研发基因是智谱最大优势，拥有行业领先的人才密度。智谱的技术根基来自清华KEG实验室与AMiner平台，核心管理与科研团队背景突出，主要成员来自清华大学等顶尖高校和科研机构，联合创始人唐杰是国际电气和电子工程师学会会士、国际计算机学会会士、国际人工智能促进协会会士、清华大学计算机系微众银行讲席教授、人工智能研究院基础模型研究中心主任，在学术领域拥有较强影响力。同时研发人员数量和投入规模都高于同行，公司研发人员达657人，占员工总数的74%，25年研发费用超过30亿元人民币，领先同业。
　　编程能力领先，构建数据飞轮。智谱GLM系列大模型正沿着“代码能力增强—Agent化—长时任务—自主操作系统”这条路径演进，从GLM5开始确立了在编程领域的领先地位，且非常聚焦于模型Coding能力的提升。从数据、模型架构等维度都能体现出公司的人才优势，在形成领先后，随着越来越多优秀的程序员用户数据沉淀，公司在编程领域逐渐形成良好的数据飞轮效应，领先优势有望持续保持。
　　MaaS收入加速增长，Token持续涨价。公司25年以前商业模式主要依靠私有化部署，云端部署的占比较低且毛利率不稳定，26年开始Coding和Agent场景的需求爆发，MaaS将逐渐成为主要收入来源，由于公司在模型和产品层面非常聚焦，主要通过API调用的模式实现自身商业模式闭环，今年以来随着模型单位Token产生的价值量提升，模型的价格也持续上涨，我们预计云端部署的毛利率也将持续改善。
　　投资建议：我们持续看好公司的技术基因和模型能力领先，在大模型快速发展阶段主要关注收入增长趋势，考虑到国内外Agent场景爆发带来的需求加速，海外模型公司收入持续上调，我们预计公司2026-2028年营业收入分别为31/86/204亿元，预计净利润为-52/-55/-41亿元，维持“优于大市”评级。
　　风险提示：
　　1）盈利预测偏乐观的风险。公司未来收入、毛利率及费用率预测建立在本地化部署放量、云端调用高增长、成本持续优化及费用率摊薄等假设之上。若客户拓展、项目交付、调用增长、定价续费或成本优化不及预期，公司收入和盈利改善可能低于预测。
　　2）政策与监管风险。人工智能行业虽受政策支持，但同时面临算法备案、内容安全、数据合规和模型治理等监管要求。若公司在训练数据、输出安全、备案合规或行业准入方面未能及时满足要求，可能影响产品上线、场景拓展及经营表现。
　　3）技术迭代及竞争风险。大模型行业技术迭代快、竞争激烈。若公司在基础模型、推理效率、长上下文、Agent、多模态及工程化落地等方向研发不及预期，或新一代模型性能、成本和稳定性弱于竞争对手，可能导致技术优势减弱、客户流失和市场份额下滑。
　　4）算力与供应链风险。大模型发展高度依赖高端芯片、算力供给和训练推理基础设施。若公司在芯片采购、集群扩容、成本控制、国产算力适配或供应链稳定性方面不及预期，可能制约模型迭代和商业化扩张。
　　5）AI商业化落地不及预期风险。企业客户对模型调用、私有化部署和Agent平台的付费意愿，仍取决于实际效果、ROI、组织改造和预算释放节奏。若行业出现“试点多、放量慢”，公司本地化部署和云端部署收入增长可能低于预期。
　　6）宏观经济波动风险。公司客户需求受宏观经济、企业资本开支、数字化预算和行业景气度影响。若未来宏观经济修复不及预期，或企业和政府IT投入放缓，可能对公司订单获取、收入确认和盈利改善造成不利影响。