大模型IPO走向分野

撰文| 吳坤諺

編輯| 吳先之

智譜與MiniMax先后敲鐘，市場很少在同一時間，給同一賽道提供如此清晰的對照樣本。

在一級市場被冠以“小龍”稱號的兩家大模型公司，在上市首日收獲了不同的市場反映。“全球大模型第一股”智譜上市首日盤中一度回調(diào)，而后以較強的韌性逆跌至131.5港元，較發(fā)行價上漲13.2%；MiniMax首個交易日全程較為強勢，收盤定格345港元，較發(fā)行價上漲109.1%。

如果說一級市場投資的是可能性，二級市場投資的則更多是商業(yè)化的可見度。在商業(yè)化還都處于早期的時候，其對資本市場所講故事的性感程度就決定了誰更吃香。

當一家大模型公司走到IPO這一刻，是產(chǎn)品與戰(zhàn)略形成的圖景向投資者展示出不同的估值模型。智譜選擇是優(yōu)先把AI能力做成“可交付的工程”，把模型打包進To B服務(wù)里；MiniMax則是先把能力做成“可消費的產(chǎn)品”，把模型做成應(yīng)用，通過C端消費市場開始造血。

由此，我們看到了兩種不同的市場溫度。雖說技術(shù)型企業(yè)的短期估值更多是市場情緒所致，但跳出“短期=情緒”的判斷框架，這組前所未有的樣本似乎更像是一場公開的定價實驗。

當大模型進入IPO階段，資本市場究竟在為什么樣的商業(yè)化路徑付費？

智譜沒有“鬼故事”？

二級市場對敲鐘企業(yè)增長能力的可見性與判斷，往往來自招股書。最淺層的增長性，是白紙黑字寫在招股書里的收入結(jié)構(gòu)。

兩者的財務(wù)模型呈現(xiàn)出顯著的差異性：一個是厚積薄發(fā)的“技術(shù)長跑者”，一個是高舉高打的“效率實干派”。

在2024年及2025年上半年，智譜的本地化部署收入均占總收入的80%以上，收入結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)明顯的B端導向。這組結(jié)構(gòu)幾乎直接定義了智譜的商業(yè)模型：它更像一家“AI解決方案公司”，把大模型能力裝進企業(yè)的機房、專屬環(huán)境、專用流程里。

上一輪AI浪潮，仍是一輪以“算法能力出售”為核心的產(chǎn)業(yè)周期。行業(yè)智能化的交付對象，大多是明確場景下的單點需求。項目之間彼此割裂，算法能力的邊際復用有限，規(guī)模化更多依賴的是銷售半徑與項目密度的擴張。

而智譜所處的這一輪，是以通用大模型為基礎(chǔ)設(shè)施的周期。模型本身并不指向某一個行業(yè)，而是通過參數(shù)規(guī)模、推理能力與Agent框架，形成可以在不同場景中反復調(diào)用的“通用能力池”。在這一邏輯下，本地化部署雖然在收入結(jié)構(gòu)上仍呈現(xiàn)出“項目化”的外觀，但其底層能力并非一次性交付，而是持續(xù)演進、可復用、可升級的模型與工具鏈。

這也是為什么，智譜在招股書中反復強調(diào)模型迭代節(jié)奏、Token調(diào)用規(guī)模與平臺化能力，而不僅僅是單個項目的合同金額——二級市場需要的規(guī)模化復制的故事，或許落點不在于云端部署占比的上升，而是在于同一客戶商業(yè)來往的持續(xù)深入。

對智譜而言，項目可以被做成商業(yè)化的入口，而非終點。一旦模型被嵌入組織流程，后續(xù)的能力升級、Agent擴展、算力消耗與工具訂閱，都會在同一客戶內(nèi)部自然生長。

換言之，如果說此前的項目交付，更像是在不同客戶之間“復制工程”，那么智譜所追求的，是在同一客戶內(nèi)部的“復制能力”。前者的規(guī)模化依賴橫向擴張，后者則更依賴縱向滲透。

也正是在這一點上，市場的分歧才真正產(chǎn)生。對部分投資者而言，看到的仍是熟悉的路徑——高毛利、項目制、本地化部署；但對另一部分投資者來說，智譜更像是在用項目制的殼，承載一套尚未完全顯形的平臺化商業(yè)模式。

從盤中回調(diào)再到逆跌的表現(xiàn)來看，市場對這家公司的外觀與內(nèi)核的預期存在錯位，但其仍需要向市場自證。

當通用能力尚未完全通過云端調(diào)用釋放出來之前，項目化收入依然是現(xiàn)實解法。能否從“交付驅(qū)動”過渡到“調(diào)用驅(qū)動”，才是決定智譜能否跳出上一輪AI公司“鬼故事”的分水嶺。

大模型時代的“字節(jié)跳動”？

與智譜被放到一個熟悉框架做估值相比，MiniMax的處境幾乎相反——人們不能在上一輪AI浪潮中找到與它相似的模板。

并非MiniMax的技術(shù)路線更“顛覆”，而是其創(chuàng)始人閆俊杰本就是上一輪AI浪潮中走出的創(chuàng)業(yè)者，其對AI商業(yè)化的理解，往往比外部觀察者更早、更清楚。

早在起點，他就讓公司的未來路徑避開與智譜類似的方向。他知道定制化交付的摩擦在哪里，因此才會更早把資源押在產(chǎn)品、平臺和用戶上。對于二級市場而言，定制化B端的想象力還需要拓寬，但大模型時代的原生化產(chǎn)品模式顯得更加“性感”，這或許是其上市首日快速點燃市場情緒的重要原因之一。

反映在收入結(jié)構(gòu)上，MiniMax透露出互聯(lián)網(wǎng)式“產(chǎn)品+平臺”公司的影子。其在招股書中披露2024年收入為1355.2萬美元，而2025年前九個月收入為5343.2萬美元，其中海螺AI、星野等AI原生應(yīng)用形成的產(chǎn)品矩陣貢獻了超過71%的營收。

B端敘事下，模型本身便是交付物，另一條敘事下，處于底座的模型被封裝成產(chǎn)品交付給C端用戶，從交付物演變成了成本中心。

路徑修正的好處明顯，MiniMax“順應(yīng)”了投資者的期待，并未經(jīng)歷智譜日前遭遇的風浪。甚至從商業(yè)模型上看，MiniMax更容易被放進消費互聯(lián)網(wǎng)公司的范疇做比對，沿用ARPU×MAU的模型判斷增長潛力。

值此，市場的判斷重心便落在了其增長有沒有持續(xù)性，成本有沒有被規(guī)模攤薄的可能這兩點上。

需要注意的是，這條路走起來或許也不會輕松。相較于項目制收入，消費級產(chǎn)品與平臺調(diào)用會讓成本暴露更早、用戶增長與算力支出同頻增長。在此情況下，效率直接決定毛利，以及更大的企業(yè)整體運營。

我們從招股書中也能窺得一二。招股書顯示，MiniMax強調(diào)自己仍處商業(yè)化早期并呈現(xiàn)較高虧損率，其對歷史現(xiàn)金消耗的詳細披露，往往對應(yīng)的是“燒錢換規(guī)模/增長”的潛臺詞。

這是一個更集中的戰(zhàn)略下注。只要產(chǎn)品飛輪不停，它就能用規(guī)模攤薄模型成本，并把平臺化收入做大；反之，一旦增長停滯，成本曲線會立刻變成壓力曲線——高強度研發(fā)與算力投入下，商業(yè)化若不能持續(xù)提速，估值的錨點將從收入變成現(xiàn)金流。

從這個角度看，MiniMax與10年余前大肆購買服務(wù)器，以提升個性化算法效率的字節(jié)跳動頗為相似。有趣的是，兩家的創(chuàng)始人也在不同場合發(fā)表過相似的觀點，例如兩家公司均自Day 1開始便將目光放在了全球化上。

相比張一鳴，閆俊杰的創(chuàng)業(yè)環(huán)境更好。張一鳴創(chuàng)業(yè)時，信息找人的邏輯還只隱約體現(xiàn)在海外少數(shù)“算法新聞”小眾產(chǎn)品中，他需要向每個投資人闡述信息與分發(fā)的價值；閆俊杰面對的則是AI基本成為共識的火熱市場，無怪市場用腳投票，給予MiniMax更高的期待。

肥水還流向了哪兒？

AI是一個技術(shù)驅(qū)動、層次分明的行業(yè)。兩家大模型公司商業(yè)化路徑上的分歧尚需時間證明對錯，但還有一個現(xiàn)實相對市值更冷——算力并不掌握在它們自己手中。

以MiniMax為例，2025年前9個月，其向阿里云購買云計算服務(wù)的金額達到5830萬美元；預計在2026年-2028年，其每年向阿里云采購云服務(wù)的預算上限分別為1.15億、1.25億、1.35億美元。

市值反映的市場情緒之下，真正穩(wěn)定、確定、并且持續(xù)放大的現(xiàn)金流，正在沿著算力賬單，回流到云廠商一側(cè)。所謂“商業(yè)化路徑之爭”，更像是兩家公司，以不同方式在為同一張底層賬單買單。

MiniMax用的是用戶規(guī)模與產(chǎn)品增長，把算力成本前置、暴露在報表之上；智譜用的是項目交付與本地化部署，把算力成本包進整體解決方案里，再由客戶間接承擔。

或許，這一輪大模型IPO還有另一層的隱性結(jié)論，無論資本市場短期更偏愛哪一種敘事，真正站在產(chǎn)業(yè)鏈上游、具備議價能力的，仍然是掌握算力、網(wǎng)絡(luò)與調(diào)度能力的云平臺。

“肥水還流向了哪兒？”的答案并不復雜。畢竟在這場AI產(chǎn)業(yè)鏈商業(yè)化的競速中，算力作為生產(chǎn)要素，已經(jīng)提前完成了定價。這或許才是這一輪大模型浪潮里，最具確定性的事實。

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