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智谱GLM-5.3-Flash全面依托国产芯片集群服务，单位Token推理成本较年初骤降80%，标志着国产算力支撑大模型规模化落地进入新阶段

一、国产芯片撑起10万级推理集群

9月1日，智谱发布2026年中期业绩报告，半年收入约9.54亿元，同比增长近400%，其中MaaS平台及API服务收入达8.25亿元，同比暴增2736%。支撑这一爆发式增长的核心底气，来自智谱在算力基础设施上的重仓投入——公司已形成10万级国产芯片规模化推理能力，单位Token推理成本较年初下降80%，端到端服务性能较初始基线提升3倍。

GLM-5.3-Flash是智谱首款在超大规模真实流量下全面依托国产芯片集群提供服务的模型。对比同一硬件的初始基线，该模型端到端服务性能提升3倍；单任务成本降至0.045美元，调用价格仅为GLM-5.2的约十分之一。智谱董事长刘德兵在财报电话会上表示："在全球算力供给持续紧张的情况下，这条路径意味着我们的成本曲线已经开始掌握在我们自己手里。"

二、毛利率由负转正 商业模式迎来拐点

财报揭示了一个关键转折：智谱开放平台及API业务的毛利率从去年同期的-0.4%跃升至24.6%，实现由负转正。这一变化背后，是国产芯片替代战略与全栈工程优化的双重驱动——通过"All-in-Infra"策略压降推理成本，同时API平均售价提升约101%，实现了量价齐升。

值得留意的是，智谱在总收入暴涨近400%的同时，扣非亏损幅度也扩大了12.1%。这反映出大模型厂商在规模扩张期的典型困境：收入增长很快，但研发和基础设施投入依然沉重。不过，国产芯片规模化推理带来的成本改善，正在让这条路径逐步走向可持续。

三、自研芯片提上日程 成本战还未结束

就在财报发布后不久，有媒体报道智谱已向多家国内芯片设计公司初步询价，推进自研推理芯片项目。这与OpenAI、Anthropic、DeepSeek等厂商的造芯动向不谋而合——当推理成本成为大模型商业化的核心变量，"自己造芯"正从可选动作变成必选动作。

智谱创始人唐杰同时透露，下一代基座模型GLM-6.0正在推进中，将采用大基座路线并扩大参数规模，同时会对激活参数做管控以避免推理速度下滑。此外，唐杰将GLM-6.0的一个重要方向概括为"自进化"——让模型学会自己判断何时停止、何时纠正自己。这标志着国产大模型正从"拼参数规模"迈向"拼智能效率"的新阶段。

综合北京日报、每日经济新闻、华夏时报报道 | 2026年9月2日