智谱称算力规模初具雏形，将支撑业务高速增长与更大规模模型的持续研发 。
9月16日 ，国内大模型巨头智谱（2513.HK）面向投资者举行电话沟通会，据管理层在电话会议中披露 ，有信心将公司年末ARR（Annual Recurring Revenue ，年度经常性收入）指引由24亿美元上调至30亿美元，“事实上 ，截至当前公司全业务口径ARR已经达到18亿美元 。 ”
智谱此前宣布完成约50亿美元融资，配售价为每股714港元，较公告前收盘价折让约9.96%。
截至16日港股收盘 ，智谱涨5.88% ，报收720港元 。
算力瓶颈逐步缓解
管理层表示，今年2月GLM-5发布后 ，智谱的模型调用需求量一周内暴增10倍 ，算力储备随即消耗殆尽，公司不得不停售主力产品Coding Plan 。
此后智谱通过两条路径应对算力缺口：一方面加大算力采购补齐供给 ，另一方面通过All-in-infra架构优化与收购中科加禾 ，提升算力使用效率。
受内存、算力市场高价等因素限制，公司始终处于算力短缺状态 ，收入增长严重受限 。数据显示 ，上述优化策略推动算力使用效率提升 2-3倍，收入随之同步增长 ，但始终难以实现爆发式突破 。
7月完成40亿美元再融资后 ，智谱启动大规模算力布局，停售半年的Coding Plan同步全面开放，开放后销量增长超15倍 ，直接印证算力短缺对业务的约束强度。但扩容节奏仍赶不上需求增长：一方面更大尺寸模型的训练占用了部分先进算力；另一方面GLM-5.〖叁〗 、 GLM-5.3 Flash系列模型发布后 ，调用量再次实现数倍增长，早期推理算法的极致优化已将算力使用率压榨至天花板 ，进一步增长只能依靠扩大算力规模 ，这与过去两年Anthropic的崛起路径高度一致。
据披露，中报发布后仅两周 ，智谱Coding用户新增就超过100万 。本次50亿美元融资落地后 ，公司算力规模初具雏形，可同时支撑业务高速增长与更大规模模型的持续研发 。
对于大模型行业 ，推理规模达到量级后才能覆盖训练成本 ，是行业共识。按行业测算口径，300亿元算力投入对应约10万P算力 ，若按40%预留训练研发 、60%用于业务推理的比例分配 ，依托GLM-5.3的推理性价比，理论推理毛利比较高 可达80% 。以此计算，60%推理算力满负荷运行下 ，年收益比较高 可达400亿元 ，不仅可覆盖全部算力投入，还能承担模型训练研发费用 。
若算力投入仅100亿元 ，40%的训练研发预留将难以保障 ，推理回报也无法达到预期，既覆盖不了业务推理需求 ，也支撑不了持续研发。这也意味着 ，大模型赛道的算力投入仍需遵循Scaling定律，规模效应是盈利的核心前提 。
年末ARR指引上调至30亿美元
算力之外 ，智谱的商业化渠道也迎来关键突破 。近期 ，公司与多家国内外头部云服务提供商签署收入分成协议，相关收入将于10月开始确认。
根据合作内容 ，智谱将GLM系列开源模型以托管API形式在海外云服务平台上线 ，双方按约定比例分享收入 。该模式下，智谱可依托合作伙伴的推理基础设施与销售渠道，降低自身算力压力 ，同时快速推进全球业务扩张 ，实现模型能力与全球需求的直接对接，落地端到端 MaaS 服务 。
受该业务增量推动 ，智谱将年末ARR指引由24亿美元上调至30亿美元。截至近来 ，公司全业务口径ARR已达到18亿美元 。
继Coding之后，Co-work正在成为智谱又一规模化收入场景 ，且进展快于预期 。
自GLM-5.3发布以来1个月内 ，智谱Co-work领域订单金额已突破10亿元，模型应用从验证阶段进入生产级部署阶段 ，开始产生规模化收入。
其中网络安全是率先落地的战略垂直场景。近来 已有100家安全企业将 GLM 模型接入自身产品与业务流程 ，覆盖国内主要安全厂商、互联网大厂 、研究机构及金融机构 。据Gartner 2026年第二季度预测，2026年全球信息安全终端用户支出约2489亿美元 ，同比增长12.7% ，预计2030年将达到3726亿美元 。
智谱方面向澎湃新闻记者表示，不同于Coding作为AI在专业领域首个规模化收入场景，Co-work直接切入成熟且持续增长的行业预算池 ，在金融 、法律、工业制造 、生命科学等领域具备广泛应用前景 ，是大模型未来发展的核心方向之一。
（文章来源：澎湃新闻）
