2家“中国OpenAI”排队上市
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来源:36kr
智谱和MiniMax向IPO发起冲击,智谱营收主要来自B端和G端客户,MiniMax押注多模态、走全球化路线。二者都面临巨额亏损,大模型六小虎转向细分赛道落地。

小虎要长成猛虎了。

12月19日,中国大模型六小虎之一智谱,通过港交所聆讯,正式向IPO发起冲击。

两天后,六小虎中的另一虎MiniMax(稀宇科技)也同样来到这一步,争夺全球大模型第一股。

不论这两家中国公司谁能先成功上市,都意味着在资本化程度上将领先OpenAI等美国一众大模型巨头。

国产大模型有1%的概率成为OpenAI

都说国产GPU有1%概率成为英伟达,因而估值就是1%的英伟达,对应市值是440亿美元(3097亿元人民币)。

恰好沐曦和摩尔线程市值就在3000亿元人民币左右。

搬到大模型领域,这个逻辑依然行得通。

12月18日,外媒消息,OpenAI正在洽谈千亿美元融资,估值可能达到8300亿美元,其1%是83亿美元(约584亿元人民币)。

今年7月MiniMax完成近3亿美元融资,估值达到约300亿元人民币;智谱则累计已完成数十轮融资,仅今年就斩获超30亿元,估值约在300-400亿元人民币区间。

甚至还不到1%,为什么差距能这么大?

2022年,ChatGPT横空出世,2个月内用户数破亿,成为互联网史上增长最快的应用。

从聊天助手ChatGPT到视频生成Sora,再到推理模型o3、智能体工具AgentKit,OpenAI每一步都在创造新赛道,技术覆盖文本、图像、视频、语音、智能体全模态,且核心能力全球无对手。

它是技术定义者,也是领导者。

同时,在商业化上,OpenAI已经证明了自己的规模化赚钱能力,它覆盖全球200多个国家,拥有8亿周活用户、超5000万付费用户、100万家企业用户,今年总营收预计将达到130亿美元(约915.1亿元人民币)。

相比之下,智谱和MiniMax更像是某一领域的优秀代表者。

它们的经营模式都各有侧重点,跟OpenAI存在较大不同。

智谱和MiniMax各自走出两条路线

智谱成立于2019年,核心团队来自清华大学,第一次在行业内崭露头角是在2022年,稍早于ChatGPT推出千亿级大模型GLM-130B。

它的营收主要来自B端和G端客户,通过MaaS平台提供本地化部署和云端部署的AI模型服务。

本地化部署一般面向大型企业和政府机构,将模型部署在客户自有基础设施上,提供定制化解决方案,这部分占总营收的84.5%。

云端部署,即客户直接用智谱的云服务调用模型,按照使用量收费,适合中小企业。

截至2025年上半年,智谱拥有超8000家机构客户,包括金山办公、智联招聘、蒙牛等,还拿下了杭州城投、京西智谷等政府项目。

根据沙利文报告,2024年智谱总营收3.12亿元,在中国大语言模型厂商中排名第二,市占率6.6%,超过阿里巴巴。

今年6月,OpenAI在一份分析报告中明确把智谱定义为AI产业全球化的对手,足以可见对其认可。

不过,实际在全球化上,MiniMax要做得更好。

MiniMax成立时间比智谱晚两年,由商汤科技副总裁闫俊杰创立,团队385人,平均年龄才29岁,是一家非常年轻化的公司。

它从成立之初就押注文本、语音、视觉和视频四大模态的研发,分别形成B端和C端两大业务线。

C端产品包括海螺AI、星野(talkie)等,抖音上曾经很火的胖猫动画就是用海螺AI制作完成,在今年3月的全球Top 50 AI应用榜单(Web端)中,海螺AI位列第12名,登顶AI视频赛道。

星野则是全球范围内最受欢迎的AI情感陪伴类应用之一,海外版talkie全球月活达到1100万,其中50%用户来自美国。

从这一点上看,它与OpenAI的路线更相似:都押注多模态、都走全球化路线、都侧重C端路线。

营收暴涨,逃不过巨额亏损

目前,全球大模型行业仍在烧钱投入阶段,这两家公司都处于营收爆发期,也同样面临着巨额亏损的压力。

今年上半年,智谱收入1.9亿元,超过2023年全年水平,但亏损达到23.58亿元。

MiniMax今年前三季度总营收5344万美元(约3.76亿元人民币),暴涨175%,净亏损5.12亿美元(约36亿元人民币)。

除此之外,双方优劣势都很明显。

智谱主要依赖B端大客户,如果能长期抱上大腿,那营收基本就不用愁,不过,因此也更容易受政府政策影响以及面临项目延期等风险。

而MiniMax主打C端产品,变现渠道更多元化,且全球化潜力更大,但也意味着要跟字节、阿里、腾讯等巨头展开竞争。

哪种模式能率先跑通,还需要时间检验。

时间来到2025年年底,大模型六小虎各自的战略重心已经发生了明显变化。

除智谱和MiniMax外,Kimi回归技术深耕,暂缓投流;百川智能彻底放弃通用基座模型,全面转向医疗垂直领域;阶跃星辰仍坚持基座模型开发,聚焦终端Agent;零一万物放弃训练超大参数模型,转为向企业提供基于DeepSeek等模型的定制化部署解决方案。

在多重压力下,六小虎纷纷放弃全栈通用的幻想,转向细分赛道落地,更加专注和务实。

相比起来,排队准备上市的智谱和MiniMax可能已经是幸运者。