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2026年1月，智谱AI正式登陆港交所，市值一周内突破1100亿港元，成为2026年北京首个千亿级IPO。该公司成立于2019年，源于清华大学计算机系知识工程实验室（KEG）的技术积累，由唐杰教授担任首席科学家，张鹏出任CEO。截至上市前，智谱累计完成至少8轮融资，总额超83亿元，吸引超50家投资机构，包括中科创星、君联资本、红杉中国、高瓴等知名机构，以及美团、蚂蚁、腾讯等产业资本。
招股书显示，华控技术作为清华大学科技成果转化平台，在智谱创立初期持有11.99%股份，上市后持股比例降至3.53%，对应市值约38.83亿港元，为清华大学带来巨额回报。智谱的成功被视为高校科技成果转化的典范，其技术基础可追溯至2006年KEG实验室发布的学术挖掘平台AMiner。上市后，智谱与滴滴达成战略合作，并联合华为开源图像生成模型GLM-Image，推动股价持续上涨。
参考原文：智谱1000亿, 清华赚翻了
焦点分析
智谱AI的爆发式增长背后，隐含了焦点解决短期治疗（SFBT）中“资源取向”思维的典型应用。SFBT强调从现有资源中寻找解决方案，而非过度分析问题缺陷。智谱的成长路径完美体现了这一原则：其未从零开始研发技术，而是充分转化清华大学实验室积累十余年的AMiner技术成果，将学术资源转化为商业价值。这种“资源最大化”策略与SFBT的核心理念高度契合——关注已拥有的优势而非缺失的部分。
具体而言，智谱的成功应用了SFBT的“例外询问”技术。当多数科技创业公司困扰于“如何从零打造技术壁垒”时，智谱聚焦于“如何将现有学术成果实现商业化例外”。他们发现清华大学KEG实验室早已具备全球领先的知识图谱与AI挖掘技术，这一发现成为破局关键。通过识别这一“例外资源”，团队快速构建起技术护城河，从第一天起就实现营收，避免了许多初创企业长期亏损的困境。
这种思维模式可迁移至五个类似场景：一是高校科研成果转化困境，可聚焦现有专利而非重新研发；二是传统企业数字化转型，可挖掘现有数据资产而非盲目上新系统；三是区域经济发展，可依托本地特色资源而非盲目模仿其他地区；四是个人职业发展，可发挥既有技能优势而非盲目补短；五是团队管理，可放大成员现有长处而非过度批评短板。
SFBT的“资源取向”技术特点在于：以现有优势为起点，快速构建解决方案；强调正向循环而非问题纠错；适用于时间紧迫、需要快速见效的场景。智谱案例证明，这种思维在科技创新领域同样有效：他们用5年时间走完许多企业10年的发展历程，正是因为聚焦“我们已有什么”而非“我们缺少什么”。这种模式为科技创业提供了新思路——最重要的创新可能不在技术本身，而在如何重新发现和利用现有资源。