“AI六小龙”迎来一场残酷的生存竞赛

【文/观察者网 心智研究所】

一场关于生存的残酷竞赛，正在中国AI产业的核心地带悄然加速。

“当前中国市场的‘百模大战’，我觉得更像是‘群模乱舞’，是在浪费电。”在不久前的一场行业论坛上，芯原股份董事长戴伟民博士抛出了这句尖锐的判断。他预测，到2028年，中国基础大模型的数量将少于10个，“最好是5个”。

这番言论引发的震动尚未平息，中国信息化百人会执委安筱鹏又补上了一刀：“‘百模大战’其实并不存在。”他用一个生动的比喻解释道：有100个人参加田径比赛，有的比跳高，有的比百米，有的比标枪——这100个人都在竞赛，但根本不是一个性质和维度的比赛。

据不完全统计，国内大模型总数已经达到300个，仅北京一地发布的就有160个。但在这个看似繁荣的数字背后，真正能够跟上国际大模型创新步伐的国内选手，安筱鹏坦言“不超过10个”。

而就在这个行业共识逐渐形成的微妙时刻，两家被视为最具潜力的中国大模型公司——智谱与MiniMax——几乎同时敲响了港交所的大门。2025年12月19日，智谱披露招股书；仅仅48小时后，MiniMax紧随其后。这场“全球大模型第一股”的争夺战，不仅是两家公司的命运之战，更是整个中国AI产业走向下一阶段的风向标。

一级市场的大模型叙事，已经结束？

资本市场的大门即将打开，但站在门口的两位选手，走的却是两条几乎完全相反的路。

智谱的身份始终有些特殊。公司成立于2019年6月，由清华大学计算机系教授唐杰牵头创办。唐杰长期任职于北京智源研究院，曾任学术副院长，这使得智谱从诞生之日起就被外界视作大模型赛道中的“国家队”。

这一定位在其融资路径中得到了充分印证。截至今年7月，智谱已完成第16笔融资，累计融资额超过160亿元人民币。仅2025年3月一个月内，公司便连续引入杭州、成都、珠海三地资金；在提交上市辅导备案后不到三个月，又获得浦东创投集团与张江集团联合注资的10亿元战略融资。至此，智谱背后已集齐北京、杭州、成都、珠海、上海五地国资背景，其“国家队”属性被进一步强化。

与之形成鲜明对比的是MiniMax的发展路径。这家成立于2022年的公司，走的是更接近我们熟悉的“互联网公司”路子：以美元VC为主要支持者，腾讯领投2.5亿美元B轮，阿里随后完成6亿美元战略投资，最近一轮则由上海国资出资3亿美元。公司整体估值超过40亿美元，约合288亿元人民币——虽然略低于智谱的400亿元，但在全球范围内已属头部。

更根本的差异在于商业路径的选择。

智谱并未押注C端故事，而是选择聚焦G端与B端，把技术重心放在多模态模型与Agent（智能体）。据其招股书披露，截至2025年6月30日，私有化部署收入占比约为82%。这意味着，智谱的核心客户是政府机构和大型企业，收入来源主要依赖项目制的交付模式。

MiniMax则选择了一条截然不同的道路。与多数厂商“先做大语言模型，再逐步扩展到语音和视觉”不同，MiniMax从创立之初就将多模态能力作为核心方向同步推进。更重要的是，它在C端产品上跑出了真实的规模——旗下社交产品Talkie（海外版）和星野（国内版），在2024年贡献了公司AI产品收入的63.9%。

从收入结构来看，MiniMax更接近一家产品驱动型公司。彭博社今年的报道提到，MiniMax 2024年预期营收约为7000万美元，其中较大比例来自C端产品。这样的收入构成，在当前大模型公司中并不常见。

两种路径孰优孰劣？财务数据提供了一些线索。

智谱的毛利率长期维持在50%左右，显示出较强的定价能力与项目交付能力。但这种模式的天花板同样明显：私有化部署意味着重人力、长周期、难以规模化复制。据虎嗅报道，智谱ToB团队拥有近50名销售人员，但整体产出明显低于G端。在今年上半年的一轮内部调整中，原COO张帆离职，ToB业务已并入CEO张鹏统一管理，公司正试图将G端与B端资源全面整合，减少重复投入，提高整体人效。

MiniMax的财务曲线则呈现出另一种形态。2023年毛利率为-24.7%，到2024年转正至12.2%，截至2025年9月30日进一步提升至23.3%。这条持续改善的曲线背后，是C端产品规模化带来的边际成本摊薄效应。更值得关注的是其B端业务——开放平台及企业服务部分的毛利率已达69.4%，应收账款周转天数仅38天，远低于行业60-90天的平均水平。

但MiniMax面临的风险同样不可忽视。其约70%的收入来源于海外市场，这意味着商业模型对外部环境的敏感度显著高于以国内市场为主的公司。无论是地缘政治、监管政策，还是海外平台规则的变化，都可能对其用户增长与收入节奏产生放大效应。

两家公司几乎同时冲刺上市，这本身就是一个强烈的信号。

上市对它们而言，不是可选项，而是一件需要尽快完成的事。而从资金层面看，这种选择并非源于“缺钱”——智谱最新估值约400亿元人民币，MiniMax估值接近300亿元，两家都已获得相当充足的资本支持。

那么，是什么在驱动这场竞速？

答案或许隐藏在一个更宏观的行业逻辑中：国内一级市场的大模型叙事，好像已经结束了。

在过去两年密集融资后，大模型公司的估值已被推到相对高位，一级市场很难再提供足够、且可持续的“弹药”。在模型迭代节奏放缓、行业格局逐步清晰之前，尽早锁定一个更稳定、成本更低的融资渠道，正在成为少数头部公司的现实选择。

与此同时，大模型公司的战略开始主动收拢，效率成为新的命题。

在上市前，智谱和MiniMax都做了一件相似的事：压缩边缘战线，把资源重新集中到最具确定性的核心能力上。智谱选择整合G端与B端，是用组织效率对抗资源分散；MiniMax则从“模型与产品双轮驱动”升级到“模型优先”，将算力、人力和数据重新压回语言模型的基础能力，以及商业化路径更清晰的Agent方向。

MiniMax创始人闫俊杰在公开表达中曾提到一个意味深长的观点：“在大模型时代，真正的产品其实是模型本身，传统意义上的产品更像是一个渠道。如果模型不够聪明，产品做得再好也没有用。”

这句话揭示了一个残酷的现实：在大模型赛道上，技术壁垒的半衰期正在急剧缩短。曾经让一家公司脱颖而出的独特能力，可能在几个月内就被竞争对手追平甚至超越。当模型能力趋同成为趋势，真正的竞争焦点便从实验室的算法，转移到了市场的效率。

如果说智谱与MiniMax代表了中国大模型行业的“第一梯队”，那么另一家曾经风光无限的公司——月之暗面，则正在经历一场更为艰难的考验。

月之暗面Kimi已掉队？

清华园里一张悄然更换的海报，暴露了这家AI独角兽最紧迫的焦虑。近日，在清华大学的一场交流会上，张予彤首次以月之暗面Kimi总裁的身份亮相。这位曾因股权纠纷与知名投资人朱啸虎对簿公堂的前金沙江创投合伙人，由幕后顾问变身台前操盘手，职责明确——全面负责公司战略与商业化。

这一人事变动的背景，是月之暗面正冲刺一轮数亿美元融资，估值瞄准40亿美元，并计划于2026年下半年启动IPO。

然而，张予彤的走马上任，带来的远非一个简单的“融资高手”故事。她的任命本身就是一个强烈的信号：技术理想主义的“长征”已告一段落，一场关于生存的、更为残酷的商业化之战已经全面打响。

环顾四周，曾经让Kimi一夜成名的技术光环正在被迅速磨平。

如果说2024年的Kimi还能凭借“长文本处理”这一杀手锏享受技术红利和用户追捧，那么到了2025年底，这条护城河已不可避免地成为了行业的基线。曾让Kimi一鸣惊人、处理数百万字上下文的能力，在短短几个月内，便被阿里的通义千问、腾讯的混元等大厂产品快速跟进并成为标配。

大模型领域的技术迭代，遵循着一种近乎残酷的“开放-复制-追赶”路径。一家公司的有效突破，其工程逻辑会通过论文和社区被迅速消化，其他玩家凭借雄厚的算力优势，便能快速完成模仿甚至超越。

这种技术优势的“速朽”，直接反映在冰冷的用户数据上。据QuestMobile的数据，早在2025年2月和3月份，Kimi的月活跃用户数便已显著落后于DeepSeek和豆包，甚至不及腾讯元宝。根据SuperCLUE在2025年3月的评测，在中文大模型总体表现中，月之暗面已位列第二梯队，而第一梯队则由DeepSeek、通义千问、豆包等大厂产品牢牢占据。

这彻底宣告了Kimi从“技术领跑者”到“追赶者”身份的转变。

重重围困之下，月之暗面的商业化尝试显得既迫切又谨慎。2025年9月，Kimi推出了被视为商业化关键一步的产品——OK Computer。这是一个多智能体系统，能像虚拟电脑一样自主完成网站开发、数据分析、PPT制作等复杂任务。公司为此设定了一个雄心勃勃的目标：一年内，通过国内外C端市场实现约1亿美元收入。

然而，这个目标面临双重挑战。首先是用户付费意愿与习惯——在DeepSeek、豆包、通义千问等强劲对手提供几乎全免费服务之际，让用户为功能付费需要提供压倒性的、不可替代的价值体验。其次是商业模式本身的天花板——依赖C端订阅收入，不仅需要直面巨头的流量碾压，还受限于国内个人用户较低的软件付费率。

更令人担忧的是成本端的压力。据报道，Kimi的Deep Researcher单次对话成本就高达4-5元。这意味着，在没有形成足够规模效应之前，每一个活跃用户都可能是一个“亏损单元”。

月之暗面的困境并非个例，而是中国原生AI大模型创业公司群体性焦虑的缩影。

曾被资本捧上神坛的“AI六小龙”——智谱、月之暗面、MiniMax、阶跃星辰、百川智能、零一万物——在资本寒冬与巨头挤压下，已走向明显的战略分化。

从眼下各家的战略来看，可划分为两大阵营：坚持死磕基座大模型研发的“坚守派”，以及选择收缩或转变方向的“转型派”。

智谱、月之暗面、MiniMax和阶跃星辰都是典型的坚守派，但商业路径开始分野。智谱是公认的IPO先行者，持续获得多地国资青睐；MiniMax凭借C端产品优势走向港股；阶跃星辰虽也表态不放弃主流趋势、坚持基础模型研发，但其融资节奏与声量在六小龙中相对平缓。

相比坚守派，转型派百川智能和零一万物显得更加务实。百川智能已All in医疗赛道，聚焦AI儿科、AI全科等垂直产品，战略性放弃了部分通用业务；而零一万物则已放弃万亿参数大模型投入，全面拥抱DeepSeek，转型提供企业级部署解决方案。

这种分化背后，是对一个核心问题的不同回答：当模型本身的稀缺性下降，价值究竟应当如何被重新定义？

对于坚守派而言，答案是继续在模型能力上保持领先，同时加速商业化进程，用市场规模来摊薄研发成本。智谱CEO张鹏近期透露，公司面向开发者的软件工具和模型业务已实现超过1亿元的年度经常性收入，预计2025年总营收将继续实现100%以上的同比增长，并希望未来API业务收入占比提升至50%。

MiniMax则在Agent方向上押下重注。今年7月，MiniMax Agent正式上线，支持PPT制作、深度研究报告撰写、网站生成等复杂任务，产品定位直指先一步出圈的Manus。10月27日发布并开源的新一代文本模型MiniMax-M2，在权威评测平台Artificial Analysis中获得全球第五、开源模型第一的成绩，整体能力被评价为接近GPT-5（high）与Claude Sonnet 4.5。

对于转型派而言，答案则是承认现实，在巨头和开源模型的夹缝中寻找差异化的生存空间。百川智能押注医疗，是因为这个领域对模型的专业性和合规性要求极高，巨头未必愿意投入足够资源。零一万物拥抱DeepSeek，则是看准了企业本地化部署这个尚未被充分满足的市场需求。

无论选择哪条路径，所有大模型公司都无法回避一个共同的挑战：成本控制与商业化效率的终极考验。

大模型的成本结构分为两个部分：训练成本和推理成本。训练成本是一次性投入，随着模型迭代而周期性发生；推理成本则是持续性支出，与用户使用量直接挂钩。对于追求规模化增长的公司而言，推理成本往往是更大的压力来源。

这正是DeepSeek对行业格局产生冲击的根本原因。通过在架构设计和工程优化上的创新，DeepSeek大幅降低了大模型的运行成本，进而推动了整个行业的价格战。当Token的单位回报率持续下降，那些未能在成本控制上取得突破的公司，将面临越来越大的盈利压力。

据MiniMax招股书披露，其B端业务开放平台的毛利率已达69.4%，显示出较强的成本控制能力。但这一数字的可持续性，仍取决于模型推理效率的进一步提升。智谱方面，虽然私有化部署模式的毛利率较高，但其API业务同样面临价格战的冲击。如何在保持技术领先的同时实现成本可控，是两家公司都需要持续回答的问题。

展望2026年，另一项不容忽视的行业变量是DeepSeek R2的潜在影响。对于智谱而言，R2的发布短期内可能会对其私有化部署形成直接冲击，尤其是在价格敏感型客户中，部分需求可能被更低成本的开源模型替代。对MiniMax来说，R2的影响路径则更加直接：一旦高质量、低成本的开源大模型在C端形成规模效应，其核心文本模型产品的月活增长势必面临更激烈的竞争。

从更宏观的角度看，DeepSeek R2并非针对某一家公司的对手，而更像是一次行业层面的压力测试：它将迫使所有仍在坚持预训练的大模型公司，重新回答一个问题——当模型能力成为“公共品”，你的独特价值究竟是什么？

在这场生死时速中，海外市场正在成为越来越重要的变量。

MiniMax的收入结构提供了一个值得深思的参照。据其招股书披露，公司海外与国内营收占比约为7:3，这意味着其商业模式的成立，在很大程度上依赖于海外市场的持续增长。旗下产品Talkie在海外市场的表现，直接决定了公司的整体营收曲线。

这种布局既是优势，也是风险。优势在于，海外市场的用户付费意愿普遍高于国内，且竞争格局相对友好——巨头们的海外布局尚未形成压倒性优势。风险在于，地缘政治的不确定性、各国AI监管政策的差异、以及海外平台规则的变化，都可能对业务产生重大影响。

相比之下，智谱的收入来源主要集中在国内市场。这种布局的好处是确定性较高，尤其是在G端市场，国资背景和清华系的身份提供了天然的信任基础。但天花板同样明显：国内ToG和大型ToB市场的规模有限，且项目制交付模式难以快速复制。

两种策略孰优孰劣，可能需要更长的时间来验证。但有一点是确定的：在全球AI竞争加剧的背景下，海外部署能力正在成为衡量一家大模型公司综合实力的重要维度。那些只能在单一市场生存的公司，将面临越来越大的战略被动。

结语

站在2025年的尾声回望，中国大模型行业正在经历一场深刻的结构性变革。

戴伟民所说的“群模乱舞”正在走向终结。那些依靠开源模型套壳、缺乏核心技术积累的公司，正在被市场无情淘汰。安筱鹏所预言的“不超过10个真正玩家”的格局，正在加速形成。

在这场洗牌中，智谱与MiniMax冲刺上市，代表的是头部公司锁定融资渠道、建立竞争壁垒的战略选择。月之暗面的困境，则折射出技术理想主义在商业现实面前的艰难转型。六小龙的战略分化，更是整个行业从“方向验证期”进入“资本与效率双重约束期”的缩影。

大模型公司正在被迫进入一套公开、透明、可对照的评价体系之中。能否持续获得低成本资金，以及是否具备把研发投入转化为稳定现金流的能力，对所有玩家来说都是一个考验。

第一家上市的大模型公司，未必会成为最终的赢家，却会率先提供一套可被反复验证、修正甚至推翻的定价参照。MiniMax与智谱几乎同时走向港交所，本身就具有标志性意义：这场“正面交锋”的结果，或许不会立即给出答案，但它将决定，未来资本市场更愿意为哪一类不确定性买单。

大洋彼岸的OpenAI预计在2027年上市，最新已拟以7500亿美元估值进行融资。而中国的智谱、MiniMax，凭借GLM 4.6、M2等模型的优秀表现，已获得国际市场的高度认可。它们继承了DeepSeek的开源精神，并成功将大模型运用到了各自擅长的ToB和ToC领域。

全球大模型第一股、第二股都可能诞生在中国——这个事实本身，或许比任何分析都更能说明问题。

但故事远未结束。正如月之暗面创始人杨植麟曾代表的那种纯粹的AGI理想主义，在今天正面临前所未有的考验。整个行业，包括全球的领跑者OpenAI，都已将重心从纯粹的模型突破，悄然转向商业化落地与应用场景的优化。“通往AGI的路，比商业化道路更好走”——这句话正在成为行业的黑色幽默。

2026年的大变局，才刚刚拉开序幕。

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