文 | AI 大模型工场，作者｜西梅汁，编辑｜星奈

12 月 19 日，港交所官网显示，北京大模型企业智谱已通过港交所聆讯，并披露招股书文件，正式冲刺港股 " 大模型第一股 "。

而这一进程，很快迎来了实质性推进。今天智谱已正式启动招股，认购期将持续至 2026 年 1 月 5 日，并计划于 2026 年 1 月 8 日以股票代码 "2513" 在港交所主板挂牌上市。

按照招股书披露，智谱此次 IPO 拟发行 37,419,500 股 H 股，其中香港公开发售 1,871,000 股，国际发售 35,548,500 股。若按每股 116.2 港元的发行价计算，本次募资规模预计约 43 亿港元，对应 IPO 市值有望超过 511 亿港元（均不计 " 绿鞋 " 机制）。

从时间点看，这条消息并不算突然。过去，关于大模型公司 " 什么时候上市 " 的讨论，已然持续很久。只是此前，这个问题更多停留在传闻和试探阶段，而现在，显然推向了最后阶段。

更值得注意的是，智谱并不是唯一一个到这个节点的公司。几乎在同一时间窗口，来自上海的稀宇 MiniMax 也通过港交所聆讯，计划 2026 年登陆港股。在此期间，还包括月之暗面的上市讨论，也随之升温。

参数竞赛、模型对齐、多模态突破，是这个行业此前最重要的叙事；而现在，越来越多的问题开始浮出水面。算力成本是否存在拐点？模型能力的提升，是否真的带来了单位成本下降？商业化收入，究竟能覆盖多大比例的研发与算力投入？

这些问题，在一级市场阶段可以被暂时搁置，但一旦走向上市，它们将被迫摊开在财务报表与招股书中，接受最直接的检验。也正因如此，谁会成为 " 大模型第一股 "，已经不只是一个资本标签的问题。它更像是一场行业层面的 " 压力测试 "，测试的不只是某一家公司的业务结构，也是在测试整个中国大模型产业，是否已经走到了必须接受现实校准的阶段。

在这样的背景下，再回头看智谱、MiniMax、月之暗面接连被推到上市讨论的前台，一个问题变得无法回避：为什么是现在？

IPO 窗口全开，三重推力催生 " 上市进行时 "

这波 AI 赴港上市潮，第一个推力来自港交所的橄榄枝。

2023 年，港交所正式推出特专科技上市新规（18C 章），明确将 AI 企业纳入支持范围。这意味着，持续盈利不再成为硬门槛，高成长、慢盈利的 AI 公司终于迎来一道敞开的门。

2024 年，门槛进一步降低，已商业化公司市值要求从 60 亿港元降至 40 亿港元，未商业化公司从 100 亿港元降至 80 亿港元。这一调整，精准匹配了 AI 企业 " 估值高、回报慢 " 的成长节奏。

2025 年 5 月，港交所又推出 " 科企上市专线 "，允许符合 18A、18C 章的企业保密递表。这不仅保护了拟上市公司的商业机密，还将审核效率提升了 30% 以上。对于智谱 AI、Minimax 这类处在关键攻坚期的公司来说，保密递交意味着可以在不惊动竞争对手的前提下推进上市，避免关键信息过早暴露。

与 A 股相比，港股对未盈利科技公司的包容性更加明显。A 股科创板虽也支持科技企业，但对研发占比、营收增长仍有隐性门槛；而港交所的规则，更贴合 AI 企业早期 " 重研发、轻营收 " 的特点。

沙利文大中华区执行总监周明子说：" 对那些聚焦前沿算法、短期难盈利的 AI 初创公司，港股提供了一个内地市场难以替代的融资出口。"

大模型是众所周知的 " 吞金兽 "，一次千亿参数模型的训练，成本就高达 3 – 5 亿元，光日常推理上的算力消耗，日均也要烧掉数百万元。

早在 2024 年之前，资本热情高涨，公司弹药充足。智谱 AI 就在 2024 年内完成 4 轮融资，总额超 50 亿元，投资方包括沙特阿美、北京市 AI 产业基金等；Minimax 到 2025 年 7 月已融资 5 轮，最新一轮获上海国资母基金 3 亿美元战略投资，估值冲上 30 亿美元。

然而随着时间的推移，AI 融资市场明显降温。一方面，腾讯混元、阿里通义千问等大厂 " 嫡系 " 模型依托生态优势，挤压创业公司空间；另一方面，一级市场投资者回归理性，对 " 只烧钱不盈利 " 的模式越发谨慎。

投中数据显示，2025 年上半年 AI 赛道融资额同比下降 42%。而 " 三小龙 " 仍处亏损状态，资金压力与日俱增。此时，登陆公开市场成为缓解资金紧张的最直接路径。智谱 AI 虽然在 2025 年二季度月收入突破 1 亿元，拿下三星、中国银行等标杆客户，但下一代模型研发与算力扩建仍需大量资金；Minimax 年收入已达 1 亿美元，符合港交所营收门槛，可若要拓展海外、加强内容生成能力，同样离不开资本支持。

公开市场的融资能力，将直接影响它们能否在下一轮模型竞争中稳住阵脚。沙利文《2025 年中国 AI 大模型产业报告》揭示了一个关键转折：2025 年上半年，中国企业级大模型日均调用量突破 10 万亿 tokens，较 2024 年下半年激增 363%。

这背后是大模型从实验室走向产业的真实跨越，规模化商业落地逐渐成为主题。需求爆发也改变了竞争焦点。企业客户不再只测试模型性能，而是更关注能否解决实际业务问题；核心诉求从 " 降低算力成本 " 转向 " 明确场景、实现系统无缝集成 "。

应对这些挑战，需要投入大量资金用于行业定制化方案、专业实施团队以及技术与业务系统的深度融合，这些都需要长期、稳定的资本支持，而上市正能提供这样的融资渠道。

当然，上市也是一次对自身商业模式的 " 成人礼 " 考验。它将把公司的战略、产品和市场前景，置于公众和资本市场的放大镜下审视。这不仅是为了融资，更是为了在激烈的市场竞争中，找到一条清晰、可持续的生存与发展之路。

智谱、MiniMax、月之暗面，三种路径

智谱、MiniMax、月之暗面冲刺 " 大模型第一股 "，看似方向一致，但背后是三条泾渭分明的技术路径与商业模式。

招股书显示，智谱在 IPO 前已完成 8 轮融资，累计融资规模超 83 亿元，最新投后估值达 243.77 亿元。投资方不乏阿里、腾讯、红杉资本、高瓴资本等头部机构。

智谱的技术核心是打造能力均衡的 " 全优生 "。其 8 月发布的旗舰模型 GLM-4.5，是全球首个将复杂推理、代码生成和智能体交互能力进行原生融合的单体模型。

同时，智谱在正式通过港交所上市聆讯没几天，还上线并开源 GLM-4.7。新版本面向 Coding 场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同，并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。

在 Code Arena 全球百万用户参与盲测的专业编码评估系统中，GLM-4.7 位列开源第一、国产第一，超过 GPT-5.2。

过去，智谱对外释放的核心信息不再是模型尺寸的比拼，而是扎扎实实的商业指标。公司 CEO 张鹏透露，其面向开发者的软件工具和模型业务已获得超过 1 亿元人民币的年度经常性收入（ARR），其 API 业务平台服务于超过 270 万付费客户。

成立于 2021 年 12 月的 MiniMax，是 " 三小龙 " 中的后起之秀，但发展速度令人瞩目。截至 2025 年 12 月，共完成 5 轮融资，最新一轮是 2025 年 7 月，上海国资母基金投资的约 3 亿美元，融资后该公司估值约 300 亿元。

MiniMax 从一开始就把重心放在多模态、语音与情绪理解等更偏产品化的方向上。虚拟角色、AI 陪伴、内容生成，这些强调即时体验与情感连接的应用形态，让 MiniMax 在用户侧的感知度明显更高，也更容易跑出阶段性增长数据。

商业模式上，MiniMax 与阿里巴巴的深度绑定成为最大亮点。通过接入阿里云 AI 市场，MiniMax 快速触达数百万中小企业客户，实现标准化服务的规模化销售；与阿里文娱的战略合作，则为其打开了影视、综艺、游戏等 To B 大客户市场。2025 年，MiniMax 年收入突破 1 亿美元，其中来自阿里生态的订单贡献占比达 42%。

这种" 快扩张、重产品 "的路径，也直接体现在 MiniMax 上市前的关键数据中。

12 月 21 日，MiniMax 正式向港交所递交招股书，一连串披露数字迅速引发市场关注：账上现金储备超过 10 亿美元，2025 年前三季度营收同比增长 174.7%。在持续高强度研发投入的同时，其经调整后的净亏损被控制在 1.86 亿美元以内。

更重要的是，上市进程并未放缓其技术节奏。递表两天后，MiniMax 又上线了新一代模型 MiniMax M2.1，试图向市场证明，其增长并非建立在 " 暂停研发换现金流 " 的短期策略之上。

到这里会发现两家公司虽然同时走向 IPO，但真正要审视的，并不是同一道题。智谱的核心逻辑，更像是一家正在被 " 基础设施化 " 的大模型公司。它的收入结构以 API、平台服务和政企客户为主，商业化节奏相对稳健，但代价是持续高强度的研发和算力投入。

招股书层面，智谱需要回答的关键问题并不是 " 有没有收入 "，而是这种以能力覆盖为导向的模型路线，能否在未来几年内显著摊薄单位算力成本，让亏损曲线真正出现拐点。

MiniMax 的增长更多来自多模态、内容生成和产品化应用，收入扩张速度快、用户感知强，但成本结构同样陡峭。

上市前，市场对 MiniMax 的关注点并不在 " 能不能做出产品 "，而在于这种偏 C 端、偏内容的模式，是否具备足够高的长期复购率和毛利弹性，来覆盖持续扩大的模型投入。换句话说，它需要证明的不是增长能力，而是规模化之后的盈利质量。

这也导致两家公司在亏损问题上的 " 叙事压力 " 并不相同。智谱更像是在解释：我为什么现在还不能赚钱，但未来为什么一定能更高效；MiniMax 则是在被追问：高速增长之下，亏损是否真的会随着规模放大而自然收敛。

从资本市场视角看，这并不是谁更好、谁更差的问题，而是两种路径的风险定价差异。智谱赌的是 " 平台型大模型 " 的长期护城河；MiniMax 赌的是 " 产品化、多模态 " 的商业爆发力。

而   IPO   的真正意义，恰恰在于把这两种赌注，第一次放进同一套公开、持续的市场评估体系之中。

如果说智谱和 MiniMax，代表了当前中国大模型公司中，最典型、也最容易被资本市场理解的两种 " 上市路径 "，那么它们的同步推进，反而让另一家头部玩家的选择显得格外醒目。

在这场围绕 " 大模型第一股 " 的竞速中，并非所有站在牌桌中央的公司，都选择在同一时间出牌。月之暗面，这家曾凭借 Kimi 在大众市场掀起最大声量、也在一级市场拿下最高单笔融资的明星独角兽，至今仍未明确启动 IPO 流程。

技术上，月之暗面的核心模型 Moonshot 系列参数规模虽仅为 GLM 的 1/3，但在长文档处理、多轮对话连贯性上表现突出。其办公助手可直接读取复杂的 Excel 表格并快速生成专业分析报告，支持 200 轮以上连续对话而不偏离主题，这种技术路线，使其算力成本较行业平均水平低 25%，在中小企业市场具备成本优势。

商业化方面，月之暗面 C 端产品 "kimi 办公助手 " 涵盖文档处理、会议纪要自动生成、英文邮件润色等功能，通过 " 基础功能免费 + 高级功能订阅 " 模式积累超 500 万用户；B 端则针对中小企业推出 "AI 办公套件 "，提供本地化部署、数据私有化等定制服务。

换句话说，三家公司虽然被并置在同一轮上市讨论中，但月之暗面真正回答的，或许并不是 " 如何登陆资本市场 "，而是 " 是否必须在现在这个时间点登陆 "。

真正的竞争，不止在于敲钟那一刻的胜利

当这种差异被正式写进招股书、摊到财务模型中，真正的竞争，才刚刚开始。

在一级市场，大模型公司比拼的，是谁的技术路线更前沿、愿景更宏大、故事更完整；而一旦进入公开市场，所有抽象叙事都会被迫落地为具体指标。

过去几年，大模型的核心叙事是规模。更大的参数、更复杂的结构，被视为通往更强智能的必经之路。但当算力价格长期处于高位、推理需求开始规模化落地，" 规模 " 本身正在从优势变成负担。谁能在不牺牲效果的前提下，用更少的算力完成同样的任务，也变成新的竞争力。

在这个背景下，几家头部公司的技术选择，开始显现出清晰分叉。有人选择在模型内部动刀，试图通过稀疏激活、结构优化，把算力浪费压到最低；有人把突破口放在模型之外，希望通过软硬件协同，整体拉高生成效率；也有人主动放弃 " 通用最强 " 的执念，转而把模型压缩到刚好够用，以适配真实行业场景。

与此同时，另一重压力也在显现。从股权结构看，三家公司背后都站着互联网巨头。智谱与腾讯、MiniMax 与阿里、月之暗面与字节，这种关系在创业早期是加分项，但随着时间推移，这种关系开始变得复杂。巨头一边继续扶持生态伙伴，一边不断加码自研模型，外部合作的战略权重随时可能调整。

可以看到，头部公司不约而同地开始拓展更分散的客户结构：海外市场、政企客户、垂直行业应用，都是为了降低单一生态依赖度。

但所有博弈，最终都会回到一个最现实的问题上：什么时候开始赚钱。

尤其是在智谱即将以约 43 亿港元募资规模、超过 511 亿港元预期市值正式登陆港股的背景下，这个问题已不再是行业层面的讨论，而是会被持续写进财报、被资本市场逐季追问的硬指标。

截至目前，两家仍处于亏损状态。智谱 AI 2025 年上半年净亏 8.2 亿元，研发投入占比超 50%；Minimax 同期亏损 6.5 亿元，收入增长虽快，却未形成规模效应。上市之后，它们必须向市场交出清晰的盈利时间表，否则估值压力将扑面而来。

对科技公司而言，亏损并不可怕，真正可怕的是亏损缺乏方向。上市之后，市场不再接受 " 长期投入 " 的模糊承诺，而是要求看到清晰路径：哪些成本可以被技术优化摊薄，哪些收入可以被产品化放大。

这也解释了为什么，大模型公司的商业化重心正在发生转移。从高度定制、强交付的项目制，逐步走向更标准化的平台与产品形态。API、订阅、模块化解决方案，本质上都是在做同一件事——让模型能力从 " 单次出售 "，变成 " 持续复用 "。

随着这种转变推进，行业分化也会被进一步放大。头部公司凭借资金、算力和品牌优势，获得更高的议价能力；而中小团队则在成本与价格的双重挤压下，逐渐失去空间。上市并不会终结竞争，反而会加速这场分化。

从这个角度看，" 大模型第一股 " 的意义，并不在于它代表了谁的成功，而在于它率先把整个行业拉进了一套更真实的运行逻辑之中。

当大模型公司真正站在公开市场上，被持续追问成本、效率和回报，它们才第一次开始像一门产业，而不只是一个技术理想。而这，可能比敲钟本身，更值得被记住。