2026年1月8日，北京智谱华章科技股份有限公司（下称“智谱”）正式登陆港交所主板，股票代码2513，成为“全球AI大模型第一股”，是全球首家以通用人工智能（AGI）基座模型为核心业务的上市公司。上市当天收盘价131.5港元，公司市值近580亿港元。
智谱成立于2019年，是一家由清华大学技术成果转化而来的人工智能企业。公司依托自主研发的GLM预训练架构，构建了覆盖语言、代码、多模态及智能体的全栈模型矩阵。根据弗若斯特沙利文的资料，按2024年的收入计，公司在中国独立通用大模型开发商中位列第一，在所有通用大模型开发商中位列第二。
这些成绩的背后，离不开智谱坚持自研路线下对大模型技术的完全自主可控。这也是智谱的核心竞争力——不依赖OpenAI路线，坚持从底层搭建全新的GLM系列通用语言模型。
如今，自研模型的优势已经被市场验证。但在3年前，这一难而正确的路径却是少有人走的窄门，国内大多数团队选择延续OpenAI的技术路线。毕竟作为将Transformer架构发扬光大的先行者，OpenAI路线的技术优势已经得到验证。另一个不可忽视的因素是，在资本寒冬之下，一些机构逐渐转向现实主义，对于追求AGI这种理想主义的押注持谨慎态度。当时，资本市场对于投不投大模型、投哪家始终没有达成共识。
但也有投资机构提前预判到智谱的价值所在。2022年8月8日，当第一次在线下看到智谱创始人展示的自研GLM-130B，光合创投合伙人蔡伟迅速捕捉到信号——智谱所做的是一件“vision足够大的事情”。光合团队把当时国内大模型团队几乎都交流了一遍，在现场测试了他们的产品并进一步了解后，他更加笃定智谱就是光合创投一直寻找的Top 1%大模型公司，于是，光合创投在2023年5月领投了智谱的B3轮融资，并在后续的融资轮次中再度加注。
这种提前预判行业趋势，早期布局、长线支持的打法，也符合光合创投的投资理念。“我们所追求的，是‘翻看每一块石头’，在各个赛道超前挖掘Top 1%公司。”蔡伟表示。
此后3年，在智谱穿越行业周期的过程中，蔡伟将自己定义为“战友型”投资人的角色，“我们不是指手画脚的审视者，而是并肩作战的战友。因为技术变化太快需要和创业者一起学习、一起面对不确定性，提供的是一种长期主义的耐心资本。这种信任的深度，决定了我们在关键时刻能走多远。”
1月8日，港交所的锣声响起，这意味着历经考验的智谱终于站上舞台中央，迎来高光时刻。
光合创投合伙人蔡伟(左二)与智谱董事长刘德兵(右二)、智谱CEO张鹏(右一)、智谱总裁王绍兰(左一)合影
对蔡伟来说，这却是比当时预期来得更快的一幕。在资本市场，尤其是对于这种技术门槛高的硬核科技公司，从创立到IPO通常是一场长跑。这背后其实是两个变量：一是AI技术的迭代速度是指数级的，市场需求倒逼了公司成长的加速；二是港股对于真正硬核科技的接纳度在2025年达到了一个新的高度。
“恭喜智谱成功上市，非常荣幸作为早期投资人能陪伴这家伟大的公司从实验室走向资本市场，智谱的上市也是中国AGI产业发展的重要转折点。团队有技术迭代的积累，有优秀的人才密度，他们用6年的时间证明了中国在人工智能底层技术领域的自主创新性及其模型性能的全球竞争力，期待公司能不断推动自身业务规模的放量增长，成为全球AGI产业发展的持续领航者。”蔡伟在智谱上市现场表示。
清醒的理想主义者
蔡伟至今清晰地记得，注意到智谱是因为团队在梳理国内NLP领域的论文引用图谱时，发现有一支团队（当时还在KEG实验室内部）发表的一系列关于GLM大模型架构的论文，质量非常高。蔡伟通过清华校友联系到创始人，2022年8月8日，他与智谱创始人进行了第一次交流。令他意外的是，智谱没有一开始就向他展示商业计划书，大家谈兴很浓，直接上手演示了GLM-130B的产品效果。
“技术极客”是蔡伟对智谱的初印象，团队兴奋地跟蔡伟讨论各项工作的技术细节，更在乎的是产品本身。
让蔡伟印象深刻的是，与其他沿用OpenAI架构的自回归解码大模型团队不同，GLM-130B采用了全新的自研的自回归填空架构，这深深吸引了同样怀揣极客精神的蔡伟。“当时这就是国内大模型的‘争气机’。”蔡伟回忆道，“最难得的是他们不是在模仿，而是有自研的GLM架构，大模型是完全自主可控的，我觉得这家公司非常有意思。”
实际上那时的智谱正处于蛰伏期，尚未完全获得资本市场的认可。2019—2022年，由于高昂的训练成本和复杂的研发门槛，国内大模型企业并不被业界看好。
然而，这三年的经历却成为蔡伟眼中的加分项。他观察到：“在仰望星空追求AGI的同时，智谱同时脚踏实地通过知识图谱等服务，不断接受残酷商业世界的考验。他们承袭了清华KEG严谨的学术基因，这使得技术底座非常扎实，经得起推敲；同时他们又很早就走出实验室，直面商业战场的枪林弹雨。这种左手写论文，右手做交付的能力，是他们杀出重围的关键，也是最打动我的地方。”
另一个让蔡伟印象深刻的是智谱的人才储备——高人才密度和年轻化团队。智谱的研发团队和管理层中，年轻人占比极高，其中很多来自清华计算机系的研究生和本科生。比如智谱GLM-130B的项目负责人、算法研究员曾奥涵那时还在读大四。
“大模型领域的竞争最终是人才密度的竞争”，蔡伟非常看重大模型团队的人才构成。他发现当时重要的中文大模型的核心作者很多都是智谱的核心研发人员。他判断，大模型是一条长坡厚雪的赛道，而AGI的终局仍需漫长的演化路径。这条长期主义的赛道极度依赖人才迭代，且大模型作为全新技术领域一方面需要有经验的人才，另一方面也需要年轻技术骨干的加入以打破算法侧的桎梏。
随后的四个月里，光合创投团队将智谱与市面上所有已崭露头角的大模型进行对比测试，发现那一阶段智谱的模型能力处于领先水平。他们坚信，在高人才密度和自研技术能力的驱动下，智谱能站稳自己的领先身位。
蔡伟笃定这就是自己一直在寻找的Top 1%大模型公司。于是在2023年，光合创投迅速出手，决定将大模型赛道的底牌押注在智谱身上。
2022年的光合看到了什么？
但在当时，做出这样的决策，同样要面对巨大的不确定性。
实际上，关于是否投资大模型，不少机构仍持谨慎观望态度。2022年，ChatGPT-3.5的爆火正式开启国内大模型的狂飙浪潮，生成式AI发展迅猛，许多投资人根本来不及反应；同时，大模型自研所需的“钞能力”让不少VC望而生畏。当时市场上AI相关项目成百上千，但根据IT桔子数据显示，2022年至2023年上半年，有融资进度的仅63个。
甚至大部分基金对大模型持悲观态度，认为大厂入局后，所有初创团队都会被碾压，未来三年初创团队的生存空间将被严重挤压。
纵然能预判到这条赛道暗藏的挑战与变数，光合创投仍在2022年便达成投资大模型的共识。光合团队理工科技术出身，能上手写code，对新一代AI的关注开始于Transformer架构出来之时，团队意识到传统的“小模型+调优范式”可能要走到头，一种基于海量数据和暴力美学的新范式正在升起，开始系统性地在这个领域做研究和扫射，储备认知。在深入研究海外大模型发展动态，并接触国内几乎所有大模型团队后，他们确信这是一场前所未有的技术变革，并深刻意识到其中的紧迫感，决定必须投身其中，寻找合适的团队并陪伴其成长。
究竟选择To B还是To C赛道？如何应对大厂竞争？将筹码押注在有移动互联网创业背景、具备全局能力的团队，还是技术基因为导向的团队？
对此，光合创投在当时给出的答案是，押注To B赛道——在这条赛道上，初创公司能找到属于自己的市场空间。
捕捉Top 1%
虽然光合创投已在大模型、具身智能赛道精准命中智谱、宇树这类行业头部企业，但过去一年，蔡伟思考最多的命题仍是“如何持续发掘出那百分之一的伟大公司”。
答案的关键词指向“认知驱动”。为此，团队开展了大量行业深度工作，同时也格外关注不同技术路线交叉的关键点。在蔡伟看来：“投资新领域尤其需要在边界条件下寻找应用场景。只有清晰认知技术的边界条件，才能精准判断其适用范围。因此，持续关注技术前沿学术动态，不断调整对技术的理解边界，至关重要。”
这需要投资人有从行业变化中挖掘信号的预判能力。光合创投内部有一份“Top 1%公司”清单，每周开会都会讨论全球范围内真正符合“1%伟大公司”标准的标的。蔡伟认为，只有这类公司，才能为VC带来超线性回报。
这份清单始终处于动态更新中，“我们是否真的投到了这些伟大公司，这也是对我们自身认知能力的持续拷问。”
目前，除了智谱以外，光合创投在AI与硬科技结合的领域投资了中际旭创、沐曦股份、禾赛科技、宇树科技等头部企业；在AI眼镜上，早期布局了最核心的MicroLED领域领军企业JBD显耀显示。另一方面，在AI应用领域也做了很多投资布局，包括视频内容AI生成工具OpusClip、AI智能搜索引擎秘塔科技、智能表格应用Sheet0等公司。
智谱的上市，是光合创投通过认知驱动捕获Top 1%的又一典型案例。凭借深度的产业研究建立认知壁垒，通过前瞻性的投资布局，光合创投在中国科技赛道上，穿越周期波动，正在持续锁定那些定义未来的名字。
