刚刚，智谱上市83天后，首份财报来了！
最最最让人眼前一亮的数据，莫过于智谱的营收了——
全年收入7.24亿元，同比增长132%，登顶国内收入规模最大的大模型公司！
当整个大模型行业深陷价格战泥潭、靠烧钱换规模时，刚上市的智谱用这份首份财报，可以说是走出了一条完全相反的路。
直接再看几组关键数据：
MaaS API平台ARR约17亿元，过去12个月提升60倍
逆势涨价83%后，token调用量不降反升
毛利率提升近5倍至18.9%，全年公司综合毛利率41%，打破AI行业“增收不增利”魔咒
几乎每个数字，都在打破都在打破行业的刻板认知。
曾经被外界称作“中国版OpenAI”的智谱，如今在商业模式上离OpenAI越来越远，却和Anthropic越来越像。
它用这份财报证明：大模型的商业终局，从来不是比谁更便宜，比的是谁能创造更高的价值。
正如智谱CEO张鹏在刚刚的电话会议里所说的：
智谱自2019年创立起，就将“让机器像人一样思考”作为公司唯一的战略目标。六年来，这个目标从未动摇。我们也曾经历过质疑，经历过挫折，但无数事实反复验证了一个判断——智能上界的提升，是大模型AGI时代唯一的”第一性”。
在这个第一性原理之上，我们进一步认识到：让智能普惠大众的载体是Token。每个人、每个组织都可以通过Token调用智能产生价值。因此，AGI时代的商业价值可以归结为一个简洁的公式：智能上界 × Token消耗规模。智能上界决定了定价权，Token消耗规模决定了价值体量。
中国大模型公司怎么跑，可以看智谱要读懂智谱这份财报的分量，得先看清当下中国大模型行业的生存现状。
从2024年年中到现在，价格战无疑成了大模型圈里各个玩家卷入的兵家必争之地。
1分钱百万Token、永久免费调用成流量密码，玩家们以价换量，陷入越降价越没利润越难投技术的死亡循环。
这，是整个行业难以摆脱的亏损困局。
调研数据显示，2024年国内大模型行业平均毛利率为-80%，完全处于纯投入阶段；2025年行业平均毛利率依然为 -30%，绝大多数玩家还在靠烧钱维持规模增长。
降价带来的只有虚假的调用量繁荣，却没有健康的商业闭环——
越降价，就越没钱投入技术研发，模型效果就越难提升，最终只能陷入“用低价留住对价格敏感的低价值客户”的恶性循环。
价格战的逆行者
就在全行业都在比谁的价格更低的时候，智谱反手做了一个让所有人意外的决定：涨价。
2026年3月，智谱推出GLM-5-Turbo模型，同步上调API价格，较前代GLM-4.7的平均涨幅达到83%。在整个行业都在降价的背景下，如此大幅度的涨价，一度被外界认为是“自断生路”。
但最终的结果，打了所有质疑者的脸：涨价之后，智谱的Token调用量不仅没有下降，反而持续攀升。
GLM-5发布24小时内，就获得了字节跳动TRAE/扣子Coze、阿里巴巴Qoder、腾讯CodeBuddy、美团CatPaw、快手万擎、百度智能云及WPS Office等头部平台产品的官方接入。
中国前十大互联网公司中，9家都成了智谱的付费客户。
这背后的逻辑其实很简单：对于真正有生产级需求的企业客户来说，价格从来不是第一考量，效果才是。
一个能稳定完成复杂任务、不出错、能真正降本增效的模型，哪怕价格贵一点，也远比一个便宜但经常翻车的模型有价值。
就像一位开发者在社区里说的：
我们用大模型是要跑生产业务的，一次错误就可能造成几万甚至几十万的损失，与其为了省点Token钱担惊受怕，不如多花点钱用个靠谱的模型。
智谱用这次涨价验证了一个核心判断：智能上界决定定价权，Token消耗规模决定价值体量。
当你的模型效果足够强，能真正解决客户的核心问题，你就拥有了定价的底气，而不是被迫卷入无休止的价格战。
MaaS飞轮转起来了
很多人对智谱的认知，还停留在靠给企业做大模型服务拿收入的阶段。
但这份财报彻底打破了这个刻板印象：标准化的MaaS API收入，已经成为智谱的绝对核心增长引擎，MaaS商业模式的飞轮，已经全面运转起来。
什么是 MaaS？Model as a Service，模型即服务。
简单来说，就是把大模型的能力封装成标准化的 API 接口，企业和开发者按调用量付费，不需要自己部署、运维模型，就能直接用到最顶尖的大模型能力。
这正是Anthropic跑通的商业路径。作为OpenAI最核心的竞争对手，Anthropic从成立之初就坚定地走“基座模型+API 服务”的路线，80%以上的收入都来自企业和开发者的API调用。
2025年，Anthropic全年营收达到45亿美元，较2024年暴涨12倍，年末ARR更是突破90亿美元，毛利率从2024年的-94% 大幅转正至40%，用实打实的业绩证明了MaaS模式的可行性。
而智谱，正在走一条和Anthropic高度一致的路：以模型智能上界为核心壁垒，以Token为主要产品形态，以开发者和企业级客户的深度使用为增长引擎。
增长的核心，不是靠一次性的定制化项目，而是靠模型的智能被企业和开发者真正用起来、用到生产环节中去，形成可持续的、规模化的收入。
这份财报里的数据，也是从侧面印证了这个飞轮的运转：
MaaS API平台ARR过去一年实现了约17亿元，过去12个月提升60倍；
平台已经服务了400万企业用户及开发者，服务全球超过218个国家及地区；
智谱已经成为国内付费Token消耗量最高的厂商之一，Coding场景的基本盘持续稳固，OpenClaw等应用的爆发，更是打开了Token规模消耗的全新空间。
这个飞轮的逻辑，其实是一个完美的正向循环：模型效果越好，就越能吸引高价值的企业客户；高价值客户的深度调用，带来了稳定增长的收入和利润；更多的收入又能投入到技术研发中，进一步提升模型效果。
用技术换利润
MaaS模式是一个边际成本持续下降、规模效应极强的生意。
模型只需要训练和优化一次，就能服务全球数百万的客户，调用量越大，单Token的成本就越低，毛利率就越高。
这也是为什么智谱能在这份财报里，实现毛利率的跨越式提升。财报显示，智谱MaaS API平台的毛利率较上一年提升了5倍，全年综合毛利率大幅转正，远超行业平均水平。
盈利改善的核心驱动力，来自三个方面：
一是模型推理效率的极致优化，通过架构创新和工程优化，把单Token的推理成本打到了行业低位；
二是高价值头部客户的占比持续提升，这些客户的留存率和调用深度，远高于行业平均水平；
三是涨价带来的正向筛选效应——更高的价格，筛选出了更看重效果、付费能力更强的客户，这些客户的商业价值，远比对价格敏感的低价值客户高得多。
更重要的是，基于当前MaaS业务的强劲增长势头；这意味着，智谱的MaaS飞轮，不仅已经转起来了，还在持续加速。
从清华实验室到全球第一梯队智谱能在价格战里逆势涨价，能把MaaS飞轮跑通，底层的底气，从来都不是营销和运营，而是实打实的技术实力。
很多人都知道，智谱的起点，是清华大学的技术团队。从创立之初，智谱就没有走行业里跟风的纯GPT式自回归架构路线，而是坚持原创，打造了GLM双向编码+自回归融合的独特架构，先天就具备长文本理解、低幻觉、强逻辑的优势，为后续的技术迭代打下了坚实的基础。
2022年，智谱开源了千亿参数的GLM-130B模型，成为亚洲唯一入选斯坦福全球主流大模型评测的产品，同时通过量化技术，实现了在消费级显卡上的流畅运行，一举奠定了国内开源大模型生态的核心地位。
从那时起，智谱就把“技术自研”刻进了骨子里，完成了全链路核心技术的自主可控，实现了国产芯片的全栈适配，从底层筑牢了技术安全与成本优化的根基。
在大模型行业，有一个颠扑不破的真理：商业化的天花板，永远是由模型的能力上限决定的。
Anthropic能实现一年12倍的营收增长，核心是Claude系列模型的能力持续逼近甚至部分超越GPT；而智谱能拿到国内大模型收入第一的位置，核心也是GLM系列模型的能力，已经稳稳站在了全球第一梯队。
过去一年，智谱完成了从GLM-4.5到GLM-4.6、GLM-4.7，再到GLM-5、GLM-5-Turbo的快速迭代，保持着1-2个月一次基座升级的行业顶级节奏。
更重要的是，智谱完成了从知识导向到任务导向的根本性转型，让GLM变成了一个能独立完成复杂任务的智能体。
这个转型的核心，就是AI Coding能力的突破。
对于大模型来说，编程能力是所有复杂任务能力的基础——能写好代码，意味着模型具备了强逻辑、强规划、强工具调用的能力，能把复杂的需求拆解成可执行的步骤，最终交付可落地的结果。
而Coding场景，也是目前大模型商业化最成熟、付费意愿最强的场景，Anthropic 70%-75% 的收入，都来自代码生成相关的调用。
智谱精准地抓住了这个核心基本盘。
2026年2月发布的GLM-5模型，更是实现了从Vibe Coding到Agentic Engineering的跨越式升级。
在全球权威的编程基准测试中，GLM-5拿下了SWE-bench-Verified 77.8分、Terminal Bench2.0 56.2分的成绩，稳居开源模型第一的位置，实际使用体验已经逼近Anthropic的旗舰模型Claude Opus 4.5。
在全球权威的Artificial Analysis榜单中，GLM-5位居全球第四、开源第一，仅次于GPT、Claude和Gemini，稳稳进入了全球AI第一梯队。
更值得期待的是，智谱还即将发布GLM-5.1。
还提出了Token架构力（TAC）这份财报，不仅是智谱上市后的首份成绩单，更是智谱的一次全面重构。它用实打实的数据，让整个行业重新认识了智谱，也重新定义了大模型的价值衡量标准。
过去几年，整个大模型行业陷入了一个巨大的误区：大家都在比谁的参数更大，谁的跑分更高，谁的价格更低，但却很少有人去思考，大模型的核心价值到底是什么？
跑分再高，不能落地到真实场景，不能帮企业和个人创造真金白银的经济价值，就没有意义。
正是基于这个判断，智谱在这份财报里，首次提出了Token架构力（Token Architect Capability，简称 TAC） 的概念，给出了一个可量化的AI价值三维框架：
TAC = 调用智能的量 × 智能的质量 × 转化为经济价值的效率
量：企业和个人每天愿意调用多少Token，愿意把多少任务、多大的工作量交给AI处理；
质：这些Token是否来自足够聪明、可靠的模型，能不能在复杂任务上稳定给出可交付的结果；
效率：这些AI处理的任务，能不能真正转化为可衡量的经济产出，实现实实在在的降本增效。
智谱判断，未来组织和个人的核心竞争力，将越来越取决于其TAC水平。
而智谱要做的，从来都不只是一个卖Token的模型厂商，而是提升全社会TAC能力的基础设施，给每一个企业、每一个开发者、每一个个体，提供把智能转化为可交付经济成果的能力底座。
这个概念的提出，标志着中国大模型行业，正式从 参数竞赛、跑分内卷、价格战泥潭，进入了智能架构竞争的全新阶段。
过去，我们评估一个大模型公司，看的是它的参数有多大，融资有多少；未来，我们评估一个大模型公司，要看的是它能帮客户提升多少TAC，能帮客户把智能转化为多少实实在在的经济价值。
而智谱的这份财报，就是这个新时代的最好注脚。
当整个行业都在靠烧钱换规模，靠低价换流量的时候，智谱已经走出了一条“技术突破→效果领先→定价权→规模化收入→利润→再投入技术”的健康商业闭环。
它用这份财报证明了，大模型是一个能真正创造价值、实现盈利的好生意；中国大模型厂商，也能走出一条属于自己的、和全球顶级玩家同台竞技的路。
中国大模型行业的下半场，终于从价格战的喧嚣里，走回了技术和商业的正途。
本文来源：量子位
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