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AI下半场,Anthropic、DeepSeek与智谱屯粮备战

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9月,大模型行业,资本市场的信号密集传来。

先是美股,Anthropic。据《金融时报》报道,Anthropic以2万亿美元乃至更高估值筹备美股IPO,一旦成行,将超越SpaceX成为史上上市估值最高的IPO,英伟达也被传洽谈投资最高100亿美元。

再是A股,DeepSeek新一轮融资还在推进,路透社又曝出公司与中信证券接洽,筹备科创板上市。

9月13日,轮到港股。智谱宣布完成约50亿美元融资:约20亿美元股份配售,加约30亿美元零息可转债,资金投向下一代GLM模型、完全自训练体系和算力基础设施。

三家公司,分处中美两套科技体系,技术路线、股东结构和商业化节奏各不相同,却同时选择扩大资本储备。

这个现象背后,大模型竞争进入资源集中度更高的阶段。

决定一家公司中长期位置的变量,从模型排名扩大至算力供给、人才密度、工程效率、商业收入,乃至资本组织能力。

说得再直白一点,上半场看谁能做出一款好模型,下半场看谁能以更好的组织,持续做出下一代模型。

模型竞赛下半场:从一次突破,到持续突破智力上界

进入2026年,一代模型的领先窗口被压缩得越来越短。

Claude Code团队在访谈视频里提到,Anthropic要在非常快的迭代节奏下做产品。“你必须对自己正在构建的东西保持非常不执着的态度,因为它们很快就会消失。”

智谱的GLM系列在约11个月内完成了从4.6到5.3的六代迭代,智能指数从32提升至60。

DeepSeek继被质疑迭代放缓后,今年重新提速,在4月发布V4,6月推出V4.1,从灰度测试到全量路由只隔了半个月,迭代周期缩短到“月”甚至“周”级别。

发布一款好模型,只能赢得一场比赛,持续突破智力上界,才能赢得整个赛季。未来,迭代还会以新的方式加速。

Anthropic联合创始人兼CEO Dario Amodei认为,AI正在逼近递归式自我改进(RSI)的临界点,时间窗口是6到12个月。Anthropic最新发布的研究里,Claude甚至让能力较弱的Claude Sonnet 5,去训练尚未完成安全训练的Claude Opus 4.8早期版本。



不只是Anthropic,RSI趋势在头部模型当中都有出现。

9月12日的融资公告里,智谱把约六成资金、约235亿港元,投向“完全自训练”(Fully Self Training)的体系。

下一代GLM的技术路线,数据自产,不再完全依赖人类标注;环境自造,让智能体自己去采集和转化真实世界的任务;基础设施自我优化,让会写代码的模型反过来优化自己赖以运行的训练和推理系统。

递归式自我改进一旦跑通,迭代的逻辑就变了。

过去的模型迭代,瓶颈在人。数据靠人标注,实验靠研究员设计,一个版本要打磨数月。

而在RSI的框架里,模型自己生产数据、搭建环境、优化基础设施,人的瓶颈被解除。更强的模型带来更快的自我改进,更快的自我改进催生更强的模型。持续突破智力上界的价格,每一代都在抬高。



迭代能力因此变成一道“技术×投入”的复合命题。只会做题不行,还得持续交得起学费。

所以这一轮融资潮的共同潜台词是,确保公司在技术创新的道路上持续前行。

三家AI公司短期内都不缺钱。

Anthropic 2月完成约300亿美元G轮融资,5月完成650亿美元H轮。估值反超OpenAI,股权成为一级市场最抢手的资产。

DeepSeek的首轮融资里,最大单一出资方是创始人梁文锋自己。

智谱7月首次配售净募约313.75亿港元,如今新一轮约393亿港元的融资又落地了。

不缺钱的AI公司密集融资,资本开支是进攻性的,目的是锁定下一轮竞赛的参赛位置。

殊途同归的三条资本路线:为下一代模型组织资源

持续突破智力上界,光有钱不够。

真正决定下半场位置的,是把算力、人才、客户和资本组织起来的系统。资金涌入这些头部AI公司的账上,最关键的是看好它们组织资源保持领先的能力。

这个9月,头部公司给出了三种不同的融资路线。

Anthropic走“全球产业资本+美国公开市场”路线。

股东名单几乎就是AI产业链本身:谷歌、亚马逊、微软、英伟达先后带资入场,资本与算力供给、客户渠道深度绑定。



DeepSeek走“创始人控制+本土产业资本”路线。

首轮融资的特殊架构里,外部资金不进公司主体,而是注入梁文锋管理的有限合伙企业,投资方没有投票权,只有优先财务信息和后续轮次的优先投资权。梁文锋个人最终控制股份达84%以上,表决权接近100%。

智谱则依托港股,连接公开市场和长期资本。

1月H股全球发售,7月首次配售,9月“小股大债”,上市八个月累计净募约755亿港元。

9月这次更是股权和债权两种工具组合使用:股票端只占约四成,约六成资金来自零息可转债,以高于面值的价格发行,转换价较市价隐含两位数溢价。公司在降低即时摊薄的同时锁定长期资金,投资人则为潜在转股价值支付溢价。

公告里还埋着伏笔:换股价不会因预期在科创板上市的股份发行而调整。A+H的布局,已经写进条款。

三家公司都用相对强势的方式融到了钱,尽管看起来有所差异,但底层目标却高度一致:为下一代模型提前组织足够的研发、算力、人才资源。

Anthropic与SpaceX、AWS、Google签下巨额算力合同,从Meta挖来Andrew Tulloch、从OpenAI挖来Schulman。

DeepSeek前七个月在AI基础设施上砸下约110亿元,一年翻了接近十倍,融资确定估值后,员工期权有了清晰定价,被挖角核心研究员的被动局面开始扭转。

智谱把约60%资金投向下一代GLM和算力基础设施,综合推进算力采购与租赁,投入芯片适配、算子开发和集群互联,配合完全自训练的新目标,模型迭代、算力建设和资本投入进一步配套,获得了更大的空间推进下一代技术探索。



这也是头部公司与追随者逐渐拉开距离的地方。

模型能力落后一个版本,还有机会通过开源、蒸馏和工程优化追赶。资源组织体系一旦形成差距,会同时传导到模型迭代、服务稳定性、人才流向和客户选择。尤其对顶尖人才来说,选择一家公司,是在选择自己认为最可能实现的那一种AI未来。

差距会随着每一代模型放大,最终都会转化成智力上界的推进速度。

市场共识凝聚,AI公司稀缺性由三大因素决定

回到资本视角,融资细节里藏着同一个信号:为了进场,资本愿意让渡权利。

Anthropic的股权在一级市场被抢着要;DeepSeek的投资方接受无投票权和五年锁定;智谱的可转债投资者,以高于本金的价格认购,持有期间不收票息,转换价较市价隐含两位数溢价。



筹码的去向更值得注意:智谱前20大投资人合计获配股本超过85%、可转债超过88%,绝大部分额度给了有深度研究、有承接能力、愿意中长期持有的机构。

毫无疑问,这些资本认为自己买到了稀缺资产。可稀缺的是什么?

真正稀缺的,是能承接前沿技术持续进步、同时具备独立商业化路径的基础模型资产。

具体而言,是三个因素:技术飞轮、资本效率、商业化前景。

Anthropic技术兑现为收入、收入兑现为盈利,才撑得起2万亿美元的估值讨论。据彭博社报道,第二季度营收超过115亿美元,同比暴涨逾14倍,环比再增143%,调整后营业利润首次转正。

DeepSeek用极致成本控制把“低成本实现可比性能”变成叙事本身。据The Information,今年前七个月营收约7000万美元,已是2025年全年的约十倍。开源策略换来生态位,效率优势撑起利润率,资本愿意用让渡投票权换一张入场券。

智谱同样把兑现路径写了出来:

技术层面,GLM系列推进到代码生成、复杂推理和长周期Agent,完全自训练指向下一代。All-in-Infra的国产算力适配构成另一层差异化——“能力上界×成本前沿”,直接决定开发者的选择和调用规模。

商业层面,量价齐升。上半年MaaS及API收入8.25亿元,同比增长约2736%,占总收入的86.5%;Token调用量较年初增长超40倍,API均价提升约101%。

对于这些AI新贵,拿到钱后,未来几个季度很关键:新模型能否保持前沿、国产算力能否持续压低推理成本、企业收入能否沉淀为高质量经常性收入、新增资本能否推动收入跑赢成本曲线。

资金涌入、技术飞轮、商业化进展如果能转成一个循环,AI核心资产将撑起市场对下一个时代的长期叙事信心。

结语

长线资本和产业资本要什么,不是短期回报,是入场券。融资反映资本对技术、团队、商业前景和产业位置的综合判断,能持续拿到大规模、低成本资金并转化成模型进步和客户收入,本身就是一种很难复制的能力。

智谱50亿美元的条款把这一点写得明白:零息加溢价发行,筹码集中在有深度研究、有承接能力、愿意中长期持有的机构手里,这是一种股东结构的筛选。

头部AI公司融到的也不只是钱,是持续配置资源的权利。Anthropic可能拿英伟达的钱去买英伟达的算力,智谱也会持续推动智力上界的突破,并All-in-Infra打好地基。

面向未来,一家科技公司融到大钱,拿到了下半场的门票只是开始。能把钱变成下一代模型、更多企业客户和更高质量的收入,才能一直留在牌桌中央。

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