大模型创业“AI六小虎”路线分化,行业从拼资本讲概念转向验证真实商业化,资本和市场开始以经营数据评判企业价值。 ## **1. 智谱与MiniMax上市后获高估值但仍亏损** 二者2026年1月先后在港股上市,截至8月6日较发行价分别涨835%、80%,但股价波动大;2025年智谱经调整净亏31.82亿元,研发投入为收入4.4倍,MiniMax经调整净亏2.51亿美元,研发投入为收入3.2倍。 ## **2. 部分企业转向垂直场景寻找商业化落地** 百川智能押注医疗大模型与AI家庭医生,零一万物聚焦企业级多智能体,不再比拼烧钱规模,转而切入能进入真实工作流、获得持续付费的场景,建立差异化壁垒。 ## **3. 未来大模型市场将形成三层格局** 底层是提供算力、基础模型与API的云厂商和头部模型公司,中间是嵌入行业流程的垂直玩家,上层是面向具体需求的应用智能体,创业公司选窄场景更易存活。 ## **4. 资本评判标准转向商业化兑现能力** 当前资本更关注企业收入增速、毛利率、研发效率、客户续费及现金流,行业竞争已从技术比拼转向商业落地比拼,能否兑现商业价值将拉开企业差距。
AI六小虎的分水岭:有人冲向未来,有人困在故事里
2026-08-07 17:12

AI六小虎的分水岭:有人冲向未来,有人困在故事里

本文来自微信公众号: 凌霄-科技投资人 ,作者:凌霄


2023年,大模型创业最热的时候,市场讨论的是谁更像“中国版OpenAI”。模型参数、融资规模、明星团队,随便拎出一个词,都能把估值往上抬。那时候就像抢春运票,先上车最重要,至于票价谁来付、这趟车最终开到哪里,可以以后再谈。


三年过去,市场常说的“大模型六小虎”——智谱、MiniMax、月之暗面、阶跃星辰、百川智能、零一万物,已经走上完全不同的路线:智谱和MiniMax进入公开市场,月之暗面继续押注开放模型与智能体,阶跃星辰深耕多模态,百川把资源压向医疗,零一万物则冲进企业级多智能体。


看起来是路线分化,背后其实是同一个变化:大模型行业终于开始算一笔正常的生意账。


AI没有退潮,真正退潮的是“只要模型足够强,商业化自然会来”的想象。


01


上市之后,


故事必须接受审计


智谱和MiniMax已分别于2026年1月8日、1月9日在港股上市。截至8月6日收盘,智谱报1087港元,较116.2港元发行价上涨约835%;MiniMax报297.2港元,较165港元发行价上涨约80%。


这组涨幅足够亮眼,但两只股票也让市场见识了什么叫高波动。智谱7月17日单日下跌28.5%,MiniMax在7月28日单日下跌14.1%。有时候一杯咖啡还没喝完,账户里的浮盈已经换了一副表情。


股价很热闹,财报更值得盯。


智谱2025年收入7.24亿元,同比增长131.9%,毛利率41%;但经调整净亏损达到31.82亿元,研发开支31.8亿元,约为全年收入的4.4倍。MiniMax同期收入7904万美元,同比增长158.9%,毛利率从12.2%提升至25.4%;但经调整净亏损仍有2.51亿美元,研发开支约2.53亿美元,相当于收入的3.2倍。


这说明公开市场确实愿意给AI稀缺资产更高的估值,但高估值并不等于商业模式已经跑通。


资本可以为增长和想象力买单,却不会永远替亏损埋单。股价已经跑到利润前面,下一棒必须由收入质量来接。


02


转向垂直,


不是认输而是换打法


百川和零一万物并没有简单“放弃通用模型”,更准确的说法,是它们把商业重心转向更容易形成闭环的场景。


百川仍在持续研发模型,但资源明显向医疗倾斜,2026年推出医疗模型Baichuan-M4和AI家庭医生产品。零一万物则把“Make AI Work”进一步落到企业端,推出万智2.5企业级多智能体。



这些年看AI项目,最怕遇到一种情况:团队拿着模型排行榜,花半个小时解释技术有多先进,却回答不了客户为什么愿意付钱。


医院购买的不是参数,而是更可靠的辅助决策;工厂购买的不是Token,而是少停一次生产线;企业购买智能体,也不是为了在会议室里做演示,而是希望把十个人忙三天的工作压缩到半天。


能够进入真实工作流、积累行业数据、形成持续续费,才是真正难以复制的壁垒。


从通用转向垂直,不是技术投降,而是商业觉醒:不再和巨头比谁烧钱更快,而是比谁离客户的钱包更近。


03


大模型市场


正在形成三层格局


未来的大模型市场,大概率会形成三个层次。


底层是云厂商和少数头部模型公司,提供算力、基础模型和API。这一层需要长期投入巨额资本,最后能够留下来的,不会太多。


中间是医疗、金融、制造、法律等行业玩家。它们不一定训练最大的模型,却能把AI嵌入行业数据、合规体系和业务流程,通过迁移成本建立壁垒。


上层是面向个人和具体岗位的智能体产品,直接解决销售、编程、客服、运营和内容生产等问题,按照使用量或者实际效果收费。


基础层决定能力上限,垂直层建立客户黏性,应用层负责把技术价值变成收入。



这也意味着,并不是每家公司都需要训练最大的模型。创业公司如果没有资本、算力和人才密度,就不要在巨头的主航道上硬扛。找到巨头嫌市场太小、客户却愿意持续付费的窄场景,反而可能活得更久。


小餐馆不需要自己建发电厂,但必须知道哪道菜能让客人下周再来。


04


资本开始重新排列座次


过去看大模型,大家盯的是参数和排行榜;现在看一家AI公司,更应该盯收入增速、毛利率、研发效率、客户续费和现金消耗。


股价可以提前交易十年的想象,但财报每个季度都会来收作业。智谱和MiniMax上市后的大幅上涨,说明市场仍然相信AI的长期空间;它们经历的剧烈回撤,也说明资本对商业兑现速度没有无限耐心。


下一轮真正拉开差距的,不是谁把故事讲得最大,而是谁能把Token换成毛利、把Demo换成订单、把用户换成续费。六小虎没有散场,只是比赛已经从实验室搬到了收银台。

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