2026年初這輪上市所打開的，并不是一個簡單的融資窗口，而是一種新的產(chǎn)業(yè)運行方式。模型公司獲得持續(xù)投入能力，上游獲得長期訂單預期，下游獲得更可控的技術伙伴。產(chǎn)業(yè)鏈開始從試水狀態(tài)，轉向圍繞長期能力建設的協(xié)同階段。

中國大模型的競爭，開始進入一個用耐心、資本和工程能力共同博弈的階段。

作者|斗斗

編輯|皮爺

出品|產(chǎn)業(yè)家

2026年初，智譜和MiniMax先后敲鐘上市，中間間隔不到48小時。

兩家公司的商業(yè)模式并不相同，前者偏基座模型和政企生意，后者更偏多模態(tài)和消費應用，但在港交所，他們被放在了同一個坐標系里，成為資本市場理解中國大模型的兩個典型樣本。

市場給出的反饋，也直接反映出這兩家公司的含金量。數(shù)據(jù)顯示，MiniMax定價165港元，上市首日收盤漲幅超過一倍，成為當年港股開年以來表現(xiàn)最強的新股之一；智譜的公開認購倍數(shù)超過千倍，盤中股價一度超過130港元。

如果把這一輪AI技術浪潮視作一次新的產(chǎn)業(yè)敘事，那么MiniMax和智譜的上市，儼然已經(jīng)成為公開市場接棒VC的重大節(jié)點。

在這樣的背景下，一些問題開始變得清晰而迫切：為什么是現(xiàn)在？為什么都選擇了同一上市路徑？未來AI產(chǎn)業(yè)鏈又將發(fā)生什么變化？

一、大模型公司，需要換種活法

回看過去兩年，中國大模型行業(yè)經(jīng)歷了幾次明顯的換擋。

從最初能不能做大模型的驗證期，到后來誰能留下來的能力分化期，先當下，問題已經(jīng)轉向規(guī)�；�探索期，即誰能在高投入環(huán)境下，把業(yè)務真正跑到規(guī)�；�。

這種變化首先體現(xiàn)在用戶側。根據(jù)CNNIC發(fā)布的《生成式人工智能應用發(fā)展報告（2025）》顯示，截至2025年6月，中國生成式AI用戶規(guī)模達到5.15億，普及率36.5%，半年內新增用戶超過2.6億。同一時期，國家網(wǎng)信辦披露已有346款生成式AI服務完成備案。

用戶規(guī)模的擴張和監(jiān)管框架的逐步成型，意味著大模型已經(jīng)走出概念驗證階段。企業(yè)客戶開始下單，行業(yè)試點逐步復制，模型公司面對的核心問題也隨之變化，從能做什么，變成能撐多久、能跑多遠。

其實，在整個基礎模型領域，從商業(yè)模式來看，To B更像生產(chǎn)力競賽，企業(yè)往往只愿意為最強模型支付溢價。To C 的護城河則越來越依賴上下文帶來的體驗價值，而不是單純的參數(shù)規(guī)模。但無論押注To B還是To C，底層都繞不開算力、訓練、人才和工程體系。而這也意味著重投入。

可以看到的是，一些云廠商已經(jīng)開始投入遠超早期預期的資源。例如2025年，阿里巴巴宣布未來三年投入3800億元用于云與AI基礎設施建設。阿里云披露的最新財報也顯示，其過去四個季度資本開支達到120億美元。這是一種典型的“大廠式”投入。另一邊，字節(jié)跳動也頻繁被提及在算力和GPU上的大額采購。

這些動作說明頭部玩家正在把競爭門檻推向高資本投入。拼的不只是模型能力，也是誰能更長時間維持高強度投入。

不過，模型公司即便保持高投入，也很難用短期提升換來足夠快的回收，融資和現(xiàn)金流壓力會被拉長。

這種壓力在兩家上市公司身上體現(xiàn)得很典型。智譜研發(fā)開支從2022年的8440萬元增長到2024年的21.95億元，2025年上半年的研發(fā)開支甚至是當期收入的8倍以上。

MiniMax的研發(fā)開支同樣迅速放大，2023年為5436萬美元，2024年為1.85億美元，2025年前九個月為2.21億美元。最直觀的對比是，MiniMax 2024年的研發(fā)投入約為當年收入的六倍。

但從兩家的收入來看，并不成正比。所以，大模型公司真正需要的，是一種能夠承接“長期重投入”的資本結構。

這種變化不僅是因為大模型本身發(fā)展需求，更在于過去依靠一輪輪VC融資滾動推進的方式，正在變得越來越難。

GlobalData數(shù)據(jù)顯示，2025年前八個月，中國VC融資總額同比下滑36%，大額輪次明顯減少，投資人更傾向于規(guī)模更小、確定性更高的項目。PitchBook在2025年11月的報告中指出，外資在大中華區(qū)AI領域的投資活躍度也出現(xiàn)明顯回落。資金變少、偏好變穩(wěn)，意味著依賴私募融資持續(xù)補血的成本越來越高，條件也越來越苛刻。

更關鍵的是，頭部競爭進入加速階段。模型迭代提速，企業(yè)客戶從試點走向規(guī)�；�，算力成本持續(xù)上行。若不盡早鎖定長期資本，未來可能在融資窗口收緊時被迫壓縮投入，錯失關鍵迭代節(jié)奏。對大模型公司而言，“晚一點再上”未必更穩(wěn)，反而風險更大。

一個清晰的周期遷移路徑已然顯現(xiàn)，那就是對于大模型廠商而言，早期靠VC講技術的可能性，中期靠產(chǎn)業(yè)資本講場景的落地，到了今天，則需要公開市場提供長期跑道。

總的來說，基礎模型領域已經(jīng)從“全民試水期”走到了“頭部決戰(zhàn)期”，但技術還沒完全定型，商業(yè)化又必須加速，資本卻已經(jīng)開始變得挑剔。在這個夾縫里，繼續(xù)靠一輪輪私募融資較難，走向公開市場，成了擺在頭部玩家面前的一條現(xiàn)實道路，“IPO窗口”也因此在這個節(jié)點被打開。

二、港股，為何成為AI主戰(zhàn)場？

公開市場的介入，帶來的不僅是資金來源的變化，也意味著審視方式的升級�，F(xiàn)金流狀況、合規(guī)體系、信息披露和商業(yè)模式，都開始接受持續(xù)檢驗。

然而，一個事實是，大模型公司普遍具有高投入和高不確定性的特征。

MiniMax的研發(fā)開支同樣迅速放大，2022年、2023年、2024年及2025年前三個季度，MiniMax的研發(fā)開支分別為1060萬美元、7000萬美元、1890萬美元及1803萬美元，總計研發(fā)投入約為1.2億美元。

在看其商業(yè)模式，MiniMax的變現(xiàn)主要依賴訂閱、虛擬商品和線上營銷，核心產(chǎn)品包括Talkie和海螺AI。這類內容互動型收入高度依賴平臺生態(tài)和合規(guī)環(huán)境，一旦監(jiān)管尺度變化，商業(yè)模式的穩(wěn)定性就會受到影響。招股書中，公司也明確披露了生成內容涉及版權訴訟的潛在風險，以及在美國等市場需滿足聊天機器人披露和合規(guī)要求。

高投入和高不確定性在智譜身上亦有體現(xiàn)。

從收入來看，智譜2022年至2024年，分別實現(xiàn)營收5740萬元、1.245億元、3.124億元，但研發(fā)和算力成本具有明顯剛性，短期內難以被收入完全覆蓋。對應的結果是虧損持續(xù)擴大，2024年上半年凈虧損約1億元，2025年上半年進一步增至約1.9億元，凈負債規(guī)模也隨之上升。

把MiniMax和智譜放在一起看，MiniMax增長更快，但商業(yè)模型更依賴內容生態(tài)，合規(guī)變量更多。智譜更接近政企基礎設施的路線，投入重、回收慢�？偟膩碚f，這兩家公司商業(yè)化路徑雖然不成熟，但已經(jīng)跑出輪廓，不是完全沒收入，而是收入還不夠大。

作為當前大模型梯隊里的“急先鋒”，也是最典型的“高研發(fā)、長周期、不確定收益”的代表。這類公司需要的，并非低門檻的市場，而是能夠承受當前虧損、理解長期不確定性的制度環(huán)境。允許其用更長的時間證明商業(yè)化，而不是被單一的利潤指標卡死。

而港交所近幾年為特專科技公司搭建的“18C”機制，正好提供了這種分層框架。規(guī)則把公司按是否達到商業(yè)化收益門檻進行區(qū)分，商業(yè)化公司需要滿足最近一個經(jīng)審計年度至少2.5億港元收入門檻，同時也允許仍在投入期、尚未達標的公司進入公開市場。這類安排，把長期技術工程的融資邏輯更明確地寫進規(guī)則，也為處于高投入階段的公司保留了騰挪空間。

對比之下，A股尤其科創(chuàng)板，更偏向產(chǎn)業(yè)化路徑清晰的硬科技企業(yè)，對收入規(guī)模的要求更直接。例如部分標準要求最近一年營業(yè)收入不低于5億元等。

也因此，港股自然成為AI新敘事下，大模型廠商的主戰(zhàn)場。且從近兩年上市節(jié)奏看，基座模型、算力芯片、企業(yè)級大模型應用等 AI 公司明顯扎堆選擇在港上市，數(shù)量與類型均呈現(xiàn)出前所未有的集中度。

總的來說，大模型公司扎堆選擇港股，并不是因為這里“門檻低”，是因為其需要的是一個能承受他們現(xiàn)在的虧損，接受未來的高不確定性的“跑道”，且這個“跑道”還需要給他們一個和全球同行對標的估值和敘事空間，而港股在制度和環(huán)境層面恰恰是最適配的。

三、資本結構變化下，再看AI產(chǎn)業(yè)鏈

很多時候，資本結構的變化，往往會比技術突破更早影響產(chǎn)業(yè)格局。

上市帶來的，不僅僅是一次性融資，而是一種更穩(wěn)定的“補血機制”，使得模型公司第一次有條件圍繞三到五年的周期規(guī)劃算力投入、模型迭代和團隊擴張。

值得注意的是，時間被拉長之后，研發(fā)方式隨之改變。基座模型訓練、多模態(tài)擴展、Agent體系構建，本質上都是投入巨大、反饋緩慢的工程。如果資金壓力始終懸在頭頂，團隊自然會優(yōu)先選擇短期可講清楚的路線，參數(shù)規(guī)模、榜單排名往往比效率更重要。

當現(xiàn)金流更穩(wěn)定，競爭邏輯開始轉向另一端，即投入多少算力和數(shù)據(jù)，究竟能換來多少真實的智能提升。行業(yè)從“誰能堆得更快”，走向“誰能用得更省”，效率開始取代規(guī)模，成為下一階段的核心變量。

研發(fā)節(jié)奏穩(wěn)定下來，也會改變模型公司在產(chǎn)業(yè)鏈中的角色。

隨著持續(xù)披露、合規(guī)約束和財務透明度，使得模型公司更像長期可依賴的技術供給方。政企客戶、跨國合作方在評估風險時，不僅是看技術演示和短期合同，將會把模型公司視作可能長期共建的基礎設施節(jié)點。

更重要的變化是，這種信號，會迅速傳導到產(chǎn)業(yè)鏈上游。過去一年，國產(chǎn)GPU、算力服務商和數(shù)據(jù)中心廠商面臨的核心問題并不是需求不足，而是需求不穩(wěn)定。項目多，但周期短，擴產(chǎn)和深度適配的風險始終存在。當模型公司具備持續(xù)投入能力，上游看到的不再是單個訂單，而是長期算力消耗曲線。是否提前擴產(chǎn)，是否圍繞某一模型生態(tài)做軟硬協(xié)同優(yōu)化，是否把研發(fā)資源綁定在某條技術路線上，都開始變成可以計算的決策。

當算力不再完全被交付和救急占滿，模型公司才有余裕在架構、訓練方式和推理策略上做更系統(tǒng)的嘗試。行業(yè)開始更多討論效率、推理階段的擴展能力，以及模型與底層基礎設施的協(xié)同設計，而不是單純依賴更大的參數(shù)和更多的卡。

而這種變化，只有在資金和節(jié)奏相對穩(wěn)定的前提下才可能發(fā)生。

同樣的邏輯也會傳導到下游。對金融、制造、能源、政務等行業(yè)客戶來說，“敢不敢用國產(chǎn)模型”，從來不是單純的技術問題，而是風險問題。模型廠商如果長期處在融資不確定狀態(tài)，企業(yè)就會天然將其放在邊緣場景或非核心系統(tǒng)。當這些公司進入公開市場，財務和治理透明度提高，持續(xù)經(jīng)營能力更清晰，行業(yè)客戶才會開始考慮更深度的嵌入，把模型嵌進生產(chǎn)調度、風控、設計、決策鏈路中。

與此同時，應用形態(tài)的變化也在抬高行業(yè)門檻。隨著模型從對話工具走向Agent，系統(tǒng)開始在更長時間尺度內執(zhí)行任務、調用工具、影響真實環(huán)境。這一階段，風險不再只體現(xiàn)在內容層面，還涉及行為邊界和責任劃分。

不難發(fā)現(xiàn)，公開市場的持續(xù)約束，在某種程度上會成為進入這些關鍵場景的隱性前提。

從更大的視角看，2026年初這輪上市所打開的，并不是一個簡單的融資窗口，而是一種新的產(chǎn)業(yè)運行方式。模型公司獲得持續(xù)投入能力，上游獲得長期訂單預期，下游獲得更可控的技術伙伴。產(chǎn)業(yè)鏈開始從試水狀態(tài)，轉向圍繞長期能力建設的協(xié)同階段。

當然，這并不意味著勝負已分。技術路線是否成立，效率提升能否跑通，商業(yè)模式是否能覆蓋持續(xù)投入，都會在更長周期里被反復檢驗。但至少在這一刻，MiniMax和智譜的上市釋放了一個清晰信號：中國大模型的競爭，開始進入一個用耐心、資本和工程能力共同博弈的階段。

       原文標題 : MiniMax、智譜上市背后：中國AI產(chǎn)業(yè)鏈的連鎖反應正在到來