再“圈”50亿美元，智谱到底在急什么？

作者 | 叶二 编辑 | 魏晓

智谱，又没钱了？

9月13日，智谱发布公告称，完成约50亿美元融资，包括约20亿美元股份配售及约30亿美元可转债发行。根据公告，智谱此次所得款项净额主要将用于下一代GLM模型、完全自训练体系及相关算力基础设施。

而此时距离其上一轮约40亿美元配售完成，仅仅过去两个月。

若再算上今年1月份智谱IPO募资49亿港元，不到8个月时间，智谱就合计募资接近100亿美元，这种节奏，在整个港股市场都极为罕见。

为什么频频配售，寻求融资？

钱花的太快了。

根据智谱公告，截至2026 年8 月31 日，首次公开发售所得款项已悉数动用，而首次配售所得款项已动用约34.92%。

直白点来说，就是1月份IPO融资的钱花光了，7月份40亿美元（314亿港元）配售，也已经花了三分之一了。

以此烧钱速度计算，50 天就烧掉近 110 亿港元，日均资金消耗接近 2.2 亿港元，7 月份这笔配售剩余的三分之二，约204亿港元专项募资，对于当下的智谱而言，显然不经花。

9月份再启动这50亿美元融资，也就成为必然。毕竟时下的大模型赛道，已经全面进入残酷的能力淘汰赛。

行业红利消退、玩家格局定型，头部模型之间的差距不再靠营销、生态拉开，而是靠持续的模型迭代能力、算力储备、技术上限硬拼。而每一竞争维度，都需要巨量的真金白银投入。

对于智谱而言，只有保持充足的弹药，方能生成下去。

更何况资本的窗口，已然不再那么热情。

从上一轮 7 月配售入场的机构已经陷入深度账面浮亏，再到本轮50亿美金融资，被设计成 “折价新股 + 零息可转债” 的混合结构，资本对于智谱这个大模型第一股的态度，已经从无条件看好，转向谨慎。

这意味着，智谱依靠外部输血的窗口正在收窄。

市场也投出了票，截至收盘，智谱股价收跌9.08%，市值跌至3357亿港元。

烧钱无底洞

智谱仍未实现自我造血。

根据智谱2026年半年报，今年上半年，智谱实现营业收入9.54亿元，较上年同期增长399.74%。

业绩持续高歌猛涨。

不过这种增长没有带来盈利。财报显示，今年上半年，智谱经营亏损21.47亿元，同比扩大13.02%；经调整净亏损也从17.5亿元扩大到了19.6亿元，主营业务的"造血"能力并没有实质性改善。

这意味着，即便市场能理解智谱要做中国版Anthropic，靠标准化 API 调用、卖Token变现的成长逻辑，但摆在眼前的现实依旧残酷：高速增长的算力收入，完全扛不住模型迭代与算力军备竞赛的巨额刚性支出。

财报数据显示，今年上半年，智谱当期研发支出高达 21.31 亿元，是收入的2倍。简单换算下，智谱每赚1块钱，就要在研发上花2块多，这还不算销售、管理等其他成本。

赚钱速度赶不上烧钱速度，本质上，这与大模型赛道竞争压力直接相关。

一方面，智谱需要持续模型迭代，以追赶国际顶尖闭源模型，实现模型领先。模型智能能力，是智谱必须要构筑的核心壁垒。

今年2月到8月，智谱先后推出了GLM-5、GLM-5.1、GLM-5.2、GLM-5.3四个版本。半年四次大版本迭代，智谱几乎保持每两个月一轮升级节奏，这种高频迭代本身，就是持续不断的算力消耗。

一个事实是，在大模型赛道，市场普遍认为模型智能无论在商业化，还是在估值层面，都是最核心的叙事支点。对于智谱而言，一旦迭代放缓，GLM 的能力差距就会被拉大，开发者与企业客户很容易转向竞品。同时，模型能力一旦掉队，估值逻辑就会松动。

另一方面，则在于价格战。

智谱虽然实现 MaaS 业务单位 Token 毛利转正，但国内大模型 API 本就市场竞争白热化，价格战持续压制上行空间，很难快速消化巨额的算力研发投入。

更何况，智谱目前仍采取的是“以价换量”策略。

今年 8 月随着DeepSeek 全面提价，算力供给成为稀缺资源，API 成本水位整体性抬升，大厂纷纷告别低价补贴时代。

不过智谱却反其道而行之，新发布的GLM-5.3-Flash依旧走低价路线，定价仅为旗舰 GLM-5.3 的十分之一，限时优惠阶段甚至低至二十分之一，对比调价后的 DeepSeek V4-Flash 谷时价格也具备明显优势。

智谱希望凭借这一高性价比模型，承接大量开发者、中小企业的高频调用需求，快速做大 Token 体量、抢占市场份额。

只是这种低价换来的调用增量，能拉高营收规模，却无法扭转烧钱困局。

而这最终就造成了智谱营收越狂飙，却越缺钱的现状，寻求外部输血，也就是必经之路。

自训练的新故事

智谱又向资本市场，讲出了一个新故事。

纵观智谱今年以来包括上市在内的三次大额募资，绝大部分资金都投向基座模型迭代与算力基建，这是在意料之中。

大模型竞争，底层是算力竞争。这导致，大模型公司大模型公司想要维持技术竞争力，就必须持续重金采购 GPU、搭建大规模集群。

无论是国外的OpenAI，还是阿里字节腾讯，在算力基建方面都是重度投入的状态，智谱也是如此。今年7月，有消息称智谱已经建成一座1GW级数据中心并开始部分投入运营，主要用于GLM系列模型研发，全部采用国产AI芯片。

但在9月智谱本轮融资中，一个最大的变化是，首次将 “完全自训练体系” 作为核心专项投向，对资本市场输出这套新的技术叙事。

什么是自训练体系？简单说，就是告别人类训练模型，让模型自己生成训练数据、自己评估、自己优化，减少对人工标注的依赖。

这是当前全球大模型最前沿的方向，OpenAI的o系列、Anthropic的最新模型都在探索类似路径。

自然，智谱也要跟进其中。

事实上，今年 7 月，智谱创始人唐杰在内部信《巨浪已来》中提出智谱未来两年的 " 摸高计划 "，其中已经将 Fully Self Training（完全自我训练）列为核心方向之一。

并且，在2026年半年度业绩会上，智谱管理层解读了下一代旗舰模型的技术定位与研发方向，将其定义为完全自训练，核心特征是模型具备自进化能力，可覆盖从预训练、中期训练到后训练的全流程，实现完全自主训练与自我进化。

也正是这套新叙事，让资本市场愿意再在智谱上押注一笔。

智谱本轮50亿美元融资其中有30 亿美元零息可转债，投资者不收取任何债券利息，收益完全押注未来股价上涨。根据方案，只有当股价突破 892.5 港元的转股价，投资者转股才能兑现收益。如果后续股价达不到转股门槛，到期智谱只需要偿还本金即可。

但耐心也不多。

零息可转债的特殊结构，看似给足了智谱容错空间，不用承担利息压力，实则资本不再无条件为持续烧钱买单。

过去资本市场愿意为智谱的算力扩张、模型迭代输血，容忍其 “高增长、高亏损” 的成长模式，但现在只为智谱的技术破局效果付费。

就看智谱，能否真正实现突围了。

Lanmeih/今日话题

你怎么看智谱这种融资速度？

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