2025年快过去了，回头看这两年AI圈的变化，真像坐过山车。 以前大家比谁家模型参数多、谁吹得响，现在投资人只问一句："你赚钱了吗？" 说白了，光有技术不够，得能变现、能出海、能活下去。 今天周叔就和大家聊聊，国内大模型里最有可能第一个敲钟上市的三家公司，到底谁更靠谱？ 谁能先上市，谁就能活下来 靠着类似抽卡的游戏化设计，用户心甘情愿掏钱，2024年光靠这个就赚了7000万美元，而且七成收入来 自海外。 更关键的是，MiniMax已经定了档：目标2026年1月港股IPO。 今年开始，AI创业公司突然安静了不少。为啥？因为钱不好拿了。 过去投资人看个PPT就打款，现在得看你有没有清晰的"单位经济模型"，说人话就是：每赚一块钱，成 本多少？能不能持续？ 在这样的环境下，MiniMax成了最亮眼的那个。 这家公司没整天喊"通用人工智能"，而是闷头做了一款叫Talkie的App，在美国年轻人里火得不行。 它不像ChatGPT那样主打办公效率，而是走"AI搭子"路线——能聊天、会撒娇、还能陪你打游戏。 投行普遍认为，它是目前最接近"能被资本市场看懂"的AI公司，有产品、有用户、有收入，不是纯烧钱 讲故事。 相比之下，智 ...

文章核心观点 - 全球AI行业格局正经历关键转折，中国AI势力在技术、市场和资本效率上展现出强劲的崛起和反超潜力，尤其以MiniMax等公司为代表，其高性价比和高投资回报率模式正挑战由美国OpenAI等巨头主导的原有叙事[1][6][21][25] 中美AI格局变化 - 市场讨论焦点从“中美技术差距”转向认可中国AI崛起甚至反超，例如Airbnb公开表示大量采用通义千问而非OpenAI[1] - MiniMax开源模型M2的AI Coding能力在OpenRouter编程能力排名中超越Claude，位居前三[1] - 需求方不再盲目追求智能上限，转而选择成本低、速度快、更具性价比的中国模型[5] 美国AI市场泡沫与资本风险 - 2025年11月，AI资本市场创当年4月以来最差表现，纳斯达克指数单周跌幅超3%[6][9] - OpenAI与英伟达等厂商签下1.4万亿美元算力订单，相当于美国GDP的5%[9] - OpenAI2024年研发投入超过150亿美元，但商业化收入不足30亿美元，即使2025年底年收入年化率超过200亿美元，也难以形成正向现金流[9] - OpenAI CFO关于“需要政府为AI投资担保”的言论引发美股科技股大地震，八大科技巨头一周内蒸发近8000亿美元[1][6] 中国AI公司的价值与效率优势 - 中国AI公司普遍处于价值被低估状态，若以OpenAI估值逻辑审视，其估值或有30倍至50倍的上升空间[9] - 2023-2025年间，中国超大规模企业总资本支出为1240亿美元，比美国同行低82%[11] - 中国AI模型在达到逼近甚至部分超越Claude性能的同时，定价远低于国际同类产品，例如MiniMax M2以“Claude级别性能，8%的价格”切入市场[12] - MiniMax M2的输入、输出每百万tokens定价分别为0.5美元和2.2美元，而Claude Sonnet 4.5的对应价格高达3美元和15美元[12] - 中国AI的“模型投资回报率（Model ROI）”是美国的100倍[21] 中国AI模型的技术进展与市场表现 - 智谱AI发布GLM-4.6模型，在中文编程基准测试CC-Bench中相较于Claude Sonnet 4的胜率达到48.6%，基本实现性能持平[12] - MiniMax推出M2模型，在LMSys Arena发布的网页开发能力排行榜中，于开源模型中排名第一，综合排名第四[12] - 月之暗面推出Kimi-K2-Thinking模型，在SWE-Bench Verified测试中以71.3%的得分超过Claude Sonnet 4.5的69.8%[12] - MiniMax M1强化学习过程仅使用512块英伟达H800 GPU进行三周训练，租赁成本为53.74万美元，远低于OpenAI同等模型训练成本[15] - MiniMax M2在OpenRouter上的日token消耗量超过50B，成为中国首个达到此里程碑的模型，其市场份额在OpenRouter上排名靠前[16] - OpenRouter数据显示，市场份额排名前9的模型中有4家来自中国公司，且均为开源模型[16] MiniMax的商业模式与竞争力分析 - MiniMax被视作能对标OpenAI、拥有较大“赢面”的中国AI公司[22] - 2025年6月，MiniMax的海螺AI仅Web端年度经常性收入已达1000万美元左右，总体年度经常性收入达1亿美元，且均为用户直接付费订阅[23] - MiniMax在海外市场表现强劲，Talkie成为美国市场下载量排名靠前的AI陪伴类应用，海螺AI在视频生成赛道访问量排名一度位居国内外榜首[23] - MiniMax构建了多模态版图，包括海螺模型、Speech系列语音模型以及M2 Coding模型，并在全模态自研和规模化商业闭环上展现出领先优势[23][24] - MiniMax最新估值接近300亿人民币，而Anthropic估值为1830亿美元，OpenAI估值可达5000亿美元，凸显其资本效率优势[20][21][25]

市场资金与情绪 - 市场成交热度下降，全A日均成交额降至2.0万亿，个股上涨比例升至54.77%[5] - 外资流入加速，单周流入8.0亿美元，北向资金成交占比历史分位数升至27.4%[6] - 南下资金单周净买入升至386.8亿元，处2022年以来89%分位[8] - 港股卖空占比创今年4月以来新高，恒生指数上周收涨+1.3%[13][14] 资产配置观点 - 11月建议超配中国AH股与工业商品，权益配置权重为45.00%，商品权重为10.00%[9][11] - 工业金属如铜存在阶段性供需不平衡，建筑、电网与电动车是主要需求驱动[11] - 基于宏观因子的资产配置策略本年收益达到4.23%[3] 行业动态与业绩 - 医疗设备招投标规模显著增长，25年10月CT、超声、手术机器人同比分别增长49.4%、59.9%、108.9%[18] - 石化行业2025年三季度归母净利润同比大幅增长299.67%，民营炼化盈利环比增长23.28%[45] - 钢铁行业产量下降助力去库，上周五大品种钢材总库存1503.57万吨，环比降10.19万吨[38] - 储能行业高景气，海博思创Q3营收同比增124.4%，全球锂电储能前三季度装机超170GWh，同比增68%[74]

芯片领域 - 英伟达推出Vera Rubin芯片[3] - 高通发布新AI推理方案[3] 模型进展 - OpenAI发布安全分类模型[3] - Cursor推出自研Composer模型[3] - Thinking Machines研究同策略蒸馏技术[3] - 英伟达开发OmniVinci模型[3] - MiniMax发布M2模型[3] - 北京智源推出悟界·Emu3.5模型[3] - OpenFold Consortium发布OpenFold3模型[3] 应用创新 - Sora推出角色客串功能[3] - MiniMax发布MiniMax Speech 2.6应用[3] - Soul AI Lab推出SoulX-Podcast应用[3] - Adobe发布Firefly Image 5应用[3] - 腾讯混元推出交互式AI播客应用[3] - PayPal将数字钱包嵌入AI应用[3] - Windsurf等应用接入中国大模型[3] - xAI推出Grokipedia应用[4] - Anthropic发布Claude for Excel应用[4] - 特斯拉开发世界模拟器应用[4] - 美团推出LongCat-Video应用[4] - 火山引擎发布豆包视频模型应用[4] - 昆仑万维推出网页复刻应用[4] - xAI发布新AI虚拟女友应用[4] - OpenAI推出公司知识应用并进入AI音乐赛道[4] - 腾讯发布ima 2.0应用[4] - 阿里推出夸克AI眼镜应用[4] 科技前沿 - 1X Technologies推出NEO家用机器人[4] - Hugging Face发布LeRobot v0.4.0[4] - Merge Labs开发超声波脑机接口[4] - Neuralink推出PRIMA人工视觉技术[4] 资本动态 - OpenAI有上市计划并进行资本结构重组[4] - OpenAI收购SAI公司[4] 行业观点 - Anthropic提出AI内省迹象观点[4] - 田渊栋提出AI顿悟观点[4] - Yoshua Bengio提出AGI新定义[4] - OpenAI公开技术路线图并关注心理健康数据使用[4] - 硅谷出现AI高强度工作趋势[4] - DeepMind提出DiscoRL算法观点[4] - ChatGPT采用聊天诱饵策略[4] - AWS提出对开发者未来的展望[4] 行业事件 - 日本呼吁AI版权保护[4] - Yoshua Bengio研究获得百万引用[4]

中国AI模型的全球市场竞争力 - 中国AI模型凭借高性价比和开源策略正快速获得全球市场认可，爱彼迎CEO表示在实际生产中大量使用阿里巴巴的Qwen模型，因为它比OpenAI模型更快、更经济[1] - 硅谷传奇投资人查马斯·帕里哈皮蒂亚已将核心业务负载从美国AI模型转向中国的Kimi K2模型，理由是性能足够强且比OpenAI和Anthropic便宜太多[2] - 海外研究团队与企业选择中国AI模型被视为开源策略与性价比的双重胜利[3] 中国AI模型的开源生态与市场渗透 - 阿里巴巴通义已开源200余个模型，全球下载量超3亿次，千问系列衍生模型突破10万个，成为全球最大的开源模型家族[4] - MiniMax发布的新模型M2在智能代理任务上接近GPT-5水平，并主打限时免费策略，已登顶HuggingFace Trending榜单[4] - 据《经济学人》报道，在硅谷路演的AI初创公司中有80%可能在使用中国开源模型，而三年前OpenAI还垄断市场话语权[4] 全球企业对性价比的追求 - 塞浦路斯的AI工具平台Latenode表示DeepSeek整体质量相同但价格便宜17倍，使其在智利和巴西等资金和计算能力不充裕地区特别有吸引力[4] - 汇丰银行、渣打银行等国际金融机构已开始内部测试DeepSeek模型，全球最大石油公司沙特阿美将DeepSeek系统直接部署在其数据中心[4] - 亚马逊AWS、微软和谷歌等美国云服务巨头也在向客户提供DeepSeek服务[4] 海外科技巨头的算力焦虑与成本压力 - 微软继今年5月裁员6000人后又宣布削减9000个岗位，此次调整为两年来最大规模，裁员涉及不同部门、地区及各经验层级员工[5] - 高端AI芯片价格高昂，一枚英伟达H100芯片售价可达数万美元，在营收增长放缓下，裁员成为平衡成本与算力需求的必选项[6] - 全球电子商务巨头亚马逊宣布计划裁减约1.4万名公司职员，旨在通过将资源重新分配到优先领域让公司更加强大[6] AI芯片市场格局与资本集中 - 英伟达股价上涨3.2%，市值首次站上5万亿美元，成为史上第一家市值跨越这一里程碑的上市公司，从4万亿美元到5万亿美元仅用时113天[6] - OpenAI正在筹备上市，最快于2026年提交IPO申请，或将成为人类资本史上最大一次融资事件，但每赚1美元就要花费2.25美元[7] - OpenAI开始向重度用户出售Sora生成式AI视频工具的额外使用积分，否则GPU资源将无法支撑用户增长[7] 中国AI模型的技术创新 - DeepSeek发布的全新多模态模型DeepSeek-OCR提出利用视觉模态压缩长文本上下文的新方法，为光计算和量子计算在LLM领域的引入提供了技术路径[8] - Kimi提出新的混合线性注意力架构Kimi Linear，能将KV缓存减少75%同时将吞吐量提升6倍，是一个即插即用替代方案[8] - 英伟达CEO黄仁勋表示Qwen是世界级的语言模型，DeepSeek在推理架构上的突破是革命性的[5]

特斯拉自动驾驶技术 - 特斯拉正式公开神经网络“世界模拟器”，可直接模拟合成自动驾驶孪生世界，其神经网络每天可处理相当于500年的人类驾驶经验并在虚拟世界中自我进化 [1] - 该模拟器采用端到端神经网络架构，能生成8个摄像头、24帧/秒的连续画面，一次输出长达6分钟的逼真驾驶体验，其AI大脑可供擎天柱机器人共用 [1] - 公司通过“端到端”技术路线实现从原始像素输入直接输出方向盘角度和油门/刹车力度，消除模块间信息损失，能学习人类价值观处理复杂路况决策 [1] 视频生成模型进展 - 美团发布LongCat-Video视频生成模型，基于DiT架构的统一视频基座，通过“条件帧数量”区分任务，原生支持文生、图生、视频续写三大核心任务 [2] - 该模型可稳定输出5分钟级别的长视频且无质量损失，生成720P的5秒视频仅需10秒，通过三重优化使推理速度提升10.1倍，在文生、图生视频任务中综合性能达开源SOTA级别 [2] - 火山引擎上线豆包视频生成模型Seedance 1.0 pro fast，生成速度最高提升约3倍，720P的5秒视频仅需10秒，价格直降72%，生成一条5秒1080P视频成本仅1.03元 [4] - 豆包视频模型以1万元成本可制作9709条视频，对比pro版效能提升3.56倍，在图生视频方向相较Veo 3.0 Fast等全球主流模型有显著效果优势 [4] 大型语言模型竞争 - MiniMax发布M2模型并正式开源，在Artificial Analysis智能指数排名第五，价格仅为Claude 4.5的1/12、GPT-5的1/7，是前五中唯一国产模型 [3] - M2在SWE-bench Verified得分69.4分，在τ²-Bench、GAIA、BrowseComp等多项测试中表现优异，FinSearchComp-global金融搜索基准65.5分全球登顶 [3] - M2支持接入Claude Code、Cursor等主流开发工具，API和Agent全面限免14天，在智能水平、速度和价格方面具备压倒性性价比优势 [3] AI应用工具创新 - 昆仑万维Skywork AI推出网页复刻功能，用户只需提供网页链接、上传文件或输入文字描述，AI即可在数分钟内生成功能完备的网页原型，建站效率提升10倍 [5][6] - 系统通过算法深度解析网页DOM层级结构、视觉分区和语义关系，实现较高网页还原度，涵盖布局、文字、图片、配色等多维度要素，支持三种创建方式 [5][6] - 马斯克旗下xAI为Grok推出AI虚拟伴侣功能Grok Companions，首个角色Mika是二次元酷姐型角色，会用调情语气回答问题，定位为情感产品而非工具 [7] 脑机接口技术前沿 - OpenAI CEO萨姆·阿尔特曼聘请加州理工学院教授米哈伊尔·夏皮罗加入脑机接口初创公司Merge Labs，该公司以85亿美元估值筹集2.5亿美元投资 [8] - 夏皮罗专注利用超声波与人类大脑交互的无创神经成像与控制技术，阿尔特曼公开反对Neuralink的侵入式脑机接口，研究方向是向细胞导入基因使其对超声波响应 [8] AI行业人才动态 - 硅谷顶尖AI实验室研究员和高管每周工作80到100小时成为常态，被比喻为战时状态，用2年完成本该20年的科研进展 [9] - Anthropic研究员深夜刷Slack获取灵感，DeepMind研究员作息被称“0-0-2”，微软高管开发浏览器扩展持续优化效率 [9] - OpenAI因人才流失和倦怠危机强制全体员工休假一周，Meta新成立超级智能实验室开出上亿美元签约奖金挖角OpenAI核心研究员 [9] 强化学习算法突破 - Google DeepMind提出DiscoRL方法，通过多代智能体在不同环境中交互经验自主发现RL规则，相关研究论文发表在Nature上 [10][11] - DiscoRL在Atari基准测试中超越所有现有规则包括MuZero和Dreamer，IQM达13.86，在未接触过的ProcGen、Crafter、NetHack等基准中也表现出色 [10][11] - 研究发现RL性能取决于数据与计算量，随着环境数量和多样性增加规则变得更强大，表明未来高级AI的RL算法可能由机器自主发现而非人工设计 [10][11]

公司战略调整 - 百川智能完成战略性瘦身，员工规模从高峰期450人压缩至不足200人，管理层级从3.6级降至2.4级，直接向CEO汇报的高管人数减少一半至不足10人 [4] - 公司砍掉金融、娱乐等业务条线，聚焦医疗领域，从场景带动AGI突破，将主要精力放在医疗AI领域 [7][8] - 公司采取非共识战略，专注于医疗AI而非行业共识的通用大模型或多模态，避免重复造轮子 [8][31] 组织管理变革 - CEO亲自面试所有新入职员工，以确保团队信仰一致，强调对AI和医疗的信仰 [14][15] - 公司通过减员保留既相信AI又拥抱医疗的人才，组织精简后剩余员工均为有信仰的精英 [10][16] - 公司内部沟通频率增加，每半年召开全员会议，核心团队每周开会，保持方向一致性和团队凝聚力 [18] 业务聚焦与优先级 - 公司同时推进三件事：技术层面以医疗为重点发展、为医生提供助力、让患者在非院内场景享受医疗服务 [22] - 公司资源更聚焦医疗，分为模型板块和重应用agent的应用板块，以平衡灵活性和简单追求 [23] - 公司坚持to C道路而非to B的API提供，终极目标是构建生命模型而非仅造医生 [35] 行业趋势与时机把握 - 2025年美国近一半独角兽公司与医疗健康相关，公司认为医疗AI是重要方向，需把握时机避免过早或过晚 [28] - 公司认为中国在C端医疗AI市场比美国更有爆发力，美国更适合to B而中国适合to C [39] - 公司认为医疗AI从院外切入比院内更可行，因院内存在使用技术、支付方、医生机制等多重挑战 [40] 商业模式与开源策略 - 公司早期决定开源模型，认为模型迭代快，开源可避免贬值，且对品牌损耗较小 [33][34] - 公司发模型主要向技术圈致敬，展示技术透明度，模型本身非给医生或患者使用，后续需产品形态 [35] - 公司账户有充足现金流，支持非共识战略，无需通过拔苗助长方式推动商业化 [13][29] 产品进展与未来规划 - 公司发布M2模型，距离M1医疗大模型发布已过半年，技术层面转向以医疗为重点发展 [7][22] - 公司有C端产品即将发布，内测版本已用于解决负责人亲戚家人的真实问题，获得积极反馈 [38] - 公司认为GPT-5在医疗领域表现未超预期，医疗成为重要场景但仍有差距 [39]

公司战略调整 - 公司已完成战略性瘦身 员工规模从高峰期450人压缩至不足200人 管理层级从3.6级降至2.4级 直接向CEO汇报的高管不足10人 人数减少一半[1] - 公司决定砍掉金融、娱乐等条线 将主要精力放在从场景带动AGI突破[3] - 公司从2024年开始聚焦All in医疗 基座不用做那么深 应用上只抓医疗[5] - 公司账户上有充足的现金流 支持进行非共识的战略选择[2][9] 组织管理变革 - CEO从今年4月开始亲自面试所有新人 以控制组织膨胀速度[10][11] - 公司通过减员只保留既相信AI又拥抱医疗的人才 组织精简到一定程度后剩下的都是有信仰的精英[7] - 公司内部沟通频率增加 至少半年有一次全员会 核心团队每周有会议[15] - 公司采用授权式管理 CEO定方向 具体目标由团队leader带领团队制定[16] 业务发展方向 - 公司同时推进三件事：技术层面转向以医疗为重的发展 给医生提供助力 让患者在非院内场景享受医疗服务[19] - 公司分为两个板块：模型板块和重应用agent的应用板块 支撑三个产品[20] - 公司坚持走to C道路 而非给to b提供API[33] - 终极目标是构建生命模型 造医生只是路径的一半[34] 行业认知与定位 - 2025年美国将近一半独角兽与医疗健康有关系[28] - 公司认为对于C端而言 中国可能比美国更有爆发力 美国更适合toB而中国在C端[38] - 公司早期坚持开源 在DeepSeek之前行业多提闭源 同时特别强调语言而非多模态[31] - 现阶段已有能检测罕见病的AI医疗模型 但走进医院面临使用技术、支付方、医生机制等多重挑战[39] 创始人管理理念 - CEO自述比以前更温和 情绪稳定很多 碰到不理解的多讲几遍[29] - 公司管理像乐队 在公平环境中有不同乐器 CEO扮演指挥资源分配的角色[17][18] - 认为良好节奏不是自上而下定义 需要让团队在放松情况下自然形成[21] - 强调组织需要能力有信仰 相互信任度和安全感 保持激情和方向一致性[22]