智谱冲破2000亿的秘密：为什么中国AI终于敢涨价了？,ai智能中国

2026年的中国AI，开年即重磅，产业全方位加速信号明显。

一边是模型能力持续迭代，应用场景逐渐落地，商业化路径不再停留在概念验证；另一边是资本市场给出更明确的定价信号，智谱与MiniMax相继上市让AI大模型的估值逻辑第一次有了公开市场坐标。

在这样的背景下，智谱的提价动作，引发的关注远超产品本身。2月12日，智谱正式开源发布新一代基座模型GLM-5，并同时宣布对GLM Coding Plan取消首购优惠，并整体提价30%起。更出人意料的是，GLM Coding Plan已售罄，成为国产AI编程模型付费市场中经典案例。

资本市场直接给出了最积极回馈。2月13日，智谱股价盘中拉升超14%，收盘涨幅20.65%，市值突破2160亿港元。这已是该股连续第三个交易日大幅上涨。

这并非简单的题材炒作，而应该是中国AI商业化逻辑的一次底层重置。在当下，智谱为何敢于提价、又为何能够实现提价，其背后的商业逻辑，已成为理解这一轮AI变局的关键切口。

用生产力换ARPU，智普的定价权反转

2024—2025年的大模型赛道，本质上是供给爆发、需求滞后的野蛮生长阶段。

模型能力尚未形成断层，应用场景仍在试水，用户订阅与企业采购决策都偏谨慎。供给侧为了抢占用户与企业心智，只能通过价格获取流量。字节豆包曾将调用成本压至极低水平，通义千问多次降价，智谱上一代GLM-4-Plus也曾大幅下调价格。

那一阶段，价格不是利润工具，而是获客手段。定价权掌握在需求端。

但刚进入2026年，变化开始出现。GLM-5发布后，智谱不仅没有延续降价策略，反而选择给GLM Coding Pla提价。Pro版149元/月，连续包季402元/季，连续包年1251元/年，定价并不便宜。

表面上看只是一次价格策略调整，但在正值激烈竞争的赛道中敢于逆势提价，本身已说明供需关系发生变化：至少在产品决策逻辑上，智谱有信心不再用低价换流量，而是用能力换ARPU。

最关键的是，结果证实了这一点，GLM Coding Pla套餐全部售罄了。放大到整个AI互联网产业去看，这一表现，甚至打破的不只是价格天花板，还彻底击碎了一个另延续多年的刻板印象：中国互联网用户不习惯为软件付费，订阅制更多的在欧美成立，在中国必须“免费+流量”才跑得动。

这种变化，透过与海外对比或许看得更清晰。就在同一周，OpenAI开始在美国地区对免费用户和低价订阅用户测试广告功能，但用户并不买账，“AdsGPT”的骂声在社交媒体上刷屏，竞争对手Anthropic甚至在超级碗投放广告，嘲讽OpenAI用广告损害AI助手的实用性。

一边是中国开发者抢购涨价30%的编程套餐，一边是欧美用户拒绝用体验、隐私换取免费。关于“中国用户不付费”的刻板印象，在这一刻被彻底击碎。

事实上，中国互联网用户并非天然拒绝为生产力付费，而是过去的产品“不得不付”的价值不够厚实。但现在，随着中国用户的互联网思维在历史长河中完成了非常大的代际变迁后，只要产品能力足够清晰、ROI可预期，价格将不再是核心障碍。

供给创造需求，价值决定价格。当大模型开始交付确定性的生产力，定价权正在从买方向卖方倾斜。厘清这一点后，接下来要弄明白的是，撑起智普涨价的产品逻辑具体是什么？

对比海外，为什么中国开发者涨价后仍买单？

智谱这轮持续暴涨的直接催化剂是GLM-5的开源。但资本市场并不会为“更好一点的模型”持续买单，GLM-5的真正价值，在于它定义了一个新范式：从Vibe Coding到Agentic Engineering。

过去一年，大模型在编程领域的主流模式是Vibe Coding。通过自然语言生成代码片段，由开发者手动整合调试，模型本质仍是高级代码补全工具。

GLM-5试图定义另一种路径：Agentic Engineering。在BrowseComp、MCP-Atlas、τ-Bench等复杂任务中，GLM-5不仅生成代码，还能调用工具、理解项目结构、执行多步规划并完成部署。它开始承担“完成任务”的角色，而不是“生成内容”的角色。

这是估值模型切换的关键点。工具型产品的估值天花板取决于订阅规模；生产力平台的估值上限取决于人效提升倍数。

上一代GLM-4.7发布后，智谱MaaS平台ARR从2000万元增长至5亿元，仅用10个月。这条曲线说明，编程是最接近现金流的大模型场景之一。

原因很简单，决策链条短，序员个人即可决策；同时付费意愿强，对于大多数用户来说时间直接等同于收入；且迁移成本高，一旦嵌入开发流程，产品替代性极低。与这条链路相匹配的是，智谱的重心一直落在付费意愿更强的中国2B+开发者+开源生态方向。

对比之下，C端对话产品普遍面临用户规模陷阱：用户增长快，但免费比例高，ARPU受限，商业化路径依赖广告或增值服务。正如同时聚焦全球C端和企业Maas的OpenAI，确实拥有庞大用户规模，却仍需测试广告。这正是其流量逻辑的压力体现。

流量逻辑决定收入上限；生产力逻辑决定收入弹性。当模型只是陪聊或补全工具，价格是成本变量；当模型能够交付完整系统，价格变成生产力变量。149元/月，对程序员而言意味着节省的时间成本和提高的交付效率。生产力逻辑，支撑了提价空间。

同样的，当模型从“工具”升级为“半个工程师”，估值模型也随之变化。资本关注的不再是调用次数，而是单位人效的提升幅度。

这解释了为何智谱在高估值区间仍受到追捧。市场预期的，是生产效率提升带来的现金流增长，而非单纯规模扩张。

谁在推升2000亿市值？港股的双层定价结构

2000亿市值的形成，不只是技术与商业模式的结果，也与资金结构密切相关。

2026年的港股，呈现出明显的双层定价特征。

第一层是南向资金。年度净买入规模创历史新高，占港股市值比重持续提升。这类资金偏好确定性与政策支持，持仓周期较长，为市场提供底部支撑。

第二层是海外交易盘，尤其是韩国散户等高活跃资金。其特点是高换手、强叙事驱动，在IPO及主题行情阶段放大波动。

智谱及MiniMax-WP上市初期的热度，部分就是来自韩国散户的助推。数据显示，韩国散户单月净买入MiniMax-WP逾2000万美元；智谱上市后的估值溢价，同样有“东学蚂蚁”的显著催化痕迹。而它们高集中度押注AI新贵的本质，是寻找全球稀缺科技资产的映射机会，毕竟韩国没有自己的OpenAI。

在智谱身上，两类资金形成共振：配置资金认可其政企本地化能力与ARR高增长，交易资金认可其“中国版OpenAI”的叙事稀缺性。配置盘压舱，交易盘点火，共同推升了这轮估值的快速跃迁。

更让市场期待的是，智谱在港股上市未满两月，便火速启动科创板辅导备案。这意味着它有意在不同资本市场之间构建估值联动机制，港股承接全球交易盘的锐度，A股承接本土配置盘的深度，两者形成互补。

企业主动设计资本结构，本身也是定价能力的一部分。

2026年不再对标，而是定义

过去三年，中国大模型公司的一切动作，都在回答一个问题：我们和OpenAI差多少？产品对标、参数对标、融资对标，似乎所有的坐标都在海外。

但2026年开年，这个问题变成了中国开发者愿意为什么付费？

答案已经写在GLM Coding Plan的售罄公告里：为真实的生产力提升付费，为系统工程级的智能体能力付费，为“帮我完成一个产品”而非“陪我聊五分钟天”付费。

这是一种完全不同的商业逻辑。它不依赖补贴、广告、用户规模幻觉，而是更依赖嵌入生产流程，并产生可量化ROI。

与此同时，GLM-5已与华为昇腾、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯等国产算力平台完成深度推理适配。当OpenAI还在为免费用户的广告位发愁，Anthropic还在和奥特曼打口水战，智谱已经在国产算力底座上跑通了从技术突破到商业变现的完整闭环。

智谱的股价还会波动，韩国散户会轮动到下一个热点，南向资金会继续用万亿体量重塑港股估值底座。但有一点已经不可逆：中国AI开始形成自己的定价逻辑。

不再是追赶式对标，而是内生式定义。

这比2000亿市值更值得认真对待。

来源：港股研究社