文章核心观点 - 生成式AI浪潮下，以MiniMax、智谱AI等为代表的国内“大模型六小虎”受到资本热捧，营收高速增长且市值高企，但同时也面临巨额亏损和盈利挑战，其发展路径与昔日的“AI四小龙”有相似之处，需警惕行业泡沫并关注技术落地与商业化变现能力[1][4][7][8][10][11] 行业格局与市场机遇 - 生成式AI时代，全球人工智能市场呈现快速发展态势，国内已完成备案的生成式AI数量达748个[1] - 国内大模型初创企业中，MiniMax、智谱AI、百川智能、零一万物、月之暗面与阶跃星辰被称为“六小虎”，备受资本青睐[4] - 人工智能历经70年发展，各界正加速向智能化升级，驱动AI市场快速发展，潜力巨大[4] - 生成式AI浪潮带来全球数千亿美元的市场机遇[11] 资本表现与公司动态 - 月之暗面近期获得一笔5亿美元的融资[4] - MiniMax与智谱AI通过赴港上市，共筹得超91亿港元[4] - MiniMax最高市值一度超1500亿港元，智谱AI最高市值突破1100亿港元[6] - 昔日的“AI四小龙”（商汤、旷视、云从、依图）风光不再，例如商汤市值从巅峰的3200亿港元降至1060亿港元，减少超2000亿港元[7] 财务表现与增长态势 - 智谱AI营收从2022年的5740万元飙升至2024年的3.12亿元，两年实现五倍扩张，2025年上半年营收为1.91亿元，同比增长325%[5] - MiniMax营收从2023年的346万美元增长至2024年的3052万美元，扩大近9倍[5] - 智谱AI在2022年至2025年上半年期间累计亏损总额为62.38亿元[8] - MiniMax在2022年至2025年9月30日期间累计亏损约13.2亿美元（约合人民币92亿元）[8] - OpenAI年度亏损超百亿美元[8] 商业模式与应用落地 - To C端，豆包、DeepSeek、Kimi等大模型正重塑信息获取方式，大有取代传统搜索引擎的态势[4] - To B端，在DeepSeek带动下，企业AI应用门槛大幅降低，更多企业可以更低成本部署AI应用，驱动商业化落地[4] - AI大模型为千行百业注入创新活力，掀起新一轮产业智能化浪潮[6] 成本结构与核心投入 - 大模型属于技术与资金密集型产业，强大的AI算力基础设施需要庞大的资金投入，是短期内难以盈利的核心因素之一[8] - 智谱AI研发投入中有七成用于购买算力服务，2022年至2024年算力累计投入超18亿元[9] - MiniMax每年研发投入中70%以上用于购买算力服务[9] - MiniMax预计未来几年仅面向阿里云采购的云服务累计金额将达3.75亿美元（约合人民币26亿元），其中2026、2027、2028年上限分别为1.15亿、1.25亿、1.35亿美元[9] 潜在风险与行业反思 - 持续的亏损和难以实现盈亏平衡，可能使“大模型六小虎”面临与“AI四小龙”相似的尴尬处境[8] - 无休止的投入却很难盈利，将助推AI泡沫，当前千亿市值已远超营收规模与盈利能力的支撑范围[10] - 营收仅数亿且巨额亏损的企业撑起千亿市值，势必将助推AI大模型独角兽的泡沫形成[11] - 大模型独角兽最迫切的在于技术落地与变现，以提高自我造血能力[11] - 应用落地是核心，能够扎实稳健促进大模型发展与商业化成果转化，才是AI大模型独角兽的出路[11]