亏47亿,市值6300亿碾压MiniMax,智谱的“中国版Anthropic”故事,你信吗?

出品 | 搜狐科技

作者 | 梁昌均

“刚上市时买了点，赚了没多少就卖了。如果坚持拿到现在，收益能翻十多倍。”看着智谱不断上涨的股价，一位投资者抱怨自己没拿住，“没想到它会涨这么猛”。

抱有类似看法的人，在今年初智谱上市之初不在少数，当时市场多数更看好几乎同步在港股上市的MiniMax。

但智谱后来的股价走势打了不少人的脸。5月底最后一个交易日，智谱盘中创下1993港元的历史高价，市值触及8889亿港元，一度超越小米等公司。

截止6月2日收盘，智谱股价报1412港元，上市以来涨幅超11倍，依然是目前港股唯一的千元“股王”，最新市值回落至6295亿港元，已经低于小米的7654亿港元市值。

MiniMax此前上市后股价同样一路走高，3月中旬触及1330港元的最高点，率先登顶港股第一高价股，但随后开始回调，并逐渐被智谱超越。

目前，这两家大模型公司股价、市值差距悬殊。MiniMax最新股价报667.5港元，上市以来涨幅缩至三倍，最新市值2094亿港元，低于智谱4200亿港元。

同时，这两家企业再次开启了新的资本之战，均已开启回A计划。业内观点认为，双方未来在A股市场的差距可能会更为显著。

从不被看好到反超，智谱赶上风口

“它上市时市场很关注，然后就想去试试，但其实心里没底。当时很多观点都认为它可能会是下一个商汤，有很多质疑，所以没买多少，也很快卖了，结果卖飞了。”

前述智谱投资者对搜狐科技表示，如今智谱涨得这么猛，感觉是受整体市场对AI追捧的影响，“看看英伟达等AI概念股就知道了”。

这当然是部分因素，包括被纳入恒生科技指数及港股通带来资金增量预期，都推动了智谱股价上涨。但这很难解释为何智谱从最初不被市场看好，到最终能实现对MiniMax的反超。

在年初港股上市前，智谱240亿元估值的就低于MiniMax（超290元），上市后双方差距进一步拉大，其中关键影响因素在于两者不同的商业模式。

智谱当时被视为一家主要进行大模型私有化部署的ToB公司，商业模式类似传统SaaS。MiniMax更侧重C端产品和出海，商业模式更性感、更轻量化，因而更受市场追捧。

从上市后首份年报看，去年智谱实现营收超7亿元，同比增长132%，MiniMax同期超5亿元，同比增长159%，增速更快。

但智谱业务亏损更大，去年净亏损47亿元，调整后净亏损近32亿元，同比扩大29%；MiniMax同期经调整后净亏损约17亿元，同比增亏3%。

从经营结构看，智谱面向B端和G端的本地化部署业务依然翻倍增长，且仍是智谱收入大头，占比接近74%，云端业务则暴增超290%。

MiniMax的AI原生产品收入同比增长143%，撑起近七成营收，开放平台及企业服务营收也实现近两倍的增长，人效水平则远高于智谱。

财报中的这些数据依然符合市场早期对这两家公司的判断，因此在上市后两个月，MiniMax的股价和市值多数时候仍高于智谱。

真正改变市场预期的则是今年春节后火起来的“龙虾”，这加速了智能体热潮，并推动以API调用为核心的Token经济模式日益成为共识。

中国企业资本联盟副董事长柏文喜认为，今年以来，全球AI资本主线转向B端Coding与Agent，智谱在技术叙事上实现精准卡位，且具备稀缺性，市场从不看好到追捧，本质是从质疑其商业模式到认可API调用逻辑的转变。

“上市初期，市场担忧智谱以本地化部署为主的项目制模式难以规模化，但当其MaaS收入爆发、Token消耗成为新商业范式后，估值逻辑被重构。”

智谱也用数据验证了市场的期待。今年3月底智谱披露，公司MaaS平台ARR约17亿元，过去一年提升60倍。今年一季度，智谱API调用定价提升83%，调用量仍然增长400%。

资本对此显然给予了持续认可和更高溢价。次日，智谱股价就暴涨超30%，随后开始拉大对MiniMax的差距，5月底达到最为悬殊的地步。

对应来看，自3月底以来，市场则给了MiniMax冷脸，到目前为止其股价跌近三成，智谱同期则实现翻倍。

不过，MiniMax也注意到市场逻辑的转变。这家原本不重视B端业务的大模型公司，今年也开始加速发力编程、智能体方向，刚发布的M3模型也在继续强化这些能力。

早些时候，MiniMax披露，公司服务的全球企业和开发者客户数已超百万，较半年前增长5倍，全球用户规模增长到约3亿，公司ARR连续两月实现超过100%的增长。

从港股到A股，停不下来的融资

在港股股价创下新高之际，智谱回A上市也有新进展。

智谱最新公告称，已向监管机构申请配发和发行A股，并申请在科创板上市交易，拟募资150亿元，其中120亿元将投入通用基座大模型，20亿元将投入MaaS平台。

按照发行910万股-3877万股新股（占发行后总股本的2%-8%）中间值计算，智谱此次A股发行初始市值接近4700亿元。

去年4月，智谱开启A股辅导备案，但今年初率先在港股完成IPO，随后重新推进A股上市。智谱表示，这是积极响应国家发展战略的重要举措，将有助于其建立A+H双重股权市场渠道，从而拓宽资本基础和融资渠道，加强整体研发能力和商业化能力。

MiniMax同样也已开启回A计划，其在5月底披露与中信证券签署辅导协议，启动A股上市辅导，并可能同样将科创板作为目标。

不过，有股权律师表示，MiniMax申请的上市主体是境外注册公司，适用红筹架构A股上市的相关规则，要冲科创板的核心是市值不低于2000亿元，MiniMax未来市值如果走低则面临门槛限制。

柏文喜认为，这两家大模型公司回A的核心逻辑在于，相较于港股可以更好提供全球流动性与估值坐标，A股则有利于对接本土产业资本、国资资源及政策红利，科创板第五套标准已定向扩容支持AI企业。

今年以来，国内头部大模型公司持续掀起融资潮和上市计划。

月之暗面连续完成多轮总计39亿美元的融资，阶跃星辰继年初50亿元融资后还在推进25亿美元的上市前融资，零一万物也计划明年上市。

更值得关注的是，DeepSeek开启首轮高达700亿的融资，国家大基金领投，多家互联网大厂以及市场化机构参与洽谈，估值暴涨至超450亿美元。

仅从规模来看，这波大模型融资的狂热情绪似乎比2023年那波还要高涨。资本争抢着最后的上市窗口，已上市的企业则还在继续推动资本游戏向前走。

在柏文喜看来，这波资本动作的本质是行业从技术突破期迈入商业化突变期的军备竞赛。

大模型仍是烧钱赛道，算力、人才、数据成本高昂，且技术护城河在收窄，尤其是DeepSeek以极低成本实现突破后，各家必须加速融资以维持迭代速度。

多位分析师还认为，考虑到A股对硬科技的估值溢价通常高于港股，而且更偏好技术壁垒+国产替代叙事，时间差也可能影响A股定价节奏，两家企业回A后的差距可能进一步拉大。

“智谱的清华系背景、国资合作资源及B端政企订单属性更契合A股风格，MiniMax的全球化C端故事虽性感，但A股对出海叙事的定价通常弱于自主可控。”

大模型叙事转向，“中国版Anthropic”难做

从估值看，目前智谱和MiniMax某种程度都严重脱离了基本面。

智谱最新PS（市销率）约750倍，MiniMax约410倍，均远高于A股AI公司的估值水平，而且尽管后者更便宜，但市场还是愿意为智谱支付更高溢价。

这并非完全可以通过基本面差异解释，很大程度是由诺贝尔经济学奖得主罗伯特·席勒所说的“叙事经济学”主导——资产价格由能传播的故事驱动，智谱恰好踩中了新的叙事风口。

这个风口由“龙虾”带来，而如果对标到国外，则是Anthropic快速崛起故事的外溢。

智谱自去年开始全面转向编程赛道，GLM-5及后续版本能力获得市场认可，其官方叙事则从“中国版OpenAI”在今年切换为“中国版Anthropic”。

在此前的业绩交流中，智谱CEO张鹏明确表示，大模型以API为核心的Maas（模型即服务）商业模式初步跑通，公司将沿着“中国版Anthropic”的路径去推进商业化。

Anthropic的商业化相当迅猛，其ARR从2024年底的 10亿美金，到去年底90亿美金，到今年3月暴增至约190亿美元，最近则突破450亿美元。

同时，Anthropic的估值也反超OpenAI。在完成最新H轮融资后，Anthropic估值已飙升至 9650亿美元，超越OpenAI（估值8520亿美元），并已秘密递表抢跑IPO。

按此计算，Anthropic市销率仅有20多倍，OpenAI为60多倍，均远低于智谱和MiniMax。以Anthropic和智谱对比来看，两者ARR相差180多倍，而市值相差12倍。

这很大程度显示出，虽然美国资本对AI企业的投资看起来很疯狂，但底层有强悍的业务数据支撑，并非完全靠信仰充值。智谱似乎则有更高的叙事溢价与泡沫嫌疑，其在冲高后的震荡回落显示出市场的疑虑，且即将面临原始股解禁等套现压力。

柏文喜认为，接下来国内大模型的竞争重心将从模型参数转向Token消耗，即从模型能力排名转向API调用量与ARR增长，同时要重视对B端高价值场景的捕获。

同时，这也将是一场生态卡位战。无论是A+H双平台，还是国资绑定、产业联盟，都将成为壁垒，单纯的技术领先难以应对市场竞争。

目前，智谱还在不断加强全方位的壁垒，但还难以堪称货真价实的“中国版Anthropic”。

Anthropic有超80%的收入来自企业级API调用服务，智谱MaaS平台虽然增长迅猛，但占比仍还不到三成，业务结构转化仍需时间。

同时，Anthropic的商业路径落地中国也面临差异化的市场环境。一方面，国内企业更倾向定制部署，Token计费的API模式跑通需要更长时间，相对分散的市场潜力有待挖掘。

同时相较国外，国内模型竞争更加激烈，恶性价格战导致模型丧失定价权，加上Token消耗增长依靠的是模型能力，而这又需要持续的研发投入，因此国内可能面临更大的盈利挑战。

某种程度看，Anthropic的故事是很香，但想在国内讲好并不容易。