作者丨巴里
編輯丨吳岩
2025年底的香港資本市場，因為兩家中國ai獨角獸的上市賽跑而變得格外熱鬧。
智譜ai和minimax，這兩家被稱為「中國ai六小龍」中的佼佼者，在48小時內相繼通過港交所聆訊，爭先恐後地要拿下「全球大模型第一股」這個稱號。
最終，智譜ai以116.20港元/股的發行價搶先一步，定於2026年1月8日掛牌，上市時市值預計將達到511億港元。而minimax幾乎貼身緊逼，宣布在1月9日上市，定價區間為151港元/股至165港元/股，發行估值將介於461.23億港元至503.99 億港元之間，兩者僅隔一天。
這意味著全球資本市場將在連續兩天內，首次迎來純粹以agi基座模型為核心業務的上市公司。
此外，月之暗面創始人、ceo楊植麟12月31日在內部全員信中表示，公司已完成5億美元（約合35億元人民幣）c輪融資，賬面有超過100億元人民幣的現金儲備。本輪融資由idg領投1.5億美元（約合10.5億元人民幣），阿里、騰訊等月之暗面老股東超額認購，公司投後估值達43億美元（約合300億元人民幣）。據了解，王慧文已經累計投資月之暗面7000萬美元（約合4.9億元人民幣）。
這不僅是中國公司間的競速，更是一場橫跨太平洋的ai資本大潮的縮影。在大洋彼岸，行業開創者openai正在籌劃可能高達萬億美元的驚人ipo，而它的頭號勁敵、以安全著稱的anthropic也被曝正在推進上市，估值劍指3000億至3500億美元。
上市當然不只是為了爭一個「第一」的名頭。招股書數字背後，是不同的投資者、不同的技術路線、迥異的商業探索，以及最根本的——幾位背景截然不同的創始人，如何用各自的理念和故事，為公司刻下最初的基因，並吸引不同的資本「盟友」。
這場競賽，從一開始就充滿了個人色彩和戰略博弈。
資本背後的不同邏輯與創始人的選擇
這幾家公司背後支持的投資機構呈現了不同的特點。智譜ai和minimax的股東名單，就像一幅中國科技投資的微縮地圖，展示出了幾大派系。而這些力量的選擇，往往與創始團隊的基因高度契合。
學術「正規軍」智譜ai
智譜ai身上有非常鮮明的「學院派」和「國家隊」色彩。
這家公司起源於清華大學的知識工程實驗室，其核心創始人是現年48歲、被認為是智譜靈魂人物的唐傑，他已於2025年6月辭任智譜董事職務，專心當清華博導去了。ceo張鵬是清華大學自動化系博士後，還曾擔任助理研究員。招股書顯示，接替唐傑擔任智譜首席科學家的，是90歲的清華大學教授、中科院院士張鈸。
智譜ai創始人、前首席科學家 唐傑
這種純正的「清華血統」和深厚的學術背景，也為他們早期發展奠定了基礎，形成了一種獨特的氣質：強調自主創新、重視底層技術、追求長線突破。
例如，當全球都在跟隨openai的gpt架構時，智譜團隊選擇了自研一條不同的技術路徑——glm（通用語言模型）架構，這在當時需要不小的勇氣和定力。
資料顯示，glm架構的核心創新在於雙向上下文建模，使模型在處理語言任務時能同時利用前向和後向信息，而gpt架構依賴純自回歸生成，僅基於前序 token 預測後續內容。這種設計差異使glm在中文語境下表現出更強的語言理解能力，同時智譜通過持續迭代（如glm-130b、chatglm系列到glm-4）實現了從百億參數到千億參數的跨越，整體性能逼近gpt-4。
這種「技術理想主義」與長期主義的風格，恰好與注重國家戰略和自主可控的「國家隊」資本、地方國資的訴求深度吻合。智譜在上市前引入的基石投資者中，就包含了北京核心國資背景的基金。
這類資本往往看重的不僅僅是財務回報，更看重公司在人工智慧基礎軟體、核心演算法上能否實現自主突破，能否在關鍵領域擺脫依賴。智譜團隊堅持做「中國自己的通用大模型底座」，這種目標恰好符合戰略資本的期望。
自然而然地，這種結合也幫助智譜在非常看重數據安全和技術可靠性的政府、大型國企及金融機構市場中，打開了局面，其超過80%的收入來自本地化部署，正好是這一路徑的體現。
產品「野戰軍」minimax
與智譜的「學院派」路徑不同，minimax的故事從一開始就更偏向互聯網和全球化。
創始人閆俊傑的個人經歷就是這條路徑的絕佳詮釋。他1980年出生於河南省的一個小縣城，憑藉對數學和ai的興趣，一路自學考入中科院讀博。但他並非單純的科學家，職業生涯的關鍵一戰是在商湯科技，從實習生一路做到副總裁。這段經歷讓他成了一個「多棲人才」：既懂最前沿的演算法，更深諳如何把技術打包成可落地、能吸引用戶的產品。
閆俊傑創立minimax的念頭很樸實。他曾提到，有一天外公告訴他想寫一本回憶錄，卻沒辦法做到，因為需要非常好的語言組織能力，並且外公不會打字。「那個時候，我認為只有人工智慧可以幫他實現這件事。」
這讓他堅信，ai技術必須足夠普惠和易用，能直接改善普通人的生活。因此，公司剛成立，他就確立了 「一邊研發底層模型，一邊自己做ai應用」 的雙線戰略。
這種強烈的產品化、市場化和全球化思維，迅速吸引了追求快速增長和生態協同的互聯網巨頭。阿里巴巴和騰訊曾先後投資minimax，阿里更是一度投資6億美元。
更引人注目的是其上市前的基石投資者陣容。除了老股東阿里，還出現了中東主權財富基金阿布扎比投資局（adia）、知名投資機構博裕資本等國際化資本，合計認購約3.5億美元。
這也清晰地表明，國際資本對minimax「生而全球化」 故事的認可。公司超過30%的員工有海外背景，產品設計一開始就面向全球，超過70%的收入來自海外市場。
閆俊傑團隊憑藉對全球青少年社交需求的敏銳洞察，已經用「talkie」這樣的ai虛擬社交應用在海外殺出一條路，這種打法正是吸引全球資本的關鍵。
矽谷的理想主義與「反叛」
創始人的基因決定公司氣質，這個規律在美國同樣顯著，甚至更具戲劇性。
openai的聯合創始人薩姆·奧特曼是典型的矽谷「造夢者」，曾是頂級創業孵化器yc的總裁。他懷抱著「確保agi造福全人類」的宏大理想創立openai，最初甚至是非營利組織。
但當發現實現這個理想需要天文數字般的資金時，他展現了極其務實乃至激進的一面——推動公司轉型，並引入微軟超過百億美元的巨額投資。這種在崇高理想與冷酷資本間穿梭的能力，是奧特曼的個人特質，也成了openai的獨特基因。
而anthropic的誕生，則直接源於一次對openai路徑的「反叛」。
其創始人達里奧·阿莫迪兄妹曾是openai的核心研發人員，主導了gpt-3等關鍵項目。他們因為擔心公司過快的商業化會損害ai的安全性，從而選擇離開並創立anthropic。他們將學術的嚴謹和對ai倫理的執著注入新公司，首創了「憲法ai」訓練框架。
這種「安全至上」的基因，使得anthropic雖然技術頂尖，但氣質上更偏向穩健、可靠，因此吸引了谷歌、亞馬遜等同樣看重合規與可控性的科技巨頭作為戰略投資者。
不同的路怎麼走：技術產品化與商業落地
拿到投資只是開始，錢要怎麼花，路要怎麼走，實際上從第一天起就由創始人的認知畫好了草圖。他們選擇的商業化路徑，直接決定了公司的收入和生存狀態。
智譜ai走的是「賦能千行百業」的路線，主要服務企業和政府機構。這非常符合張鵬團隊從學術研究到解決重大工程問題的思維方式。
他們的商業模式像是ai時代的「基礎軟體供應商」，主要分為兩種：
一種是本地化部署，即為客戶（尤其是政府、銀行、大國企）將整套大模型部署在客戶自己的伺服器上，確保數據安全。根據招股書，這部分收入佔了智譜總收入的80%以上，毛利率較高。
智譜高級副總裁吳瑋傑就曾在小紅書上披露過，從客戶結構看，智譜本地化部署業務里互聯網及高科技客戶佔比五成；從經營指標看，這類付費客戶年復購率約為70%，而本地化部署毛利率在2024年也接近70%，明顯高於傳統tob公司的水平。
另一種是雲端api服務，類似openai，讓開發者和企業通過介面調用模型能力，這部分增長很快，但當前佔比還小。這種路徑的優勢是客單價高，能快速建立標杆案例。
招股書顯示，智譜的客戶包括中國前十大互聯網公司中的九家。但挑戰也同樣明顯：每個本地化項目都需要大量定製和交付，是「重活、累活」，難以像互聯網產品那樣指數級規模化增長。而且，其最大客戶收入超過總收入10%，前五大客戶收入占營收始終超過 40%，客戶集中度較高，且年度間前五大客戶變動很大，存在一定的項目制波動風險。
minimax走了一條更貼近普通消費者的路，這與閆俊傑「ai必須產品化」的信念一脈相承。
他有一個核心觀點：「在大模型時代，真正的產品其實就是模型本身，傳統意義上的產品更像是一個渠道。」因此，minimax一手打磨底層模型，另一手直接下場打造現象級的ai應用。
其收入結構清晰地反映了這一戰略：2025年前三季度，高達71.1%的收入直接來自ai原生應用。
其中，ai虛擬社交應用「talkie/星野」貢獻了35.1%，視頻生成工具「海螺ai」貢獻了32.6%。這些應用在海外青少年中非常流行，用戶日均使用時長高達70分鐘，黏性極強。剩下的28.9%收入，則來自面向企業的開放平台api服務。
這種「產品驅動」的模式讓minimax的全球化程度非常高，海外收入佔比超70%，規避了單一市場風險。但這種模式的挑戰在於，需要持續的產品創新和強大的運營能力來留住用戶，同時也要面對更複雜的國際環境。
一個現實的挑戰是，minimax正因其視頻生成功能，在海外面臨迪士尼、華納等巨頭的版權訴訟，這可能帶來高達7500萬美元的潛在賠償，幾乎相當於其一年收入。
美國的同行們也走出了兩條不同的路。
openai在chatgpt引爆全球後，迅速將自己打造成了一個「ai操作系統」，通過api服務成為無數應用背後的引擎，構建了強大的開發者生態和網路效應。
anthropic則另闢蹊徑，不追求最激進的功能，而是將「安全、可靠、可控」作為核心賣點，主打對安全性要求極高的企業級和金融客戶，形成差異化優勢。
現實都虧錢，但虧得不一樣
無論故事多麼動聽，所有頂尖的大模型公司都面臨一個共同的現實：巨額虧損。這也是在大模型這樣一個「燒錢」的賽道必須要支付的代價。但虧損的結構和背後的原因，則體現了它們不同的商業模式和效率。
根據招股書，智譜ai在2025年上半年收入約1.91億元人民幣，但凈虧損高達23.58億元。其研發投入是收入的8.35倍，這意味著每獲得1元收入，就要投入超過8元搞研發。
這錢主要燒在了持續訓練更強大的基座模型（如最新的glm-4.7）、維持龐大的博士研發團隊以及支付天價的算力成本上。2025年上半年，其用於研發的算力服務費就達11.45億元，占研發開支的70%以上，這是一條重研發、長周期的基礎設施型道路的典型財務表現。
minimax在2025年前9個月收入5344萬美元（約合3.73億元人民幣），凈虧損5.12億美元（約合35.78億元人民幣）。它的錢除了投入研發，在早期也大量投在了全球市場的營銷和用戶獲取上，以支撐其c端應用的爆炸式增長。2024年，其銷售與市場費用曾佔到收入的285%。
不過，其財務狀況正在發生積極變化：毛利率已從2023年的-24.7%顯著改善至2025年前三季度的23.3%。尤其值得注意的是，其面向b端企業的開放平台業務，毛利率高達69.4%，具備健康的盈利潛力。
有分析估算，minimax累計投入約5億美元就實現了多模態技術突破和規模化收入，這筆錢甚至不及某些國內大廠一個季度推廣單一ai產品的營銷費用，這也體現創業公司與大廠不同的成本控制思路。
更值得關注的是，其累計研發投入僅約為openai的1%，卻用385名員工的精幹團隊，在全球市場服務了超過2.12億用戶，跑出了極高的投入產出比。
但與於美國同行比，中國頭部公司的投入規模還是非常克制的。
作為行業的定義者，openai的投入強度達到了前所未有的量級。2025年上半年，其營收為43億美元，但研發支出高達67億美元，占營收的156%。其算力成本更為驚人，僅伺服器租賃的年費用就高達160億美元，而為了構建未來的基礎設施，公司預計從2025年至2030年間的計算總支出將超過1500億美元。
這些數字背後，是openai為維持技術領先所選擇的「資本密集型」路線，其2025年上半年的凈虧損達到了135億美元。
作為openai最強勁的對手，anthropic也採取了相似的重投入戰略，但路徑略有不同。
它不僅獲得了來自微軟、英偉達等巨頭的高達150億美元的資本支持，更籤署了價值300億美元的azure算力採購合同，並計劃投資500億美元自建數據中心。
除了通用的模型訓練，anthropic還與openai一同，正將巨資投向「強化學習」等新訓練範式。例如，anthropic計劃投資10億美元創建「企業應用克隆體」來訓練ai成為「虛擬同事」，這也為未來指明了可能的盈利方向。
儘管投入巨大，anthropic在細分領域也展現了其商業化效率，api業務收入在2025年已實現對openai的反超，在編程等垂直場景憑藉claude code產品也建立了優勢。
兩家中國公司雖然都面臨虧損，但現金儲備還算充足。智譜上市募資約43億港元，其中70%將繼續投入研發。minimax上市預計募資約38億港元，更是計劃將90%用於未來五年的研發。
這說明，上市對於它們而言，並非單純的「救命錢」，更是為下一輪更殘酷的技術和商業競賽儲備彈藥。
而openai和anthropic的路徑則表明，這場通向agi的競賽，已經演變為一場由頂尖技術、龐大資本和長期主義共同驅動的超級工程。
每條路線都在賭一個未來：中國公司試圖以更高的商業效率和差異化的市場路徑穿越周期，而美國巨頭則試圖用壓倒性的資源投入，直接定義下一個時代的技術標準與市場格局。
ai路徑分野，不同道路的競爭
這幾家公司的密集上市籌備，將在人工智慧這個關鍵戰略領域的競爭態勢清晰地擺上了檯面。這不僅僅是公司之間的比賽，更是不同區域不同技術路線、產業路徑和發展模式的碰撞。
美國ai產業呈現出明顯的巨頭主導和生態閉環特徵。
以谷歌為例，它構建了從自研ai晶元（tpu）、深度學習框架（tensorflow）、大模型（gemini）到雲服務的完整垂直閉環。這種「軟硬一體」的模式效率極高，但技術棧相對封閉，本質上是一場屬於巨頭的遊戲。
openai雖然獨立，但也通過與微軟的深度綁定，形成了強大的生態聯盟。這種路徑追求在尖端技術和生態標準上建立絕對霸權。
中國的ai發展則呈現出更豐富的多樣性。
在基礎層面，面臨晶元等供應鏈約束，產業更傾向於走 「開源開放、協同創新」 的路線，通過構建統一標準，整合多元化的國產算力。在模型層面，則誕生了像智譜和minimax這樣路徑迥異但都極具代表性的公司。
智譜代表著一種選擇：依託深厚的學術積累，攻克通用大模型底座，再通過開源（如glm系列）和技術賦能，在b端和g端市場尋求突破，承擔起基礎技術自主化的責任。
但智譜們的挑戰不小。前有阿里等深耕b端、g端且具有深厚客戶積累的巨頭，後有deepseek這樣低調卻無處不在的大神級對手。只有在垂直行業深扎，才是破局關鍵。
minimax則代表了另一種選擇：充分發揮中國公司在產品化、快速迭代和洞察用戶需求方面的優勢，避開在通用底座上與巨頭正面「卷」參數，而是通過打造成功的全球化消費級應用，在市場中找到立足點，並用收入反哺技術。
但對於mini max們來說，在c端市場已有位元組這種無可爭辯的霸主，在國內依然挑戰巨大。或許全球化，才是他們的唯一路徑。
智譜和minimax在2026年開年接連上市，向世界展示了中國ai產業的兩種活法和兩種可能：一個紮根底座，深耕國內；一個走嚮應用，面向全球。
上市不是終點，而是一個更嚴格考試的開始。這意味著，它們將從一級市場講「未來故事」的階段，進入二級市場用每個季度的財報接受全球投資者審視的階段。
在世界科技博弈的大背景下，未來的競爭，不僅僅是技術榜單上的分數之爭，更是商業化能力、生態構建能力、全球資源整合能力的綜合比拼。
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