智谱拟募资393亿港元：披露GLM-6.0完全自训练路线

智谱在港交所披露新一轮融资方案，计划通过配售新 H 股及发行 201.4 亿元人民币零息可转债，合计预计净募集约 393 亿港元。在此次财务公告中，智谱首次披露了下一代基础模型 GLM-6.0 的核心技术方向——“完全自训练”（Fully Self Training）。

智谱的“完全自训练”技术闭环

公告显示，本次募资净额中约 60%（约 235 亿港元）将投向下一代 GLM 基础模型与“完全自训练”体系研发，以及大规模训练、推理与算力基础设施的部署升级。

智谱将“完全自训练”定义为递归式自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）的工程实现，核心逻辑是由上一代 GLM 构建训练环境来培育下一代模型，主要包含三个核心维度：

• 数据自产：摆脱对大规模人工标注的单一依赖，通过模型自我对弈、规则校验、执行验证、模型交叉评审与人工抽检，自动生成并沉淀高质量数据，持续反哺预训练、中训练与后训练全周期。
• 环境自造：利用 AI 智能体探索并转化现实世界中的复杂任务，自主构建可解性校验机制与测试验证器，使多类型、高复杂度的任务环境转化为可规模化复用的训练资源。
• 基础设施自我优化：调动模型的代码生成与系统工程能力，协助研发人员优化底层计算算子、内核、调度策略、缓存架构与服务栈，让模型逐步参与支撑其自身迭代演进的基础软硬件改造。

在模型性能演进上，GLM-6.0 将主攻原生多模态统一建模与有效计算深度，在合理控制推理成本的同时，增强模型在长链路推理、规划与自我验证上的可靠性。此外，长程任务强化学习也是投入重点，旨在训练模型掌握任务拆解、工具调用、环境交互以及从错误中自愈的能力。

在算力储备方面，智谱表示将结合市场采购与租赁手段，推进芯片适配、算子开发与集群互联调优，构建多来源的弹性算力供给体系。同时，智谱还将研发自研推理引擎，优化多模态编码、上下文预填充、解码、量化与弹性扩缩容等环节，提升硬件吞吐效率。

资金分配与融资历程

除核心研发外，本次募资中约 15%（约 59 亿港元）将用于业务拓展与战略并购，优先考量具备成熟产品及持续研发能力的 AI 应用、算力基础设施及智能体企业；其余 25%（约 98 亿港元）用于补充营运资金和优化资本结构。全部款项预计将在 2028 年 6 月 30 日前投入完毕。

上市八个月以来，智谱已在港股市场连续推进三轮融资：

1. 2026 年 1 月，智谱完成全球首次公开发行（IPO），净募集约 48.96 亿港元，该笔资金已于 2026 年 8 月底前使用完毕。
2. 2026 年 7 月，智谱完成首次配售，净募资约 313.75 亿港元。截至 8 月底，该笔资金已动用约 35%。
3. 9 月开启的本轮配售与可转债发行完成后，智谱上市后的累计净募资金额将达到约 755 亿港元。

值得注意的是，本轮可转债条款中特别注明“不会因公司预期将于上海证券交易所科创板上市的首次公开发行而调整换股价”，直接证实了智谱后续推进“A+H”双重上市的资本规划。