开源证券 · 大模型系列深度(一) · 2026年09月28日
效率与生态
国产大模型竞争重心转向成本与生态 · 智谱以 GLM 全栈体系卡位第一梯队
智 谱 卡 位 第 一 梯 队
从清华实验室到港交所上市 — GLM 全栈模型矩阵 + 一体化 MaaS 平台,API 放量驱动收入结构跃迁
+399.74%
2026H1 营收同比增速
8.25亿元
开放平台及 API 收入
30亿美元
2026 年末 ARR 指引
24.6%
API 业务毛利率(转正)
4500万
开源模型累计下载量
看好(维持评级) · 计算机行业深度研究
张越(分析师) · 开源证券研究所
INVESTMENT THESES

核心结论:效率与生态成为国产大模型分化重点

01

竞争重心
转向效率与生态

截至 8 月末累计 1112 款生成式 AI 服务备案、731 款应用登记。头部模型综合能力趋于接近,SuperCLUE 7 月测试中 Qwen3.8-Max-0902、DeepSeek-V4.1-Flash、GLM-5.3、Kimi K3 总分集中在 70-73 分,竞争由参数规模转向技术、生态、成本与变现的系统比拼。

02

GLM 由 Coding
迈向长程 Agent

GLM-5 实现由"写代码"向"完成工程"跃迁;GLM-5.1/5.2 强化持续工作与百万级上下文;GLM-5.3 面向高价值复杂任务,在智能体编程(76.84)与任务规划(91.15)两项居首,GLM-5.3-Flash 面向高频规模化调用。

03

API 放量
收入结构跃迁

2026 上半年营收 9.54 亿元(+399.74%),其中开放平台及 API 收入 8.25 亿元(+2735.7%)、占比 86.5%,业务毛利率由 -0.4% 转正至 24.6%,商业模式由一次性部署转向持续调用。

行业格局:国产头部模型能力收敛

通用能力接近、优势各有侧重 · 开源开放成主流 · 成本效率是最具辨识度优势
SuperCLUE 通用榜头部模型总分
▲ 图1:SuperCLUE 通用榜头部模型总分接近(2026.7)
头部模型六维能力
▲ 图2:头部模型六维能力各有侧重
GLM-5.3
总分 71.29 · 智能体编程 76.84、任务规划 91.15 两项居首
Qwen3.8-Max
总分 72.62 居首 · 规划 89.53、精确指令 42.86 并列领先
DeepSeek V4.1
总分 71.81 · 数学 84.21、幻觉控制 87.16 居首
Kimi K3
总分 70.68 · 编程 75.79 次之
Seed2.1 Pro
总分 65.94 · 科学 77.19 居首

头部模型调用成本对比(元/百万 Token)

厂商代表模型输入输出开源
DeepSeekV4.1 Flash1 闲 / 2 峰4 闲 / 8 峰MIT
腾讯Hy314Apache-2.0
智谱GLM-5.3828GLM-5.3 License
阿里Qwen3.8 Max1236Qwen3.8-Max License
字节跳动Seed2.1 Pro630未开放权重
月之暗面Kimi K320100Kimi K3 License
1112款
生成式 AI 服务备案
截至 2026 年 8 月 31 日
8款
头部模型竞逐
总分 54-73 分,尚无全面领先者
1元
最低百万 Token 输入价
DeepSeek / 腾讯 Hy3 闲时

智谱全栈:GLM 技术主线 + MaaS 平台

模型层 · 应用层 · 基础设施层 三层一体化,模型与应用矩阵协同扩张

GLM 模型演进路线

2022.08
开源 GLM-130B 千亿模型 + ChatGLM 对话模型
2025
GLM-4.5 首次统一推理/编程/智能体至同一基座
2025.12
GLM-4.7 强化编程,多项代码评测开源领先
2026.02
GLM-5 由"写代码"向"完成工程"关键跃迁
2026.04-06
GLM-5.1 八小时持续工作 · GLM-5.2 百万级上下文
2026.08
GLM-5.3 强化复杂 Coding · GLM-5.3-Flash 原生多模态
智谱沿 GLM 技术主线持续强化
▲ 图4:智谱沿 GLM 技术主线持续强化模型与智能体能力
智谱 MaaS 平台三层架构
▲ 图10:MaaS 平台依托多元模型与算力适配提供一体化 AI 服务

GLM-5.3 vs GLM-5.3-Flash

参数GLM-5.3GLM-5.3-Flash
定位旗舰,能力上界高性价比,低成本高性能
总参数量744B320B(约 43%)
激活参数40B18B
层数 / 专家78 层 · 256 专家45 层 · 288 专家
注意力DeepSeek 稀疏注意力线性+稀疏混合
智谱 AI 产品矩阵
▲ 图16:智谱构建覆盖多元场景的 AI 产品矩阵

七款产品覆盖全场景

Z.ai
国际化品牌与模型服务平台
智谱清言
生成式 AI 助手,低门槛日常对话
ZCode / AutoClaw
智能体开发环境 / 桌面端 AI 工作助手
AutoGLM
手机操作 AI Agent,跨 App 任务
Zread.ai / AMiner
代码理解 / 学术科研助手(1000 万用户)

财务验证:API 放量驱动收入结构跃迁

营收 +399.74% · 开放平台毛利率转正 24.6% · ARR 陡峭放量
智谱财务四图
▲ 图5-8:营收持续高增 · 毛利率阶段性承压 · 费用率摊薄 · 收入结构切换至云端产品
智谱 ARR 持续增长
▲ 图9:智谱 ARR 持续增长,2026 年末指引达 30 亿美元

ARR 陡峭放量通道

2025.09
GLM Coding Plan 20 元/月,上线即破 1 亿 ARR
2026.03
API 业务 ARR 17 亿元(+60 倍),付费开发者 24.2 万
2026.08
ARR 16 亿美元(周度 20 亿),API 占比 86.5%
2026 年末
再融资 50 亿美元,ARR 目标上调至 30 亿美元
9.54亿
2026H1 营业收入
同比 +399.74%
30亿美元
年末 ARR 指引
较 7 月上旬 10 亿美元 +60%
24.6%
API 业务毛利率
由 -0.4% 转正,单位成本降 80%

竞争壁垒:科研底蕴 + 全栈技术 + 开源生态

657 人研发团队 · 40+ 款芯片适配 · 10 万级国产芯片推理
研发投入与人员占比
▲ 图22-23:研发投入持续高增 · 研发人员占比超七成
国产算力平台适配
▲ 图21:GLM 模型已完成与多家国产算力平台的深度推理适配
多元基础设施与交付方式
▲ 图25:依托多元基础设施与灵活交付方式满足差异化需求
完整研发体系
▲ 图24:贯通架构设计、模型训练、部署优化与评估反馈的研发体系
657人
研发团队规模
占员工总数超 74%
31.80亿
2025 研发开支
同比 +44.9%
40+
兼容主流芯片
开源 50+ 模型 · 下载 4500 万次

风险提示

RISK 01

大模型技术迭代不及预期

行业正处于多模态感知、复杂推理、智能体执行等前沿技术攻坚期,若核心技术突破进度、模型能力提升幅度低于预期,可能导致产业落地节奏整体延后。

RISK 02

AI 技术应用不及预期

下游场景规模化渗透受行业数字化基础、客户付费意愿、投入产出比验证等多重因素制约,企业付费转化节奏或慢于预期,产业价值兑现周期拉长。

RISK 03

相关政策不及预期

数据安全合规、技术监管标准、产业扶持政策等制度仍持续完善,若监管趋严、扶持落地慢于预期或合规成本抬升,可能阶段性扰动技术迭代与商业化落地。

RISK 04

AI Infra 建设不及预期

算力集群、高速互联、存储配套等基建投入大、周期长,若高端算力供给受限、建设进度慢于预期,可能形成算力瓶颈,制约训练迭代与应用规模化落地。