过去一个多月，港股市场见证了一场罕见的暴涨。

智谱股价累计上涨超过 500%，市值一度超过京东、快手；

MiniMax 涨幅接近 490%，短短数周内冲上 3000 亿港元市值。

屏幕上的数字跳动得太快，以至于很多人来不及反应，这两家成立不足十年的公司，已经完成了一轮堪称 " 跃迁式 " 的资本扩张。

真正耐人寻味的，并不只是涨幅。

不同于上一代的互联网公司，这一批 AI 公司员工持股比例极高。

截至 2025 年 6 月末，智谱共有 883 名员工，其中 452 人持有公司股份，占比超过一半。换句话说，在智谱，每两个人里，就有一个是股东。

MiniMax 的激励覆盖更广，公司共有 385 名全职员工，技术、产品、市场、职能等岗位几乎全员持股。

截至 3 月 3 日收盘，智谱最新市值为 2354.05 亿港元，MiniMax 为 2574.95 亿港元，尽管距离最高点有所回落，但比起发行价涨幅依旧惊人。

当市值在二级市场被迅速推高，股权结构开始转化为具体的财富数字。算法工程师、产品经理，甚至实习顾问，都被裹挟进这场造富浪潮。

第一批上船的人

当行情剧烈波动时，真正完成财富跃迁的，往往不是追涨杀跌的短线资金，而是那些在公司只有几十人时就加入的早期成员。

2019 年成立时，智谱只有约 30 名员工。此后的七年里，它的规模不断扩大，几乎每年都要搬一次家，员工规模也从几十人增加到了现在的 800 多人。

2026 年 1 月 8 日，公司正式登陆港交所。发行价 116.2 港元 / 股，上市首日市值冲上 578.9 亿港元。此后 43 天内，股价累计上涨超过 524%，市值一度突破 3232 亿港元（约合人民币 3000 亿元）。

另一家 "AI 大模型六小虎 " 成员 MiniMax 也在 1 月 9 日挂牌，首日涨幅超过 109%，十余天内市值翻至 3000 亿港元以上。

对外界而言，这是资本市场的狂热；对内部员工而言，这是股权开始 " 显影 " 的时刻。

根据招股书披露，截至 2025 年 6 月末，智谱共有 883 名员工，其中 452 人持股，占比 51.2%。公司在 2021 年设立两大员工持股平台 " 慧惠 " 和 " 智登 "，合计持有公司 16.55% 的股份。其中，" 慧惠 " 覆盖 426 名现有及往期员工，" 智登 " 则包括部分雇员及 16 名担任算法顾问的全职实习生。

这并非象征性的激励安排。2019 年公司成立时，创始团队持股高度集中。董事长刘德兵通过直接和间接方式合计持有 46.58% 的股份，首席科学家唐杰持股 21.97%，两人合计控制 68.55%。

随后五年间，公司完成 8 轮融资，累计募资超过 83 亿元，资本名单不断拉长，但在多轮稀释后，员工平台仍保有超过 15% 的股份，这在科技行业中已属中高水平。

按照招股书的说法，" 慧惠 " 在公司正式上市后持有实际股份 8.97%。以智谱目前的市值计算，在剔除 " 慧惠 " 上两位持股最多的员工后，剩下的 424 名员工人均账面持股市值约 0.3912 亿港元，也就是约 3599 万元人民币。

当市值被迅速推升，原本写在股权结构表里的百分比，开始转化为可以计算的财富。

如果用一个简化模型推算：假设公司市值从 1000 亿港元升至 3000 亿港元，一名持股 0.5% 的核心成员，账面财富将从 5 亿港元上升至 15 亿港元；持股 0.1%，对应从 1 亿升至 3 亿；即便是持股 0.001% 的员工，在这样的行情中，账面身家也可能从 100 万港元跃升至 300 万港元。

但 " 每两个人中就有一个股东 "，并不意味着人人平等。

曾在 2023 年入职智谱的前员工李帕向盐财经表示，外界所理解的 " 多数员工持股 " 与实际情况并不完全一致。" 真正能获得股权激励的，主要还是核心算法人员。"

他同时强调，招股书披露的数据 " 肯定也是真实的 "， 但需要理解，" 慧惠 " 平台中包含 " 以往员工 "，这意味着持股人数中既包括在职人员，也可能涵盖已经离职的成员。

他仍然认为，核心技术人员未来真正把股权变成现金的可能性更高。" 算法是 AI 公司的命脉，公司不太可能在这一层面松动。" 在他看来，只要公司还要持续迭代模型、保持技术竞争力，就必须稳住这批核心人才。

因此，相比一些公司用股份给员工 " 画饼 "，AI 公司对核心算法人员的激励更真实，他们更有机会在合适的时间完成变现，把账面收益真正拿到手。

相比之下，MiniMax 的激励策略更为激进。根据公开报道，公司曾根据员工贡献程度，提供从几十万美元到数百万美元不等的激励，覆盖技术、产品、市场等多个岗位，甚至有实习生获得数十万美元奖励的案例。

造富的不只是员工。

2019 年，智谱获得中科创星 4000 万元天使轮融资，投后估值 3.75 亿元。截至目前，中科创星仍持有约 1.34% 的股份，对应市值已达数十亿港元。2023 年，今日资本以约 2.5 亿元参与 B3 轮融资，账面回报一度达 20 倍。这是典型的早期技术投资，在风口兑现时的高倍回报样本。

这一代 AI 公司为何更 " 容易造富 "

2025 年 12 月，《福布斯》发布年度 AI 财富报告：全球因人工智能创业、投资或技术突破而新晋的亿万富翁至少 53 人，创下历史新高。其中，华人创业者占比接近三成，成为这波 AI 造富浪潮中最醒目的群体。

为什么偏偏是这一代 AI 公司，更容易在短时间内 " 批量制造富豪 "？一个最直观的差别在于，时间维度被极度压缩。

MiniMax 从成立到上市，用时不到五年，被外界称为刷新全球 AI 领域创立至上市的最快纪录；智谱从 2019 年创立到登陆港股，也不过七年。

根据 IT 桔子数据库和公开资料，截至 2026 年 1 月初，近半年至少有 63 家科技公司启动 IPO 进程，涉及大模型、机器人、AI 芯片等方向，其中已有 18 家完成挂牌。相比上一代互联网企业动辄十年以上的成长周期，这一轮 AI 企业的资本路径明显提速。

时间一旦被压缩，股权稀释的逻辑就会改变。

在部分互联网公司里，从天使轮到 Pre-IPO，有的要经历十几轮融资。每一轮融资都会摊薄创始团队和员工的持股比例。等到上市时，真正手握大额股份的，通常只剩创始人和极少数早期高管。

而 AI 公司虽然同样融资频繁，但估值增长速度远快于融资轮次的增加。以 MiniMax 为例，天使轮投后估值约 2 亿美元。短短几年后，上市市值已是数千亿港元。估值在极短时间内被拉到高位，意味着早期授予的期权，行权价与市场价之间的差距被迅速放大。

这种跳跃背后，是资本市场对 AI 叙事的高度溢价。公开数据显示，2024 年中国大语言模型市场规模约 53 亿元，预计到 2030 年将增至千亿级别，年复合增长率超过 60%。无论一级市场还是二级市场，AI 都成为最具想象力的赛道。

对资本来说，这是一场不愿错过的技术革命。对企业来说，这是一次必须抓住的窗口期。

如今转型投资总监的李帕回忆，智谱能够迅速突围，与时间点密切相关。2022 年底，OpenAI 发布 ChatGPT 之前，大模型在国内仍属冷门赛道，关注者寥寥。ChatGPT 爆火之后，投资人猛然发现：国内真正布局大模型的公司并不多，" 谁在做？智谱就在那儿。"

他认为，智谱位的生态位也相对清晰：服务中央国企客户，强调国产自主可控，与其他模型公司形成差异化定位。后来也逐渐提出了 MaaS 理念（模型即服务），API 业务也顺势发展起来了。

但在风口到来之前，公司已经经营了三四年 AMiner，这是智谱首席科学家唐杰教授团队于 2006 年建立的科技情报大数据挖掘与服务平台。李帕说，" 那时候资本的市场热度肯定不及大模型起来之后 "，所以某种程度上，它也算是 " 吃到了时代红利 "。

风口来临后，融资节奏被明显加快。智谱在 2022 年至 2025 年上半年累计研发投入超过 44 亿元，其中算力支出占研发费用七成以上，平均每月现金消耗超过 3 亿元。上市前，公司完成 8 轮融资，尽可能扩大现金储备。

根据投中嘉川 CVSource 数据，上市前智谱累计获得超过 50 家机构投资，既包括中科创星等 VC/PE 机构，也包括美团、蚂蚁、阿里、腾讯、小米等产业资本，以及北京、上海、成都、天津、杭州等地方国资平台。

与此同时，企业与人才之间的关系也发生了微妙变化。过去更多是 " 雇佣关系 "， 现在更像是一种高风险的合伙关系。AI 顶尖人才是绝对稀缺资源，为了抢人，不少公司一开始就把股权池预留出来，把研发人员牢牢绑定。

根据脉脉 2025 年 7 月报告，AI 岗位月薪均值已达 4.7 万元以上，实习生日薪高达 4000 元起步。在部分头部大模型企业中，博士和资深算法工程师的年薪超过百万人民币。

财联社曾报道，截至去年年底，OpenAI 员工约 4000 人，平均每位员工的股权激励薪酬约 150 万美元 ( 约合 1048 万人民币 ) ，是其他大型科技公司上市前平均水平的 34 倍。

激励方式也在变化。传统互联网公司普遍采用 " 四年归属 " 模式。公司授予员工的股权激励，并非一次性全部到手，而是分四年时间逐步解锁给员工，强调长期绑定。

AI 公司则更强调节奏和即时反馈。去年 9 月，字节跳动为 Seed 部门实施期权增发计划，期权按月归属，预计首批发放 18 个月。员工每月可获得数万元期权，累计总量可达百万元级别。这种 " 短周期、快归属 " 的方式，凸显企业对人才留存的高度重视。

预期的狂欢与兑现的考验

AI 公司的高估值，本质上建立在技术突破与未来商业化想象之上，而非已经验证的盈利能力。

以智谱为例，2022 年至 2025 年上半年累计营收不足 7 亿元，但累计净亏损已超过 60 亿元；研发投入超过 44 亿元，其中算力成本占七成以上。公司平均每月现金消耗以亿元计。

换句话说，市场购买的不是当下利润，而是未来的可能性。

李帕分析，大模型技术本身仍处于你追我赶的阶段，" 没有哪一家能永远领先 "。 在他看来，未来大模型 API 将变得越来越便宜，" 持续的算力投入和人才的投入，很难让企业赚到持续增长的钱 "。

即便 AI 公司上市后股价一度飙升，他也认为其中的流通盘较小、交易集中，短期价格未必能完全反映企业长期价值。真正的考验，往往出现在解禁期之后，" 大多数股东开始卖出手头的股份的时候，才逐渐能够真正彰显一个公司的价值和大家对它真实的预期 "。

2 月 21 日晚，智谱因 GLM Coding Plan 订阅规则调整发布致歉信，承认扩容节奏与规则透明度存在问题，并给出退款和补偿方案。随后股价大幅下挫，2 月 23 日，智谱单日暴跌 22.76%，市值蒸发超过 700 亿港元，MiniMax 也跟跌 13.35%，两家公司市值在几天内合计蒸发近千亿港元。

在高预期驱动的市场中，任何事件都可能成为波动的触发点。股价可以在 43 天内上涨五倍，也可以在一个交易日内回吐数百亿市值。

这并非孤例，而是 AI 赛道的常态。当前大模型公司的估值更多基于技术领先程度、模型排名、生态规模和未来市场空间，而非稳定现金流。只要预期出现松动，估值弹性同样向下。

对员工而言，账面财富与实际变现之间仍有距离。多数股份通过合伙平台持有，存在禁售安排。上市后通常需要经过至少一年的锁定期，才能分批解禁。也就是说，在股价最狂热的阶段，许多人只能看着市值跳动，却无法立即兑现。等到真正可以卖出时，价格未必仍在高位。即便解禁，也未必能自由套现。

人才市场同样存在周期。李帕判断，随着技术扩散与教育体系完善，掌握大模型技术的人会越来越多，稀缺性下降，市场会分化，" 不那么高精尖的普通算法人才很快就会变得便宜 "。

与此同时，外部变量依旧密集。大模型赛道并非只有两家公司。国内外头部企业持续投入算力和数据，模型能力迭代速度越来越快。新的开源模型随时可能改变技术格局。监管政策、数据合规、海外技术限制，都是悬在头上的变量。

这场 AI 造富运动确实制造了一批账面富豪。创始团队、核心技术人员、早期投资人，都在估值扩张中被推上高点。但他们所拥有的，是建立在高波动预期之上的资产。

问题或许不在于神话是否存在，而在于当技术红利趋于常态、资本热度回归理性，这些神话还能走多远。