近半个月来，多家大模型公司接近完成海量融资或并购，AI 行业的财富效应进一步显现。在国内，有消息称深度求索（DeepSeek）接近完成数百亿元人民币融资，年内累计融资突破千亿元；月之暗面（Kimi）近期也以数百亿美元估值推动新一轮融资。放眼国外，9 月底 AMD 宣布拟以 82 亿美元收购 AI 专家李飞飞的 AI 公司。

融资金额屡创新高的同时，业内人士最担心的是，大模型公司的商业化能力。当前付费用户占比偏低、算力成本日趋高涨，AI 的商业可持续性问题急需破解。业内人士认为，当前个人智能体方兴未艾，未来更大的增量或将来自企业智能体市场，但这对大模型公司的落地能力提出了新的要求。

近日，参展商在数博会上展示一款仿生机器人。新华社记者 杨文斌 摄

资金涌向头部大模型公司

近期，多家 AI 企业接连推进融资计划。有消息称，DeepSeek 完成新一轮融资，整体融资金额预计超过 800 亿元。记者向多家参投企业求证，对方均表示，DeepSeek 本轮融资金额确实超出预期，目前基本收尾，受制于严格的保密协议，无法透露具体金额、估值或细节。

业内人士告诉记者，考虑到目前算力芯片价格攀升，其他大模型公司也在加码融资，DeepSeek 的最终融资金额或在千亿元量级。考虑到其 6 月份刚完成约 500 亿元融资，待本轮融资完成，其半年内有望完成 1300 亿元到 1500 亿元融资。

天眼查数据显示，在杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司的股权结构中，梁文锋占比超过 81%。一位业内人士告诉记者，考虑到梁文锋的超高股权占比，随着 DeepSeek 的估值乃至未来上市后市值有望继续增长，他有可能刷新在中国富豪榜上的位置。

同时，另一家大模型公司 Kimi 的融资消息也接踵而至。消息称，Kimi 也于近日以 500 亿美元的估值完成新一轮融资，具体融资金额不详。记者就此向参投企业求证，对方对消息予以确认，但未透露更多信息。创投数据平台 IT 桔子数据显示，2026 年以来，在本轮融资之前，Kimi 已完成三轮融资，累计融资金额超过 62 亿美元。

随着融资金额不断攀升，资金加速流向头部大模型企业，行业门槛被不断提高。7 月份，大模型上市公司稀宇科技（MiniMax）通过 " 配股 + 零息可转债 " 的方式，累计募资超过 160 亿港元。9 月中旬，另一家大模型上市公司智谱也宣布，通过股份配售和发行可转债融资超 393 亿港元。与此同时，近期国外的大模型创业公司也资本运作频频。9 月底，由知名 AI 专家李飞飞创办的人工智能模型和研究实验室 WorldLabs，被芯片企业 AMD 宣布以 82 亿美元收购，交易预计将于今年年底完成。

算力基建成本日趋攀升

如今的大模型公司，一边是热火朝天融资，另一边则是流水般花钱，支出的主要方向之一就是算力基建。

在这背后，是 AI 芯片价格的持续攀升。市场咨询机构 AI 超维度及 AI 瞭望者的多位分析师告诉记者，2025 年底时，同一台主流 AI 服务器的市场价大约是 500 万元；到 2026 年 9 月底，其市场价已经飙升至 1400 万元以上，报价最高甚至达到 1800 万元，整体涨幅约 200%。同时，9 月市场研究机构 IDC 发布报告显示，2026 年二季度 GPU 加速服务器的平均售价同比增长 43.6%。

在单价上涨的同时，大模型公司对于芯片的需求也越发旺盛。在上海举行的华为全联接（HC）大会期间，海思首席科学家廖恒表示，未来两年内，预计中国将出现 6 至 7 个前沿 AI 实验室，目标都是训练参数规模在 10 万亿到 40 万亿之间的基础语言模型。

作为参考，7 月份发布的 KimiK3 总参数规模为 2.8 万亿，8 月正式发布的 Qwen3.8-Max 总参数为 2.4 万亿，两者是目前国内参数规模领先的已上线大模型。未来两年中国大模型的参数规模要增加数倍乃至十余倍，无论训练或推理，对 AI 芯片的需求都将大幅增加。在 MiniMax 和智谱公开的融资信息中，算力基础设施和模型研发是主要资金用途。

更大的挑战是芯片产能供不应求。在华为全联接大会上，华为轮值董事长徐直军就表示，" 目前昇腾满足国内市场需求还远远不足。未来关键可能不在于我们推动的力度有多大，而在于我们的供货能力有多大。"

与快速攀升的成本侧相比，大模型的收益侧成长则面临不小挑战。2026 年半年报显示，尽管智谱和 MiniMax 的营收分别增长 399.7% 和 283.1%，但同期的经调整净亏损反而都在扩大。主要原因是两家公司同期研发投入均超过同期营收的两倍，且保持高速增长。在研发投入中，主要是算力等基础设施投入。

目前大模型公司仍在投入期，盈利能力并非目前市场主要关注指标。伴随海量融资和投入，大模型公司的融资难度和所需金额都在攀升，因此必须在现金储备见底前尽可能展示其商业可行性。

企业智能体有望成为新蓝海

近两年来，多家头部大模型企业将智能体视为重点商业化方向，相比个人用户，企业用户是更值得期待的蓝海市场。10 月 6 日，美国知名投资机构 A16Z 发布的一份研报显示，美国有接近一半的人表示使用过 AI 产品，25% 的人会每天使用。而截至 2026 年 8 月，在数据公司 YipitData 采集的美国电子收据样本里，真正有大模型产品个人付费订阅的消费者仅占 4.5%。相比之下，在标普 500 指数成分股中，有 69% 的企业已在实际应用 AI 技术。报告调查还发现，大多数公司并不受成本限制，并打算在 AI 上投入更多资金。

不过，企业用户的开发难度和门槛也会更高。野村中国科技及电讯行业分析师段冰认为，在通用模型能力趋同背景下，AI 能否打通企业生产资料计划、客户关系管理存量系统，理解真实业务工作流，已经成为产品核心能力。

" 未来智能体市场的格局，预计企业付费占九成，个人付费占一成。" 一位 AI 资深从业者告诉记者，个人智能体的应用场景仍偏轻量，企业使用场景则完全不同，不仅会连接生产核心环节，还会涉及非常复杂的应用场景，一旦落地成功，企业场景可能形成持续付费和较高的替换成本。所以，未来企业智能体的竞争将不仅取决于大模型能力，还取决于协作平台和 AI 能力的融合程度，这要求企业具备场景理解、交付能力和持续服务经验。（记者叶健）

来源：经济参考报