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智谱1000亿 清华赚翻了

吴琼 2026-01-19 09:15
吴琼 2026/01/19 09:15

邦小白快读

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智谱在港交所上市市值突破1100亿港元,成为创投圈热点事件。

1. 公司起源于清华大学计算机系知识工程实验室,2019年成立后迅速商业化,起步即有收入,稳居国产大模型第一梯队。

2. 重要合作推动股价大涨:与滴滴宣布战略合作探索AGI技术在出行领域应用,股价当日涨超30%;与华为联合开源的GLM-Image模型在Hugging Face社区登顶第一,引发新一波增长。

3. 投资人及员工回报丰厚:IPO前融资超83亿元,涉及50多家机构;员工持股平台慧惠和智登持有股份,对应426名员工财富自由;上市后股价较2025年融资成本涨约4倍,累计涨幅126%。

中国高校创业时代来临,清华孵化300家企业,孵化成果如华控技术持有智谱股份带来账面收益38亿港元,提供实用启示。

智谱案例提供品牌营销和产品研发的干货启示。

1. 品牌营销方面,清华大学品牌背书增强公司可信度,华控技术作为科技成果转化平台推动项目孵化,吸引众多投资方和合作方如滴滴、华为。

2. 品牌渠道建设:通过开源模型(如GLM-Image)在Hugging Face社区登顶,建立技术影响力渠道;战略合作滴滴探索出行领域智能体应用,拓展商业应用场景。

3. 产品研发:基于清华大学实验室技术积累(如AMiner产品),开发大模型稳居国产第一梯队,商业化能力突出,从成立第一天就产生收入。

4. 消费趋势:AI大模型竞争进入新阶段,商业化需求加剧,用户行为显示对开源技术(如GLM-Image)高度接受,推动股价和市值增长。

智谱发展揭示市场机会和政策红利。

1. 政策解读:中国科技企业迎来IPO红利期,智谱和MiniMax上市市值均突破千亿港元,提供资本退出机遇。

2. 增长市场与消费需求变化:AI大模型需求飙升,智谱与滴滴合作探索出行领域,反映消费端对智能体应用的兴趣;高校孵化项目如星环聚能融资10亿,显示核聚变等新兴市场潜力。

3. 事件应对措施与机会提示:面对竞争新阶段,智谱通过战略合作和开源模型(如GLM-Image)推动股价大涨;风险提示包括商业化压力,但机会来自清华成果转化模式可复制,孵化项目众多。

4. 最新商业模式与合作方式:华控技术代表清华管理股权,实现国有资产保值增值;智谱股东结构包含地方国资(如北京、上海),扶持政策强化投资网络。

智谱故事启发产品生产和数字化机遇。

1. 产品生产和设计需求:AI大模型商业化(如GLM-Image)需要高效研发和设计;清华孵化项目覆盖信息技术、高端制造等领域,如华翊量子、星动纪元,提供生产需求案例。

2. 商业机会:高校科技成果转化项目爆发,如清华近三年孵化300家企业,总金额超15亿元;工厂可参与孵化项目合作(如华控技术推进350余个项目),涉及新材料、生命健康等科技领域。

3. 推进数字化和电商的启示:智谱与滴滴合作探索AGI技术应用,展示数字化在出行领域的整合;清华成果转化体系(如校地合作办公室)支持工厂数字化转型,提高效率。

智谱案例显示行业趋势和新技术解决痛点。

1. 行业发展趋势:国产大模型竞争加剧,商业化能力成为关键(如智谱稳居第一梯队);中国高校创业浪潮兴起,清华孵化项目如深鉴科技被收购,提供退出案例。

2. 新技术:GLM-Image图像生成模型联合华为开源,24小时内登上Hugging Face榜首,展示AI前沿技术。

3. 客户痛点:企业面临商业化压力(如智谱在竞争新阶段),需求高效解决方案;客户如出行领域需要智能体应用探索,以应对市场变化。

4. 解决方案:战略合作(如智谱与滴滴)和开源模式(如GLM-Image)提供实践路径;华控技术作为平台型公司管理股权,解决转化效率问题。

智谱上市反映平台需求和运营管理要点。

1. 商业对平台的需求和问题:平台需支持AGI技术应用(如滴滴合作探索出行领域),解决商业化压力;华控技术作为清华平台,需求高效管理国有股权避免资产流失。

2. 平台的最新做法:智谱通过开源模型(如GLM-Image)在Hugging Face社区推广,提升影响力;清华建立技术转移研究院等机构,提供平台招商和运营范本。

3. 平台招商:高校孵化项目如智谱、无问芯穹吸引超50家机构投资,包括地方国资(如北京、成都);平台可借鉴华控技术推进350余项目招商模式。

4. 运营管理与风向规避:清华成果转化体系确保国有资产保值增值(如收益回馈学校);市场风向如股价波动风险,智谱合作战略规避竞争压力。

智谱案例探讨产业动向和政策启示。

1. 产业新动向:高校科技成果转化加速,如清华近三年孵化300家企业,总合同金额15亿元,位居全国首位;案例包括智谱千亿市值、深鉴科技被收购,显示AI产业爆发。

2. 新问题:国有股权管理成为焦点(如华控技术持有学校股权),需解决归属和保值问题;高校创业面临商业化挑战(如大模型竞争新阶段)。

3. 政策法规建议和启示:清华建立专门机构(如知识产权管理领导小组),完善校内转化体系,提供政策范本;报告如《中国科技成果转化年度报告2024》启示全国推广。

4. 商业模式:清华模式(如华控技术)通过股权回馈学校支持创新,实现持续科研资助;孵化项目如星环聚能融资10亿,展示新兴产业商业模式潜力。

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我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

Zhipu AI's IPO on the Hong Kong Stock Exchange saw its market cap surge past HK$110 billion, making it a major event in the venture capital world.

1. Originating from Tsinghua University's Knowledge Engineering Lab and founded in 2019, the company achieved rapid commercialization with revenue from day one, firmly placing it in the top tier of domestic large language models.

2. Key partnerships drove significant stock price increases: a strategic collaboration with Didi to explore AGI applications in mobility caused a 30% single-day stock jump, while the Huawei-co-developed open-source GLM-Image model topped Hugging Face's rankings, triggering another growth wave.

3. Substantial returns for investors and employees: Pre-IPO financing exceeded ¥8.3 billion from 50+ institutions; employee stock ownership platforms benefited 426 staff members; post-IPO stock price rose approximately 4x from 2025 financing costs, with a cumulative 126% gain.

China's university startup era has arrived - Tsinghua has incubated 300 companies, with holdings like Huakong Technology's Zhipu stake generating HK$3.8 billion in paper profits, offering practical insights.

The Zhipu case provides actionable insights for brand marketing and product R&D.

1. Brand marketing: Tsinghua University's endorsement enhanced credibility, while Huakong Technology as a tech transfer platform facilitated project incubation, attracting investors and partners like Didi and Huawei.

2. Channel development: Open-source models (e.g., GLM-Image) topping Hugging Face built technical influence channels; strategic partnerships (e.g., Didi) explored agent applications in mobility, expanding commercial scenarios.

3. Product R&D: Leveraging Tsinghua's lab积累 (e.g., AMiner product), developed top-tier domestic LLMs with strong commercialization capabilities, generating revenue from inception.

4. Consumer trends: AI model competition enters new phase with intensifying commercialization needs; user behavior shows high acceptance of open-source tech (e.g., GLM-Image), driving stock and valuation growth.

Zhipu's development reveals market opportunities and policy dividends.

1. Policy interpretation: Chinese tech companies enjoy IPO红利期, with Zhipu and MiniMax both exceeding HK$100 billion market caps, providing capital exit opportunities.

2. Market growth and demand shifts: Soaring demand for AI models reflected in Didi collaboration exploring mobility applications; university incubators like Starwise Fusion's ¥1 billion funding show emerging market potential.

3. Response strategies and opportunities: Facing new competition phase, Zhipu used strategic partnerships and open-source models to drive stock gains; risks include commercialization pressure, but opportunities lie in replicable Tsinghua transfer model with numerous incubating projects.

4. New business models: Huakong Technology manages university equity for state asset preservation; shareholder structure includes local state capital (e.g., Beijing, Shanghai), strengthening policy-supported investment networks.

Zhipu's story inspires product manufacturing and digitalization opportunities.

1. Production and design needs: AI model commercialization (e.g., GLM-Image) requires efficient R&D; Tsinghua incubators cover IT, advanced manufacturing (e.g., Huayi Quantum, Xingdong Jiyuan) providing production case studies.

2. Business opportunities: University tech transfer projects booming - Tsinghua incubated 300 companies in 3 years with over ¥1.5 billion total value; factories can collaborate with incubators (e.g., Huakong Technology's 350+ projects) in新材料, life sciences etc.

3. Digitalization insights: Zhipu-Didi AGI collaboration demonstrates digital integration in mobility; Tsinghua's transfer system (e.g., university-local cooperation offices) supports factory digital transformation for efficiency gains.

Zhipu case reveals industry trends and new technology solutions.

1. Industry development: Domestic LLM competition intensifies with commercialization capability as key differentiator; university startup wave rising with exit cases like Deephi's acquisition.

2. New technologies: GLM-Image model co-developed with Huawei topped Hugging Face within 24 hours, showcasing cutting-edge AI.

3. Client pain points: Enterprises face commercialization pressure needing efficient solutions; clients like mobility sector require agent applications to adapt to market changes.

4. Solutions: Strategic partnerships (e.g., Zhipu-Didi) and open-source models provide practical paths; platform companies like Huakong Technology address transfer efficiency through equity management.

Zhipu's IPO reflects platform requirements and operational management insights.

1. Platform demands: Platforms need AGI application support (e.g., Didi mobility exploration) to address commercialization pressure; platforms like Huakong Technology require efficient state-asset management.

2. Latest practices: Open-source models (e.g., GLM-Image) on Hugging Face boost influence; Tsinghua's technology transfer institutes provide platform recruitment/operation templates.

3. Merchant recruitment: University incubators attracted 50+ institutional investors including local state capital (e.g., Beijing, Chengdu); platforms can emulate Huakong Technology's 350+ project model.

4. Risk management: Tsinghua's transfer system ensures state-asset preservation (e.g., returns to university); market risks like stock volatility mitigated through strategic partnerships.

Zhipu case examines industrial movements and policy implications.

1. Industry trends: Accelerated university tech transfer - Tsinghua incubated 300 companies in 3 years with ¥1.5 billion total contracts, ranking national leader; cases like Zhipu's千亿 valuation and Deephi's acquisition indicate AI industry explosion.

2. New issues: State equity management becoming focus (e.g., Huakong Technology's university holdings) requiring ownership and preservation solutions; university startups face commercialization challenges in new competition phase.

3. Policy recommendations: Tsinghua's specialized institutions (e.g., IP management leadership group) improve internal transfer systems, providing policy templates; reports like "2024 China Tech Transfer Annual Report" suggest nationwide推广.

4. Business models: Tsinghua model (e.g., Huakong Technology) supports innovation through equity returns, enabling sustained research funding; incubators like Starwise Fusion's ¥1 billion funding demonstrate emerging industry model potential.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

又一个创投圈现象级回报。

自1月8日登陆港交所后,智谱股价一路高涨,短短一周市值涨超500亿港元。截至目前,智谱最新市值达到了1100亿港元。

成立至今,智谱累计完成至少8轮融资,融资规模超83亿元,身后集结超50家机构投资方,合计共87家股东。随着股价大涨,身后投资人及员工团队都实现超级回报。

但外界鲜少注意到的是,2019年智谱成立时出现了一个极为重要的面孔——华控技术,这是清华大学科技成果转化平台,陪伴至今缔造一段回报佳话。

智谱市值1100亿,一段清华往事

追溯起来,智谱前身历史久远。

时间回到2006年,清华大学计算机系知识工程实验室(KEG)发布了名为AMiner的产品,其核心是利用人工智能挖掘科研规律,这为日后智谱的技术奠定了基础。

2019年,为了将科研成果发挥出最大价值,借助KEG实验室过往技术积累,智谱由此成立。其中,清华计算机系知名教授唐杰担任首席科学家;清华创新领军工程博士张鹏担任CEO兼总经理,主导业务、研发与运营;刘德兵出任董事长,负责战略与管理。

随着智谱上市,公司最初的股权结构也浮出水面——除了创始团队成员,还包括两个独立第三方,中科创星及华控技术。

其中,华控技术成立于2014年,作为清华大学科技成果转化的平台型公司,是清华孵化、推动技术转移的实施主体。早在在智谱独立创业时,华控技术成为初始股东。资料显示,彼时华控技术持有11.99%股份。

张鹏曾表示,公司是带着技术、团队、客户和市场直接启程的,“从第一天起就有收入。”此后一场轰轰烈烈的大模型浪潮席卷而来,智谱稳居国产大模型第一梯队。如今智谱登陆港交所,最新市值1100亿港元。

一个从清华实验室走出的项目缔造千亿市值,这正是高校科技成果转化动人的地方。目前华控技术持有智谱股份为3.53%,对应市值约38.83亿港元。换言之,这个科技成果转化项目为清华带来账面收益超38亿港元。

清华科技成果转化的故事还在继续,至今已孵化出无问芯穹、华翊量子、星动纪元、清微智能、清申科技等明星项目。据悉,华控技术代表清华大学持有和管理学校科技成果转化所形成的归属学校、院系的股权,实现科技成果转化项目股权的高效管理和国有资产的保值增值,并将所获收益回馈学校,持续支持科技创新。

创投圈一场超级回报

记得上市首日,智谱市值超500亿港元。即便如此,身后投资人回报颇丰。

智谱上市的节点,正值中国科技企业迎来IPO红利。不止智谱,MiniMax上市首日市值便破千亿港元,更为迅猛。

从500亿到破千亿,这一周智谱发生了什么?

当国产大模型进入竞争新阶段,商业化能力尤为重要。过去一周,智谱与滴滴宣布达成战略合作,将围绕AGI技术及出行领域智能体应用展开探索,公司股价当日随即涨超30%。

随后1月16日,智谱宣布与华为联合开源的新一代图像生成模型GLM-Image,在开源上线不到24小时内,便登上全球知名AI开源社区Hugging Face Trending榜第一。不出意料,又是一波大涨。

算下来,智谱上市七个交易日已累计上涨超126%,缔造今年北京一个千亿IPO。

此情此景,无疑是投资人期待的丰收时刻。招股书显示,在IPO前,智谱累计完成至少8轮融资,融资规模超83亿元,身后集结超50家机构股东。按招股书变更顺序,包括中科创星、华控技术转移有限公司、通智投资、达晨财智、华控基金、君联资本、启明创投、今日资本、光合创投、顺为资本、红杉中国、高瓴、云晖资本、招商局创投、Prosperity7、5G基金、珠海科技产业集团、中关村科学城、策源资本、联想创投等创投机构,美团、蚂蚁、阿里、腾讯、小米、金山、Boss直聘、好未来等产业资本,以及北京、上海、成都、天津、杭州等地方国资。

智谱累计的股东阵营实在太过庞大,难以一一列举。但毋庸置疑,这已经是一个极好的局面——2025年5月最后一轮融资,智谱每股股份成本为60.52元,如今股价已经翻了约4倍。

当然,公司核心团队也得到丰厚回报。目前,慧惠及智登为智谱员工持股平台,分别持有8.97%、6.18%股份。据悉,慧惠拥有426名有限合伙人,均为智谱现有及以往员工;智登拥有25名有限合伙人,均为智谱现有员工及顾问。用网友的话说:

“一夜之间,海淀又有一群人财富自由了。”

中国高校创业时代

这是高校科技成果转化的一缕缩影。

清华向来走在前列。这些年来,清华相继成立了知识产权管理与成果转化领导小组、技术转移研究院、校地合作办公室等促进科技成果转化的专门机构,建成了较为完善的科技成果转化体系。

以华控技术为例,成立至今已累计推进350余个项目,覆盖40余个院系,其中包括院士项目40余个,项目覆盖信息技术、能源环保、高端制造、生命健康、新材料科技领域,逐步成为一个科技成果转化范本。

印象中还有一个典型案例,由清华大学电子工程系师生共同创立的深鉴科技,2018年被赛灵思以3亿美元收购,由此成为中国AI行业风投退出第一单,也是清华大学有规定以来第一家科技成果作价入股、产品化、实现现金回报的公司。

更为惊讶的一组数据是,近三年清华大学完成约450项成果处置,总金额超15亿元,孵化出智谱等300家企业。据《中国科技成果转化年度报告2024》,清华大学位居2023年高等院校科技成果转化总合同金额榜单首位。

当然,不止清华。经历漫长研发,越来越多科技成果转化项目走出实验室。

本周,赜灵生物向港交所递交招股书。追溯下来,赜灵生物正是依托四川大学华西医院成果转化机制成长而来。背后掌舵人,是四川大学华西医院教授陈俐娟博士。

一批来自高校的创业项目赶上了好时机。比如脱胎于清华聚变实验室的星环聚能,最近一举融资10亿,缔造开年最大核聚变融资;中科大已孵化出国盾量子等一批量子企业;乘上商业航天东风,铂力特最新市值超300亿元,这是一个源自西工大的项目……

历史经验表明,科技创新的源头往往来自高校。越来越多具有原始创新能力的高校师生走出象牙塔,高校也不断完善校内科技成果转化体制。“去高校蹲项目”也成为创投圈常见一幕。下一个改变未来的火种,或许就藏在某个实验室里。

不同以往,中国技术创业时代崛起。

注:文/吴琼,文章来源:投资界(公众号ID:pedaily2012),本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:投资界

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