智譜與MiniMax雙雄會背后，科技金融的缺位與補位

作者 | 零壹智庫

助理 | 千問，豆包

最近幾天，中國AI大模型行業迎來了一場備受矚目的“雙雄會”：智譜AI與MiniMax在短短兩天內相繼通過港交所聆訊，即將敲響上市的銅鑼。

這絕非兩場孤立的IPO，而是過去三年中國AI產業“百模齊放、百億燒錢”后的一次集體答卷。

從2023年大模型元年的群雄逐鹿，到2024年的商業分化與突圍，最終跑向資本市場的這兩家企業，恰如行業的兩面鏡子：同樣手握頂級資本背書，卻走出了截然不同的生存路徑。

值得玩味的是，這場百億融資盛宴背后，作為硬科技領域傳統資金供給方的銀行，既未在早期股權中現身，卻以“差異化入局”的姿態成為核心客戶與流動性支撐。

一、股東圖譜：五城國資VS產業巨頭

兩家公司的股東名單雖然都集齊了中國頂級的資本力量，但在核心構成和戰略意圖上有著明顯的分野。

智譜AI背后，是豪華的“國家隊方陣”。其核心領導層均具有清華背景，CEO張鵬是清華大學博士，職業生涯始于清華大學知識工程實驗室，2006年起主導研發科技情報平臺AMiner——這一系統正是智譜的技術雛形。

首席科學家唐杰是清華大學計算機系教授、系副主任；聯合創始人、執行董事兼董事長劉德兵曾在清華大學擔任高級工程師。

在上市前夕，智譜引入北京、上海、杭州、成都、珠海五地的國資基金。這種“集齊五福”的操作，在硬科技公司中極為罕見，顯示了國家層面對通用大模型基礎設施的極度重視。

同時，阿里、騰訊、美團、小米悉數入場。巨頭們在這里不僅是出錢，更是為了在基礎模型層留有一張“船票”，防止技術被單一巨頭壟斷。

相比之下，MiniMax的股東名單則更具“江湖氣”和“產業味”。上海國資（如國方母基金）和杭州資本雖然也有參與，但更多的是作為財務投資角色出現。

MiniMax的創始人創始人閆俊杰曾任商湯科技副總裁、研究院副院長及智慧城市事業群CTO，主導深度學習工具鏈及通用智能技術體系搭建。

除了紅杉、高瓴等頂級風投，米哈游的入股（持股約6.4%）是其一大亮點。作為游戲與內容生成的重度需求方，米哈游與MiniMax在語音、視頻生成技術上有著天然的業務協同。

阿里和騰訊同樣在股東行列，但更值得注意的是小紅書、金山辦公等擁有海量C端用戶的平臺型公司。它們看中的是MiniMax能迅速變現的多模態能力。

二、資金去向：重金囤貨VS極致省錢

兩家公司都融到了巨額資金。

智譜AI累計融資超83億元，僅在2024年12月以來的半年內，就密集完成超50億元的融資，最新估值約243億元。

MiniMax累計融資超15.5億美元（約124億），最新估值40億美元（約320億元）。相對而言，融資效率和估值更高。

“花錢”的方式卻大相徑庭，這是二者核心商業模式以及營收結構所決定的。

智譜AI的核心定位是基座大模型，無論是面向政府端（ToG）還是企業端（ToB）客戶，本地化部署大模型是其核心營收來源。截至2024年，本地化部署貢獻了84.5%的收入，云端收入僅占15.5%。

這就要求智譜就先自己買大量的GPU進行訓練，然后把這套“軟硬一體”的方案打包賣給客戶，或者在自己的機房里為客戶預留專屬算力資源。2024年及2025年上半年，其研發費用中70%以上用于支付算力服務費。

而MiniMax聚焦多模態模型與應用，營收主要來自C端用戶的訂閱費（如Talkie、海螺AI）和開發者API調用。這種模式決定了它的資金去向更追求“投入產出比”。

招股書顯示，2025年前9個月，來自Talkie╱星野收入為1875萬美元，占比35.1%；來自海螺AI收入為1746.4萬元，增長迅猛，占比飆升至32.6%；來自開放平臺及其他基于AI的企業服務收入1542萬美元，占比為28.9%。

MiniMax的錢主要花在了優化模型架構（如MoE混合專家系統）上，目的是用最少的算力跑出最好的效果。雖然也在燒錢，但其開放平臺毛利率維持在60%以上，且虧損收斂速度更快。

MiniMax是名副其實的省錢王。自成立到2025年9月累計花費5億美元，用不到OpenAI的1%的錢做到全模態全球領先。

三、科技金融的另一面：銀行在哪里？

在智譜AI與MiniMax的百億融資盛宴中，一個值得深思的科技金融命題浮出水面：作為硬科技領域重要資金供給方的銀行，究竟扮演著怎樣的角色？

回溯中國科技金融的發展脈絡，過去十年間，銀行通過股權直投、專項貸款、供應鏈金融等多元模式，深度綁定了半導體、新能源、高端制造等硬科技賽道的頭部企業。

但這一模式，在通用大模型賽道卻未落地。智譜AI與MiniMax在2024年之前，均未獲得過銀行的股權注資，甚至連常規的信貸支持都沒有。

這種“缺位”并非偶然。一方面，通用大模型行業具有技術迭代快、盈利周期長、核心資產（模型權重、算法專利）難以量化抵押的特性；另一方面，大模型行業早期融資高度依賴VC/PE等風險資本，國資與產業巨頭的密集入場也進一步擠壓了銀行股權參與的空間。

社保基金（中關村自主創新投資基金）以戰略投資者身份現身智譜股東名單，更從側面反映出政策導向型資本對大模型基礎設施的優先布局，而追求穩健回報的銀行資本則選擇了謹慎觀望。

不過，銀行并非徹底離場，而是轉向了更符合自身定位的“差異化入局”。2024年，智譜AI曾獲得一筆銀行借款并于次年7月還清，隨后三個月內又新增10筆無抵押無擔保借款，總額達2.7億元。截至2025年6月，公司賬上現金儲備約25.5億元，銀行信貸成為其短期流動性補充的重要來源。

值得關注的是，雖然銀行沒有入股，但它們是最優質的客戶，構成了科技金融生態的另一種閉環。招商銀行、郵儲銀行等頭部金融機構，精準瞄準了大模型在金融場景的落地價值，紛紛采購智譜AI的模型進行私有化部署，用于智能客服升級、金融代碼生成、風控模型優化等核心業務。

對智譜而言，一家國有大行的合作訂單即可帶來數百萬元營收，金融機構已成為其 ToB業務的“壓艙石”。

相比之下，MiniMax的客戶群體更集中于互聯網公司與全球開發者，雖也其智能分析平臺已被多家銀行采用，用于風險評估和客戶畫像，但營收占比微乎其微。

銀行在大模型賽道的“先觀望后入局”，體現了新興技術賽道對傳統金融模式的挑戰。當大模型行業從燒錢研發邁入商業化驗證階段，銀行資本或許將通過更靈活的風控模型、更創新的金融產品，深度參與到這一賽道的價值分配中，而智譜與MiniMax的上市，或將成為科技金融與大模型行業全面協同的新起點。

四、結語：兩條路，一個未來

智譜AI和MiniMax，驗證了中國AI大模型行業的兩種生存法則。

在基礎層，需要不計成本地投入，通過國資和巨頭的輸血，死磕底層算力和通用能力，用重資產換護城河。

在應用層，需要“市場化”的效率，通過極致的技術優化和全球化視野，用高毛利換生存權。

目前來看，智譜在技術壁壘和國內政企市場擁有統治力；而MiniMax在商業化效率和全球化C端變現上更具想象力。

無論誰先掛牌上市，都標志著中國AI大模型正式從“講故事”進入“看財報”的時代。

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