“干活的Token，是简单问答的10倍，甚至100倍。”

在几天前中关村论坛的一场开源主题圆桌上，当杨植麟把“为什么涨价”的问题直接抛给智谱CEO张鹏时，收到了这样的回答。

张鹏选择用模型市场眼下正在发生的现实来回答，而这样的市场判断，在智谱刚披露的财报里，已经得到了验证。

智谱今日发布的财报披露，2025年公司收入7.243亿元，同比增长131.9%；毛利2.967亿元，综合毛利率41%；研发投入31.804亿元。

只看上面这一组数字，已经呈现出了智谱的2025：收入在快速放大，投入也在同步拉高，这家扎根五道口、由清华孵化的大模型公司正持续在基模研发领域投入，换取模型能力和市场位置。

但如果把财报中的收入结构拆开看，会发现智谱“激进”的技术投入，已经开始涌现回报。

云端API收入1.904亿元，同比增长292.6%，收入占比相比2024年，从15.5%提升到26.3%。

与此同时，智谱的业务已经覆盖218个国家和地区，连接超过400万开发者和企业，付费开发者规模达到24.2万。

翻译过来就是，API调用正在变成可靠的收入来源，甚至有进一步扩大的趋势。

进入2026年，智谱对GLM系列服务连续提价：2月上涨约30%，取消首购优惠；到3月，整体API价格较去年底提升约83%。

然而，价格上调之后，平台用户仍然继续增长，调用也没有出现明显回落。

财报发布后首日，市场迅速给出了积极反响，截至今天上午10点，智谱股价暴涨25%、突破870港元，市值来到4000亿港元区间。

以智谱为代表的大模型公司正在掌握定价权，这是这份财报和近期动态中给出的答案。

01

Agent驱动下的MaaS：调用开始“爆炸”

在上市前，相比起MaaS，智谱的主要收入路径其实很清晰：本地化部署。做项目、交付模型，但这一类收入集中在项目周期内，增长的持续性相对不稳定。

智谱在2025年的收入结构里，这一模式仍然存在。本地部署收入5.339亿元，占比超过七成，但财报同时提到，本地化部署业务为满足客户需求投入更多交付资源，导致毛利率阶段性下降。

所以，撑起财报收入和毛利率的，其实是GLM系列大模型本身。

财报显示，智谱2025年API收入1.904亿元，MaaS平台连接超过400万开发者，付费开发者规模24.2万。

调用量的激增，正在让MaaS服务的商业化落地愈发常态和持续。

国家数据局披露，截至2026年3月，中国日均Token调用量已经超过140万亿，相比2024年初增长超过1000倍，较2025年底的100万亿规模，在三个月内再次提升40%以上。

OpenRouter的统计进一步说明这一结构的变化：在3月中旬的一周里，全球模型调用量达到20.4万亿Token，中国模型占7.359万亿，环比增长56.9%，并连续多周超过美国模型。

其中，GLM系列模型和其他4家国产模型一同，在榜单前十名中占据了5席。

这组数据背后，是调用形态发生了变化。

在早期的Chatbot时代，调用的主要场景是问答，一问一答结束，Token消耗与文本长度直接相关。现在的调用更多侧重于Agent形态下执行任务，一次请求往往包含多轮推理、工具调用和结果修正。

OpenClaw这类Agent框架的爆发，把这种变化推到了极致。一个重度用户的日均Token消耗可以达到数千万甚至更高，而传统对话产品的月消耗通常只是百万级。

毫无疑问，这为包括GLM在内的头部基座模型提供了大量落地场景。

“GLM模型的Coding能力在全行业范围内取得了广泛的认可。随着旗舰模型GLM5的发布，智谱再次率先完成了从vibe coding到Agentic，也就是到智能体工程的跨度。”电话会议上，智谱CEO张鹏这样介绍GLM模型迭代策略。

而根据财报披露，中国前十大互联网公司中已有9家接入GLM模型，集中在代码生成、自动化流程和Agent执行场景。

这些调用并非“样板工程”，而是实打实在业务流程内部运行。一旦模型进入业务流程，API调用这件事，就逐渐变成了一个系统行为。

“面对2月以来供不应求的市场，我们将继续加大投入国产芯片软硬一体化的调优，将推理性能压榨到极限。”电话会议上，智谱CEO张鹏这样总结道。他表示，“这不是为了短期的盈利，而是为了支撑那条不断上扬的高质量Token消耗的指数型曲线。”

以Coding能力为基座，以Agent为落地场景，这就回答了为什么API收入能够“撑”起智谱这份财报。

02

从调用到价格：智谱为什么能涨价

事实上，从几年前百模大战开始，国产模型在行业中一直在比拼性价比。“每百万Token多少钱”成为了各类模型分析中的关键指标，价格也成为了一种最直观的竞争手段。

但从去年底开始，这个逻辑出现了明显变化。

回到OpenRouter的榜单上，在全球调用量前十的模型中，中国模型已经占据半数以上，且主要由海外开发者驱动，这意味着以GLM为代表的国产模型不仅依靠中国市场，也在全球开发者生态中发挥重要作用。

同时，国产模型在多个榜单中占据主导位置。近日，全球权威LLM Agent（大模型智能体）基准测试机构ClawBench更新了2026年3月评测数据，其中，智谱旗下GLM-5-Turbo模型以93.9的高分登顶全球榜首，成为当前全球智能体能力最强的大模型；同属智谱的GLM-5模型以91.7分位列榜单第6位。

技术驱动和Agent调用激增的双重背景下，大模型行业的供需关系开始发生变化。

智谱是行业中最先做出反应的AI公司之一。

公开信息显示，2026年一季度，GLM Coding Plan上涨约30%，GLM-5-Turbo再上涨约20%，累计涨幅超过80%。

值得关注的是，在价格上调之后，用户侧调用没有下降，反而进一步向Coding和Agent场景集中。

显然，当模型真正能提供生产力，API产生的调用不是“可有可无”的需求，而是用户侧的刚需。而在AI生产力领域，Coding扮演了一种基座级生产力的角色。

在几个月前的AGI-NEXT论坛上，智谱创始人唐杰曾表示：“DeepSeek之后，行业需要思考的是‘下一场战役’的核心方向。我们团队为此争论了无数个夜晚，最终，智谱决定将所有精力都投入到Coding领域。”

同样在那场论坛上，腾讯首席科学家姚顺雨也提到，在Coding场景，“用户愿意为最好、也最贵的模型付费”。

显然，智谱财报中的表现，正是上述路径的延续。

更直接的信号在用户侧的真实使用上。GLM-5上线后，由于需求过高，出现阶段性限流。当供给成为约束，大模型公司也就有了掌握定价权的底气。

再看GLM系列的发展路径。

GLM从4.5到5，再到5-Turbo和5.1，能力提升集中在长上下文、多步推理和工具调用。这些能力直接对应的是Coding和Agent场景，聚焦于最具价值的调用场景。

底层效率也在同步变化。智谱通过架构优化，将推理成本压缩到原来的50%，同时保持性能。这让高频调用成为可能，也让高价值调用具备规模基础。

而在模型技术路线上，智谱GLM系列一直是Coding能力的领跑者之一。GLM5系列在多项权威评测中取得全球开源第一、综合排名全球前三，并在Code Arena编程榜与OpenAI、Anthropic并列第一。

在算力侧，GLM模型已经进入国产芯片的软硬协同阶段，通过系统级优化提升推理效率。这意味着供给端也在逐步适配调用增长。

调用结构、模型能力、算力供给，这三件事在同一时间发生变化。

在电话会议中，智谱CEO张鹏提出了TAC（Token Architect Capability）框架，这个框架可以用一个公式来理解：AGI商业价值 = 智能上界 × Token消耗规模。

把这个公式套在财报里就会发现，当模型开始形成生产力，调用规模进而快速放大，收入自然随之增长。

显然，不是所有模型都有资格涨价，只有那些被放进生产流程、承担实际任务的模型，才有这个能力。

再回到智谱这份财报。

超过30亿的研发投入，显示出智谱还在持续加码模型能力和算力基础。尝到了靠API赚钱的甜头后，智谱没有因此停下强化技术路径的脚步。

在瞄准AGI的赛道上，智谱不是唯一的参与者，尽管它已经是少数跑通MaaS商业化流程的公司之一。

掌握定价权，并非是一个一劳永逸的节点，而会是一个动态竞争的过程。掌握了先手定价权的智谱，无疑想要把技术路线的红利，逐渐转化为AGI赛道上的长期竞争优势。