财报显示，智谱在2025年整年实现总收入7.24亿元人民币，同比增长131.9%；销售成本，同比增长213.3%至4.27亿元。在这样的收入和成本阐发下，智谱的毛利同比增长68.7%至2.97亿元，公司整年综合毛利率也达到了41%。而对于同样是大模型上市企业的MiniMax而言，智谱的毛利率已经远高于MiniMax，后者毛利率25.4%。
若是从收入组成来拆解，41%的毛利率背后呈分化趋向，其本地化部署业务毛利率由2024 年的66.0%降落至2025年的48.8%，而云端部署业务的毛利率由2024年的3.3%上升至2025 年的18.9%。（虎嗅注：本地化部署业务指大模型本地部署，云端部署业务指盛开平台及API）。从这一点来看，智谱已经充分证了然自身的盈利空间。
受同期31.8亿元研发费影响，智谱经调整净吃亏额达到31.82亿元，吃亏幅度同比增长29.1%。同期吃亏额相当于智谱总收入的4.39倍，更是其毛利的10.7倍。值妥贴心的是，吃亏重要起源于研发开支。据财报显示，2025年智谱研发成本31.84亿元，同比增长44.9%；而2025年本钱支出为7470万元。
但值得一提的是，用于大模型训练的算力成本并不计入研发开支，而是以算力租赁的大局单独计入本钱支出。在智谱的语境中，前者用于大模型训练的算力成本指凭据模型训练时长挪用算力供给商GPU的成本，这部门矫捷支出算进研发成本中；而锁定GPU资源，且持久与某供给商签合同则算入本钱支出。
对比MiniMax，智谱的整体规模更大。这重要是两家公司的业务组成和组织架构等造成的差距。例如，智谱的人员规模是MiniMax的2倍，而这同时也造成了前者投入研发成本更高，吃亏更严沉；而后者则人效更高。
公司 智谱（02513.HK） MiniMax（00100.HK） 总收入 7.24亿元 5.4亿元（7903.8万美元） 毛利率 41.0% 25.4% 经调整净吃亏 31.82亿元 17.30亿元（2.51亿美元） 研发投入 31.80亿元 17.43亿元（2.53亿美元） 人员规模 883人（截至2025年中） 385人（截至2025年9月） 每赚1元收入吃亏 4.4元 3.2元 市值（2026.3.31） 3092亿港元 2915亿港元
据智谱CEO张鹏介绍，一季度智谱的API挪用定价提升83%。但它也刚好踩中了需要发作的功夫点。彼时，龙虾的热度已经持续了一个月。在涨价后半个月，智谱就起头部署龙虾。所以，即便价值增长，智谱GLM模型挪用量依然增长了400%。凭据财报，该打算上线两天后，订阅用户即破10万，上线20天后订阅用户突破40万。
从整体收入结构来看，这份财报里最关键的变量，其实不是总收入自身，而是收入起源。通过拆解收入起源中轻微的变动，可能窥探出智谱新的增长逻辑，以及它的可持续性。
拆开来看，智谱的增长沉心已经起头向云端倾斜，也就是MaaS。这部门业务占比26.3%，而在2024年，云端部署仅占总收入的15.5%。而在本次财报颁布后，智谱也宣称，公司的战术沉点会持续放在MaaS上。
而在这其中，龙虾（OpenClaw）是最直接的变量。随着Agent起头自动执行工作，一次需要往往对应多轮挪用，Token亏损被成倍放大，API挪用量随之上升。
这里有一个值妥贴心的变动：这些互联网公司根基都有自己的大模型，但他们也并非齐全依赖自有模型，而是会凭据分歧业务挪用分歧模型。也就是说，短期内即便占有自研大模型，依然会在特定场景下选择智谱。当然，这并不料味着，这九家互联网大厂会持久选择这一战术。
而这些公司的挪用量根基上占据了智谱MaaS收入的残山剩水。也就是说，一旦智谱失去肆意一家客户，城市对目前的MaaS业务造成沉创进攻。
第三，MaaS的增长还来自于Token“出海”。从前一年，智谱已与多个中东国度和东南亚国度发展合作，向本地输出模型能力，性质上同样是以Token挪用的大局实现收入。
依照其界说，TAC由三部门组成：智能挪用量、智能质量以及经济转化效能。单一来说，就是挪用了几多Token、这些挪用是否有效，以及最终能否转化为收入。
在笔者看来，在“龙虾”事务过后，行衣凤对于Token逐步形成了共识：当大模型具备长程工作执行能力之后，挪用不再是一次性的输入输出，而是被组织成一个持续运行的系统。
那么，也就是说，一项工作背后，往往对应多轮挪用、工具挪用甚至自我校验，Token不再只是被亏损，而是被“编排”，即用户会若何组织挪用大模型。
从前两年，大模型行业的竞争重要萦绕参数规模、模型能力以及价值发展；但随着价值战趋于尾声、模型能力逐步收敛，Agent利用体起头发作，这些指标已经越来越难以诠释公司的增长差距。
以智谱为例，其早期业务中，ToG与私有化部署占比极高，项目造特点显著。直到上市前夕，或许半年前，为了让贸易模式更具持续性与规模设想空间，智谱才起头显著向MaaS转型，将增长沉心转向云端API挪用。
财报显示，智谱的API收入中，相当一部门来自互联网大厂。这些公司固然占有自研模型，但在具体业务中，会选择挪用表部模型能力。这种“多模型挪用”的模式，的确为MaaS提供了不变需要。但问题在于，这并不等同于真正意思上的规�；龀�。
一方面，头部客户贡献了重要挪用量；另一方面，长尾市场尚未被真正打开�；痪浠八�，MaaS的平台状态已经出现，但没有成立起平台规模。
财报显示，2025年智谱整年吃亏47.18亿元，同比增长59.5%；其中研发开支达31.8亿元，同比增长44.9%；本钱开支7470万元，同比降落约83.8%。前者是手印型训练成本和员工成本，后者来自算力租赁等成本，而2025年智谱调整了算力采购方式，将已经较为固定的算力租赁，变为算力租赁和服务采购相结合的模式，因而本钱开支大幅降落。
公司若想带头MaaS增长，就必须依赖模型能力；而模型能力的提升，要依赖持续加大研发投入。但问题是研发与算力成本，并不会随着挪用规模的扩大而天然降落。
这也让大模型公司都陷入一种结构性困境：为了获得更多挪用，必要持续提升模型能力；而为了提升模型能力，又必须不休加大投入。
在3月31日晚智谱年度业绩颁布电话会中，智谱CEO张鹏在汇报业绩前还专门提到了美国AI独角兽公司Anthropic，该公司ARR从2024年底10亿美金，到2025年底90亿美金。
其中，月之暗面把眼光对准OpenAI，走“模型能力+产品+订阅”的路线；而智谱、MiniMax，试图靠近Anthropic模式，即强调基座模型能力，通过API输出推理算力，构建开发者生态。
目前，这条蹊径在美国已经被初步验证。无论是OpenAI，还是Anthropic，都能够证明模型能力足够强时，开发者生态能够形成正反馈。但问题在于，这条蹊径在中国，很难被复造。
在美国市场，企业客户与开发者更愿意为能力付费，模型能力能够转化为溢价；但在中国，价值从一路头就被迅快压低。两年的价值战之后，Token才逐步演变为“基础资源”。
美国的大模型生态，更依赖开发者长尾需要；而在中国，挪用更多集中在头部客户，好比互联网大厂与政企客户。这种结构下，MaaS更靠近于集中采购”，而不是靠开发者生态驱动。
同理，这也意味着，在当下阶段，无论是智谱，还是其他大模型公司，都必要期待利用场景被持续验证后，才有可能出现规模效应。
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