1四半期で6倍、この期間の絶対的な資金の寵児、モデルのスター株——智譜（Zhipu）も提出を終えました。これほどまでに跳ね上がった株価に比べると、2025年下半期の業績はずいぶん落ち着いて見えますが、それって本当に重要なのでしょうか？
早速、主菜：
1. 売上面：3月のAPI事業ARRは2.5億、その他は小事！
国内の複数の独立モデル企業のうち、$智譜(02513.HK) は「純粋な国産大規模言語モデル（国产大模型）」であり、人材は大学に依拠し、顧客も政府や国有企業などの to B 大口顧客が中心です。
オンプレミスの導入が重く、納品も重い。市場がずっと懸念してきたのは、オンプレミス型プロジェクトの更新（継続）可能性の持続性です。そのため、Agent の爆発が起きる前、市場は智譜にあまりバリュエーション上乗せを与えたくありませんでした。
**1）売上は鈍化、しかしオープンプラットフォーム事業が持ち上げた：**2025年の売上合計7.2億米ドルで、前年同期比で約132%の増加。勢いは依然として強いものの、昨年の160%の伸びと比べると成長はやや鈍化しています。
上半期の業績はすでに公表されているため、重要なのは下半期を単独で見ることです。売上は5.3億で、前年同期比はわずか99%の増加で、鈍化傾向はさらに明確です。
そして鈍化の主な原因は、資金が以前から抱いていた懸念が確かに的中したこと——売上構成比80%+のオンプレミス事業が、2025年下半期の成長率はすでに57%まで鈍化し、売上も3.7億にとどまり、構成比も70%へと低下したことです。
一方で、市場が本当に待ち望み、喜んでいるのは、クラウドの導入（APIインターフェースおよびオープンプラットフォームのような）事業です。下半期の前年同期比の大幅成長は430%で、売上は1.6億に到達しました。通年のAPI系事業は1.9億の規模で、MiniMaxの1.8億とほぼ同水準です。さらに、成長の傾き（成長率の角度）を見ると、智譜は通年で約300%成長しており、MiniMaxの200%よりも爆発力があります。
これは、市場が智譜にバリュエーションを付けたがる核心でもあります。というのも、大規模言語モデル同士の激しい争いの結果、モデルのAPIインターフェースおよびオープンプラットフォーム事業では、価格設定が攻めすぎて、この部分の粗利率の見栄えが良くなかったからです。
しかし、この「モデル＝収入」の標準化された、軽い納品（ライトデリバリー）型収益が、規模化して持ち上がってくれば、想像力は無限に広がります。特に、会社が2月にAPIインターフェース等の事業に対して連続で値上げを行い、1四半期での値上げ幅が83%に達したことで、粗利率の重要性は実際にはもう大きくありません。
収益の伸びこそが、Token 消費とモデルの人気度を検証する中核指標です。下半期に、GLM 5 がまだリリースされていない状況で、オープンプラットフォームがここまで急成長しているのは、確かに「本物の材料（真材实料）」であることを示しています。
そして今年の春節以降、智譜はモデルを3回にわたり急速にアップデートしています：
1）2月11日にGLM-5を発表。同発表当時、Artificial intelligence のスマート化指数ランキングでオープンソース1位でした；
2）3月15-16日、わずか1カ月で、爆発的に人気になったロブスター・エージェント（龍虾智能体）向けに専用のGLM-5-Turboモデルをリリース。ツール呼び出し、多段階タスク実行、複雑な指示の分解、多エージェント協働などのAgentワークフローに重点を置いています。
3）3月27日、プログラミング領域に重点を置いたGLM-5.1を、GLM-5の後学習（後トレーニング）最適化版として発表し、すべてのCoding Planユーザーに公開しました。
GLM-5モデルがリリースされると同時に、大規模言語モデルの値上げも直接発表されました——サブスクリプション価格およびAPI価格が一斉に上昇。さらに、Turboのリリース後にAPI価格は再度値上げされ、API価格は1四半期以内に83%の上昇幅でした。
応用面では、Openclaw が中国で爆発的に流行したものの、公式がデータの安全性に疑義を投げたため、智譜はこの機に OpenClaw の国産代替版——AutoClaw を投入しました。インストールは簡単でワンクリック導入、そして 39/3500万 tokens と、99元/1億 tokens の月額パックを併用しています。
Agent の大爆発、IT領域でのAI浸透率の向上。2月以降、同社の株価は3.5倍に上がりました。背後の核心は、プライシングロジックとビジネスモデルの変化です：
「トップクラスのモデル」の後押しにより、同社はプロジェクト型のオンプレミス導入から、すでにクラウドのAPIインターフェース方式へと転換し始めています。そして値上げ後もなお「計算能力（算力）が足りない」と表明しており、需要が逼迫している現実を反映しています。
2）当四半期の創出売上が、前世代のモデル訓練（学習）投資をどれだけカバーできるか？
基盤モデルは年次で更新されるため、1年の訓練投資で作り出したモデルの実際の稼働期間は実質1年に限られます。この場合、モデルの経済性の一部は、モデルの当年の直接・間接の創出売上によって、前年のモデル訓練投資額と比較することで見ていけます。つまりモデルの経済性を判断することができます。
智譜にとって、モデル訓練支出と研究開発（R&D）担当者の支出は主に研究開発費（比率はおよそ70%）に計上されます。海豚君は、研究開発支出を直接使って見ています——収入がそのモデルへの投資をどれだけ回収できるかです。
智譜の2024年の研究開発支出は22億、2025年の売上は7.2億で、2024年の研究開発支出の33%しか回収できていません。25年は32億で、26年の売上が14億前後へ倍増できて初めて、25年の研究開発投資の回収率が45%まで上がり、MiniMaxとほぼ同水準になります。
会社の電話会議で開示されるところによれば、同社のクラウドAPI事業は、3月のARR（月次収入の年換算額）がすでに2.5億米ドルに達しています（17.5億元人民元）。海豚君の予想よりもさらに良い。
この点は非常に重要です。25年に実際に32億人民元を費やしていることを考えると、供給が不足し、収入化できる状態でもなく、必要性（新規需要）がまだ十分に解放されていない状況にもかかわらず、年換算の収入はすでに25年の研究開発投入の55%をカバーできています。モデルは少なくとも、着実に上向く商業ルートを歩んでいます。
比較として、ARRを公表した中国の上場企業の同業者のうち、高単価の動画モデルに注力する可灵は、1月のARRが3億米ドルを超えたものの、競争の影響で同社の通年ガイダンスは1月時点の年換算収益にとどまっています。
同業のMiniMaxは2月のARRが1.5億米ドル（おそらく一部はAPI以外の持続的収入を含むはず）。現時点で見れば、智譜のARRの成長の傾きと絶対値の両面で、より優位です。とりわけ、足元の智譜のARRの加速成長は、同時にプライシング力の上昇を伴っており、Tokensの算力が不足（供給不足）の状態で、需要が完全には解放されていないことが示されています。
2. 粗利率もまだ「痛み」の段階？
MiniMaxはto Bとto Cの2つのレッグでの収益化を行っていますが、智譜はほぼto B事業にしか集中していません。そしてオンプレミスが対象とする大口顧客の多くは政府や国有企業などです。
DeepSeek以降、大規模言語モデル自体への課金は非常に難しくなり、オンプレミス導入のためのローカル適応や調整などへと移行し始めています。しかしこの導入方式は人手が重い（会社の総人数が1H25時点の883人から、1100人近くまで引き上げられている）ため、下半期には資源・人員投入のデメリットがより一層はっきりと表れます。
同社の下半期の粗利はわずか2億元で、前年同期比の伸びは30%に留まりました。そのうちオンプレミス事業は売上が57%成長したのに対し、粗利はわずか5%しか伸びていません。
原因は先ほど海豚君が述べた通りで、オンプレミス事業は資源投入が重く、売上を大きくしても高い規模の経済効果（スケールメリット）があまり伴わないのです。オンプレミス事業の粗利率は、直接60%近辺から44%へと落ち込みました。売上が拡大していくほど粗利率は、下向きに安定して推移しています。
それに対し、モデルのAPIインターフェース事業は競争が激しいためスタートが非常に低かったものの、規模の経済効果が比較的良いのが利点です。下半期の売上成長は430%で、粗利率を「ゼロ近辺でさまよう水準」から22%まで直接引き上げました。
高粗利のオンプレミス事業の成長鈍化＋粗利率の下落。低粗利の事業が急加速して粗利率が改善——この結果として、会社の下半期の粗利率は、設立以来の新しい低水準まで直接押し下げられ、わずか38%となり、市場予想を大きく下回りました。
3. 売上を7億創出し、32億を失った！夢の前では、損失は横に置く？
38%の粗利率は一見すると大きな圧力ではありません。これは、まだ算入されていない「大規模言語モデルの起業における最大の投入」である——訓練コスト——が、研究開発費の中に含まれているからです。
通常、研究開発費は収入の3〜5倍です。つまり、訓練でモデルを素早く反復している限り、黒字化に転じるのはほぼ不可能です（ここをクリックして理由を見る）。
下半期の智譜の研究開発支出（主に訓練コスト）は人民元で約16億。これに対し当期の収入は5.3億で、研究開発支出は収入の3倍です。
このように巨額な研究開発支出の前では、その他の支出の変化は「大きなものから見れば小巫に過ぎない」です。
会社の管理費は3.2億で、前年同期比290%増と、比較的速い。一方で MiniMax と同様に、智譜の販売費は前年同期比でマイナス25%で、下半期はわずか1.8億です（同様に、モデルによる獲得力であり、マーケティングによるものではありません）。
最終的に、会社の2H25の粗利から3つの費用を差し引いた営業損失は19億で、損失率は354%。オプションインセンティブを除くと15億人民元で、上半期の17億をわずかに縮めました。
通年の調整後の純損失は32億元で、損失率は439%（損失は収入の4倍超）ですが、これはすでに急速に縮小している状態です。
下半期の損失率の縮小度合いはさらに顕著です。下半期の調整後の純損失は14億人民元で、5億の収入に対して損失率は268%です。
海豚研究の全体見解：AIが好き？智譜のほうがもっと好き？
上場している国産AIモデルの双頭として唯一の2社のうち、最初は評判でMiniMaxよりも弱かった智譜は、1四半期しか経っていないのに、実際には打ち返しがより見事です。
そして、2社の核心的な違いは海豚君の見立てでは、智譜のモデルが知能指数でやや高い点です。言い換えると、to Bの生産性領域では、知能の「希少性」がコア資産であり、それがTokenの販売価格決定権の核心的な意味です。
資金がモデルを評価する際に重視するのは、依然としてモデルの知能（＝知的能力）の希少性の程度であり、そのうえでTokenの販売量および売上高です。
そもそも上場企業なので資金調達に悩む必要はなく、さらに足元ではAPIがここまで値上げされていて、Tokensがなお供給不足であるなら、資金調達はなおさら問題ではありません。
年明け後の株価の大幅な急騰もまた、市場が同社の定価を「オンプレミス型のAI提供者としての割引」から、Claudeのような海外の可比なto Bの商業モデルに対するバリュエーション方式へと昇格させたことを示しています。
1四半期で株価が6倍に跳ねた後の核心問題は、現時点のARRおよびARRの成長の傾きです。同社は資本市場がどこを求めているかを、明らかに把握しています。電話会議の冒頭でも、APIという単一タイプの事業の3月ARRがすでに2.5億米ドルまで伸びていること、また算力が不足しており、簡単には売り切れない（供給が厳しい）ことが言及されました。軽々とさばききれない、ということです。
この種の導きは、市場が智譜と海外の同業の成長・バリュエーション曲線を比較することを非常に促しやすいです。Anthropicは、モデルの知能化が「知能化のG点」を超えた後、売上が1億米ドルから10億米ドルになるのに1年しかかからず、10億米ドルから100億米ドルへもさらに1年で到達しました。
では問題です。もし智譜がこれと似た収益成長曲線を歩み、1年後に収益が10億米ドルに到達するなら、バリュエーションにもまだ余地があるのでしょうか？
参考までに、Antropicの年換算売上が14億米ドルの時点で、一次市場（プライマリー）での資金調達バリュエーションは615億米ドルでした。
一方で現在、同社の時価総額は400億米ドル。今後600億米ドルへ突き進むとしても、モデルの知能化レベルの程度や、人気度に紐づくARR成長の傾きの「重さ」が、泰山よりも重いと言うべきほど、直接的に数値化できます。
少なくとも現時点では、智譜の勢いは、MiniMaxよりもなお強いようです。
<ここで終了>
関連記事：
《大規模言語モデルで360%の大損、MiniMaxはそれでも “おいしい玉（香饽饽）”？》
《狂気の高バリュエーションの裏で、MiniMaxはバブルか、それとも未来に触れたのか？》
《MiniMaxと智譜を深掘り：大規模言語モデル、算力の強度と資金調達耐久力の殴り合い？》
**本記事のリスク開示および声明：**海豚研究ディスクレーマーおよび一般的開示
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早速、主菜：
1. 売上面：3月のAPI事業ARRは2.5億、その他は小事！
国内の複数の独立モデル企業のうち、$智譜(02513.HK) は「純粋な国産大規模言語モデル（国产大模型）」であり、人材は大学に依拠し、顧客も政府や国有企業などの to B 大口顧客が中心です。
オンプレミスの導入が重く、納品も重い。市場がずっと懸念してきたのは、オンプレミス型プロジェクトの更新（継続）可能性の持続性です。そのため、Agent の爆発が起きる前、市場は智譜にあまりバリュエーション上乗せを与えたくありませんでした。
**1）売上は鈍化、しかしオープンプラットフォーム事業が持ち上げた：**2025年の売上合計7.2億米ドルで、前年同期比で約132%の増加。勢いは依然として強いものの、昨年の160%の伸びと比べると成長はやや鈍化しています。
上半期の業績はすでに公表されているため、重要なのは下半期を単独で見ることです。売上は5.3億で、前年同期比はわずか99%の増加で、鈍化傾向はさらに明確です。
そして鈍化の主な原因は、資金が以前から抱いていた懸念が確かに的中したこと——売上構成比80%+のオンプレミス事業が、2025年下半期の成長率はすでに57%まで鈍化し、売上も3.7億にとどまり、構成比も70%へと低下したことです。
一方で、市場が本当に待ち望み、喜んでいるのは、クラウドの導入（APIインターフェースおよびオープンプラットフォームのような）事業です。下半期の前年同期比の大幅成長は430%で、売上は1.6億に到達しました。通年のAPI系事業は1.9億の規模で、MiniMaxの1.8億とほぼ同水準です。さらに、成長の傾き（成長率の角度）を見ると、智譜は通年で約300%成長しており、MiniMaxの200%よりも爆発力があります。
これは、市場が智譜にバリュエーションを付けたがる核心でもあります。というのも、大規模言語モデル同士の激しい争いの結果、モデルのAPIインターフェースおよびオープンプラットフォーム事業では、価格設定が攻めすぎて、この部分の粗利率の見栄えが良くなかったからです。
しかし、この「モデル＝収入」の標準化された、軽い納品（ライトデリバリー）型収益が、規模化して持ち上がってくれば、想像力は無限に広がります。特に、会社が2月にAPIインターフェース等の事業に対して連続で値上げを行い、1四半期での値上げ幅が83%に達したことで、粗利率の重要性は実際にはもう大きくありません。
収益の伸びこそが、Token 消費とモデルの人気度を検証する中核指標です。下半期に、GLM 5 がまだリリースされていない状況で、オープンプラットフォームがここまで急成長しているのは、確かに「本物の材料（真材实料）」であることを示しています。
そして今年の春節以降、智譜はモデルを3回にわたり急速にアップデートしています：
1）2月11日にGLM-5を発表。同発表当時、Artificial intelligence のスマート化指数ランキングでオープンソース1位でした；
2）3月15-16日、わずか1カ月で、爆発的に人気になったロブスター・エージェント（龍虾智能体）向けに専用のGLM-5-Turboモデルをリリース。ツール呼び出し、多段階タスク実行、複雑な指示の分解、多エージェント協働などのAgentワークフローに重点を置いています。
3）3月27日、プログラミング領域に重点を置いたGLM-5.1を、GLM-5の後学習（後トレーニング）最適化版として発表し、すべてのCoding Planユーザーに公開しました。
GLM-5モデルがリリースされると同時に、大規模言語モデルの値上げも直接発表されました——サブスクリプション価格およびAPI価格が一斉に上昇。さらに、Turboのリリース後にAPI価格は再度値上げされ、API価格は1四半期以内に83%の上昇幅でした。
応用面では、Openclaw が中国で爆発的に流行したものの、公式がデータの安全性に疑義を投げたため、智譜はこの機に OpenClaw の国産代替版——AutoClaw を投入しました。インストールは簡単でワンクリック導入、そして 39/3500万 tokens と、99元/1億 tokens の月額パックを併用しています。
Agent の大爆発、IT領域でのAI浸透率の向上。2月以降、同社の株価は3.5倍に上がりました。背後の核心は、プライシングロジックとビジネスモデルの変化です：
「トップクラスのモデル」の後押しにより、同社はプロジェクト型のオンプレミス導入から、すでにクラウドのAPIインターフェース方式へと転換し始めています。そして値上げ後もなお「計算能力（算力）が足りない」と表明しており、需要が逼迫している現実を反映しています。
2）当四半期の創出売上が、前世代のモデル訓練（学習）投資をどれだけカバーできるか？
基盤モデルは年次で更新されるため、1年の訓練投資で作り出したモデルの実際の稼働期間は実質1年に限られます。この場合、モデルの経済性の一部は、モデルの当年の直接・間接の創出売上によって、前年のモデル訓練投資額と比較することで見ていけます。つまりモデルの経済性を判断することができます。
智譜にとって、モデル訓練支出と研究開発（R&D）担当者の支出は主に研究開発費（比率はおよそ70%）に計上されます。海豚君は、研究開発支出を直接使って見ています——収入がそのモデルへの投資をどれだけ回収できるかです。
智譜の2024年の研究開発支出は22億、2025年の売上は7.2億で、2024年の研究開発支出の33%しか回収できていません。25年は32億で、26年の売上が14億前後へ倍増できて初めて、25年の研究開発投資の回収率が45%まで上がり、MiniMaxとほぼ同水準になります。
会社の電話会議で開示されるところによれば、同社のクラウドAPI事業は、3月のARR（月次収入の年換算額）がすでに2.5億米ドルに達しています（17.5億元人民元）。海豚君の予想よりもさらに良い。
この点は非常に重要です。25年に実際に32億人民元を費やしていることを考えると、供給が不足し、収入化できる状態でもなく、必要性（新規需要）がまだ十分に解放されていない状況にもかかわらず、年換算の収入はすでに25年の研究開発投入の55%をカバーできています。モデルは少なくとも、着実に上向く商業ルートを歩んでいます。
比較として、ARRを公表した中国の上場企業の同業者のうち、高単価の動画モデルに注力する可灵は、1月のARRが3億米ドルを超えたものの、競争の影響で同社の通年ガイダンスは1月時点の年換算収益にとどまっています。
同業のMiniMaxは2月のARRが1.5億米ドル（おそらく一部はAPI以外の持続的収入を含むはず）。現時点で見れば、智譜のARRの成長の傾きと絶対値の両面で、より優位です。とりわけ、足元の智譜のARRの加速成長は、同時にプライシング力の上昇を伴っており、Tokensの算力が不足（供給不足）の状態で、需要が完全には解放されていないことが示されています。
2. 粗利率もまだ「痛み」の段階？
MiniMaxはto Bとto Cの2つのレッグでの収益化を行っていますが、智譜はほぼto B事業にしか集中していません。そしてオンプレミスが対象とする大口顧客の多くは政府や国有企業などです。
DeepSeek以降、大規模言語モデル自体への課金は非常に難しくなり、オンプレミス導入のためのローカル適応や調整などへと移行し始めています。しかしこの導入方式は人手が重い（会社の総人数が1H25時点の883人から、1100人近くまで引き上げられている）ため、下半期には資源・人員投入のデメリットがより一層はっきりと表れます。
同社の下半期の粗利はわずか2億元で、前年同期比の伸びは30%に留まりました。そのうちオンプレミス事業は売上が57%成長したのに対し、粗利はわずか5%しか伸びていません。
原因は先ほど海豚君が述べた通りで、オンプレミス事業は資源投入が重く、売上を大きくしても高い規模の経済効果（スケールメリット）があまり伴わないのです。オンプレミス事業の粗利率は、直接60%近辺から44%へと落ち込みました。売上が拡大していくほど粗利率は、下向きに安定して推移しています。
それに対し、モデルのAPIインターフェース事業は競争が激しいためスタートが非常に低かったものの、規模の経済効果が比較的良いのが利点です。下半期の売上成長は430%で、粗利率を「ゼロ近辺でさまよう水準」から22%まで直接引き上げました。
高粗利のオンプレミス事業の成長鈍化＋粗利率の下落。低粗利の事業が急加速して粗利率が改善——この結果として、会社の下半期の粗利率は、設立以来の新しい低水準まで直接押し下げられ、わずか38%となり、市場予想を大きく下回りました。
3. 売上を7億創出し、32億を失った！夢の前では、損失は横に置く？
38%の粗利率は一見すると大きな圧力ではありません。これは、まだ算入されていない「大規模言語モデルの起業における最大の投入」である——訓練コスト——が、研究開発費の中に含まれているからです。
通常、研究開発費は収入の3〜5倍です。つまり、訓練でモデルを素早く反復している限り、黒字化に転じるのはほぼ不可能です（ここをクリックして理由を見る）。
下半期の智譜の研究開発支出（主に訓練コスト）は人民元で約16億。これに対し当期の収入は5.3億で、研究開発支出は収入の3倍です。
このように巨額な研究開発支出の前では、その他の支出の変化は「大きなものから見れば小巫に過ぎない」です。
会社の管理費は3.2億で、前年同期比290%増と、比較的速い。一方で MiniMax と同様に、智譜の販売費は前年同期比でマイナス25%で、下半期はわずか1.8億です（同様に、モデルによる獲得力であり、マーケティングによるものではありません）。
最終的に、会社の2H25の粗利から3つの費用を差し引いた営業損失は19億で、損失率は354%。オプションインセンティブを除くと15億人民元で、上半期の17億をわずかに縮めました。
通年の調整後の純損失は32億元で、損失率は439%（損失は収入の4倍超）ですが、これはすでに急速に縮小している状態です。
下半期の損失率の縮小度合いはさらに顕著です。下半期の調整後の純損失は14億人民元で、5億の収入に対して損失率は268%です。
海豚研究の全体見解：AIが好き？智譜のほうがもっと好き？
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そして、2社の核心的な違いは海豚君の見立てでは、智譜のモデルが知能指数でやや高い点です。言い換えると、to Bの生産性領域では、知能の「希少性」がコア資産であり、それがTokenの販売価格決定権の核心的な意味です。
資金がモデルを評価する際に重視するのは、依然としてモデルの知能（＝知的能力）の希少性の程度であり、そのうえでTokenの販売量および売上高です。
そもそも上場企業なので資金調達に悩む必要はなく、さらに足元ではAPIがここまで値上げされていて、Tokensがなお供給不足であるなら、資金調達はなおさら問題ではありません。
年明け後の株価の大幅な急騰もまた、市場が同社の定価を「オンプレミス型のAI提供者としての割引」から、Claudeのような海外の可比なto Bの商業モデルに対するバリュエーション方式へと昇格させたことを示しています。
1四半期で株価が6倍に跳ねた後の核心問題は、現時点のARRおよびARRの成長の傾きです。同社は資本市場がどこを求めているかを、明らかに把握しています。電話会議の冒頭でも、APIという単一タイプの事業の3月ARRがすでに2.5億米ドルまで伸びていること、また算力が不足しており、簡単には売り切れない（供給が厳しい）ことが言及されました。軽々とさばききれない、ということです。
この種の導きは、市場が智譜と海外の同業の成長・バリュエーション曲線を比較することを非常に促しやすいです。Anthropicは、モデルの知能化が「知能化のG点」を超えた後、売上が1億米ドルから10億米ドルになるのに1年しかかからず、10億米ドルから100億米ドルへもさらに1年で到達しました。
では問題です。もし智譜がこれと似た収益成長曲線を歩み、1年後に収益が10億米ドルに到達するなら、バリュエーションにもまだ余地があるのでしょうか？
参考までに、Antropicの年換算売上が14億米ドルの時点で、一次市場（プライマリー）での資金調達バリュエーションは615億米ドルでした。
一方で現在、同社の時価総額は400億米ドル。今後600億米ドルへ突き進むとしても、モデルの知能化レベルの程度や、人気度に紐づくARR成長の傾きの「重さ」が、泰山よりも重いと言うべきほど、直接的に数値化できます。
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<ここで終了>
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**本記事のリスク開示および声明：**海豚研究ディスクレーマーおよび一般的開示