导语：新年第一周，港交所迎来中国大模型产业的双响炮。

新年第一周，港交所迎来中国大模型产业的双响炮。1 月 8 日，智谱 AI 以 " 全球大模型第一股 " 身份登陆港交所，股票代码 2513.HK，发行价 116.20 港元 / 股，市值达 579 亿港元。仅隔一日，MiniMax 紧随智谱之后登陆港交所，股票代码 00100.HK，市值达 1054 亿港元，表现远超智谱。

AI 六小龙发展路径分野

说到这两家公司，不免让人想起曾经的 AI 六小龙——智谱 AI、MiniMax、月之暗面、零一万物、百川智能和阶跃星辰。在大模型发展初期，" 六小龙 " 曾是资本竞逐的热词，如今市场已鲜少将六家并提，而六家的技术路径和商业逻辑也已经有了清晰的分野。

从招股书来看，智谱和 MiniMax 走出了截然不同的商业化路径。智谱延续清华 KEG 实验室的学院派基因，自研 GLM 架构深耕 B 端 /G 端市场，以 MaaS 平台和私有化部署服务企业级客户。相比之下，MiniMax 则展现出了更强烈的 C 端属性，其 C 端产品 Talkie、海螺 AI 驱动 70% 收入来自海外，全球化能力一枝独秀。

其他四条龙的发展路径也各不相同。月之暗面凭借 Kimi 的长文本能力深耕 C 端，现金储备充足，选择暂缓 IPO 聚焦 Agent 研发；零一万物则从通用大模型转向 ToB 应用层，放弃万亿参数模型训练，转而与阿里云合作探索产业级解决方案；百川智能干脆押注医疗垂直赛道，推出 AI 儿科、精准医疗产品，试图以 " 医疗 +AI" 建立差异化壁垒；阶跃星辰则低调深耕多模态，开源视频生成模型 Step-Video-T2V，聚焦端侧 AI 落地。

大模型产业发展分化

" 六小龙 " 的差异化发展也是大模型产业发展分化的体现。行业人士指出，当前大模型分化已形成两大核心维度：一是 "To B 与 To C 的割裂 "，To B 市场中强模型等于高生产力的逻辑显著，相比用低价格使用次级模型，企业更加愿意为顶级模型支付溢价，而 ToC 市场用户对智能的感知阈值低，更多将大模型当作加强版搜索引擎使用；二是 " 垂直整合与分层协作的分野 "，To C 领域仍需模型与产品强耦合，但 To B 领域已出现 " 模型层 + 应用层 " 分离趋势，企业更倾向于用开源模型搭建自有应用。

从技术路线看，分化同样明显。智谱 AI 坚持自研 GLM 系列架构，其最新一代 GLM-4.6 模型已实现在寒武纪、摩尔线程等国产芯片上的高效适配，以聚焦 B/G 端市场对安全可控的核心需求。相比之下，MiniMax 通过自研的混合注意力架构与强化学习算法，实现了推理成本的数量级降低，以此支撑其面向海量用户的 C 端产品所需的极高并发与性价比。

商业化压力凸显

智谱与 MiniMax 的上市虽为中国大模型产业注入资本信心，但整个行业仍面临多重商业化压力。成本端的压力难以规避，大模型从训练到推理的全流程都依赖高额算力投入，B 端的私有化部署需要定制化开发与长期维护，C 端的规模扩张则要匹配算力扩容，无论哪种路径，成本都随业务推进持续攀升。除此之外，DeepSeek 等开源模型的普及与大厂的生态围剿，让创业公司的差异化优势不断被削弱，要么陷入价格战消耗利润，要么在场景争夺中处于劣势，商业化的盈利闭环迟迟难以形成。

从市场对这两家的估值可以看出，资本市场目前对 C 端市场的热情显然高于 B 端，B 端的发展也面临着更多不确定性与压力。在资本眼中，B 端业务虽然稳健，但受限于定制化重、决策周期长、规模化难度大等问题，增长曲线相对平缓。而 C 端应用一旦引爆网络效应，其边际成本的极速下降和用户变现的想象力是无穷的。

结语

2026 年或将成为中国大模型产业 " 价值兑现 " 元年，但资本市场的耐心有限，两家企业都需尽快证明盈利能力的可持续性。从 " 六小龙 " 同台竞技到两家率先登陆资本市场，大模型产业的商业化探索已经走出第一步，野蛮生长与概念炒作的第一章已然落幕。

从行业长远发展来看，大模型产业分化是产业走向成熟的必然阶段。ToB 赛道的稳健深耕与 To C 赛道的创新爆发将形成互补，技术路线的多元探索也将推动大模型从 " 可用 " 向 " 好用 " 迭代升级。随着合规体系的逐步完善、算力成本的持续下降以及应用场景的不断拓宽，大模型产业有望突破当前盈利困境，真正融入千行百业，成为数字经济发展的核心引擎。

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