AI四小龙，估值破万亿

身价集体暴涨。

AIX财经（AIXcaijing）原创

作者 | 金玙璠

编辑 | 魏佳

中国的AI四小龙，加起来值一万亿了。

5月初，《金融时报》援引消息人士披露，DeepSeek新一轮融资估值锁定在450亿美元，由国家大基金（国家集成电路产业投资基金）领投。4月初，DeepSeek首次被曝出融资消息，外界流传的估值版本是超100亿美元。照此估算，一个月时间估值涨到了4.5倍。

智谱、MiniMax两家公司自2026年1月初在港股上市以来，股价分别累计涨了7倍、近4倍，最新市值分别为4347亿港元（3775亿元）、2573亿港元（2235亿元）。

月之暗面（Kimi）在一级市场的估值已突破200亿美元（约1362亿元人民币），据《晚点LatePost》报道，Kimi母公司月之暗面即将完成20亿美元（约合人民币136亿元）新一轮融资，由美团龙珠领投，中国移动、CPE等参投，仅龙珠一家出手就超过2亿美元。Kimi累计融资超376亿元。

如果将DeepSeek的估值按照450亿美元（约合3065亿元人民币）与其余三家加在一起，中国AI四小龙估值已突破一万亿人民币，从高到低排列为：智谱、DeepSeek、MiniMax、月之暗面。

需要说明的是，DeepSeek是一级市场谈判中的估值，智谱、MiniMax是二级市场市值的波动价格，月之暗面是新一轮融资的投后估值。即便如此，最高的智谱仍是最低的月之暗面的近3倍。市场究竟在按照什么逻辑给这些AI大模型公司定价？

01. 为什么估值差异这么大？

首先要明确的是，市场不是在按收入给它们定价。如果按收入排序：智谱（2025年收入7.24亿元）>MiniMax（2025年收入7903.8万美元，约5.6亿元）>月之暗面（约2亿元）>DeepSeek，收入和估值的排序对不上。

关注AI公司的投资人表示，美国AI公司的估值倍数会随着发展阶段切换：对于高增长阶段的公司，市场愿意给极高的市销率（P/S）溢价（97-145倍），本质上是为“定义权”和“高增长”买单；当商业模式稳定后，估值逻辑就会切换到27-44倍市盈率（P/E）的“现金流定价”。

这是两套并行的定价体系。

一套看财务指标：收入、利润、毛利率、ARR增速。这套逻辑在公司收入达到一定规模、商业模式稳定之后会成为主导。传统软件公司、SaaS公司基本都按这套体系定价。

另一套看的是公司能不能制定标准、能不能成为基础设施。投资人买的是“成为定义者”的概率。美国资本市场靠这套逻辑尝到过甜头，微软定义了PC入口，谷歌定义了信息组织方式，苹果定义了移动生态。一旦成为定义者，回报是指数级的。所以今天给OpenAI和Anthropic的估值里，相当大一部分是对这种“生态控制权”的提前下注，按P/S给价。

用这个逻辑来看中国AI四小龙，就解释得通了。

DeepSeek估值能在没有公开披露收入的情况下排到3000亿量级，是因为它目前是四家里最有潜力的“定义者”。V3、R1、V4在全球开源社区里建立起技术品牌，V4模型对国产芯片（华为昇腾950PR芯片）的适配，把“独立+开源+国产算力适配”这条路打通了。虽然美团等公司也在用国产卡从头训练万亿模型，但DeepSeek在国产芯片适配验证、行业标准共建、开源生态落地方面，都有先发优势。

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智谱排第二，走的是现金流+定义权混合定价。一方面，它的收入最高，商业模式清晰（B端/G端为主），有一些可以验证的财务指标：付费开发者超24万、前十大互联网客户9家在用、API涨价后调用量增长等，这属于“现金流定价”范畴。另一方面，市场目前接受了它“中国版Anthropic”的定位，因此，它的估值里有一部分“定义权”的溢价。

MiniMax排第三，靠的是相对扎实的财务表现：收入高于月之暗面，而且海外收入占比超70%，毛利率从12.2%提升至25.4%。以2025年全年收入计算，PS倍数超过500倍，远超现金流定价逻辑，市场押注的是它作为C端AI入口的非线性增长的可能性。只不过，主打C端陪伴的明星公司Character.ai当年也讲过类似的故事，市场已经看到过这条路的天花板。

至于月之暗面，行业估算其2025年收入是2亿元，K2.5模型发布后，ARR一个月翻倍的速度（3月初突破1亿美元，4月超2亿美元），加上它在长文本和深度推理场景上建立的技术品牌，让一级市场愿意按“中国版ChatGPT入口”的可能性定价，PS约在100倍左右。

收入和估值排序对不上，本质是四家公司适用的估值逻辑不一样。DeepSeek拿到的是超过纯商业估值的战略溢价；市场给月之暗面和MiniMax的定价是押注C端AI入口的可能性；智谱两种逻辑都有，现金流是基础，再叠加行业定义权的估值溢价。

上述投资人强调，这套“定义权定价”在国内资本市场大规模落地，本身就是标志性变化。过去几年，主流一级市场更习惯按财务指标估值。DeepSeek的技术突破，智谱和MiniMax的上市，给AI大模型打开了估值空间。现在国家大基金领投DeepSeek，意味着大模型被抬到了和芯片制造相当的战略层面。

02. 估值是怎么一步步集体暴涨的？

智谱2025年12月递交港股招股书时，估值锁定在243.8亿元，IPO时发行市值超过511亿港元，上市后4个月，市值涨到4347亿港元，是IPO前估值的16倍左右。涨这么多，是这期间有几个因素依次叠加，把定价方式推着往上走。

首先是技术层面。2025年初，DeepSeek R1发布，全球第一次相信中国AI公司能用美国对手十分之一的训练成本做出同档次的模型。这直接影响了一级市场的判断，剩下的几家“小龙”跟着一起被重估。

同时，港股的窗口也打开了。政策松绑（18C特专科技章节把市值门槛降到40亿港元），加上整体资本市场大年（2025年港股IPO募资规模约360亿美元，创四年新高），为AI大模型公司上市创造了条件。智谱、MiniMax上市后被追捧，一级市场的投资人就更敢继续往上押注，也间接帮Kimi抬高了估值。

第三是国家大基金的入场。过去国家大基金主要投中芯国际这类制造端公司，这次领投DeepSeek，是第一次直接出手AI模型公司。这代表的信号是，在算力可能受限的情况下，中国需要有不依赖英伟达、不依赖美国云的独立模型公司。

硅谷巨头也在同步抬高天花板。OpenAI最新投后估值已经到8500亿美元，Anthropic正以9000亿美元的目标估值进行新一轮融资。在这个参照系下，中国四小龙加起来一万亿人民币，反而不算激进。

不过，定义权定价本质上是期权，期权能不能兑现，要看后续表现。

Character.ai就是经常被提起的例子。这家公司估值一度冲到近50亿美元。但后来用户增长停滞、变现走不通，最终被谷歌以25亿美元变相收编。从高点到收编，前后不到一年。

中国的AI赛道，也刚经历过一轮洗牌。去年这时候，行业还在提“AI六小虎”。如今，队伍已经分化了。其中，百川智能和零一万物因预训练成本过高、开源冲击，已退出通用大模型竞赛，分别转去做医疗垂类、B端服务；阶跃星辰Pre-IPO轮主流投前估值在50－60亿美元区间，和“四小龙”已不在一个量级。

现在留下来的四家，要么有足够的技术品牌（DeepSeek）、要么有跑得通的商业化路径（智谱）、要么有让用户买单的产品（MiniMax、Kimi）。

但进了名单只是入场券。摩根大通参照寒武纪的先例算过这个窗口期：寒武纪曾是A股唯一的纯AI芯片标的，随后摩尔线程、沐曦、壁仞、燧原陆续上市，尽管寒武纪业绩逐季改善，可市值还是收缩了两到三成。通俗地说，“独一份”的故事一旦有了竞争者，溢价自然会打折扣。摩根大通的结论是，“布局中国AI的唯一路径”这个稀缺性窗口，大约还有6-12个月

03. 下一步，抢算力、拼场景

估值的比拼之外，四家眼下都卡在两个问题上：算力怎么用才不亏，场景能不能挣到钱。

算力问题是，训练加推理的总成本，能不能被token收入覆盖。四家给出了不同的解法。

智谱是高价筛选客户、保毛利。今年2月发布GLM-5时，API价格相比上一代涨了三成：每百万token输入6元、输出22元；4月GLM-5.1发布，再上调10%。

提价后，智谱的定价高于DeepSeek V3、Kimi K2系列、MiniMax M2，在国内属于偏高的一档。虽然离Claude Sonnet 4.6还有距离，但走的是和Anthropic一样的高价路线。

MiniMax是类似于“先圈地再盖楼”的互联网打法。它的M系列模型从M1到M2.7一路开源，借此快速搭建起了开发者生态。为了把门槛打下来，它靠MoE架构和模型迭代降低推理成本，M2.7的API价格每百万token输入1元、输出4元，是国内较低的一档。MiniMax的逻辑是：先吸引开发者和用户，再靠规模和粘性变现。

DeepSeek直接在架构上找空间。V4模型在架构上动了刀，把长文本的缓存成本压到了传统方案的2%，对外分级定价，数势科技CEO黎科峰评价：“这不是最优技术路线，而是受限环境下的最优解。”在算力不够用的情况下，中国工程师选择用更复杂的系统设计，去填硬件的坑。

Kimi走的是第四条路：算法代偿，核心方式是通过软件创新，即Muon优化器（训练token效率提升两倍）、Kimi Linear架构（长上下文KV缓存减少75%，解码速度提升6倍）、PrfaaS预填充架构（让万亿参数模型跨数据中心调度不再依赖天价专用网络），来实现对硬件资源的替代。月之暗面（Kimi）的联合创始人兼总裁张予彤称作是“不拼算力拼算法”。AI领域从业者Leo表示，算法代偿终究有天花板，靠单一环节的深度优化来节省算力，这条路迟早会走到头。

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算力上四家各走各的路，到了场景上，同质化就明显得多。

各家的模型矩阵和长期战略仍有差异，不过在Leo看来，Agent和Coding是两个绕不开的战场。“尤其是面对OpenClaw这类流量红利时，几家国内厂商采取了差不多的短期战术，产品发布节奏同步、功能相似。”他补充道。

Agent方向上，今年2月OpenClaw引爆市场后，智谱、MiniMax和月之暗面三家几乎同步跟进：月之暗面、MiniMax上线了Kimi Claw、MaxClaw，智谱则有AutoClaw。

从OpenClaw集成水平来看，MiniMax有先发优势，智谱的AutoClaw则是国内第一个实现一键安装的本地版。

在Coding方向，国内厂商更是效仿了Anthropic的Claude Code商业模式。

最初，智谱等公司推出了固定月费、几乎无限调用的Coding Plan。但当模型能力提升，吸引来的重度用户越多时，固定的订阅收入就无法覆盖算力推理成本，Anthropic先一步改成灵活的“按量计费”；国内这边，智谱的GLM Coding Plan在用了一段时间之后改为“涨价+限购”；月之暗面的Kimi Code Plan也改为按Token计费。

Leo总结，这说明，AI行业靠补贴和无限订阅换规模的草莽时代，过去了；也侧面反映出，国内大模型公司目前的主流商业化场景，还是Anthropic已经走通的那两个。

04. 结语

一万亿是资本市场给“未来定义权”的定价，估值能上去，也能下来。

DeepSeek能否维持估值优势，要看它能不能保持住“独苗”的地位。国家大基金这一轮注资在战略上给它锁定先发优势，但模型迭代节奏和国产芯片兼容才是护城河。其他大厂比如阿里、华为也在做各自的模型和芯片适配，竞争压力确实存在。

除了技术和算力，还要看团队的稳定性。过去一年，王炳宣（DeepSeek第一代大语言模型核心作者）去了腾讯、郭达雅（R1核心研究员）去了字节跳动、罗福莉（V2核心贡献者）去了小米。市场推测原因是DeepSeek此前没有公开估值、员工期权兑不了现，大厂开出千万甚至近亿薪酬包，留人难度可想而知。不止一位受访者提到，一些核心成员的离开直接加速了DeepSeek启动外部融资：用市场化的定价，把期权的价值坐实。

智谱的压力在业绩。智谱核心的MaaS（模型即服务）API平台，截至今年3月的ARR约17亿元（约合2.5亿美元），增速放在国内是第一梯队，但和它对标的Anthropic相比，差距仍然不在同一个数量级上。Anthropic的ARR在2025年底约90亿美元，到2026年4月已经突破300亿美元，短短几个月增长超过三倍。

MiniMax七成收入来自C端，大头是Talkie、星野这类社交产品，海螺AI在多模态创作上也有一定贡献，剩下的B端API服务占比三成。它面对的主要问题是除了社交陪伴，C端产品能不能靠多模态创作和Agent工具跑通商业闭环。

月之暗面的考验比较直观：据其公布，今年3月ARR突破1亿美元，4月突破2亿美元，市场在关注它接下来能否保持高速增长。

当下的估值是起跑线，也可能是最高点。