AI六小龍，誰能“躍龍門”？互聯網+
2025-06-26 11:59
上市不止為了錢。
來源 | 伯虎財經（bohuFN）
作者 | 楷楷
今年以來，中國AI創投圈掀起了一場靜默的上市競速賽。4月，智譜率先向向北京證監局提交首次公開發行股票；6月，有媒體爆料稱MiniMax正籌備香港IPO。此外，還有更隱秘的消息在AI創投圈中流傳：“六小龍里已經有五家在籌備上市”。
兩年前，ChatGPT點燃全球大模型戰火，智譜、MiniMax、月之暗面、階躍星辰、百川智能、零一萬物被資本捧為“AI六小龍”。
但如今，市場逐漸對大模型祛魅，資本也回歸理性，AI創企和互聯網大廠兩股勢力的站位也有了變化，昔日的AI創企，有的縮減業務，有的轉向垂直領域，有的被大廠收編……大模型行業的發展邏輯已被重新顛覆。
大模型淘汰賽進入殘酷的中場，上市成為了存亡分水嶺。只是，鯉魚躍龍門，躍過未必成龍，躍不過恐怕會沉淪得更快。
01 光環褪色的資本寵兒
2023 年，ChatGPT以現象級姿態席卷全球，國內的科技企業與AI創企爭相入局。其中，“六小龍”在激烈競爭中脫穎而出，成為行業矚目的資本寵兒。2023年，“六小龍”累計融資超過60億元人民幣，占據國產大模型早期融資總額的一半以上。
資本瘋狂下注的邏輯也清晰可見。一方面，“六小龍”抓住了AI風口的時間窗口。智譜、MiniMax前瞻性地布局技術拐點，智譜早在2022年便已經訓練出國內首個千億級別的開源模型，在模型參數量級與工程化能力上形成了領先優勢。
此外，百川智能、月之暗面、階躍星辰、零一萬物都是在2023年上半年成立的，瞄準了資本市場流動性充沛的窗口期。
月之暗面創始人楊植麟曾表示，“我們在2023年2月開始集中做第一輪融資。如果延遲到4月，基本沒機會了。如果時間太早，當時有疫情，也沒有機會，真正窗口期就是一個月。”
另一方面，明星團隊的加持也非常重要，除了像智譜、MiniMax等已有一定技術成果的企業，要獲得投資人的認可，創始人和技術大牛的坐鎮便是砝碼。
曾任谷歌大中華區總裁的李開復在2023年3月籌備零一萬物，僅幾個月便吸引了來自阿里、百度、谷歌等國內外公司的數十位核心成員加入。月之暗面創始人楊植麟也被稱為天才學霸，在學術研究上取得了令人矚目的成果。
“六小龍”的崛起是天時地利人和的完美配合，但對它們來說，融資只是“第一關”，真正的市場考驗才剛剛開始。
拐點在2024年悄然降臨，經歷了一年的“燒錢換規模”后，大模型行業開始意識到盲目追求技術參數的時代已經過去，對于投資者和消費者而言，技術迭代和商業化模式反而更為重要，大模型行業的分水嶺開始出現。
在此之后，“六小龍”開啟了分野之路，大家基于各自的技術儲備與戰略重心進行分途探索，并在技術路線、產品矩陣、商業化路徑等方面展開了差異化競爭。
百川智能自2024年起停止超大規模通用模型訓練，轉而深耕醫療垂類；去年底，零一萬物對整個預訓練算法團隊和Infra團隊進行了裁撤，隨后Infra團隊則獲得阿里云offer。
月之暗面、MiniMax更注重C端產品與應用，前者聚焦于長文本與開源技術，后者則持續投入視頻生成、視覺多模態與海外產品。僅有智譜與階躍星辰仍堅持向AGI大模型發力，兩者分別背靠北京市與上海市政府資源，押注政企市場。
AI創企分道揚鑣背后，是互聯網大廠的碾壓式入場。有業內人士指出，有望推出下一代基座大模型的團隊，必須具備頂尖人才團隊和大量訓練數據，這背后需要充足資金和用戶生態的支持，只是互聯網大廠才能滿足這樣的條件。
前零一萬物首席架構師潘欣曾表示，國內第一梯隊大模型公司一年要燒 10 億美金，國際（第一梯隊）一年可能要 50 億美金，訓練一次多模態大模型約需1000萬美金。盡管DeepSeek的出現降低了大模型的訓練和推理成本，但業內認為相關成本依然高昂。
除此以外，人才的流向也至關重要。OpenAI首席執行官山姆·奧爾特曼近日在采訪中透露， Meta 曾向其團隊發出高薪邀約，甚至還有1億美元簽約獎金。2024年里，OpenAI的11 位初創成員中已有9人選擇離開。
在國內大模型行業，技術大牛和企業高管也是頻繁流動。根據智東西統計，今年上半年，“六小龍”中就有 12 位高管離職，不少人才都流向了字節、京東等大廠，大廠的虹吸效應非常明顯。
此外，大廠的生態優勢也不容小覷。比如在數據層面，其可以通過用戶交互帶來更多不同場景的真實數據，且數據標注質量與實時更新能力遠超行業平均水平。在場景應用方面，大廠原有的業務場景也可以為AI提供商業閉環。
02 懸在頭上的“商業化”
所以，在字節、阿里、百度、騰訊等互聯網大廠躬身入局之后，“六小龍”的先發優勢已被逐漸趕超。來到2025年，“商業化”更成為懸在它們頭頂上的一把劍。
一方面，DeepSeek所代表的開源模型，直接沖擊了原本的大模型格局。DeepSeek在更低成本與開源生態的基礎上，其多個關鍵任務層面展現出與美國OpenAI o1等閉源模型相匹敵，甚至更優的性能。
這意味著從前“六小虎”關起門來做產品的邏輯將被徹底顛覆，開源策略將能吸引更多開發者參與到生態建設中，傳統大模型廠商通過授權費用來盈利的商業模式將越走越窄。
在這場開源與閉源孰優孰略的爭議中，國內大模型企業也迅速改變了態度。比如李彥宏曾表示，“閉源模型將持續保持對開源模型的優勢”，但百度已宣布文心大模型4.5系列免費開源。
另一方面，AI創企在產品層面必須有所取舍。DeepSeek在一夜之間打開了大模型在推理端的“能力上限”， AI創企也開始主動或被動地調整業務方向。
在C端領域，月之暗面和MiniMax一直跑得更快，但大廠也一直在步步緊逼。
今年2月，月之暗面被爆大幅收縮產品投放預算，Kimi的下載量也隨之下滑。與此同時，騰訊元寶宣布接入DeepSeek，并在一個月內砸下約3億元進行投流，同時在騰訊生態全系產品中進行推廣，助推元寶登頂下載榜冠軍。
業內人士指出，跟大廠相比，AI創企沒有自有廣告平臺，流量成本極高，一旦直接對上互聯網大廠，無論是在資金、用戶規模、生態資源方面，都難有勝算。
MiniMax雖然主攻海外市場，但在經歷Talkie的“被下架風波”后，其借道海外，試圖繞過國內市場競爭的做法，顯然也有著很大不確定性。
在B端領域，價格戰則讓不少大模型企業面臨著“不降價沒客戶，降價則沒利潤”的困境。去年5月，字節正式發布豆包大模型，其打響了大廠降價“第一槍”，智譜、豆包、百度、阿里通義紛紛跟進降價。
2025年，大模型價格戰的激烈程度進一步升級，阿里配合新模型，在云服務端積極降價搶市場；月之暗面旗下多款計費模型價格最高下降83.3%；智譜旗下大模型降價幅度最高超90%。
不過，根據《字母榜》報道，有大模型創企市場人員表示，“去年幾家AI創企都是貼錢開發中小規模的企業用戶”。可以想象，一旦大廠加碼補貼，AI創企的客戶沒有和云服務進行綁定，這些客戶也極有可能會被大廠搶走。
《中國大模型中標項目監測報告》顯示，在去年的通用大模型廠商中標排行榜TOP 6中，除了智譜之外，其他均為成立多年的大型公司或者上市公司。
因此，“六小龍”如今的商業化成果，可以說仍是“浮在水面”。即便是堅定的走TOB路線的智譜，其稱2024年前11月商業化收入增長超100%。但據《財經雜志》報道，智譜2024年收入達3億元，虧損卻高達20億元，商業化收入仍未能彌合高額的研發投入。
這樣的故事，資本市場其實是非常熟悉的，甚至可以說已經“免疫”。上一代“AI四小龍”商湯，其自2018年成立以來一直尚未盈利，在流血上市后，如今市值距離最高點已蒸發八成。如果“六小龍”無法證明可持續的盈利路徑，即便上市也是飲鴆止渴。
03 “第一股”不只是為了錢
事實上，“AI六小龍”已逐漸從輿論場中消失，取而代之的是“杭州六小龍”，畢竟資本市場永遠不缺風口。因此，“六小龍”紛紛在今年啟動上市計劃，也有多方面的考慮。
首先，上市募資是最重要的考慮因素，這不僅是因為企業自身對資金有著迫切的需求，還有來自投資人的壓力。
今年以來，人工智能再次成為投資市場的焦點，再加上國內對科技股的上市標準會進一步放寬，對于“六小龍”的早期投資人來說，如今正是上市獲取收益的好時機。
其次，成為“大模型第一股”能夠幫助AI創企講“新故事”，延長創企們的生存時間和空間。此外，當OpenAI估值突破3000億美元之際，中國大模型行業也需要本土標桿來錨定市場預期。
中國工程院外籍院士張亞勤曾表示，AI大模型賽道最終將只剩下10家企業扮演重要角色。零一萬物創始人李開復的觀點則更為激進，他認為中國市場最終可能只剩下DeepSeek、阿里和字節三家主要的大模型公司。
但無論如何，大模型行業最后的勝利只屬于少數玩家，這已經是行業的共識。因此，沖刺“大模型第一股”也僅僅是它們闖入淘汰圈的門票。
李開復曾在采訪中表示，他認為2025年會是大模型公司商業化的淘汰年，如果不能讓技術能夠真正落地應用，就會面臨淘汰的可能性。各家模型各有優勢，核心痛點并非哪家模型在性能上能夠較其他模型高出1%，而是能夠真正落地。
所以，大模型行業的未來，又回到了最初的問題，什么樣的產品才是用戶需要的？目前來看，大模型行業的技術仍在迭代，場景仍在拓展，商業化的探索似乎還沒有終點。
2025年，人工智能行業的風口從基礎大模型轉向了具身智能及Agent等應用領域，智譜、MiniMax、月之暗面、階躍星辰等也紛紛跟隨，在智譜之后，月之暗面和MiniMax均發布通用Agent產品。
不難看出，在大模型技術迭代路上，各企業都不敢放松，畢竟在這場科技競速中，勝負手往往藏于下一次算法迭代的未知變量里。
當所有人都在牌桌上All in時，沒人敢保證下一張是王牌還是鬼牌。因此，無論是暫時領先的玩家，還是全力沖刺的追趕者，一切都還有可能。
所以，上市只是第一步，如果想要搶到更多的蛋糕，大模型企業就要真正把錢花到刀刃上，迎接這場關于技術、應用、場景的效率之戰。
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