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【央视新闻客户端】
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9月中旬 ，清华大学的一间阶梯教室，座无虚席 。
来听课的学生实在太多 ，有些只能在过道里蹲着 、站着 ，旁听这门“高级机器学习”课程。
课程主讲人是唐杰，清华大学计算机系教授 、智谱AI创始人 。他分享了些前沿判断 ，比如 ，AI未来一两年会全面接管PC操作 。
“听得酣畅淋漓。 ”一位清华学生评价说 。
作为智谱实际控制人之一，唐杰仍活跃在清华园的三尺讲台 ，他拒绝传统的高管职务 ，只用“首席科学家 ”的头衔，以便把精力集中在前沿技术上 。
这位49岁的高知教授 ，在过去4年半 ，累计烧掉超100亿元，又募集了数倍于此的资金，带领智谱开启一场“摸高计划”。
这场昂贵的游戏 ，暂时还看不到盈利的时点 。
重仓算力
唐杰和同事的融资动作 ，真的又快又密：1月登陆港交所，募资约49亿港元；7月首轮配售 ，募到40亿美元；9月再次融资50亿美元 。
短短8个月 ，他们募集了整整650亿元人民币。
9月16日，智谱管理层举行沟通会 ，结合刚完成的约335亿元人民币融资 ，给投资者讲了三件事：算力约束解除、与云厂商合作取得突破 、Co-work订单超10亿元。
高管表示，新一轮融资是出于算力扩容的需要 。
2026年2月 ，GLM-5发布后 ，模型调用需求量暴增10倍，在发布当周 ，智谱算力储备就几乎消耗殆尽 ，只好暂时停售主力产品Coding Plan 。
他们收购中科加禾，又进行策略调整，将算力效率提升2—3倍 ，但缺口始终还在 ，收入增速也受到限制。
“我们用了数万张国产芯片全量上线，为了保证能用 ，所有infra优化技术全上了 。 ”
唐杰说 ，团队研发GLM-5.3-Flash时，为省算力 ，做了不少“抠门的事 ” 。
最终 ，智谱通过两笔大额融资，填补缺口。
7月 、9月 ，两笔融资合计募到90亿美元 ，用于扩大算力布局，以确保“短期内 ，算力供给不再是收入增长的主要约束” 。
内部算了笔账：投入300亿元 ，大约可建设10万P算力 。这些算力预留40%来做训练研发，60%用于满足业务推理需求。
主流模型基准表现对比
基于GLM-5.3的高推理性价比，理论上最高可实现80%的推理毛利 。照此测算 ，在60%的算力利用率下 ，按全价计算，一年收益可达400亿元 。
理想情况下 ，一年下来 ，智谱可以收回全部算力投入，还能覆盖模型训练的研发费用 ，不用靠下一轮融资“输血 ”。
“对于大模型公司的算力投入 ，我们同样需要坚定的Scaling 。 ”管理层强调 。
落地生金
要花费如此多现金，唐杰团队也在努力安抚市场。
在最新的电话会上 ，管理层不断释放利好 ，意在表明，其商业化层次更丰富 ，根扎得更深了。
其一 ，与云厂商的合作有突破，云分成落地，开源首次变成收入项 。
“我们近期与头部云服务商签署收入分成协议 ，相关收入将从10月起确认 。”管理层提到 ，智谱GLM系列模型在海外云服务平台上以托管API形式提供服务，按约定分享收入。
这反映出 ，开源模型正加速商品化 。
其二 ，Coding（编码）范式延伸至Co-work（协同工作），提速上量 。
智谱给模型能力的演进划定了一条“阶梯 ”：Chat、Coding、Agent 、Co-work 、Autonomous AI。
到Co-work这一步 ，模型进入真实工作流 ，按完成的任务计价 。该阶段的门槛是，交付的工作成果可靠性达到专业人士愿意验收的水平 ，而不是需要推倒重做 。
唐杰的同事透露 ，GLM-5.3发布1个月来，Co-work行业订单金额超10亿元。
网络安全是率先落地的垂直场景 ，已有100家安全企业将GLM模型接
