智谱港股IPO上市详情 - 北京智谱华章科技股份有限公司于港交所正式挂牌上市，股票代码02513，发行价为116.2港元/股，募资规模预计达43亿港元，预估市值511亿港元 [3][18] - 上市首日开盘后股价一度涨超3%，随后回落，截至发稿时股价为116.5港元/股，当日交易最高价121.0港元，最低价116.3港元，成交额8.91亿港元，成交量678.16万股 [3][4][18][19] - 香港公开发售获得1159.46倍超额认购，国际发售获得15.28倍超额认购，最终发售价定为116.20港元，公司所得款项净额约为41.734亿港元 [4][19] - 上市前一日港股暗盘交易表现亮眼，股价一度上涨近38%至160港元 [4][19] 公司上市背景与行业意义 - 公司最初于2025年4月在证监会北京监管局开启A股上市辅导备案，但截至2025年12月12日未收到进一步意见，随后转向港股上市 [5][20] - 此次上市使智谱成为“全球大模型上市第一股”，被认为将反向促进中国其他大模型厂商的上市节奏 [5][20] - 行业专家分析，公司选择此时上市主要出于对现金流与确定性的需求，大模型行业是“研发+算力+工程化”三重驱动的高投入模式，私募融资不确定性增加，上市是在估值未达顶峰时锁定确定性的一步资本运作好棋 [6][21] - 专家同时指出，约500亿人民币的预估市值对于未来中国大模型头部企业而言可能偏低，上市时间点偏早，反映了中国大模型厂商因风险投资供给不足、商业生态收入不足、芯片供给不足等原因导致的自信不足 [7][22] 公司业务与核心竞争力 - 公司成立于2019年，发展六年，核心竞争力归纳为三点：技术领先性（GLM系列模型，尤其是GLM-4.6、GLM-4.7在海外受关注）、完整的产品矩阵（基座模型+多模态模型+AI Agent+编程模型）、以及商业化效率 [7][22] - 作为国内较早布局MaaS（模型即服务）的公司，建立了可扩展的API调用模式和高毛利的中国特色企业本地化部署模式 [8][23] - 客户结构中，互联网高科技客户占比50%（前10大互联网公司中9家合作），G端客户占比低于20%，本地化部署业务的毛利率保持在60%以上，是传统公司均值的2倍 [8][23] - MaaS平台拥有290万企业与开发者，付费比例超过10%，付费客户年复购率达70% [8][23] 财务表现与研发投入 - 营收高速增长：收入从2022年的5740万元人民币大幅攀升至2024年的3.124亿元人民币，年复合增长率超过130% [8][23] - 尚未实现盈利，净亏损持续扩大：2022年净亏损1.437亿元，2023年净亏损7.88亿元，2024年净亏损29.58亿元 [8][23] - 亏损主因是巨额研发投入：研发费用从2022年的8440万元激增至2024年的21.954亿元，2025年上半年研发开支达15.947亿元，同比增长85.6% [9][24] - 研发费用中算力服务费占比大幅提升：从2022年的17.3%提高至2024年的70.7%，2025年上半年已达71.8% [9][24] - 上市前已完成八轮融资，累计募集资金超过83.6亿元人民币，投资方包括阿里巴巴、腾讯、美团、小米等互联网巨头以及中金资本、红衫资本、高瓴资本等头部投资机构 [9][24] 公司战略与未来规划 - 上市后计划将70%的募集资金用于增强通用AI大模型的研发 [11][26] - 公司未来主要在两件事上发力：提高基础技术能力和推动应用全面化，认为国内AI行业将收敛至少数几家拥有自研能力的厂商 [11][26] - 公司定位为由数据科学家和工程师驱动的企业，截至2025年6月30日，拥有657人的研发团队，研发人员占比74%，核心团队已发表500篇顶尖论文，累计引用超58000次 [11][26] - 公司认为其在与大厂的竞争中的优势在于“非常聚焦”：专注于基础模型研发、典型行业应用和生态式发展，且在原始创新和优秀人才方面具有优势 [12][27] - 公司积极适配国产算力，已适配40多款国产芯片，包括摩尔线程、寒武纪、昇腾、沐曦等，认为实现国产算力适配是趋势 [9][24] 行业格局与中美对比 - 2025年美股可能迎来AI独角兽IPO高潮，SpaceX、xAI、Anthropic、OpenAI、Databricks等公司可能启动上市，旨在筹集资金支持高强度研发 [13][28] - 专家观点认为，国内大模型厂商上市是“收割确定性”，而OpenAI、Anthropic上市是“扩展无限性”，上市对中美公司技术发展的影响不同 [13][29] - 中国大模型技术与美国相比仍有较大差距，上市后公司可能面临更多约束，长期持续发展存在不确定性 [13][29] - 专家指出，当前中国大模型领域泡沫“不是太多了，而是还不够”，大量资本投入是拉动新兴产业的必要过程 [14][30] - 智谱上市拉开了大模型企业IPO序幕，另一家AI公司MiniMax将于次日（1月9日）在港交所挂牌 [14][30] 公司治理与团队背景 - 公司技术成果源于清华大学相关技术转化，董事会10名成员中有7人具有清华大学背景 [12][27] - 核心管理层包括：董事会主席兼执行董事刘德兵（49岁）、CEO兼总经理张鹏（46岁）、执行董事张笑涵（28岁）、联合创始人李涓子（61岁，清华大学教授）等 [12][27] - 董事会还包括具有丰富投资和企业治理经验的外部董事，如君联资本总裁李家庆（52岁）和蚂蚁集团投资及公司发展部总监王盟（42岁） [12][27] - 监事会成员包括25岁的裴博，于2024年6月毕业于清华大学 [15][31]

2025年中国AI大模型行业格局重塑 - 行业核心叙事从追逐风口转向深度分化与价值重塑，进入关键节点[2] - 行业竞争逻辑发生深刻变迁，市场与资本趋于理性，企业生存姿态更趋务实[3][7] “AI六小龙”光环褪色与战略分化 - 曾以“AI六小龙”（智谱、MiniMax、月之暗面、阶跃星辰、百川智能、零一万物）闻名的创业军团在2025年退至舞台侧翼[6] - 六家公司战略路径出现显著分化：智谱与MiniMax递交港交所招股书准备上市；月之暗面与阶跃星辰收缩重心于基础研发；零一万物与百川智能转向AI应用与垂直领域[6] - 自2025年中以来，相关企业在宣传上已不再与“AI六小龙”名号绑定，该称谓因估值逻辑和故事改变而不再“性感”[9] 基础模型研发的高昂成本与行业门槛 - 研发基础模型是“烧钱竞赛”，训练千亿级参数模型需数千至上万张顶级GPU集群，单张英伟达H100 GPU采购价超过20万元[11] - 对标ChatGPT需万亿级别大模型，零一万物创始人透露一次预训练的投产运行训练成本达三四百万美元[11][12] - 行业门槛提升，模型参数规模迈向万亿级别，四五千亿参数成为基准量级，导致行业自然收敛[19] DeepSeek的冲击与“鲶鱼效应” - 2025年春节期间DeepSeek爆火，其免费开源策略对“AI六小龙”造成巨大冲击[13] - DeepSeek刺激整个行业进入高强度、高浓度迭代节奏，被视为国产大模型崛起并快速追赶全球前沿的关键年份[8] - 部分“小龙”企业（如月之暗面）认为DeepSeek的出现是好事，促使其回归技术本源，以长期主义视角发展[18] 企业最新战略布局与产品更新 - 智谱与MiniMax在2025年12月23日仍有通用基座模型更新（GLM-4.7, M2.1），月之暗面与阶跃星辰最新版本发布于2025年9月和7月，而百川智能与零一万物更新停留在2024年[15] - 多家企业战略趋同：在研发基础模型的同时，强调工具调用与场景落地价值，例如突出编程模型的差异化竞争力[19] - 月之暗面转变发展战略，在2025年7月推出受市场好评的K2模型，并计划重点提升模型能力，发展Agent和API产品[18][21] - MiniMax相关人士判断，模型体验的下一个亮点是模态融合，并声称有能力做出Gemini 3级别的产品[21] 巨头入场与C端竞争格局 - 字节跳动旗下豆包App在C端建立巨大优势，2025年11月月活用户达3.09亿，断层式领先[24] - 2025年11月，阿里系产品（千问、灵光、蚂蚁阿福）向C端全面进攻，下载量迅猛增长[27] - 在字节、阿里、腾讯构成的“三巨头”格局下，创业公司难以在资源密集型竞赛中找到有效插手空间[28] - 2025年11月月活TOP20 AI应用中，字节、百度、阿里各有4款上榜，月之暗面是唯一上榜的“六小龙”公司[25] 行业收敛与“AI四小强”崛起 - 行业收敛至少数拥有自研能力的厂商专注基础模型，其他公司专注于分发和行业应用[19] - 市场为坚持训练基础模型的“小龙”们赋予新称号“AI四小强”[22] - 快思慢想研究院院长分析，若基础模型无法稳居前三，则失去持续投入的战略意义，这倒逼多数企业转向to C或to B服务[29] - 当前坚守通用基模型赛道的头部玩家主要为DeepSeek、通义千问、豆包、元宝，这被视为“巨头的开源游戏”[30] 上市进程与资本动向 - 智谱与MiniMax预计分别于2026年1月8日和1月9日在港上市，智谱将成“全球大模型第一股”[21] - MiniMax获得包括Aspex、Eastspring在内的14家基石投资者约27.23亿港元认购，获得长线资本背书[21] - 两家公司营收逐年稳步增长，但亏损同样逐年增大[21] 技术展望与行业信心 - 有观点认为，按照当前迭代速度，DeepSeek有可能在2026年于基模型性能上反超美国谷歌Gemini和OpenAI GPT系列[30] - 尽管竞争激烈，但行业技术迭代速度加快，人才得以留存，构成了中国大模型行业最坚实的基础[23] - 行业内高管认为，未来可能只剩下一个梯队，当前能生存下来的公司都非常优秀且选择了不同路径[31]

文章核心观点 - 中国大模型行业正从“叙事泡沫”和“科学竞赛”阶段进入“现金流考试”和“产业拐点”的冷却期，行业竞争焦点从“卷性能”转向“卷生态”和商业化落地 [1][9][40][42] - 智谱AI作为“AI六小龙”之一和首家冲刺IPO的中国大模型创业公司，其上市行动并非胜利的奖章，而是在资本收紧、巨头围猎背景下为生存和续命而采取的“避险策略”与“自救” [1][2][16][20] - 公司的核心困境在于其深厚的清华学术基因导致了“科研逻辑”与“商业逻辑”的断层，使其在技术领先的同时，商业化进程频频掉队，面临从“技术公司”向“交付机器”和“市场服务商”的艰难转型 [3][5][6][9][11] - 上市后公司将面临更严峻的挑战，包括资本市场的持续审问、平台巨头的生态位围猎，以及构建自身可持续增长结构和生态护城河的压力 [25][26][30][31][39] 清华系的起点：信仰与实力的双刃剑 - 公司创始团队源自清华大学，背负“国家算法希望”标签，代表科研自信，其GLM系列模型是中国最早可商用的模型之一，技术性能曾逼近GPT-4-turbo [3][4] - 学术基因带来技术优越感和人才密度，但也导致公司更专注于证明“能不能做到”而非“做到之后干什么”，早期节奏像科研论文，追求模型最优解，延迟了商业现实 [5][6][12] - 公司坚持“开源路线”与“学术产业并重”，虽带来声誉但未有效转化为现金流，陷入“开源贡献热度高，营收贡献低”的悖论 [7] - 从实验室到公司的组织转型耗时两年，需要从分布式、自由探索的科研形态转向集权、集中决策的商业化体系，挑战从模型训练转向模型变现 [8] 商业化的中场：从技术公司到交付机器 - 2024年后行业进入“去泡沫期”，客户理性回归，从追问“革命性”转向追问投入产出比，公司被迫从“科研叙事”转向“商业叙事” [9][10] - 公司进行战略调整，裁撤部分研究岗位，强化商务交付与行业解决方案团队，内部语言从讲“模型精度”、“参数规模”转向讲“交付周期”、“客户复购” [11] - 提出MaaS战略，从卖模型产品转向卖模型能力，在能源、教育、金融等领域推出垂直行业解决方案，让模型成为可稳定交付的“交付件” [12] - 商业模式面临两难：收入仍偏向依赖To G和国企客户的项目制定制，与OpenAI基于API的规模化、可复用的To B逻辑存在效率差距，公司正尝试向面向中小企业的订阅制转型 [14] - 商业化转型带来两个好处：降低单客户履约风险、拉长客户生命周期价值 [15] 资本逻辑的拐点：谁在押注智谱的未来 - 公司融资背景混合了学术系、政策系和市场系资本，需同时承载技术灯塔、国产模型代表和商业变现三重诉求，上市是调和不同资本逻辑的必要动因 [17][18][22] - 大模型公司估值逻辑生变，从“叙事红利”回归“经营逻辑”，智谱上一轮融资估值约250亿元人民币，上市时市场预计估值可能下调至100亿至200亿元之间 [19] - 上市是“避险策略”，高企的模型训练成本消耗巨大，单次训练GLM-4.5需数千万至上亿元算力资源，IPO能为公司赢得“时间换空间”的机会 [20][21][23] - 资本市场投资逻辑从“投模型”转向“投生态”，智谱需通过上市确立“生态平台”身份，证明其能向下游延展并形成复利循环，而资本的耐心将以季度为单位进行审问 [24][25] 上岸之后：浪更大了 - 上市后公司将面对更透明的深海，考题包括：利润表的透明化、资本舆论的公开化、竞争格局的公开化 [30] - 竞争环境升级，对手变为百度、阿里、字节、腾讯等能“边亏边投十年”的平台巨头，这些巨头垄断了90%的应用流量与商业入口 [26][31] - 公司在巨头生态中处于尴尬位置：技术够强可被引用，但体量太小无法形成话语权，需找到非对称竞争空间，如政企安全可信模型、特定行业知识工程、开源模型生态 [32][36] - 行业竞争从“科研驱动”走向“工程驱动”，比拼重点转向模型如何更好融入企业系统、解决交付痛点、在保护隐私的前提下高效可用 [33][37] - 公司的护城河从“技术护城河”转向“信任护城河”，其清华背景、国资股东、国产化技术栈在央国企和政府系统中构成稀缺的信任资产 [35][38] - 长期生存需从“一个公司”变成“一个生态”，通过构建开源联盟、参与制定行业安全标准等方式，在巨头竞争中寻求主导权 [39] 对抗洗牌的浪是中国大模型的集体命运 - 中国大模型行业正经历从“叙事泡沫”到“产业拐点”的冷却与筛选期，“AI六小龙”均面临融资收缩、裁员频发的挑战 [40] - 行业幻觉破裂，意识到模型是起点而非护城河，OpenAI的成功在于构建了从产品层、平台层、生态层到品牌层的完整复利系统，而中国公司多数仍停留在产品层或定制层 [41][42][43] - 行业存在结构性错位：技术创新周期、资本窗口期与产业商业化周期不同步，导致“先上市，再成长”成为被动选择 [44] - 穿越行业洗牌浪潮的关键在于形成“技术×应用×现金流”的复利结构，智谱的机会在于以开源、行业MaaS、政企信任体系为基座，构建“中式生态模型” [45][46] - 最终，AI的未来属于最能活下来的公司，理性与算力、科研与商业并非对立 [47][50][51]

文章核心观点 - 智谱AI与Minimax作为中国大模型独角兽相继公开招股书，其财务数据揭示了两种截然不同的商业化路径与生存现状，代表了中国大模型公司在当前市场环境下寻求突围的主要方向 [1] - 智谱AI选择深耕B端市场，以高毛利的私有化部署为主，但面临增长天花板和客户集中度高的挑战 [7][11][13] - Minimax选择主攻C端市场并通过出海实现增长，收入结构已转向以AI原生应用为主，但面临高昂的算力成本和激烈的市场竞争 [14][15][17] - 两家公司均处于高投入、高亏损的研发阶段，现金储备和IPO融资旨在为跑通商业模式争取更长的生存时间 [20][21][24][29] 财务表现与商业模式对比 - **营收规模与增长**：2024年智谱AI营业收入为3.12亿元人民币，同比增长130%；Minimax营业收入约为3038万美元（约2.16亿元人民币），同比增长782% [4] - **盈利能力与亏损**：智谱AI毛利率为56.3%，2024年净亏损29.6亿元人民币；Minimax毛利率为12.2%，净亏损4.65亿美元（约合人民币32.7亿元） [4][5] - **研发投入**：智谱AI2024年研发投入21.95亿元人民币；Minimax研发投入1.89亿美元（约13.4亿元人民币） [4] - **商业模式差异**：智谱AI核心收入84.5%来自私有化部署，是典型的MaaS/SaaS模式，主攻B端企业及开发者；Minimax核心收入来自AI应用订阅与虚拟道具，是AI原生应用模式，主攻C端用户 [5] - **成本结构差异**：智谱AI营业成本主要包括人工成本（约54.4%）和计算服务费（22.1%），并将大量模型训练支出计入研发开支；Minimax营业成本主要是C端服务的算力成本及获客费用 [6] 市场与用户分析 - **客户与用户基础**：智谱AI拥有超过1.2万家企业客户和4500万开发者，覆盖8000万+终端设备；Minimax拥有2760万月活跃用户（MAU） [5] - **市场地域分布**：智谱AI深耕国内生态；Minimax73%的收入来自海外市场，展现出全球化基因 [5] - **行业市场现状**：2024年中国大语言模型市场规模53亿元人民币，其中机构客户贡献47亿元（占88.6%），预计未来五年复合增长率63.5%，机构客户是核心驱动力 [7] - **客单价与集中度**：智谱AI年化客单价从2022年的114万元人民币增长至2024年的215万元人民币，但客户集中度高，前五大客户收入占比接近50% [11] 战略路径与发展挑战 - **智谱AI的B端路径**：选择通过私有化部署服务政企客户，具有收入确定性，但增长面临天花板，云端MaaS业务占比下滑至15%，且该部分毛利率从76.1%跌至3.4% [11][13] - **Minimax的C端与出海路径**：为应对中国个人用户付费意愿低的困境，坚定选择出海，AI原生应用收入占比已达71%左右 [14][15] - **全球化布局**：两家公司均在探索全球化，Minimax转型激进（73%海外收入），智谱AI则通过B端赋能出海，2025年上半年东南亚市场收入占比11.1% [17] - **增长挑战**：智谱AI需突破在渗透头部机构后的增长天花板，并发展云端MaaS作为第二增长极；Minimax需在海外市场应对高昂的运营成本和激烈的竞争 [13][15] 现金储备与生存能力 - **智谱AI现金状况**：截至2024年12月31日，现金及现金等价物约24.57亿元人民币，2024年经营活动净现金消耗22.45亿元人民币（月均约1.87亿元），2025年上半年升至月均约2.21亿元，按此速度2024年末现金可支撑约11个月，但后续融资已延长现金生命线 [23][24] - **Minimax现金状况**：截至2025年9月，持有现金结余约10.46亿美元，按每月约2790万美元的消耗速度计算，现有储备可支撑约37.5个月 [24] - **IPO意义**：IPO是战略性的“抢跑”，旨在通过二级市场获取更长的打磨期，缓解商业化收入尚不足以覆盖烧钱速度的资金压力 [29] 行业竞争与估值背景 - **行业竞争格局**：大模型行业步入淘汰赛阶段，阿里千问、DeepSeek及字节跳动凭借生态与算力优势稳居第一梯队，独立独角兽面临更大竞争压力 [28] - **估值参照**：智谱AI最新估值约244亿元人民币（约34亿美元），Minimax最新估值约42亿美元 [5] - **估值对比**：与OpenAI相比（传闻估值8300亿美元，2025年上半年营收43亿美元），智谱/Minimax的估值和营收规模较小，但想象空间巨大；与传统软件公司如金山软件（市值约395.76亿元人民币，2024年营收约103.18亿元人民币）相比，其估值已不低 [27][28] - **估值逻辑**：全球尚无AI大模型公司上市先例，市场仍在探索如何对其估值，长期公允价值取决于商业落地的成败 [28][29]

上市进展与监管确认 - 中国证监会于12月22日晚确认智谱与MiniMax两家境内企业境外发行上市 两家公司均为赴港上市备案[1] - 智谱已于12月19日通过港交所上市聆讯[3] - MiniMax已于12月21日通过港交所上市聆讯[4] 智谱公司概况 - 公司专注于认知智能大模型的研发 核心业务围绕通用大模型的开发、服务提供及技术开源展开 包括通用语言模型和智能体模型的构建[3] - 截至2025年9月 其GLM模型已赋能全球12000家企业客户和逾8000万台终端设备[3] - 公司拟发行不超过43,032,400股境外上市普通股并在香港联合交易所上市[3] 智谱财务数据 - 2022年至2024年及2025年前六个月 公司营收分别为0.57亿元、1.25亿元、3.12亿元、1.91亿元[3] - 同期 公司净亏损分别为1.44亿元、7.88亿元、29.58亿元、23.58亿元[3] MiniMax公司概况 - 公司从事多模态大模型的研发与商业化应用 业务覆盖文本生成、语音合成、视频生成、虚拟角色、智能体以及全模态交互平台等多个方向[4] - 截至2025年9月30日 公司已有超过200个国家及地区的逾2.12亿名个人用户以及超过100个国家的13万企业客户[4] - 公司拟发行不超过33,577,240股境外上市普通股并在香港联合交易所上市[3] MiniMax财务数据 - 2022年至2024年及2025年前九个月 公司营收分别为0美元、346万美元、3052万美元、5344万美元[4] - 同期 公司净亏损分别为0.74亿美元、2.69亿美元、4.65亿美元、5.12亿美元[4]

文章核心观点 - 两家国内大模型创业公司智谱与MiniMax同日通过港交所聆讯 标志着AI大模型领域第一波IPO阵营的到来 其背后折射出AI产业不同的发展路径与创业公司在巨头竞争下的生存策略 [1] - 智谱与MiniMax代表了两种清晰的AI创业公司发展路径 一条是深耕基座模型 服务B端并融入产业生态 另一条是押注多模态技术 通过产品创新直达C端并布局全球市场 [8] 公司概况与上市动态 - 智谱与MiniMax于12月17日同日传出通过港交所聆讯 正在紧锣密鼓地抢抓上市时点 争夺“大模型第一股”的头衔 [1] - 智谱是国内收入规模最大的独立大模型厂商 [1] - MiniMax年度经常性收入已达1亿美元级别 其中约三分之二来自C端 [1] 公司背景与创始人特质 - 智谱成立于2019年 由清华大学技术成果转化而来 团队早期启动大模型研发 原创性提出GLM预训练范式 创始人团队低调务实 强调“自主可控” 定位为“中国的OpenAI” [2] - MiniMax创始人闫俊杰为中科院自动化所博士 曾任商汤科技副总裁 信奉“第一性原理” 认为真正的AGI必然是多模态 因此公司确立了全模态并行的策略 [2] 技术路径与产品布局 - 智谱深耕文本基座模型 其核心是GLM系列 2025年推出的GLM-4.5/4.6模型在多项权威评测中综合排名国内第一、全球开源第一 其编码能力在全球百万用户盲测的Code Arena竞技场上与Anthropic、OpenAI的模型并列全球第一 [4] - 智谱的智能体模型AutoGLM能从“对话”走向“执行” 模拟人类在应用与网站中的操作行为 [4] - MiniMax押注全模态 产品矩阵覆盖文本、语音、视频、音乐 其文本模型MiniMax-M2在权威测评中冲入全球前五 语音模型Speech02系列在国际榜单中登顶全球第一 视频模型“海螺”系列以高动态表现和低成本著称 音乐模型Music 2.0能精准捕捉人声情绪 [6] 商业模式与市场表现 - 智谱的收入支柱是B端的模型调用与企业服务 其MaaS平台聚集了超过270万企业及开发者客户 国内前10大互联网公司中有9家在使用智谱GLM大模型 通过服务大厂间接覆盖海量C端场景的“To B再To C”模式构成其收入基本盘 [5][6] - MiniMax的商业模式以全球付费订阅和模型调用收入为主 推出了面向C端用户的AI原生应用 如海外社交产品Talkie、创作工具海螺AI、音频工具MiniMax Audio等 其产品在全球超200个国家及地区已拥有超2.12亿用户 并覆盖超100个国家和地区的企业客户与开发者 [6] 行业竞争与生存策略 - AI赛场上巨头环伺 真正留在牌桌上做通用基座模型的创业公司已所剩无几 创业公司的生存空间需自己争取 [7] - 智谱的生存之道包括深耕企业刚需的编码与推理能力 构建服务生态壁垒 以及“被集成”成为互联网基础设施中立的第三方基座模型补充 [7] - MiniMax的生存之道是“出海”与“避其锋芒” 利用国内公司极强的产品力和运营能力开拓海外C端市场 并以极致的ROI（投资回报率）支撑其在C端烧钱获客 [7] - 用户反馈显示 MiniMax的视频模型“海螺”因复杂动作和物理特效出彩、模板多、价格便宜 适合个人和工作室大量使用以创作爆款 [8]

公司上市进展 - 智谱与MiniMax于12月17日同日传出通过港交所聆讯的消息，正紧锣密鼓地抢抓上市时点，争夺“大模型第一股”的头衔 [1] - 两家公司属于本轮AI大模型的第一波IPO阵营，其招股书尚未披露 [1] - 智谱是国内收入规模最大的独立大模型厂商 [1] - MiniMax年度经常性收入已达1亿美元级别，其中约三分之二来自C端 [1] 公司背景与创始人 - 智谱成立于2019年，由清华大学技术成果转化而来，团队早期启动大模型研发，原创性提出基于自回归填空的通用预训练范式GLM [2] - 智谱创始人团队低调务实，强调“自主可控”，技术出身，倾向于将公司定位为“中国的OpenAI” [2] - MiniMax创始人闫俊杰从中科院自动化所博士毕业后进入商汤科技，七年时间做到副总裁，于2021年离职创业 [2] - 闫俊杰信奉“第一性原理”，认为真正的AGI必然是多模态的，因此MiniMax确立了文本、语音、视觉全模态并行的策略 [2] 技术路径与产品 - 智谱选择深耕文本基座模型，其核心是GLM系列，2025年推出的GLM-4.5/4.6模型在多项权威评测中综合排名国内第一、全球开源第一 [3] - 智谱的编码能力在全球百万用户盲测的Code Arena竞技场上，与Anthropic、OpenAI的模型并列全球第一 [3] - 智谱的智能体模型AutoGLM能从“对话”走向“执行”，模拟人类在应用与网站中的操作行为 [3] - MiniMax选择全模态战场，产品矩阵覆盖文本、语音、视频、音乐 [4] - MiniMax的文本模型MiniMax-M2在权威测评中冲入全球前五，语音模型Speech02系列在国际榜单中登顶全球第一，视频模型“海螺”系列以高动态表现和低成本著称，音乐模型Music 2.0能精准捕捉人声情绪 [4] 商业模式与市场 - 智谱的收入支柱是B端的模型调用与企业服务，其MaaS平台聚集了超过270万企业及开发者客户，国内前10大互联网公司中有9家在使用智谱GLM大模型 [3] - 智谱通过服务大厂，间接覆盖海量C端场景，构成“To B再To C”的收入基本盘 [4] - MiniMax的商业模式以全球付费订阅和模型调用收入为主，推出了面向C端用户的AI原生应用，如海外社交产品Talkie、创作工具海螺AI、音频工具MiniMax Audio等 [4] - MiniMax的产品在全球超200个国家及地区已拥有超2.12亿用户，并覆盖超100个国家和地区的企业客户与开发者 [4] 竞争策略与生存之道 - 在字节、阿里、腾讯等巨头环伺的竞争格局中，真正留在牌桌上做通用基座模型的创业公司已所剩无几 [5] - 智谱选择深耕基座模型，尤其是企业刚需的编码与推理能力，构建服务于开发生态与大型企业的壁垒 [5] - 智谱的生存之道包括“被集成”，让自己成为中国互联网基础设施的一部分，作为大厂之间竞争所需的中立、强大的第三方基座模型补充 [5] - MiniMax的生存之道是“出海”与“避其锋芒”，因国内C端付费意愿低且大厂竞争激烈，故将目光投向海外市场 [5] - MiniMax用更少的资金做出了与国外领先模型差不多的效果，这种极致的ROI是其敢于在C端烧钱获客的关键 [5] 行业意义与发展路径 - 智谱与MiniMax的IPO节奏折射着我国AI创业大航海时代的结束，深水区博弈的开始 [6] - 两家公司为AI创业企业提供了两条清晰的发展路径：一条是深耕基座模型，凭借技术深度服务B端并融入产业生态；另一条是押注多模态技术，依托产品创新直达C端并布局出海竞争 [6]

行业竞争格局 - OpenAI首次将中国公司智谱AI定义为"主权AI赛道的核心竞争者"，认为中国正通过技术主权输出重塑全球AI权力格局 [1] - 在中国大模型阵营中，DeepSeek以开源和技术性能见长，但OpenAI将"头号对手"标签给了智谱，因其采用混合架构并坚持自主路线 [3] - 智谱复制了OpenAI的"三位一体"战略，形成开发者API、企业定制方案、消费级AI助手的闭环商业生态 [3] 公司战略与优势 - 智谱获得超14亿美元国家资本支持，与华为等巨头深度协同，形成类似OpenAI绑定微软的"国家队"角色 [4] - 智谱的"主权工具箱"包括在马来西亚、阿联酋等国共建国家级大模型，数据100%本地化存储 [7] - 联合华为推出"AI盒子"实现算力+模型开箱即用，并在迪拜设安全实验室承诺算法"透明可审计" [7] - 引入沙特Prosperity7基金4亿美元投资，撬动中东市场 [7] 全球化布局 - 智谱的全球化与中国地缘战略深度契合，沙特阿美旗下基金重仓智谱 [9] - 在东南亚、非洲等"一带一路"沿线，智谱以"轻量化部署+主权保障"抢占市场 [9] - 尽管被美国列入实体清单，但通过华为昇腾芯片实现技术链自主，制裁反而加速生态闭环 [9] 行业趋势与影响 - 中国正通过"技术主权"输出绑定新兴市场，争夺未来30年AI规则制定权 [11] - 智谱模式被定义为"西方价值观威胁"，激发政治共识 [11] - 技术主权被视为数字时代的终极护城河，国家要么拥有自己的AI，要么沦为他人AI的附庸 [14]