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　　2026年以来，美国人工智能（AI）板块不断遭遇机构抛售，“科技七巨头”（Mag 7）罕见成为了标普500指数的拖累，备战2026年上市的OpenAI也被华尔街质疑“入不敷出”。

　　在大洋彼岸的中国AI则呈现另一番局面。智谱科技在周五（2月20日）大涨42.72%至每股725港元，几乎同期上市的模型公司MiniMax股价上涨14.52%至每股970港元，均达到上市以来新高。自1月于港股上市以来，这两只股票累计涨幅均已超过四倍。超3000亿港元的市值早已堪比一成熟的中大型科技公司，更是超越了京东、快手、携程的市值。

　　据腾讯新闻《潜望》的观察，摩根大通对智谱和MiniMax分别给出400港元和700港元的目标价，而瑞银首次覆盖MiniMax就给出了1000港元的目标价，可见分歧已经产生。

　　“（市值）确实离谱，但暂时无法证伪。”多位布局A、H股的私募投资经理反馈称。在投资经理看来，稀缺性仍令这两大标的受到追捧——智谱依托清华系技术沉淀，走to B路线；MinMax凭借多模态技术构建全球化C端产品矩阵，海外收入占比超7成。打开想象的“出海”故事尚难被证伪，中国相较于美国的电力成本优势又是另一重积极叙事。

　　不过需要注意的是，智谱和MiniMax的流通股本仅为2.21亿股和2.33亿股，属于典型“小股本更容易形成上涨趋势”的香港新经济玩法，在6-12个月锁定期前后则可能面临较大抛压或盈利审视。毕竟当模型不再稀缺的全球格局下，未来如何变现才是王道。

　　在美国市场，AI叙事再度遭遇投资者的严肃审视，这也导致标普500在6800点的水平徘徊了近半年，迟迟难以突破7000点的心理关口。

　　年初至今，SPW（标普500等权重指数）已比市值加权的标普500指数获得了591个基点的超额收益，其中很大一部分可归因于“科技七巨头”-5.9%的负回报拖累。

　　摩根大通指出，市场正在惩罚“科技七巨头”超出预期的资本支出。接下来，市场需要对估值建立信心。

　　高盛对冲基金交易主管帕斯卡列洛（Tony Pasquariello）在最新的交易笔记中提及，超大规模云服务商的资本支出预计将占今年运营现金流的92%。如果实现，这一比例将超过1990年代后期标普500科技公司的投资强度。

　　这种抛售还是发生在盈利亮眼的背景下。标普500企业四季度的利润率增速达到了创纪录的12.6%。冲击投资者信心的是，资本开支的增长是以分红、回购为代价的。据统计，标普500指数回购在第四季度同比下跌了约7%。

　　和中国这两大AI独角兽具有一定可比性的，可能是正在备战上市的OpenAI，OpenAI的处境并没比“Mag 7”好到哪里去。

　　OpenAI的表现其实并不算差——拥有约10亿⽤户，仅2025就从数百万客户中收获了近100亿美元的订阅收⼊。收入不差，但花销更大，仅在2025年上半年，OpenAI亏损135亿美元，其中第三季度单季亏损达115亿美元，已超过2024年全年亏损额。2026年全年亏损可能接近或超过400亿美元。据汇丰测算，如果OpenAI为了维持亏损运营至2030年，OpenAI至少需要再融资2070亿美元。也正因如此，OpenAI的上市窗口期才被不断提前。

　　相比之下，中国模型上市后的盛况无疑是超出所有人的预期。当前，投资者的焦点并不在亏损、高开支等问题上，稀缺性、成长性成了核心。

　　小鳄资产董事长、基金经理黄慧对腾讯新闻《潜望》提及，稀缺性往往意味着更高的估值溢价，智谱和MiniMax分别是to B、to C的两家代表型企业；春节前，中国大模型齐齐“上新”，例如智谱在2月推出的GLM-5，聚焦智能体化编码与长周期任务处理，公司自2月12日起将GLM编码套餐价格上调超30%，其中GLM-5-code的输入/输出token定价为上一代GLM-4.7的两倍。模型能力的提升似乎也强化了市场的信心。

　　“市场上流传的一种说法是，中国大模型与海外领先模型的能力差距正在缩小，从过去大约12个月缩短到6个月左右。这种‘追赶速度加快’的认知，使投资者开始重新评估中国AI企业的长期空间。”

　　她还提及，中美成本结构的差异此前就被热议，尤其是电力与算力成本。市场观点认为，美国模型面临较高的能源与基础设施压力，尤其是在数据中心扩张带来电力需求上升的背景下，推理与训练成本较高，导致token定价相对昂贵。相比之下，中国在部分地区存在电力供应相对充足的情况，加之产业链配套优势，使得模型训练和推理成本被认为更具竞争力。这解释了为什么部分投资者开始讨论“中国模型低成本输出海外市场”的可能性，即所谓“大模型出海”叙事。至少，这在当下仍无法证伪。

　　IPO热潮背后，仍有不得不面对的中长期问题——研发投入高昂，模型竞争极端激烈，客户切换模型成本极低（远低于近期因AI Agent惨遭抛售的SaaS软件公司），版权诉讼风险，更不用提来自基石投资者解禁后的抛压等。

　　两家同为专攻AI模型的企业侧重点不同。智谱走重业务的路线，以MaaS（以模型为服务）为核心，聚焦B端政企市场，截至2025年9月，智谱已赋能1.2万家企业客户与超4500万名开发者，该模式的不利之处在于项目周期长、规模化速度慢的挑战。智谱2025年上半年研发成本高达15.95亿元，算力服务开支11.45亿元，亏损23.58亿元，必须通过IPO储备弹药以维持高强度研发投入。

　　MiniMax则主打拥抱C端的路线，公司在招股书里摆出来的形态是：用自研多模态模型做底座，同时把ToC的现金流（Talkie）+视频生成的爆发曲线（海螺AI）+ToB的复利通道（开放平台）绑成一个飞轮。公司在2025年前三季度的C端收入占比超70%，其全球用户规模已超2亿，海外收入占比达73.1%。在当下C端模型竞争如此激烈的情况下，也在面临用户付费转化、版权诉讼等风险。2025年前9个月公司净亏损约5.12亿美元（去年同期净亏损约3.04亿美元）。而截至2025年9月，公司账上现金约为3.6亿美元。很显然，MiniMax要继续在这场军备竞赛中活下去，必须进行融资。

　　事实上，AI公司IPO的速度之快本身就已说明了问题。独立第三方研究机构Acecamp分析师Mia Fu提及，当前的AI IPO潮在时间尺度上完美复刻了2000年的互联网泡沫期。我们仿佛穿越回了那个疯狂的年代——从成立到上市仅需3-4年；典型的“烧钱换增长”模式；极度依赖外部输血。

　　更深层的原因在于一级市场的“断奶”。2023年阿里等巨头曾是AI赛道的最大金主，但随着2025年巨头转向自研模型与降本增效，产业资本的水龙头已拧紧。独角兽们为了活下去，只能被迫转向二级市场，寻找新的“输血包”。

　　查阅2024-2025年A股市场的最新IPO数据便可发现，A股上市公司的“平均年龄”实际上非常大，在上市前已经历了15-18年的长跑。即便是港股市场，绝大多数传统板块公司也都是“十岁以上”的成熟企业。即使是通过特殊的“绿色通道”（18A生物科技/18C特专科技）上市的企业，其上市前的平均蛰伏期也在8-11年。相比之下，3年即上市的AI独角兽，是市场中极端的异类（MiniMax 3年，智谱6年）。

　　参考美国当前的情况，当前美国科技公司正处于历史上“最晚熟”的阶段，上市前平均“蛰伏期”已达11-12年。Mia Fu认为，究其原因，是美国资本生态发生了巨变。2000年时，只有上市企业才能融到大钱，一级市场（VC）资金量很小。而如今私募市场资金泛滥，Databricks不上市也能融资几十亿美元，OpenAl不上市也能拿到微软的130亿美元，使得优质公司不再急于IPO。

　　而在这种环境下，美国的AI独角兽（除了OpenAI等极少数）实际上走的是一条“消失”的路线年、虽有技术但缺乏造血能力的AI公司，已被迫变相卖身，被巨头消化掉了。例如，Inflection创始人Mustafa和核心团队被微软直接挖走入职，微软支付6.5亿美元授权费给投资人回本；亚马逊挖走Adept CEO和核心技术团队，支付了一笔钱获取技术授权；谷歌签下25亿美元大单，换回Character创始人Noam Shazeer（前谷歌员工）回归，并获得技术授权。

　　这些公司不选择IPO，一方面是因为投资者对纯烧钱、无商业模式的SaaS公司容忍度在降低，贸然IPO大概率会破发惨烈。另一方面，在2024-2025年，美国“腰部”AI独角兽遭遇了严重的融资枯竭，VC们发现，除了头部几家，其他公司根本卷不动算力。在融资无门的情况下，最终曾经的明星公司被迫寻求“软着陆”。

　　在机构看来，中美Al独角兽似乎殊途同归——美国的“腰部选手”成为巨头的部门，而中国的“幸存者”成为港股的代码。

　　但不可否认的是，智谱与MinMax的成功上市，是中国AI产业发展的重要里程碑。

　　过去几年时间里，大模型行业明显带着某种“技术理想主义”色彩，尤其是盛行“彼岸文化”的美国市场，大家谈的都是AGI、参数规模、SOTA指标。而中国AI公司的上市也引发另一个讨论，即“如何从投资者手里拿到资金，反哺未来的基础研究”。

　　这也存在积极的一面，即只有当外部开始更严肃地讨论盈利模式和财务健康，国内大模型行业才真正从概念阶段进入产业阶段。

　　只是在股价热浪过后，智谱和MiniMax的商业模式和盈利能力也将迎来更多审视。

　　当前，两家公司的盈利拐点尚不清晰。根据《科创板日报》12月初的采访，智谱CEO张鹏透露，公司面向开发者的软件工具和模型业务（GLM coding plan）收入已获得超过1亿元人民币的年度经常性收入（ARR），并预计公司在2025年总营收实现100%以上的增长，这个增速较2024年的150%同比增速有所放缓。

　　从通用大模型中标排行榜来看，智谱AI的竞争力在变弱，2024年智谱AI的中标金额可以排在前三名，到了2025年上半年下降到了第五名，被字节跳动的火山引擎和阿里的千问模型超越。不过，智谱在今年2月推出的GLM-5模型引爆市场，后续能否叫好又叫座有待观望。市场将更多关注其基础模型能力向企业级应用转化的速度。

　　MiniMax的商业化进展明显领先。部分机构预计其收入将在2025年达到约7300万美元，并在2026年增长至约2.09亿美元，到2027年有望接近8亿美元。为MiniMax保荐人的瑞银，其研究部门更是在2月20日发布的报告中给出MiniMax 1000港元的目标价，远超摩根大通的700港元，并预计MiniMax在2029年将开始盈利。

　　不过，也有分析人士对腾讯新闻《潜望》提及，瑞银的1000港元目标价是基于2026年12月预计年化经常性收入（ARR）3.18亿美元，采用125倍的P/ARR（价格/年化经常性收入）估值倍数计算得出。

　　问题在于，首先，ARR的用法是否合适？如Salesforce这类SaaS软件公司的ARR很稳定，客户续费率高（切换成本高），但基座模型的ARR并不等于稳定收入。因为API用量可随时下降，客户可能切换模型，尤其是当前的模型竞争白热化。

　　其次，125倍意味着什么？这极度依赖“AI情绪”。一般而言，成熟SaaS公司的常见P/ARR为5-15倍，高成长SaaS为20-40倍，50-100倍对早期AI公司而言已经极高。瑞银给出的125倍意味着，市场必须持续相信，MiniMax是未来平台级赢家。然而，一旦AI情绪降温，倍数会先杀，如果ARR再少20%，估值倍数可能直接从125倍降到60倍，即直接腰斩。

　　在业内人士看来，投资者必须清醒认识到，在评估智谱和MiniMax时，不能套用腾讯、美团等传统互联网逻辑（看PE、看利润），而应采用评估“创新药”的逻辑，这类似一个高风险、高投入、结果高度二元化的赌注。但AI投资或许比创新药更难预判。创新药企业虽然亏损，管线却极其清晰（—一期、二期、三期临床），每个阶段的成功率和时间表都有科学标准，投资者能算清账。而年轻Al独角兽的商业模式仍处于极不稳定的状态。

　　不难发现，虽然“年轻”隐含着极高的成长潜力，但也意味着风险。如今，中国AI行业的“百模大战”正在落幕，真正有实力的玩家已缩减至10家以内。在部分国际投行看来，一个结论是，最大利润池将归掌控分发的腾讯、阿里等大厂，而非模型公司。独立厂商中，智谱靠本地化部署守住59%高毛利，MiniMax则靠73%的海外收入和全模态产品突围。未来，模型不再稀缺，变现才是王道。