1159倍认购到“钱荒突围”：智谱等大模型公司上市，打响生存战第一枪

\u003cdiv class=\"rich_media_content\"\u003e\u003csection style=\"background-color: rgb(255, 255, 255); color: rgba(0, 0, 0, 0.9); font-size: 17px; letter-spacing: 0.544px; margin: 0px; max-width: 100%; outline: 0px; padding: 0px; text-align: justify; text-wrap-mode: wrap\" data-exeditor-arbitrary-box=\"wrap\"\u003e\u003csection style=\"background-color: transparent; color: rgb(34, 34, 34); letter-spacing: 0.544px; margin: 0px; max-width: 100%; outline: 0px; padding: 0px; text-align: center\" data-exeditor-arbitrary-box=\"wrap\"\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"display: inline-block; max-width: 100%\" data-widget=\"image\"\u003e\u003c!--IMG_0--\u003e\u003cspan style=\"color: #999; display: block; font-size: 12px; line-height: 18px; text-align: center; word-wrap: break-word\"\u003e\u003c!--NO_READ_BEGIN--\u003e图源：视觉中国\u003c!--NO_READ_END--\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e文丨胡世鑫 \u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e编辑丨叶锦言\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e出品丨深网·腾讯新闻小满工作室\u003c/p\u003e\u003c/section\u003e\u003c/section\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e全球大模型行业，正迎来被市场公开定价的时刻。2026𻂉񀙘日，清华“学院派”\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_0--\u003e智谱\u003c!--SECURE_LINK_END_0--\u003e挂牌，开盘涨񘜵%，市值直�亿港元。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e其上市之旅堪称火爆：发售价定为每�.20港元，香港公开发售部分获得惊人�.46倍超额认购，共吸引超�万人认购。此次上市为智谱净筹资�.73亿港元，市值站�亿港元台阶。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e资本市场的热情并未冷却。1񀙙日，另一家AI公司MiniMax紧随其后登陆港股。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e这并非简单的资本接力赛。它将中国独立大模型产业最真实的一面——技术路径的分野、商业模式的挣扎、以及背后统一的高成本与亏损现实，毫无保留地展示给全球投资者。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e市场不得不直面一个核心拷问：在传统市盈率等估值尺度完全失效的今天，该如何为这些押注通用人工智能的未来“赌注”定价？\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cstrong\u003e\u003c!--AIPOS_0--\u003e一场关于“不确定性”的对赌\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e表面看，智谱与MiniMax相似点不少：均成立于大模型浪潮前夕，从残酷的“百模大战”中幸存并跻身头部。但内核上，它们在战略重心上走出了几乎相反的路径，这实则是两家公司对核心“不确定性”来源的不同对赌。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e2019年成立的智谱AI是国内最早研发大模型的企业之一，由清华大学知识工程实验室（KEG）技术成果转化而来。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e智谱自创立起就将资源高度集中于通用大模型能力的本身演进，从GLM系列基座模型到多模态、智能体，押注的是底层技术突破带来的长期上限。\u003c!--AI_AD_1000--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e这一路径代价高昂。其收入增长与亏损扩大同步，研发费用中算力支出占比已超�%。在智谱的逻辑里，模型能力即核心产品，而能力的提升与维持，依赖于近乎无休止的算力投入。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e商业化上，其收入目前主要依靠政企客户的本地化部署，毛利相对稳定；同时通过MaaS平台提供API调用，为追求规模效应和开发者生态，甚至主动采取降价策略。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e这种全局布局与分阶段推进的思路，正如其CEO张鹏所阐述：“我们公司在做全局的能力，这些能力对于\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_0--\u003eAGI\u003c!--VERTICAL_CARD_END_0--\u003e的整个的目标达成,是必不可少的部分，有些会偏向应用去做，有些是偏向行业去做，慢慢的会有一些差异。”\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003eMiniMax的路径，则偏向“产品敏捷验证”的现实主义。相比对基座模型的全面押注，其更早将重心置于“让模型被用起来”。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e创始人闫俊杰的判断是，真正的AGI必须支持多模态，但在现实约束下，只能优先将各模态在具体产品中走通。因此，MiniMax着力于通过如“Talkie”这样的AI原生应用，将技术快速转化为用户增长与市场反馈，并更早地开拓海外市场以寻求更优的付费环境。\u003c!--MID_AD_0--\u003e\u003c!--EOP_0--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_0--\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e路径差异直接刻在财务数据上：智谱深耕国内大客户，MiniMax则拥有更高的海外收入占比。这并非“技术派”与“市场派”的简单分野，而是一场战略抉择：是赌模型能力的长期垄断性优势，还是信市场反馈驱动的快速迭代能力？\u003c/p\u003e\u003csection style=\"margin-bottom: 0px; text-align: center\" data-exeditor-arbitrary-box=\"wrap\"\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"display: inline-block; max-width: 100%\" data-widget=\"image\"\u003e\u003c!--IMG_1--\u003e\u003cspan style=\"color: #999; display: block; font-size: 12px; line-height: 18px; text-align: center; word-wrap: break-word\"\u003e\u003c!--NO_READ_BEGIN--\u003e数据来源：智谱AI、MiniMax招股书及公开资料\u003c!--NO_READ_END--\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003c/section\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cstrong\u003e\u003c!--AIPOS_1--\u003e资本耐心正在耗尽\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e两家头部公司不约而同在此时冲刺上市，绝非偶然。这是大模型行业高投入、长周期的固有属性，与一级市场资本环境结构性收紧共同作用下的必然结果。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e首先，大模型预训练是公认的“吞金兽”。\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_1--\u003e李开复\u003c!--SECURE_LINK_END_1--\u003e曾透露，一次预训练成本约三四百万美元，即便是成本更低的Yi-Lightning，在训练时也用�张GPU，耗时一个半月，花费三百多万美元。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e即便标榜低成本的\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_1--\u003eDeepSeek\u003c!--VERTICAL_CARD_END_1--\u003e，在前期的投入也是难以估量的，第三方机构SemiAnalysis推算，DeepSeek实际拥有庞大的算力储备：共堆砌𱅂万张\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_2--\u003e英伟达\u003c!--SECURE_LINK_END_2--\u003eGPU卡，其中包𽴹万张A100、1万张H100、1万张“特供版”H800以𴗧万张“特供版”H20。\u003c!--AI_AD_1001--\u003e\u003c!--AI_AD_2000--\u003e\u003c!--MID_AD_1--\u003e\u003c!--EOP_1--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_1--\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e由于需要如此高昂的投入，导致很长一段时间里业内流行一种说法：投资大模型企业的入场券𿷗亿美金。这句话背后的另外一个信号是，一个大模型创业公司拿不到融资，是难以活下去的。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e其次，高昂的成本直接导致了资本态度的周期性转向与行业洗牌的必然性。2023年“百模大战”时资本蜂拥而至，但�年下半年，数亿级融资已骤然降温。2025年春节期间，DeepSeek在全球范围内的火爆，及其创始人梁文锋收获的如潮赞誉，在创投圈引发了一场估值预期的“地震”。\u003c!--MID_AD_2--\u003e\u003c!--EOP_2--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_2--\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e一时间，关于其是否融资、估值几何的消息甚嚣尘上。尽管阿里与DeepSeek方面先后对市场传言进行了明确辟谣，但由此抬升的估值预期已然形成新的行业气压。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e这种预期的变化，直接重塑了一级市场的估值体系与融资门槛。一位中金资本的投资人直言：“DeepSeek已成为新的对标对象，这无疑拉高了‘六小龙’中其他玩家获得新一轮融资的心理门槛与价格基准。”\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e这意味着，对于尚未上市的头部公司而言，融资环境变得更为严苛。因此，智谱与MiniMax的成功上市，其战略时机显得尤为关键。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e它们正是在一级市场融资窗口显著收窄、估值标杆被陡然拉高之前，凭借独特的创始基因与战略路径，获得了巨头与顶级风投的最后一批关键“弹药”支持，并成功登陆公开市场。\u003c/p\u003e\u003csection style=\"margin-bottom: 0px; text-align: center\" data-exeditor-arbitrary-box=\"wrap\"\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"display: inline-block; max-width: 100%\" data-widget=\"image\"\u003e\u003c!--IMG_2--\u003e\u003cspan style=\"color: #999; display: block; font-size: 12px; line-height: 18px; text-align: center; word-wrap: break-word\"\u003e\u003c!--NO_READ_BEGIN--\u003e数据来源：公开资料\u003c!--NO_READ_END--\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003c/section\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e然而，上市并非终点，而是另一场更为残酷生存考验的开始。“大模型是典型的高资本密度、长回报周期生意。”深度科技研究院院长张孝荣指出，上市很多时候是为“活下去”购买时间。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e当下的困境是一个两难：放缓投入等于技术掉队，持续投入则亏损无底。上市募得的资金，是为下一阶段更昂贵的竞赛筹集的“军费”。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cstrong\u003e\u003c!--AIPOS_2--\u003e一门“规模不经济”的残酷生意\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e此次IPO浪潮，无情地揭开了大模型产业光鲜外表下的成本刚性现实。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e过去几年，大模型竞争更多被描述为一场技术加速赛，但此番IPO迫使外界直面一个更基础、也更难回避的事实：这是一门天然重资产、且成本结构高度刚性的生意。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e无论是智谱研发费用中算力支出占比的持续上升，还是MiniMax将推理与云计算成本直接计入主营成本的做法，都指向同一个现实——在模型能力尚未形成显著壁垒之前，规模并不会自动转化为成本优势。\u003c/p\u003e\u003csection style=\"margin-bottom: 0px; text-align: center\" data-exeditor-arbitrary-box=\"wrap\"\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"display: inline-block; max-width: 100%\" data-widget=\"image\"\u003e\u003c!--IMG_3--\u003e\u003cspan style=\"color: #999; display: block; font-size: 12px; line-height: 18px; text-align: center; word-wrap: break-word\"\u003e\u003c!--NO_READ_BEGIN--\u003e数据来源：智谱AI招股书\u003c!--NO_READ_END--\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003c/section\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e从披露数据看，过去三年多时间里，智谱与MiniMax合计消耗资金�亿元，其中接近一半直接用于租赁算力资源，最终转化为云厂商的收入。这并非短期现象。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e正如\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_3--\u003e微软\u003c!--SECURE_LINK_END_3--\u003e“小冰之父”李笛所言，大模型训练只是开始，推理、部署与持续运行的成本才是长期存在的约束，这是一种难以被规模彻底摊薄的工程现实。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e随着成本被彻底摊开，独立大模型公司与大型科技公司之间的结构性鸿沟也暴露无遗。一位投资机构创始合伙人坦言，当下还能持续进行大规模预训练的公司已寥寥无几，“大厂里可能只剩字节、阿里、腾讯等少数几家还能玩”。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e他分析，中美路径的差异加剧了这一分化：美国公司通过闭源API建立清晰商业模式，而中国以开源为主导的生态在促进繁荣的同时，也削弱了模型本身的直接定价能力。巨头可以将大模型研发作为战略投资，用成熟业务持续输血；而创业公司每一轮投入，都必须单独向资本市场证明其合理性与前景。\u003c!--MID_AD_3--\u003e\u003c!--EOP_3--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_3--\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e正因如此，上市具有了双重意义：它打开了更稳定的融资渠道，但也意味着公司必须开始接受资本市场对盈利能力的季度性拷问。“一旦进入这个赛场，解释的空间就迅速收窄，”该合伙人表示，“技术仍在迭代的故事，将不再能轻易抵消市场对财务指标的关注。商业化，从此从一道选择题，变成了生存必答题。”\u003c!--MID_AD_4--\u003e\u003c!--EOP_4--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_4--\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e背靠背上市，为智谱和MiniMax按下了全新的开始键，但也将整个中国大模型产业推到了真正的“定价时刻”。资本市场将用真金白银，持续为这两种路径投票。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e机构已给出估值。\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_4--\u003e中信证券\u003c!--SECURE_LINK_END_4--\u003e看好智谱作为国内通用大模型领军企业的身位优势，给予��倍PS的估值，对应目标市值�亿港元。而MiniMax的基石投资阵容，也显示了资本的认可。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e然而，两家公司的路径差异，在上市后将被置于同一套财务标准下进行残酷比较：谁的营收增长更可持续？谁的亏损收窄趋势更明确？谁能率先在某个场景下实现规模盈利？\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e这指向一个更尖锐的行业未来。上述投资人坦言，对于独立大模型创业公司而言，持续预训练、可行的C端收费与激烈的B端竞争，构成了一个近乎无解的“不可能三角”。能够同时在这三场战争中取胜的玩家，注定凤毛麟角。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e从“百模大战”的喧嚣，到“扎堆IPO”的洗礼，对于所有参与者而言，上市远非终点，一场关乎长期生存的马拉松，才刚刚开始。\u003c/p\u003e\u003cdiv powered-by=\"qqnews_ex-editor\"\u003e\u003c/div\u003e\u003cstyle\u003e.rich_media_content{--news-tabel-th-night-color: #444444;--news-font-day-color: #333;--news-font-night-color: #d9d9d9;--news-bottom-distance: 22px}.rich_media_content p:not([data-exeditor-arbitrary-box=image-box]){letter-spacing:.5px;line-height:30px;margin-bottom:var(--news-bottom-distance);word-wrap:break-word}.rich_media_content .qn-editor-copy p:not([data-exeditor-arbitrary-box=image-box]){letter-spacing:unset;line-height:unset;margin-bottom:unset;word-wrap:unset}.rich_media_content{color:var(--news-font-day-color);font-size:18px}@media(prefers-color-scheme:dark){body:not([data-weui-theme=light]):not([dark-mode-disable=true]) 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