在其他基准测试中，GLM-5.2 在 GPQA Diamond（研究生级别科学问答）上获得 89.5%，在 Terminal-Bench 2.1 上获得 81.0，在 Humanity's Last Exam 上获得 40.1 。NVIDIA 的 API 文档指出，GLM-5.2 在推理、编码和智能体基准测试中均实现了顶尖性能 。

市场表现剧烈但喜忧参半。

• Z.ai 2025 年的营收增长了 132%，达到 7.24 亿元人民币（约合 1 亿美元），使其成为中国营收最高的独立大模型供应商 。
• 该公司在 2026 年 1 月的香港 IPO 中以 66 亿美元的估值筹集了 5.52 亿至 5.58 亿美元，成为全球首家上市的大语言模型公司 。
• 股价在上市后的首份财报发布日一度大涨 35%，公司市值曾短暂突破 1 万亿港元（约合 1280 亿美元）。
• 然而，这些涨幅建立在薄弱的基本面上。Z.ai 报告 2025 年净亏损 47.18 亿元人民币（约合 6.5 亿美元），研发支出高达 31.8 亿元人民币 。路透 Breakingviews 指出，像 Z.ai 这样的中国大语言模型公司正面临“巨额财务损失、高昂的研发支出、激烈的价格竞争以及尚不成熟的商业模式” 。

定制芯片开发与国产芯片战略转型

Z.ai 迈向计算自主化的努力可分为两类：已确认的针对现有国产芯片的适配，以及尚在初步探索阶段的定制芯片设计。

已确认：GLM 模型已在国产芯片上运行。 自 2026 年 2 月起，在美国收紧对先进英伟达芯片的准入限制后，Z.ai 的 GLM-5 系列已适配在国产半导体上运行 。GLM-5.2 发布时已适配了多种国产芯片基础设施，包括 华为昇腾集群 。2025 年 8 月，Z.ai 宣布其 GLM 模型兼容华为的昇腾处理器和麒麟芯片 。该公司还完全在华为昇腾芯片上训练了 GLM-Image，一个 90 亿参数的图像生成模型——这是首个在没有使用任何美国半导体的情况下开发的开源大模型 。

探索中：Z.ai 正在就定制 ASIC 芯片进行早期讨论。 据 The Information 和雅虎财经报道，Z.ai 近期已与多家国内芯片设计公司进行了初步接触，探讨为其 GLM 模型家族打造专用 AI 处理器 。该公司尚未选定合作伙伴，也没有确认任何流片或最终项目。据报道，直接驱动因素是其 GLM-5.2 日常 token 使用量增长了 27 倍，与美国出口限制收紧产生了冲突 。

更广泛的国内AI芯片采购与数据中心趋势

Z.ai 向国产芯片的转移发生在一个更宏大的政策环境中，这一环境正在重塑中国的整个 AI 基础设施。

美国出口管制与实体清单。 Z.ai 于 2025 年 1 月 16 日被列入美国商务部实体清单，这使得转向国产芯片成为一项战略必需，而非仅仅是成本节约措施 。

中国对国有资金数据中心的国产芯片指令。 2025 年 11 月，路透社报道称，中国监管机构发布指令，要求所有获得国有资金的 数据中心项目只能使用国产 AI 芯片 。对于进度不到 30% 的设施，被指示拆除已安装的外国芯片或放弃购买计划 。

大规模国家投资。 多个消息来源报道称，中国计划在未来五年内投入约 2 万亿元人民币（约合 2950 亿美元） 建设 AI 数据中心，并要求至少 80% 的芯片来自国内供应商，主要是华为 。2025 年，中国的数据中心和 AI 计算市场规模已达到约 5000 亿元人民币，AI 计算能力同比增长近 40% 。

对 Z.ai 的具体影响。 Z.ai 的计算战略已经与这些政策方向保持一致。该公司已经证明了完全使用国产芯片训练模型（GLM-Image 在华为昇腾上）、为多种国产芯片平台适配推理（GLM-5.2 在华为昇腾上）的能力，并且正在探索定制 ASIC 芯片的大规模应用前景 。CEO 张鹏表示：“我们正在尽最大努力改善我们的基础设施，并使模型在不同种类的芯片上更高效” 。

结论

Z.ai 已确认的计算战略最好被描述为一次向国产芯片的全面转移，并伴有对定制 ASIC 的探索，而非一个已被验证的定制芯片项目。GLM-5.2 在支持的基准测试中表现强劲，在 SWE-bench Pro 上以 62.1 对 58.6 的成绩击败了 GPT-5.5。而该公司的商业故事则围绕着营收快速增长、公开市场募资以及持续的盈利压力展开。更广泛的政策环境——美国出口管制、实体清单制裁以及中国国有数据中心指令——使得 Z.ai 的国产芯片战略既是技术上的成就，也成了一种战略上的必然选择。

在其他基准测试中，GLM-5.2 在 GPQA Diamond（研究生级别科学问答）上获得 89.5%，在 Terminal-Bench 2.1 上获得 81.0，在 Humanity's Last Exam 上获得 40.1 。NVIDIA 的 API 文档指出，GLM-5.2 在推理、编码和智能体基准测试中均实现了顶尖性能 。

市场表现剧烈但喜忧参半。

• Z.ai 2025 年的营收增长了 132%，达到 7.24 亿元人民币（约合 1 亿美元），使其成为中国营收最高的独立大模型供应商 。
• 该公司在 2026 年 1 月的香港 IPO 中以 66 亿美元的估值筹集了 5.52 亿至 5.58 亿美元，成为全球首家上市的大语言模型公司 。
• 股价在上市后的首份财报发布日一度大涨 35%，公司市值曾短暂突破 1 万亿港元（约合 1280 亿美元）。
• 然而，这些涨幅建立在薄弱的基本面上。Z.ai 报告 2025 年净亏损 47.18 亿元人民币（约合 6.5 亿美元），研发支出高达 31.8 亿元人民币 。路透 Breakingviews 指出，像 Z.ai 这样的中国大语言模型公司正面临“巨额财务损失、高昂的研发支出、激烈的价格竞争以及尚不成熟的商业模式” 。

定制芯片开发与国产芯片战略转型

Z.ai 迈向计算自主化的努力可分为两类：已确认的针对现有国产芯片的适配，以及尚在初步探索阶段的定制芯片设计。

已确认：GLM 模型已在国产芯片上运行。 自 2026 年 2 月起，在美国收紧对先进英伟达芯片的准入限制后，Z.ai 的 GLM-5 系列已适配在国产半导体上运行 。GLM-5.2 发布时已适配了多种国产芯片基础设施，包括 华为昇腾集群 。2025 年 8 月，Z.ai 宣布其 GLM 模型兼容华为的昇腾处理器和麒麟芯片 。该公司还完全在华为昇腾芯片上训练了 GLM-Image，一个 90 亿参数的图像生成模型——这是首个在没有使用任何美国半导体的情况下开发的开源大模型 。

探索中：Z.ai 正在就定制 ASIC 芯片进行早期讨论。 据 The Information 和雅虎财经报道，Z.ai 近期已与多家国内芯片设计公司进行了初步接触，探讨为其 GLM 模型家族打造专用 AI 处理器 。该公司尚未选定合作伙伴，也没有确认任何流片或最终项目。据报道，直接驱动因素是其 GLM-5.2 日常 token 使用量增长了 27 倍，与美国出口限制收紧产生了冲突 。

更广泛的国内AI芯片采购与数据中心趋势

Z.ai 向国产芯片的转移发生在一个更宏大的政策环境中，这一环境正在重塑中国的整个 AI 基础设施。

美国出口管制与实体清单。 Z.ai 于 2025 年 1 月 16 日被列入美国商务部实体清单，这使得转向国产芯片成为一项战略必需，而非仅仅是成本节约措施 。

中国对国有资金数据中心的国产芯片指令。 2025 年 11 月，路透社报道称，中国监管机构发布指令，要求所有获得国有资金的 数据中心项目只能使用国产 AI 芯片 。对于进度不到 30% 的设施，被指示拆除已安装的外国芯片或放弃购买计划 。

大规模国家投资。 多个消息来源报道称，中国计划在未来五年内投入约 2 万亿元人民币（约合 2950 亿美元） 建设 AI 数据中心，并要求至少 80% 的芯片来自国内供应商，主要是华为 。2025 年，中国的数据中心和 AI 计算市场规模已达到约 5000 亿元人民币，AI 计算能力同比增长近 40% 。

对 Z.ai 的具体影响。 Z.ai 的计算战略已经与这些政策方向保持一致。该公司已经证明了完全使用国产芯片训练模型（GLM-Image 在华为昇腾上）、为多种国产芯片平台适配推理（GLM-5.2 在华为昇腾上）的能力，并且正在探索定制 ASIC 芯片的大规模应用前景 。CEO 张鹏表示：“我们正在尽最大努力改善我们的基础设施，并使模型在不同种类的芯片上更高效” 。

结论

Z.ai 已确认的计算战略最好被描述为一次向国产芯片的全面转移，并伴有对定制 ASIC 的探索，而非一个已被验证的定制芯片项目。GLM-5.2 在支持的基准测试中表现强劲，在 SWE-bench Pro 上以 62.1 对 58.6 的成绩击败了 GPT-5.5。而该公司的商业故事则围绕着营收快速增长、公开市场募资以及持续的盈利压力展开。更广泛的政策环境——美国出口管制、实体清单制裁以及中国国有数据中心指令——使得 Z.ai 的国产芯片战略既是技术上的成就，也成了一种战略上的必然选择。