一场没有普通人的造富运动，正在发生

图：AI生成

2026年7月，有两件事几乎同时发生。

7月19日，月之暗面向投资人发出上市议案，正式启动港股IPO，中金和高盛担任联席保荐人，最快六个月内挂牌。

再往前数四天，7月15日，彭博曝出DeepSeek已在筹备A股上市，正跟会计师事务所和投行接洽，最快今年提交申请。

再往前，智谱和MiniMax今年1月已经在港股敲了钟。MiniMax公开发售引来约42万人疯抢，财新援引市场消息称超额认购约1848倍，中签比抢演唱会门票还难。

7月16日，做DRAM存储芯片的长鑫科技开启申购，拟募资295亿元，是2026年A股最大IPO；按8.66元的发行价算，实际募资约579亿元，直接刷新科创板纪录。

显然，AI股的大门已开，而且还不止一扇。

很多人或许还记得上一轮互联网上市潮。2014年阿里在纽交所上市，在约两万员工里，媒体估算有一万一千人持股，人均可套现约422万美元，一夜之间造出上万名千万富翁。杭州城西的房价跟着蹿了一截，售楼处最常见的客户，是穿格子衬衫的程序员。

而这一轮AI上市潮，场面更大、估值更高、钱也更多。但普通人和它的关系，可能仅限于每月几十块钱的会员订阅费。

01 估值坐上火箭的半年

先看月之暗面。这家成立才三年的公司，2025年底估值还是43亿美元。2026年2月，刚完成逾7亿美元融资，估值100亿；3月再融10亿美元，投前180亿；5月突破200亿；6月底新一轮融资的投前估值已经报到315亿美元。

仅半年时间，kimi的估值就涨了7倍多。最新的消息是，它正以500亿美元的投前估值洽谈IPO前最后一轮融资。

再看DeepSeek，则更富戏剧性。梁文锋过去三年把"不融资、不上市、不商业化"挂在嘴边，结果2026年半年之内，三条铁律全部打破。

DS 6月完成首轮外部融资，总规模约500亿元人民币，成为中国AI行业有史以来最大的单轮融资，投后估值约3508亿元人民币，约合520亿美元。首轮融资交割完没几个星期，新一轮融资又启动了，金融时报报道的投前估值目标约710亿美元，折合人民币4800亿元。

7月14日，梁文锋在彭博亿万富翁指数上的净资产更新为360亿美元，是全球主营大模型的创业者里身家最高的一个。

烧钱的地方也很直白：自建数据中心、买芯片、把Agent产品做起来，还在筹备GW级的算力园区。这种花钱速度，靠幻方量化一家公司的利润确实扛不住，融资上市是必然选择。

把镜头拉远，这不是几家公司的疯狂，而是整个市场的水位在暴涨。2026年一季度，全球AI初创企业融资2555亿美元，一个季度就超过2025年全年总和。但细看结构，三分之二的资金来自三笔超级交易——钱虽多，但只往少数几个池子里灌。

港股同样烈火烹油。2026年上半年，87家公司在港交所新上市，IPO募资2102亿港元，同比分别增长98%和92%。专为未盈利科技公司开的18C章，成了AI公司排队进场的快速通道。

AI公司的估值不是坐电梯，而是坐火箭。

02 为什么是现在：AI终于会赚钱了

看到这种涨法，很多人第一反应：泡沫吧？

这个直觉可以理解，但这次真不太一样。2000年互联网泡沫时，公司上市靠的是"点击率"和"眼球"，收入是遥远的传说。这一轮AI公司敢敲门，是因为账本上第一次有了真金白银。

还是看月之暗面。它的年度经常性收入（ARR）在2026年3月首次突破1亿美元，5月到2亿，6月站稳3亿——三个月翻了三倍。注意，这不是GMV那种流水数字，而是可续费、可预测的收入。

更关键的是结构：API收入占比超过七成。也就是说，它的大头不是C端用户每月几十、几百的会员费，而是企业客户按调用量付的钱。

最能说明问题的是定价。7月16日发布的Kimi K3，2.8万亿参数，全球最大的开源模型，API定价输入每百万token 3美元、输出15美元——上一代K2.6是0.95美元和4美元，输出价直接翻了近4倍，杀进国际一线模型的定价区间。

但即便如此，标价还是比Anthropic的Claude Opus 4.8便宜约四成。而且因为需求太猛，公司算力不够用，7月19日干脆公告暂停新用户订阅。

智谱也一样。CEO张鹏在业绩会上说，2026年一季度API提价83%，调用量反而涨了400%。

看懂这个变化很重要。过去十几年互联网的玩法是"先烧钱圈用户，再想怎么变现"，用户规模是资产，变现是后话。但大模型的生意是"卖水逻辑"：token就是商品，API就是现金流，你用多少我收多少，跟卖电卖水一个道理。从第一天起，这就是一笔能算清账的生意。

资本市场给估值，看的从来不是情怀，是现金流的确定性。AI公司现在拿得出ARR、拿得出提价之后还在涨的调用量，门自然就开了。

但记住"卖水逻辑"这四个字。它同时决定了另一件事：卖水，不需要太多人。

03 蛋糕变大了，分蛋糕的人变少了

现在说说这轮造富潮最冷的一面。

2014年阿里上市，为什么能造出上万名千万富翁？因为互联网公司的扩张逻辑是堆人。做电商要运营、要地推、要客服、要物流，公司越大人越多，期权池撒得越广。这笔钱还外溢出去，养肥了杭州的房产中介、餐馆老板和幼儿园。

那是一个金字塔形的分配结构：塔尖是创始人，但塔身很厚，塔基很宽，连塔外的砖头都跟着沾光。

但AI公司完全是另一个物种。

月之暗面，估值315亿美元，折合人民币2200多亿，员工只有三百来个。36氪今年4月去这家公司蹲点，当时估值还是1200亿元，算下来人均扛着约4亿估值。放到今天，这个数字接近翻倍。

DeepSeek估值3500亿起步，员工也就几百人的规模，2026年才刚开始全面扩编。

这是个什么形状？图钉。底下没有宽厚的塔身，就是一根细针，顶着一颗巨大的头。

钱集中在两头。一头是创始团队：DeepSeek首轮500亿融资，最大的单一出资方是梁文锋自己，个人掏了约200亿；彭博估算，融资稀释后他的持股比例仍在78%左右。

另一头是头部机构：腾讯出了约100亿，宁德时代体系约50亿，京东、网易、IDG各约30亿。全是产业资本和顶级机构，没有一个跟普通人有关系。

普通人能摸到的"参与机会"，只剩二级市场打新——而这个机会也是有门槛的。长鑫科技网上申购需要科创板50万元日均资产门槛，多数散户连申购按钮都点不了。最后有942.88万户投资者挤进去申购，中签率0.4714%。

再说一个更冷的事实。互联网公司上市，会带动一大片人就业和消费；AI公司上市，创造的岗位跟估值完全不成比例。三百人撑起2200亿估值，人均估值产出是当年阿里员工的十倍上下。

而且这些公司一边创造神话，一边还在成为其他行业裁员的理由——客服、翻译、法务、初级程序员、内容编辑，被替代的名单还在变长。

皮凯蒂在《二十一世纪资本论》里讲过一个核心观点：资本收益率长期高于经济增长率，钱会越来越向持有资本的人集中。互联网时代，普通人好歹还能通过"加入一家好公司"间接持有资本；AI时代，这个通道窄得只剩一条缝。

技术革命的果实从来不均分，这不新鲜。但过去好歹还有参与感——你可以去大厂上班拿期权，可以打新，可以买房赌城市崛起。这一次，连参与感都成了稀缺品。

04 牌桌进不去，但机器已经摆在你桌上

牌桌虽然进不去，但日子还得照常过。AI 时代的普通人究竟该咋办？我觉得至少可以做三件事：

第一件事：用AI改造你现有的工作流。

很多人一上来就买课、考证书，方向就错了。正确的做法是把你每天的工作拆开，找出那件最重复、最烦的事——对账、写周报、做表格、查资料、回客户邮件……逼自己用AI重做一遍，“研发”一套适配自己工作习惯的流程。

第二件事：攒"证据"，别攒"课程"。

简历上写"熟练使用AI"已经一文不值，值钱的是作品。你用AI搭的自动化流程、你做的模板、你把原来三周的活压缩到三天的前后对比——截图、数据、成果，全都存下来。这些东西是你跳槽涨薪时最硬的筹码。

招聘市场的风向已经很明显：单会干活的和"会干活又会用AI"的，正在变成两个价位。你不需要转行去AI公司，你只需要成为你那个行当里最会使唤AI的人。

第三件事：真想沾资本的光，就用你的职业体感去"尽调"。

50万门槛的打新、一级市场的份额，本来就不是给普通人设计的牌桌，够不着就算了，别硬凑。

但你有一个分析师没有的优势：你在一线。你知道自己行业里哪家公司用AI把客服砍了一半，哪家设计院出图快了三倍，哪家工厂上了质检系统之后退货率掉了一半……这些信息，券商研究员花钱都买不全。

查理·芒格说过："知道自己会死在哪里，就永远不要去那个地方。"反过来也成立：在自己最懂的地方下注，才轮不到别人收割你。你的工作，就是最好的免费尽调。

想明白这三件事，你会发现一个被所有人忽略的事实：这一轮AI革命和互联网最大的区别，不在于蛋糕怎么分，而在于工具怎么用。

互联网时代，机会藏在公司里，你必须"加入"才能分到——所以期权值钱，工牌值钱。而AI时代，最强的模型是开源的。人类历史上第一次，最顶级的生产工具对普通人零门槛开放。

但AI并不会就由此带来简单的平等。短期来看，它确实带来了信息平权、降低了准入门槛，但长期来看，认知“复利”的差距正在被逐渐拉大。你问得浅，它就是个增强版百度；你问得深，它可以堪比研究院，你俩就可以搭建起一个项目团队。

所以，AI时代的真正分化，其实是使用者有没有足够的认知，把AI推到高性能版本，让它为己所用。

最后说回开头那个对比。

互联网造富的时代，你多少还在牌桌上——哪怕只是在大厂敲代码，你也是局内人。AI造富的时代，牌桌搬进了玻璃房，你能看见里面日进斗金，但进去的门却很窄。

不过有一点和以往任何一次技术革命都不同：这一次，玻璃房里的机器正在自己往外走。它在变便宜，变开放，变成人人可用的工具。蒸汽机不会帮工人开工厂，但AI真的可以帮一个普通人干一个团队的活。

历史不会重复，但会押韵。每一轮技术革命，抱怨"没赶上"的人都很多，但真正被甩下的，从来不是没抢到股票的人，而是拒绝学会使用新工具的人。

玻璃房里的席位有限。但玻璃房外，谁先学会使唤机器，谁就还有座位。