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2026-01-08

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188金宝博- 金宝博官方网站- 金宝博APP启明创投周志峰谈智谱上市:大模型应用落地的大浪才刚开始

  北京智谱华章科技股份有限公司(简称“智谱”,股票代码:“02513”)今日在港交所上市,成全球大模型第一股。

  智谱此次发行3741.95万股,发行价为116.2港元,募资总额为43亿港元。

  智谱投资人、启明创投主管合伙人周志峰表示,智谱这次上市成功,明确地告诉市场:坚持底层核心技术创新,即使短期内巨额投入导致亏损,只要路径正确、团队过硬,资本市场会给予认可和价值重估。

  周志峰认为,2C应用看起来很性感,也容易形成网络效应,但当下的挑战是前所未有的。2B路径看起来传统,但链条更清晰。现阶段,2B可能更容易形成健康的商业闭环。

  “大模型应用落地的大浪其实才刚刚开始。”周志峰指出,智谱未来的关键在于:持续推动模型从“可用”走向“好用”,在金融、政务等垂直领域做深做透,提供更高附加值的行业解决方案。

  周志峰说,上市本身不是终点,而是提供了更高效的融资平台。这能让他们更坚定、更无后顾之忧地投入下一代模型的研发,将先发优势转化为长期的技术代差。

  提问:当时是出于哪些逻辑和前瞻性的思考,最终在ChatGPT爆火前就投资了智谱?

  周志峰:我们团队从2020年就开始持续关注这一块。2020年年中OpenAI发布了GPT3——当时它超级超级小众,10个人里面有9个人都没听过OpenAI。但我们研究了GPT3的论文,对比之前投的上一代NLP技术,觉得太厉害了。上一代失败的核心就是泛化性——每个客户都要定制模型。GPT3让我们看到了黑暗中的曙光,这可能真是一个根本性的解决方案。

  于是我们系统地在中美寻找同类团队。美国那边很热闹,但中国当时聊了一圈,没找到专注做类似的事的团队。一直到2021年智源大会发布“悟道2.0”模型,我们才通过智源接触到背后的核心团队——清华大学的唐杰教授带领的团队,并得知他们正在一家以“智谱”为名的公司里探索商业化。

  聊下来发现,我们是第一个专门冲着“预训练大模型”这个技术方向去找他们的投资机构。大家聊得酣畅淋漓,尤其是我团队的胡奇(现任启明创投执行董事)对底层模型很了解,问了很多关键问题。我们在2022年初领投了那轮融资,他们用那笔钱做出了中国第一个商业化的大语言模型,就是GLM系列的开端。

  提问:如何评价智谱这支源自清华的团队?唐杰教授、张鹏总他们,相比其他科学家创业者有何独特之处?

  周志峰:第一次深聊是在清华大学门口的办公室。我们先跟张鹏总、王绍兰总聊了两个小时,张鹏总当时就说“终于碰到两个聊得比较深的投资人”。后来唐教授赶来,本来想打个招呼就走,结果一坐下又聊了两小时。

  让我印象很深的是,他们那时就已经不是单纯的实验室项目,有了清晰的创业建制:绍兰负责商业化对接,张鹏主抓初代模型的工程化落地。我们聊了很多实际挑战,比如怎么解决数据标注问题、如何实现商业化闭环。这些深入的探讨,让我们感觉他们是从第一天就在认真思考产品落地和商业前景的团队,而不仅仅是在做一个学术成果。

  这个团队整体展现出的市场能力和商业嗅觉非常独特。他们没把技术关在象牙塔里,而是积极与顶尖科技大厂合作,不断追求商业上的里程碑,目的是获得更多资源来把模型做大、实现AGI的愿景。这种“技术信仰”与“商业务实”的结合,在当时非常少见。

  一是张鹏总负责工程化,他非常具体地聊到了模型部署后,如何应对每秒数万次查询的延迟挑战。这让我们看到他们是从真实商业场景反推技术需求的。

  二是我们提出上一代NLP公司失败的核心——数据标注和泛化难题时,唐教授他们系统地阐述了无监督学习的思路和数据处理的见解。这说明他们不仅懂技术,更对上一代产业的痛点有深刻反思,并相信新技术能解决它。这种“从商业问题出发,用技术破局”的思维,正是优秀科技创业者的特质。

  提问:过去三年,智谱成长为中国收入最高的大模型企业,您认为他们主要做对了什么?

  周志峰:首先是坚持底层技术创新。在2021年我们投资时,他们就在模型架构、数据策略上有自己的创新思考,这种敢于探索的深度在当时非常难得。更重要的是,他们一直将绝大部分研发投入(超过70%)用在算力和基础研发上,即使在亏损压力下也坚持对更大参数模型的投入,这种对技术路线的笃定是其长期竞争力的根基。

  其次是清晰且被持续验证的商业化路径。他们很早就规划了“API调用+私有化部署”的双轮驱动模式。早期通过服务科技大厂验证价值,同时布局开放平台。现在,高客单价的私有化部署和快速增长的MaaS平台收入,构成了稳健的财务基础。

  最后是高效整合资源的能力。在算力紧缺的早期,他们通过多方合作“化缘”到了宝贵的训练资源,保障了研发进程,这体现了团队极强的执行力和资源网络。

  提问:2023年大模型热潮爆发后,面对众多新秀,启明创投为何仍坚定加注智谱?甚至有时“少投”以示支持?

  周志峰: 我们看到智谱的先发优势已经转化为清晰的产品迭代和商业进展。当市场上出现“六小虎”时,我们内部判断这不是零和游戏,而是无限大的市场在展开,我们愿意继续投资其中最优秀的团队,智谱无疑是其中之一。

  至于“少投”,确实是特定情况下的主动选择。有几轮融资,战略投资人对智谱意义重大,但份额有限。唐老师和张鹏给我打电话,希望我们作为早期投资人继续跟投,给市场信心,但又希望把更多份额留给战略方。我们理解并支持了这个决定。有时候,在合适的轮次“帮一把”,比单纯追求份额更能体现与创业者的长期伙伴关系。

  提问:您用“年轻、开放的探索实验室”形容智谱的文化,这种文化如何具体影响公司发展?

  周志峰:最直接的影响就是创新的活力和人才的吸引力。在2022年,还没多少人关注大模型时,就有大量清华、MIT、CMU的博士和博士后被智谱的愿景和技术氛围吸引加入。他们不是为了高薪,而是相信能在这里做成事。这种文化下,没有森严的派系和层级,一群才华横溢的年轻人可以畅所欲言,用逻辑和实验去推导公司技术方向。

  这让我想起早期的OpenAI和现在的DeepSeek。它让公司能持续吸纳新鲜血液,保持对技术前沿的敏锐,避免被过往的成功经验或固定的商业模式所束缚。

  周志峰:2C应用看起来很性感,也容易形成网络效应,但当下的挑战是前所未有的。除了比移动互联网时代贵数十倍的流量成本,现在还多了一个更恐怖的“token消耗成本”。很多Agent产品赚1块钱,模型推理成本就要2块,经济模型还没跑通。所以2C方向还在探索期。

  2B路径看起来传统,但链条更清晰。核心挑战在于深入行业,理解客户的真实工作流,提供稳定、可靠、能融入现有系统的解决方案。这需要耐心和行业Know-how。智谱早期从服务科技大厂入手,再拓展到政企,走的是一条被验证的2B路径。两者都需要时间,但现阶段,2B可能更容易形成健康的商业闭环。

  提问:成为“全球大模型第一股”后,智谱未来的发展空间和头部优势如何进一步放大?

  第一,持续推动模型从“可用”走向“好用”,尤其在推理能力和成本上实现突破;

  第三,依托上市后的品牌和资本优势,加速拓展全球市场,特别是“一带一路”等对自主创新模型需求强烈的地区;

  第四,大力构建开发者生态,通过高性价比的API和工具链吸引更多开发者,形成生态护城河。

  上市本身不是终点,而是提供了更高效的融资平台。这能让他们更坚定、更无后顾之忧地投入下一代模型的研发,将先发优势转化为长期的技术代差。

  提问:进入2026年,启明创投在AI领域会重点关注哪些方向?对创业团队有何偏好?

  周志峰: 我们内部一直坚持“快半步”的投资方法论:在一个大浪潮形成显性共识之前布局,但又不过早介入完全未收敛的科研探索。这要求我们对行业有深刻理解,并建立强大的“雷达”网络来捕捉收敛信号。

  具体到方向,我们会重点关注:推理优化与边缘部署(让模型更轻、更快、更便宜),多模态与具身智能(AI与物理世界的结合),AI驱动科学发现(在生物、材料等领域的应用),以及能形成商业闭环的AI原生应用。

  关于团队,我们偏好兼具技术深度与商业敏感度的创始人。不只看背景光环,更看重他们能否在快速变化的浪潮中保持专注、持续迭代,并且有将技术转化为产品的强烈意愿和能力。

  提问:近期国内大模型公司密集上市,AI应用获国际认可,您对行业后续发展有何新期待?

  周志峰: 首先,这验证了我们“快半步”方法论的价值,也给了市场巨大的信心——证明坚持前沿技术创新在中国是可以获得资本市场认可的。

  对于行业,我认为市场足够大,不会是零和游戏,未来会是百花齐放的格局。不同模型会在特定场景或行业中展现优势。2B和2C的路径会并行探索,2B需要深耕行业Know-how,2C则要跨越用户体验与成本平衡的新挑战。

  更重要的是,以智谱、DeepSeek为代表的中国AI创新,正在获得全球范围的关注和认可。这为整个生态打开了新的空间,也意味着中国团队将更深度地参与全球技术竞赛。上市只是一个新的起点,利用好资本市场的资源加速创新和生态建设,才是接下来真正的考验。

  周志峰: 这会是一个巨大信心提振。过去很多投资人更习惯在技术应用落地、模式清晰后的“下半场”入局,习惯看DAU、续费率等显性数据。对于智谱这种处于技术创新“上半场”、需要长期投入的公司,市场曾有不少疑虑。

  这次上市成功,明确地告诉市场:坚持底层核心技术创新,即使短期内巨额投入导致亏损,只要路径正确、团队过硬,资本市场会给予认可和价值重估。

  我相信这会让更多投资人敢于在更早的阶段,基于对技术趋势的深度判断下注,鼓励更多创业者投身硬核科技创新。

  这对于中国接下来在AI、机器人、半导体等长周期赛道的发展,是一个非常重要的积极信号。

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