当智谱与MiniMax先后登陆资本市场，大模型赛道迎来了前所未有的对照样本。这两家在一级市场被称为“小龙”的企业，上市首日表现迥异：“全球大模型第一股”智谱盘中一度回调，最终以131.5港元收盘，较发行价上涨13.2%；而MiniMax则全程强势，收盘价定格在345港元，涨幅达109.1%。这种分化不仅反映了市场对两家企业商业化路径的不同预期，更揭示了资本市场对大模型行业估值逻辑的深层思考。
二级市场与一级市场的投资逻辑存在本质差异。前者更关注商业化可见度，后者则押注技术可能性。在两家企业均处于商业化早期阶段时，它们向资本市场讲述的故事是否“性感”，直接决定了投资者的态度。智谱选择将AI能力封装为“可交付的工程”，通过本地化部署服务B端客户；MiniMax则将模型转化为“可消费的产品”，直接面向C端用户推出应用。这两种路径的差异，在上市首日的市场反应中得到了直观体现。
智谱的财务模型呈现出典型的B端特征。2024年及2025年上半年，其本地化部署收入占比均超过80%，收入结构高度依赖企业客户。这种模式本质上是一家“AI解决方案公司”，将大模型能力嵌入企业的机房、专属环境和业务流程中。与上一轮AI浪潮中“算法能力出售”的产业周期不同，智谱所处的时代以通用大模型为基础设施，模型本身不局限于特定行业，而是通过参数规模、推理能力和Agent框架形成“通用能力池”。尽管本地化部署在收入结构上仍呈现“项目化”特征，但其底层能力具备持续演进、复用和升级的特性。
智谱在招股书中强调模型迭代节奏、Token调用规模和平台化能力，而非单个项目合同金额。这种策略暗示其商业模式的核心不在于云端部署占比的提升，而在于同一客户商业关系的深化。项目成为商业化的入口而非终点，一旦模型嵌入组织流程，能力升级、Agent扩展、算力消耗和工具订阅等后续需求将自然产生。这种从“交付驱动”向“调用驱动”的转型，是智谱能否摆脱上一轮AI公司“高毛利、项目制、难规模化”困境的关键。
与智谱的路径形成鲜明对比的是MiniMax。作为上一轮AI浪潮中走出的创业者，创始人闫俊杰从创业初期就避开了定制化交付的方向，转而将资源集中在产品、平台和用户上。这种选择使其在二级市场获得了更高期待——2024年收入1355.2万美元，2025年前九个月收入激增至5343.2万美元，其中海螺AI、星野等原生应用贡献了超71%的营收。MiniMax的商业模式更接近消费互联网公司，市场用ARPU（每用户平均收入）乘以MAU（月活跃用户）的模型来评估其增长潜力。
然而，MiniMax的路径并非没有挑战。消费级产品与平台调用的模式使成本暴露更早，用户增长与算力支出呈现同频增长态势。招股书显示，公司仍处于商业化早期，亏损率较高，历史现金消耗主要源于“烧钱换规模”的策略。这种战略下注的核心在于产品飞轮的持续运转：只要用户规模持续增长，就能通过规模效应摊薄模型成本，扩大平台化收入；反之，若增长停滞，高强度的研发和算力投入将迅速转化为成本压力，估值锚点将从收入转向现金流。这种模式与十年前的字节跳动颇为相似——后者通过大肆购买服务器提升个性化算法效率，最终在信息分发领域建立壁垒。
两家企业的路径之争背后，一个更现实的问题浮出水面：算力并不掌握在它们手中。以MiniMax为例，2025年前九个月向阿里云采购云计算服务的金额达5830万美元，2026-2028年每年采购预算上限分别为1.15亿、1.25亿和1.35亿美元。这意味着，无论资本市场短期更青睐哪种叙事，真正稳定、确定且持续放大的现金流，正沿着算力账单流向云厂商。MiniMax通过用户规模和产品增长将算力成本前置在报表中，智谱则通过项目交付和本地化部署将成本转嫁给客户，但最终都在为同一张底层账单买单。
这场大模型IPO的隐性结论或许在于：在AI产业链的商业化竞速中，算力作为核心生产要素，已经提前完成了定价。无论企业选择B端还是C端路径，无论市场情绪如何波动，掌握算力、网络和调度能力的云平台，始终是产业链中议价能力最强的环节。这或许才是这一轮大模型浪潮中最具确定性的事实。
