多知1月9日消息，北京智谱华章科技股份有限公司(以下简称“智谱”)在1月8日港交所敲锣上市。上市首日，智谱收盘价为131.5港元，较116.2港元的发行价上涨约13.17%。

据了解，在智谱上市当天，清华大学计算机系教授、智谱创立发起人兼首席科学家唐杰发布内部信，宣布很快将推出新一代模型 GLM-5，公司也将聚焦于全新的模型架构设计。

智谱董事长刘德兵在上市致辞中表示：“全球范围内通用大模型企业第一次以这样的方式走向公开市场，非常有幸智谱作为中国大模型代表，站在这个历史性的起点。”

智谱起源于清华大学计算机系知识工程实验室(KEG)。早在2006年，唐杰教授团队就研发了AMiner科研情报系统，这为智谱积累了最早的数据与知识图谱基因。2019年，智谱正式成立，CEO张鹏是清华计算机系博士，董事长刘德兵师从高文院士。

智谱提出并持续演进的GLM(General Language Model)技术路线，被市场视为国内少数可与GPT体系正面对标的通用预训练架构。该架构在鲁棒性、可控性及幻觉率控制等关键指标上具备明显优势，并已完成对40余款国产芯片的适配。

招股书显示，2022年、2023年、2024年及2025年上半年，收入分别为5740万元、1.245亿元、3.124亿元、1.909亿元，年复合增长率达到130%。

智谱的毛利率从2022年至2024年及2025年上半年分别为54.6%、64.6%、56.3%和50%。

研发投入方面，2022年至2024年，智谱研发投入从8440万元增至21.95亿元;2025年上半年研发投入达15.95亿元。

招股书显示，智谱已成为中国收入规模最大的独立大模型厂商之一，MaaS平台的客户群体主要是科技互联网和企业服务市场，已连续三年营收翻倍。其有多维度的商业模式：

To B(企业)： 拥有超过12000家企业客户，中国前十大互联网公司中有9家都在使用智谱GLM。

To D(开发者)： MaaS平台聚集了270万开发者，API平台的企业和开发者用户数超290万，API年收入增长超30倍。

To Device(端侧)： 智谱与中国三星合作，将AI能力植入Galaxy S25系列，直接触达消费者。

（一站式MaaS平台）

智谱MaaS平台提供了一个智能体工作区，其中包含各种智能体模板及基于场景的解决方案。通过该智能体工作区，客户可通过简化的模型微调、增量模型训练及提示工程，迅速定制智能体，可以说，MaaS平台采取了轻量级的方法。

智谱列举了九大商业化应用案例，其中案例八是公共服务行业(教育)—— AMiner ——面向學者的研究助手。

AMiner是AI驱动的科学情报与大数据挖掘平台。该平台旨在为全球研究机构与学者提供智能的学术服务，运用先进的数据挖掘与分析技术以提升科研效率。依託涵盖数百万篇学术论文的海量数据库，并由GLM系列模型驱动，AMiner的核心功能包括自然语言学术检索、学者画像详析，以及支持自动摘要与交互式问答的AI辅助文献分析。AMiner同时提供文献综述撰写辅助工具、翻译与语言润色，并支持最新学术趋势的个性化订阅。

案例九是智谱清言——通用型智能对话系统。

智谱清言是智谱基于GLM系列模型的先进生成式AI助手。依托智谱的综合模型能力，智谱清言支持广泛的应用场景，核心功能包括：

通用问答。智谱清言能够响应全领域用户谘询，支持联网搜索、图像解析及文档阅读等能力。尤其是，智谱清言集成GLM-Z1-Rumination模型，通过反复推演输出更全面精准的结果。

多模态理解与生成。智谱清言能够生成视频及图像以赋能高效及富有想象力的艺术创作。在旅行场景中，提供景点背景即时解说及环境识别服务，对视障用户尤为有益。在艺术设计等创意领域，其激发用户灵感并支持原创艺术作品生成。

可定制智能体。用户可通过无代码平台创建自己的专属AI agent，并根据特定需求进行AI agent自定义。目前，智谱清言平台活跃自定义AI Agent数量已突破80万。

一路来，智谱一直受到资本的青睐。成立六年间，智谱历经八轮融资，累计筹资超83亿元。投资方涵盖各地方政府国资，及知名VC君联资本、启明创投、红杉中国、高瓴、顺为资本、光合创投、今日资本等，还有各大产业资本，如美团、蚂蚁、阿里、腾讯、小米、金山、BOSS直聘、好未来等。

从行业来看，招股书显示，商业化进程方面，大语言模型在中国的客户市场仍处于早期阶段。尽管面向消费者的应用(如AI助手、AIGC工具等)逐渐涌现，但用户对大语言模型的付费意愿仍处于较低水平。

相比之下，企业级场景是中国大语言模型市场增长的主要驱动因素。企业用户对于大语言模型的部署有著明确且强烈的实际需求，在其业务营运中採用大语言模型也展现出更高的支付能力和落地效率。因此，当前中国大语言模型的商业化重心集中于机构客户的采用上。大语言模型正日益融入企业业务工作流程，以提升跨职能部门的效率及生产力。

就客户服务而言，基于大语言模型的聊天机器人及虚拟智能体可根据客户档案及交互历史提供个性化沟通。就营销及销售活动而言，大语言模型可实现营销内容自动生成及个性化信息推送，从而提升参与度及转化率。

就生产力及工作流程自动化而言，大语言模型嵌入生产力软件及工具，为邮件起草、会议记录生成及文件加工等任务提供支持，从而减少日常工作耗时。凭藉大语言模型，企业可实现重复性文本密集型流程的自动化，作出更明智及数据驱动的决策，并生成高度个性化且符合上下文的内容。

招股书显示，以收入计，2024年中国大语言模型市场规模已达到人民币53亿元，其中机构客户贡献47亿元，个人客户贡献人民币6亿元。随著大语言模型技术的不断进步、机构与个人用户需求的不断增长，估计到2030年该市场规模将增至人民币1,011亿元，2024年至2030年的复合年增长率为63.5%。机构客户仍将是市场增长的核心驱动力，估计到2030年中国企业级大语言模型市场规模将达到904亿元，2024年至2030年的复合年增长率为63.7%。