智譜｜股價飆升的背後 全球大模型第一股的神話能否延續？

智譜作為全球大模型第一股，自上市起便備受市場關注。截至7月21日，股價已比發行價高出949%，充分反映市場對AI大模型的熱衷程度。然而，智譜背後的基本面是否足以支持明顯高企的股價溢價？

智譜｜股價飆升的背後：受稀缺性與模型效能帶動

智譜憑着「全球首個」的名銜增加了市場的關注度，更揭示出AI大模型公司的稀缺性。雖然海内外的科技巨頭，如微軟、阿里巴巴和Google等均有自研AI模型，但大模型只是生態的一部分，無法提供純粹的 AI 模型敞口，而智譜的上市則填補這部分空白。加上大部分發售股本由基石投資者持有，自由流通的H股數量極少，進一步增強股票的稀缺性，並將股價推至高位。

表一：全球前十大AI模型參數對比

從業務發展而言，智譜研發的模型未有讓市場失望。最新推出的GLM-5.2模型通過運用專家混合（MoE）架構優勢，成功解決長任務痛點，並實現1M（百萬詞元）上下文窗口和低回應時間的突破，且價格低於其他美國AI模型，使Artificial Analysis評分名列前茅。

事實上，智譜的GLM模型自年初起便進行三次迭代，新模型間隔的壓縮昭示着全球AI模型競賽的熾熱程度。智譜作為中國大模型的代表企業，其研發成果長期被市場視為美國Anthropic和OpenAI的比較對象，GLM-5.2的進步反映中美之間的技術差異正在收窄，進一步刺激市場投資情緒。

為何智譜收入翻倍但仍錄得虧損？

1. 本地化部署業務推升收入

圖一：智譜2022年至2025年收入

由於需要處理敏感和機密數據，加上方便根據本地需求實行定制化設計，以科技和公共服務企業客戶為主的本地化部署業務在去年貢獻73.7%的收入，成為智譜主要收入來源。

由於本地化部署前期需要投入較高的資本支出以採購相關配套，因此增加企業端市場份額是大模型公司商業化的重要一步。在安裝後與機構内部數據進行深度融合，但當中涉及較高的轉換成本，驅使企業客戶更傾向於簽訂長期合約，提升了下游客戶的收入黏性。從毛利和產品角度而言，企業級智能體和通用大模型的收入佔比最大，且毛利率優於其他業務，因此發展企業端業務為智譜的利潤能力提供一定保障。

2. 依賴第三方雲廠商成利潤痛點

圖二：智譜研發開支佔收入比重

由於需要通過提高模型迭代頻率來追趕主要競爭對手的研發進程及爭奪市場份額，智譜的研發開支於2024年大幅攀升，並於去年達到人民幣31.8億元，比營業收入高出四倍。該比例亦顯著高於同業公司，由此可見，大模型公司之間的競爭對盈利造成嚴重擠壓，長期虧損是必然的結果。

圖三：智譜及同業公司2025年研發開支佔收入的比重

巨額研發開支之所以成為智譜的棘手難題，皆因智譜未有自行研發的雲基礎設施。因此，智譜進行模型訓練時需要使用第三方雲廠商，如阿里雲和華為雲所提供的雲端平台和算力服務。在算力有限的背景下，訓練成本將更加高昂，算力服務費亦由此成為研發開支的主要構成。

此外，在提供雲端私有化和API服務時，智譜也需通過第三方提供雲端模型服務，這使一部分的營業利潤將被上游廠商瓜分。這同時也説明了智譜去年雲端業務收入按年升292.6%，但毛利率只改善了15.6%的原因。而一旦算力成本繼續上漲，智譜利潤的改善空間將被壓縮。不過智譜在7月21日宣布建成1GW級國產AI算力數據中心，部分原先支付予第三方廠商的成本將被内部化，為日後毛利率改善提供支持。

3. 虧損與槓桿並存

圖四：智譜經營活動現金流與總負債比例

資本制約是影響智譜發展的關鍵因素，日復一日的研發投資和具不確定性的商業化進程，使智譜難以在數年内產生充足現金流來支持公司營運，智譜的唯一選擇只有向外融資。

去年智譜的計息負債在銀行貸款拉升下按年增加51%，但長期淨虧損狀態使經營活動現金流持續為負，代表智譜或更依賴融資活動來應付日常運營需要，使公司財務更加脆弱。值得一提，智譜的銀行貸款以短期貸款為主，但其流動比率自2022年起一路下滑，並於去年跌至0.3倍，顯示公司以短期資產覆蓋短期負債的能力仍有不足；而現金比率更只有0.2倍，反映整體償付能力尚存改善空間。

智譜的潛在機遇：長線值得期待 但短線暗藏壓力

1. 雲端部署為商業化的下一步

以雲端部署和模型套餐為主的開放平台及API業務收入於去年錄得292.6%升幅，毛利亦躍升2,150%。To-C端模型選擇繁多，個人客戶轉換成本十分低，大模型公司因此需要推出高性能的模型才能防止客戶流失。API業務收入的顯著上升反映智譜的模型在To-C端逐漸得到認可，而GLM-5.2模型的改進，或會為智譜吸納新一批用戶。智譜在美國政府禁止Anthropic向外國人銷售兩款最強AI模型時，宣布將GLM-5.2模型全量開放予編碼計劃的訂閲用戶，以吸收具付費意願且對高性能模型存在需求的專業用戶。一旦模型成效獲開發者社區驗證，用戶生態圈擴大意味着付費轉化率與留存率將同步提升，為API業務的收入基礎提供支持。

儘管企業客戶在目前為智譜帶來可觀收入，過度依賴企業客戶亦意味着智譜在長期較難實現規模化擴張。雖然長期合約在既定時間内鎖定了收入，但若未能開拓零售端及API流量高頻續費等新收入來源，未來長期增長或面臨限制，提高雲端部署業務收入的重要性因此上升。雖然千問、豆包及DeepSeek在To-C端已有一定滲透率，但大規模的用戶數據將有助智譜優化模型。發展雲端部署業務同時也有助智譜分散收入集中的風險，及鞏固長期競爭力。

2. 中美技術差與信創環境

從表一可見，GLM-5.2作為唯一躋身前十的中國模型，足以反映智譜模型在海内外的領先地位。據Artificial Analysis分析，儘管千問3.7、MiniMax-M3和DeepSeek V4模型也能處理1M上下文内容，但輸出速度和回應速度均遜色於GLM-5.2。與同業的技術差距或推動智譜加速吸納新用戶，及提早建立技術護城河。

同時，中國的「信息技術應用創新」（簡稱為「信創」）亦為智譜提供發展空間。鑑於中國一直推動技術自主，被驗證能適配國產算力的智譜相比起採購海内外芯片作訓練的MiniMax，智譜或更容易將其產品推銷至國企和政府部門。適逢國務院國資委於年初召開中央企業「AI+」行動，來自政府和國企客戶的AI模型配置需求或將顯著提升。根據智譜披露的價格表，單是一份雲端私有化套餐的合約，即可為智譜貢獻一百萬元人民幣的收入，而本地私有化的合約價格則更高。由於智譜早已在企業端市場布局，其客戶資源壁壘將在未來進一步推高收入能見度。

3. 自研芯片降低運算成本

有消息指出智譜正研究為旗下模型開發一款定制的專用集成電路（ASIC），該類芯片不但性能較高，更能適配定制化需求。由於智譜正處於模型競賽的關鍵階段，公司需要較多高性能硬件以應付模型訂閲和訓練成本。自研芯片有助智譜打破供應商產能的限制，支持其高頻的模型迭代節奏，同時也能提高API的調用效率及降低每單位詞元成本。然而，值得注意的是，定製芯片的前期研發較高，短期内或會進一步增加智譜資本支出的壓力。

4. 股權融資的潛在影響

除了借貸融資外，智譜也通過股權融資滿足資本需求。在香港上市數月後，智譜於6月宣布將申請在上海科創板上市，籌資額達人民幣150億元。此外，智譜亦宣布計劃以每股1,588港元的配售價配售逾1,900萬新股。雖然配售計劃獲超額認購而股價未有下跌，但相繼進行的融資計劃均反映智譜對資金的迫切需求。由於智譜未來的資本開支龐大，且研發的不確定性較高，不排除智譜會再度進行股權融資。同時，領航獨立投資者和部分控股股東的股份禁售期將在明年初結束，潛在的融資計劃叠加禁售壓力或將稀釋現有股權，並對股價造成下行壓力。

智譜具投資價值 但現時上升幅度有限

圖五：智譜價格及12個月前瞻市銷率

經過一輪急升，智譜截至2026年7月21日的市銷率（以2025年收入計）已突破700倍，而上市至今的12個月前瞻市銷率均值亦達到93.6倍。我們認為智譜目前市銷率的參考價值較低，因此我們將以業務相近的主要競爭公司Anthropic和Open AI作為估值基準。

Anthropic和OpenAI分別於2026年5月及3月完成股權融資，隱含股權價值分別達9,650億美元及8,520億美元，以年化收入（ARR）計算，對應市銷率分別為20.5倍及34.1倍。由於智譜的模型效能和市場推廣度較該兩間公司低，加上短期内資本制約和虧損情況將對智譜的估值有所抑制。同時，隨著DeepSeek和月之暗面分別計劃在A股和港股上市，而Anthropic和OpenAI亦在進行IPO的準備工作，因此我們認為智譜所享有的稀缺性溢價在未來將有所減退。綜上所述，我們認為合理市銷率應為20倍，以反映相關風險。

有見及此，我們認為2028年底的目標價應為968港元，截至2026年7月21日的潛在跌幅為20.6%。由此可見，儘管智譜長遠增長動能仍然存在，但股價大幅上升後估值已達致高位，在缺乏新催化劑的情況下，進一步上升空間相對有限。加上中國AI模型之間的競爭開始激烈，阿里巴巴和月之暗面相繼發布性能更高的AI模型，進一步為智譜增加壓力。

投資者亦應留意智譜的流動性風險。因流通股份少，且每手入場費高於其他科技公司（如阿里巴巴及騰訊），較低的流動性會增加股價對新消息的敏感度，並放大股價的波動性，使波幅風險高於其他傳統科網股。

表二：智譜的預測收入及潛在升幅