大模型行业资本化进一步加速。近日，被称为AI大模型"六小虎"的智谱、MiniMax（稀宇科技）两家公 司陆续通过港交所聆讯，并披露招股书，这意味着以基座模型和多模态模型为主要赛道的AI大模型公 司，正式进入港股IPO冲刺阶段，预计2026年初登陆资本市场。 虽然同属AI大模型"六小虎"，但智谱与MiniMax的技术基因、核心技术路线与商业逻辑等不尽相同，智 谱以AGI（通用人工智能）基座模型为核心，MiniMax则聚焦多模态模型领域。业内分析，本次港股上 市，或将引导国内AI大模型厂商叙事逻辑从"讲述技术故事"转变为"商业价值兑现"，也将为后续大模型 企业融资及估值提供依据。 智谱商业化主要面向B端用户 智谱是AI大模型"六小虎"中首家启动IPO的企业。12月19日晚间，智谱披露港交所聆讯后招股书，中金 公司担任独家保荐人。 公开资料显示，智谱成立于2019年，由清华大学技术成果转化而来，定位为专注于基础模型研发的独立 厂商。智谱CEO张鹏是清华大学2018创新领军工程博士，其职业生涯始于清华大学知识工程实验室， 2006年起主导研发科技情报平台AMiner，这一系统正是智谱的技术雏形。 智谱在研发层面投入大 ...

文章核心观点 - 文章报道了人工智能领域两位顶尖专家Yann LeCun与Demis Hassabis就“通用智能”概念展开的公开辩论 这场辩论反映了对人工智能发展路径的两种不同研究范式[1][10][38] LeCun的核心论点：反对“通用智能”概念 - Yann LeCun认为“通用智能”这个概念是“彻头彻尾的胡说八道”和“无稽之谈” 他认为人类智能是高度专用化的 人类在许多任务上表现差劲 而动物在许多领域胜过人类[3][4][5] - 他认为人类自认为通用是一种“幸存者偏差”的错觉 因为人类只能意识到自己能构想出的问题 而忽略了海量位于认知盲区之外、根本无法构想的任务[3][4] - 他从数学和效率角度论证 认为人类大脑是极度专业化的 视神经拥有100万根神经纤维 视觉任务是从1E6比特到1比特的布尔函数 在所有可能的此类函数中 大脑能够实现的比例微乎其微[25] - 他指出 人脑约有1E11个神经元和约1E14个突触 指定整个连接组所需的总比特数最多为3.2E15 这意味着人脑可表示的布尔函数总数最多为2^(3.2E15) 与所有可能函数总数2^(2^1E6)（约2^(1E301030)或10^(3 x 1E301029)）相比是极小的数字[25][26][27] - 他强调理论上的可计算性（如图灵完备）不等于实际效率 在资源受限下 人脑处理绝大多数计算问题的效率极低 表现是高度次优的[23][25] Hassabis的核心论点：支持“通用智能”概念 - Demis Hassabis认为LeCun混淆了“通用智能”与“普适智能” 他认为人类大脑是“目前在宇宙中已知的最精妙、最复杂的现象” 并且具有极高的通用性[12][13] - 他的观点基于通用计算理论 认为人类大脑以及AI基础模型都是近似的图灵机 只要给予足够的时间、内存和数据 从理论上讲就能够学习任何可计算的事物[12][14] - 他以人类创造力为例反驳LeCun 指出人类大脑的出厂设置是为了“采集和狩猎” 但却用这套硬件发明了国际象棋并造出了波音747 这证明了其令人惊叹的通用性[12][14] 争论的本质与行业意义 - 两位专家的争论看似围绕词汇定义 实质上反映了对AGI发展路径的两种不同判断和研究范式[38] - Hassabis的立场更接近“通用计算主义” 关注通用架构在规模化后的潜力上限 认为能力边界可以随算力、数据和训练时间的扩展而持续外推[38] - LeCun则强调实际可实现性与效率约束 认为智能系统必须在有限资源下运行 必然高度依赖结构、归纳偏置和与世界相匹配的表征方式 应关注构建能高效理解和预测现实世界的“世界模型”[38] - 这场分歧是两种研究范式的差异 在AGI实现之前 这两条路径可能会长期并行并相互借鉴 争论本身是推动领域前进的重要动力[38][39] 其他行业专家的观点 - 谢赛宁支持LeCun的观点 推荐了Frans de Waal的著作《Are We Smart Enough to Know How Smart Animals Are?》 认为人类应对智能抱有更谦卑的态度[29][30] - 黑天鹅理论之父Nassim Nicholas Taleb从哲学角度支持LeCun 认为任何智能都是“领域特定”的 受进化和结构束缚[33] - 埃隆·马斯克则简洁地表示支持Hassabis的观点[36]

公司概况与市场地位 - 公司是智谱，总部位于北京，是中国最大的独立大模型厂商，有望以“大模型第一股”身份在港交所挂牌上市 [1] - 公司成立于2019年，由清华大学技术成果转化而来，是国内率先启动大模型研究的团队 [1] - 公司是“大模型六小龙”中首家启动IPO的企业，其上市标志着中国AI大模型行业从“技术竞赛”进入“资本验证”的新阶段 [3] 技术与产品实力 - 公司研发了基于自回归填空的全国产预训练架构GLM，在鲁棒性、可控性和幻觉性方面取得突破性进展，并适配了40余款国产芯片 [1] - 公司从底层架构起步，坚持自研与完全自主可控，陆续推出中国首个百亿模型、首个开源千亿模型、首个对话模型、首个多模态模型和全球首个设备操控智能体 [1] - 2024年9月发布的GLM-4.6模型，在全球百万用户盲测的大模型竞技场Code Arena上，其代码生成能力与Anthropic、OpenAI等国际公司模型并列全球第一，超越谷歌Gemini和xAI的Grok [1] 商业化与财务表现 - 公司商业化起步较早，已成为中国收入体量最大的独立大模型厂商 [2] - 公司面向全球开发者的模型业务（GLM coding plan）已经获得超过1亿元的年度经常性收入 [2] - 在全球大模型超市OpenRouter上，GLM-4.5/4.6自上线以来调用量稳居全球前十，其付费API收入超过所有国产模型之和 [2] - 招股书显示，公司已连续三年营收翻倍，2025年上半年收入为1.9亿元，毛利率为50% [2] - GLM系列大模型应用于民生治理、工业制造、能源电力、金融、互联网、通信、消费电子、教育等行业，拥有超过270万的客户与开发者 [2] 融资历史与行业影响 - 自成立以来，公司完成了8轮融资，融资规模超83亿元，受到了国资、产业资本、VC/PE等众多知名投资机构认可 [2] - 公司上市预示着中国大模型产业将从早期的狂热投入，正式进入以技术实力、营收能力与可持续商业模式为核心考量的新发展阶段 [3]

行业趋势与市场前景 - 全球AGI赛道呈现“冰火两重天”格局，行业洗牌加速，中小玩家出清，而头部企业估值狂飙，资本争抢核心标的 [1] - OpenAI新一轮融资计划投后估值或飙升至8300亿美元，创下全球科技初创企业估值峰值，其估值在48小时内从5000亿美元跃升至8300亿美元 [1] - 全球AI市场有望从2023年的1890亿美元增长至2033年的4.8万亿美元，十年间或增长25倍，AGI被视为未来市场规模高达十万亿美元以上的核心方向 [1] MiniMax公司概况与上市进程 - 国产AI独角兽MiniMax（上海稀宇极智科技有限公司）已通过港交所上市聆讯并披露招股书，若进程顺利，将于2026年1月正式挂牌 [1] - 公司成立仅四年，即将创下全球AI公司从成立到IPO的最快纪录，并有望成为全球资本市场首个纯AGI主业上市公司 [1] - 公司已获得米哈游、阿里、腾讯、小红书、高瓴、IDG、红杉中国、经纬等多家顶级机构联合背书 [1] 组织架构与团队效率 - 截至2025年9月底，公司员工仅385人，平均年龄29岁（以95后为主），研发人员占比近74%，董事会平均年龄仅32岁 [1] - 公司采用三级极简架构，摒弃层级制、OKR与KPI，推行“项目导向+算法化管理”及每周“CD会议”，实现信息透明与高效协作 [1] - 公司推行“人机混合协作”，让AI Agent处理数据标注、代码调试等任务，鼓励跨职能突破，实现“小团队撬动大市场”，人效位居行业前列 [1] 财务表现与运营效率 - 公司自成立至2025年9月累计花费仅5亿美元（约35亿元人民币），约为OpenAI同期累计花销（400-550亿美元）的1% [1] - 2025年前九个月，公司收入同比增长超170%，研发开支同比增幅仅30%，销售及营销开支同比下降26%，实现高速增长下亏损的有效收窄 [1] - 公司M1模型训练成本仅53.74万美元，M2模型API价格仅为同类模型的8%，实现了“性能不打折、成本大幅降低” [1] 技术实力与产品矩阵 - MiniMax是全球唯四的全模态第一梯队企业，构建了文本、语音、视频、Agent四大技术支柱 [2] - 2023年，语音模型Speech02登顶国际权威榜单，累计生成超2.2亿小时语音；2024年，视频模型Hailuo02位列全球第二，累计生成视频超5.9亿个；2025年，文本模型M2开源即跻身全球前五、开源第一 [1][2] - M2模型在编程与工具调用核心评测SWE-bench Verified中得分仅次于ClaudeSonnet4.5，是OpenRouter调用量排名前五的唯一中国公司 [1] 市场覆盖与全球化战略 - 公司全模态产品矩阵已覆盖200多个国家及地区的2.12亿个人用户、100多个国家的13万企业客户 [2] - 公司确立“生而全球化”战略，70%的收入来自海外市场，成为中国AI公司中国际化收入最高的企业 [2] - C端产品Talkie在美国AI伴侣类应用中排名第一，超过Character.AI一倍以上，全球月活达1100万，单一产品实现数千万美元收入 [3] 业务增长与生态合作 - 视频生成产品Hailuo AI上线首月即登顶全球AI产品增速榜，连续两月蝉联全球AI视频生成类榜单榜首 [3] - B端通过API调用、企业服务等模式，与中软国际等企业联合打造政务、医疗等行业解决方案 [3] - 公司与鸿博股份子公司英博数科、金山办公、掌阅科技、易点天下等企业达成深度合作，获得算力资源、技术融合与市场推广支持 [3] 行业意义与公司定位 - MiniMax的崛起打破了AI行业多个固有认知，以385人团队、5亿美元投入取得了全模态全球领先、70%海外收入等亮眼成绩 [3] - 公司验证了“战略定力+舍命狂奔”的发展逻辑，展现了中国AI企业的全球竞争力 [3] - 其上市被视为中国AI力量向全球输出技术价值观的里程碑 [4]

在以"全球大模型第一股"为终点线的赛跑中，来自北京的智谱率先迈出了一步。 12月19日，港交所官网公布北京智谱华章科技股份有限公司（下称"智谱"）聆讯后资料集，智谱IPO的进度条再次刷新。 智谱招股书披露，根据弗若斯特沙利文的资料，2024年，智谱的收入在中国独立通用大模型开发商中排名第一，在所有通用大模型开发商中位列第二，市场 份额占到6.6%；截至2025年6月30日，智谱累计为超过8000家机构客户提供大模型服务。 不过，该招股书也显示，自2019年成立以来，智谱"烧钱"状况也愈演愈烈，收入连年稳步增长的同时，亏损也逐年扩大。尤其是智谱在2023年亏损7.88亿元 后，2024年亏损直接"增长了一个数量级"至29.58亿元。 智 谱主要财务数据对比 新京报贝壳财经记者张晓慧根据招股书制作 从营收方式来看，智谱通过其一体化MaaS（模型即服务）平台提供大模型服务获取收入，根据客户需求提供本地化部署和云端部署两种部署方式。 招股书显示，智谱本地化部署与云端部署所带来的收入比重经历过较大变动。2024年以前，本地化部署一直是智谱收入的绝对主力，2022年，本地化部署收 入占其当年收入的95.5%；2023年为 ...

在AI竞赛全面进入"贴身肉搏"的阶段，市场的关注点正在发生变化：模型谁更强，已经不再是唯一问题；谁能把模型能力稳定转化为收入与现金流，才是新 的分水岭。 在最新一期《Big Technology Podcast》的一对一访谈中，OpenAI CEO Sam Altman罕见地从商业、产品和基础设施三个层面，系统回应了外界最关心的问 题。多项表态释放出一个清晰信号：OpenAI正站在从"现象级产品公司"迈向"企业级AI平台"的关键拐点上。 ChatGPT为什么三年几乎没变？答案是"通用性" Altman坦言，他原本以为 ChatGPT 的聊天界面不会撑这么久，但现实证明：通用、低门槛的交互方式被严重低估了。 不过他也明确指出，ChatGPT 的终极形态不会只是"对话框"：未来 AI 将主动工作，而非被动响应、会根据不同任务生成不同界面、能在后台持续运行，只 在关键时刻打断用户、从"工具"演进为"智能代理"。 这也是 OpenAI 同时推进 浏览器、设备、代理（Agents） 的底层逻辑——目标不是做一个更聪明的聊天机器人，而是成为"默认智能层"。 Altman再次强调，"记忆"是AI最具长期价值的能力之一，而当 ...

从12月17日晚间到12月18日，大模型赛道的热门话题围绕MiniMax和智谱展开。有消息称，国内大模型 领军企业MiniMax(稀宇科技)与智谱AI均已获得中国证监会境外发行上市备案，并于本周先后通过港交 所上市聆讯，进入港股上市前的最后阶段。尽管双方暂未公开置评，港交所也还未披露招股书，但知情 人士向北京商报记者透露，面向公众层面的信息确认只是时间问题。这场IPO冲刺进入收官阶段，国产 大模型的上市竞速将迎来终局，行业淘汰赛是否同时开启？ "双雄"抢跑 "智谱AI于12月17日在港参与并通过了聆讯"，12月18日，知情人士向北京商报记者透露。 MiniMax亦被曝于12月17日通过了港交所聆讯，计划于2026年1月在港挂牌上市。截至北京商报记者发 稿，MiniMax和智谱对此保持沉默，港交所也尚未公布两家公司聆讯后资料集。上述知情人士表示，港 交所将在近期发布公开信息。不出意外的话，这两家公司可能成为中国内地企业赴港上市"报备制"以 来，在港过聆讯最快的案例。 近期文远知行与小马智行同步赴港聆讯，同日上市。如今，MiniMax与智谱的并肩过会，会不会复刻这 一剧本尚不可知，但从第三方视角看挑战同样显著。 ...

图片来源： a16z Z Highlights 目前来看，企业实际赚到的利润情况其实非常好。如果他们停止开发更大规模的模型，只靠现 有的模型运营，按照当前的利润率，很快就能实现盈利。从这个角度来说，现在确实不像是泡 沫。 总有人说 AI 还没盈利，企业还在持续投入以求盈利。但实际上，他们很快就能收回过去所有的 开发成本了。现在的投入，只是为了未来的进一步发展。 要推进研发，必须进行更多实验，这也就意味着纯软件奇点很难实现 在高端市场，我肯定会预期有新的工作岗位被创造出来。每个人依然可以成为影响者。但在高 端领域，确实很难指出哪些具体工作是 AI 目前绝对无法自动化的。 单纯砸钱并不会让基准测试变得更好，但平均来说，开发更高级的基准测试确实需要投入更多 资源 a16z ：全称 Andreessen Horowitz ，是一家美国私人风险投资公司，由马克 · 安德里森和本 · 霍罗威 茨于 2009 年创立。该公司总部位于美国加利福尼亚州门洛帕克。安德里森 · 霍罗威茨投资于早期新 创公司和已成熟的成长型公司。其投资范围涵盖医疗保健、消费者、加密货币、游戏、金融科技、教 育以及企业信息技术等产业。 AI 泡沫争议 ...

这意味着，智能的提升并不是"想象空间"问题，而是绕不开能量、带宽、存储、制造和成本的物理限 制。 AGI 会不会到来？ 这是AI 行业里反复被讨论、却一直始终缺乏清晰论证的问题。 最近，西雅图艾伦人工智能研究所（AI2）的研究员蒂姆·德特默斯（Tim Dettmers）在一篇文章，题目很 直接——《为什么 AGI 不会实现？》。 蒂姆·德特默斯 在这篇文章中，他提出了一个被长期忽视、却至关重要的前提： 计算并不是抽象概念，而是一件彻底受物理规律约束的事情。 德特默斯认为，当下市场对AGI 的判断普遍偏乐观，一个关键原因在于： 很多讨论只停留在模型、参数和算法层面，却忽视了支撑这些能力的物理基础正在逼近极限。 在文章中，德特默斯第一次从物理约束的角度，系统性地解释了为什么AGI 面临一系列难以回避的现 实。这些判断，也有助于我们更好地理解当前的AI行业。 他在文章中总结了几条关键判断： 1）Transformer 的成功并非偶然，而是在当前物理约束下接近最优的工程选择，继续通过架构改进获得 的边际收益正在快速下降。 2）当下大量所谓"创新"，本质仍是既有框架上的渐进改进，很难带来结构性跃迁。 3）AI 过去的 ...

谈及AI领域是否存在泡沫，何小鹏表示，局部或阶段性的泡沫在科技发展中是常见现象，这是市场从 混沌走向有序的必经过程。他认为，AI仍处于推动社会变革的极早期阶段（0到0.1），对比中美市场， 中国估值相对理性，更侧重应用落地；美国估值较高，更聚焦前沿探索。但何小鹏认为当前并不存在 AI泡沫，行业未来仍然蕴含巨大机遇。 在AGI（通用人工智能）发展方面，何小鹏认为，当前AI能力主要基于模仿学习与强化学习，如同自动 驾驶通过海量数据学习后，在某些方面可超越人类，但尚未具备真正的创造力。实现真正的AGI，还需 在多模态理解、世界模型构建、持续学习以及长时序规划等能力上取得突破，这可能需要数年时间，并 依赖底层技术的进一步突破。 新华财经上海12月17日电（李一帆）12月17日，小鹏汽车创始人、董事长何小鹏发文，分享了其近期在 美国与近三十位AI领域专家交流后的观察与思考。何小鹏认为，未来三年内AI取得重大突破的或许不 在数字领域，而更可能发生在物理领域（自动驾驶、机器人等）。 在AI创业方面，何小鹏表示，美国在SaaS与物理AI机器人赛道的创业氛围尤为活跃，估值高涨、创业 项目集中。但具体来看，中美两国在AI机器人领 ...