智谱与MiniMax角逐IPO：国产大模型的上市竞速赛

昔日的小虎正迈向猛虎的蜕变之路。

12月19日，作为中国大模型“六小虎”之一的智谱成功通过港交所聆讯，正式开启了IPO征程。

仅仅相隔两天，另一家“六小虎”成员MiniMax（稀宇科技）也迈出了这一步，竞逐全球大模型上市第一股的宝座。

无论最终哪家公司率先上市，都将标志着中国大模型企业在资本化进程上超越了OpenAI等美国同行。

国产大模型只有1%的机会成为OpenAI？

业界流传一种说法：国产GPU有1%的概率成为英伟达，因此其估值也相当于英伟达的1%，即440亿美元（约3097亿元人民币）。

巧合的是，沐曦和摩尔线程的市值恰好徘徊在这一区间。

将这一逻辑套用至大模型行业，同样适用。

12月18日，据外媒报道，OpenAI正洽谈新一轮千亿美元融资，估值或高达8300亿美元，其1%即为83亿美元（约584亿元人民币）。

今年7月，MiniMax完成了近3亿美元的融资，估值约300亿元人民币；而智谱累计融资已超数十轮，仅今年就获得超过30亿元资金，估值约在300亿至400亿元人民币之间。

即便如此，它们的估值仍不足OpenAI的1%，这背后的原因何在？

2022年，ChatGPT的横空出世刷新了历史，短短两个月用户数突破1亿，成为互联网史上增速最快的应用。

从对话助手ChatGPT到视频生成模型Sora，再到推理模型o3和智能体工具AgentKit，OpenAI的每一步都在开辟全新赛道，其技术已全面覆盖文本、图像、视频、语音及智能体等多模态领域，核心能力在全球范围内无人能敌。

它既是技术的定义者，也是行业的领导者。

商业化层面，OpenAI也已展现出强大的规模化盈利能力。其业务遍及全球200多个国家，周活跃用户达8亿，付费用户超过5000万，企业用户达100万家，预计今年总营收将达到130亿美元（约915.1亿元人民币）。

相比之下，智谱和MiniMax更像是各自细分赛道中的佼佼者。

两者的商业模式各有侧重，与OpenAI存在显著差异。

智谱与MiniMax：两条截然不同的发展路径

智谱成立于2019年，核心团队源自清华大学，其首次引起行业关注是在2022年，当时推出了千亿级大模型GLM-130B，时间上略早于ChatGPT。

其收入主要来自企业和政府客户，通过MaaS平台提供本地化及云端部署的AI模型服务。

本地化部署主要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，这部分收入占总营收的84.5%。

云端部署则允许客户直接通过智谱的云服务调用模型，按使用量计费，更适合中小企业。

截至2025年上半年，智谱已拥有超过8000家机构客户，涵盖金山办公、智联招聘、蒙牛等企业，并承接了杭州城投、京西智谷等政府项目。

根据沙利文报告，2024年智谱总营收达3.12亿元，在中国大语言模型厂商中排名第二，市场份额为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产业全球化的竞争对手，足见其对智谱的认可。

然而，在全球化方面，MiniMax的表现更为突出。

MiniMax成立时间较智谱晚两年，由商汤科技前副总裁闫俊杰创立，团队仅有385人，平均年龄仅29岁，是一家极具年轻活力的公司。

自成立起，MiniMax便专注于文本、语音、视觉和视频四大模态的研发，并由此衍生出B端和C端两大业务板块。

其C端产品包括海螺AI、星野（talkie）等，曾在抖音上风靡一时的胖猫动画便由海螺AI生成。在今年3月的全球Top 50 AI应用（Web端）榜单中，海螺AI位列第12，登顶AI视频赛道。

星野已成为全球最受欢迎的AI情感陪伴应用之一，其海外版talkie全球月活跃用户达1100万，其中50%来自美国。

从这一角度看，MiniMax的路线与OpenAI更为接近：均聚焦多模态、全球化布局，且以C端市场为核心。

营收飙升，却难逃巨额亏损

当前，全球大模型行业仍处于高投入阶段，两家公司虽迎来营收爆发式增长，却也承受着巨大的亏损压力。

今年上半年，智谱实现收入1.9亿元，已超过去年全年总和，但净亏损达23.58亿元。

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

此外，两家公司的优劣势也十分鲜明。

智谱高度依赖B端大客户，若能长期绑定这些“大腿”，营收便有了稳定保障，但也因此更易受政策波动和项目延期的影响。

MiniMax则主打C端产品，变现渠道更为多元，全球化潜力更大，但同时也需直面字节、阿里、腾讯等巨头的竞争。

究竟哪种模式能率先跑通，尚需时间验证。

时至2025年底，大模型“六小虎”的战略重心已悄然生变。

除智谱和MiniMax外，Kimi回归技术研发，暂缓市场投放；百川智能放弃通用基座模型，全面转向医疗垂直领域；阶跃星辰仍坚持基座模型开发，聚焦终端智能体；零一万物则不再训练超大参数模型，转而为企业提供基于DeepSeek等模型的定制化部署方案。

在多重压力之下，“六小虎”纷纷摒弃了全栈通用的幻想，转向细分赛道寻求落地，变得更加专注和务实。

相比之下，正在排队上市的智谱和MiniMax，或许已是其中的幸运儿。