国产大模型“六小虎”双雄并进：智谱与MiniMax冲刺IPO，资本化领先OpenAI

曾经稚嫩的“小虎”正在迅速蜕变，即将展露猛虎之姿。

12月19日，国产大模型“六小虎”阵营中的智谱成功通过港交所上市聆讯，正式启动IPO进程。

仅隔两天，六小虎另一成员MiniMax（稀宇科技）也完成聆讯冲刺，双方共同角逐“全球大模型第一股”的桂冠。

无论这两家企业最终谁先登陆资本市场，都标志着中国大模型公司在证券化进程上已领先于OpenAI等美国同行。

国产大模型追赶OpenAI：1%的可能性与百倍的估值差

业内流传一种观点：国产GPU仅有1%的概率成为英伟达，因此其估值约为英伟达的1%，对应市值440亿美元（约3097亿元人民币）。

巧合的是，沐曦与摩尔线程的估值确实徘徊在3000亿元人民币左右。

将这一逻辑移植到大模型赛道，同样成立。

12月18日外媒披露，OpenAI正洽谈新一轮千亿美元融资，估值或将冲至8300亿美元，其1%便高达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，估值逼近300亿元人民币；智谱则累计完成数十轮融资，仅2024年就斩获超30亿元，估值约300亿至400亿元人民币。

两者估值尚不足OpenAI的1%。差距为何如此悬殊？

2022年ChatGPT横空出世，2个月内用户数破亿，刷新了互联网应用的增长纪录。

从对话助手ChatGPT到视频生成模型Sora，再到推理模型o3、智能体开发工具AgentKit，OpenAI每一步都在开辟新赛道，技术布局覆盖文本、图像、视频、语音及智能体全模态，核心能力全球独步。

它是技术定义者，也是行业引领者。

与此同时，OpenAI已展现出强劲的商业化变现能力：覆盖全球200余个国家和地区，坐拥8亿周活跃用户、超5000万付费用户及100万企业客户，今年预计总营收达130亿美元（约915.1亿元人民币）。

反观智谱与MiniMax，它们更像是各自细分领域的佼佼者，经营模式各具特色，与OpenAI存在显著差异。

智谱重B端，MiniMax攻C端：两条差异化路径

智谱成立于2019年，核心团队源自清华大学。2022年，其率先推出千亿级参数大模型GLM-130B，在ChatGPT爆发前已崭露头角。

智谱的营收主要来自B端及G端客户，通过MaaS平台提供本地化部署与云端部署的AI模型服务。

本地化部署面向大型企业与政府机构，将模型部署于客户自有基础设施，提供定制化方案，该板块贡献了总营收的84.5%。

云端部署则允许中小企业直接调用智谱的云服务，按使用量计费，门槛更低。

截至2025年上半年，智谱已积累超8000家机构客户，涵盖金山办公、智联招聘、蒙牛等知名企业，并承接了杭州城投、京西智谷等政府项目。

沙利文报告显示，2024年智谱总营收达3.12亿元，在中国大语言模型厂商中排名第二，市占率6.6%，超越阿里巴巴。

今年6月，OpenAI在一份分析报告中明确将智谱列为AI产业全球化的潜在对手，足见对其重视程度。

然而，在全球化布局上，MiniMax更胜一筹。

MiniMax成立于2021年，由商汤科技前副总裁闫俊杰创立，团队仅385人，平均年龄仅29岁，是一家极具年轻活力的公司。

自创立起，MiniMax便押注文本、语音、视觉、视频四模态的融合研发，并以此构建B端与C端两条业务线。

C端产品包括海螺AI、星野（talkie）等，近期在抖音上走红的胖猫动画即由海螺AI生成。今年3月全球Top 50 AI应用（Web端）榜单中，海螺AI位列第12名，登顶AI视频赛道。

星野是风靡全球的AI情感陪伴类应用，其海外版talkie月活达1100万，其中50%用户来自美国。

从这一角度看，MiniMax的路线与OpenAI更为接近：多模态、全球化、侧重C端。

营收高速增长，亏损亦如影随形

当前，全球大模型行业仍处于高投入阶段，两家公司营收均呈爆发态势，同时也面临巨额亏损的压力。

今年上半年，智谱实现收入1.9亿元，已超2023年全年，但亏损达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），同比暴涨175%，净亏损5.12亿美元（约36亿元人民币）。

此外，两者的优劣势同样鲜明。

智谱重度依赖B端大客户，若能长期绑定头部资源，营收便有了“压舱石”；但也因此更易受政府政策波动及项目延期风险影响。

MiniMax主打C端产品，变现渠道多元，全球化潜力更大，却需直面字节、阿里、腾讯等互联网巨头的正面竞争。

哪条路径能率先跑通商业模式，仍需时间验证。

时至2025年末，大模型“六小虎”的战略重心已发生明显分化。

除智谱与MiniMax外，Kimi回归技术深耕，暂缓大规模投流；百川智能彻底放弃通用基座模型，全面转向医疗垂直领域；阶跃星辰坚持基座模型开发，聚焦终端Agent；零一万物则不再训练超大参数模型，转为企业提供基于DeepSeek等模型的定制化部署解决方案。

多重压力之下，六小虎纷纷告别“全栈通用”的宏大叙事，转而在细分赛道寻求落地，变得更为专注与务实。

相比之下，已排队候场的智谱与MiniMax，已然是这轮洗牌中的幸运儿。