百亿亏损换一张门票，国产AI大模型“流血”抢滩上市

港交所锣声即将敲响，敲锣者的财务报表上，百亿级亏损数字与资本狂欢形成刺眼对比。

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港交所门口的千亿资本豪赌

一家成立仅三年多的创业公司385名员工，账上却躺着超过10亿美元的现金；另一家公司员工数约1000人，却已在港交所门口与前者相隔48小时递交招股书。

2025年12月21日晚，中国大模型创业公司稀宇科技MiniMax在港交所公示招股书，而仅仅两天前，它的主要竞争对手智谱AI刚刚提交了自己的上市申请。

MiniMax在招股书中首次披露，自2022年成立至今已累计融资超过15亿美元，账上现金约11亿美元。

这两家被普遍视为国内最具潜力的大模型公司，几乎同时站到了资本市场的门口。而隐藏在高速增长与巨额融资背后的是整个行业挥之不去的阴影——即使是最头部的公司，也仍在巨额亏损中挣扎前行。

两家公司的招股书数据揭示了一个高度分化的行业现实：一家依赖海外市场与C端用户实现快速增长，另一家则深耕国内市场，通过ToG与大型ToB项目构建护城河。

MiniMax成立于2022年初，是一家通用人工智能科技公司，坚持文本、视频、语音全模态自研。公司团队高度年轻化，创始人闫俊杰生于1989年，曾任商汤科技副总裁。

智谱AI则拥有截然不同的基因，其创始人唐杰为清华大学教授，核心创始团队多出自清华体系。

这两家公司走向资本市场的时间窗口如此接近，但它们所代表的大模型商业叙事却完全不同。MiniMax更像一家依赖模型能力和产品规模快速放量的公司，而智谱更接近工程化与项目制驱动的模式。

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资本盛宴下的技术路线对决

尽管同样背负巨额亏损，两家公司的技术路线和商业化策略却呈现出差异化。

智谱选择了“基座模型+开源生态”的道路。它脱胎于清华实验室，以GLM系列基座模型为核心。其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）已获得超过1亿元人民币的年度经常性收入（ARR），并希望将API业务收入占比提升至一半。通过开源策略降低使用门槛，形成“开源生态-商业API付费”的转化，是其核心商业逻辑。

MiniMax则聚焦于“多模态模型+AI原生产品”。其自主研发了文本、视觉、音频等多模态通用大模型，并推出了“海螺AI”、“星野”等面向个人用户的产品。公司通过开放平台服务企业客户，同时在产品内探索广告等变现机制。其最新模型MiniMax M2凭借在代码生成和Agent任务上的突出表现，在部分评测中跻身全球前列。

除了财务压力，大模型公司还面临严峻的技术挑战。AI幻觉问题就是其中之一。

2025年世界人工智能大会期间，行业专家指出，降低AI幻觉、提升输出的确定性已成为业界普遍面临的必答题。特别是DeepSeek-R1模型，其幻觉率高达21.02%，远高于行业平均水平。

从技术角度看，大语言模型已逐渐触及瓶颈，尽管投入资金和数据量巨大，其性能提升却日益有限。一位研究人员指出：“每一代新大语言模型的训练成本正呈指数级增长，目前已达数亿美元级别，然而性能提升却日益微弱。”

行业面临的另一个挑战是：AI应用开发商普遍抱怨部署成本水涨船高，而云服务商和模型厂商却持续受益。这种利益分配不均可能阻碍整个生态系统的健康发展。

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百亿亏损背后的行业生死局

翻开两家公司的招股书，数字讲述着同一个故事：大模型是场昂贵的豪赌。

·MiniMax的亏损曲线：2023年亏损2.69亿美元（约18.94亿人民币），2024年扩大到4.65亿美元（32.74亿人民币），2025年前9个月已达5.12亿美元（36.05亿人民币）。45个月累计亏损13.2亿美元（约92.95亿人民币），创下全球大模型行业亏损新高。

·智谱的失血速度：2023年亏损7.88亿元，2024年飙升至29.58亿元，2025年上半年已达23.58亿元。三年半累计亏损超62亿元，相当于每天烧掉近600万元。

烧钱引擎的核心是研发黑洞。MiniMax研发费用占收入比例一度超过2000%，2025年前9月仍高达337.4%。智谱千名员工中研发人员占比超70%，持续投入全栈自研技术体系。

算力成本更是无底洞，一次大模型训练可能消耗数千万资金，而模型迭代周期已缩短至3-4个月。行业内部人士透露：“每次训练就像烧掉一栋别墅”。

这种烧钱模式正在全行业蔓延——

·科大讯飞2025年上半年预亏2-2.8亿元，研发投入占营收20%

·云从科技研发费用占营收119%，连续8年亏损

·字节跳动2024年AI资本开支达800亿元，2025年或将翻倍

当资本寒冬遇上持续失血，上市已成为生存的必经之路。

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“第一股”的意义远不止名号

对于仍在“烧钱竞赛”阶段的AI大模型行业而言，“第一股”的象征意义和实际价值远超一个名号。

长期以来，中国大模型行业因盈利模式不清晰，估值缺乏公开市场参照，一级市场融资自2024年起已逐渐降温。智谱与MiniMax的上市，将首次为行业提供可量化的二级市场估值标尺，其市盈率、市销率将成为后续未上市企业融资谈判的关键依据。

同时，持续的研发投入需要源源不断的资金支持。上市融资将为其补充“弹药”，缓解行业整体的资金压力，并可能形成“融资-研发-商业化”的正向循环，为其他腰部企业带来信心。

更重要的是，上市意味着从“讲故事”到“交答卷”的转变。港交所的上市规则将倒逼企业从“讲述技术故事”转向“证明商业价值”。未来，它们的营收结构、客户留存率、场景落地成效将被定期披露，这将引导整个行业更加关注“可规模化的商业场景”，而非单纯比拼技术参数。

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烧钱之后，路在何方？

智谱和MiniMax的亏损上市，是中国AI大模型行业的一个缩影。整个行业都面临着相似的困境：一面是资本与市场的狂欢，一面是高昂的投入与持续的亏损。从科大讯飞到商汤科技，许多AI公司的研发投入都远超当期利润，甚至营收。

当前，行业正站在一个关键的十字路口。一方面，降本增效已成为迫在眉睫的生存课题。2025年12月，小米和谷歌在48小时内相继发布高性价比模型MiMo-V2-Flash和Gemini 3 Flash，标志着行业正从“参数竞赛”转向“效率革命”。算力和数据已不再是绝对的护城河，模型架构的优化效率成为新的竞争焦点。

另一方面，寻找可持续的商业化路径是终极考验。无论是To B的API调用、开发授权，还是To C的订阅付费，商业模式的成熟度仍有待突破。在汽车等垂直领域，尽管大模型“上车”成为热点，但车企付费意愿不高、成本居高不下等问题依然存在。

正如行业观察者所言，2025年不仅是AI应用爆发的元年，也可能将是洗牌周期的开始。初创企业未来可以争取的席位可能只会有1-2个。智谱和MiniMax的上市，是它们为自己赢得的宝贵赛点，但上市远非终点。

如何将技术势能转化为持续的资本动能和扎实的商业价值，如何在效率革命中构建新的竞争优势，将是它们以及整个中国AI大模型行业在敲钟之后，必须回答的真正考题。