智谱的中报出来了。上半年MaaS开放平台及API服务收入8.25亿元，同比增长约2736%。

        Token调用量涨了40多倍，付费日活涨了603%。

        在模型研发方面，旗舰模型GLM-5.3发布之后，一度拿下国产模型的SOTA位置。

        Coding Plan套餐连着加价三次，还经常卖断货。

        就在昨天，智谱又通过配售加可转债的方式，完成了新一轮约50亿美元的融资。

        “中国大模型第一股”上市后的第一份中期成绩单以及业务进展，确实可圈可点。

        然而，亮眼的数据背后，暗藏着危机。01涨价101%，Token疯长40倍2026年2月到4月，智谱连续三次上调API价格，累计涨幅超过83%。

        海外版Coding Plan涨幅在80%到150%之间。

        到中报口径，API平均售价比年初提升了大约101%。

        Token调用量增长数十倍的同时，前十大用户的日均调用量，涨了98倍。

        这在科技行业是不常见的，一般做生意，涨价就得掉量，价格翻一倍，客户跑一半算客气。

        智谱倒过来了，价格翻倍，用量翻了几十倍。为什么会这样？

        智谱管理层说过一句话：智能上界决定定价权，Token消耗规模决定价值体量。

        写成公式就是：AGI的商业价值 = 智能上界 × Token消耗规模。

        说句大白话就是，模型越强，愿意深度使用的用户就越多，Token消耗越大，公司也就越值钱。

        Token暴涨40倍的背后，是AI应用形态正在发生根本性变化。

        从问答式的Chatbot，转向行动式的Agent。

        02AI原生应用只有两种：Chatbot和Agent在K哥看来，自从2023年大模型爆火之后，真正算得上AI原生应用的，一共就两类。

        一类是早期的ChatBot，海外的ChatGPT，国内的文心一言，都属于这一类。

        一问一答，用完关掉，Token消耗到此为止。另一类，是2026年初以“龙虾”（OpenClaw）为代表的Agent应用。

        现在国内AI办公大战的这些WorkBuddy、千问办公、豆包工作，都属于Agent应用。

        Agent能够自己拆分任务、查资料、调用工具、检查结果，中间可能来回跑几十轮、上百轮。

        当然了，这一轮AI浪潮也出现过很多号称AI原生的产品，或者过渡形态。

        但个人认为，真正能称之为AI原生应用的，就这两类。

        而且可以肯定的是，Agent仍然不是终局，还会演化出新的AI原生应用形态。

        智谱Token暴涨，跟Agent应用的爆发脱不开关系。

        AI应用从聊天到能干活，最大的区别除了模型智能水平提升之外，就是Token消耗量随之暴涨。

        Agent处理的是长程任务。一个编程任务，模型要读代码库、写代码、跑测试、看报错、再改，每一步都在消耗Token。

        推理模型，输出的中间过程也全是Token。多Agent协作的耗费更大，一个主Agent调度几个子Agent，每个子Agent又有自己的上下文，Token消耗成倍增长。

        这就解释了，智谱Coding Plan的调用量涨了23倍以上，前十大客户日均调用量涨了98倍。

        这些大客户，大都在跑Agent工作流、编程任务。03赚得多，亏得也不少模型能力、Token用量、营收规模都大幅增长，利润表却没那么好看。

        上半年，智谱亏损20.72亿元，同比收窄12.1%。

        但剔除股权激励、金融工具账面变化这些项目之后，经调整净亏损从17.5亿元扩大到了19.6亿元，经营亏损也扩大到21.5亿元。

        收入涨了四倍，实际亏得比去年还多。那钱都花哪了？都投入到模型研发上了。

        上半年智谱研发开支21.3亿元，是同期收入的2.2倍，超过总毛利的8倍。

        也就是说，赚到的钱，还不够智谱花在新一轮投入上。毛利率也几乎腰斩。

        2024年整体毛利率56.3%，2025年41%，今年上半年掉到26.4%。

        原因是收入结构变了，高毛利的本地化部署业务在下降，低毛利的云端API业务开始挑大梁。

        智谱另一个花钱的地方，是智能基础设施。公司今年全面实施All-in-Infra战略，目前已落地1GW级国产AI算力数据中心建设。

        自建的同时还投资了基流科技、无问芯穹、硅基流动这些AI Infra企业。

        数据中心的建立、国产芯片的使用，以及模型架构的升级，使得GLM系列模型的推理成本下降了80%。

        同为港股上市、六小虎之一的MiniMax，跟智谱一样，也在建自己的算力中心。

        DeepSeek也在乌兰察布招数据中心的人，规划1GW规模的算力。

        成本不断挤压利润，这就带来一个尴尬的局面。智谱的收入和毛利都在增加，但大部分利润只是从账上过了一遍，最后还是流向了算力供应商。

        巴克莱的AI行业研究也指出这一点。模型公司每获得100美元收入，其中约有35到40美元，会以推理算力费用的形式流向亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云三大云平台。

        智谱刚刚融的50亿美金，就是用于下一代模型研发、算力基础设施、业务拓展。

        结束语对智谱，以及MiniMax、月之暗面、DeepSeek这些国模创业公司来说，新一轮的战斗已经打响。

        Agent时代的基模公司，增长飞轮已经很明显：更大的资源投入产生更强的智能，更智能的模型吸引更多Agent来调用，Agent的高质量任务数据反哺模型训练，从而产生更强的智能。

        这个循环一旦转起来，领先者会越跑越快。Anthropic就是一个很好的例子，Claude系列模型、Claude Code Agent的爆发，势头甚至超过了老大哥OpenAI，奥特曼急忙调整战略，才勉强保住江湖地位。

        对于基模公司来说，Agent时代比拼的不再是模型参数，而是智能上界、Token规模与算力成本。

        谁能够完美解决这个“不可能三角”，谁就能在这一轮竞争当中胜出，继续留在牌桌上。

        作者| Mr.K   编辑| Emma“AI新猿人”，专注AI及科技产品研究“AI涌现场”，发现最具潜力的AI产品与团队精选好文：1、Token暴涨10倍，WorkBuddy杀疯了2、最能打的AI办公，居然是豆包PC版3、今年，很多传统CIO都被干掉了4、一旦出现“快牛效应”，AI转型就要失败了