AI 价格战考验估值，智谱股价抛售加剧

9 月 25 日，智谱股价触及本轮调整期的又一低点，公司公布的市值回落至约 3,000 亿港元。此次智谱股价抛售已不只是单日交易疲软。投资者正在检验：在不断升级的 AI 模型价格战中，快速的营收增长能否支撑高额投入。

这家在香港上市、现以 Z.AI 为品牌的公司，6 月公布的市值一度短暂超过 1.3 万亿港元。这一峰值源于市场对中国基础模型开发商及智谱 GLM 模型家族的强烈热情。三个月后，DeepSeek 及其他厂商推出的低成本产品，开始挑战支撑这一估值的稀缺性溢价。

智谱还在 9 月完成了一项大型融资，新增发行股份并发行零票息可转换债券。该交易强化了其资金实力，但也加剧了市场对股权稀释的担忧。这一矛盾定义了当前的讨论：智谱需要更多资本来竞争，但融资又会令投资者对其商业表现提出更高要求。

智谱股价抛售已抹去 6 月大部分涨幅

最新一轮下跌之所以重要，是因为它标志着市场估值迅速从稀缺性驱动转向证据驱动的审视。

智谱股价在 9 月 25 日再度走弱，并触及本轮调整以来的最低水平。一份中国财经报道显示，该公司当日市值约为 3,000 亿港元。同一场市值重估发生在股价自 6 月创纪录高位长期回落之后。

这次反转的幅度，比某一项盘中报价更值得关注。智谱股价在 6 月高点时，公司公布的市值曾超过 1.3 万亿港元。如今重回约 3,000 亿港元，意味着高点时的大部分估值已消失。

不同的市场数据服务可能会给出不同的总额，因为它们可能采用不同的股份类别或已发行股份定义。近期的资本发行使这一差异尤为重要。因此，3,000 亿港元应被视为大致的市场水平，而非经公司认证的会计期间估值。

但趋势依然明确。投资者已大幅削减给予智谱这一上市、专注基础模型开发商的溢价。

这一溢价曾相当可观，因为公开市场投资者可供比较的选择并不多。智谱于 1 月在香港开始交易，很快成为中国生成式 AI 行业的重要代理标的。MiniMax 提供了另一项纯粹业务比较，但两家公司所处的市场中，上市标的供给有限。

稀缺性带来的股价提振，可能快于单靠经营业绩所能支撑的程度。但当更多股份进入流通、竞争对手进步，或投资者重新评估盈利路径时，这种溢价也可能迅速消失。

这三种力量都已影响智谱。

首先，此前受限的股份在夏季获得交易资格，增加了市场可获得的潜在供给。其次，智谱完成了扩大已发行股本的配售。第三，竞争模型提供商持续降低高性能 AI 推理的成本。

6 月的估值还建立在市场预期之上：智谱的 GLM 模型将获得可观的开发者和企业需求。这些预期并未消失。然而，股价如今表明，投资者希望在恢复此前溢价前看到更明确的证据。

本轮调整并非始于 9 月的价格战。智谱在 6 月高点后已大幅下跌。夏季限售期届满、配售以及 AI 相关股票整体疲弱，均令该股承压。

9 月增添了一个更根本的问题：如果整个市场中的同类模型都变得更便宜，智谱能否将使用量增长转化为有吸引力的利润率？

这比询问公司能否增长营收更困难。模型提供商可以在失去定价权的同时增加客户。它可以增加 API 流量，同时在推理基础设施上投入更多。它还可以在较小的起点上实现强劲的年度增长，却仍远未接近盈利。

智谱的下跌凸显了这些差异。市场不再将增长、技术雄心和上市稀缺性视为可相互替代的积极信号。

核心问题如今在于，增长是否能创造持久的经济价值。这一问题直接引向最新一轮模型降价。

更便宜的模型正将成本变成竞争武器

新的价格战削弱了中国模型开发商过去吸引成本敏感型用户的一项优势。

API 定价决定了开发者在应用向模型发送提示词时的支付成本。Token 是模型处理或生成的一小段文本单位。更低的 token 成本可显著改变编程智能体、客户服务系统和高频企业工作流的经济性。

DeepSeek 于 9 月通过 V4.1-Flash 加剧了这一竞争。该公司称，该模型是一个具备原生视觉理解能力和更高吞吐量的高效率系统。其Flash 模型更新还推出了更低的 API 定价，并保留了更便宜的非高峰时段使用价格。

DeepSeek 表示，该模型采用混合专家架构，即每项任务只激活其整体网络中的一部分。这种方法旨在减少推理所需的计算资源。公司还声称，其键值缓存的内存和存储需求显著降低。

这些技术说法仍需在真实工作负载中进行独立测试。但商业信号已十分明确：DeepSeek 希望买家同时评估模型能力和运营成本。

一则相关降价通知显示，通过腾讯云分发的多项 DeepSeek 服务价格大幅下调。降价涵盖输入处理、输出生成和缓存使用。

具体费率不如趋势重要。更低的成本正在模型交付链的多个环节扩散。

这从两方面给智谱带来压力。

第一种压力是直接的。开发者在部署工作负载前，可以将 GLM 服务与 DeepSeek、阿里巴巴的 Qwen 模型及其他替代方案进行比较。对一些生产系统而言，切换仍有难度，但标准化 API 已降低了这一门槛。

第二种压力来自客户预期。一旦大型提供商降价，企业买家就可以向其他供应商要求让步。他们还可能将工作负载分配给多个模型，以获得谈判筹码。

这一动态对常规任务尤为重要。买家并不需要每项请求都使用能力最强的模型。他们可以将简单的摘要、分类、提取和起草任务路由至更便宜的系统。

模型路由使这一策略成为现实。它会根据成本、速度或复杂度，将每项请求发送给选定的模型。随着路由能力提升，供应商无法再依靠单一旗舰模型覆盖客户工作负载的每个部分。

因此，智谱必须捍卫的不只是基准测试表现。它必须证明，GLM 模型能够为特定工作负载提供更好的结果、更强的部署选项，或更低的总体运营成本。

总体运营成本不止包括 token 收费，还可能包括延迟、错误修正、工程时间、安全要求以及维护多家供应商的成本。如果模型产生更长的输出或需要反复尝试，看似更便宜的模型也可能变得昂贵。

这一限定意味着价格战不会演变为简单的零价竞赛。开发者仍关心可靠性、上下文处理、工具使用和输出质量。

不过，更低的标价会影响初步评估，也会让采购团队更容易质疑现有合同。

智谱此前受益于这样一种看法：中国模型能够以低于领先西方服务的成本提供具竞争力的表现。当国内竞争对手降价、国际厂商推出低成本版本时，这一定位就不再那么突出。

竞争正在从国家层面的成本优势转向供应商层面的效率。投资者对此作出反应，是因为效率决定了多少营收能够以毛利润形式留存。

因此，智谱股价抛售反映出一种可信的商业担忧。更便宜的推理可以扩大整体市场，同时压缩每家供应商所能攫取的价值。

快速营收增长尚未平息利润率之争

智谱上半年业绩显示出强劲需求，但也解释了为何投资者仍聚焦亏损和资本密集度。

智谱报告称，截至 6 月 30 日的六个月营收为 9.539 亿元人民币，较 2025 年同期增长 399.7%。

基于云的部署收入为 8.252 亿元人民币，而一年前为 2,910 万元人民币，占上半年营收的 86.5%。这一变化表明，API 和托管服务已成为公司的主要商业引擎。

这一转变很重要，因为云端分发比定制化的本地部署项目扩展得更快。开发者无需在自身基础设施中安装整套模型系统，即可开始使用 API。

云服务还会形成持续的使用信号。不断增长的流量可帮助提供商优化模型、了解客户需求，并与应用开发者建立更深入的关系。

但持续使用并不会自动带来持续利润。

智谱上半年录得约 20.7 亿元人民币亏损，调整后亏损约为 19.6 亿元人民币。这两个数字均超过公司报告营收的两倍。

公司发布的中期财务报告也显示了向云端交付转型的规模。这一转型带来了增长，但并未消除模型开发和计算基础设施的成本。

智谱在这半年投入约 21.3 亿元人民币研发费用，超过了同期总营收。这说明，获得资本仍是公司战略的核心。

基础模型开发需要昂贵的训练运行、专业员工、数据工作和持续评估。随后服务用户还会增加推理成本。即使竞争对手降低自身价格，这些支出仍会持续。

结果是一个艰难的时机问题。

如果智谱通过维持价格来保护利润率，开发者可能将工作负载转向更便宜的替代方案。如果它跟随市场降价，营收可能增长，但每单位使用量贡献的利润会减少。如果它削减投入，其模型又可能落后。

这正是为什么单靠营收增长未能阻止智谱股价抛售。投资者需要理解这种增长的质量和可持续性。

有几项指标可以帮助厘清这种质量。

其中之一是云业务毛利率，即扣除直接服务成本后保留的云收入比例。另一项是营收集中度。过度依赖少数客户，可能使快速增长更难持久。

第三个指标是促销协议结束后的客户留存率。通过折扣获得的使用量，与因模型能够完成关键任务而留存的使用量，其经济价值并不相同。

智谱在上半年显著提升了云业务毛利。这是一个令人鼓舞的运营信号，表明规模效应和部署效率可以抵消部分成本压力。

不过，价格战可能逆转这些收益。降价会立即影响收入，而计算成本的下降速度可能较慢。

智谱可以通过提高模型效率来应对这种压力。更少的激活参数、更好的缓存、更快的推理速度或更高的硬件利用率，都能降低每次请求的成本。

它还可以优先处理那些客户更重视准确性和可靠性、而非最低价格的工作负载。编程、复杂智能体、受监管环境下的部署以及定制化企业系统，可能提供更强的差异化空间。

公司必须在客户行为中证明这些优势。公布的基准测试和技术主张无法说明企业是否会扩大付费使用。

这就是新的估值标准。投资者正在比较增长与亏损，以及技术进步与维持这些进步所需的成本。

新融资为智谱赢得时间，但也抬高了执行门槛

智谱已获得支持下一轮发展周期的资源，但新增资本也加剧了稀释和偿付相关担忧。

9月，智谱完成了一组涉及新发行H股及零息可转换债券的交易。这些交易紧随夏季完成的另一笔大规模配售之后。

9月的股份配售发行了约2,197万股新H股，相当于交易前已发行股份数量的略高于9%。

可转换债券的本金金额为人民币201.4亿元，以美元结算，并于2027年到期。零息意味着其不会定期支付利息，但其转换和到期条款仍会影响股东。

综合来看，这些交易在计入最终成本和汇率影响前，筹集了约390亿港元。公司表示，大部分所得款项将用于模型研究、训练、推理能力和技术基础设施。

这一用途与智谱面临的战略挑战相符。与DeepSeek、Qwen及国际模型开发商竞争，需要持续投入。在管理层等待当前收入为下一次发布提供资金时，模型训练无法暂停。

官方融资记录显示，9月这组交易之前，智谱在2026年已进行了多笔其他资本市场交易。智谱利用上市地位获得了许多私营竞争对手无法取得的资金基础。

这是一项实实在在的优势。

资本可以购买算力、吸引研究人员，并在客户付款尚未完全覆盖成本之前支撑推理需求。它也可以资助能够扩大分销渠道的收购或投资。

然而，融资并不能解决公司的经济模式问题。它只是延长了智谱尝试解决这一问题的期限。

新股会稀释现有持股，因为每位投资者在扩张后的公司中所代表的比例更小。如果持有人将可转换债券转换为股权，也可能造成额外稀释。

融资条款同样会影响交易行为。投资者可能对可转债头寸进行对冲，或比较转换经济性与普通股之间的差异。这会令股价走势的复杂性超出公司运营表现本身。

这在解读9月的下跌时尤为重要。若将整轮下跌完全归因于AI模型定价，便过于简单了。

该股当时已经在消化新增股权、可转换证券，以及此前锁定期届满带来的影响。中国AI股票整体走弱也影响了市场情绪。

价格战加剧了这些压力，因为它让新资本能够产生何种回报受到质疑。如果更多投入能够带来持久的技术领先地位或有价值的客户关系，那么这种支出是合理的。若每轮融资都在资助竞争对手迅速商品化的服务，其吸引力就会下降。

智谱管理层强调长期模型研究，而非最大化短期利润。在能力可能决定未来相关性的市场中，这一选择可以理解。

但公开市场投资者仍需要可衡量的里程碑。在不考虑稀释、亏损和商业化落地速度的情况下，他们无法为长期雄心估值。

重要的比较并不只是智谱与资金不足的创业公司之间的比较。DeepSeek可以通过架构效率和开放发布展开竞争。阿里巴巴可以将Qwen接入既有云平台。大型科技公司可以通过更广泛的业务补贴模型服务。

智谱并不具备这些完全相同的结构。其专业化定位使其更为聚焦，但也让模型经济性更加透明。它没有大型广告、电商或游戏业务来消化长期亏损。

这一差异使融资既成为智谱的优势，也成为其脆弱点。公司已筹集足够资本，能够继续作为重要竞争者存在。现在，它必须在市场要求再次调整之前，将这些资本转化为成果。

3,000亿港元这一数字并不能证明什么

估值下滑表明市场持怀疑态度，但并不能证明智谱已失去技术地位或客户需求。

股价变动将多种判断压缩为一个数字。它们反映预期增长、风险承受能力、交易流动性、资本结构和市场情绪，但并不直接衡量模型质量。

智谱上半年的云业务增长表明，开发者和企业增加了对其服务的使用。该公司仍是中国基础模型市场的重要参与者。

较低的估值并不会抹去这些事实。

它同样不能证明价格战会永久摧毁利润率。模型服务成本可以通过架构改进、更好的芯片、缓存、批处理及更高效的调度而下降。

如果推理成本下降速度快于客户费率，提供商便可在降价的同时扩大毛利。这种结果正是开发者不应将每一次降价都视作财务疲弱证据的原因之一。

相反的结果仍然可能发生。即使自身成本尚未充分下降，提供商也可能为了守住份额而降价。这种做法会提升使用量，却增加现金消耗。

公开披露尚未提供足够细节，无法判断哪一种模式将在智谱下一报告期占据主导。

3,000亿港元这一数字也应谨慎对待，因为不同市值服务使用的股份数量不同。有些可能以不同方式纳入境内股份、未上市股份、新发行股票或潜在稀释。

近期报道针对相近交易日期给出了存在实质差异的总额。这种差异不会否定此次抛售，但意味着读者应采用同一一致数据提供商的估值进行比较。

另一个不确定性在于因果关系。

时间上，9月的下跌与低成本模型发布有关联。然而，智谱还面临稀释、大规模融资需求以及对更广泛科技市场的担忧。周初，一起编程产品数据争议进一步带来压力。

没有任何单一因素能够完全解释这次走势。

更有力的结论是，多种风险同时显现。价格竞争削弱了对未来利润率的预期。融资增加了股份供应。此前的涨幅令市场几乎没有容忍失望的空间。

这种组合改变了投资者对好消息的解读方式。强劲的收入增长已不足以抵消对亏损的担忧。新增融资也不再被纯粹视为利好。新的模型投资还意味着又一段高支出时期。

该股此前的上涨同样值得以同样的怀疑态度看待。万亿美元级别的香港估值并不能证明智谱已取得持久主导地位。随后的下跌也不能证明相反结论。

这两个极端都反映了围绕一个年轻市场的不确定预期。

对于开发者和企业采购方而言，这一区分具有实际意义。下跌的股价不应决定模型选择。采购方应测试输出质量、延迟、隐私控制、部署灵活性和整体工作流成本。

他们还应避免依赖未经记录的模型行为。快速的产品变化可能改变输出风格、上下文管理或工具性能。在激烈价格战期间，针对特定版本的评估仍然至关重要。

对投资者而言，最有价值的证据将来自运营趋势，而非每日行情。收入留存、云业务利润率、客户集中度和现金消耗，可以显示智谱是否正在建立一项具有防御力的业务。

在这些数据公布之前，智谱股票抛售应被解读为对预期的警告，而不是对该公司模型的最终裁决。

三个信号将决定估值调整能否稳住

下一阶段取决于云业务经济性、竞争性发布，以及智谱新资本是否能带来可衡量的商业回报。

第一个信号是智谱的下一次财务披露。

投资者应将云业务收入增长与毛利率和调整后亏损一并考察。若公司能够在不牺牲正在改善的服务经济性的情况下留住客户，增长将更具分量。

现金消耗同样重要。智谱已扩大其融资基础，但反复融资不能无限期替代经营杠杆。

更强的云业务利润率将支持这样一种观点：规模和工程效率能够吸收更低的市场价格。更弱的利润率则意味着，竞争正在将更多价值转移给客户，而非提供商。

第二个信号是下一轮模型发布。

DeepSeek的V4.1-Flash公告将架构效率与更低定价直接联系起来。这一组合为智谱和其他模型开发商设定了严苛的比较标准。

可信的回应并不要求智谱提供最低费率，但必须给出买家选择GLM的明确理由。

这一理由可能是其在编程、智能体工作流、中文任务或企业部署方面的卓越表现，也可能涉及更可预测的延迟或更强的定制化能力。

证据应来自可复现的第三方评估和持续的客户使用。仅凭公司自行选择的基准测试，无法终结这场比较。

第三个信号是智谱将如何部署其9月融资。

对新模型的投入并不必然富有成效。公司必须证明基础设施投资能够带来更快的服务、更低的单位成本或新的收入。

业务发展支出应创造在初始激励结束后仍会留存的客户。战略投资应增强技术能力或分销能力，而不是仅仅扩展公司的叙事。

这些信号出现的速度各不相同。竞争对手的定价可以立即变化，而客户留存和利润率数据则需要更长时间才会显现。

这种不匹配会造成波动。投资者会在财务报表显示新发布影响之前，便围绕新发布进行交易。

开发者也面临相关问题。仅根据当日费率选择模型，可能会在提供商变更端点、淘汰版本或调整条款时造成迁移工作。

合理的应对方式是维持可移植的应用架构。团队可以分离提示词、评估数据和特定于提供商的代码。这样，他们便能在无需重建整个产品的情况下测试替代方案。

评估 AI 生成研究成果的组织，也可以保留每项输出背后的源材料。结构化的 AI knowledge base 能帮助团队基于同一组证据比较模型回答，而不是依赖记忆。

智谱的股票抛售潮最终引出了一个更广泛的问题：模型市场中的价值究竟属于训练模型的公司、提供云端服务的平台，还是掌握客户关系的应用？

智谱押注于一家专注于模型开发的公司能够保留足够的价值，从而证明持续投资的合理性。DeepSeek 对效率的推动，以及更广泛的价格战，正在检验这一假设。

答案不会在某一个交易日揭晓，而将取决于智谱能否将新增资本转化为更低的成本、更高的用户留存和更健康的利润率。

目前，这次估值重置是在要求拿出证据。值得关注下一次云业务利润率更新、下一次 GLM 发布，以及首批明确显示 9 月融资如何改变运营表现的证据。