一家清华系AI公司，正在走一条与全球头部AI实验室高度相似的路。
4月20日，瑞银Wei Xiong等分析师发布了一份近40页的研报，首次覆盖北京AI公司智谱，给出“买入”评级，目标价1160港元。
报告核心论断直截了当：智谱的模型研发与商业化路径，与全球AI头部公司Anthropic高度相似——因此，分析师将其定位为“中国版Anthropic”。
为什么是“中国版Anthropic”？Anthropic是硅谷最受瞩目的AI巨头之一。它不卷花哨的视频生成，就死磕一件事：让AI写代码。
瑞银认为，智谱从技术路线到赚钱方式，都和Anthropic如出一辙。
第一，战略焦点高度一致。两家公司都选择编程能力作为突破口，原因在于编程任务结果可验证、价值可量化，是AI从“辅助”走向“执行”的最短路径。
Anthropic在模型层面押注代码能力，强调长时程任务（long-horizon tasks）——即AI能否在无人干预的情况下，持续完成数小时的复杂工程任务。
智谱采取了几乎相同的路径。公司早在2022年9月就推出了AI编程助手产品CodeGeeX，是国内最早布局AI编程的公司之一。
根据METR（模型评估与威胁研究机构）的测试，Anthropic的Claude Opus 4.6能完成约12小时人类等效任务时长的工作（50%成功率）；智谱GLM-5.1达到约8小时，在全球开源模型中排名第一。
第二，模型性能差距持续收窄。
根据Artificial Analysis数据，截至2026年4月17日，智谱最新旗舰模型GLM-5.1在全球模型综合智能指数中排名第七，得分51.4分，与Anthropic Claude Opus 4.6的53分仅差2分。
在SWE-bench Pro（模拟真实代码工程任务的权威测试）中，GLM-5.1以58.4分排名全球第二，仅次于Anthropic的Claude Mythos Preview（77.8分），超过GPT-5.4（57.7分）。
第三，货币化节奏相似，但智谱ARR增长更快、性价比更高。
2025年12月，智谱开放平台的年化经常性收入（ARR）为3900万美元。到2026年3月，这个数字变成了2.5亿美元——四个月，增幅6.4倍。
相比之下，Anthropic在早期完成类似倍数（6.4倍）的增长，大约花费了九个月的时间。而Anthropic近期从90亿美元涨至300亿美元，虽然只用了4个月，但增幅为3.3倍。
两者货币化速度都很快，但智谱更胜一筹。报告写道：“与全球领先者相比，智谱的ARR增速更为陡峭，尽管基数更小。”
与此同时，智谱的性价比更高。GLM-5.1的综合定价约为每百万Token 2美元，而性能相近的Claude Opus 4.6约为9美元——智谱的定价约为Anthropic的22%。智谱模型提供了更高的性价比，这意味着其定价存在随时间上涨的空间。
总结来看，在模型层，二者都专注编程而非多模态；工程层，都自研编程智能体；商业化层，都按模型智能定价，能力越强价格越贵，且涨价后需求不降反升。
编程，是核心战场理解智谱，必须先理解它为什么把编程能力当作最重要的战略支点。
报告的逻辑是：编程能力是AI走向真实企业场景的关键门槛。能写代码，意味着能执行复杂的多步骤任务，能替代真实的工程师工作流，商业价值因此大幅提升。
智谱在这条路上走了近四年。
从2022年的CodeGeeX 1（一个130亿参数的多语言代码模型），到2026年4月发布的GLM-5.1，智谱已经完成了从“代码补全工具”到“能独立运行8小时完成复杂工程任务”的跨越。
具体来说，GLM-5.1在METR（模型评估与威胁研究机构）的长时域任务测试中，实现了约8小时的任务完成时间跨度（即AI以50%成功率完成相当于人类8小时工作量的任务），在全球开源模型中排名第一。相比之下，Anthropic的Claude Opus 4.6达到约12小时，位居全球第一。
在Code Arena的智能体编程任务排名中，GLM-5.1位列全球第三，仅次于Claude Opus 4.6（thinking版）和Claude Opus 4.6。
外部基准测试及行业调研指出，GLM系列模型在编程相关任务中，已成为企业客户的“首选之一”，用户认知度强。
定价权：涨价30%，用量反涨3倍商业化能力最直接的验证，是定价权。
2026年2月，智谱对编程套餐（Coding Plan）直接提价30%，同时收紧了使用限制和模型选择范围。
结果出乎意料：根据OpenRouter数据，2026年3月，智谱的Token总使用量环比暴增约3倍。
更耐人寻味的是：GLM-5.0是当时智谱产品线中定价最高的模型，但它在2026年3月的使用量占比却是所有模型中最高的。
报告对此的解读是：“这表明用户对高性能模型的付费意愿和需求韧性，价格上涨并未抑制使用。”
从定价演变来看，智谱的提价逻辑有两条线并行：一是随模型升级同步涨价——GLM-5.0相比GLM-4.7的输入价格上涨100%、输出价格上涨125%；GLM-5-Turbo和GLM-5.1各比上一版本涨价约20%。二是直接调价，如2026年2月的编程套餐提价30%。
与Anthropic相比，智谱的性价比仍有显著优势。报告数据显示：GLM-5.1与Claude Opus 4.6的综合智能得分相当（97%），但GLM-5.1的综合定价仅为Anthropic的约22%。这意味着，随着智谱模型能力进一步提升，其定价仍有较大上调空间。
研发实力：清华基因智谱的研发底色，来自清华大学。
公司五位创始人均为清华校友，清华大学资产管理公司持有智谱3.53%的股份。智谱与清华大学知识工程研究组保持深度合作。
研发团队规模超过800人，研发人员占比74%，在arXiv平台（AI领域核心预印本平台）发布论文超过20篇，均高于国内同类新兴AI实验室。截至2025年6月30日，智谱研究与学术顾问团队已发表约500篇高影响力论文。
在技术创新层面，报告重点提及三项：动态稀疏注意力机制（类似DeepSeek的注意力机制，降低训练和推理成本的同时保持长文本能力）、"Slime"异步强化学习框架（提升后训练效率）、以及原生智能体集成设计（ARC框架，整合智能体、推理与编程能力）。
两条腿走路：私有化部署与开放平台智谱目前的收入结构，是“一重一轻”——2025年私有化部署（on-premise）占总收入74%，开放平台API占26%。
私有化部署：稳定的基本盘
私有化部署主要面向政府和大型企业，客户包括中国前十大互联网公司中的九家，以及杭州城建投资集团、珠海华发集团、成都高新区等政府背景机构。
2025年，智谱在公共服务领域共中标57个大模型项目，合同总金额2.54亿元，在国内大模型厂商中排名第五（前四名分别为科大讯飞、百度、火山引擎、阿里云）。
私有化部署的毛利率维持在50%-70%区间，2025年为49%，属于健康水平。但报告也指出，2025年应收账款天数（DSO）从107天升至153天，应收账款从1亿元增至3.39亿元，值得持续关注。
开放平台：未来的增长引擎
报告更看好的，是开放平台和API业务。
2025年9月，智谱推出编程套餐；2026年3月，随GLM-5-Turbo同步推出“Claw套餐”（针对智能体框架需求）。Claw套餐上线两天内新增用户10万，20天内达40万。截至2026年3月，开放平台总用户数达400万。
付费Token消耗量在2025年10月至2026年3月的六个月内暴增15倍。
瑞银预测，开放平台收入将从2025年的1.9亿元，以470%的复合增长率增长至2027年的61.88亿元；同期总收入复合增长率为231%，从7.24亿元增至79.41亿元。
OpenClaw（一种新兴智能体框架）的快速普及，进一步助推了这一趋势。根据OpenRouter数据，截至2026年4月2日，GLM-5-Turbo在OpenClaw的Token使用量中排名第三。
231%的复合增速：营收预测与下行风险瑞银预计，智谱2025至2027年总营收复合年增长率为231%：
2025年营收7.24亿元；2026年预测营收32.08亿元（同比增长343%）；2027年预测营收79.41亿元。其中，开放平台业务预测复合增速高达470%，从2025年的1.9亿元增长至2027年的61.88亿元，收入占比从26%升至78%。
但与此同时，智谱仍处于亏损阶段。2026年预测净亏损51.57亿元，2027年亏损47.47亿元，预计最早在2029年实现盈利（预测净利润2.61亿元）。随着营收规模扩大，亏损率将逐步收窄。
而主要下行风险包括：大模型行业竞争加剧；互联网大厂（字节、腾讯、阿里等，均为智谱现有大客户）自研模型能力提升后可能流失；算力供应受限；以及地缘政治风险。
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