绊倒智谱的，是看不见的手

这几天，AI圈又火了一个话题：当初那么强的GLM，怎么就显得处处是颓势呢？

不了解AI的人可能只知道这家模型背后的公司智谱，市值这几个月连续下行。但实际上，GLM在海外一直是被认真讨论的国产模型，口碑扎实。

这么一家模型厂商，怎么就被绊倒了？为何MiniMax、月之暗面也突然被同样的阴影所笼罩？

榜单和屏幕的割裂

现在不少人一提起智谱，想到的就是其一泻千里的市值。但实际上，单论模型能力，智谱今年表现依旧不差。

直到现在，智谱旗下GLM在海外技术圈的存在感都不低：在汇集全球百万用户盲测的CodeArena上，GLM-5.2拿下1595分，排名榜二，在当前可用模型中位列榜一；在Artificial Analysis的智能指数榜单里，GLM家族更是长期占据全球前列、开源第一。

如果讨论"除了Claude还能用什么写代码"，GLM是绕不开的名字。

但把视线切回咱这边，画风就变了。跟着市场的浮躁，不少人甚至认为智谱模型“不够能打”。直观的体现就是大家用智谱的似乎不算多，在大众层面，大家对DeepSeek和豆包的印象更深。

这个现象的原因其实很绕，只有真正当过智谱用户的人才能体会到。

时间要拉回到2025年春天，智谱Coding Plan刚火起来，订阅要靠抢，抢到的人却很快发现：一到高峰期就限流，请求频繁返回429，卡顿甚至上了很多次热搜，让“429”差点成了智谱身上的一个梗。

而同样的事情在今年再度上演了，2026年2月GLM-5发布，流量超出预期，并发突破上限，服务排队、延迟、卡顿，智谱公开致歉，把模型分级开放，高峰期继续限流，Coding Plan一度停售，最后支持用户退款。

智谱称已多次扩容国产芯片集群，但依旧无法解决供不应求的问题。用户体验到的“无法使用”在一年里反复出现、每次都伴随产品大卖而来的系统性时刻。

模型越受欢迎，服务器越接不住。而用户是不会为厂商的资源瓶颈买单的——他们只会把"高峰期用不了"翻译成"这家不靠谱"，然后用脚投票。

聊到这里，有不少人估计就猜出了绊倒智谱的那道阴影是什么了——是的，算力。

惨烈的昇腾争夺战

要看懂智谱为什么被算力绊倒，得先看懂我国算力的供需。

这几年，伴随国产卡的崛起，我国在算力上的供给增长很快。截至2026年6月，我国智能算力规模达2185EFLOPS（FP16），同比增长177%。

但在现实的技术环境里，光看供给不够，还要看需求。需求涨的比供给猛——2025年推理数据量已首次超过训练数据量，未来推理与训练的算力需求之比预计达3:1甚至更高。

换句话说，就是供给跑不过需求，缺口越来越大。

在这一情况下，有一个很好的例子，那就是大厂们对昇腾的争夺。

昇腾目前是国产算力的主力，2025年昇腾出货接近百万颗，与此同时，深圳投运的昇腾910C万卡集群，预约率达92%。

没有卖不出去的昇腾，只有抢不到的昇腾。于是大厂下手一个比一个狠：字节2026年初签下约25万颗昇腾大单，金额近300亿元；据第三方传言早期腾讯买了6万多张昇腾，后面又追加到12万张左右。在另一些消息里，自家有自家平头哥供卡的前提下，和腾讯一起提前锁了45万张卡。

这仨企业的优势是有传统业务输血，买起卡来可以不用考虑资金上的承压。以至于在DeepSeek的一场闭门会上，梁文峰都要抱怨上几句僧多粥少。

这放在商业上没毛病，国产卡离不开商业化，商业化离不开市场竞争，而在市场竞争里，有支付能力的玩家把产能成批锁定，留给其他厂商的空间自然被压缩。

智谱在这方面，承受的压力比DeepSeek大得多。

DeepSeek只有一个

如今，DeepSeek拿到了智谱们拿不到的身位。但一些事实注定了其他国产模型厂商无法走DeepSeek的路。

一是因为DeepSeek从V3起就用自研TileLang写算子，技术上没有绑死CUDA，工具链可以成体系搬到昇腾；二是它是国产开源标杆，华为需要借它的迁移成功证明国产算力"能用、好用"，双方战略互需，华为高层可以直接拍板保障；三是梁文锋个人持股约78%、表决权近乎100%，不缺钱、控制权稳固，而智谱、MiniMax、月之暗面至今存在一些创始人和股东之间的小间隙。

在技术路线、产业地位、股权结构下，DeepSeek与昇腾的深度绑定是无法复制的特例。其他厂就算想抄作业，也没有那张入场券。

而相比于大厂，智谱们在补算力短板上的劣势更加明显，因为钱的来源不同。

BAT有传统业务持续输血，电商、广告、游戏、云的现金流支撑它们在算力上豪赌。10月刚有报道，字节、阿里、腾讯已向英伟达订购超过300万张新款RTX PRO 5500显卡，总价超350亿美元；此前H200获批采购名单上，阿里、字节、腾讯、京东赫然在列，每家最高可采购7.5万枚。

大厂的策略是国产为主，英伟达也要囤，一个都不能少。而智谱、MiniMax、月之暗面这类纯模型厂商，没有业务奶牛，算力开支只能靠融资和上市。

于是国产模型厂就面对着一个近乎残酷的循环：卡不够，高峰期体验就下降、用户流失；卡不够，前沿模型迭代就受限、能力差距被拉大；体验和能力一旦露怯，资本市场就重新定价。在算力竞争里，资源就更少了。

智谱2026年6月市值一度站上1.33万亿港元，到10月已跌回2400多亿，回撤了78%，公司不得不两个月内通过配售、可转债从市场抽走约700亿港元续命，同时推进科创板再募150亿元；MiniMax从高点4000亿港元跌落到一度破发，旗舰模型发布一周就被迫永久降价50%；月之暗面则靠ARR从3亿美元冲到10亿美元的预期，把估值撑到500亿美元，抢在窗口关闭前上岸。

算力桌上的座位，从一开始就按支付能力和战略身位排好了。

当模型公司变成"后台"

如果算力困境只是几家公司的经营问题，它也就是个有崛起有淘汰的商业故事；但智谱们的困境更大的问题在于，我国AI产业的结构正在被向下改写。

这段时间，关注AI行业的人应该都发现了，纯模型厂商的位置，正从"前台"变成"后台"。

它们的模型以API和开源权重的形式，被云厂商集成进云市场，被应用厂商封装进产品，被海外主权项目拿去做二次训练。

用户记住的是云平台、是App、甚至是"沙特自己的模型"，而真正提供智能的模型公司退到了调用链深处，成为一个被调用的接口。

连产业资本投资模型公司，算的也是另一本账——互联网大厂投资模型厂商，既买技术头寸，也买云业务的消化出口；二级市场高价认购的散户，某种意义上成了大厂算力开支的接力出资方。

在这种背景下，模型厂商的价值被两头挤压：上游算力定价权在芯片厂和最有支付能力的大厂手里，下游场景入口在应用和云平台手里，中间的纯模型厂商既承担最高昂的研发与算力成本，又越来越没有定价权。

估计不少人看到这里，会说“这有什么问题”？

答案是，AI截至目前，依旧是涌现阶段，并没有真正达到我们对它的预期。在这个阶段，行业发展离不开内部的充分竞争，而充分竞争背后则是多元化。

纯模型厂商不只是"一类公司"，它代表的是"一种路线"——以模型本身为核心、以独立技术判断驱动创新的路线。OpenAI、Anthropic同样是独立模型公司，它们的存在保证了模型创新不被既得利益者的业务边界所定义。

是的，独立模型公司是技术路线的探索者，也是大厂的制衡力量：它们做砸了，行业损失一个玩家；它们集体消失了，行业就只剩一种思路。

当模型创新全部内化为大厂的业务部门，或被降格为云平台上的一个接口，创新的来源和试错的多样性都会同步萎缩。

前段时间，周鸿祎在大谈AI的时候，主要谈了自家360的赋能优势，但也情不自禁地打了半年前自己的脸，年初他认为国产AI厂商不能用英伟达的卡。但这一次，他改口了：“英伟达的卡也要用。”

这句话当然出自利益：国产模型企业如果只能在算力不足的困境里打滚，360的业务就要少不少客户。

但如果将问题扩大，如果国产模型企业只能在算力不足的困境里打滚，那么受损的远远不只是360，还有整个国产AI行业。