技术基因打造SOTA模型，商业化飞轮加速

公司研究·海外公司深度报告 互联网·互联网Ⅱ 投资评级：优于大市（维持） 证券分析师：张伦可0755-81982651zhanglunke@guosen.com.cnS0980521120004 证券分析师：熊莉021-61761067xiongli1@guosen.com.cnS0980519030002 证券分析师：张昊晨zhanghaochen1@guosen.com.cnS0980525010001 联系人：侯睿hourui3@guosen.com.cn 核心结论 Ø研发基因是智谱最大优势，拥有行业领先的人才密度。智谱的技术根基来自清华KEG实验室与AMiner平台，核心管理与科研团队背景突出，主要成员来自清华大学等顶尖高校和科研机构，联合创始人唐杰是国际电气和电子工程师学会会士、国际计算机学会会士、国际人工智能促进协会会士、清华大学计算机系微众银行讲席教授、人工智能研究院基础模型研究中心主任，在学术领域拥有较强影响力。同时研发人员数量和投入规模都高于同行，公司研发人员达657人，占员工总数的74%，25年研发费用超过30亿元人民币，领先同业。 Ø编程能力领先，构建数据飞轮。智谱GLM系列大模型正沿着“代码能力增强—Agent化—长时任务—自主操作系统”这条路径演进，从GLM5开始确立了在编程领域的领先地位，且非常聚焦于模型Coding能力的提升。从数据、模型架构等维度都能体现出公司的人才优势，在形成领先后，随着越来越多优秀的程序员用户数据沉淀，公司在编程领域逐渐形成良好的数据飞轮效应，领先优势有望持续保持。 ØMaaS收入加速增长，Token持续涨价。公司25年以前商业模式主要依靠私有化部署，云端部署的占比较低且毛利率不稳定，26年开始Coding和Agent场景的需求爆发，MaaS将逐渐成为主要收入来源，由于公司在模型和产品层面非常聚焦，主要通过API调用的模式实现自身商业模式闭环，今年以来随着模型单位Token产生的价值量提升，模型的价格也持续上涨，我们预计云端部署的毛利率也将持续改善。 Ø投资建议：我们持续看好公司的技术基因和模型能力领先，在大模型快速发展阶段主要关注收入增长趋势，考虑到国内外Agent场景爆发带来的需求加速，海外模型公司收入持续上调，我们预计公司2026-2028年营业收入分别为31/86/204亿元，预计净利润为-52/-55/-41亿元，维持“优于大市”评级。 目录 公司概况：高人才密度、强科研基因01 模型能力：编程能力领先，构建数据飞轮02 商业模式：MaaS收入加速增长，Token持续涨价03 投资建议&风险提示04 发展历程：从清华实验室到全球首个LLM上市公司 •智谱的技术根基来自清华KEG实验室与AMiner平台。2019年公司成立后，2021年发表GLM论文奠定学术影响力，2022年ChatGLM-6B开源引爆开发者社区，2023年bigmodel.cn平台上线推动商业化加速，2024年GLM-4系列发布并落地三星、Shopee合作，2025年GLM-4.5在AIME等基准测试中跻身全球前列，2026年1月完成港股上市。 股权结构 •控股股东及一致行动人构成的创始人团队合计持股约30.22%，形成稳定的第一大股东集团。2023年，公司北京链湃、刘德兵、唐杰、李涓子、许斌、张鹏、慧惠、智登等八方主体签署一致行动人协议，明确约定：在重大事项上共同行使股东权利；如出现分歧，最终决定权归刘德兵所有。刘德兵是北京链湃的执行事务合伙人，而且是主要控制人；同时作为慧惠及智登唯一GP，对这两个平台代表的15.15%公司股份享有100%投票控制权。 •约16%的股份通过员工持股平台进行预留或分配，覆盖超过400名员工。慧惠及智登为智谱员工持股平台，分别持有8.97%、6.18%股份。慧惠拥有426名有限合伙人，智登拥有25名有限合伙人，均为智谱现有员工及顾问。在AI行业人才竞争高度激烈的背景下，该机制以真实股权激励替代单纯期权承诺，有效增强了核心研发团队的长期绑定与组织稳定性。 资料来源：智谱招股书，国信证券经济研究所整理 组织架构：高人才密度、强科研基因 资料来源：智谱招股书，国信证券经济研究所整理 资料来源：智谱招股书，国信证券经济研究所整理 资料来源：智谱招股书，国信证券经济研究所整理 资料来源：智谱招股书，国信证券经济研究所整理 研发投入：投入规模快速增长，强度高于同行 •智谱的研发体系呈现出“高人才密度、强科研基因”的特征，研发人员数量和投入规模都高于同行。公司研发人员达657人，占员工总数的74%，研发团队在人员结构上高度集中，体现出公司对技术创新的核心依赖，研发人员数量和研发费用投入都高于Minimax。与此同时，智谱核心管理与科研团队背景突出，主要成员来自清华大学等顶尖高校和科研机构。联合创始人、董事长刘德兵博士长期深耕大语言模型、机器学习和数据挖掘领域，曾领导或参与三十余项重大科研项目；联合创始人兼首席执行官张鹏博士则是GLM模型系列和AMiner的核心贡献者；首席科学家张钹教授作为中国科学院院士，在基础人工智能理论与知识工程等方向具有深厚积累，为公司技术路线提供了强有力支撑。 资料来源：智谱财报，MiniMax财报，国信证券经济研究所整理 资料来源：智谱财报，国信证券经济研究所整理 资料来源：智谱财报，国信证券经济研究所整理 研发情况：模型参数扩容拉动算力投入，推高整体研发支出 •智谱研发费用的增长主要由算力投入驱动。从费用结构看，研发支出中约70%用于向第三方算力供应商支付训练所需的算力服务费，15%至20%用于员工薪酬，约10%为折旧与摊销。这一结构说明，智谱当前研发投入的核心压力主要来自大模型训练和迭代所需的算力消耗，而非传统意义上的人员扩张或固定资产折旧。研发费用中算力服务费占比从2022年的17.3%快速提升至1H25的71.8%，已成为研发费用中最核心的组成部分。相比之下，员工成本、折旧摊销和技术服务及咨询费的相对占比有所下降，反映出智谱当前研发投入重点更多集中在大模型训练、迭代和实验所需的第三方算力资源上。 资料来源：智谱招股书，国信证券经济研究所整理 收入结构：本地化贡献主要收入，云端部署占比快速抬升 •云端部署收入占比正在快速提升。本地化部署主要面向政企、金融及大型机构客户，以私有化大模型交付为核心形态，通常按项目制推进，涵盖模型部署、行业适配和系统集成等环节，单笔金额较大、交付确定性较强，毛利率也相对稳定。26年开始，伴随Agent爆发带来的云端部署增长明显加快。 •25年竞争加剧导致云端业务毛利率大幅下降，26年开启提价周期，预计毛利率将持续改善。2022至2024年，公司以本地化部署为主要商业模式，毛利率相对稳定；但25年伴随DeepSeekR1推出引发了Token价格的竞争加剧，毛利率快速下降，进入26年，Agent和Coding场景的爆发重新推动模型价格进入提价周期，预计公司云端部署业务毛利率迎来快速改善。 资料来源：智谱财报，国信证券经济研究所整理 资料来源：智谱财报，国信证券经济研究所整理 毛利率：算力服务费成本占比抬升，毛利率维持较高水平 •智谱算力相关支出占比持续上升。2022年营业成本仍以员工成本为主，之后随着业务规模扩大和模型部署需求提升，算力服务费占比明显提高，2023年约27%，1H25升至约38%。这说明智谱营业成本的驱动因素正在从早期的人力投入，逐步转向模型推理、部署和交付过程中所需的算力资源消耗。 •智谱毛利率始终维持在较高水平，MiniMax毛利率持续改善，但两家公司盈利质量仍处于商业化爬坡阶段。智谱近年毛利率基本保持在50%以上，本地化部署业务毛利水平较高，说明其政企和私有化交付具备较强盈利能力；但云端部署毛利率接近0，反映出开放平台业务仍面临较大成本压力，核心原因可能在于市场竞争下的价格让利，以及推理调用成本较高、算力投入对收入形成挤压。相比之下，MiniMax整体毛利率持续改善，开放平台与企业服务已具备一定毛利基础，AI原生产品毛利率也由大幅亏损逐步转正，说明其推理效率和商业化变现能力正在同步提升。 资料来源：智谱招股书，国信证券经济研究所整理 资料来源：公司财报，国信证券经济研究所整理 供应商情况 •智谱供应商采购规模快速扩大、集中度维持较高。前五大供应商采购额由2022年的较低水平快速增长至2024年的高点，25H1仍保持较大规模，说明随着大模型训练、推理和交付需求上升，公司对外部资源，尤其是算力相关服务的采购需求持续扩大。与此同时，前五大供应商采购占总采购的比重在2022至1H25期间大致维持在47%–55%区间，表明智谱采购端对核心供应商仍有一定依赖，但集中度整体相对稳定。 •前五大供应商采购额为报告期采购发生额口径，主要对应算力服务等经营性支出，最终通常体现在营业成本及研发费用中。 •智谱算力采购相比MiniMax更加分散。2022年至2024年期间，智谱前五大供应商采购额占比分别为54.5%、53.6%、47.3%，25年上半年为50.2%，前两大供应商采购额占比分别为40.8%、29.2%、30.5%，25年上半年为23.5%；相比之下，MiniMax在2022年至2024年以及2025年前九个月期间前五大供应商采购额占比分别为63.9%、63.0%、57.3%、62.5%，前两大供应商采购额为41.9%、44.6%、39.4%以及47.2%。 资料来源：智谱招股书，国信证券经济研究所整理 资料来源：智谱招股书，国信证券经济研究所整理 供给紧缺：国产芯片适配与外部平台部署 •智谱是国内最早开始做国产芯片极致优化的厂商之一。并且正在推动与国内芯片公司的深度协同设计，重点投入在推理层面的联合优化。这说明智谱并不是简单做兼容移植，而是在芯片—模型协同层面推进更深的适配。在合作范围上，智谱已与主流国产芯片厂商展开深度合作，包括昇腾、摩尔线程、海光、寒武纪、昆仑芯、天数智芯、燧原头部七家国产芯片公司，并称双方已进入“软硬协同co-design”阶段，目标是降低通信延迟、提升部署效率。这些国产芯片厂商在其芯片设计研发过程中，也会深度使用GLM模型。 资料来源：智谱招股书，国信证券经济研究所整理 目录 公司概况：高人才密度、强科研基因01 02 商业模式：MaaS收入加速增长，Token持续涨价03 投资建议&风险提示04 模型体系：语言大模型+多模态扩展+智能体生态 •智谱的模型体系分为三部分：（1）语言大模型，代表产品包括GLM系列，主要负责自然语言理解、生成与复杂推理任务；（2）多模态模型，比如GLM-4.6V、GLM-4.5V、GLM-Image、CogView、CogVideo，覆盖图像、视频等内容理解与生成能力；（3）Agent，包括CogAgent、AutoGLM。这个结构意味着公司未来的商业化不再只依赖Token调用，而是可能转向更高附加值的多模态API、Agent授权和企业平台收入。 •GLM系列大模型正沿着“代码能力增强—Agent化—长时任务—自主操作系统”这条路径演进。早期重点在代码生成与编程助手能力，随后逐步扩展到推理、工具调用、长上下文和Agent原生能力，并进一步向复杂长链路任务执行和“Autonomous OS”方向升级。整体来看，智谱的产品路线已经不再局限于传统聊天模型，而是在持续向更强的工程化执行能力、长期任务能力和自主智能体平台演进。 资料来源：公司官网，国信证券经济研究所整理 模型体系：语言大模型+多模态扩展+智能体生态 模型定价 •国内主流大模型价格普遍低于海外模型，智谱在国内厂商中则走的是偏高端定价路线。头部模型如GPT-5、Claude 4.6、Gemini 2.5Pro等价格整体更高，国内厂商普遍以更低价格参与竞争，体现出以性价比换取市场渗透的普遍策略。智谱GLM-5的价格高于国内其他模型厂商，说明智谱当前并不主打最低价，