港交所鑼聲即將敲響,敲鑼者的財務報表上,百億級虧損數字與資本狂歡形成刺眼對比。
01
港交所門口的千億資本豪賭
一家成立僅三年多的創業公司385名員工,賬上卻躺著超過10億美元的現金;另一家公司員工數約1000人,卻已在港交所門口與前者相隔48小時遞交招股書。
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2025年12月21日晚,中國大模型創業公司稀宇科技MiniMax在港交所公示招股書,而僅僅兩天前,它的主要競爭對手智譜AI剛剛提交了自己的上市申請。
MiniMax在招股書中首次披露,自2022年成立至今已累計融資超過15億美元,賬上現金約11億美元。
這兩家被普遍視為國內最具潛力的大模型公司,幾乎同時站到了資本市場的門口。而隱藏在高速增長與巨額融資背后的是整個行業揮之不去的陰影——即使是最頭部的公司,也仍在巨額虧損中掙扎前行。
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兩家公司的招股書數據揭示了一個高度分化的行業現實:一家依賴海外市場與C端用戶實現快速增長,另一家則深耕國內市場,通過ToG與大型ToB項目構建護城河。
MiniMax成立于2022年初,是一家通用人工智能科技公司,堅持文本、視頻、語音全模態自研。公司團隊高度年輕化,創始人閆俊杰生于1989年,曾任商湯科技副總裁。
智譜AI則擁有截然不同的基因,其創始人唐杰為清華大學教授,核心創始團隊多出自清華體系。
這兩家公司走向資本市場的時間窗口如此接近,但它們所代表的大模型商業敘事卻完全不同。MiniMax更像一家依賴模型能力和產品規模快速放量的公司,而智譜更接近工程化與項目制驅動的模式。
02
資本盛宴下的技術路線對決
盡管同樣背負巨額虧損,兩家公司的技術路線和商業化策略卻呈現出差異化。
智譜選擇了“基座模型+開源生態”的道路。它脫胎于清華實驗室,以GLM系列基座模型為核心。其CEO張鵬透露,公司面向開發者的軟件工具和模型業務(GLM coding plan)已獲得超過1億元人民幣的年度經常性收入(ARR),并希望將API業務收入占比提升至一半。通過開源策略降低使用門檻,形成“開源生態-商業API付費”的轉化,是其核心商業邏輯。
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MiniMax則聚焦于“多模態模型+AI原生產品”。其自主研發了文本、視覺、音頻等多模態通用大模型,并推出了“海螺AI”、“星野”等面向個人用戶的產品。公司通過開放平臺服務企業客戶,同時在產品內探索廣告等變現機制。其最新模型MiniMax M2憑借在代碼生成和Agent任務上的突出表現,在部分評測中躋身全球前列。
除了財務壓力,大模型公司還面臨嚴峻的技術挑戰。AI幻覺問題就是其中之一。
2025年世界人工智能大會期間,行業專家指出,降低AI幻覺、提升輸出的確定性已成為業界普遍面臨的必答題。特別是DeepSeek-R1模型,其幻覺率高達21.02%,遠高于行業平均水平。
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從技術角度看,大語言模型已逐漸觸及瓶頸,盡管投入資金和數據量巨大,其性能提升卻日益有限。一位研究人員指出:“每一代新大語言模型的訓練成本正呈指數級增長,目前已達數億美元級別,然而性能提升卻日益微弱。”
行業面臨的另一個挑戰是:AI應用開發商普遍抱怨部署成本水漲船高,而云服務商和模型廠商卻持續受益。這種利益分配不均可能阻礙整個生態系統的健康發展。
03
百億虧損背后的行業生死局
翻開兩家公司的招股書,數字講述著同一個故事:大模型是場昂貴的豪賭。
·MiniMax的虧損曲線:2023年虧損2.69億美元(約18.94億人民幣),2024年擴大到4.65億美元(32.74億人民幣),2025年前9個月已達5.12億美元(36.05億人民幣)。45個月累計虧損13.2億美元(約92.95億人民幣),創下全球大模型行業虧損新高。
·智譜的失血速度:2023年虧損7.88億元,2024年飆升至29.58億元,2025年上半年已達23.58億元。三年半累計虧損超62億元,相當于每天燒掉近600萬元。
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燒錢引擎的核心是研發黑洞。MiniMax研發費用占收入比例一度超過2000%,2025年前9月仍高達337.4%。智譜千名員工中研發人員占比超70%,持續投入全棧自研技術體系。
算力成本更是無底洞,一次大模型訓練可能消耗數千萬資金,而模型迭代周期已縮短至3-4個月。行業內部人士透露:“每次訓練就像燒掉一棟別墅”。
這種燒錢模式正在全行業蔓延——
·科大訊飛2025年上半年預虧2-2.8億元,研發投入占營收20%
·云從科技研發費用占營收119%,連續8年虧損
·字節跳動2024年AI資本開支達800億元,2025年或將翻倍
當資本寒冬遇上持續失血,上市已成為生存的必經之路。
04
“第一股”的意義遠不止名號
對于仍在“燒錢競賽”階段的AI大模型行業而言,“第一股”的象征意義和實際價值遠超一個名號。
長期以來,中國大模型行業因盈利模式不清晰,估值缺乏公開市場參照,一級市場融資自2024年起已逐漸降溫。智譜與MiniMax的上市,將首次為行業提供可量化的二級市場估值標尺,其市盈率、市銷率將成為后續未上市企業融資談判的關鍵依據。
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同時,持續的研發投入需要源源不斷的資金支持。上市融資將為其補充“彈藥”,緩解行業整體的資金壓力,并可能形成“融資-研發-商業化”的正向循環,為其他腰部企業帶來信心。
更重要的是,上市意味著從“講故事”到“交答卷”的轉變。港交所的上市規則將倒逼企業從“講述技術故事”轉向“證明商業價值”。未來,它們的營收結構、客戶留存率、場景落地成效將被定期披露,這將引導整個行業更加關注“可規模化的商業場景”,而非單純比拼技術參數。
05
燒錢之后,路在何方?
智譜和MiniMax的虧損上市,是中國AI大模型行業的一個縮影。整個行業都面臨著相似的困境:一面是資本與市場的狂歡,一面是高昂的投入與持續的虧損。從科大訊飛到商湯科技,許多AI公司的研發投入都遠超當期利潤,甚至營收。
當前,行業正站在一個關鍵的十字路口。一方面,降本增效已成為迫在眉睫的生存課題。2025年12月,小米和谷歌在48小時內相繼發布高性價比模型MiMo-V2-Flash和Gemini 3 Flash,標志著行業正從“參數競賽”轉向“效率革命”。算力和數據已不再是絕對的護城河,模型架構的優化效率成為新的競爭焦點。
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另一方面,尋找可持續的商業化路徑是終極考驗。無論是To B的API調用、開發授權,還是To C的訂閱付費,商業模式的成熟度仍有待突破。在汽車等垂直領域,盡管大模型“上車”成為熱點,但車企付費意愿不高、成本居高不下等問題依然存在。
正如行業觀察者所言,2025年不僅是AI應用爆發的元年,也可能將是洗牌周期的開始。初創企業未來可以爭取的席位可能只會有1-2個。智譜和MiniMax的上市,是它們為自己贏得的寶貴賽點,但上市遠非終點。
如何將技術勢能轉化為持續的資本動能和扎實的商業價值,如何在效率革命中構建新的競爭優勢,將是它們以及整個中國AI大模型行業在敲鐘之后,必須回答的真正考題。
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