Token上架天猫，智谱在盘算什么？

文  | 节点AI，作者 | 五洲 

近日，智谱把Token搬上了天猫。

在天猫的“智谱旗舰店”里，GLM Coding Plan被摆成了几件标准商品：个人版Lite、Pro、Max，以及团队版标准席位，月付价格分别为118元、538元、1078元和598元。

套餐基于GLM-5.3，并支持ZCode、Claude Code、Codex等20余款主流Agent。智谱还表示，未来用户购买Token也可以直接在电商平台完成。

对于大模型行业来说，这个动作有些新鲜，却并不复杂。但一个问题随之而来：智谱为什么需要电商平台？

过去，用户购买模型服务，大多要进入模型厂商自己的开放平台，注册账号，充值API，再按照Token调用量付费。现在，智谱把这一套流程搬到了天猫，用户自行搜索、下单和付款，和充花费买流量没什么区别。

智谱正在尝试把Token从一种技术计量单位，变成一种可以被普通消费者理解和购买的商品。

而这背后，恰好对应了智谱半年报里正在发生的一场变化。

新的消费入口

目前，各家大模型主要产品形态还是对话框聊天。用户输入一个问题，模型给出一个答案，一问一答构成一次使用。但Agent的出现改变了这种消费模式。

一个Coding Agent可能会连续阅读代码、修改文件、运行测试、分析报错，再继续修改。模型不再只是回答一次问题，而是在一个完整任务中持续被调用。这种高频coding会直接改变Token的消费量，形成持续性消费。

这也是过去一年智谱持续押注AI Coding的原因。

在智谱的官方文档中，此次上架天猫的GLM Coding Plan明确面向AI编程场景，AI开发者或程序员是主要受众群体。

对于这类群体而言，模型官网、开发者社区、以及各种技术论坛，本来就是他们获取产品信息的主要渠道。更何况，智谱已经拥有自己的MaaS平台。截至8月底，其企业及开发者用户已经超过740万。

也就是说，天猫对于智谱最核心的开发者群体，并不是一个不可替代的渠道。天猫开店对核心开发者的增量价值其实有限。

但智谱选择在天猫开店并不是为了改变重度开发者的购买路径，更多是为了改变更多轻度AI用户或者中小AI开发者对大模型服务的消费方式。

此前，不少AI产品使用术语本身就存在一定的理解门槛。

用户需要知道什么是API，什么是Token，还需要理解不同模型的调用价格。对核心开发者来说，这些都不是问题。但对于轻度用户或者中小AI开发者来说，模型服务更聚焦技术而不是可以直接购买的商品。

智谱将产品打包好上架天猫这一大众熟知的网购平台，主动降低了普通消费者的使用门槛。用户不需要先理解整个MaaS体系，只需要看到几个标准化的套餐，然后像充话费、视频会员费一样根据自己的使用需求购买。

同时，智谱还可以复用电商成熟的支付和客服体系，大幅降低采购门槛，方便小体量用户购买算力额度，用于Agent、AI Coding等高消耗场景的需求。

而天猫自带的搜索曝光和营销环境，也为智谱增加了一条获客流量入口，帮助其获取原本不会主动访问智谱官网的潜在用户。

商业模式的切换

智谱将Token上架天猫，积极拓展C端用户，其实也与其过去一年的收入结构变化高度吻合。

2026年上半年，智谱实现收入9.54亿元，同比增长399.7%。其中开放平台及API业务收入8.25亿元，同比增长2735.7%，占总收入的86.5%，已经取代本地化部署成为公司最大的收入来源。相比之下，去年同期开放平台及API业务收入占比只有15.2%。

这意味着，智谱过去相对依赖的本地化部署业务，正在迅速让位于API。两种生意看起来都是“卖大模型”，但收入逻辑并不一样。

本地化部署更接近传统To B项目。客户提出需求，模型公司进行适配、部署和交付，项目金额可能比较大，但收入有明显的项目属性。一个项目完成之后，下一笔收入还需要重新寻找客户、谈合同、交付。

API业务模式则完全不同。大模型被放在云端，企业或者开发者通过接口调用，按照Token或者调用量付费。一次调用可能只值几分钱甚至更低，但用户每天调用，最终形成持续收入。

对智谱而言，业务重心从本地化部署转向API，不只是简单的业务结构调整，而是智谱正在把收入模式从“一次性项目”，变成“持续性消费”。

节点财经认为，这种转变意味着，智谱的野心不止是当一个一次性交付的项目承包商，而是更希望成为一家提供基础设施服务的公用事业公司，将Token变成AI用户日常离不开的水电煤。

尤其是，本地化部署的收入依赖于不断获取新的大客户来不断补充项目，对销售团队要求较高。而API聚焦C端，更看重自身的产品力，以及开发者生态壁垒。在资本市场中，后者的商业模式也容易给予更高的估值溢价，因为它代表了用户粘性的增强和商业护城河的加深。

公司披露，截至8月底，MaaS平台Token调用量较年初增长超过40倍，付费日活用户增长603%。至少从需求端看，模型API调用正在从少数开发者的尝试，变成更大规模、更高频的使用行为。

值得注意的是，智谱API的调用量提升并不是靠降价获取的。截至8月底，公司API平均售价较年初提升约101%。Token调用量大幅增长，API平均价格也有所提升，这种少见的量价齐升也从侧面证明公司“转型”初见成效。

增收不增利的考验

收入大增，却不意味着卖Token已经是一门已经赚钱的生意。在迈过“转型”第一道门槛——收入增长后，智谱仍然在第二道盈利关前徘徊。

今年上半年，公司毛利2.52亿元，同比增长163.7%。但整体毛利率却从去年同期的50%下降至26.4%。经调整净亏损19.64亿元，期内净亏损20.72亿元。研发支出则达到21.31亿元，同比增长33.6%。

其中，智谱开放平台及API业务毛利率已经从去年同期的-0.4%提升至24.6%。私有化部署业务毛利率则由去年同期59.1%大幅下滑至37.9%，主要源于高毛利大模型私有化项目减少，剩余的定制化企业项目提升了交付成本。

一边是高毛利的老业务规模收缩，另一边是低毛利但高速增长的API成为主力。智谱大刀阔斧转型换来了收入增长，牺牲了整体毛利水平。这是智谱面临的转型阵痛。

大模型厂商与传统互联网企业不同。一个互联网软件增加一个用户，边际成本可能非常低。但一个用户每调用一次模型，背后就会产生真实的算力成本。虽然公司的Token消费规模扩大了，但规模效应带来的边际成本递减仍然不够。

用户问得越多，模型回答得越长，Agent运行得越复杂，Token消耗越高，对推理基础设施的需求也越大。同期Token调用量较年初增长40倍，用量扩张反而抵消了单位成本下降，导致算力总支出的增长。

因此，即使智谱单位Token推理成本较年初下降80%，API收入目前也只能覆盖自身推理成本。留下的一些毛利，更别提覆盖掉公司基座训练成本、核心研发费用以及一些基础设施折旧带来的成本。

对智谱而言，未来真正的竞争，不只是模型能力的竞争和价格竞争，而是模型商业化效率的竞争。哪家大模型厂商能用更低的成本生成同样质量的Token，谁就能在价格竞争中获得更大的空间。

智谱已经开始从基础设施端寻找答案。

公司此前强调通过国产算力、模型优化和基础设施建设降低推理成本，并披露已经实现10万卡级国产芯片规模化低成本推理。与此同时，GLM-5.3-Flash等更轻量模型也在承担规模化调用需求。

这背后也是智谱需要对抗的定律：模型越多人用，算力成本越高。而智谱只有把整体单次调用成本降下来，规模才会真正转化成利润。

*题图由AI生成