文 | 港股研究社

新年第二个交易周，港股市场给了中国 AI 一个极不含糊的定价信号。

智谱与 MiniMax 前后脚登陆港交所，股价持续拉升，市值双双站上千亿港元。单看这些表象很容易被解读为一次典型的新股行情。

但把时间轴拉长，把视角放宽，这更像资本市场第一次系统性地，把中国 AI 应用资产纳入 " 可持续定价 " 的框架中。

几乎在同一时间，AI 应用端在港股与 A 股全面躁动：微盟集团、第四范式、美图公司等 AI 应用概念股全线飘红，Sora 概念、智谱概念等多个细分概念更是掀起 " 涨停潮 "。这种横跨市场的共振，很难单纯用情绪来解释。

中国版 AI" 双雄 "，正在划出一条清晰的估值分水岭

过去几年，" 大模型 " 几乎是资本市场最熟悉、也最难定价的关键词。

参数规模、算力投入、训练成本、技术路线，构成了一整套高度自洽的叙事体系。但始终绕不开一个核心问题：这些能力究竟何时能形成完整链？

智谱与 MiniMax 的上市与暴涨，让这个问题第一次得到回应。从形式上看，两家公司的上市首秀，确实带有新经济亢奋行情的典型特征，高关注度、高弹性、高波动。但与以往不同的是，这一次，定价逻辑并未停留在技术想象力本身。

都同样聚焦大模型端，两家公司代表的却是两条并行成立的路径。以智谱为代表的技术底座路线，长期重注投入原创通用模型与 Agent 能力，强调技术原创性和模型作为底层基建的稳定性与通用性，更接近 AI 基础设施形态。

以 MiniMax 为代表的产品路线，则围绕语音、内容生成、情感陪伴等场景建立起产品矩阵，重在验证 C 端用户付费与广告变现的真实可行性。

路径不同，却在一个关键问题上达成共识——模型能力开始稳定指向收入结构。

这恰恰是过去几年中国大模型公司最薄弱、也是资本最谨慎的地方。此前，大模型公司在一级市场并不缺钱，估值往往围绕技术稀缺性、团队背景和想象空间展开，但这些指标始终难以直接映射到财务模型中；二级市场更是长期缺乏可投的 " 纯正资产 "，要么是硬件厂商，要么只能在外围应用中寻找弹性。

智谱与 MiniMax 的上市，第一次让模型能力本身开始在二级市场具备被计价、被比较、被长期持有的基础。

这种变化，对整个产业链的影响是结构性的。一方面，中国 AI 产业在二级市场首次拥有了真正意义上的，非硬件端的 " 纯正核心资产 "。另一方面，当二级市场出现稳定参照，一级市场的估值体系自然会发生迁移。估值不再完全围绕参数规模、融资轮次形成的定价方式，而开始向收入质量、商业闭环、增长稳定度靠拢。

这正是产业正式从概念期走向结构性定价阶段的象征。所以说，这轮行情真正值得关注的，不是市值数字，而是定价逻辑的转向。

估值锚点确定，定价权外溢至 AI 应用端

估值锚点一旦确立，商业闭环一旦打通，市场的行为往往具有高度一致性——沿着产业链向下，寻找确定性最高的价值外溢路径。

智谱与 MiniMax 上市之后，AI 应用板块的系统性异动，正是这种传导的直接体现。营销、搜索、内容生产、企业服务等多条赛道同时被重新审视。

背后的底层原因，并不复杂。以这两家公司为代表的主流模型，边际成本正在快速下降，推理效率提升、算力利用率提高，大模型不再只是头部玩家的专属工具，而是逐渐成为可以被广泛调用的通用能力。

模型本身趋于基础设施化，能力外溢自然成为必然。此时，市场的关注点也同步发生自然迁移。参数领先不再是唯一指标，谁能最快把模型能力转化为高效且可复制的业务结果，成为新的核心评估维度。

这也解释了为何近期率先走强的，往往是搜索、营销、办公、内容、出行等场景。这些场景天然具备高数据密度、高频需求与可规模化的特征，模型能力的任何边际改善，都可迅速转化为能被用户直观感知的使用体验与效率提升。

当然，要理智认清的是，应用端接棒大模型的价值传导并不等于应用端股价普涨。相反，这更可能是一次残酷的分化起点。贴近业务闭环、能够嵌入既有流程、拥有数据或渠道优势的公司，更容易获得模型红利；而那些仅停留在功能展示层面的 AI 外壳，反而面临被迅速证伪的风险。

纵观这一定价传导过程，AI 应用端逐渐承担起 " 正式工 " 角色，不再只是模型能力的展示窗口，而是成为新的增长斜率承载者。所谓的应用端接棒，本质是定价权的扩散，从模型能力本身延伸至模型能力所创造的商业结果。

多重力量叠加，AI 正在走出 " 验证之谷 "

决定这轮趋势能走多远的，并不是短期情绪，而是持续性。

眼下，一个由政策、平台、商业模式与硬件共同构筑的支撑体系正在成型，形成了强有力的产业共振。这并非单点突破，而是 AI 产业长期兑现能力的底层结构正在搭建完成。

政策端的托底指向依旧稳定而明确。" 人工智能 + 制造 " 等专项行动的落地，尤其是制造业等实体经济的深度赋能，为应用场景提供了系统性扩展空间；算力、数据、算法的基础供给持续改善，则使 AI 不再是单点试验，而是具备规模化推广条件。

平台层面，入口争夺正在加速。无论是阿里千问、字节豆包，还是蚂蚁灵光，大厂重兵押注 AI 原生应用的实质是在重构用户与服务的连接方式，这将为整个 AI 应用生态创造真实流量与商业场景。而围绕生成式推荐、GEO 展开的新一轮竞争，则预示着一场从 " 搜索排名 " 到 " 答案生成 " 的底层流量分配革命。

商业模式的演进，更是让价值捕获路径多元化。AI 变现不再局限于艰深的 To B 定制或单一的 API 调用。订阅制、效果广告、智能体服务分成等模式逐渐成熟，与 C 端用户付费、企业级解决方案形成了多层次的价值网络。未来 AI 企业的收入结构可以拥有更健康的生长空间。

硬件的 " 硬突破 " 更是从从源头上降本增效，且保供给了。国产 AI 芯片的进展与资本化加速，为上游算力供给提供了更高确定性，也进一步压缩了应用侧成本结构。毕竟当应用侧不必过度担忧底层算力的可获得性与经济性时，创新才能更加聚焦于场景本身。

这些力量相互咬合，构成了一个能够自我强化的产业增强回路。智谱与 MiniMax 的上市爆可视为这个回路启动运转后，被市场捕捉到的第一个清晰信号。

回看海外市场，类似过程并非首次出现。2024 年，美股中表现最突出的 Applovin、Palantir，并不是在技术突破时被重估，而是在商业模式完成自洽后，增长曲线重新被市场看懂了。

中国 AI 的产业结构、应用场景与监管环境不同，路径未必相同，但逻辑高度相似，随着技术红利开始稳定地穿透至应用层，并呈现出可预测的财务轨迹时，一个新的估值坐标系便自然建立。

iPhone 改变世界，并不是因为那一代产品有多惊艳，而是它最终让整个应用生态开始自我繁殖。

站在今天看，智谱与 MiniMax 所代表的，或许并不是国产 AI 的 iPhone 时刻，而更像是 AI 应用层的 DeepSeek 时刻：它们第一次用上市的方式，向市场证明—— AI 应用不是概念，不是试验，而是一门已经具备商业闭环的生意。

这一步的价值，在于 " 被看见 "。而一旦被资本市场看见，后续的产品创新、应用爆发与生态扩展，才真正有了持续发生的土壤。