“抢椅子”游戏进入终局
年初以来，中国大模型赛道率先向资本市场交出两份重磅答卷。1月8日，成立六年的智谱华章正式登陆港交所，以11.6亿港元/股的发行价荣获“全球大模型第一股”称号，上市首日股价收涨13.17%，市值达579亿港元。仅一天后，创立于2022年初的MiniMax同样在港交所挂牌，首日暴涨109.09%，市值突破千亿港元大关，刷新全球AI公司从创立到上市的最快纪录。
不仅如此，两家公司上市后股价持续走高。截至5月15日，智谱从116.2港元的发行价最高涨至1229港元，上市四个月上涨超10倍，MiniMax也走出接近垂直的增长曲线。摩根大通在近期研究报告中维持这两家公司“增持”评级，同时给出冷静判断：市场对它们的估值已隐含2026年底智谱年化经常性收入（ARR）达10亿美元、MiniMax达7亿美元的前景。
二级市场的狂热迅速传导至一级市场。5月6日，月之暗面（Kimi）被曝即将完成新一轮约20亿美元融资，投后估值突破200亿美元。本轮融资由美团龙珠领投，中国移动、CPE（中信产业基金）等参投，龙珠出手超2亿美元。算上去年年底以来的三轮融资，月之暗面半年内累计融资超39亿美元，总融资额超376亿元人民币，成为国内大模型创业公司中累计融资最多的企业。
另一家在2025年因DeepSeek - R1模型掀起全球AI圈风暴的明星公司——深度求索（DeepSeek），此前一直坚持“不引入外部资金”路线，今年春天风向改变。据《华尔街日报》5月7日报道，DeepSeek正向政府支持的投资者筹集数十亿美元资金，国家人工智能产业投资基金正就参与融资深入谈判。知情人士透露，梁文锋本人甚至计划自掏腰包200亿元参与认购。据行业测算，投后估值有望突破500亿美元。
此外，阶跃星辰被曝将完成近25亿美元融资，已拆除红筹架构，全力冲刺港股IPO，其投资方阵容中有华勤技术、龙旗科技、中兴通讯等消费电子产业链企业。生数科技在2026年相继完成超6亿元A + 轮和近20亿元B轮两笔大额融资，不到4个月累计融资近26亿元。AI原生基础设施服务商无问芯穹也在5月7日官宣完成超7亿元B轮融资。
将视线转向太平洋彼岸，这场资本盛宴的主角更为庞大。从公开信息看，SpaceX定于6月登陆纳斯达克，目标估值1.75万亿美元，若成行将超越沙特阿美成为人类历史上最大规模IPO；OpenAI计划四季度上市，估值约8520亿美元；Anthropic同样计划年内完成上市，二级市场对其估值已超1万亿美元。仅在二三月份完成的一级市场融资中，OpenAI和Anthropic就各自吃下数百亿美元级弹药，三家巨鲸合计估值超3万亿美元，远超过去任何科技IPO组合。
这一系列数字表明，资本正以不可逆转的速度向赛道的极少数头部玩家集中。如今复盘，2023年“百模大战”期间，上百家创业公司同台竞逐，到2025年，有媒体统计全年AI模型层公司仅完成22笔融资，合计披露金额94亿元，大模型融资占AI总投资的比重，从2024年的51%急坠至14%，行业的大逃杀已完成超90%的淘汰率。而2026年5月三天内超70亿美元同时涌入三家头部公司，行业信号明确：现在的资本不再全行业“输血”，而是给最后的几名选手“加满”。
Token工厂经济学
这场资本热潮并非凭空而来，背后是技术路线变革与市场逻辑重塑的双重驱动。理解这场热潮，需从内因和外因两个角度分析。
行业叙事在过去一年发生根本性转向。2024年之前，大模型的核心故事是“谁的参数更大、谁更聪明”，各大厂商竞相烧钱训练模型，比拼智商上限。但2026年2月OpenClaw（俗称“龙虾”）等长程智能体的爆发，彻底打开算力消耗的“潘多拉魔盒”，Agent处理一个复杂任务需数十甚至上百次模型调用，消耗的Token量从传统单轮对话的几千跃升至数十万乃至百万级。
行业从此不再比拼模型的“智商上限”，而是比拼谁能以更低成本和更稳定的方式生产出海量Token，就像英伟达创始人黄仁勋所定义的“Token工厂经济学”说的那样，这是由真实需求爆发、供需结构失衡、全球算力竞争共同驱动的产业革命。国家数据局的数据显示，中国日均Token调用量从2024年初的1000亿飙升至2026年3月的140万亿，两年增长超1000倍。
2026年以来，A股AI算力板块累计涨幅超55%，头部大模型企业单月收入突破10亿元，部分企业20天收入就超越2025年全年规模。供给端的结构失衡让Token的定价权向上游剧烈漂移。HBM高带宽内存被三星、SK海力士、美光三家垄断，扩产周期长达24至36个月，导致2026年HBM缺口超40%。电力成本占据Token生产成本的60%以上，而大型数据中心的电力配套建设周期长达3到5年。
这引出决定大模型行业走向的“第一性逻辑”——现在的大模型已不仅是软件，而是“软件 + 云计算 + 重资产实业”的混合体。每一次用户的聊天、搜索、响应背后都在实时消耗GPU和电力。当模型的“边际成本”不再趋近于零，谁掌握最多算力资源、能以最低成本生产Token，谁就能拥有定价权，而这些资源的争夺靠的是实实在在的金钱。
宏观层面，国际科技巨头在AI基础设施上的巨额投资也加剧了行业对当前竞争焦点的关注。根据各家公司2026年4月财报季公布的最新资本支出指引，微软全年AI基建资本开支预计达1900亿美元；Alphabet将全年资本开支预期上调至1800亿至1900亿美元，较2月份指引进一步调高；Meta同样在4月29日财报发布时上调预期至1250亿至1450亿美元，上调原因是零部件价格上涨及数据中心建设成本攀升；亚马逊则维持在约2000亿美元不变。以指引上限计算，四巨头2026年资本开支合计约7250亿美元，这不仅是一个产业的支出，更是在为新智能时代的供电系统完工，为所有AI应用铺好算力“电网”。
另一方面，部分初创企业带来的上市窗口效应也推动了中美VC一级市场融资节奏加速，特别是智谱和MiniMax上市后的暴涨，在二级市场确立了“大型模型公司值多少钱”的参考标杆，刺激了其余未上市公司的焦虑，若不趁窗口完成定价，一旦市场审美疲劳导致估值回调。于是，阶跃星辰在几个月内完成红筹架构拆除、股份制改造到冲刺港股上市的全部动作；Kimi的估值从约43亿美元迅速飙升至200亿美元以上，既反映基本面的改善，也体现资本为“下一个上市公司”争相拿票的速度。
未来决胜
一边是资本的狂热，另一边是竞争焦点的转向，行业普遍认为未来竞争主要集中在三个方面。
商业化变现将成“头等大事”
必须认识到，2026年大模型行业正发生根本性变化，“AGI溢价”正在降温。过去两年，资本市场给AI公司高估值的隐含前提是：Scaling Law继续有效，模型能力随算力投入快速提升，AGI只是时间问题。投资者愿意接受短期亏损，将“未来效率革命”提前折现到今天的股价中。但到2026年，AI虽在进步，但进步形态不如以前整齐——OpenAI修改原则文件、减少对AGI的直接提及；DeepMind的Demis Hassabis也公开承认，当前系统在持续学习和长期规划上仍有明显缺口。
此时，市场关注点从“谁更接近AGI？”转向“谁能让客户付费？谁能把推理成本降下来？谁能活下去？”。事实上，部分头部厂商的商业化信号已很明确，长期以免费模式坐拥3.45亿月活的字节豆包，不久前在苹果App Store悄然上线最高达5088元/年的付费方案；OpenAI则大幅强化Codex的付费企业能力，同时主动限制免费用户的顶层使用。这标志着全球大模型产业从烧钱换流量进入理性成熟期，竞赛核心命题从“谁的模型更强”转向“谁的模型先实现赚钱”。
算力成本成终极KPI
随着大模型行业发展，可预见的未来，推理能力、长文本、多模态都不再是护城河。当DeepSeek V4把开源模型拉到接近GPT - 4的水平后，行业首次系统性意识到，模型能力本身比想象中更容易被追平。当模型逐步“商品化”，资本市场开始追问：除模型外，公司还有什么？这催生了行业叙事的转移。2023年大家比拼“参数更大、上下文更长”；如今，公司开始谈论卡住哪些终端、绑定哪些产业链、掌握哪些用户入口。
摩根大通在研究报告中指出，市场对智谱的估值已隐含2026年底ARR约达10亿美元的预期。在新评估框架下，判断一家公司价值不再只看测评分数，而是看客户是谁、现金流是否健康、付费场景打开多少、以及在合作伙伴中建立了多大的不可替代性。
智能体爆发与路径分化
2026年被行业普遍视为智能体的爆发元年，关注厂商发布智能体的数量与速度时，更应关注ToB与ToC两条路径的未来分化。一条道路沿着“嵌入生产流程”方向，押注确定性的生产效率提升；另一条走向个人真实生活场景，押注心智与长期规模。
两条道路没有对错之分，但对资本的消耗节奏、对商业模式成熟度的要求截然不同。服务企业客户需在可靠性、集成与安全之间形成铁三角，这是长期的信任建设；而C端场景依赖数据飞轮与用户心智的自我强化，前期烧钱但后期规模效应极强。在算力账单高悬且融资集中度提升至新高度的背景下，能否在各自赛道上跑出闭环、跑出正现金流，将直接决定2026年“清场前夜”后的番位排布。
结语
对于如今的投资人而言，面临的已不是“投哪个方向”的选择，而是对有限几个头部玩家进行“终局押注”的洗牌游戏。技术路线、场景选择、资本耐力这三个变量，将共同决定谁能留在牌桌上，谁将被请出场外。在模型日益商品化的时代，真正的决胜因素或许早已不只是技术能力本身，而是如何把技术能力转化为客户愿意持续付费的服务，把算力投入转化为可验证的产出，把一个产品变成一家健康的公司。
到μ-GDP：基于数值会计与f-DP的差分隐私机制可比性新框架)
