智谱の上場後初の決算、国内最大の大規模モデル企業、MaaS ARRは17億に達する

AIに聞く・智的データプラットフォームMaaSモデルはどのようにして粗利益率を大幅に引き上げるのか？

3月31日、AI大規模言語モデルのユニコーンである智譜（Zhipu）が上場後初の年次成績表を提出した。最新の決算によると、2025年12月31日までの1年間において、智譜は通年で売上高が7.24億元超となり、前年同期比で131.9%の増加を達成した。比較すると、2022年から2024年の同社の年収はそれぞれ0.57億元、1.25億元、3.12億元であり、成長が継続的に加速していることが示される。

売上規模の観点から見ると、智譜は国内で収益規模が最大の大規模言語モデル企業となっている。参考までに、別の香港上場の大規模言語モデル企業であるMiniMaxの2025年の総収益は約7904万米ドルだ。ビジネスモデルにおいても、両社の道筋はすでに分化している。MiniMaxはAIネイティブのアプリケーション製品により重点を置くのに対し、智譜は主としてモデルとサービス（MaaS）の方式を採用し、API呼び出しによって企業顧客や開発者に知能サービスを提供している。

今回の智譜の決算を分解すると、注目すべき重要指標の1つは、そのMaaS APIプラットフォームのARR（年次経常収益）が約17億元であり、前年同期比で60倍に増加している点だ。ARRは通常、企業の継続性のある収益力を測るために用いられる指標であり、事業の健全性を反映できる。MaaSモデルのもとでは、この指標は、単発のプロジェクトによって収益が伸びるかどうかではなく、顧客が継続的にモデルを呼び出し、Tokenを安定して消費しているかをより的確に示す。

これまで、市場における智譜の認識は「プロジェクト中心の大規模言語モデル企業」といったものに近かった。しかし、智譜の収益構造がAPI呼び出しを中核とするMaaSモデルへと転換するにつれ、収益成長のロジックも変化している。もはや単一のプロジェクトに依存するのではなく、継続的なモデル利用行動に依存するようになる。

ある意味で、智譜の道筋は世界的に先導するAI企業Anthropicのそれを思い起こさせないではない。第一に、基礎となるモデル能力を継続的に強化し、モデルの上限を引き上げること。第二に、Tokenを中核とするプロダクト形態であり、開発者エコシステムとエンタープライズ顧客の深い利用によって成長を牽引すること。このロジックのもとで、智譜は中国市場において、よりAnthropicの発展経路に近いモデル企業のサンプルへと次第に近づいている。

MaaSの突破口：「増収だが増益にならない」問題をどう解くか：値上げしても量は減らさず、商業の本質に回帰する

MaaSモデルには長期的に、典型的な疑問が存在してきた。つまり「増収だが増益にならない」困難に陥りやすいのではないか、という点だ。その理由を掘り下げると、MaaSの収益はToken消費と直接連動し、Tokenの背後には持続的に発生する計算資源コストが対応している。収益とコストが同一の連鎖上で結び付けられていると、規模が拡大する一方で、利益率の余地は押しつぶされていく圧力に直面しがちだ。少しでも油断すれば、「やればやるほど薄利になる」ような気まずい局面へと滑ってしまう可能性がある。

しかし、智譜の最新決算はかなり前向きなシグナルを放っている。同社のMaaS APIプラットフォームの粗利益率は顕著に改善しており、2024年の3.3%から2025年には18.9%へと上昇し、全体としての収益性が明確に向上している。過去の目論見書で開示されたデータとあわせると、2022年から2024年の実績記録期間において、智譜の全体の粗利益率は比較的安定しており、長期的に50%以上を維持してきた。

極限までモデル推論の効率を最適化し、Tokenコストを最小化することに加えて、粗利益率を引き上げるもう一つの重要な要因は、高付加価値の上位顧客の比率が継続的に高まっていることだ。

決算開示によると、すでに400万社超の企業ユーザーおよび開発者が、実際の本番環境で継続的に智譜のモデル機能を呼び出しており、世界218の国と地域をカバーしている。中国の上位10大インターネット企業のうち9社が、智譜のGLMモデルを使用している。たとえばGLM-5モデルでは、その公開後24時間以内にByteDanceのTRAE/ドングズ（Coze）、AlibabaのQoder、TencentのCodeBuddy、MeituanのCatPawなど複数の大手プラットフォーム製品が公式に接続している。

一方で、これらの上位顧客はモデルの効果により敏感で、価格面での許容度は比較的高い。重要なシグナルとして、智譜は今年2月にGLMCodingPlanパッケージの価格体系を構造的に調整し、全体の値上げ幅は30%からとして、高負荷下での安定性とサービス品質を確保すると発表している。API価格は第1四半期に83%上昇したにもかかわらず、呼び出し量は逆に減っていない。これは顧客が本当に効果のために支払っており、価格面で妥協したからではないことを示している。

智譜にとって、これは値上げによって生まれる正のフィードバック・ループの形成にもつながっている。より高い価格は一定程度、効果をより重視する高付加価値顧客をふるいにかける。この種の顧客は往々にして、より高いリテンション率と利用の深さを持っており、それがさらに事業の質と継続的な成長能力を強固にする。

3月27日に開催された2026中関村フォーラム年次大会の分科会において、智譜のCEOである張鵬はモデルの値上げについて、「モデルが複雑なタスクを処理する際、思考と推論のリンク（推論経路）が継続的に延びていくため、1つのタスクに必要なToken量は、単純な質問応答の10倍、場合によっては100倍に達し得る」と述べた。そのため、価格の相応の調整は本質的にコスト変化の自然な結果である。モデル能力の向上はサービスコストの上昇ももたらし、希望としては徐々に正常な商業価値の範囲へと引き戻していきたいという。

「長期的に低価格の競争に依存するのは、実は業界全体の発展にとって不利であり、これも我々の重要な考慮事項の1つです」と張鵬はさらに指摘した。「我々は、このような形によって、商業化の道筋においてより健康的なクローズドループを形成し、継続的にモデル能力を最適化し、より長期的かつ安定的に、皆さんにより良いモデルと相応のTokenサービスを提供し続けたいのです。」

結局のところ、智譜の中核的な判断は次のように要約できる。知能の上限が定価権を決め、Token消費の規模が価値のボリュームを決める。

言い換えると、モデル能力が強いほど、重要なシーンにおける代替不能性が高くなり、その結果、交渉余地（値付けの裁量）も大きくなる。そして、モデルが大規模かつ継続的に呼び出され、安定したToken消費が形成されたときにのみ、その商業価値は本当に実体として放たれる。したがって、AGIの商業価値は本質的に、知能の上限とToken消費規模が共に作用した結果であるといえる。

Tokenが新しい貨幣になるとき、智譜は新しいAI価値評価体系を提示

智譜の初の年次決算を透視すると、MaaSを軸にした正のフライホイールが加速して形成されつつあることが見て取れる。具体的には、モデル能力が継続的に向上することで、より多くの企業と開発者が接続してくる。接続規模の拡大はToken呼び出し量の増加を促し、それが売上成長につながる。そして継続的に伸びる売上は、モデルの訓練と計算資源投資への反哺を可能にし、さらにモデル能力を強化する。このように循環が前進し、自力で強化される成長のクローズドループが形成される。

このMaaSフライホイールにおいて、最も重要な変数はモデル能力そのものが継続的に向上することにある。智譜はかつて、「知能上限の向上は、大規模言語モデル、さらには汎用人工知能の時代における唯一の『第一原理』である」と提起している。

過去1年間で、智譜の基盤モデルは累計で5回以上の重要なイテレーションを完了し、GLM-4.5からGLM-5-Turboへの継続的な進化を実現してきた。Artificial Analysisなどの権威ある評価ランキングにおいて、GLMシリーズのモデルはグローバルの第一集団に入り、GoogleのGemini、OpenAIのGPT、AnthropicのClaudeなどの先進モデルに次ぐ位置につけていると同時に、多くの国内モデルよりも優位にある。

より明確な変化は、GLMシリーズのモデルが「知識指向」から「タスク指向」へと進化しつつある点だ。もはや、質疑応答式のナレッジベースに限られず、複雑なタスクを独力で完遂できるエージェント能力を備えている。GLM-5はまさに、「Agentic Engineering」トレンドのもとでの変革の成果物だ。公式説明によれば、GLM-5はCodingとAgentの能力でオープンソースSOTAの成果を達成しており、実際のプログラミングシーンでの使用感はClaude Opus 4.5に迫っている。とりわけ、複雑なシステムエンジニアリングや長距離（長連鎖）エージェントのタスクを得意としている。

今月中旬に最新リリースされたGLM-5-Turboは、「OpenClawロブスター場面に向けて深く最適化した基盤モデル」と位置づけられている。このモデルは訓練段階から、ロブスター・タスクのコアとなるニーズに対して重点的に最適化され、ツール呼び出し、指示遵守、タイミングと継続性タスク、長いチェーンの実行などの中核能力を強化することで、汎用モデルが実際のロブスター・シーンで直面する多くの問題を効果的に解決している。

ここしばらく、オープンソースのAgentプロジェクトであるOpenClawは国内外で導入ブームを巻き起こしている。しかし、OpenClawはローカル導入のハードルが高く、Token消費コストが非常に高いといった要因のため、多くのユーザーは国内のクラウドベンダーやモデルベンダーが提供する「ワンクリック導入」方式へと切り替えている。智譜などの基盤モデル企業は、このラウンドのOpenClawブームの恩恵を受けている。

3月10日、智譜はAutoClaw（オー・ロング）を正式にローンチし、それを「国内初の真のワンクリック設置が可能なローカル版OpenClaw」と定義した。AutoClawは50+の主要なSkillsとAPIをパッケージ化し、チャットツールである飛書などへのワンクリック接続に対応している。世界最大のAIモデルAPI集約プラットフォームOpenRouterでは、GLM-5-Turboの今週の呼び出し量が9660億Tokenに達し、世界トップ10入りしている。智譜はすでに、国内でToken消費（課金Token消費量）が最も高いベンダーの1つになっている。

Tokenは、知能経済の時代における「新しい貨幣」として徐々に浸透しつつある。モデルが情報を処理する最小単位であるTokenの呼び出し量は、業界で広く、モデルのアクティブ度と実際の処理規模を測る重要指標と見なされている。NVIDIAの創業者兼CEOである黄仁勲（ジェンセン・フアン）はTokenを「新しいコモディティ」と直言し、AlibabaもToken Hubをコアに据えた新しい事業グループを立ち上げている。これと同時に、OpenClawに代表される新世代の複雑なAgentがToken消費を指数関数的な成長段階へ押し上げており、Tokenが急増する新しいパラダイムが加速して到来しつつあることを示している。

Token消費規模が急速に拡大するにつれ、業界には、Tokenがどのようにより効率よく実際の価値へ転化されるのかを測るための新しいフレームワークが早急に必要とされている。こうした背景の中で、智譜は「Tokenアーキテクチャ・パワー」（TAC）の概念を提起し、次のように定義している。TAC = 呼び出す知能の量 × 呼び出す知能の質 × 経済的価値への転換効率。

具体的には、「量」とは企業や個人が毎日呼び出すTokenの数、ならびにAIに処理を任せるタスクの規模を指す。「質」は、Tokenが依拠するモデルが十分に賢く信頼できるかどうか、複雑な状況で納品可能な結果を出せるかどうかを測るものだ。「効率」は、AIが本当に測定可能な経済的アウトプットへと転化できる適切なシーンを見つけられるかどうかに焦点を当てている。

長期的には、組織と個人の中核的な競争力は、ますますそのTACの水準に依存するようになる。単純に大規模言語モデルの提供者であることにとどまらず、智譜の目標は、社会全体に向けたTACのインフラを構築し、さまざまな組織や個人が知能資源を効率的に調整・活用し、それを継続的に実装可能で、測定可能な経済価値へと転換できるようにすることに近い。

そして、この発展の道筋は、智譜が最新で開示した決算書の中ですでに初期段階の裏付けが得られている。振り返ると、この決算の核心的な意義は、智譜が比較的明確で首尾一貫した成長ロジックを示していることにあるのかもしれない。つまり、知能の上限を継続的に引き上げることで段階的に価格決定力を強化し、それによってAPIの売上成長を牽引し、さらに全体の粗利益構造を絶えず最適化することで、ビジネスモデルの持続可能性も検証された、という点だ。

「中国版Anthropic」の視点から見れば、智譜のバリュエーションロジックも、もはや従来のソフトウェア企業やプロジェクト型企業の古い枠組みに固定されるべきではない。MaaSプラットフォームを中核に据えた評価体系へと転換し、プラットフォームの浸透率、Token消費規模、そしてTACの背後にあるエコシステム支配力を重点的に見るべきだ。このまったく新しい座標系の中でこそ、智譜の長期的な想像上の余地は、ようやく本当に開かれるのである。