智譜在港交所釋出公告，計劃通過配售新H股與發行201.4億元人民幣零息可轉債兩項安排，合計預計淨募資約393億港元。此時距其在港交所掛牌尚不足九個月。
公告披露的資金用途中，最引人注目的一項是把約60%的所得款項淨額（約235億港元）投向下一代GLM基礎模型和“完全自訓練”體系的研發，以及大規模訓練、推理和算力基礎設施的部署與升級。
所謂“完全自訓練”（Fully Self Training），是智譜對遞迴式自我改進（Recursive Self-Improvement，RSI）的具體技術表述。按公告釋義部分的定義，下一代GLM模型將在上一代GLM所搭建的環境裡訓練，形成遞迴式自我改進閉環，涵蓋資料自產、環境自造、基礎設施自我最佳化三個維度。
資料自產，指的是不再完全依賴人類標註，而是通過模型間自我對弈、規則校驗、執行驗證、模型評審和人工抽檢等方式，自動生成、篩選和積累高質量訓練資料，並持續迴流到預訓練、中訓練和後訓練各階段。環境自造，則是讓智慧體去採集和轉化真實世界的任務——自己試做、自己生成驗證器、自己檢查任務是否可解，不斷擴充訓練環境的數量、型別和複雜度，使任務環境成為可規模化生產及複用的訓練資源。基礎設施自我最佳化，是利用模型在編碼和系統工程方面的能力，協助開發和最佳化訓練及推理系統的運算元、核心、排程、快取和服務棧，讓模型逐步參與支撐其自身迭代的基礎設施升級。
閉環之外，公告還提及下一代模型的能力方向：提升基礎模型的有效規模和原生多模態統一建模能力，在不過度增加推理成本的前提下加深有效計算深度，讓模型能跑更長鏈條的推理、規劃和自我校驗。長程任務強化學習被列為另一個重點，目標是建設貼近真實專業工作的任務環境，訓練模型去拆解任務、呼叫工具、與環境互動、從錯誤中恢復並驗證最終結果。
算力方面，公告稱當前市場上“優質算力資源的供給及交付條件較為有利”，將綜合推進算力資源的採購與租賃，投入晶片適配、運算元開發、叢集互聯和效能調優，建立來源多元且可靈活調配的算力供給體系。自研推理引擎和服務棧同樣在投入清單之列，覆蓋多模態編碼、提示詞預填充、逐Token解碼、量化、快取、通訊及彈性擴縮容等環節，目標是在同等硬體條件下提升推理吞吐和成本效率。
剩餘資金中，約15%（約59億港元）用於業務拓展、戰略投資和潛在併購。公告列出了投資標的的篩選標準：業務與AI技術及應用密切相關、擁有可靠的使用者或客戶群且穩定經營不少於兩年、具備成熟的產品或技術平台並有持續研發和技術迭代能力，涵蓋大模型、智慧演算法、算力運營、算力基礎設施、AI平台、智慧體及AI賦能應用等方向。業務層面將支援MaaS平台、API、Coding Plan以及Agent和Co-work相關產品與服務的市場拓展。另有約25%（約98億港元）用於最佳化資本結構和補充運營資金。全部所得款項預計將在2028年6月30日前悉數動用。
把時間線拉長看，這是智譜在港股上市後的第三輪融資。2026年1月8日，智譜以每股116.20港元的價格完成H股全球發售，包含超額配股權在內共發行約4,304萬股H股，淨募約48.96億港元；截至2026年8月31日，這筆IPO所得款項已全部花完。僅隔半年，2026年7月9日，智譜以每股1,588港元的價格完成首次配售，發行1,978萬股新H股，淨募約313.75億港元——從IPO定價到首次配售定價，間隔六個月，每股價格翻了約13.7倍。截至8月底，首次配售所得款項已動用約34.92%（約109.55億港元），仍有約204.2億港元尚未使用。
而這一次，H股收盤價已從高位回落至793港元，配售價從7月的1,588港元降至714港元。公告解釋稱，隨著公司業務進展加快，“原有募資計劃下的資金使用節奏相應提速”，而“算力資源從簽約到部署上線需要一定週期”，現階段完成融資安排有助於使新增算力部署節奏與擴張計劃相銜接。三輪融資合計，智譜上市後已累計淨募約755億港元（約646億元人民幣）。
公告中還有一處細節值得留意：可轉債條款明確提到，不會因公司目前預期將於上海證券交易所科創板上市的股份的首次公開發行而對換股價作出調整。這一表述被外界視為智譜A+H兩地上市計劃的間接確認。
從行業視角看，把下一代模型的技術路線寫進融資公告，本身並不常見——模型與論文尚未釋出，資金用途卻已先行劇透。這既反映出當前大模型競賽對算力與資料閉環的投入強度，也意味著智譜把“自進化”能力視為下一階段競爭的關鍵變數。至於完全自訓練能否如期兌現，仍有待模型釋出後的實際表現來檢驗。