期内亏损收窄，智谱强调收入构成转变并回应算力储备与行业竞争

8月31日，智谱（2513.HK）发布2026年中期业绩。财报显示，公司上半年实现收入9.54亿元，同比增长399.7%，超2025年全年营收规模；期内亏损20.72亿元，上年同期为23.58亿元，同比收窄12.1%；经调整净亏损19.64亿元，上年同期为17.52亿元。

财报电话会上，智谱董事会秘书肖磊表示，相较收入增速，收入构成的切换更值得关注。财报显示，报告期内，智谱开放平台及API业务收入达8.25亿元，同比增长超27倍，占总收入86.5%；本地化部署收入占比由去年同期的84.8%降至13.5%。API业务毛利率由去年同期的-0.4%提升至24.6%，实现由负转正。

面对市场对智谱“只会后训练、参数规模相对克制”的质疑，智谱创始人唐杰在电话会上回应称：讨论模型规模不能只看参数量，还要同时考虑训练数据规模、计算资源投入位置，以及模型最终由谁在什么条件下运行。GLM-5.3与GLM-5.2使用相同的基础模型、架构、总参数量和激活参数量，智谱用一个月扩大长程任务环境和强化学习训练。

唐杰表示，当前国内训练数据规模约在30万亿至50万亿token（词元）量级，在算力有限的前提下，盲目扩大参数的边际收益有限。他将模型扩展比作调节多个旋钮。这次选择了后训练，但并不意味着其他环节不再重要，智谱后续仍可能继续扩大中期训练、预训练及其他环节。

此前智谱方面向第一财经确认，公司已实现十万卡级国产芯片的规模化低成本推理。此次电话会，肖磊补充称，公司算力来源多元化，涵盖自有集群、算力租赁与采购服务，用途覆盖预训练、中训练、后训练及生产推理。并且，当前算力行业主要矛盾从国产芯片能不能跑转向如何验证国产芯片的经济性。他称，简单把算力卡加起来并不能直接反映算力供给和Infra能力，公司更关注的是“有效算力”，即有多少算力已安装、能稳定调度、长期运行，并最终转化成有效的token。

目前模型厂商密集更新、快速迭代，对于行业竞争，智谱董事长刘德兵表示，单点榜单领先很快会被追平，真正重要的是谁能持续用更低成本交付更高智能，并把这条边界不断向外推移。

他称，未来行业会出现两条价格曲线：同等智能的价格会持续下降，但能打开新任务边界、显著提升任务成功率的模型仍有定价空间。拥有定价权的不是token本身，而是token最终能完成什么任务。