中國AI新創縮小與美國差距 Z.AI年經常性收入達10億美元

中國AI新創與美國前沿實驗室的技術差距已縮小至數個月以內，Z.AI的GLM-5.3在CyberGym基準測試中得分84.5%，超越Anthropic Mythos 5的83.8%。

「不會花太久的時間，」Z.AI共同創辦人唐傑在X平台回應馬斯克（Elon Musk）的預測時如此表示。馬斯克此前預測，中國要到2027年第一季才能追上Anthropic的頂級模型。

Z.AI於1月在港交所上市，截至7月年經常性收入（ARR）已達10億美元，約為DeepSeek的兩倍。該公司的GLM-5.3模型擁有7,430億個參數，在漏洞利用開發方面落後於Mythos 5——在ExploitBench得分54.4%，低於後者的78.0%——但Z.AI表示其模型權重將於8月底前對外發布。

中國AI實驗室的崛起對OpenAI和Anthropic的市場地位構成威脅，後兩者坐擁數十億美元營收——Anthropic於7月的年化營收已達650億美元——而中國同業的營運資本與晶片取得量，僅為美國同行的五分之一以下。

清華人才管道

唐傑是清華大學教授，於2019年將Z.AI從其實驗室中獨立出來，部分資金來自一個以Google和IBM為客戶的數據分析平台。他曾指導的學生楊植麟在卡內基美隆大學取得博士學位，如今領導估值達數百億美元的Moonshot AI。兩家公司皆源自清華大學的精英「姚班」——該班級由圖靈獎得主姚期智於2005年創立，旨在培育頂尖電腦科學人才。

清華網絡的影響力不止於此。另有兩位清華前研究人員在上海創辦了AI模型公司，而DeepSeek創辦人梁文鋒——他在2023年從對沖基金獨立出來前曾與唐傑諮詢——則在杭州學習。據中央企業投資協會統計，今年上半年中國股權資本投資中，近半數流入AI領域，其中大部分來自政府支持的基金。

以少搏多

DeepSeek於2025年1月發布的強大開源模型——一度撼動美國股市的「DeepSeek衝擊」——展現了中國實驗室所達到的效率提升。該公司的多頭潛在注意力（Multi-head Latent Attention）技術透過建立對話上下文的縮寫版本大幅節省記憶體，而其專家混合（Mixture-of-Experts）架構則將問題分流至專門的子模型，降低晶片需求。Moonshot將這兩項技術整合進其K2和K3模型中，而DeepSeek反過來也採用了Moonshot優化的訓練方法。

中國實驗室在嚴苛限制下運作。包括阿里巴巴和Z.AI在內的頂級實驗室研究人員表示，他們可用的高階晶片數量通常僅為OpenAI和Google同行的五分之一。傑富瑞（Jefferies）計算，中國科技公司在AI領域的投資不到美國同行的五分之一。

效率差距也體現在模型經濟效益上。Z.AI報告稱，GLM-5.3在內部編碼基準測試中，以每個任務約50,000個輸出token取得31.4%的成績，而Anthropic的Opus 4.8以120,000個token獲得29.5%——以不到一半的token取得略優的表現。

Z.AI發布GLM-5.3的消息因其網路安全能力而登上頭條，但背後數據呈現出更細緻的脈絡。CyberGym的結果——在1,507個任務上進行單次運行、無變異數數據——代表0.7個百分點的差距，Z.AI自己也承認在更艱難的測試上差距會擴大。在要求將已發現的漏洞轉化為實際攻擊的ExploitBench中，GLM-5.3得分54.4%，而Mythos 5為78.0%、OpenAI的GPT-5.6 Sol為76.5%。在限時的ExploitGym測試中，GLM-5.3在兩小時內完成105項攻擊開發任務、六小時內完成130項，而Mythos 5分別為181項和247項。

Z.AI還表示與中國資安團隊合作，在269個開源專案中識別出2,436個漏洞，其中53個已公開揭露、2,383個仍處於保密階段。該公司未揭露其中有多少發現是先前未知或經獨立重現的。

該模型的分發策略又增添了一層複雜性。Z.AI表示，GLM-5.3的權重將在安全評估和強化完成後發布，預計於8月底前釋出。其最敏感的網路安全功能僅對經認證的使用者開放。Snowflake已宣布計劃將GLM-5.3和DeepSeek V4 Flash加入其Cortex AI目錄，與Anthropic、OpenAI、Google和Meta的模型並列。

對投資人而言，競爭格局正在轉變。Z.AI的10億美元ARR和成功的港交所上市——這是中國AI模型新創的首次——展現了日益增強的商業動能，而Anthropic的650億美元營收運行率則顯示規模差距仍然巨大。中國實驗室的成本效率優勢，加上開放權重分發，可能對美國前沿模型的定價構成壓力，因為企業正採用動態路由將任務分配至更便宜的模型。Z.AI已在訓練其下一代旗艦模型，該公司期望它能執行長達數週的複雜研究任務。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。