AI六小龙，谁能“跃龙门”？

来源 | 伯虎财经（bohuFN）

作者 | 楷楷

今年以来，中国AI创投圈掀起了一场静默的上市竞速赛。4月，智谱率先向向北京证监局提交首次公开发行股票；6月，有媒体爆料称MiniMax正筹备香港IPO。此外，还有更隐秘的消息在AI创投圈中流传：“六小龙里已经有五家在筹备上市”。

两年前，ChatGPT点燃全球大模型战火，智谱、MiniMax、月之暗面、阶跃星辰、百川智能、零一万物被资本捧为“AI六小龙”。

但如今，市场逐渐对大模型祛魅，资本也回归理性，AI创企和互联网大厂两股势力的站位也有了变化，昔日的AI创企，有的缩减业务，有的转向垂直领域，有的被大厂收编……大模型行业的发展逻辑已被重新颠覆。

大模型淘汰赛进入残酷的中场，上市成为了存亡分水岭。只是，鲤鱼跃龙门，跃过未必成龙，跃不过恐怕会沉沦得更快。

01 光环褪色的资本宠儿

2023 年，ChatGPT以现象级姿态席卷全球，国内的科技企业与AI创企争相入局。其中，“六小龙”在激烈竞争中脱颖而出，成为行业瞩目的资本宠儿。2023年，“六小龙”累计融资超过60亿元人民币，占据国产大模型早期融资总额的一半以上。

资本疯狂下注的逻辑也清晰可见。一方面，“六小龙”抓住了AI风口的时间窗口。智谱、MiniMax前瞻性地布局技术拐点，智谱早在2022年便已经训练出国内首个千亿级别的开源模型，在模型参数量级与工程化能力上形成了领先优势。

此外，百川智能、月之暗面、阶跃星辰、零一万物都是在2023年上半年成立的，瞄准了资本市场流动性充沛的窗口期。

月之暗面创始人杨植麟曾表示，“我们在2023年2月开始集中做第一轮融资。如果延迟到4月，基本没机会了。如果时间太早，当时有疫情，也没有机会，真正窗口期就是一个月。”

另一方面，明星团队的加持也非常重要，除了像智谱、MiniMax等已有一定技术成果的企业，要获得投资人的认可，创始人和技术大牛的坐镇便是砝码。

曾任谷歌大中华区总裁的李开复在2023年3月筹备零一万物，仅几个月便吸引了来自阿里、百度、谷歌等国内外公司的数十位核心成员加入。月之暗面创始人杨植麟也被称为天才学霸，在学术研究上取得了令人瞩目的成果。

“六小龙”的崛起是天时地利人和的完美配合，但对它们来说，融资只是“第一关”，真正的市场考验才刚刚开始。

拐点在2024年悄然降临，经历了一年的“烧钱换规模”后，大模型行业开始意识到盲目追求技术参数的时代已经过去，对于投资者和消费者而言，技术迭代和商业化模式反而更为重要，大模型行业的分水岭开始出现。

在此之后，“六小龙”开启了分野之路，大家基于各自的技术储备与战略重心进行分途探索，并在技术路线、产品矩阵、商业化路径等方面展开了差异化竞争。

百川智能自2024年起停止超大规模通用模型训练，转而深耕医疗垂类；去年底，零一万物对整个预训练算法团队和Infra团队进行了裁撤，随后Infra团队则获得阿里云offer。

月之暗面、MiniMax更注重C端产品与应用，前者聚焦于长文本与开源技术，后者则持续投入视频生成、视觉多模态与海外产品。仅有智谱与阶跃星辰仍坚持向AGI大模型发力，两者分别背靠北京市与上海市政府资源，押注政企市场。

AI创企分道扬镳背后，是互联网大厂的碾压式入场。有业内人士指出，有望推出下一代基座大模型的团队，必须具备顶尖人才团队和大量训练数据，这背后需要充足资金和用户生态的支持，只是互联网大厂才能满足这样的条件。

前零一万物首席架构师潘欣曾表示，国内第一梯队大模型公司一年要烧10 亿美金，国际（第一梯队）一年可能要50 亿美金，训练一次多模态大模型约需1000万美金。尽管DeepSeek的出现降低了大模型的训练和推理成本，但业内认为相关成本依然高昂。

除此以外，人才的流向也至关重要。OpenAI首席执行官山姆·奥尔特曼近日在采访中透露，Meta曾向其团队发出高薪邀约，甚至还有1亿美元签约奖金。2024年里，OpenAI的11 位初创成员中已有9人选择离开。

在国内大模型行业，技术大牛和企业高管也是频繁流动。根据智东西统计，今年上半年，“六小龙”中就有12 位高管离职，不少人才都流向了字节、京东等大厂，大厂的虹吸效应非常明显。

此外，大厂的生态优势也不容小觑。比如在数据层面，其可以通过用户交互带来更多不同场景的真实数据，且数据标注质量与实时更新能力远超行业平均水平。在场景应用方面，大厂原有的业务场景也可以为AI提供商业闭环。

02 悬在头上的“商业化”

所以，在字节、阿里、百度、腾讯等互联网大厂躬身入局之后，“六小龙”的先发优势已被逐渐赶超。来到2025年，“商业化”更成为悬在它们头顶上的一把剑。

一方面，DeepSeek所代表的开源模型，直接冲击了原本的大模型格局。DeepSeek在更低成本与开源生态的基础上，其多个关键任务层面展现出与美国OpenAI o1等闭源模型相匹敌，甚至更优的性能。

这意味着从前“六小虎”关起门来做产品的逻辑将被彻底颠覆，开源策略将能吸引更多开发者参与到生态建设中，传统大模型厂商通过授权费用来盈利的商业模式将越走越窄。

在这场开源与闭源孰优孰略的争议中，国内大模型企业也迅速改变了态度。比如李彦宏曾表示，“闭源模型将持续保持对开源模型的优势”，但百度已宣布文心大模型4.5系列免费开源。

另一方面，AI创企在产品层面必须有所取舍。DeepSeek在一夜之间打开了大模型在推理端的“能力上限”， AI创企也开始主动或被动地调整业务方向。

在C端领域，月之暗面和MiniMax一直跑得更快，但大厂也一直在步步紧逼。

今年2月，月之暗面被爆大幅收缩产品投放预算，Kimi的下载量也随之下滑。与此同时，腾讯元宝宣布接入DeepSeek，并在一个月内砸下约3亿元进行投流，同时在腾讯生态全系产品中进行推广，助推元宝登顶下载榜冠军。

业内人士指出，跟大厂相比，AI创企没有自有广告平台，流量成本极高，一旦直接对上互联网大厂，无论是在资金、用户规模、生态资源方面，都难有胜算。

MiniMax虽然主攻海外市场，但在经历Talkie的“被下架风波”后，其借道海外，试图绕过国内市场竞争的做法，显然也有着很大不确定性。

在B端领域，价格战则让不少大模型企业面临着“不降价没客户，降价则没利润”的困境。去年5月，字节正式发布豆包大模型，其打响了大厂降价“第一枪”，智谱、豆包、百度、阿里通义纷纷跟进降价。

2025年，大模型价格战的激烈程度进一步升级，阿里配合新模型，在云服务端积极降价抢市场；月之暗面旗下多款计费模型价格最高下降83.3%；智谱旗下大模型降价幅度最高超90%。

不过，根据《字母榜》报道，有大模型创企市场人员表示，“去年几家AI创企都是贴钱开发中小规模的企业用户”。可以想象，一旦大厂加码补贴，AI创企的客户没有和云服务进行绑定，这些客户也极有可能会被大厂抢走。

《中国大模型中标项目监测报告》显示，在去年的通用大模型厂商中标排行榜TOP 6中，除了智谱之外，其他均为成立多年的大型公司或者上市公司。

因此，“六小龙”如今的商业化成果，可以说仍是“浮在水面”。即便是坚定的走TOB路线的智谱，其称2024年前11月商业化收入增长超100%。但据《财经杂志》报道，智谱2024年收入达3亿元，亏损却高达20亿元，商业化收入仍未能弥合高额的研发投入。

这样的故事，资本市场其实是非常熟悉的，甚至可以说已经“免疫”。上一代“AI四小龙”商汤，其自2018年成立以来一直尚未盈利，在流血上市后，如今市值距离最高点已蒸发八成。如果“六小龙”无法证明可持续的盈利路径，即便上市也是饮鸩止渴。

03 “第一股”不只是为了钱

事实上，“AI六小龙”已逐渐从舆论场中消失，取而代之的是“杭州六小龙”，毕竟资本市场永远不缺风口。因此，“六小龙”纷纷在今年启动上市计划，也有多方面的考虑。

首先，上市募资是最重要的考虑因素，这不仅是因为企业自身对资金有着迫切的需求，还有来自投资人的压力。

今年以来，人工智能再次成为投资市场的焦点，再加上国内对科技股的上市标准会进一步放宽，对于“六小龙”的早期投资人来说，如今正是上市获取收益的好时机。

其次，成为“大模型第一股”能够帮助AI创企讲“新故事”，延长创企们的生存时间和空间。此外，当OpenAI估值突破3000亿美元之际，中国大模型行业也需要本土标杆来锚定市场预期。

中国工程院外籍院士张亚勤曾表示，AI大模型赛道最终将只剩下10家企业扮演重要角色。零一万物创始人李开复的观点则更为激进，他认为中国市场最终可能只剩下DeepSeek、阿里和字节三家主要的大模型公司。

但无论如何，大模型行业最后的胜利只属于少数玩家，这已经是行业的共识。因此，冲刺“大模型第一股”也仅仅是它们闯入淘汰圈的门票。

李开复曾在采访中表示，他认为2025年会是大模型公司商业化的淘汰年，如果不能让技术能够真正落地应用，就会面临淘汰的可能性。各家模型各有优势，核心痛点并非哪家模型在性能上能够较其他模型高出1%，而是能够真正落地。

所以，大模型行业的未来，又回到了最初的问题，什么样的产品才是用户需要的？目前来看，大模型行业的技术仍在迭代，场景仍在拓展，商业化的探索似乎还没有终点。

2025年，人工智能行业的风口从基础大模型转向了具身智能及Agent等应用领域，智谱、MiniMax、月之暗面、阶跃星辰等也纷纷跟随，在智谱之后，月之暗面和MiniMax均发布通用Agent产品。

不难看出，在大模型技术迭代路上，各企业都不敢放松，毕竟在这场科技竞速中，胜负手往往藏于下一次算法迭代的未知变量里。

当所有人都在牌桌上All in时，没人敢保证下一张是王牌还是鬼牌。因此，无论是暂时领先的玩家，还是全力冲刺的追赶者，一切都还有可能。

所以，上市只是第一步，如果想要抢到更多的蛋糕，大模型企业就要真正把钱花到刀刃上，迎接这场关于技术、应用、场景的效率之战。

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