KNOWLEDGE ATLAS 2025 Revenue Surges 132%, Cloud Services and AI Agent Businesses Both Explode, Massive R&D Investment Leads to Widened Loss | Earnings Insights

3 月 31 日，智譜 AI 發佈 2025 年業績報告。財報顯示，公司在上市後首年延續高速增長態勢，但伴隨戰略性的鉅額研發投入，虧損亦同步擴大。

2025 年，公司實現總收入 7.24 億元，同比增長 131.9%。其中，雲服務與智能體業務成為增長核心引擎。但同期，公司淨虧損為 47.18 億元，較上年的 29.58 億元擴大 59.5%。虧損擴大的主要原因為研發開支的大幅增加，年內研發投入達到 31.80 億元，同比增長 44.9%，體現了公司以技術投入驅動長期發展的戰略。

公司在 “智能上界×Token 消耗規模” 的核心戰略指引下，取得了顯著進展。其 GLM 系列模型在多項國際評測中保持領先地位。商業化方面，MaaS 平台註冊用户已突破 400 萬，GLM-5 模型發佈後獲國內頭部互聯網公司快速接入。值得關注的是，公司在 2026 年 2 月對其編程套餐產品實施主動提價，市場接受度良好，這被視為其技術價值獲得認可的標誌。此外，公司業務已覆蓋全球 218 個國家和地區，積極探索 “主權 AI” 等全球化合作模式。

雲服務收入翻 3 倍，智能體業務成新引擎

業務拆分揭示了增長的多元動力。報告期內，公司對收入分類披露進行了優化，以更清晰地反映戰略佈局。其中，開放平台及 API 業務表現最為亮眼，收入從 4848 萬元飆升至 1.90 億元，同比增長 292.6%，主要得益於模型能力的提升和調用量激增。這標誌着其 MaaS（模型即服務）平台的規模化進程正在加速。

企業級智能體業務作為新興的增長極，收入從 4749 萬元增至 1.66 億元，增幅高達 248.8%。這一產品線旨在為企業級複雜場景構建自主智能系統，市場需求的爆發驗證了 AI 應用向縱深和自動化演進的趨勢。

傳統優勢業務企業級通用大模型（主要採用本地化部署）收入從 2.15 億元增至 3.66 億元，增長 70.5%，依然構成收入的半壁江山（佔比 50.4%）。

從部署方式看，雲服務增長快於本地化服務。雲端部署收入同比大增 292.6%，佔總收入比例從 15.5% 提升至 26.3%。這反映了市場對標準化、敏捷 AI 服務接受度的提高，也符合公司推動模型服務化的長期戰略。

成本結構：研發投入超 31 億，毛利率承壓

迅猛的收入增長背後，是同樣驚人的投入和階段性承壓的盈利水平。2025 年，公司毛利為 2.97 億元，同比增長 68.7%。但整體毛利率從 2024 年的 56.3% 下降至 41.0%。

財報解釋，這主要由於雲端部署業務佔比提升，以及本地化部署業務為滿足客户需求投入更多交付資源導致毛利率階段性下降。其中，企業級通用大模型的毛利率從 69.6% 下降至 47.0%，是一個顯著的變化。

與此同時，公司的銷售成本同比增長 213.3%，至 4.28 億元，與業務擴張的節奏一致。而真正的 “燒錢” 大頭在於研發。2025 年，公司研發開支高達 31.80 億元，同比增長 44.9%，佔總收入的 439%。

這背後的驅動因素是明確的：員工成本增加（擴大團隊及股份支付費用），以及為迭代基礎模型和投資先進訓練設施而支付的第三方算力服務費用激增。公司正在技術長跑的衝刺階段持續加碼。

管理層在業務回顧中，描繪了一條清晰的 “智能演化” 路徑：從氛圍編程，到智能體工程，再到未來能夠執行長程任務的 “數字工程師”。2025 年，智譜宣稱率先完成了從 Vibe Coding 到 Agentic Engineering 的跨越。

為實現這一跨越，公司在技術底層進行了多項攻堅。通過 Muon Split 優化策略及 MLA-256 改進，在保證性能的同時減少了模型訓練的顯存佔用；動態稀疏注意力機制攻克了長序列推理的計算難題，宣稱將部署成本降低 50%。

尤為關鍵的是其推出的 Slime 異步強化學習框架，旨在解決智能體執行長時序任務時的 “空轉” 痛點，實現生成與訓練解耦。配合獨創的直接雙面重要性採樣算法，使模型能從超 1 萬個真實軟件工程環境中高效學習。