港股市场上，智谱公司（HK02513，股价890.50港元，总市值4146亿港元）的光环似乎逐渐黯淡。总市值才刚突破1万亿港元不久，这家内地首家跻身“万亿港元市值俱乐部”的AI企业，其市场热度已明显退去，这反映出资本情绪的转变。
7月20日，智谱股价延续跌势，跌破1000港元关口，收报890.50港元/股，总市值降至5000亿港元以下，较峰值缩水了约七成。
分析人士指出，股价波动并非单一原因造成。一方面，全球科技股近期普遍承压，AI板块估值承现明显压力；另一方面，国内大模型竞争进入新一轮密集迭代期，月之暗面的Kimi K3等新模型近日接连问世，市场对头部模型企业竞争格局的预期不断调整。
与此同时，智谱上市后首次限售股解禁，流通盘逐步扩大，加之公司推进“A+H”资本布局，市场视角也开始从模型技术参数，进一步转向企业长期竞争力和商业化实现能力。
智谱股价回调 市值不足5000亿港元
智谱的市值自6月突破万亿港元仅过一个月便回落一半以上。这次股价波动，成为了市场重新审视大模型企业估值逻辑的一个注脚。
事实上，自7月起，AI板块整体波动加大。近期全球科技股普遍走弱，市场开始重新评估AI产业高投入能否持续转化为商业回报，高估值的科技资产整体承压。
国盛证券认为，本轮调整既受宏观因素影响，也与市场重新审视AI资本开支回报、交易拥挤后的去杠杆有关，AI产业长期逻辑并未改变，但短期波动或将持续。
针对智谱，其股价调整叠加了公司自身因素。
工业和信息化部信息通信经济专家委员会委员盘和林向《每日经济新闻》记者表示，智谱股价上涨较快，现更多体现为估值回归，更贴近企业内在价值。他认为，智谱上市初期流通股比例相对低，股票稀缺性放大了市场交易情绪。当流动性逐步释放后，股价也更易回归基本面。
7月8日，智谱迎来港股上市后的首次限售股解禁，约2568万股股份解除限售，占公司总股本约5.76%，对应股份多来自基石投资者。解禁比例虽不高，且此前有部分机构公开承诺继续长期持有，但流通盘逐步扩大，市场交易结构开始变化。
上海财经大学特聘教授胡延平认为，智谱近期股价调整是多因素共作用结果。一方面，AI及半导体产业链近期整体估值回落；另一方面，市场先前给予的溢价较高，本身存在回调必要。
与此同时，大模型行业竞争也发生新变化。
7月17日，月之暗面正式发布开源模型Kimi K3。官方披露，该模型具2.8万亿参数规模、100万Token上下文窗口，并原生支持视觉理解。随后公布的第三方评测中，Kimi K3在Code Arena榜单中夺冠，引人注目。
胡延平指出，国内头部模型间已形成交替领先态势，单一企业很难长期保持技术优势。智谱GLM系列模型早前具领先优势，但这优势并不具备唯一性和长期不可替代性。近期多家厂商密集发布模型，显示行业技术竞争进入新阶段。
盘和林也表示，在当前头部模型竞争日趋激烈的情形下，新模型发布常影响市场对不同公司的预期，不同企业股价出现此消彼长属正常市场现象。
不过，模型竞争仍快速演进，单次产品发布难定长期竞争格局。胡延平认为，智谱先前先探递归自我改进（RSI）等前沿方向，未来仍存技术突破可能，短期股价波动不能简单等同于长期竞争力变化。
估值锚点迁移：市场更重商业兑现能力
相较于股价波动本身，大模型企业估值体系的变化更值得关注。
过去一段时间，资本市场给予头部大模型公司的估值，很大程度上基于模型能力、参数规模和技术领先性。但随着国内头部模型整体能力趋近，仅靠技术领先形成估值溢价正变难。
盘和林认为，当前市场尚未形成针对大模型企业统一、成熟的估值方法，大部分公司仍难用传统财务指标衡量，估值更多受市场预期影响。
胡延平则表示，未来技术参数仍重要，但已非竞争维度唯一。
他认为，行业正沿几个方向持续演进，包含更大规模参数训练、递归自我改进、Agent能力、长程复杂任务处理、多模态融合及降低训练和推理成本，这些能力共同决定模型竞争力，而非单一参数指标。
同时，竞争焦点正向应用层延伸。
胡延平表示，当前AI产品形态从单纯模型竞争，渐变为模型、智能体、工具、软件、数据及业务流程深度融合的工作平台竞争，企业能否形成完整生态、推动开发者和企业用户持续使用，正成为新竞争重点。
这一转变，也表明资本市场开始更重商业化兑现能力。
目前，智谱仍处于大模型企业投入期。2025年，公司实现营业收入7.24亿元，同比增长131.8%；同期研发投入达31.8亿元，全年经调整后净亏损31.82亿元。
尽管收入结构开始变化，开放平台及API业务收入同比增长292.6%，企业级智能体收入增长248.8%，均快于传统企业部署业务，但从收入规模看，新业务仍处快速增长期，其商业模式未来能否持续兑现，需更多经营数据验证。
股价调整前，智谱也再次强调自身长期研发路线。
7月11日，公司创始人唐杰发布题为《巨浪已来》的内部信，宣布未来两年启动“Touch High（摸高）计划”，研发重点含长程任务、自治智能体系统、完全自我训练及安全治理，并称公司不会重短期商业变现，而将继续围绕AGI（通用人工智能）进行长期投入。
唐杰提出，未来模型发展重点将聚焦长程任务能力、自治体、自我进化等方向，期望推动AI从即时问答工具发展为能持续执行复杂任务的智能系统。
当模型能力渐近、行业持续高投入成常态后，资本市场关注的问题，正从谁发布了更强模型，转变为谁能建立持续商业模式、谁能将研发投入最终转化为稳定收入。
胡延平认为，未来用户付费、开发者生态以及调用量等指标重要性将提升，但这些指标本质上是模型能力、生态建设及商业化能力共同作用后的成果，而非单一评价标准。