港交所鑼聲即將敲響，敲鑼者的財務報表上，百億級虧損數字與資本狂歡形成刺眼對比。

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港交所門口的千億資本豪賭

一家成立僅三年多的創業公司385名員工，賬上卻躺著超過10億美元的現金；另一家公司員工數約1000人，卻已在港交所門口與前者相隔48小時遞交招股書。

2025年12月21日晚，中國大模型創業公司稀宇科技MiniMax在港交所公示招股書，而僅僅兩天前，它的主要競爭對手智譜AI剛剛提交了自己的上市申請。

MiniMax在招股書中首次披露，自2022年成立至今已累計融資超過15億美元，賬上現金約11億美元。

這兩家被普遍視為國內最具潛力的大模型公司，幾乎同時站到了資本市場的門口。而隱藏在高速增長與巨額融資背后的是整個行業揮之不去的陰影——即使是最頭部的公司，也仍在巨額虧損中掙扎前行。

兩家公司的招股書數據揭示了一個高度分化的行業現實：一家依賴海外市場與C端用戶實現快速增長，另一家則深耕國內市場，通過ToG與大型ToB項目構建護城河。

MiniMax成立于2022年初，是一家通用人工智能科技公司，堅持文本、視頻、語音全模態自研。公司團隊高度年輕化，創始人閆俊杰生于1989年，曾任商湯科技副總裁。

智譜AI則擁有截然不同的基因，其創始人唐杰為清華大學教授，核心創始團隊多出自清華體系。

這兩家公司走向資本市場的時間窗口如此接近，但它們所代表的大模型商業敘事卻完全不同。MiniMax更像一家依賴模型能力和產品規模快速放量的公司，而智譜更接近工程化與項目制驅動的模式。

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資本盛宴下的技術路線對決

盡管同樣背負巨額虧損，兩家公司的技術路線和商業化策略卻呈現出差異化。

智譜選擇了“基座模型+開源生態”的道路。它脫胎于清華實驗室，以GLM系列基座模型為核心。其CEO張鵬透露，公司面向開發者的軟件工具和模型業務（GLM coding plan）已獲得超過1億元人民幣的年度經常性收入（ARR），并希望將API業務收入占比提升至一半。通過開源策略降低使用門檻，形成“開源生態-商業API付費”的轉化，是其核心商業邏輯。

MiniMax則聚焦于“多模態模型+AI原生產品”。其自主研發了文本、視覺、音頻等多模態通用大模型，并推出了“海螺AI”、“星野”等面向個人用戶的產品。公司通過開放平臺服務企業客戶，同時在產品內探索廣告等變現機制。其最新模型MiniMax M2憑借在代碼生成和Agent任務上的突出表現，在部分評測中躋身全球前列。

除了財務壓力，大模型公司還面臨嚴峻的技術挑戰。AI幻覺問題就是其中之一。

2025年世界人工智能大會期間，行業專家指出，降低AI幻覺、提升輸出的確定性已成為業界普遍面臨的必答題。特別是DeepSeek-R1模型，其幻覺率高達21.02%，遠高于行業平均水平。

從技術角度看，大語言模型已逐漸觸及瓶頸，盡管投入資金和數據量巨大，其性能提升卻日益有限。一位研究人員指出：“每一代新大語言模型的訓練成本正呈指數級增長，目前已達數億美元級別，然而性能提升卻日益微弱。”

行業面臨的另一個挑戰是：AI應用開發商普遍抱怨部署成本水漲船高，而云服務商和模型廠商卻持續受益。這種利益分配不均可能阻礙整個生態系統的健康發展。

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百億虧損背后的行業生死局

翻開兩家公司的招股書，數字講述著同一個故事：大模型是場昂貴的豪賭。

·MiniMax的虧損曲線：2023年虧損2.69億美元（約18.94億人民幣），2024年擴大到4.65億美元（32.74億人民幣），2025年前9個月已達5.12億美元（36.05億人民幣）。45個月累計虧損13.2億美元（約92.95億人民幣），創下全球大模型行業虧損新高。

·智譜的失血速度：2023年虧損7.88億元，2024年飆升至29.58億元，2025年上半年已達23.58億元。三年半累計虧損超62億元，相當于每天燒掉近600萬元。

燒錢引擎的核心是研發黑洞。MiniMax研發費用占收入比例一度超過2000%，2025年前9月仍高達337.4%。智譜千名員工中研發人員占比超70%，持續投入全棧自研技術體系。

算力成本更是無底洞，一次大模型訓練可能消耗數千萬資金，而模型迭代周期已縮短至3-4個月。行業內部人士透露：“每次訓練就像燒掉一棟別墅”。

這種燒錢模式正在全行業蔓延——

·科大訊飛2025年上半年預虧2-2.8億元，研發投入占營收20%

·云從科技研發費用占營收119%，連續8年虧損

·字節跳動2024年AI資本開支達800億元，2025年或將翻倍

當資本寒冬遇上持續失血，上市已成為生存的必經之路。

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“第一股”的意義遠不止名號

對于仍在“燒錢競賽”階段的AI大模型行業而言，“第一股”的象征意義和實際價值遠超一個名號。

長期以來，中國大模型行業因盈利模式不清晰，估值缺乏公開市場參照，一級市場融資自2024年起已逐漸降溫。智譜與MiniMax的上市，將首次為行業提供可量化的二級市場估值標尺，其市盈率、市銷率將成為后續未上市企業融資談判的關鍵依據。

同時，持續的研發投入需要源源不斷的資金支持。上市融資將為其補充“彈藥”，緩解行業整體的資金壓力，并可能形成“融資-研發-商業化”的正向循環，為其他腰部企業帶來信心。

更重要的是，上市意味著從“講故事”到“交答卷”的轉變。港交所的上市規則將倒逼企業從“講述技術故事”轉向“證明商業價值”。未來，它們的營收結構、客戶留存率、場景落地成效將被定期披露，這將引導整個行業更加關注“可規模化的商業場景”，而非單純比拼技術參數。

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燒錢之后，路在何方？

智譜和MiniMax的虧損上市，是中國AI大模型行業的一個縮影。整個行業都面臨著相似的困境：一面是資本與市場的狂歡，一面是高昂的投入與持續的虧損。從科大訊飛到商湯科技，許多AI公司的研發投入都遠超當期利潤，甚至營收。

當前，行業正站在一個關鍵的十字路口。一方面，降本增效已成為迫在眉睫的生存課題。2025年12月，小米和谷歌在48小時內相繼發布高性價比模型MiMo-V2-Flash和Gemini 3 Flash，標志著行業正從“參數競賽”轉向“效率革命”。算力和數據已不再是絕對的護城河，模型架構的優化效率成為新的競爭焦點。

另一方面，尋找可持續的商業化路徑是終極考驗。無論是To B的API調用、開發授權，還是To C的訂閱付費，商業模式的成熟度仍有待突破。在汽車等垂直領域，盡管大模型“上車”成為熱點，但車企付費意愿不高、成本居高不下等問題依然存在。

正如行業觀察者所言，2025年不僅是AI應用爆發的元年，也可能將是洗牌周期的開始。初創企業未來可以爭取的席位可能只會有1-2個。智譜和MiniMax的上市，是它們為自己贏得的寶貴賽點，但上市遠非終點。

如何將技術勢能轉化為持續的資本動能和扎實的商業價值，如何在效率革命中構建新的競爭優勢，將是它們以及整個中國AI大模型行業在敲鐘之后，必須回答的真正考題。