暴漲只是序章：智譜、MiniMax點燃的，是國產AI的DeepSeek時刻

新年第二個交易周，港股市場給了中國AI一個極不含糊的定價信號。

智譜與MiniMax前后腳登陸港交所，股價持續拉升，市值雙雙站上千億港元。單看這些表象很容易被解讀為一次典型的新股行情。

但把時間軸拉長，把視角放寬，這更像資本市場第一次系統性地，把中國AI應用資產納入“可持續定價”的框架中。

幾乎在同一時間，AI應用端在港股與A股全面躁動：微盟集團、第四范式、美圖公司等AI應用概念股全線飄紅，Sora概念、智譜概念等多個細分概念更是掀起“漲停潮”。這種橫跨市場的共振，很難單純用情緒來解釋。

中國版AI“雙雄”，正在劃出一條清晰的估值分水嶺

過去幾年，“大模型”幾乎是資本市場最熟悉、也最難定價的關鍵詞。

參數規模、算力投入、訓練成本、技術路線，構成了一整套高度自洽的敘事體系。但始終繞不開一個核心問題：這些能力究竟何時能形成完整鏈？

智譜與MiniMax的上市與暴漲，讓這個問題第一次得到回應。從形式上看，兩家公司的上市首秀，確實帶有新經濟亢奮行情的典型特征，高關注度、高彈性、高波動。但與以往不同的是，這一次，定價邏輯并未停留在技術想象力本身。

都同樣聚焦大模型端，兩家公司代表的卻是兩條并行成立的路徑。以智譜為代表的技術底座路線，長期重注投入原創通用模型與Agent能力，強調技術原創性和模型作為底層基建的穩定性與通用性，更接近AI基礎設施形態。

以MiniMax為代表的產品路線，則圍繞語音、內容生成、情感陪伴等場景建立起產品矩陣，重在驗證C端用戶付費與廣告變現的真實可行性。

路徑不同，卻在一個關鍵問題上達成共識——模型能力開始穩定指向收入結構。

這恰恰是過去幾年中國大模型公司最薄弱、也是資本最謹慎的地方。此前，大模型公司在一級市場并不缺錢，估值往往圍繞技術稀缺性、團隊背景和想象空間展開，但這些指標始終難以直接映射到財務模型中；二級市場更是長期缺乏可投的“純正資產”，要么是硬件廠商，要么只能在外圍應用中尋找彈性。

智譜與MiniMax的上市，第一次讓模型能力本身開始在二級市場具備被計價、被比較、被長期持有的基礎。

這種變化，對整個產業鏈的影響是結構性的。一方面，中國AI產業在二級市場首次擁有了真正意義上的，非硬件端的“純正核心資產”。另一方面，當二級市場出現穩定參照，一級市場的估值體系自然會發生遷移。估值不再完全圍繞參數規模、融資輪次形成的定價方式，而開始向收入質量、商業閉環、增長穩定度靠攏。

這正是產業正式從概念期走向結構性定價階段的象征。所以說，這輪行情真正值得關注的，不是市值數字，而是定價邏輯的轉向。

估值錨點確定，定價權外溢至AI應用端

估值錨點一旦確立，商業閉環一旦打通，市場的行為往往具有高度一致性——沿著產業鏈向下，尋找確定性最高的價值外溢路徑。

智譜與MiniMax上市之后，AI應用板塊的系統性異動，正是這種傳導的直接體現。營銷、搜索、內容生產、企業服務等多條賽道同時被重新審視。

背后的底層原因，并不復雜。以這兩家公司為代表的主流模型，邊際成本正在快速下降，推理效率提升、算力利用率提高，大模型不再只是頭部玩家的專屬工具，而是逐漸成為可以被廣泛調用的通用能力。

模型本身趨于基礎設施化，能力外溢自然成為必然。此時，市場的關注點也同步發生自然遷移。參數領先不再是唯一指標，誰能最快把模型能力轉化為高效且可復制的業務結果，成為新的核心評估維度。

這也解釋了為何近期率先走強的，往往是搜索、營銷、辦公、內容、出行等場景。這些場景天然具備高數據密度、高頻需求與可規模化的特征，模型能力的任何邊際改善，都可迅速轉化為能被用戶直觀感知的使用體驗與效率提升。

當然，要理智認清的是，應用端接棒大模型的價值傳導并不等于應用端股價普漲。相反，這更可能是一次殘酷的分化起點。貼近業務閉環、能夠嵌入既有流程、擁有數據或渠道優勢的公司，更容易獲得模型紅利；而那些僅停留在功能展示層面的AI外殼，反而面臨被迅速證偽的風險。

縱觀這一定價傳導過程，AI應用端逐漸承擔起“正式工”角色，不再只是模型能力的展示窗口，而是成為新的增長斜率承載者。所謂的應用端接棒，本質是定價權的擴散，從模型能力本身延伸至模型能力所創造的商業結果。

多重力量疊加，AI正在走出“驗證之谷”

決定這輪趨勢能走多遠的，并不是短期情緒，而是持續性。

眼下，一個由政策、平臺、商業模式與硬件共同構筑的支撐體系正在成型，形成了強有力的產業共振。這并非單點突破，而是 AI 產業長期兌現能力的底層結構正在搭建完成。

政策端的托底指向依舊穩定而明確。“人工智能+制造”等專項行動的落地，尤其是制造業等實體經濟的深度賦能，為應用場景提供了系統性擴展空間；算力、數據、算法的基礎供給持續改善，則使AI不再是單點試驗，而是具備規模化推廣條件。

平臺層面，入口爭奪正在加速。無論是阿里千問、字節豆包，還是螞蟻靈光，大廠重兵押注AI原生應用的實質是在重構用戶與服務的連接方式，這將為整個AI應用生態創造真實流量與商業場景。而圍繞生成式推薦、GEO展開的新一輪競爭，則預示著一場從“搜索排名”到“答案生成”的底層流量分配革命。

商業模式的演進，更是讓價值捕獲路徑多元化。AI變現不再局限于艱深的To B定制或單一的API調用。訂閱制、效果廣告、智能體服務分成等模式逐漸成熟，與C端用戶付費、企業級解決方案形成了多層次的價值網絡。未來AI企業的收入結構可以擁有更健康的生長空間。

硬件的“硬突破”更是從從源頭上降本增效，且保供給了。國產AI芯片的進展與資本化加速，為上游算力供給提供了更高確定性，也進一步壓縮了應用側成本結構。畢竟當應用側不必過度擔憂底層算力的可獲得性與經濟性時，創新才能更加聚焦于場景本身。

這些力量相互咬合，構成了一個能夠自我強化的產業增強回路。智譜與MiniMax的上市爆可視為這個回路啟動運轉后，被市場捕捉到的第一個清晰信號。

回看海外市場，類似過程并非首次出現。2024年，美股中表現最突出的Applovin、Palantir，并不是在技術突破時被重估，而是在商業模式完成自洽后，增長曲線重新被市場看懂了。

中國AI的產業結構、應用場景與監管環境不同，路徑未必相同，但邏輯高度相似，隨著技術紅利開始穩定地穿透至應用層，并呈現出可預測的財務軌跡時，一個新的估值坐標系便自然建立。

iPhone改變世界，并不是因為那一代產品有多驚艷，而是它最終讓整個應用生態開始自我繁殖。

站在今天看，智譜與 MiniMax所代表的，或許并不是國產AI的iPhone時刻，而更像是AI應用層的DeepSeek時刻：它們第一次用上市的方式，向市場證明——AI 應用不是概念，不是試驗，而是一門已經具備商業閉環的生意。

這一步的價值，在于“被看見”。而一旦被資本市場看見，后續的產品創新、應用爆發與生態擴展，才真正有了持續發生的土壤。