大家好，我是佩妮～ 今天是个好日子！撒花 除了 Manus 被 Meta 收购，其实 AI 行业还有个大事件，就是 大模型公司智谱华章，在港交所开始申购 了，预计在1月8日在港交所主板上市。 以每股 116.2 港币发行价计算，这次的募资总额预计达到 43 亿港币，市值超过 511 亿港币 （约 460 亿RMB 左右）。 | 以每股 | 116.2 港币发行价计算，这次的募资总额预计达到 | 43 亿港币，市值超过 | 511 亿港币 | （约 | 460 亿RMB 左右）。 | | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | （也是好消息，和Manus撞上了有点生不逢时，堪称 | AI 界汪峰……） | | | | | | | | AI 行业的朋友，前阵肯定都会刷到 | MiniMax 这两家明星公司，通过港交所聆讯的消息。 | 只要关注 | 智谱 | 和 | 前阵子还老有人猜谁会是第一股（智谱是 | 19 号披露的招股书，minimax 晚了两天），现在不用猜了，花落智谱，不愧是 | "AI 国家队" 。 | | IPO 都喜欢叫自己 | ...

机器之心编辑部 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 ...

公司上市动态 - 智谱华章于2026年12月30日正式启动港股招股，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 [2] - 公司拟全球发售3741.95万股H股，其中香港公开发售187.1万股，国际发售3554.85万股 [3] - 每股发行价定为116.20港元，扣除费用后预计募资约43亿港元，对应IPO市值预计超过511亿港元 [3] - 基石投资者阵容亮眼，合计拟认购29.8亿港元，占本次发行规模近七成，包括高毅资产、泰康人寿、广发基金等11家机构 [4] 公司估值与融资 - 公司在私募市场累计融资额达83.44亿元，最新估值为243.77亿元 [3] - 相较于私募市场估值，其IPO市值预计超过511亿港元，市值几乎实现翻倍 [3] 行业竞争格局 - 2024年曾被热捧的AI大模型创业阵营“六小虎”已出现分化，两家退出基座模型竞争转向垂直应用 [8] - 智谱与MiniMax、月之暗面、阶跃星辰四家公司仍留在大模型竞争牌桌之上 [9] - 智谱与MiniMax于2024年12月中下旬先后披露港股招股书 [9] 公司业务与市场定位 - 与专注to C的MiniMax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 [10] - 公司主要提供从算力、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 [15] - 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 [27] 财务与运营状况 - 2025年上半年，公司收入为1.91亿元，期内亏损高达23.58亿元 [11] - 同期AI研发成本高达15.95亿元 [11] - 公司曾于2025年4月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日未获进一步推进，因此转向港股上市 [13] 技术发展历程与核心架构 - 公司技术体系以GLM为核心，覆盖文本、多模态与面向应用的模型服务 [16] - GLM是基于Transformer的大语言模型建模范式，结合自回归生成与掩码预测，由智谱与清华大学相关研究团队提出 [16] - 2021年发布中国首个专有预训练大模型框架GLM，并推出模型即服务（MaaS）平台 [17] - 2022年发布并开源千亿参数模型GLM-130B [18] - 2024年1月上线GLM-4，支持更长上下文，推理速度更快，成本降低 [19] - 2025年7月开源GLM-4.5，首发48小时内登顶Hugging Face热门榜全球第一 [20] - 2025年9月发布并开源GLM-4.6，主要强化编码能力，同年11月在CodeArena上位列全球第一 [21] 最新模型性能 - 2025年12月推出最新旗舰模型GLM-4.7，在多项能力上取得显著提升 [22] - 核心编码：SWE-bench得分73.8%，较GLM-4.6提升5.8个百分点；SWE-bench Multilingual得分66.7%，提升12.9个百分点 [22] - 氛围编程：UI生成质量跃升，能生成更简洁现代的网页界面，演示文稿生成布局与尺寸控制更准确 [22] - 工具调用：在BrowseComp覆盖的网页浏览任务中实际操作能力更强 [22] - 复杂推理：在HLE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 [22] - 在多项基准测试中与GPT-5、Claude Sonnet 4.5、Gemini 3.0 Pro等国际主流模型相比表现出色 [24][25] 产品矩阵与生态 - 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 [25] - 在AI Agent方面，基座智能体模型为AutoGLM，并于2025年12月将其核心模型全面开源 [26] 商业模式 - 公司从2021年开始布局MaaS商业模式 [28] - MaaS平台主要提供语言模型、多模态模型、智能体模型和代码模型四类核心模型能力，并提供模型微调、部署及智能体开发的一体化工具链 [28]

模型发布核心信息 - 12月1日，公司发布两个正式版模型：面向日常使用的DeepSeek-V3.2和面向极致探索的DeepSeek-V3.2-Speciale [1] - DeepSeek-V3.2是9月底实验版V3.2-Exp的正式版，平衡推理能力与输出长度，适合问答场景并强化了Agent能力，官方网页端、App和API均已更新 [1][4] - Speciale版本是V3.2的长思考增强版，结合了DeepSeek-Math-V2的定理证明能力，目标是将开源模型推理能力推向极致，目前仅以临时API服务形式开放 [1] 模型性能表现 - 在公开推理测试中，V3.2已达到GPT-5水平，仅略低于Google Gemini 3 Pro，相比Kimi-K2-Thinking输出长度大幅降低，减少计算开销与用户等待时间 [6] - Speciale在多个推理基准测试中超越Gemini 3 Pro，包括美国数学邀请赛（96.0分）、哈佛MIT数学竞赛（99.2分）和IMO（84.5分） [7] - 在编程与理工科博士生测试中，Speciale仍略逊于Google顶级模型，如LiveCodeBench（88.7分）和GPQA Diamond（85.7分）低于Gemini 3 Pro的90.7分和91.9分 [7] 技术架构创新 - 公司设计了DSA（DeepSeek稀疏注意力）机制应对长文本计算量爆炸，该机制像图书管理员通过“闪电索引器”只检索关键信息，大幅降低计算复杂度 [8] - V3.2的核心亮点是“Thinking in Tool-Use”（思考型工具调用），这是AI Agent领域的“Interleaved Thinking”（交错思维链）技术的重要背书 [8][9] - 该技术将冗长、重度依赖工具的任务转化为稳定的“计划→行动→反思”循环，通过复用假设与部分结论减少多轮任务中的“状态漂移”与重复性错误 [9] 战略方向与行业定位 - 公司将“Agent能力”提升到与“推理能力”同等重要的战略位置，试图通过Agent能力将模型从“聊天机器人”进化为真正的“数字劳动力” [13] - 从经济维度看，企业真正愿意付费的是“降本增效的行动”而非“更优美的回答”，Agent使LLM从“对话式AI”进化为“动作式AI”以产生商业闭环 [13] - 公司思路已从工具转变为基础设施提供商，大模型正演变成调度工具的通用操作系统，模型是内核，Agent是用户态程序，插件则是工具 [14] 行业竞争格局 - 过去一年开源大模型生态集体爆发，阿里云Qwen系列、月之暗面Kimi、智谱GLM和MiniMax M系列均取得超越当时顶级闭源模型的成果 [1] - Google Gemini 3.0 Pro的发布重新定义了“全球最强”，其强劲性能让开源和闭源的差距瞬间又变成了一道新的天花板 [2] - 开源模型存在三个关键缺陷：对标准注意力机制的过度依赖、后训练阶段计算投入不足、Agent领域泛化能力和指令遵循能力存在明显差距 [15] 未来发展路径 - 公司计划通过增加预训练计算量填补知识空白，并优化模型推理链的“智能密度”提高效率，让模型学会“少说话、多办事” [16] - 研究员Zhibin Gou表示，训练后的瓶颈需通过优化方法和数据解决，而非仅等待更好的基础模型，持续扩大模型规模、数据量、上下文和强化学习 [17] - 公司用实打实的模型证明Scaling没死只是换了战场，当行业讨论Scaling Law是否撞墙时，公司想证明持续扩展的可能性 [19]

产业规模与增长 - 2024年上半年北京人工智能核心产业规模达2152.2亿元，同比增长25.3% [1] - 初步估算2024年全年北京人工智能产业规模有望超过4500亿元 [1] - 北京AI企业数量超过2500家，已备案大模型183款，持续保持全国第一 [1] 产业生态与商业化 - 产业链日趋完整，形成具有全球竞争力的产业生态 [1] - 商业化路径逐渐清晰，百度、抖音等公司的营收和产品活跃用户数均创新高 [1] - 豆包、文心一言、GLM、Kimi等模型在权威测评中表现优异，部分成果达国际顶尖水平 [2] 技术创新与前沿成果 - 高校院所取得重大原创性突破，包括清华大学戴琼海院士团队、北京邮电大学徐坤教授团队、中国科学院自动化所李国齐教授团队等 [2] - 新型研发机构加速创新，北京智源人工智能研究院发布FlagOS，实现"模芯协同"纵向贯通 [2] - 北京通用人工智能研究院推出"通通2.0"，完成从理论创新到能力验证的重大跨越 [2] - 北京科学智能研究院发布全球首个覆盖"读文献—做计算—做实验—多学科协同"的AI科研平台玻尔科研空间站 [2] 全球发展趋势与未来规划 - 全球人工智能发展正从单点技术突破向生态协同创新加速演进，形成"战略主导、技术竞速、规模扩张、应用拓展、生态竞合"的发展格局 [2] - 北京将持续推动科技创新和产业创新深度融合，从强化策源能力、拓展应用范围、打造产业集群、营造良好环境等方面巩固和提升引领地位 [3]

产业规模与增长 - 上半年北京人工智能核心产业规模达2152.2亿元，同比增长25.3% [1] - 初步估算全年产业规模有望超过4500亿元 [1] - 北京AI企业数量超过2500家，已备案大模型183款，数量保持全国第一 [1] 产业生态与商业化 - 产业链日趋完整，形成具有全球竞争力的产业生态 [1] - 商业化路径逐渐清晰，百度、抖音等公司营收和产品活跃用户数创新高 [1] 前沿创新成果 - 高校院所取得重大原创性突破，如清华大学戴琼海院士团队、北京邮电大学徐坤教授团队等 [2] - 新型研发机构加速创新，北京智源人工智能研究院发布FlagOS，北京通用人工智能研究院推出“通通2.0” [2] - 北京科学智能研究院发布全球首个覆盖多环节的AI科研平台玻尔科研空间站 [2] - 核心企业带动作用显著，豆包、文心一言、GLM、Kimi等模型在权威测评中表现优异，部分达国际顶尖水平 [2] 全球发展趋势 - 全球人工智能发展正从单点技术突破向生态协同创新加速演进 [2] - 逐渐形成“战略主导、技术竞速、规模扩张、应用拓展、生态竞合”的发展格局 [2] 未来发展方向 - 推动科技创新和产业创新深度融合，从强化策源能力、拓展应用范围、打造产业集群等方面发力 [3] - 目标是建设具有全球影响力的创新策源地和产业高地，巩固“人工智能第一城”的引领地位 [3]

产业规模与增长 - 2025年上半年北京人工智能核心产业规模达到2152.2亿元，同比增长25.3% [1] - 初步估算2025年全年北京人工智能产业规模有望超过4500亿元 [1] 产业生态与企业表现 - 北京AI企业数量超过2500家，已备案大模型达183款，持续保持全国第一 [1] - 产业链日趋完整，形成具有全球竞争力的产业生态 [1] - 百度、抖音等公司营收和产品活跃用户数均创新高，商业化路径逐渐清晰 [1] 创新成果与前沿突破 - 清华大学戴琼海院士团队、北京邮电大学徐坤教授团队、中国科学院自动化所李国齐教授团队等陆续取得重大原创性突破 [2] - 北京智源人工智能研究院发布FlagOS，实现“模芯协同”的纵向贯通 [2] - 北京通用人工智能研究院推出“通通2.0”，完成从理论创新到能力验证的重大跨越 [2] - 北京科学智能研究院发布全球首个覆盖“读文献—做计算—做实验—多学科协同”的AI科研平台玻尔科研空间站 [2] - 豆包、文心一言、GLM、Kimi等模型在权威测评中表现优异，部分成果已达国际顶尖水平 [2] 全球发展趋势 - 全球人工智能发展正从单点技术突破向生态协同创新加速演进 [2] - 逐渐形成“战略主导、技术竞速、规模扩张、应用拓展、生态竞合”的发展格局 [2] 未来政策方向 - 北京将持续坚持一体推进教育科技人才发展，建设具有全球影响力的人工智能创新策源地和产业高地 [3] - 推动科技创新和产业创新深度融合，从强化策源能力、拓展应用范围、打造产业集群、营造良好环境等方面加快补齐短板、锻造长板 [3] - 全面巩固和提升北京作为“人工智能第一城”的引领地位 [3]

产业规模与增长 - 2025年上半年北京人工智能核心产业规模达到2152.2亿元，同比增长25.3% [1] - 初步估算2025年全年北京人工智能产业规模有望超过4500亿元 [1] - 北京AI企业数量超过2500家，已备案大模型183款，持续保持全国第一 [1] 产业生态与商业化 - 产业链日趋完整，形成具有全球竞争力的产业生态 [1] - 商业化路径逐渐清晰，百度、抖音等公司的营收和产品活跃用户数均创新高 [1] - 豆包、文心一言、GLM、Kimi等模型在权威测评中表现优异，部分成果已达国际顶尖水平 [2] 创新成果与研发进展 - 高校院所取得重大原创性突破，如清华大学戴琼海院士团队、北京邮电大学徐坤教授团队、中国科学院自动化所李国齐教授团队等 [2] - 新型研发机构加速创新，北京智源人工智能研究院发布FlagOS，实现“模芯协同”的纵向贯通 [2] - 北京通用人工智能研究院推出“通通2.0”，完成从理论创新到能力验证的重大跨越 [2] - 北京科学智能院发布全球首个覆盖“读文献-做计算-做实验-多学科协同”的AI科研平台玻尔科研空间站 [2] 全球发展趋势 - 全球人工智能发展正从单点技术突破向生态协同创新加速演进 [2] - 形成“战略主导、技术竞速、规模扩张、应用拓展、生态竞合”的发展格局 [2] 未来发展方向 - 立足于建设具有全球影响力的人工智能创新策源地和产业高地 [3] - 推动科技创新和产业创新深度融合，从强化策源能力、拓展应用范围、打造产业集群、营造良好环境等方面着手 [3]

北京人工智能产业现状 - 2025年上半年全市人工智能核心产业规模达2152.2亿元，同比增长25.3% [2] - 初步估算2025年全年产业规模有望超过4500亿元 [2] - AI企业数量超过2500家，已备案大模型183款，持续保持全国第一 [2] 产业生态与商业化进展 - 人工智能产业链日趋完整，形成具有全球竞争力的产业生态 [2] - 商业化路径逐渐清晰，百度、抖音等公司营收和产品活跃用户数均创新高 [2] - 豆包、文心一言、GLM、Kimi等模型在权威测评中表现优异，部分成果达国际顶尖水平 [3] 前沿技术成果 - 北京智源人工智能研究院发布FlagOS，实现"模芯协同"的纵向贯通 [3] - 北京通用人工智能研究院推出"通通2.0"，完成从理论创新到能力验证的重大跨越 [3] - 北京科学智能院发布全球首个覆盖"读文献-做计算-做实验-多学科协同"的AI科研平台玻尔科研空间站 [3] 未来发展趋势 - 能胜任个人助理、企业流程自动化、科学研究助手等角色的各类AI Agent将迎来爆发式增长 [1][3] - 具身智能发展将实现从信息处理到物理作业的跨越 [1][3] - 人工智能将拓展认知能力边界，世界模型将显著提升AI系统的泛化能力和可靠性 [3]

公司战略与产品服务 - 公司提供基于MaaS模式的部署方案，以满足大型金融机构对数据隐私和安全合规的刚性需求，将技术能力与其核心业务系统深度融合 [1] - 公司通过MaaS平台为中小金融机构提供轻量级、高性价比的API服务，使其能以极低成本获得与国际顶尖模型媲美的能力，实现技术普惠化 [1] - 公司可提供从预训练模型、有监督指令微调，到推理、智能体开发的全链条技术支持，旨在打造能深度改变金融业的AI原生应用 [2] - 公司认为通过原生训练打造金融垂直领域大模型，能更深入地适配行业需求，解决仅靠通用开源模型无法应对的核心问题 [2] AI在金融行业的应用与价值 - 金融行业凭借资金、人才、数据、技术等多维度优势及丰富的应用场景，成为AI+浪潮中的领跑者 [1] - AI已成为金融行业提升效率与优化体验的重要抓手，在流程处理、信息处理、决策辅助及服务体验上均实现显著效率提升 [1] - 公司期待AI与金融的结合能进一步深化，尤其在普惠金融领域实现应用体验的更大突破，创造更好的社会价值 [1] - 目前AI作为效率工具已在金融行业实现良好应用，期待未来能加速发展，涌现更多深度融合的标杆应用 [3] 安全、合规与治理 - 公司在基础能力建设中高度重视风险防控，其GLM模型在国际大语言模型幻觉评测榜单的低幻觉指标上排名全球领先 [2] - 公司认为可通过应用层优化实现模型的可信可控，并通过附加流程管控、人机协同机制确保AI在手机银行等业务场景中的安全应用 [2] - 公司较早参与国际AI安全治理工作，已与谷歌、微软等企业联合签署前沿人工智能安全承诺 [3] - 公司计划先推动AI智能体水平提升，再将治理水平与行业应用深度结合，通过应用反哺治理能力升级 [3]