来源：正见 TrueView

技术叙事是 AI 创业的第一针强心剂，但资本的潮水退去后，所有估值神话最终都要落回商业账本之上。

商业规律从不会因概念火热而网开一面，融资只是购买时间，上市只是更换赛场，真正的考验永远在于，一家 AI 公司，到底能不能创造可持续的商业价值。

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六家公司为何三年间走出了截然不同的发展路径？

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二级市场正在用什么标准重新定价大模型公司？

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退守是掉队的证明，还是理性的生存选择？

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六小龙分化的底层逻辑是什么？

内容 / 谨欢

编辑 / 咏鹅

校对 / 莽夫

"AI 六小龙 " 已经是一个颇具时代气息的称谓了。

三年前，智谱、MiniMax、月之暗面、阶跃星辰、百川智能和零一万物，被放在同一个篮子里比较，谁的模型参数更大，谁的融资速度更快，谁更有可能成为中国的 OpenAI。

三年过去，潮水退去，如今再看，这个标签已经失真。赛道并未如预期般跑出唯一的赢家，反而走出了六条截然不同的路径。

智谱与 MiniMax 先后登陆港股，前者一度站上万亿市值之巅，造富数百名员工，却又在解禁期遭遇股价重挫；月之暗面与阶跃星辰在一级市场估值狂飙，紧锣密鼓筹备 IPO，试图复制甚至超越先行者的资本神话；而百川智能与零一万物则先后退出通用大模型军备竞赛，一个转向医疗垂直赛道，一个拥抱企业服务，在争议中寻找新的生存空间。

分化的背后，是大模型行业从技术叙事向商业现实的剧烈转轨。当烧钱竞赛进入深水区，当巨头下场挤压生存空间，当资本市场开始要求回报，AI 六小龙的分化，表面上是融资与估值的差距，背后其实是技术路线、组织能力和商业模式的同时分叉。

上市之后，才是真正考验的开始

2026 年 1 月 8 日和 9 日，智谱 AI 与 MiniMax 先后敲钟，中国独立大模型公司首次为资本提供了相对清晰的退出通道。

智谱的上市故事堪称梦幻开局。清华系学院派血统，叠加市场对基础模型的稀缺性追捧，股价一路攀升，6 月市值一度突破万亿港元。

纸面财富的神话迅速传开，451 名持股员工账面人均过亿，一批三十岁上下的技术工程师一夜之间实现财务自由。

MiniMax 同样耀眼，37 岁的闫俊杰平均年龄仅 29 岁的团队站上敲钟台，385 名员工几乎全员持股，最高市值触及 4100 亿港元。

这两场 IPO 被视为中国 AI 创业的里程碑，证明了独立大模型公司具备独立上市的资本价值，也给仍在一级市场鏖战的玩家们注入了强心剂。但喧嚣之下，隐忧从一开始就埋在了估值逻辑里。

账面财富不是经营现金流，市值更不是竞争壁垒。

进入 7 月，智谱迎来上市后首次基石限售股解禁，2568.16 万股、占总股本 5.76% 的股份解除限售，对应解禁市值超 400 亿港元。

市场此前普遍担忧解禁会引发抛售压力，而真实走势则呈现出更复杂的面貌，解禁当日股价不跌反涨，收盘上涨 13.35%，多家基石机构公开表态长期持有。

但拉长周期看，从万亿高点回落至如今不足 5000 亿港元市值，市场的定价逻辑已经悄然生变。

一家仍在高强度投入、商业模式尚未完全稳定的大模型公司，到底值多少钱？

财报给出了最朴素的参照。智谱 2025 年营收 7.24 亿元，净亏损却高达 47.18 亿元，亏损规模是营收的 6.5 倍，每赚 1 元就要烧掉 6.5 元；MiniMax 同期总收入 7903.8 万美元，年内总亏损达 18.72 亿美元，亏损规模与营收规模的严重不成正比。

在古典互联网时代，这种亏损可以被解释为战略性亏损换取规模垄断；但在 AI 大模型时代，边际成本反而会随着用户增加推高推理成本。

更关键的是，技术护城河的牢固性正在经受考验。7 月中旬月之暗面发布 Kimi K3 模型，在全球代码榜单上一举超越所有闭源模型登顶，消息传出后智谱和 MiniMax 股价重挫下跌。

一级市场可以依靠少数投资人的共识维持估值，二级市场却由无数笔交易共同定价。这也是智谱和 MiniMax 上市后的核心变化，它们不再只是大模型创业公司，同时还是两只金融资产。

金融资产有自己的运行规律。市场情绪高涨时，投资者愿意为 AGI 的远期想象力支付溢价；进入解禁期、业绩披露期或技术竞争加剧时，估值就会迅速回到现实。

大模型能力依然重要，但模型更强不再足以解释全部市值，市场还要看收入质量、毛利率、客户集中度和现金消耗速度。

更深远的影响在于，这两家第一批上市的大模型公司，是整个行业建立估值发坐标。如果它们能持续提升收入、收窄亏损，公开市场会将 AI 视为可长期配置的长坡厚雪产业赛道；如果股价始终依赖题材稀缺性支撑，市场会提高所有后来者的上市门槛。

Part.2

估值狂飙，未上市玩家的技术与资本对赌

如果说智谱和 MiniMax 已经进入公开市场的价值校准阶段，尚未上市的月之暗面与阶跃星辰，正在一级市场上演一场更加疯狂的估值竞速。

月之暗面走的是典型的技术溢价路线，用模型能力突破拉动产品增长，再用产品数据支撑估值抬升。

从长文本能力建立认知，到新一代旗舰模型在代码任务上获得关注，Kimi 始终试图证明一件事，在基础模型竞争中，中国创业公司仍然可以做出具有全球竞争力的产品。

月之暗面的融资节奏也堪称行业奇观。2025 年底 C 轮融资时，其投后估值还停留在 43 亿美元；进入 2026 年，估值曲线几乎垂直拉升，2 月突破 100 亿美元，5 月站上 200 亿美元，6 月投前估值达到 315 亿美元，7 月完成的 F 轮融资投后估值升至 350 亿美元，单轮融资超 35 亿美元，因认购超额 3 倍而提前关闭。

更疯狂的是预期。原定 8 月启动的 Pre-IPO 轮已提前推进，目标投前估值直接开到 500 亿美元。半年时间，估值从 43 亿美元跃升至 500 亿美元目标，走完了通常需要三到五年的资本进程。

但高速膨胀的估值也伴随着争议。6 月这一轮融资最初热度平平，很多拿到额度的渠道 " 兜售好几天都没人要 "。K3 发布后份额瞬间抢手，同时市场上也涌现出大量老股转让额度，部分境外投资人因拆除红筹架构的成本上涨考虑退出，月之暗面不得不紧急叫停所有未经批准的老股交易。

模型创业并不存在真正意义上的融资完成，每一次融资只是买下下一轮训练、下一阶段产品迭代和下一段竞争的时间窗口。

阶跃星辰选了另一条更重、也更试图避开巨头正面战场的路线，端侧 + 智能体 + 终端的 " 模软硬 " 三位一体。这条路线更接近产业链竞争，也同样拿到了资本的极高期待。

按照市场披露的信息，阶跃星辰的 Pre-IPO 融资分两拨交割，第一拨投前估值约 40 亿美元，第二拨升至 50 亿 -60 亿美元，市场普遍预期其上市基石定价有望触及 100 亿美元。

有投资人透露，" 估值从 40 亿涨到 50 亿只用了一个小时，直投门槛至少 3 亿，低于这个数只能当 LP"，生动折射出一级市场对头部 AI 标的的饥渴程度。

但争议也如影随形。7 月 13 日的发布会上，董事长印奇亮出了 " 全球首款大模型原生智能体手机 "STEPX Neo，没有公布核心参数、售价与发售日期，被业内直指为 "PPT 手机 "。整场发布会重概念、轻实机，更像一场面向投行的前置路演。

基本面的支撑同样薄弱。据《财经》报道，阶跃星辰 2025 年营收不足 5 亿元，投资方莲花控股在投资公告中提示，阶跃仍处于 " 大额亏损状态 "。

" 模软硬一体化 " 是一个过于宏大的工程，基础模型层有云厂商重兵把守，软件入口有互联网平台掌控，硬件终端则由手机与车企牢牢占据。创业公司想要同时穿透三层，必须找到一个足够锋利且不可替代的切口。

月之暗面和阶跃星辰看似都在冲刺 IPO，实质上代表两种不同赌法，前者相信顶级模型与超级应用可以相互强化，用技术领先换取时间与资本；后者相信 AI 最终必须进入真实设备和产业场景，用终端卡位换取生态位置。

大模型公司的终极价值究竟是什么？是靠一次次模型发布推动估值上涨的技术标的，还是能够产生稳定现金流的商业实体？两家公司用不同路径回应着同一个问题，而答案最终都要交给时间兑现。

Part.3

退守换道，掉队者的生存哲学

比起上市公司的市值起伏与明星项目的估值狂飙，百川智能与零一万物的转向，更能反映行业温度的真实变化。

百川智能的转折发生在 2025 年 4 月。创始人王小川发布全员信，宣布放弃通用大模型赛道，全面收缩战线押注 AI 医疗方向。这一决策遭到了几乎所有联合创始人的集体反对，却被王小川力排众议强行推进。

此后的一年多时间里，联合创始人陆续离开，最后一位联创茹立云的离职，标志着初始高管团队已悉数出走。

从 2024 年 7 月完成 50 亿元 A 轮融资、估值 200 亿元的高光时刻，到全面放弃通用赛道、核心团队散伙，百川智能的坠落速度超出了很多人的预期。但平心而论，这未必是一个错误的决策。

通用大模型是一场高度同质化、资本密集型的竞争。创业公司需要同时追赶算力、数据、人才和模型架构，而云厂商拥有现金流、芯片资源、客户渠道和现成产品矩阵。只要基础模型能力的差距不断缩小，独立公司的议价空间就会越来越有限。

从这个角度看，百川智能放弃了成为中国 OpenAI 的可能性，却换来了在一个细分领域深耕活下去的机会。

医疗具备高价值、强专业性和数据壁垒，理论上适合大模型建立差异化。但医疗也不是换一个行业就能避开竞争的安全区，它需要临床数据、专家体系、责任边界、监管许可和医院销售能力，产品验证周期远长于普通互联网应用。

更重要的是，医疗 AI 的商业价值来自结果，而不是演示。医生和医院不会为一个更会聊天的模型付费，它必须提高诊断效率、降低管理成本，或者进入明确的临床流程。

零一万物的调整则更加直接。2024 年底裁撤整个预训练团队，核心团队整体并入阿里通义，相当于直接放弃了自主基座大模型的研发。当时行业一片哗然，认为这是六小龙中第一家缴枪的公司。

但一年多过去回头看，这个决策未必等同于失败，更像是大模型产业专业化分工的开始。

放弃耗资巨大的预训练后，零一万物的算力投入大幅降低，年运营成本仅 2 亿多元，2025 年经审计收入达 2.5 亿元，锁定合同订单 5 亿元。李开复在 WAIC 期间透露，公司计划 2027 年赴港上市，目前正在拆除境外持股架构、推进 Pre-IPO 轮融资。

一家放弃了通用大模型的 AI 公司也要上市，这在很多人看来不可思议，但商业的本质在于价值创造。

当然，拆除红筹架构、推进 Pre-IPO 可以提高资本运作效率，却替代不了产品与市场的匹配；上市可以补充资金、提供退出渠道、提升品牌信用，却不能自动创造客户，也不能让研发投入突然产生回报。

三年前，市场评判 AI 公司的标尺是模型参数、人才梯队与融资额度；三年后，评价标准已经换成了收入质量、成本结构、组织效率与生态位。

因此，AI 六小龙不会共同抵达某个终点。这个群体本来就不是一个稳定的公司类别，只是资本热潮初期制造出的观察标签。

真正残酷的地方在于，六小龙的对手早已不只是彼此。

它们同时面对海外模型公司的技术推进、国内大厂的价格竞争、开源模型的能力外溢，以及客户对降本增效的现实要求。模型进步越快，上一代技术资产贬值也越快。今天投入巨资建立的优势，可能在下一次开源发布后迅速缩小。

AI 创业由此进入了一个反直觉的阶段，技术迭代仍在加速，商业策略却必须更加克制；行业的想象空间越来越大，留给每家公司的试错时间反而越来越少。

六小龙的分化，更像一场持续改道的淘汰赛。融资只是在购买时间，上市只是更换了裁判，模型发布也只是拿到下一轮的入场券。

但这不是行业的衰退，恰恰是行业走向成熟的开始。

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