市场，高强度的研发投入、不断攀升的算力成本，以及通用大模型商业化路径尚未完全跑通的现实，也被一并置于更透明的审视之下。
上市不是终点，而是一场更长周期的公开测试。
随着智谱AI向港交所递交招股书，其商业化路径与核心技术实力也清晰地呈现在公众面前。作为一家以GLM系列大模型为核心技术底座的公司，智谱正加速从技术研发向规模化商业落地迈进。
一、GLM技术底座：从通用到专用的进化
智谱的核心竞争力源于其自主研发的GLM（General Language Model）系列模型。该模型架构独特，融合了GPT的自回归生成和BERT的双向理解优势，在多项权威评测中展现出卓越性能。
公司持续推动GLM系列迭代升级，模型参数规模从十亿级扩展到千亿级，并针对不同场景进行优化。例如，面向代码生成的CodeGeeX和面向生物医学的BioGLM，体现了其“通用基座+垂直精调”的技术战略，为企业级应用提供了坚实、灵活的基础。
二、企业级应用：商业化落地的核心战场
招股书显示，智谱的收入主要来源于大模型相关的产品与服务，客户群体高度集中于企业端。其商业化模式可概括为：
- API服务：提供模型推理接口，降低企业使用门槛。
- 私有化部署：为对数据安全有高要求的金融、政务等客户提供本地化部署方案。
- 行业解决方案：结合GLM底座与行业知识，提供金融风控、智能客服、内容生成等定制化解决方案。
这种以B端为核心的模式，使智谱能够深入产业流程，创造可衡量的商业价值，同时也构建了较高的客户迁移壁垒。
三、面临的挑战与未来展望
尽管前景广阔，智谱的上市之路仍面临多重挑战：
* 激烈的市场竞争：国内大模型赛道玩家众多，巨头与初创公司同在，需持续保持技术领先与商业化效率。
* 高昂的研发与算力成本：大模型的训练与迭代消耗巨大，对公司现金流和盈利能力构成压力。
* 应用深度的挑战：如何从“工具赋能”深入至“业务重构”，真正解决企业核心痛点，是规模化增长的关键。
展望未来，智谱AI的成功上市将为其注入强劲资本动力。其发展关键，在于能否持续巩固GLM的技术优势，并在金融、教育、制造等重点行业打造出标杆性应用案例，最终实现从“大模型技术提供商”到“企业智能升级核心伙伴”的跨越。
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