AI 大新闻，一桩接一桩。
早上刚传来 Manus 被 Meta 收购的消息，很快，围绕「全球大模型第一股」的竞速，也传来靴子落地的声响。
12 月 30 日，北京智谱华章科技股份有限公司（以下简称「智谱」）正式启动港股招股。招股期将持续至 2026 年 1 月 5 日，并计划于 2026 年 1 月 8 日以股票代码 “2513” 在香港联交所主板挂牌上市。
根据招股安排，智谱拟进行全球发售 3741.95 万股 H 股，其中香港公开发售 187.1 万股 H 股，国际发售 3554.85 万股 H 股。
IPO 的定价与募资规模也随之揭晓 —— 每股发行价定为 116.20 港元。在扣除相关发行费用后，预计本次募资规模约 43 亿港元，对应的 IPO 市值预计将超过 511 亿港元。
公开信息显示，智谱在私募市场的累计融资额已达 83.44 亿元，最新估值攀升至 243.77 亿元。这意味着，在迈向上市的关键一跃中，智谱的市值几乎实现翻倍，如此幅度的「溢价上市」，也是一次难度不低的市场挑战。
基石投资者阵容同样颇为亮眼。公告显示，基石投资者合计拟认购 29.8 亿港元，占本次发行规模近七成（假设超额配股权未获行使）。
参与基石认购的机构包括： JSC International Investment Fund SPC、JinYi Capital Multi-Strategy Fund SPC、Perseveranc Asset Management、上海高毅资产管理、WT Asset Management、泰康人寿、广发基金、3W Fund Management 等 11 家投资机构。
在当前港股科技资产整体承压的背景下，如此高比例的基石认购，也为这场围绕「全球大模型第一股」的竞速，写下了更为明确的市场注脚。
烧钱还在继续，大模型开始走向资本市场放眼行业内部，2024 年曾被热捧的 AI 大模型创业阵营「六小虎」，已经出现明显分化：两家选择主动退出基座模型竞争，转而聚焦垂直应用。
其余四家 —— 智谱、MiniMax、月之暗面与阶跃星辰 —— 仍试图留在大模型这张牌桌之上。2024 年 12 月中下旬，智谱与 MiniMax 先后披露港股招股书。
与 MiniMax 专注 to C 不同，智谱主要专注企业级方案（to B），已落地金融服务、互联网、智能设备、医疗等行业。
今年上半年智谱收入为 1.91 亿元，期内亏损高达 23.58 亿元，AI 研发成本高达 15.95 亿元。
如果说，2023 年一级市场给予大模型创业公司的高估值，更多是押注宏大的技术叙事。那么进入 2024—2025 年，市场开始更明确地转向模型能力与商业化兑现路径。
即便是头部公司，也难以绕开对基座模型的持续投入，大模型创业公司也要直面能否持续推进模型迭代、探索应用场景落地的挑战。
而这些，在很大程度上，取决于资本市场是否愿意提供长期、稳定的资金支持。
今年 4 月，智谱曾在证监会北京监管局开启 A 股上市辅导备案。但截至 12 月 12 日，公司并未收到中国证监会关于推进 A 股上市的进一步意见或问询。
在此背景下，智谱选择转向港股，为这场高投入、长周期的大模型竞赛寻找更可持续的燃料。同时，也将直面融资能力与市场信心的双重考验 —— 是否有人愿意为 AI 的长期投入买单。
从 GLM 到 MaaS：智谱的大模型技术底座与商业化路径招股书显示，智谱主要提供从算力、API 接口到 MaaS（模型即服务）的服务，支持本地和云端两种部署模式，已落地多个行业。
作为国内从事通用语言模型研究与产业化的代表性公司之一，智谱技术体系以 GLM 为核心，覆盖文本、多模态与面向应用的模型服务。
GLM 属于基于 Transformer 的大语言模型建模范式，通过将自回归生成与掩码预测相结合，实现对理解类与生成类任务的统一建模。该架构最早由智谱与清华大学相关研究团队提出，并在后续模型中持续迭代。
2021 年，智谱发布中国首个专有预训练大模型框架 GLM，并推出了模型即服务（MaaS）的产品开发与商业化平台，通过该平台向外部提供大模型能力与服务。
2022 年智谱发布并开源 GLM-130B（中英双语千亿参数模型），该模型的推出标志着智谱正式将 GLM 体系运用于预训练大语言模型之上。
2024 年 1 月，GLM 系列迎来重要节点，GLM-4 上线，支持更长的上下文，同时推理速度更快，大大降低推理成本。
2025 年 7 月，智谱进一步开源 GLM-4.5。该模型首发 48 小时内，登顶 Hugging Face（全球最大的开源模型平台）热门榜全球第一。
同年 9 月，智谱发布并开源 GLM-4.6，作为基座模型的进一步升级版本，GLM-4.6 主要强化了编码能力。11 月，GLM-4.6 在 CodeArena 上位列全球第一。
12 月，智谱推出最新旗舰模型 GLM-4.7：
在核心编码方面，相较前一代 GLM-4.6，GLM-4.7 在多语言智能体编程与基于终端的任务上取得了明显提升，SWE-bench 73.8%（+5.8%）、SWE-bench Multilingual 66.7%（+12.9%）。
氛围编程：GLM-4.7 在 UI 生成质量上实现了重要跃升，能够生成更加简洁、现代化的网页界面，并在演示文稿生成方面提供更准确的布局与尺寸控制，整体视觉效果更佳。
工具调用：GLM-4.7 的工具使用能力显著提升，在 BrowseComp 所覆盖的网页浏览任务中展现出更强的实际操作能力。
复杂推理上：在 HLE（Humanity’s Last Exam） 基准测试中取得 42.8% 的成绩，相比 GLM-4.6 提升 12.4 个百分点。
与 GPT-5、GPT-5.1-High、Claude Sonnet 4.5、Gemini 3.0 Pro、DeepSeek-V3.2、Kimi K2 Thinking 相比，GLM-4.7 也表现出色：
与此同时，智谱还发布了面向不同功能的多模态模型，包括 CogView（图像生成）、GLM-4.5V（视觉理解与推理）、CogVideoX（视频生成）等。
在 AI Agent 方面，智谱基座智能体模型为 AutoGLM。12 月智谱将 AutoGLM 的核心模型全面开源，标志着 AutoGLM 在开放生态中的进一步发展。
截至 2025 年 6 月 30 日，智谱模型已为超过 8000 家机构客户提供支持；截至最后实际可行日期，已为约 8000 万台设备提供支持。
在商业化方面，智谱从 2021 年就开始布局 MaaS 的商业模式。
MaaS 平台主要提供四类模型能力，主要覆盖语言模型、多模态模型、智能体模型和代码模型四类核心模型能力，并同时提供支持模型微调、模型部署及智能体开发的一体化工具链。
从模型能力的扩展、智能体技术的推进，到 MaaS 商业化体系的逐步成型，智谱已经完成了一轮相对完整的技术与产品布局。
但靴子落地，并不意味着终局已定。随着走向公开市场，高强度的研发投入、不断攀升的算力成本，以及通用大模型商业化路径尚未完全跑通的现实，也被一并置于更透明的审视之下。
上市不是终点，而是一场更长周期的公开测试。
来源：机器之心
风险提示及免责条款 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。冠盈配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
