语：以政企客户为主要收入来源的AI公司吉林护角专用胶厂，为什么能在这样场全球AI安全事件中成为“救火队长”？

2026年7月，全球大的人工智能开源社区Hugging Face（国内网友戏称为“抱抱脸”）突然发布了则安全通告，称自己遭遇了次特殊的“入侵”。

令Hugging Face尴尬的是，这次闯进生产系统的不是传统意义上的黑客，而是个由OpenAI模型驱动的自主智能体。

这个智能体原本在执行内部网络安全测试，却突破隔离环境，进入互联网，直接在Hugging Face留下了过1.7万条操作记录。

Hugging Face曾试图调用美国商业大模型协助调查，但日志里的恶意代码和攻击指令触发了对的安全护栏，分析被迫中断。

终，安全团队转而使用内部部署的智谱AI的模型GLM-5.2，才得以在几小时内完成原本需要数天的日志分析工作。

以政企客户为主要收入来源的AI公司，为什么能在这样场全球AI安全事件中成为“救火队长”？

这事，得从二十年前清华校园里个费的学术搜索工具讲起。

1

套费学术搜索，如何成长为门大生意

2006年，唐杰从清华大学计机系博士毕业后，选择留校。

他本科读的是自动化，后来因为喜欢编程转到了计机，读博期间又扎进了语义网络和数据挖掘。

正是跨域的积累，让他始终在思考个问题：能不能顺着论文、作者和学术关系这张网，挖出相关科研活动背后的规律？

彼时，论文大多是散落在网上的份份孤立文档。某位学者和谁作过、项技术从哪里兴起、哪些人又在影响这个域，通过普通搜索引擎根本看不出来，使得很多研究既重复，又缺乏相关的理论和实践支撑。

于是，唐杰带着助手开始系统地收集论文、作者、机构、利和引用关系，再通过法把这些碎片拼接成张知识网络，终在清华实验室研发出了Aminer。

表面上看AMiner只是个搜索框，可用户输入研究向后，看到的就不只是论文列表，而是可以顺着作者、机构和引用链条，发现谁在研究、谁和谁长期作、某个技术热点早是从哪冒出来的。

这正是唐杰真正想做的事，通过法将那些在普通搜索看不见的关系搜寻并关联起来。而这套后来被称为“科技情报”的能力，也成了智谱早的技术底子，支撑着他们从海量材料里找出关系，再把结果变成人人可以直接用的答案。

由于AMiner上线后实行费开放，几年内就传遍国内各大校和研究机构，甚至延伸到了海外。但访问量暴涨的同时，服务器和维护成本也跟着水涨船。

这也使得很长段时间里，唐杰每天泡在代码里修修补补，甚至还门雇了名工程师维持系统运转。

可随着费用户源源不断地涌进来，看着不断上涨的开支，唐杰度想将AMiner关闭得了。

转机来自次海外交流。国外同行告诉唐杰，AMiner帮他们省下了大量寻找论文和同行的时间。这些话让他受鼓舞，觉得这事值得继续做下去。

用户虽然离不开AMiner，但运营依然离不开资金。

好在，很快就有人来谈作了。早找上门的是带着科研项目的研究者，需要从海量论文作者中筛出适的评审；紧接着是些地政府，想借助AMiner判断技术趋势；还有企业，想通过着论文和利去找作伙伴。

于是，唐杰将AMiner开发出了费版和收费版，前者继续服务普通用户，后者则针对政府、科研机构和科技公司，提供为度和业的信息情报。

数年间，套服务学者的费工具，逐渐成长为门面向机构客户的生意，并组建出为成熟的团队。

张鹏就是在这段时间加入AMiner团队的。他1998年考入清华计机系，从本科、硕士路读到博士，毕业后留校工作。

与他同期汇集而来的还有其他几位创始人。李涓子和许斌长期耕知识图谱、语义计与科技情报；刘德兵从中科院计所博士毕业后，曾在Technicolor研究院任职，随后进入清华；绍兰则带着多年的科技企业经营经验加入。

2019年6月，AMiner从清华实验室正式拆分吉林护角专用胶厂，智谱AI成立。唐杰、刘德兵、张鹏、李涓子、许斌和绍兰六人成为核心创始团队。

公司成立后，分工很快明确下来。张鹏负责系统研发和工程落地，把实验室里的法变成客户能长期使用的产品；李涓子和许斌将知识图谱研究补进技术底座；融资、资源分配和经营决策则由刘德兵与绍兰担起来。

此时智谱虽然已经开始盈利，但本质上仍然是款学术搜索引擎，跟当时刚刚崭露头角的大模型还不是同个物种。

但GPT-3的出现，还是让团队开始认真思考个问题：能不能把过去十多年的积累压缩成套通用大模型，将分散在搜索、问答、翻译和代码里的能力全部收拢进来？

但问题是，相比那条已经在赚钱的赛道，大模型在当时充满了不确定。是否改换向，去赌件成本、结果未知的事，成为公司成立后的道大题。

2

为什么偏偏选择难的路

经过几次讨论，智谱还是选择了改变向。

而促使他们下定决心的是，ChatGPT带来的巨大冲击。团队意识到，那种每换个行业就重做遍法的旧生意，随时都可能被某个通用大模型终结。

在过去模式下，人脸识别装进安系统是套法，知识图谱嵌入政务软件又是另套，场景换，产品和法全得重来。

而大模型则展示了另种可能。只要模型足够大、训练数据足够多，套系统就可能同时处理问答、写作、翻译和代码等不同任务。这意味着，过去需要为每个场景训练套模型的做法，次可能被通用模型替代。

对刚成立年的智谱来说，这是个既诱人又危险的向。

由于AMiner已经能够产生收入，继续做知识服务，技术与客户都在熟悉范围内。而训练通用大模型则要重新搭建法、购买力、招募人才，投入远远过初创公司的承受能力。

麻烦的是，GPT、BERT和T5等主流框架全都捏在海外团队手里。沿用现成的，成本低、见快；如果选择从底层另起炉灶，可能花上几年，后还是追不上对手。

终，智谱选择了后条路。

根据讨论，团队把不同预训练法的优势整起来，开发出自己的通用语言模型框架——GLM。通俗点说，GPT主要学的是根据前文续写，而GLM还要理解被遮住的上下文，在续写、填空和语义理解之间找到套统的案。

这个决定也重新划分了创始团队的角。

六人中，唐杰把控技术向，张鹏负责将研究成果变成能训练、能部署、能交付的工程系统，刘德兵担任董事长，统筹战略、资源和整体管理。

可以说，智谱的决策从开始就不是由某个创始人发布，而是由这群长期磨的研究者和工程人员共同动。

2021年，智谱发布了百亿参数模型GLM-10B。二年，团队决定把参数量拉到1300亿。

规模扩大了十几倍，训练难度却远不止翻十几倍。

整整两个月的训练里，硬件不仅随机宕机，模型也会毫征兆地崩溃，显存也总是在意想不到的地被耗尽，反复调试后问题也难以得到解决。

甚至很多时候，由于训练突然中断，团队连上次保存的检查点都恢复不了，只能排查数据和代码后从头再来。

这些故障永远不会出现在发布会的大屏幕上，但却考验出公司是否真的具备训练大模型的能力。

2022年，GLM-130B正式完成训练并向全球开发者开放。为了让这个千亿参数模型真正能被用起来，团队还想设法让它在配置受限的GPU服务器上跑通了理。

开放权重、降低部署门槛，也从这刻起成为了智谱技术路线的部分。

同年，智谱又出了代码模型CodeGeeX。和其他应用场景不同，代码生成的果可以直接跑出来验证，不仅率还能衡量，很早就被公司纳入到了产品矩阵。

但那时的CodeGeeX还只是款开发辅助工具，远谈不上公司的商业解法。真正让GLM走出科研圈、走进普通人电脑的，是2023年3月发布的ChatGLM-6B。

这是个经过压缩的开源模型，参数量不大吉林护角专用胶厂，张消费显卡即可在本地运行。对于当时刚刚接触大模型的开发者来说，不需要等海外接口，也不租昂贵服务器，台装着3090或4090的电脑就能调用。

使用门槛降，大量中文垂直模型、个人实验和企业原型如雨后春笋般涌现。可费开源给智谱带来了庞大的开发者群体，也把GLM送进了多企业的测试环境，问题也随之而来。模型可以费下载，可每次训练消耗的芯片、电力和工程师的时间都是巨大成本。

于是，转型后的智谱又遇到新的问题：如何用套开放模型，PVC管道管件粘结胶来养活大模型公司。

3

四年亏掉86亿元，智谱怎么留在桌上

对智谱来说，费依然是屡试不爽的策略——先让模型开源，开发者用起来，再把其中需要本地部署的机构客户转化为付费项目。

这其实也藏着当初智谱坚持从头开发模型的重要原因。

对于银行、运营商、政府部门和大型制造企业来说，平时使用大模型，出于安全考虑，通常不会随意开个公共网页。

而且，由于内部文件不能随意传出，数据也不能离开机房，所有模型须部署在本地，再接进已有的业务系统。

这种体制的需求和消费产品不同。

这意味着，智谱早年服务于科研机构和大企业的政务客户经验，恰恰在大模型时代成为了优势。

因此，主动找上门的企事业单位络绎不。和其他大模型公司相比，智谱AI在处理这类需求时，格外清楚如何服务这些需求特的机构。

直接的例子是2024年与邮储银行的作。智谱将经过微调的ChatGLM接入银行反洗钱系统，读取交易流水、客户身份和账户信息，提取异常特征并生成报告初稿，再交由甄别人员复核。整个过程中，模型既嵌入了银行原有的风控流程，又始终留在客户自己的环境里。

而本地化部署也由此成为智谱重要的收入来源。2025年，公司实现营收7.24亿元，其中约5.34亿元来自本地化部署，占比73.7。

这意味着，智谱每收到10元钱，过7元来自需要进入客户现场的项目。

可对智谱来说，来自体制内的同虽然单笔金额大、利润，但做单是单，很难批量复制。因为其中的每个客户都得单接待和服务，收入增长基本取决于能同时接多少个项目。

相比之下，面向大众的云端模型服务看起来容易做大——客户按次付费，用量越多收入越多。可问题在于，这条路赚的是“薄利多销”的钱，而国内厂商直在价格战，单次调用的利润已经被压到了薄。

麻烦的是，收入虽然直在增长，需要支付的成本也在直线飙升。

2022年至2025年，智谱四年累计净亏损约86.08亿元，平均天接近590万元。仅2025年，研发投入就达到31.8亿元，而当年收入只有7.24亿元。这意味着，公司每进账1元，对应的研发支出就过4元。

整个研发费用里大的块，依然是力。2024年，智谱为了买力花了15.53亿元，接近当年3.12亿元收入的五倍。

没办法，服务器旦开始训练就得连续跑数周，中途若出故障，已经掉的芯片时间和工程师工时都收不回来。

这也解释了智谱为什么没有参与2024年大模型行业激烈的投流大战。

当时，多公司投入大量营销费用争夺聊天机器人用户。智谱内部也讨论过是否跟进，后还是将有限的资金继续投向模型。

刘德兵后来承认，也是因为资金不足，智谱虽然也较早看到了手机智能体和“芯体”的向，但也只能忍痛放弃。

这其实也映射出国内很多立大模型公司的尴尬处境。

面对耗费巨大的研发和力成本，互联网巨头还可以用广告、电商、云计等业务来补贴，而智谱这样的企业只能靠融资和正在增长的模型收入勉强维持运营。

想要继续留在桌上，智谱比过去任何时候都需要资本。而随着大模型钱的速度越来越快，市场已经很难自撑住。

于是，智谱向港交所正式递交了上市申请。

4

山顶还没看见，“买路钱”却不能断

2026年1月8日，智谱以每股116.2港元登陆港交所，成为全球以通用大模型为主营业务的上市公司。

公开市场给出的价格为43.5亿港元，折人民币约38.6亿元。

钱看着不少，可实际还不到智谱过去四年累计亏损的半。按照公司目前的研发强度，这笔资金像下段路的“盘缠”，还远不到可以停下来数钱的时候。

上市也给智谱抛出了新的考题。

在市场，投资人可以用五年甚至十年等待技术兑现。可到了公开市场，股东每天都能看到股价，每个财报季都要重新计收入、毛利、亏损和现金消耗。

而大模型行业技术迭代快，模型榜单上次先能估值，竞争对手发布个强的模型，都会迅速改变市场预期。

这也是为何智谱上市后的半年里，股价度冲到万亿港元市值附近，随后又在股份解禁、配售以及Kimi K3发布等多重因素作用下大幅回落的原因。截至近时点，智谱公司的市值为4560亿人民币，不足峰时期的5成。

而市场用脚投票，本质是在问同个问题：技术还在进步，但何时能变成稳定的收入？

智谱给出的阶段答案是：代码。

CodeGeeX早在2022年就已出，可直到智能体开始执行复杂任务阶段，它的商业价值才真正显现。

原因在于，当模型能够理解长、复杂的指令时，代码生成就不再只是补全行代码，而是可以立完成整块的开发模块。

旦模型的产出变得可量化、可验收，企业就能把代码生成的果折成具体数字，比如调用了多少次、通过了几次测试、省下了多少开发和返工时间。只有得清账，企业才愿意真金白银地为其付费。

而相比每个客户都要重新部署交付的项目，代码调用接近可以重复出售的标准服务，也能发挥智谱在本地化部署和工程落地上的积累。

因此，当智谱把多研发力量转向代码和智能体后，GLM的调用量随之增长，这门早年埋下的业务终于变成了潜力巨大的生意。

可唐杰对智谱的规划，并没有停在代码生成上。

2026年7月11日，他在内部信《巨浪已来》中明确提出了为期两年的“摸”计划，希望未来的模型接下持续数周甚至数月的任务后，能自己拆解步骤、调用工具、检查结果，并在少人工干预的情况下完成工作。

在这个设想里，代码只是智能体可以调用的件工具，但智谱想做的，仍然是能够立处理长任务的通用模型。

可任务越长，消耗的力越多，对数据安全和系统稳定的要求也越。这意味着，代码生成刚刚让商业化变得清晰些，智谱又把自己拽回了投入重的技术路线。

事实上，唐杰这种“看不到山顶就停不下来”的状态，早在做AMiner时就出现过。当时平台的主要法在2007年前后已经能够运行，他却持续磨了8年，直到2015年才认为取得阶段成果。

他自己也将这种研究态度概括为：科研像登山，不登顶就是失败。

但实验室里的登山，研究者可以自己决定往哪走、走多快。成为上市公司以后，智谱每向上步，都得有人替力、工程师和下轮训练买单。山顶还没看见，“买路钱”却不能断。

之前Hugging Face的安全事件，不仅给智谱的GLM-5.2带来了场现实检验，也顺带成了次有说服力的公开背书。

这背后，是AMiner时代的信息处理能力、GLM时代的开放路线，以及政企市场磨出来的工程经验，在这刻汇到了起。

但仅仅次的漂亮任务，还不足以构成壁垒。在技术日趋成熟的今天，任何模型能力都可能在几个月内被追平，客户也会转向便宜、好用的产品。

对于智谱来说，只有把这些偶尔出现的技术光变成能够重复收费的产品，才能维持继续登顶的“买路钱”。

从AMiner到GLM-5.2，智谱走了二十年。团队从处理学术论文起步，路走进大模型竞争，并在Hugging Face的安全事件里，完成了项商业闭源模型没能接下的任务。

接下来，智谱还会继续向AGI进。但想继续登顶，依然得先过客户和现金流这关。相关词条:离心玻璃棉     塑料挤出机     钢绞线厂家    铝皮保温    pvc管道管件胶

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