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據(jù)“獨(dú)角獸早知道”獨(dú)家消息源，智譜于12月22日啟動(dòng)港股上市前PDIE(Pre-Deal Investor Education)，此前公司已通過港交所上市聆訊，中金公司為獨(dú)家保薦人。

綜合 | 招股書 編輯 | Echo

本文僅為信息交流之用，不構(gòu)成任何交易建議

據(jù)招股書，智譜是中國領(lǐng)先的人工智能公司，致力于開發(fā)先進(jìn)的通用大模型。2019年，公司秉承著在中國追求通用人工智能(AGI)創(chuàng)新的大膽理念而創(chuàng)立。公司于全方位的人工智能研究中扎實(shí)交付先進(jìn)技術(shù)，并穩(wěn)步擴(kuò)大其商業(yè)應(yīng)用，以實(shí)現(xiàn)收入的快速增長。

2021年，智譜發(fā)布了中國首個(gè)專有預(yù)訓(xùn)練大模型框架GLM框架，并推出了公司的模型即服務(wù)(MaaS)產(chǎn)品開發(fā)及商業(yè)化平臺(tái)，透過該平臺(tái)提供公司的大模型服務(wù)。于2022年，公司開源首個(gè)1,000億規(guī)模的模型(GLM-130B)。公司運(yùn)營于大語言模型(LLM)市場，其為更廣泛AI市場的一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域。

智譜為機(jī)構(gòu)客戶（包括私營企業(yè)及公共行業(yè)實(shí)體）及個(gè)人用戶（包括個(gè)人終端用戶及獨(dú)立開發(fā)者）提供通用大模型服務(wù)。截至2025年6月30日，公司的模型已為逾八千家機(jī)構(gòu)客戶提供支持，截至最后實(shí)際可行日期，已為約8000萬臺(tái)設(shè)備提供支持。

根據(jù)弗若斯特沙利文的資料，按2024年的收入計(jì)，智譜在中國獨(dú)立通用大模型開發(fā)商中位列第一，在所有通用大模型開發(fā)商中位列第二，市場份額為6.6%。

于往績記錄期，公司實(shí)現(xiàn)收入顯著增長。于2022年、2023年及2024年，智譜的收入分別為5740萬元(人民幣，下同)、1.25億元及3.12億元，復(fù)合年增長率為130%以上。截至2024年及2025年6月30日止六個(gè)月，公司的收入分別為4490萬元及1.91億元。

盡管公司的業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)持續(xù)增長，但智譜于2022年、2023年、2024年以及截至2024年及2025年6月30日止六個(gè)月分別錄得年內(nèi)虧損1.44億元、7.88億元、29.58億元、12.36億元及23.58億元。

于往績記錄期，虧損主要由于公司對(duì)研發(fā)作出重大投資。公司的研發(fā)開支由2022年的8440萬元增至2023年的5.29億元，并進(jìn)一步增至2024年的21.95億元。公司的研發(fā)開支由截至2024年6月30日止六個(gè)月的8.59億元增加85.6%至2025年6月30日的15.95億元。

隨著智譜將技術(shù)商業(yè)化以把握住先進(jìn)的人工智能帶來的巨大市場機(jī)遇，公司圍繞一體化MaaS平臺(tái)組織產(chǎn)品供應(yīng)。公司的MaaS平臺(tái)主要提供四類模型：語言模型、多模態(tài)模型、智能體模型及代碼模型，以及用于模型微調(diào)、部署及智能體開發(fā)的集成工具。

公司MaaS平臺(tái)的主要優(yōu)勢為模型能力全面覆蓋、應(yīng)用場景廣泛擴(kuò)展性及多元化算力基礎(chǔ)設(shè)施適應(yīng)性。盡管算力基礎(chǔ)設(shè)施、終端設(shè)備及應(yīng)用程序中存在較大異構(gòu)性，但通過該產(chǎn)品開發(fā)及商業(yè)化平臺(tái)，公司以最適配、合理及可擴(kuò)展的方式，向機(jī)構(gòu)客戶、開發(fā)者及個(gè)人客戶提供智能服務(wù)。

智譜的MaaS平臺(tái)包含以下三個(gè)層級(jí)：

全面的模型組合。公司已建立全面的先進(jìn)AI模型組合，在語言、多模態(tài)、智能體及代碼能力方面展示出行業(yè)領(lǐng)先的性能。從公司廣泛而強(qiáng)大的產(chǎn)品組合中，客戶和開發(fā)者總能找到最適合其特定需求的解決方案。

可擴(kuò)展的應(yīng)用。公司的模型及智能體旨在跨多樣化硬件、跨應(yīng)用場景、跨業(yè)務(wù)工作流程無縫進(jìn)行工具調(diào)用并執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，支持AI原生的多模態(tài)復(fù)雜對(duì)話及深度推理。例如，公司的模型及智能體可協(xié)助機(jī)構(gòu)客戶優(yōu)化業(yè)務(wù)工作流程、大規(guī)模處理及分析運(yùn)營數(shù)據(jù)及支持決策制定。

此外，公司的MaaS平臺(tái)提供了一個(gè)智能體工作區(qū)，其中包含各種智能體模板及基于場景的解決方案。通過該智能體工作區(qū)，公司的客戶可通過簡化的模型微調(diào)、增量模型訓(xùn)練及提示工程，迅速定制智能體。

便捷的基礎(chǔ)設(shè)施適配性。公司與算力基礎(chǔ)設(shè)施合作伙伴攜手共同設(shè)計(jì)先進(jìn)的算力基礎(chǔ)設(shè)施，使公司的MaaS平臺(tái)能夠提供集成計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、訓(xùn)練通信以及推理加速能力。該合作亦使公司的模型具備廣泛的適配性，支持從15億到2,300億參數(shù)的模型規(guī)模，并能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模、實(shí)時(shí)的跨云及芯片組部署。尤其是，此適配性使公司的模型能夠擴(kuò)展到大眾使用設(shè)備，如手機(jī)、個(gè)人計(jì)算機(jī)及智能汽車，并惠及大量終端消費(fèi)者。

公司的MaaS平臺(tái)提供靈活的自定義模型部署選項(xiàng)，以滿足企業(yè)的多樣化需求，同時(shí)保持效率、可擴(kuò)展性和數(shù)據(jù)安全性。公司主要提供兩種部署方式：本地化部署和云端部署：

對(duì)于本地化部署，公司的模型托管在客戶自己的基礎(chǔ)設(shè)施內(nèi)。此方法使組織能夠利用其專有或敏感數(shù)據(jù)，定制私域?qū)貯I模型。本地化部署提供了對(duì)性能優(yōu)化和基礎(chǔ)設(shè)施配置的更大控制權(quán)，使其適用于復(fù)雜或高度專業(yè)化的應(yīng)用場景。

對(duì)于云端部署，公司的模型托管在可擴(kuò)展且可靠的云端基礎(chǔ)設(shè)施上。此方法適合尋求敏捷性和易于實(shí)施性的企業(yè)。利用云端，客戶無需昂貴的本地基礎(chǔ)設(shè)施，從而能夠快速且經(jīng)濟(jì)高效地部署AI解決方案。

就本地化部署而言，公司于大模型及相關(guān)服務(wù)交付至客戶指定地點(diǎn)并經(jīng)客戶檢驗(yàn)驗(yàn)收時(shí)確認(rèn)收入。就云端部署而言，公司于合約期內(nèi)確認(rèn)收入。具體而言，對(duì)于以訂閱為基礎(chǔ)的合約，公司通常于合約期內(nèi)按比例確認(rèn)收入。對(duì)于以使用量為基礎(chǔ)的合約，公司在向客戶提供服務(wù)時(shí)根據(jù)客戶對(duì)資源的利用情況確認(rèn)收入。

招股書顯示，為了讓機(jī)器像人一樣思考，智譜必須賦予AI三種核心的人類能力：深度思考、認(rèn)知世界及工具使用。公司據(jù)此開發(fā)了公司的AI模型，其可分為三個(gè)相應(yīng)類別：反思及沉思模型、多模態(tài)模型及智能體模型。公司亦開發(fā)了代碼模型，其可以自動(dòng)生成代碼并提升編程效率。所有四個(gè)類別均基于公司的GLM系列基座模型開發(fā)�；Ｐ鸵约胺此技俺了寄Ｐ途鶎俑鼜V泛的語言模型類別。

基座模型為預(yù)訓(xùn)練大語言模型，作為開發(fā)各種專業(yè)模型的基礎(chǔ)。GLM-4.5為公司的旗艦基座模型，發(fā)布時(shí)即已開源。通過多階段訓(xùn)練并結(jié)合微調(diào)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的全方位后訓(xùn)練，GLM-4.5在智能體、推理及編碼任務(wù)上均展現(xiàn)出卓越性能。

該模型亦支持多模態(tài)擴(kuò)展與大語境處理功能，可解讀高階提示詞并自主生成實(shí)用型解決方案。GLM-4.5的模型參數(shù)規(guī)模達(dá)3,550億，同時(shí)公司亦研發(fā)出輕量級(jí)版本GLM-4.5-Air，其參數(shù)規(guī)模為1,060億。

根據(jù)弗若斯特沙利文的資料，GLM-4.5取得以下領(lǐng)先地位：基準(zhǔn)測試。依據(jù)2025年7月進(jìn)行的12項(xiàng)業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)測試1的評(píng)估結(jié)果，GLM-4.5在全球排名第三、在中國躍居第一及全球開源模型位居榜首。GLM-4.5在該十二項(xiàng)基準(zhǔn)測試中獲得了63.2的綜合評(píng)分，而行業(yè)同類模型的得分范圍則介于46.3至65.0之間。

全球排行榜。于2025年9月，GLM-4.5在ChatbotArena及WebDevArena全球排行榜中位列第五，上述排行榜均為業(yè)界公認(rèn)的全球排行榜，分別對(duì)大模型的整體功能及編碼功能進(jìn)行排名。

token消耗量。自GLM-4.5發(fā)布及直至最后實(shí)際可行日期，公司在OpenRouter（一家提供各類大模型API訪問權(quán)限的全球領(lǐng)先平臺(tái)）上的token消耗量持續(xù)居于全球前十及中國前三。這種穩(wěn)定的表現(xiàn)凸顯了GLM-4.5強(qiáng)大的競爭力及市場認(rèn)可度，展現(xiàn)了其先進(jìn)的效能、可擴(kuò)展性及實(shí)際可用性。

人氣排名。于首發(fā)后僅48小時(shí)內(nèi)，GLM-4.5便躍居HuggingFace（全球最大開源模型平臺(tái)）熱門榜上全球榜首。

幻覺率。于2025年9月，根據(jù)檢索增強(qiáng)生成(RAG)領(lǐng)域的LLM幻覺排行榜，GLM-4.5的幻覺率為全球第二低及中國最低。該基準(zhǔn)測試通過向大模型發(fā)出故意誤導(dǎo)性問題，依據(jù)大模型生成不存在答案（即幻覺）的頻率對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。

2025年9月，公司發(fā)布GLM-4.6，GLM-4.6為公司基座模型的進(jìn)一步升級(jí)版本，主要強(qiáng)化了編碼能力。2025年11月，GLM-4.6于CodeArena上位列全球第一，該平臺(tái)是業(yè)界最新公認(rèn)、專為評(píng)測模型編碼能力而設(shè)計(jì)的全球性評(píng)估系統(tǒng)。

反思及沉思模型在生成答案前會(huì)花費(fèi)額外時(shí)間“深度思考”，這使其更適用于復(fù)雜推理任務(wù)。基于基座模型，公司構(gòu)建了反思模型(GLM-Z1)與沉思模型(GLM-Z1-Rumination)。

GLM-Z1為一種專攻確定性命題，致力于提供更精確、更準(zhǔn)確的解決方案的反思模型。其基于基座模型，通過擴(kuò)展強(qiáng)化學(xué)習(xí)及進(jìn)一步的數(shù)學(xué)、代碼與邏輯任務(wù)專項(xiàng)訓(xùn)練開發(fā)而成。

GLM-Z1-Rumination專攻不確定性命題，尤其是需迭代收集處理外部信息的開放性探索問題。與GLM-Z1相比，GLM-Z1-Rumination能夠通過更深入持久的思考并使用工具解決更為開放性的復(fù)雜問題。

多模態(tài)模型能夠處理并整合來自不同模態(tài)的信息，例如文本、圖片、音頻和視頻。公司已開發(fā)服務(wù)于不同功能的多模態(tài)模型，如CogView（圖像生成）、GLM-4.5V（視覺理解及推理）、CogVideoX（視頻生成）、GLM-Realtime（實(shí)時(shí)視頻通話）及GLM-4-Voice（語音模型）。

AI Agent整合推理、規(guī)劃與工具使用能力，可在無需持續(xù)人工輸入下自主執(zhí)行多步驟任務(wù)。

公司的基座智能體模型是AutoGLM。AutoGLM標(biāo)志著公司AI宇宙從“對(duì)話”到“執(zhí)行”的重大演進(jìn)，彌合了對(duì)話式AI與現(xiàn)實(shí)任務(wù)執(zhí)行的鴻溝。作為專為通過圖形用戶界面(GUI)自主控制數(shù)字設(shè)備設(shè)計(jì)的基座智能體，AutoGLM將類人推理轉(zhuǎn)化為具體行動(dòng)。AutoGLM在AgentBench（斯坦福大學(xué)《2024年AI指數(shù)》報(bào)告認(rèn)證的智能體AI基準(zhǔn)）實(shí)現(xiàn)SOTA性能。

于2025年8月，公司發(fā)布AutoGLM的升級(jí)版本（亦稱“AutoGLM 2.0”），由當(dāng)時(shí)最新的基座模型GLM-4.5及視覺理解及推理模型GLM-4.5V驅(qū)動(dòng)。該升級(jí)版本使AutoGLM能夠在更廣泛的移動(dòng)應(yīng)用程序及網(wǎng)站中模擬人類操作行為，并可在云端自主完成指定任務(wù)，無需占用用戶的手機(jī)或計(jì)算機(jī)，讓用戶可繼續(xù)使用其設(shè)備而不會(huì)中斷。

AutoGLM Rumination是AutoGLM的高級(jí)版，為一款專為探索開放式命題并根據(jù)其發(fā)現(xiàn)結(jié)果采取行動(dòng)而設(shè)計(jì)的自主AIagent。AutoGLM Rumination的特點(diǎn)是“邊想邊干”——其融合GLMZ1-Rumination模型的出色推理能力與AutoGLM的交互操作能力。AutoGLM Rumination可處理需深度推理、迭代研究及產(chǎn)出可執(zhí)行結(jié)果的復(fù)雜任務(wù)。

公司已開發(fā)出CoCo（一款先進(jìn)的企業(yè)級(jí)AIagent，專為企業(yè)環(huán)境中的智能自動(dòng)化而設(shè)計(jì)）。

CodeGeeX是旨在提升編程效率與簡化工作流程的強(qiáng)大代碼模型。其使開發(fā)者可基于自然語言描述自動(dòng)生成代碼，或補(bǔ)全未完成代碼行或代碼塊，顯著提升生產(chǎn)效率。

截至最后實(shí)際可行日期，上述精選模型及智能體已商業(yè)化。

作為一家大模型公司，公司于大語言模型市場運(yùn)營，其為AI市場的一個(gè)分支。近年來，特別是2022年以來，大語言模型的發(fā)展經(jīng)歷了巨大的飛躍。目前最前沿的研究主要在美國和中國開展，兩國都涌現(xiàn)出了一批領(lǐng)軍公司。

以收入計(jì)，2024年中國大語言模型市場規(guī)模已達(dá)到人民幣53億元，其中機(jī)構(gòu)客戶貢獻(xiàn)人民幣47億元，個(gè)人客戶貢獻(xiàn)人民幣6億元。隨著大語言模型技術(shù)的不斷進(jìn)步以及機(jī)構(gòu)與個(gè)人用戶需求的不斷增長，估計(jì)到2030年該市場規(guī)模將增至人民幣1,011億元，2024年至2030年的復(fù)合年增長率為63.5%。機(jī)構(gòu)客戶仍將是市場增長的核心驅(qū)動(dòng)力，估計(jì)到2030年中國企業(yè)級(jí)大語言模型市場規(guī)模將達(dá)到人民幣904億元，2024年至2030年的復(fù)合年增長率為63.7%。

中國大語言模型市場的參與者可分為獨(dú)立提供商及非獨(dú)立提供商。獨(dú)立提供商從業(yè)務(wù)開展初期就具備大語言模型技術(shù)原生、大語言模型產(chǎn)品原生及大語言模型商業(yè)模式原生的特點(diǎn)；而非獨(dú)立提供商則通常為涉足AI領(lǐng)域的科技巨頭。

與非獨(dú)立提供商相比，獨(dú)立提供商面臨著非常不同的競爭動(dòng)態(tài)。例如，非獨(dú)立提供商利用其原有的多元化業(yè)務(wù)線，積累了龐大的用戶群，這有利于其大語言模型產(chǎn)品的推廣。然而，另一方面，如果科技巨頭經(jīng)營的業(yè)務(wù)線與客戶自己的業(yè)務(wù)直接競爭，企業(yè)客戶可能不愿意選擇其提供的大語言模型產(chǎn)品。

此外，若干行業(yè)的企業(yè)客戶對(duì)進(jìn)入或可能進(jìn)入若干科技巨頭的影響范圍十分謹(jǐn)慎，且更傾向于采用“純粹(pure-play)”提供商的AI解決方案。

截至最后實(shí)際可行日期，智譜在中國擁有86項(xiàng)注冊專利，其中84項(xiàng)為發(fā)明專利，及在中國提出234項(xiàng)專利申請(qǐng)。截至同日，公司在中國擁有160項(xiàng)著作權(quán)、314個(gè)商標(biāo)及58個(gè)域名。

招股書顯示，智譜的股東包括美團(tuán)、螞蟻集團(tuán)、清華資產(chǎn)管理、今日資本等。

本次智譜香港IPO募資金額擬用于下述用途：約70.0%將用于持續(xù)增強(qiáng)公司在通用AI大模型方面的研發(fā)能力；約10.0%將用于通過提供最新的基座模型以及訓(xùn)練/推理工具及基礎(chǔ)設(shè)施持續(xù)優(yōu)化公司的MaaS平臺(tái)；約10.0%將用于發(fā)展業(yè)務(wù)合作伙伴網(wǎng)絡(luò)以及進(jìn)行戰(zhàn)略投資；及約10.0%將用于營運(yùn)資金及其他一般企業(yè)用途。

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