當(dāng)大模型行業(yè)仍在價(jià)格戰(zhàn)與參數(shù)競(jìng)賽之間反復(fù)搖擺時(shí)，智譜用一份上市后首份財(cái)報(bào)，悄然改變了市場(chǎng)對(duì)其認(rèn)知的坐標(biāo)系。

3月31日，智譜交出上市后首份業(yè)績(jī)報(bào)告。財(cái)報(bào)顯示，公司全年收入超7.24億元，同比增長(zhǎng)132%；全年綜合毛利率達(dá)到41%。

過(guò)去，外界更習(xí)慣用技術(shù)公司、模型廠商來(lái)定義智譜，而這份財(cái)報(bào)則給出了一個(gè)更具穿透力的答案：它正在成為一家以MaaS（Model as a Service）為核心、具備定價(jià)權(quán)與規(guī)?；芰Φ幕A(chǔ)設(shè)施公司。

API調(diào)用的爆發(fā)、ARR的跨越式增長(zhǎng)、毛利率的持續(xù)改善，以及在行業(yè)普遍降價(jià)背景下仍能實(shí)現(xiàn)83%漲價(jià)并維持需求增長(zhǎng)，這些信號(hào)共同指向一件事：智譜的商業(yè)模式已經(jīng)越過(guò)驗(yàn)證期，進(jìn)入飛輪加速階段。

與此同時(shí)，其提出的TAC（Token Architect Capability）框架，也在試圖重新定義AI時(shí)代的價(jià)值衡量方式。市場(chǎng)或許需要重新認(rèn)識(shí)這家公司：它不再只是一個(gè)模型提供者，而是一個(gè)正在重構(gòu)估值體系的“智能基座”。

從調(diào)用到現(xiàn)金流：MaaS飛輪如何成為新的增長(zhǎng)極

在智譜的財(cái)報(bào)敘事中，最核心的變量不再是模型參數(shù)或訓(xùn)練成本，而是一個(gè)更具商業(yè)指向的指標(biāo)，MaaS API平臺(tái)的年度經(jīng)常性收入（ARR）。

數(shù)據(jù)顯示，2025年，智譜MaaS API平臺(tái)實(shí)現(xiàn)ARR 17億元（約2.5億美金），同比提升60倍。這一增長(zhǎng)并非單點(diǎn)突破，而是建立在調(diào)用規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大的基礎(chǔ)之上。財(cái)報(bào)顯示，截至2026年3月，智譜的平臺(tái)注冊(cè)用戶突破400萬(wàn)，覆蓋全球超過(guò)218個(gè)國(guó)家和地區(qū)，模型調(diào)用正在從測(cè)試環(huán)境全面進(jìn)入真實(shí)生產(chǎn)環(huán)節(jié)。

Token，成為貫穿這一過(guò)程的核心計(jì)量單位。

與傳統(tǒng)軟件以用戶數(shù)或訂閱費(fèi)為核心不同，MaaS模式的本質(zhì)，是以Token調(diào)用為基礎(chǔ)的按使用付費(fèi)。當(dāng)企業(yè)將客服、編程、內(nèi)容生成乃至復(fù)雜決策流程逐步遷移到模型之上，Token消耗就直接轉(zhuǎn)化為收入來(lái)源。這種使用即付費(fèi)的模式，使得收入與真實(shí)需求高度綁定，也讓增長(zhǎng)更具韌性。

更值得注意的是，調(diào)用量的增長(zhǎng)并未因價(jià)格上調(diào)而受到抑制。在一季度API價(jià)格上漲83%之后，平臺(tái)調(diào)用量反而繼續(xù)提升。在AI領(lǐng)域，價(jià)格敏感度正在讓位于效果敏感度?？蛻舨辉贋榈蛢r(jià)買(mǎi)單，而是為是否能完成任務(wù)付費(fèi)。

這背后，是智譜已構(gòu)建起模型能力與商業(yè)轉(zhuǎn)化之間的正循環(huán)。一方面，更強(qiáng)的模型能力帶來(lái)更高質(zhì)量的輸出結(jié)果，推動(dòng)企業(yè)將更多核心流程遷移到AI系統(tǒng)中；另一方面，更高頻的調(diào)用反過(guò)來(lái)擴(kuò)大數(shù)據(jù)與反饋，進(jìn)一步優(yōu)化模型表現(xiàn)。

MaaS飛輪由此形成：模型能力提升帶來(lái)調(diào)用量增長(zhǎng)，驅(qū)動(dòng)收入擴(kuò)大，支撐資源再投入，幫助模型能力進(jìn)一步提升。

當(dāng)這一飛輪開(kāi)始自我強(qiáng)化時(shí)，增長(zhǎng)不再依賴單一客戶或項(xiàng)目，而轉(zhuǎn)向一個(gè)高度分散、持續(xù)累積的調(diào)用經(jīng)濟(jì)。這也是智譜在財(cái)報(bào)中所呈現(xiàn)的最重要變化：從項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)，轉(zhuǎn)向平臺(tái)驅(qū)動(dòng)。

中國(guó)版Anthropic：標(biāo)準(zhǔn)化與本地化之間的最優(yōu)解

如果將智譜放入全球坐標(biāo)系，其商業(yè)路徑正逐漸接近Anthropic所代表的模式：以最先進(jìn)的模型能力為核心，通過(guò)API提供推理服務(wù)，吸引開(kāi)發(fā)者與企業(yè)構(gòu)建應(yīng)用生態(tài)，并最終形成高黏性的商業(yè)閉環(huán)。

這種模式的關(guān)鍵，在于標(biāo)準(zhǔn)化。API調(diào)用意味著產(chǎn)品被高度抽象為統(tǒng)一接口，客戶無(wú)需關(guān)心底層模型結(jié)構(gòu)，只需關(guān)注結(jié)果。這種抽象能力，使得模型可以像云計(jì)算資源一樣被調(diào)用，從而實(shí)現(xiàn)規(guī)模化擴(kuò)張。

但與Anthropic不同，智譜并未簡(jiǎn)單復(fù)制這一路徑，而是在中國(guó)市場(chǎng)環(huán)境中，發(fā)展出一套雙輪驅(qū)動(dòng)的結(jié)構(gòu)。

一方面，是以云端API為核心的標(biāo)準(zhǔn)化業(yè)務(wù)。隨著收入結(jié)構(gòu)逐步向API傾斜，其高毛利特征開(kāi)始顯現(xiàn)。財(cái)報(bào)顯示，智譜MaaS API平臺(tái)毛利率增長(zhǎng)近5倍至18.9%，模型推理效率與規(guī)模效應(yīng)正在同步釋放。

另一方面，是本地化部署所形成的獨(dú)特護(hù)城河。盡管其收入占比有所下降，但客單價(jià)持續(xù)提升，目前，中國(guó)前10大互聯(lián)網(wǎng)公司中已有9家深度集成GLM。這類(lèi)客戶對(duì)數(shù)據(jù)安全、系統(tǒng)穩(wěn)定性及定制化能力要求極高，而這一能力恰恰是海外廠商難以復(fù)制的。

這種結(jié)構(gòu)，使智譜在標(biāo)準(zhǔn)化效率與本地化深度之間找到平衡。一端是高增長(zhǎng)、高毛利的API業(yè)務(wù)，另一端是高壁壘、高客單價(jià)的定制部署，共同構(gòu)建出更穩(wěn)固的收入體系。

與此同時(shí)，開(kāi)源生態(tài)也成為其重要支撐。2025年，GLM系列不斷登頂全球開(kāi)源榜首，為平臺(tái)吸引了大量開(kāi)發(fā)者。這些開(kāi)發(fā)者既是技術(shù)擴(kuò)散的節(jié)點(diǎn)，也是未來(lái)API調(diào)用的潛在用戶。

標(biāo)準(zhǔn)化帶來(lái)規(guī)模，本地化帶來(lái)壁壘，開(kāi)源帶來(lái)生態(tài)，三者共同構(gòu)成了“中國(guó)版Anthropic”的核心邏輯。

從這一意義上看，智譜的競(jìng)爭(zhēng)并不局限于國(guó)內(nèi)同行，而是進(jìn)入全球基座模型公司的同一賽道。在這個(gè)賽道中，決定勝負(fù)的，不再只是技術(shù)領(lǐng)先性，而是技術(shù)如何被規(guī)?；褂?。

從Token到估值：TAC如何重構(gòu)AI公司的價(jià)值體系

如果說(shuō)MaaS解釋了智譜如何賺錢(qián)，那么TAC（Token Architect Capability）則試圖回答一個(gè)更根本的問(wèn)題：AI公司的價(jià)值，應(yīng)當(dāng)如何被衡量。

在傳統(tǒng)視角下，大模型公司的估值往往依賴于PS（市銷(xiāo)率）或市研率等指標(biāo)。但這些指標(biāo)忽略了一個(gè)關(guān)鍵事實(shí)，AI并非傳統(tǒng)軟件，其價(jià)值不在于銷(xiāo)售規(guī)模，而在于智能被調(diào)用的程度。在大模型時(shí)代，當(dāng)大模型具備長(zhǎng)程任務(wù)執(zhí)行的閉環(huán)能力后，核心競(jìng)爭(zhēng)力將重塑為 TAC（Token Architecture Capability，Token 架構(gòu)力）

智譜則為T(mén)AC提供了一種新的拆解方式：AI的經(jīng)濟(jì)價(jià)值 = 調(diào)用量 × 智能質(zhì)量 × 轉(zhuǎn)化效率。

其中，調(diào)用量對(duì)應(yīng)Token消耗規(guī)模，代表AI參與生產(chǎn)的廣度；智能質(zhì)量決定任務(wù)完成能力，直接影響定價(jià)權(quán)；轉(zhuǎn)化效率則衡量AI輸出能否真正轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)成果。

在這一框架下，Token不再只是技術(shù)指標(biāo)，而成為連接能力與收入的橋梁。

財(cái)報(bào)中的多個(gè)信號(hào)，正對(duì)應(yīng)TAC的三個(gè)維度：API調(diào)用量的持續(xù)增長(zhǎng)，說(shuō)明“量”正在擴(kuò)大；漲價(jià)83%且需求不減，說(shuō)明“質(zhì)”帶來(lái)定價(jià)權(quán)；毛利率持續(xù)提升，則意味著“效率”正在優(yōu)化。

這三者共同作用，使得智譜的商業(yè)模型逐步接近SaaS行業(yè)的成熟形態(tài)。隨著推理效率提升及規(guī)模效應(yīng)顯現(xiàn)，其毛利率有望繼續(xù)向更高水平邁進(jìn)。

更重要的是，TAC將AI公司從技術(shù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)榛A(chǔ)設(shè)施。

當(dāng)企業(yè)將核心業(yè)務(wù)流程嵌入模型調(diào)用體系后，替換成本將顯著上升。這種嵌入式依賴類(lèi)似于操作系統(tǒng)或云服務(wù)，一旦形成，將極難遷移。

這也解釋了為什么資本市場(chǎng)開(kāi)始給予類(lèi)似OpenAI或Anthropic更高的估值溢價(jià)，它們不只是提供工具，而是在構(gòu)建下一代數(shù)字經(jīng)濟(jì)的底層結(jié)構(gòu)。

對(duì)于智譜而言，上市后的估值表現(xiàn)，正建立在這一邏輯之上：MaaS平臺(tái)正在成為開(kāi)發(fā)者與企業(yè)的AI操作系統(tǒng)，而Token消耗則是這一系統(tǒng)運(yùn)行的流量計(jì)。

當(dāng)市場(chǎng)從收入規(guī)模轉(zhuǎn)向調(diào)用規(guī)模與智能滲透率來(lái)評(píng)估公司時(shí)，估值體系也將隨之重構(gòu)。

從MaaS飛輪的加速，到“中國(guó)版Anthropic”路徑的驗(yàn)證，再到TAC對(duì)價(jià)值體系的重塑，智譜正在從一個(gè)模型廠商，轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芙?jīng)濟(jì)中的基礎(chǔ)設(shè)施提供者。當(dāng)AI行業(yè)從能否做出來(lái)進(jìn)入能否規(guī)?；嶅X(qián)的階段，真正的分水嶺也開(kāi)始顯現(xiàn)。對(duì)智譜而言，這或許才剛剛開(kāi)始。

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