前沿科技，數智經濟
9 月 30 日，智譜 To C/B/G（個人用戶、企業業務、政企業務）三部分業務的員工均有不同比例的調整，網傳 G 端產研部門則被解散，其中將近一半員工被裁，另一半員工轉入交付團隊。
對此，智譜方面回應光錐智能表示，網上傳言的大規模裁員不符合事實，公司產品和研發部門運轉正常，此次是基于公司戰略目標的人員調整，涉及十余人。智譜近期在其官方公眾號發布的招聘帖顯示，包括多模態生成算法工程師、推理優化工程師、產品和業務團隊在內的近 50 個崗位待招。
對于一家即將 IPO 的公司來說，組織架構調整都是一個不意外的選擇。
智譜的組織結構調整，釋放出的是這家公司對于商業化方向的思考和改變。與其說是智譜的個案，不如說是中國大模型行業在技術狂飆突進，與商業化落地曲折中前行的縮影。
如今，智譜正在試圖從 AI 1.0 時代的定制化陰影中快速轉變，試圖跑通屬于 AI 2.0 時代的輕交付、標準化合作模式，能不能走通，是影響智譜未來估值的關鍵。
調整業務線
智譜重整商業化 " 棋盤 "
B、C、G 三條業務線的調整，反映出智譜今年商業化戰略的調整。
智譜正在持續收縮投入不賺錢的 C 端業務，同時優化 B 端、G 端關鍵業務的成本結構，避免走入 AI 1.0 時代的高人力成本困局。
其中，不夠賺錢的 C 端業務——智譜清言的問題也顯現出來。
從年初 DeepSeek 爆發至今，面向個人用戶的 AI 產品榜，排名和兩年前大模型爆發之初，已經是天翻地覆。
上述變化，印證了智譜正在慢慢弱化向 C 端產品的資源投入。今年以來，智譜清言在 C 端的宣傳和投放基本叫停，反觀模型在智譜的核心地位被強化，今年以來所有官方的動作幾乎都圍繞模型的發布與效果展開。
不過，國內大語言模型產品在 C 端商業化上表現不理想，也是困擾所有大廠和創企的一道難題。
畢竟，手握算力、場景優勢的大廠，能夠以免費策略長期開放 AI 助手類產品的使用。騰訊有微信、字節有抖音，背后的元寶和豆包流量一路領跑。在 DeepSeek 今年靠技術優勢出圈的情況下，留給創業公司的位置注定越來越少。
從階躍星辰 AI 社交產品 " 冒泡鴨 " 的關停，到月之暗面的 AI 助手 Kimi 試水 Agent 訂閱商業化，推出 OK Computer，給出 49 元 / 月和 99 元 / 月兩檔訂閱價格，都反映出 AI 產品難掙錢的困境。
所以，智譜保留 C 端業務的兩個價值可能只有兩個，第一是為 B/G 端業務做產品預體驗的入口，第二是為未來萬一 C 端業務突然爆發，預留一個戰略窗口。
在這種情況下，智譜希望通過出海的方式，靠海外收入增長找到新的商業化支點。
有員工向光錐智能表示，今年，智譜將宣傳的重心放到了海外市場。智譜也在今年注冊了 Z.ai 的域名，同時也在開辟和海外企業合作落地 AI 的機會。
OpenAI 今年 6 月在一篇博客中指出，智譜正在加快與多個國家政府合作的步伐，并在馬來西亞、新加坡、阿聯酋、沙特和肯尼亞等地落地大模型基礎設施，通過與其他硬件廠商的合作提供本地化私有硬件解決方案。
可以看到，智譜收縮國內 C 端的不賺錢業務，也算是在上市前準備的合理范圍內。而商業化更加明確的 toB 業務，則是智譜這一年反復調整的重點區域。
作為智譜扛起業務營收關鍵的部分，G 端和 B 端的業務變動在今年迎來了一個關鍵變化——核心模型開源。雖然智譜已經是在 DeepSeek 推動開源之前，為數不多就開始實行開源的公司，但從 2025 年開始，智譜加大了開源的力度，包括最新的旗艦模型 GLM-4.6，智譜也是做到了發布即開源。
開源是一種體系化的戰略，不僅需要技術的開源，更需要產品和商業化策略來跟上。
開源的好處，換成了海內外對智譜開源模型的認可，從而進一步培養開發者生態，讓更多企業為此購買模型部署服務。但對于智譜來說，這可能會讓其損失一部分旗艦模型原本閉源的溢價收入。但這部分業務可能原本也不大，未來比例也只會越來越小。
靠開源 GLM 系列模型，智譜用技術力吸引更多客戶駐足，同樣也拉攏開發者的好感度。智譜今年率先推出了 GLM-Coding Plan 套餐，以更高的性價比為優勢，目前吸引超過十萬開發者，據悉，其在海外商業化收入也迎來爆發式增長，預期 ARR 過億。
AI 開源編程助手 Kilo Code 官方認證 GLM-4.6 為 " 采用速度最快的模型 " ——僅在 12 天內，該模型的 token 消耗量就從 1.68 億增長到了 159 億。
智譜比之前更需要一個能夠幫助企業快速部署模型服務的 MaaS 平臺——相當于植物需要更適配的 " 土壤 "，而手握自研模型的智譜，有望靠 MaaS 平臺提供和大廠拉開差距的差異化服務。
由此，引出了智譜 2025 年的一項重點調整，即大力發展 MaaS 平臺，增收的同時調整業務中的技術收入比重。
標準化、輕交付
智譜需要做好 MaaS 平臺
早在今年 4 月，智譜內部的業務調整便有跡可循。
有智譜員工告訴光錐智能，今年 4 月，此前由智譜前 COO 張帆主管的 B 端業務交到了智譜 CEO 張鵬手中。而在這次規模較大的組織架構調整中，更多員工面對的是崗位調整。
智譜希望從云廠商的手中，搶下更適配大模型創企的模型服務。在 B 端繼續推行 MaaS 平臺的基礎上，今年，智譜加強了 G 端私有化 MaaS 平臺的發展。
今年 3 月，智譜就和張江集團達成合作，并在當天發布 " 模力社區 - 智譜大模型 MaaS 平臺 "，方便企業調用 GLM 模型的全棧能力，相當于支持社區企業 " 拎包可用 "，方便企業直接調用 API 和模型微調等服務。
今年 7 月，智譜收到來自浦東創投集團和張江集團總額 10 億元的戰略投資。會上，張鵬表示這筆投資將會用來投入 MaaS（模型服務層）開放平臺產業生態的建設。
對于智譜來說，MaaS 是做起來困難，但不得不做的關鍵一環。
和背靠大廠的云廠商們相比，沒有算力、場景優勢的智譜，MaaS 平臺是智譜能夠靠模型服務打出差異化優勢的關鍵一環。
在今年智譜選擇開源包括 GLM-4.6 等在內的一系列旗艦模型后，擁有模型能力的底層基礎上，智譜還需要布局好一系列的服務產品，無論是 Agent 平臺 CoCo，還是 To B/G 的 MaaS 平臺，都是為了給開發者提供更充足的服務，增強智譜在一眾服務商中的競爭力。
在這個過程中，" 項目制 " 成了一把雙刃劍。
一方面，手握大量央國企合作項目，是確保智譜在 B/G 端能夠持續增收的關鍵。但 AI 1.0 時代，項目制帶來的回款難、高人力成本的問題也有目共睹。對于智譜來說，也依然需要盡可能規避這些問題。
智譜的方式是，通過 MaaS 平臺，盡可能地做 " 標準件 " 類的模型產品，通過標準化交付提升核心產品在整個項目的收入，同時降低人力投入，從而平衡收入比例。
" 像阿里云或者火山引擎之類的這些大的云廠商，他們都是在逐步可能通過管理或者產品標準化的方式，把中間一些標準化的毛利空間做出來，或者會把一些工作交給其它廠商完成，讓項目交付中人力成本的比重減少。" 有智譜員工告訴光錐智能。
智譜和張江集團的合作就印證了這種模式，其中，智譜負責提供模型能力，企業和地方活動則通過智譜大模型 MaaS 平臺高效、低成本地調用 GLM 全棧能力，其中開放在 MaaS 平臺上的智能體廣場支持企業用戶按需調用各類產品。" 開箱即用 " 的方式，才能減輕項目制中人力成本的開支。
但對于智譜來說，短時間內要想做到輕交付、標準化，是一件不容易的事情。這不僅是智譜的挑戰，也是 AI 2.0 時代企業做 B/G 端生意必須面對的問題。
" 大模型技術還改變不了 To B/G 這種甲方主導的市場需求，所以其實整個項目的模式并沒有本質的改變，所以，定制人力的服務是一定少不了的。" 有接近智譜的員工告訴光錐智能。
總體上看，智譜的這次調整看似是陣痛，但也是狂飆之下的一些撥亂反正。AI 2.0 時代，大模型帶來的標準化、輕交付是大勢所趨，這也讓眾多軟件服務商都看到了盈利的希望。智譜弱化不盈利的 C 端非核心業務，調整重點 B 端和 G 端業務的產品和銷售結構，正在邁向一個全新階段。
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王一粟
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