這個(gè)5月，中國(guó)AI圈炸響了一個(gè)驚天數(shù)字：智譜、DeepSeek、MiniMax、月之暗面——

“四小龍”總估值集體突破一萬(wàn)億元人民幣。

最新的數(shù)字很是炫目：智譜4267億港元（約3850億人民幣），DeepSeek約450億美元（約3065億元人民幣），MiniMax約2360億港元（約2235億人民幣），月之暗面約200億美元（約1362億人民幣）——加在一起剛好過萬(wàn)億。

雖然這些數(shù)字出自不同的定價(jià)場(chǎng)景：智譜和MiniMax為二級(jí)市場(chǎng)市值，DeepSeek是一級(jí)市場(chǎng)談判估值，月之暗面則是新一輪融資的投后估值。但“萬(wàn)億”這個(gè)總量級(jí)，仍足以撩動(dòng)市場(chǎng)的神經(jīng)。

這輪狂歡里還有另一個(gè)更具象征意味的注腳。公募某QDII基金，將MiniMax列為第一大重倉(cāng)股，而貴州茅臺(tái)、阿里巴巴、快手、騰訊等所有傳統(tǒng)持倉(cāng)，全部退出了十大重倉(cāng)股名單。

這種“拋棄所有確定性、擁抱一個(gè)可能”的極端押注，某種意義上道出了這輪估值狂歡的全部密碼——資本不再盯著賬本上的利潤(rùn)和現(xiàn)金流，而是以一場(chǎng)徹底的風(fēng)險(xiǎn)投資思維，在二級(jí)市場(chǎng)直接買下整個(gè)AI時(shí)代的門票。

但在熱鬧與掌聲中，一些底色卻令人不安：智譜2025年?duì)I收僅為7.24億元，市值卻一度超過京東；DeepSeek幾乎沒有公開披露的收入。

巨大的估值與收入倒掛之間， 這一萬(wàn)億估值，究竟是中國(guó)AI實(shí)力的確認(rèn)函，還是泡沫破裂前的鐘聲？

我們離真正的AI強(qiáng)國(guó)，到底還有多遠(yuǎn)？

Part 1

理解這輪行情的關(guān)鍵，需要讀懂中國(guó)AI企業(yè)在資本市場(chǎng)上正在經(jīng)歷一場(chǎng)根本性的估值“換錨”。

美國(guó)資本市場(chǎng)早已存在兩套并行不悖的定價(jià)邏輯：一種以財(cái)務(wù)指標(biāo)為核心，看營(yíng)收、看盈利；另一種則以“定義權(quán)”為核心。

過去二十年，這些故事在硅谷早被反復(fù)驗(yàn)證：微軟定義了PC時(shí)代的入口，谷歌定義了信息組織的方式，蘋果定義了移動(dòng)生態(tài)的規(guī)則——一旦成為定義者，回報(bào)是指數(shù)級(jí)的。以英偉達(dá)為例，高增長(zhǎng)階段的市場(chǎng)愿意給予97至145倍P/S的溢價(jià)，本質(zhì)上就是在為“定義權(quán)”買單。

如今，中國(guó)AI企業(yè)被納入了同一套估值敘事。市場(chǎng)不再按“你賺了多少錢”出價(jià)，而是在按“你將來(lái)可能成為什么”出價(jià)。更準(zhǔn)確地說，是按“你將來(lái)能不能定義點(diǎn)什么”出價(jià)。

資本押注的不是今天的營(yíng)收賬本，而是明天成為定義者的概率。

“四小龍”在能力圖譜上各有側(cè)重：智譜主打“全棧大模型平臺(tái)”，在商業(yè)化落地上走得最遠(yuǎn)；DeepSeek錨定“開源+國(guó)產(chǎn)算力全棧”路線，試圖在底層架構(gòu)上彎道超車；MiniMax以多模態(tài)能力結(jié)合C端產(chǎn)品出海；月之暗面則在融資規(guī)模和產(chǎn)品力上傾注全部資源。

每家都是一張風(fēng)格迥異的“定義權(quán)彩票”，當(dāng)四張彩票同時(shí)漲到萬(wàn)億，市場(chǎng)已不是在下注，而是在宣告：中國(guó)AI企業(yè)被集體納入了“成為定義者”的溢價(jià)邏輯。

這種定價(jià)方式的加速度令人咋舌。4月中旬，DeepSeek估值還停留在一級(jí)市場(chǎng)百億美元量級(jí)，短短一個(gè)月內(nèi)就飆升至450億至500億美元。同時(shí)，月之暗面半年內(nèi)完成近40億美元融資，估值從約43億美元突破200億美元大關(guān)。

最值得關(guān)注的信號(hào)，是國(guó)家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金——即“國(guó)家大基金”——親自下場(chǎng)領(lǐng)投DeepSeek。當(dāng)國(guó)家的芯片產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略基金將AI大模型公司納入投資組合時(shí)，其潛臺(tái)詞極為清晰：大模型在戰(zhàn)略位次上已經(jīng)等同于芯片制造。

二級(jí)市場(chǎng)的反應(yīng)同樣說明了問題。智譜上市后累計(jì)漲幅達(dá)5至8倍。摩根大通測(cè)算，當(dāng)前市場(chǎng)價(jià)格已隱含智譜2026年底ARR達(dá)到約10億美元、MiniMax達(dá)到約7億美元的預(yù)期。市場(chǎng)不只是在押注它們能達(dá)到這個(gè)數(shù)字，而是在押注它們能走出一條“Anthropic式的增長(zhǎng)曲線”。換言之，現(xiàn)在的估值，押的是一個(gè)“中國(guó)版Anthropic”故事的全部?jī)冬F(xiàn)。

但參照系擺在眼前。以Anthropic為例，其Claude大模型年化收入已突破數(shù)百億美元，最新估值逼近9000億美元，市銷率約為27倍。而智譜的市銷率已超過500倍，——中國(guó)AI公司每一元收入承載的估值期望，遠(yuǎn)超美國(guó)同行，是美國(guó)同行的十幾倍甚至二十倍。一旦增速不達(dá)預(yù)期，今天的萬(wàn)億估值便是沙灘上的樓閣。

云啟資本的管理合伙人陳昱，投了MiniMax多輪，在這個(gè)問題上講了一句很耐人尋味的話：萬(wàn)億估值“短期非理性，長(zhǎng)期仍低估”。

這或許折射出了這輪估值狂歡最深的張力。

Part 2

我們的實(shí)力，究竟配不配得上這場(chǎng)估值狂歡？

斯坦福大學(xué)HAI（以人為本人工智能研究院）于2026年4月發(fā)布的《2026人工智能指數(shù)報(bào)告》給出了一個(gè)似乎讓國(guó)人開心的數(shù)據(jù)：截至2026年3月，美國(guó)頂尖模型Claude Opus 4.6的Elo評(píng)分為1503，中國(guó)頂尖模型緊隨其后，兩者差距僅有2.7%。僅僅三年前的2023年，OpenAI的GPT-4以超過1300分遙遙領(lǐng)先，中國(guó)模型的得分尚不足1000。

而從模型產(chǎn)出數(shù)量看，2025年美國(guó)發(fā)布了50個(gè)值得注意的頂級(jí)模型，中國(guó)發(fā)布了30個(gè)。2025年2月，DeepSeek-R1曾一度追平美國(guó)頂尖模型——這是中國(guó)大模型首次在通用人工智能能力上與全球最高水平站在了同一條起跑線上。

中國(guó)更擅長(zhǎng)的，是另一條非對(duì)稱競(jìng)爭(zhēng)曲線：效率優(yōu)勢(shì)。摩根士丹利報(bào)告（《China's AI Path: More Bang For The Buck中國(guó)AI路徑：更具性價(jià)比》2026年4月）揭示了一個(gè)關(guān)鍵事實(shí)——中國(guó)模型以美國(guó)同行15%至20%的推理成本，便可實(shí)現(xiàn)同等的智能水平。

這種成本效率差異的直接后果，已經(jīng)在全球模型調(diào)用數(shù)據(jù)中得到驗(yàn)證。第三方平臺(tái)OpenRouter的監(jiān)測(cè)顯示，中國(guó)頭部模型的token消耗份額從2025年4月的約5%急劇攀升至2026年3月的32%，而美國(guó)頭部模型的份額則從58%驟降至19%。也就是說，用戶在同等智能的前提下，大規(guī)模轉(zhuǎn)向了更便宜的中國(guó)API。

推動(dòng)這一變化的，是顯著的價(jià)格優(yōu)勢(shì)。以MiniMax某款模型為例，其輸入價(jià)格約為每百萬(wàn)token 0.3美元，而Claude Opus高達(dá)5美元，相差十余倍。中國(guó)模型正在以美國(guó)同行幾分之一的推理成本，提供同等智能水平的服務(wù)。

雖然在總體算力上，報(bào)告顯示，美國(guó)擁有5427個(gè)數(shù)據(jù)中心，而中國(guó)僅有449個(gè)，兩國(guó)數(shù)量差距仍超過12倍。

但中國(guó)能源的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢(shì)或許彌補(bǔ)了這個(gè)差距。數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)2025年新增發(fā)電能力約540GW，約為美國(guó)新增量的8.5倍。西部（甘肅、內(nèi)蒙古、貴州）綠電價(jià)格只要0.13-0.3元/度，而美國(guó)工業(yè)電價(jià)普遍在0.8-1.5元/度。這種能源稟賦的差異，使中國(guó)AI推理成本比美國(guó)低4-5倍。

有人調(diào)侃，這是“用義烏做小商品的邏輯，降維狙擊硅谷的賽博魔法”。但彎道超車，終歸要回到直道上來(lái)。在直道上，有一堵很難繞開的墻。

英偉達(dá)真正的護(hù)城河，從來(lái)不是GPU本身的算力優(yōu)勢(shì)，而是其構(gòu)建的CUDA“事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)”軟件生態(tài)——近20年來(lái)，幾乎所有主流AI框架、算子庫(kù)、開源模型的首發(fā)優(yōu)化都以CUDA為默認(rèn)起點(diǎn)。

這導(dǎo)致中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)期陷入一種“有模型無(wú)算力”的被動(dòng)局面：開發(fā)者使用英偉達(dá)GPU開發(fā)AI模型，其代碼、訓(xùn)練成果全部綁定在CUDA生態(tài)中，遷移到其他芯片平臺(tái)無(wú)異于推倒重來(lái)。

DeepSeek V4適配華為昇騰的經(jīng)歷，最能說明這種被動(dòng)。V4原計(jì)劃在2026年春節(jié)前后發(fā)布，但一推再推，直到4月才有了“數(shù)周內(nèi)發(fā)布”的消息。

延期的核心原因并非模型本身的技術(shù)瓶頸，而是一場(chǎng)極其復(fù)雜的底層硬件大遷移——將模型從英偉達(dá)架構(gòu)遷移到華為昇騰芯片。工程師需要手動(dòng)重寫關(guān)鍵算子，精度對(duì)齊反復(fù)調(diào)試，才能在英偉達(dá)與昇騰上取得一致結(jié)果。

這就是中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)在底層架構(gòu)上最真實(shí)的寫照：我們能造出頂尖的模型，但要在非CUDA生態(tài)上跑起來(lái)，每一步都如履薄冰。

Part 3

4月15日，國(guó)家數(shù)據(jù)局發(fā)布的一份征求意見稿，很可能將成為中國(guó)AI發(fā)展史上一個(gè)被低估的重要節(jié)點(diǎn)。這份名為《關(guān)于推進(jìn)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)行動(dòng)的實(shí)施方案》的文件，首次在國(guó)家政策層面提出“探索詞元交易”。

詞元（Token）作為大模型處理信息的最小語(yǔ)義單元，被賦予了深刻的經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵——它成為連接技術(shù)供給與商業(yè)需求的標(biāo)準(zhǔn)結(jié)算單位。

而“詞元交易”的提出，意味著中國(guó)正在嘗試為AI服務(wù)的供給和消費(fèi)設(shè)計(jì)一整套可量化、可定價(jià)、可交易的計(jì)量體系——就像電力的度、水量的噸一樣，詞元成為衡量人工智能服務(wù)的新尺度。

這份方案的戰(zhàn)略意義遠(yuǎn)不止于技術(shù)交易本身。它標(biāo)志著中國(guó)人工智能的發(fā)展重點(diǎn)正在從“模型好不好”的單一維度，升級(jí)為“智能服務(wù)如何計(jì)量、如何定價(jià)、如何交易”的全方位制度建設(shè)。

換言之，這既是中國(guó)在數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化浪潮中的一次精細(xì)構(gòu)建，也是在標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)則層面爭(zhēng)奪AI生態(tài)“定義權(quán)”的一次先手布局。

AI競(jìng)爭(zhēng)的核心，從來(lái)不只是技術(shù)能力的對(duì)抗，更是誰(shuí)能為這個(gè)新興行業(yè)制定標(biāo)準(zhǔn)。國(guó)家數(shù)據(jù)局的這份方案，說明中國(guó)政府已經(jīng)意識(shí)到：技術(shù)追趕可以靠企業(yè)完成，但規(guī)則制定權(quán)必須靠國(guó)家的系統(tǒng)性工程來(lái)爭(zhēng)奪。

與制度創(chuàng)新同步推進(jìn)的，是國(guó)產(chǎn)算力生態(tài)的實(shí)質(zhì)性突破。

2026年被業(yè)界稱為“國(guó)產(chǎn)AI芯片訓(xùn)練落地元年”。華為昇騰、寒武紀(jì)、摩爾線程全線完成了“Day0”適配；DeepSeek V4首次將華為昇騰芯片與英偉達(dá)GPU并列寫進(jìn)硬件驗(yàn)證清單。2025年中國(guó)AI加速卡市場(chǎng)國(guó)產(chǎn)廠商出貨量約165萬(wàn)張，市場(chǎng)占比攀升至41%。更關(guān)鍵的是，DeepSeek V4在適配昇騰芯片后，實(shí)現(xiàn)了高吞吐、低時(shí)延的推理部署。這是第一次在真實(shí)生產(chǎn)環(huán)境中系統(tǒng)性驗(yàn)證了非CUDA平臺(tái)上承載核心大模型能力的可行性。

但“適配”和“好用”之間，還橫亙著CUDA近二十年積累的文檔、教程、社區(qū)和工具鏈，這些在國(guó)產(chǎn)算力生態(tài)中仍需從頭建設(shè)。從能用到好用，還有漫長(zhǎng)的路要走。

Part 4

我們離真正的AI強(qiáng)國(guó)，到底還有多遠(yuǎn)？

單看模型能力，2.7%的差距是個(gè)了不起的成就，斯坦福報(bào)告甚至直言中美頂尖模型性能差距“已幾乎消失”。

但AI競(jìng)爭(zhēng)從來(lái)不只是模型性能的比拼，而是圍繞算力基礎(chǔ)設(shè)施、基礎(chǔ)模型、開源生態(tài)、實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合、半導(dǎo)體供應(yīng)鏈和安全治理展開的多維戰(zhàn)爭(zhēng)。

美國(guó)在前沿模型、先進(jìn)芯片和超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心方面仍保持明顯優(yōu)勢(shì)；中國(guó)則在模型效率提升、開源生態(tài)擴(kuò)散和應(yīng)用落地方面形成非對(duì)稱競(jìng)爭(zhēng)力。

更何況，中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)手中握著一張令人不敢輕視的底牌：15%-20%的成本和與全球頂尖水平幾乎持平的智能輸出。如果這套“低成本、高智能”的模式能夠持續(xù)兌現(xiàn)，萬(wàn)億估值就不僅僅是一個(gè)資本數(shù)字，而將是產(chǎn)業(yè)價(jià)值真正釋放的信號(hào)。

2026年或許是一個(gè)關(guān)鍵的分水嶺：

技術(shù)角度看，模型性能差距收窄至個(gè)位數(shù)、國(guó)產(chǎn)芯片訓(xùn)練元年開啟、AI競(jìng)爭(zhēng)從“參數(shù)競(jìng)賽”轉(zhuǎn)向“生態(tài)系統(tǒng)戰(zhàn)爭(zhēng)”； 制度視角上，詞元交易的提出標(biāo)志著中國(guó)正在為全球AI數(shù)據(jù)要素定價(jià)提供自己的方案； 市場(chǎng)視角上，一級(jí)與二級(jí)市場(chǎng)完成了對(duì)中國(guó)AI企業(yè)的集體價(jià)值重估。

這三條線索交匯于一點(diǎn)，指向同一個(gè)趨勢(shì)：一個(gè)真正的“非對(duì)稱博弈”時(shí)代到來(lái)了——美國(guó)以資本和算力為盾，中國(guó)以效率和場(chǎng)景為矛。這既是追趕者的生存策略，也是定義者的博弈邏輯。

中國(guó)AI公司已經(jīng)第一次拿到了去定義規(guī)則的門票。但門票到手和真正坐上牌桌之間，還隔著算力底座、軟件生態(tài)、開發(fā)者生態(tài)三道硬坎。

跨過去，萬(wàn)億只是起點(diǎn)；跨不過去，萬(wàn)億就是終點(diǎn)。

此刻，牌局才剛剛開始。

* 所刊專家文章并不代表本中心觀點(diǎn)。