联邦制公司的黄昏

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  1. 我在AI里设置了几个资本警报器，其中有一个是“重组警报”，也就是公司发生不同寻常的重组。本来是监控AI行业的，不料前儿AI发来了WPP的橙色级重组警报：因为它认为这次重组和AI有关。

  2. WPP是总部位于伦敦的全球最大传播集团，你可能没听说过WPP，但你一定听说过它旗下的奥美、智威汤逊等名字。这个在商业传播领域里威名赫赫的传播集团，已经颇显老态。23年收入同比有机下降5.4%，26年上半年又下降了4.7%。

  3. 但它的黄昏，很难说是商业传播行业的黄昏，尤其没法说成是agency行业的黄昏。因为同期Publicis二季度有机增长4.8%，Omnicom核心业务有机增长6.1%。同行日子过得还不错。

  4. WPP的核心问题在于，它其实是一家“联邦制”的公司：旗下有数百个独立运营公司（独立P&L、独立管理层、独立客户关系）。这种结构曾经帮助WPP做大，因为奥美、VML、AKQA这样的agency可以拥有自己的品牌、客户、文化和经营自主权——这某种程度上也给很多人以一种很正向的即视感：它不是一个自上而下的集权式组织，而是对集团内部各单元给予了所谓充分的尊重，尤其是创意行业，似乎很需要这个。

  5. 这种结构在创意时代很不错，因为创意本来就需要自治，但到了数据、技术和AI越来越重要的时代，分权的成本会突然变得很高。数据分散就不能形成统一资产，技术分散就是重复建设，算力分散则意味着最昂贵的资源被切成一块一块，各自留在那些联邦公司手里。

  6. 联邦制公司在这个时代有很大的毛病，这话不是我说的，是WPP自己承认的。它去年上任的CEO把过去几年的问题归结为“过度复杂的组织”和“缺乏一体化运营模式”。WPP正在把“数百个独立运营公司”压缩成四个运营单元，这几乎等于承认，过去的WPP并不是一艘航空母舰，而是一群小舢板拼凑起来的舰队。

  7. 很多人意识上都喜欢所谓“分权”，看上去很开明。但恐怕商业上不讲这个事。分权当然可以激发创新，但分权从来不是免费的，它的隐性成本就是重复建设、资源割裂、利益冲突和中央失去调度能力。AI正在把这种隐性成本迅速显性化，因为模型、数据、算力和顶级工程能力都具有极强的规模效应，很多资源只有集中起来才真正值钱。

  8. 它的同行若干年前就意识到这种联邦制有很大的问题，并进行了改变。所以Publicis和Omnicom小日子这两年都过得去。

  9. WPP现在计划花大约4亿英镑完成新一轮重组，希望到2028年每年省下5亿英镑。AI之所以认为是橙色警报，倒不是因为数字大，而是因为一家公司的“最后一次重组”连续发生很多年——是，WPP经常搞“最后一次重组”的事。伤筋动骨不是一回了。

  10. 25年WPP有近十亿英镑的商誉和房地产减值。这意味着WPP不仅正在拆组织，也正在为过去那套拼舢板式的扩张买单。

  11. WPP现在甚至要重做利润考核和奖金制度，让agency自己的P&L不再成为最高级指标，这说明所谓“整合”首先不是技术问题，而是权力问题。

  12. Publicis和Omnicom，当下都能同时做到收入增长和利润率改善，所以真正过时的未必是agency行业，而可能是那种把品牌、客户、数据、技术和利润权一起分散给各个诸侯的传统控（shan）股（tou）模式。

  13. 这是巨型公司在这个时代面临的“央地关系”。当技术开始奖励集中资源和统一调度时，过去被视为先进管理经验的分权，可能会变成企业最大的制度负债。

  14. 恐怕未必只是WPP的agency联邦，也包括某些公司过去引以为傲的赛马机制。

  15. 最近我看了路透的一篇新闻稿，标题为《Mark Zuckerberg 曾有一个用 AI 取代 Meta 员工的大胆计划。以下是该计划如何破产的内幕》。我的读后感是：小扎其实还是很有妥协精神的，所以真是干不过奥特曼这种大忽悠、达里奥这种神棍、以及马斯克这种暴君。
—— 首发 扯氮集 ——
本文用了一些政治术语，但确实只是借用。很多人喜欢把商业和政治放在一个维度上去观察，但我以为，它们根子上是完全不同的。比如说，所有的公司，其内核都是集权的。

搞了个牛来模型的智谱 营收大涨400% 真牛来了？

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一

8月26日晚，智谱正式认领“牛来”模型。
8月31日晚，智谱交出了今年1月上市之后的第一份中期成绩单。
第二天，我票圈里刷屏的关键词，主要是这么两个：上半年营收暴增400%，MaaS八月的ARR16亿美元。坦率讲，这两个数字都挺唬人的。
以下看法是有问题的：
营收暴增400%，其实并不重要。是个亮点，但不应该关注这个。
ARR16亿美元，其实ARR就是个行内虚胖的玩意儿，是根据8月份的数字推算未来12个月。
迎来盈利拐点，其实没有。经营亏损和调整后净亏损都没有出现真正的拐点。
商业模式跑通了，其实这话太早。没到那个份上。
亏损收窄，其实是被账面上的数字晃了眼。
叠甲说明：本文就是一个常年看互联网公司财报的看客心得，一家之言，不构成任何投资建议。

二

过去聊中国的模型创业公司，说白了就是跑个分，打个榜，看看算不算进了第一梯队。不然都不好意思上桌聊天。
能不能上桌，过去是很要命的问题。模型不行，然后就没有然后了。
但到了今天，智谱已经上市，GLM十一个月里迭代了六代，最新的GLM-5.3-Flash还以匿名身份登顶过OpenRouter的调用量榜首——必须要注意，是调用量榜首，不是跑分榜首——再继续把全部注意力放在模型行不行上，多少有点格局低了。因为能不能打，已经从终极问题，变成了入场资格。
真正的新问题是：一个模型已经足够好之后，公司怎么赚钱。
这个问题对阿里、腾讯、字节，都暂时还不是问题。阿里做模型，API不赚钱可以卖云；腾讯做模型，广告和游戏都能受益；而字节，我一直认为，它有一个业务飞轮。直接把模型塞进它那个庞大的内容产品体系，飞轮自己就转起来了。
智谱不一样。它没有电商，没有广告，没有游戏，也没有一个大型公有云业务替模型兜底。
所以智谱和MiniMax，成了研究大模型本身在中国是不是一门生意的理想样本。

三

先要搞明白智谱以前是怎么赚钱的。
三个字：交钥匙。
以前智谱收入的大头，是企业、政府客户的私有化部署、定制开发和系统集成。搞完，就验收、收款。这个就叫“交钥匙工程”。
交钥匙工程当然也是真金白银，本地部署不是假收入——但这里还是要荡开说一句，本地部署不是本地模型。
但交钥匙工程有它自己的问题，一来增长性会受限，因为每个客户的需求并不一致。二来这个问题更尖锐：客户到底是为GLM这个模型付钱，还是主要为一套AI解决方案付钱？
公司的可扩张性存疑。
2025年，智谱本地化部署类收入占总营收的73.7%。七成多的所谓AI收入，是会议室里靠人肉谈出来的。

四

这份半年报最大的亮点，就是上面这个比例，彻底翻转。
26年上半年，智谱总收入9.54亿元，同比增长399.7%，甚至超过去年全年——但就是我文头说的，并不重要。重要的地方是：MaaS开放平台及API业务收入8.25亿元（这不是ARR，是已确认收入），同比增长2736%，占比从去年15.2%，干到了86.5%。
（此处本应配一张收入结构变化的图。我数学不好，但15.2%到86.5%这个跨度，不用图也能看出来。）
董秘肖磊在业绩会上的这句话，很重要很关键很有分量：相较收入增速，收入构成的切换更值得关注。
400%没啥了不得的。基数低的时候，什么百分比都好看。23年智谱全年收入估算也就一个多亿，24年3.12亿，25年7.24亿，26年半年9.54亿——从这条线看，400%是顺理成章的事，没啥好大吹大擂的。
收入结构发生变化的本质，是商业链条缩短，这对赚钱太重要了。
以前的链条是：模型—>销售—>项目—>定制—>部署—>验收—>收入—>账期。
现在的链条是：模型—>API调用—>Token—>收入。
这就很健康，很标准，很容易规模复制。
顺带一提，a社大约85%的收入也来自API。所以这条路不是智谱独一份，但智谱应该是走到了目前看是正确的道路上。

五

关于GLM的调用量，有一点我们作为看客也需要明白，AI这个行业，制造漂亮的调用量，办法实在太多了：降价，补贴，送免费额度，烧GPU换用户。数字都很好看。
所以Token增长，要配合三个维度的数字来看，是玩命贴出来的么？
第一个数字“量”，真得很猛，MaaS平台Token调用量较年初增长超过40倍，付费日活用户增长603%，前十大客户日均调用量增长98倍。
第二个数字“价”，API平均售价没有卷入价格战，反而提升了约101%。财报数字显示的是，收入增长不是靠降价换来的。
第三个数字“成本”。单位Token推理成本较年初下降了80%，单位算力投入对应的收入提升了14倍。
所以，智谱的开放平台及API业务的毛利率，从去年同期的-0.4%，提升到24.6%。
这又比9.54亿收入重要了，因为它的模型调用，开始产生毛利了——当然，DeepSeek还是更猛，据the information爆料，API这块的毛利率居然超过八成。
所以，24.6%，比400%，重要得多。
顺便说一下，智谱总体毛利率是下滑的，从50%掉到现在的24.6%。原因也很简单，收入结构变了。原来交钥匙毛利率高，现在变成卖调用了。

六

以上是好消息，现在开始讲不大好的消息（但还不是坏消息）。
营收，9.5亿。毛利润，2.5亿。研发费用，21.3亿。
也就是毛利乘以八，才勉强够得上研发。这个比例一摆出来，不大好的消息就说完了。相当于一个学生打工赚了区区2500块零花钱，但下一学年的学费单是2万1。
其实智谱并不在行政、销售、营销上烧钱，比如销售费用同比下降了15%，行政费用下降了44%，颇有些降本增效的意思。研发费用的增长则为33.6%。
收入翻五倍，经营杠杆展现。
但真正压在公司头顶的，是基础模型这个行业自身的经济结构：要保持GLM的竞争力，就必须继续训练下一代模型。而下一代模型的账单，是以十亿为单位开出来的。
卖Token赚的钱，究竟能不能养得起下一代GLM？
这个问题，这份财报没给出答案。

七

继续说不大好的消息，也就是所谓的亏损收窄。
表面上的数字是：期内亏损20.72亿，同比收窄12.1%。很好看。
但要是一扒，就知道，经调整净亏损19.64亿，去年同期是17.52亿。所以，智谱经营层面的亏损，其实还在扩大。
那净亏损为什么收窄？主要因为上年同期的报表里趴着大约6个亿的非现金项目，和上市前的金融工具相关。这一期，这个差额只剩1亿出头。
坦率讲，亏损收窄，相当一部分是会计项目给的体面，不是生意给的体面。
智谱没有出现盈利拐点。

八

最后说说那个16亿美元。
管理层披露：截至8月底，按月度收入年化计算的ARR约16亿美元。如果按周度数据年化，还能超过20亿。。。这个口径之激进，各位可以自行掂量。
16亿美元年化，人民币百亿规模，而它上半年实际确认的收入不到10亿。中间差着一个数量级。
一直以来，我对AI行业里的ARR，是相当的不以为然，已经虚胖之至。当然，美帝现在更猛，以前就是仅作参考的TAM（目标市场规模），现在堂而皇之作为主要数据。a社最近高举了TAM。。。30万亿美元，说成是自己的潜在收入。
SaaS行业里讲的ARR，指的是已签订的、重复性很强的订阅收入。客户签了约，未来一年的钱基本锁定。
API生意的收入，高度依赖客户下个月到底还调不调用、调用多少。今天的调用量，明天合同一变、模型一换（甚至是别家的模型一换），是可以发生巨变的。
所以这个16亿美元，所谓当前月收入运行率乘以12，并非已经锁定的未来一年合同收入。
这两个东西，含金量完全不同。按传统SaaS的ARR看API的ARR，客气点说：是要吃亏的。

九

稍微说得宏大一点。
阿里做模型，API不够，可以卖云。腾讯做模型，广告、游戏、微信生态都能受益。字节把模型塞进产品体系。google那边，搜索、广告、云，家底厚得很。
智谱不一样。它的生意说好听叫纯粹，说难听叫单薄：模型，本身能不能直接成为一门足够大的生意？
GLM下个月跑分又高了几个点，牛来模型真得很牛逼，当然是值得关注的，但更重要的是那条经济链条能走通几步：
模型能力—>使用量—>收入—>毛利润—>覆盖研发—>自由现金流。
目前，它大约走到了收入到毛利润这一段。最难的一段，毛利润覆盖前沿模型研发，还远远没有走完。
这份财报，第一次让独立基础模型公司能不能赚钱这个问题的答案，可以移动了一步。
但也就仅仅是一步。
—— 首发 扯氮集 ——
及：还有一个我没展开的变量：算力。智谱在财报里讲了10万级国产芯片规模化推理的故事，单位Token推理成本降80%和这个直接相关。这个故事的成色，和财报本身一样重要。但材料不足，我就不瞎说了。
至于MiniMax，智谱本来和它是完全两个故事，但经过这次财报看到其收入结构发生了翻转式的变化，已经有些趋同。但MiniMax依然有MiniMax自己的故事。