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来源：中国企业家杂志（iceo-com-cn）、创头条New、书享界（readsharecn）
A2026年1月8日，中国AI界迎来里程碑时刻——被誉为“全球大模型第一股”的智谱（HK02513）正式在港交所上市。首日开盘价报120港元，较发行价上涨约3.27%，市值突破528亿港元。智谱是一家什么样的公司，正在做什么样的事情，我们可以从上市当天发布的全员信与董事长的专访中看出来：
1月8日，作为“全球大模型第一股”，智谱在港交所正式上市。在这个里程碑时刻，清华大学计算机系教授、智谱创立发起人兼首席科学家唐杰发布了一封全员信，；同事，智谱联合创始人、董事长刘德兵同时接受了媒体专访，分享了他对公司发展和AI趋势的深刻见解。以下是他的核心观点摘录：
- “智谱决定上市是一个自然而然的事。从智谱成立第一天起，我们就大致规划好了基本的发展步骤。3年前，我们就做了一系列的准备，但最核心的还在于我们的愿景——让机器像人一样思考，用可信赖的AI让人类更美好，瞄准AGI。”
- “大家都说AI是下一个技术革命和产业革命，如果基模能力上不去，产业革命也做不下去。所以，我们在这上面的投入非常坚决。”
- “当前大模型企业都是亏损的状态，市场投资人也很认可巨额的研发投入。因为基座模型的投入确实需要这么多钱，如果基座模型能够提升，它带来的商业增加值也非常值得。甚至如果你在基模上的投入不够了，反而会让大家有疑虑。”
- “遗憾确实有，主要集中在技术前瞻性与资源分配的博弈上。我们其实很早就意识到了“芯算一体”的趋势，公司内部科学家也提出过非常超前的构想，并为此做了大量储备。但遗憾的是，当时由于资源限制，我们没能把这些想法推到一个突破性的高度。”
- “我们现在研发投入基本保持在稳定、稍微增加的状态，但我们也在布局一个新的技术路线。一旦技术出现新的技术范式，研发投入就不一定是一个预期稳定增长的状态。另外在商业收入上，我们认为收入的增长会明显高于研发投入的增长。”
- “根据我们的统计，从2025年9月30日到11月，智谱Token消耗量在快速地增加，我们已经拥有超过12000名机构用户、280万开发者用户，日均Token消耗量达到了4.2万亿。”
- “另外一个核心指标就是to B落地上，我们很在意复购率，希望跟企业长期深入地合作下去，对他们所在的产业产生变革式的影响，帮助大家做成功的大模型应用。”
- “当基模成为社会的底座基础设施，它会赋能千行百业，上层的AI应用一定是赚钱的，会薄利多销。”
- “我们的目标是将API等云服务收入占比提升到50%左右。”
- “核心是提升智力的水平，让智力的上限尽可能往上走，达到AGI。”
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坚决押注AGI
《中国企业家》：外界称智谱是“全球大模型第一股”，你如何看待它的意义？
刘德兵：智谱决定上市是一个自然而然的事。从智谱成立第一天起，我们就大致规划好了基本的发展步骤。3年前，我们就做了一系列的准备，但最核心的还在于我们的愿景——让机器像人一样思考，用可信赖的AI让人类更美好，瞄准AGI。
智谱英文名“Z.ai”的Z，是字母表中的最后一个，代表终极境地，我们也希望在AGI的探索历程上，能走到智能的终极境地。通过资本市场的放大效应，让智谱保持技术定力的同时，也能拥有在AGI市场上长线博弈的终极能力。
所以，能作为“全球大模型第一股”成功登陆港股，也意味着中国AI大模型产业正式步入“技术+资本”双轮驱动的新发展阶段。
《中国企业家》：你们2025年12月中旬做了开源周，更新了GLM-4.7模型。上市后，你们还会投入很多资源，去突破大模型基座能力吗？
刘德兵：大模型基座能力的投入非常关键。首先，我们觉得大模型能力没有见顶，要做持续投入，并且还会有相当大的收益。大模型的基座也决定了我们整个商业化的规模或天花板。
大家都说AI是下一个技术革命和产业革命，如果基模能力上不去，产业革命也做不下去。所以，我们在这上面的投入非常坚决。
《中国企业家》：2024年，智谱研发开支为21.95亿元，2025年上半年，研发投入继续攀升至15.95亿元，当期分别亏损29.58亿元和23.58亿元，你对此怎么看？
刘德兵：当前大模型企业都是亏损的状态，市场投资人也很认可巨额的研发投入。因为基座模型的投入确实需要这么多钱，如果基座模型能够提升，它带来的商业增加值也非常值得。甚至如果你在基模上的投入不够了，反而会让大家有疑虑。
投入带来的收益是快速增长的，大模型商业收入的年复合增长率明显高于其他行业，而且是快速地往上增加，甚至节奏会越来越快。这是市场投资人认可的，而不是只盯着当前我们的投入亏损绝对值有多大。
《中国企业家》：研发投入大部分钱都烧了算力。根据招股书，公司在2024年以及2025年上半年购买算力投入为15.528亿元、11.451亿元，占研发投入分别为70.7%、71.8%，你们为什么不及早储备GPU卡？
刘德兵：遗憾确实有，主要集中在技术前瞻性与资源分配的博弈上。我们其实很早就意识到了“芯算一体”的趋势，公司内部科学家也提出过非常超前的构想，并为此做了大量储备。
但遗憾的是，当时由于资源限制，我们没能把这些想法推到一个突破性的高度。大模型研发本质上是实验科学，需要大规模的算力支撑。
回头看，如果当时我们的算力资源能更充足一些，或者在某些关键路线上投入得更果断，或许“芯算一体”的成果会更早爆发。遗憾虽有，但这些前期的探索和科学家的超前想法，已经为我们留下了宝贵的“认知红利”，我们会继续把当初没走通的路、没能饱和投入的方向，重新做扎实、做透彻。
《中国企业家》：管理层预期什么时候会看到亏损的鸿沟会逐渐地缩小，甚至看到盈利的曙光？
刘德兵：我们本身有一个预期。我们现在研发投入基本保持在稳定、稍微增加的状态，但我们也在布局一个新的技术路线。一旦技术出现新的技术范式，研发投入就不一定是一个预期稳定增长的状态。另外在商业收入上，我们认为收入的增长会明显高于研发投入的增长。
《中国企业家》：你们看到哪些指标会支撑你们未来收入持续增加，甚至比以前更快？
刘德兵：首先从MaaS服务上，我们很看重Token消耗量，它真正体现了用户真正在用大模型，而且用的量越来越大。根据我们的统计，从2025年9月30日到11月，智谱Token消耗量在快速地增加，我们已经拥有超过12000名机构用户、280万开发者用户，日均Token消耗量达到了4.2万亿。
另外一个核心指标就是to B落地上，我们很在意复购率，希望跟企业长期深入地合作下去，对他们所在的产业产生变革式的影响，帮助大家做成功的大模型应用。
《中国企业家》：Token消耗多，但现在价格也比较低，百万Token输入价格到了几毛钱了。
刘德兵：Token价格变低是因为成本逐渐下降，比如算力成本。随着国产化适配的效果越来越好，芯片本身的发展也会越来越快。当前阶段，国内一些模型开源甚至免费调用，我觉得是一个阶段性的现象，当基模成为社会的底座基础设施，它会赋能千行百业，上层的AI应用一定是赚钱的，会薄利多销。
《中国企业家》：我注意到，智谱来自本地部署的收入从2022年的95%降至59.7%，到了2025年上半年，该比例又上升至84.8%，云端调用的比例不到16%，这是不是意味着C端策略的调整？
刘德兵：从收入结构的阶段性变化来看，它更像不同发展阶段的节奏切换。首先，我们在云端应用和to B部署上都在快速地往前迭代，发展非常快，只是在金额上体现出这个结果，用户使用量都是快速增加的。
一方面，本地部署的收入占比在2025年上半年确实显著回升，它更多地反映to B客户在这个周期内集中落地。这些客户会有比较好的毛利率，这也构成了公司现金流和收入规模的一个基本盘。在模型能力持续迭代、算力投入强度较高的阶段，稳住这部分的高毛利和可预期的收入，有助于支撑整体的研发投入和业务扩张。
另一方面，云端MaaS收入占比的阶段性收缩，并不是等同于增长的放缓。从绝对的规模来看，云端的API和订阅业务是高速增长的。2025年，API收入增长了数十倍，平台企业和开发的用户规模达到了290万，其中有15%的用户是直接的付费用户。
只是因为本地化部署的单笔合同额和确认节奏上更为集中，所以短期从财务指标上看，to B的占比会更高一些。我们的目标是将API等云服务收入占比提升到50%左右。
目前，API调用是一个指数级增长的趋势，它可以向互联网、金融、医疗等行业以及开发者用户赋能。目前我们客户群体中，互联网客户占比五成。中国前10大互联网公司，9家都在调用智谱的大模型，实现海量终端的普及，带动规模化的使用。
《中国企业家》：在本地部署的业务上，你们关注哪些核心指标？怎么避免重度的定制化？
刘德兵：第一，模型的能力。包括推理的效果、稳定性、延迟并发能力，以及在真实业务场景中的可用性。第二，复用与扩展。比如，同一个模型在不同行业、不同客户的泛化性，部署模型的周期是否会缩短？第三，单位的经济性指标，即单位部署所需要的研发与交付成本、后续的运维成本，以及由此带来的持续性收入和毛利。
跟传统SaaS和MaaS、PaaS相比，大模型本地部署的本质差异在于我们的交互对象从软件系统转变成了通用的智能能力。SaaS更多是流程固化后的功能交互，PaaS是开发工具或基础设施。智谱在本地部署中交付的是已经训练完成、具备通用能力的基座模型，企业更多是在其上进行调用、编排或适配，而不是要求厂家深度参与业务逻辑重构。
这种模式决定了本地部署不会天然地走向重定制，而是可以通过统一的模型、标准化接口和工具链，实现较高程度的标准化。从财务指标上看，不管是云端的MaaS，还是本地化的部署模型，我们的收入本质上都来自于大模型本身，整体的毛利率维持在较高的水平，2025年上半年的整体毛利率达到50%以上。
我们的商业化围绕基座模型这个高附加值资产变现，整个模型的能力持续增强，标准化程度进一步提升，我们就可以实现API收入或私有化模型部署的收入打平。
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错失豆包手机？不能和大公司硬碰硬
《中国企业家》：字节跳动豆包手机助手上线的时候，你们内部有什么讨论吗？2024年，你们就做了类似的动作，上线了AutoGLM，2025年8月又升级为手机助手。
刘德兵：豆包手机助手的展现形式、内核算法模型与AutoGLM有类似的地方。字节跳动在工程化和产品化上投入了很多，推动了手机Agent的落地。我们2025年8月推出了AutoGLM，评测效果与它相差不大，甚至可能更好一点。他们最新的Seed1.8在手机评测基准Androidworld上为70.7分，智谱的AutoGLM2.0在8月已经到75.8分。
豆包选择与手机厂商深度结合，我们选择了开源的方式。我们在上个月开源了我们研究了3年多的Agent成果，把我们的研究经验变成大家的起跑线。
《中国企业家》：据我们了解，你们找过手机厂商合作，也讨论过深入合作。
刘德兵：我们跟手机、PC、汽车等各领域都做了一些合作。目前，我们的合作客户覆盖了像荣耀、小鹏、英特尔、联想、华硕、三星等一系列厂商。比较早的时候（2025年2月），三星Galaxy S25手机就搭载了我们的相关模型，这应该是国内最早的大模型上手机的案例。现在，我们GLM系列模型赋能了全球超过8000万台的终端用户设备，也是中国赋能终端设备最多的独立大模型厂商。
《中国企业家》：你们会觉得对这件事情不够重视吗？如果当时投入足够多的精力，没准豆包手机助手就诞生在智谱了。
刘德兵：我们后边做总结，觉得还好，这是公司本身的发展节奏决定的。智谱毕竟还是一个创业公司，我们的核心是在于做基模，探索智能上限。就公司的整体发展战略而言，我们不会孤注一掷地赌某一个事，全力地、投入去做AGI是公司更重要的选择。
《中国企业家》：2025年下半年以来，大公司动作很多，字节、腾讯和阿里逐渐凶猛，你们作为创业公司，怎么去面对这种白热化的竞争？
刘德兵：这个问题非常关键，以OpenAI与谷歌的竞争为例，并不是资源决定一切。即便是资金、渠道和生态都极其强大的大公司，如果在关键技术路径、非产品节奏上出现了判断偏差，同样会面临不小的压力，发展也会受阻。
这一点在中国同样成立，2025年，国内的互联网大厂全面加速大模型的投入，但本质上仍然是在各自体系内去推动。他们与创业型的基座模型公司形成了结构性的竞争，不是简单的体量对抗。
从智谱的视角看，创业公司不是用全面能力和大厂硬碰硬，而是在最核心的技术单元上展开竞争。即便是在大厂的内部，真正决定模型能力上限的，也是一个高度聚集的小团队，而不是说整个公司都来做这个事。大厂需要兼顾既有的业务、产品线，还有组织的协同，这些会拖慢大厂的节奏。
创业公司基本上把全部的资源压在了核心产品上，在一个点上跟他们进行竞争。我们高度聚集，使得在一些关键的方向上，双方的实际差距并没有外界想象的那么大。我们的核心护城河在原创的技术架构、开放的生态发展路径以及对AGI第一性原理的坚守。
巨头入场MaaS，确实带来了一些资源的倾斜。但它更像是在为产业做基础设施的投入，智谱的核心使命是探索和推高智能的上限，进而改变和扩展整个AI产业的边界。我们与大厂的大基建是相辅相成的关系。
《中国企业家》：AGI的第一性原理是什么？
刘德兵：核心是提升智力的水平，让智力的上限尽可能往上走，达到AGI。
《中国企业家》：上市会有业绩压力，这跟探索AGI这件事冲突吗？
刘德兵：我们在很早的时候就在做相关规划。从我们现在与资本的沟通来看，首先资本很看好AGI的未来，而不是单纯看当前的财务指标。在这一点上，我们是一致的。
AI每一点上限的提高，带来的商业变现、收入的增长都是指数级的。在国内的创业公司里，我们对AI基座和商业化的投入都是最坚决的。这两块对我们来说，也是并重的。
《中国企业家》：最近，Meta宣布收购Manus，人才正回流到大公司，你们要怎么留住人才？
刘德兵：从历史的发展来看，这种情况一直都存在。当大公司认识到一个事很重要，它就会投入很大的资源，然后去快速布局。但它是不是能长效坚持下去，把这个事一直做下去？它内部会不会有其他的问题？这其实是一个有待时间考验的事。
创业公司有一个最大的好处是，我们比较纯粹。我们现在的团队很团结，大家坚决想要把这个事做成。所以，在一些资源倾斜上，我们也有足够的保障。
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AGI竞赛要学会花钱、赚钱
《中国企业家》：智谱没有参与2024年的AI产品投流烧钱大战，你们当时为什么不投流？
刘德兵：AI时代跟互联网时代还是不一样，最大的核心在于基座模型本身能力上来的时候，它不需要太多的烧钱，就有可能产生很好的传播。因为互联网已经非常发达，如果技术水平足够好，其实不用通过花钱去获得用户，可以更多靠模型本身的能力赢得用户。所以，我们在这上面投入非常谨慎，我们更愿意把钱直接花在模型本身的迭代上，这应该是更高效率的实践。
《中国企业家》：像Kimi、豆包或者像MiniMax他们大范围去烧钱买量的时候，你们内部会不会着急？
刘德兵：我们自己也讨论过，但最后大家说，不同的公司可能有不同的特质、擅长的方式和做事的方式，最后导致大家的选择不太一样。
《中国企业家》：未来你们几家基模创业公司会不会分化，比如沿着to B、to C各自有重心地发展？
刘德兵：分化是一个必然的趋势，而且越来越明显了。2023年刚开始的时候，大家一拥而上，也不清楚自己擅长做什么，觉得啥东西都得做一下。做的过程中，大家就会发现，各自有不同的资源优势，会各自回归到自己擅长的道路上，这对整个产业的发展是比较有利的。
现在，基模是整个行业最核心的一部分，这部分已经逐渐收缩。智谱毫无疑问会投入到基模的研发，我们会做坚决的投入。同时在应用侧，大家之前都知道整个AI产业的发展——数据、算力、模型、应用是四个大的要素。相互之间做配合协调的时候，发展就会越来越快。
所以，后边有很多AI企业转到应用方面，是会有机会的。智谱是模型侧和应用侧并重，尤其是怎样提高模型智能上限，是我们非常关注的一个方向。同时，我们也会在应用上做行业的标杆，做API调用的方式，尽可能地规模化。
《中国企业家》：在招股书中，你们提到智谱的定位是独立通用大模型，为什么一定要强调这个定位？
刘德兵：我们希望看清自己到底处于什么样的水平。在比较早的时候，大家很容易直接拿大厂的收入跟我们对比，你就没法比。独立通用大模型厂商更多是聚焦在AI来分析智谱所处的水平，这样更能看清自己，对后续的发展规划也会有更好的认知。
《中国企业家》：2025年上半年，智谱从海外获得了一些收入。2026年，你们计划投入哪些资源去做海外市场？
刘德兵：海外是我们非常重要的战略，我们已经跟很多国家，尤其是“一带一路”、东南亚的一些国家进行了交流，海外需求非常旺盛，我们也取得了实质性的进展。
大家可能注意到，我们在海外被称为中国的OpenAI，在打造全球叙事下对抗“星际之门”的国产基座模型底座。智谱主导发起了自主大模型国际共建联盟，涉及东盟10国以及“一带一路”沿线的10多个国家，帮助构建可控的国家级AI基础设施。
△智谱发起的自主大模型国际共建联盟
目前，我们的海外主权模型已经落地了多个国家，我们面向全球开发者的模型业务年度收入超过了1亿元人民币，有超过15万的付费开发者用户。我们会非常坚决地投入，与合作伙伴一起帮助友好国家建立自己的AI能力。这个输出不只是模型出海，也会包括数据、芯片算力等一体化解决方案出海。
《中国企业家》：当我们在谈论“AI泡沫”时，本质是在讨论什么？是估值过高、技术停滞，还是大规模投入无法兑现为商业价值？
刘德兵：现在有很多人在说这个事，当前人工智能带来了一股热潮，包括对新技术的探索、投资和应用，可能有一些人把它视为泡沫，并担忧其破裂。我们觉得人工智能并不像泡沫那么易碎，AI已经在各行业中真实地应用起来。所以，它是有一个底的。至于到底投入多少钱算是泡沫，投入多少算是扎实的，我觉得很难有一个确定的值。
尤其在技术创新阶段，饱和式地多投入一点，从中间产生一些突破点，在我们看来，其实是非常值得的。就像资本投资创业公司一样，你可能10个里成功1个，那9个可能都算是泡沫。但对于整体来讲，它是值得的。
如果我们把AI的发展当成一场技术革命，视角和想象空间就都变了。它不是简单地谈泡沫，因为大模型的革命性不只在于改造一个旧世界，它更像开辟一个前所未有的新世界。这个时候，我们会觉得投入非常值得。
2026年，应该是AGI发展的关键一年，我们已经可以看到AGI的曙光。
清华大学计算机系教授、智谱创立发起人兼首席科学家唐杰发布全员信：
用“咖啡”的精神做AGI
在香港科技大学做短期访问时，和杨强教授在实验室一楼的咖啡厅偶然碰到。我说这几天咖啡喝的太多，感觉有点上瘾，需要戒一戒了。
杨老师说：“为什么要戒呢？上瘾也不一定是坏事呀，如果我们做研究能像喝咖啡一样上瘾，又何愁研究做不好呢？”。
是啊，“上瘾”便是人生的精彩所在，无论是研究，还是其它事，只要专注、努力，就一定能做好。
“让机器像人一样思考”是智谱自始至终的愿景和理想，也是智谱人持之以恒奋斗的唯一目标。
2018年底，在人脑认知的双系统理论的启发下，我们设计了一个拥有快思考+慢思考的机器“认知”系统。2019年我们正式成立智谱，开始尝试探索AGI，实现“让机器像人一样思考”的宏伟愿景。
这里的最大挑战可能是直到今天也没有人包括我们自己能够给出一个准确的AGI定义以及如何实现AGI的技术路径，也许这正是探索AGI的魅力所在。
我们处在历史上一个从未有过的非凡时刻，一个技术再一次颠覆式地改变世界的时刻。大模型不仅是通用人工智能的关键底座，更有望成为驱动生产力变革的核心引擎。
回顾一路走来的历程，我们能走到今天的一个重要原因是，我们始终坚持做让用户真正用得上的AI技术。只有真正有人用的理论、技术或产品才能最终成为AGI之路上的重要成就。当然，不是所有的创新都能成功，我们也有很多有风险的项目都以败告终，但这也往往教会了我们从失败中汲取力量，这让智谱变得更强大，对AGI的理解也更深刻。更重要的是，这让我们注重实用的同时，不再只盯着短期收益：帮助用户、帮助国家、帮助全球科技进步成为智谱的长期目标。
2020年，我们推出了自己的大模型算法架构GLM，并开始尝试训练100亿参数的基座模型，模型很成功，得到包括美团在内的很多企业试用，这是一个很大胆的尝试，因为当年还是BERT模型横行的小模型时代。但当时的成功距离我们梦想中的AGI还遥不可及。部分原因是模型的知识量还不够大，而另一部分原因则是模型还不会像人一样推理思考。
2021到2022年，大模型发展并不顺利，大多数人并不接受“让机器像人一样思考”这种类似登月一样的疯狂计划，也不认为这可能是个非常大的技术变革机会，或者害怕失败。我们还是决定赌一把，用更多数据训练一个1300亿参数的大模型。
这个决策很难，因为还不能影响公司总体发展节奏。为此我们成立了两个专门的小型创新团队，一个负责模型训练，这就是后来公司的GLM三剑客；另一个则独立负责MaaS平台建设，当时这两个小团队可能互相都不知道对方的存在。2022年中，GLM-130B训出来了，其中很多精细的设计引起了全球关注；同时MaaS平台上线，也就是现在的bigmodel.cn，有了第一批真正的API用户。随后，我们正式在公司成立了AI院，专注下一代大模型研发；成立MaaS平台部，负责对外提供大模型API服务。有时候，我们需要找到有足够大胆梦想的人（甚至专门投入更多精力去找这样的人），一个大胆宏伟的目标也许决定了一半的成功。
2023年，我和国内一个顶尖的创业前辈（其实他比我小不少）聊AI可能对未来的改变，我们一致认为AI会颠覆搜索、颠覆浏览器，会给每个人带来一个全新的AI助手；甚至有了这个AI助手后，我们也不再需要应用商店，反之我们可能需要为AI打造一个“API商店”，可能这个API商店的底层逻辑就是颠覆现有的操作系统；随后，也许更重大的颠覆是计算机本身，因为届时我们可能不是需要一个给人用的计算机了，而是适合AI的计算机。
这个变革发生的意义将是无穷的，因为它将彻底重塑计算机底层逻辑，挑战计算机界用了80年的奠基石——冯诺伊曼体系。聊到这里的时候，我们不约而同觉得我们对AI的投入还太少了，还不够All-in。
现实也是残酷的，All-in不仅需要坚定的信念，也需要极其强大的资金、团队支持，更需要精准的预判。2023到2024年是全球大模型的爆发年，大厂纷纷“All-in”大模型，国内也掀起创业高潮，百模大战、各种AI助手层出不穷。
我们那时候可能也有失误，有技术的也有商业的。现在复盘，可能原因是我们自己在追逐AGI的路上有迷失的时候，会被眼前的短期收益、短期热闹所迷惑。AGI是个技术变革，技术是平权的，是公开透明的，是要让所有人都能用的上并从中获益。
随后DeepSeek的出现警醒了我们，文锋2023年创业的时候和我聊过，当时我并没有意识到他对AGI如此执着，感谢他带给我很多不一样的思考。选择对AGI技术的执着追求，不断探索AGI的上界，同时精准的未来预判成为下一步智谱需要不断改进和升华的地方。这两年让我们经历很多，更重要的是“强化学习”了我们对AGI、对公司治理和商业竞争的认知。
过去一年，我们其实做了一次比较系统的”强化”。我们喊出了“定力”与“成就”的口号，要求大家保持定力，不骄不躁，不妄自菲薄，成就智谱每个人手上的事，成就自己。
年初的时候，一切都那么难，模型效果达不到预期，全国上下价格战，杀出重围需要找到一个精准的突破口。
我们坚守了阵地，终于找到Coding作为突破口。
如果说4月份GLM-4.1的发布像是象征性的试探，那7月底的GLM-4.5的发布几乎更是一场决战，所有技术、平台、业务团队捏一把汗，日日夜夜加班，我们终于迎来一场久逢的胜利，接着GLM-4.6和GLM-4.7让我们模型能力方面和那些国际顶尖模型并驾齐驱。我们的GLM-4.7 在包括AA、竞技场等多项评测中获得开源模型、国产模型的SOTA，来自用户侧的模型Coding和Agent真实体感也非常好，全球184个国家的15万开发者朋友使用GLM Coding Plan，GLM-4.7发布后MaaS平台ARR年化收入超过5亿（其中海外收入超过2亿），从2000万到5亿（25倍）仅用了10个月。
总体来说，在模型侧我们如期完成了年初定下的4月发一个“稳住阵脚”的模型、年中发一个“上牌桌”的模型（即成为 one of the best）、年底发一个Top 1的模型的整体战略。这为我们后续继续冲刺AGI技术高地打下重要根基。
我们的「主权AI」也迎来全新进展：马来西亚国家级MaaS平台基于Z.ai开源模型构建，GLM成为马来的国民级模型。主权AI出海是我参加了总书记座谈会后被总书记的“中国AI要走出国门”感召，但说实话我也不知道应该怎么做，我们的国际团队敢拼敢打敢成事，完成中国大模型出海从无到有的一个里程碑。业务方面，我们敢于竞争，再次完成了年度超一倍的营收增长目标。
在种种困难和机遇并存的情况下，今天，我们以一种几乎不可能的姿势成为了全球大模型第一股，这表明了市场对我们技术与商业价值的认可。“Make impossible possible”—— 还记得我们曾经说过的吗？
这一年来，蜕变最大的可能是不是智谱，而是一群一线的年轻人，他们把很多看起来不可能的事，真的做成了。
2026年，公司的目标是成为国际领跑的大模型企业。过去一年大家讨论大模型，很多在聊应用、聊生态。
真正决定下一阶段格局的，还是更底层的两件事——模型架构与学习范式。同时，应用侧可能会出现一个清晰的方向：AI替代不同工种/任务的爆发年。
基于这一判断，我们在 2026 年将聚焦于：
GLM-5。很快GLM-5将跟大家见面，通过进一步的Scaling和很多全新技术改进，相信GLM-5会带给大家很多新奇体验，让AI帮大家完成更多真实任务。
全新的模型架构设计。已经广泛使用近10年的Transformer架构已经显露出一些不足，包括超长上下文的计算开销、记忆机制、更新机制等。这些都需要探索全新的模型架构，发现新的Scaling范式，通过芯片-算法协同设计等技术提高计算效率。
具有更强泛化能力的RL。当前主流的RLVR范式虽然在数学和代码领域取得了成功，但其依赖人工构造可验证环境的局限性也日益凸显。今年需要探索更通用的RL范式，支持AI不仅能在人类指令下完成特定任务，更要能理解并执行跨越数小时甚至数天的长时程任务。
最具挑战性的探索，是开启通往持续学习与自主进化的道路。当前所有主流的AI模型，其智能在部署后基本上是静态的。它们通过一次性的、耗资巨大的训练过程获得知识，然后在应用中逐渐过时。这与人脑能够从与世界的持续交互中不断学习、进化的方式截然不同。我们需要对下一代学习范式——在线学习（Online Learning）或持续学习（Continual Learning）进行前瞻性布局。
我们不是一家传统公司，我们也不打算成为其中之一。我们希望成为一家一切皆有可能发生的AI原生公司：打造不断提升智能上界的下一代模型，研发AI为核心的产品服务用户。我们要让AI成为每个人最得力的助手，帮助我们完成任务。我们认为还需要利用AI参与治理公司降本增效、做到更公平。
随着时间的推移，一个公司往往会习惯于做同样的事情，做渐进式的改进，这会限制我们的创新力。但在AI时代，一切都是变革式的，我们需要有点“不舒服”才能保持创新力，才能提出革命性的想法推动下一个大的增长领域。
因此，我们在智谱内部设立了一个全新部门X-Lab，这个部门将致力于用开放的方式把更多年轻人聚集，做前沿性探索，包括全新的模型架构、新的认知范式、还将孵化新项目，不局限于软件或是硬件。同时，我们也会扩大对外投资，不仅仅是战略联合已有的被投企业，也要开辟新的版图，让整个行业贯通起来，让整个生态一起繁荣。在X-Lab，每个人的使命就是做完全颠覆式的创新，最终回归到AGI的主线。
今天是智谱生命中激动人心的一天，是智谱历史上一个重要的里程碑，更是智谱一个全新时代的开启。我很喜欢Z.ai这个品牌，Z是字母表中的最后一个，代表终极境地，我们希望在AGI的探索历程上能走到智能的终极境地，这是我们努力的目标。我们非常兴奋：
-有一个雄心勃勃、改变世界的事业
-着眼长远利益、放眼未来
-更加专注，探索 AGI 的本质
-用 AI 赋能伟大的企业家和公司的蓬勃发展
-用更精准的预判抓住企业发展机遇
-最终，希望我们能够为人类社会带来不一样的AI，切实推动人类福祉的进步。
这是一个无与伦比的开心时刻，这种开心不是一时的多巴胺，而是探索AGI之路上积累起来的内啡肽，让我们更加专注，脚踏实地，持续前行！
唐杰
2026.1.8
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