每一次技术爆发，拥有技术底蕴的创业团队，特别是来自高校的团队，都是更容易完成技术积累并实现技术突破的，这也导致其更容易获得资本市场认可，人工智能时代也不外如是。特别是，在AI 1.0时代，以香港中文大学为基础的商汤科技，以中科大为摇篮的云从科技，纷纷成功登陆股市，成为早期人工智能创业公司的代表。

伴随着大模型技术的突破，再一次衍生出众多创业公司。综合创始人背景、技术实力、融资能力、商业化潜力等因素，同样出现了所谓的“大模型四小龙”，百川智能、智谱AI、月之暗面、MiniMax，其中智谱AI是典型的高校背景企业。智谱AI CEO张鹏毕业于清华大学计算机系、总裁王绍兰是清华创新领军博士、首席科学家唐杰是清华大学计算机系教授。

在月之暗面估值33亿美元、MiniMax估值超25亿美元后，智谱AI在9月完成了新一轮融资，投前估值超过200亿人民币。值得关注的是，自2024年以来，智谱AI已经完成了三轮融资，最新一轮更是获得北京海淀区委、区政府出资设立的国有专业化投资与服务平台中关村科学城公司投资的数十亿资金。

01 技术吸引资本，资本带动技术

在张鹏等技术大拿的带领下，智谱AI在大模型技术、多模态交互能力、量化技术等领域都展开了研究，并且推出了GLM-130B、CodeGeeX、智谱清言、CogView等产品，并且已经在智能客服、智能推荐、智能翻译、智能驾驶和智能家居等领域展开了广泛的应用，不仅为用户提供了更加智能、便捷的服务体验，也推动了相关行业的创新和发展。

在接受《中国企业家》杂志采访时，张鹏提出了大模型经济学这个词，并表示大模型带来的新经济模式，可以屏蔽掉上一代技术的缺陷，从技术层面带来一种新的可能。但这同样意味着，大模型的研发需要海量的资金和资源支撑。

从AI 1.0时代的轨迹上看，拥有高校背景的智谱AI是最靠近商汤科技和云从科技轨迹的企业。拥有技术优势、清华背书，并且拥有前行者走通道路的智谱AI，理应更先获得资本市场的认可。现实也是如此，成立短时间内，智谱AI就获得了高瓴资本、启明创投、君联资本等知名投资机构，以及美团、阿里、腾讯等互联网大厂的入股。

在众多资金和资源的加持下，智谱AI技术也在飞速发展。2024年9月3日，智谱AI再次上线了大语言模型GLM-4-Plus、图像和视频理解模型GLM-4V-Plus、ai绘图模型CogView-3-Plus等新大模型，并且同步上线了开发者平台，可以供开发者调用API进行开发。

毫无疑问，智谱AI平衡了技术和资本之间的关系，并且已经成为大模型时代的书院派代表人物。不过，过于书生气让智谱AI的过于务实，在很多领域发声力度并不大。比如，最近低调上线大模型产品，作为一家商业化为主的公司，该发声的时候要说出来，这样才能够让更多潜在用户发现。

02 率先打起价格战，完善生态至关重要

2024年，大模型内卷加剧，各家纷纷下调价格。2024世界人工智能大会期间，阿里云CTO周靖人透露，降价后大批客户在阿里云上直接调用大模型，近2个月，通义千问开源模型下载量增长2倍，突破2000万次，阿里云百炼服务客户数从9万增长至23万，涨幅超150%；MiniMax创始人兼CEO闫俊杰也表示，大模型降价会吸引更多用户，在线时长、流量，产生更大价值。

值得关注的是，智谱AI是2024年最先进行API降价的公司。张鹏表示，降价并非因为市场压力，而是因为技术的进步带来了成本降低，以及为了更好拓展市场。内卷下的智谱AI，未来又能否提高价格呢？毕竟大模型的研发是持续且费钱的行为，过早调低价格，将会把压力全部留在投资人身上。

张鹏表示，智谱AI采取了布局生态链、寻找更大资源支撑来应对竞争。如今智谱AI估计超过200亿，如果无法验证其商业化能力，寻找更大的资源支撑将会困难无比。正因如此，为了商业化做准备，智谱AI应该率先完成生态链的布局。

生态的搭建，是十分困难且花费精力和财力，且十分考验企业战略定力的。为了完善内容生态，百度推出了百家号，并且在技术研发、运营维护、市场推广、创作者扶持等投入海量资金和资源。2024年5月30日，百家号负责人李小婉表示，过去一年，百度投入20亿对百家号创作者进行扶持。

对于智谱AI来说，目前是没有能力打造一个独属于自己的生态体系的，肯定要靠整个生态链，从上游到下游大家串在一起来解决这个问题。为了串联上下游企业，智谱AI的方法是投资，从而获得完整的生态。不过，投资本就是一种“赌博”，智谱AI赌二十多家投资企业能够成功，这个概率似乎并不高。或许未来，对于智谱AI的考验是投资企业和外部企业如何共存的问题。

当前，智谱AI的业务以B端为主，这让其在目前对于生态的要求更低，理论上短时间内对于商业化影响相对较小。不过，在B端，智谱AI面临的竞争对手更加难缠。

在综合领域，要面临如百度、阿里、腾讯、科大讯飞等科技巨头旗下的AI部门或子公司，这些公司都拥有强大的技术实力和丰富的行业资源，能够提供类似的AI解决方案和服务；在特定行业如金融、医疗、制造等，有专业的AI解决方案提供商，它们可能更专注于某一领域的深度应用，与智谱AI形成竞争。

与AI 1.0时代的创业者不同，智谱AI早早就开启了C端的探索，并推出了智谱清言。移动互联网普及后，APP已经从早期的pc时代的开放，逐步走向封闭，在花费大价钱获得用户后，智谱AI如何让这些用户留存将会是个挑战。

OpenAI的ChatGPT、微软的New Bing等，这些产品已经在C端市场建立了广泛的用户基础，具有较高的知名度和用户黏性。在国内，搜索领域和内容领域，已经有百度、小红书、抖音、快手等流量巨头占据了先机。哪怕是AI绘画领域，也有美图秀秀这个古早流量巨头占据了用户心智。

03 商业和研发是两回事，智谱AI需要居安思危

作为前辈，商汤科技和云从科技虽然成功，但并不意味着所有后来者都能够复制这一路径。科研和搞公司是两回事，这也是智谱AI需要提前预防的。

2016年，被誉为“深度学习教父”的Yoshua Bengio，联合同样为图灵奖得主Geoffrey Hinton和Yann LeCun等人，在加拿大蒙特利尔联合创立了人工智能孵化器Element AI。快速成为资本市场的宠儿，成立短短九个月就获得了1.02亿美元的工资，并且在成立4年内获得2.575亿美元融资，一时风头无量。

在成立之出，Element AI承诺为一系列行业提供 AI 赋能的运营改进以及着眼于加拿大蓬勃发展的 AI 领域，在大量宣传中享誉全世界。不过，在运营的过程中，和预定目标相差甚远。最终无奈，在2020年以2.3亿美元卖身。三位图灵奖得主，都未能让Element AI走向成功，可见搞科研和做企业相差甚远。

现如今，基础大模型将进入淘汰赛，多数难以差异化和商业化的，很快会销声匿迹。尽管大模型技术更加领先，但同样作为研究派系出身的智谱AI，需要汲取Element AI的教训。

李彦宏曾公开表示，开源也好、闭源也罢，大模型最终导向的都是商业化。在早期技术和资本积累上，智谱AI已经积累了足够多的优势，接下来最大的考验将会是商业化能力，已经应对市场变化的应对盈利。