17.百亿烧出大模型第一股：智谱 v.s. Minimax - 对话庄明浩

这个生意在现阶段来看太难了，太难了，这是最大的感受。这个要求第一，你要有超长的耐心，超长。你不能以现在的方式去看现在的这些事情。

智谱的研发人员工资是 81 万，MiniMax 的研发人员人均工资是 94 万。

两家公司都选了这个时间，而且两家的承销商都是中金，所以他们非常清楚，自己会被市场进行一对一的比较。

甚至我们不太需要去考虑他们当下的状态，什么都不考虑，就是一个纯粹意义上的中美对比，就是 1%。

感谢邀请，我是《屠龙之术》的主播庄明浩。

我认识庄老师非常多年了。庄老师很早就是内容行业的观察者，早期是知乎的大 V。我们其实也是在知乎的大 V 群里面认识的，所以认识快有小 10 年了。很高兴跟庄老师在播客领域重新认识。

今天这是一个非常特别的串台。过去 48 小时，大家已经在朋友圈、公众号、小红书上被刷屏了：两家公司，一家是智谱，一家是 MiniMax，都在上周四通过了港交所的聆讯，准备开始冲击“大模型第一股”。有人叫它们 C 端大模型第一股，也有人叫 Q Play 大模型第一股，反正大家都在冲刺这个“大模型第一股”。

按照目前的时间表，有可能在 1 月份进行上市敲钟。今天非常高兴跟 AI 司马迁、庄老师来聊一聊这个 AI 历史当中非常重要的时刻。我们可能先来聊一聊大家的感受，因为过去两天周末，大家都看了加起来 1,000 多页的招股书，合订本有 1,000 多页。

庄老师，你看到招股书出来的时候，读了吗？

没有完全读完，因为确实 MiniMax 昨天晚上才出来，只有半夜的时间，所以大概看了一下，包括看了一些新闻。

1. 中国模型只花百分之一

首先的感觉就是，这一轮的这两家公司，当然可能也包括它们的竞争对手们，确实不太容易。以现在的环境来看，无论是营收、亏损、竞争，还是上市预期，这个生意在现阶段来看太难了，太难了，这是最大的感受。

当然，也有另外一些别样的感受。我们可能已经在过去一段时间习惯了美国的叙事，对吧？美国的叙事已经奔着 1 万亿美元，或者几万亿美元去了。但我们现在看上去，这两家公司大概都是花费了小几亿美元，就做到了今天这个样子。虽然还在亏损，还有各种各样的问题，但我们只从结果来看，它们大概只用了几亿美元就做到这个样子。

相较于美国那几家最头部的公司而言，我们的花费可能是 1% 这个体量。这个感受还是很强烈的，尤其是最近感受特别明显。

之前 OpenAI 融资的时候，我在我的 PPT 里写过：如果 OpenAI 今天值 5,000 亿到 7,000 亿美元，那中国最头部的模型公司应该值多少？我们抛开收入、利润，只说中美对抗，对吧？

原来我们做美元投资时，大家常见的是用那种对比方式：美国有什么东西，我们中国的这个东西应该大概值什么样的价钱。今天这个价格看上去就是 1 比 100，或者说 1% 的程度。

你看，所有事情几乎都是 1% 的程度。研发投入是 1%，估值看上去也是 1%。那边是 5,000 亿、7,000 亿，或者 as of 现在是 3,500 亿到 5,000 亿；这边就是 35 亿、40 亿，差不多是 1%。收入也是百分之一，那边是 200 亿、100 亿，这边是 1 亿，差不多就是这个样子。

你把这个问题再扩大，其实这两天 A 股的那两家 GPU 公司不也上市了吗？摩尔线程和壁仞科技，其实跟英伟达比也是差不多 1% 的样子。

你说的英伟达，是那个美国小摩尔吗？

对对对，美国原来是“美国小寒武纪”。

对，也是 1%，甚至我们不太需要去考虑他们当下的状态，什么都不考虑，就是一个纯粹意义上的中美对比，就是 1%。

可是这个 1% 似乎有点问题。很简单，我们当年做一级市场的时候，会认为中美差距不应该是这样的，可能应该是 1/10 或者 1/7。按汇率来算，可能那才是一个合适的状态，对吧？

但是今天这个事情就变成了 1%。你说哪边错了、哪边对了，我们也不知道，反正只能说存在即合理。现阶段的状态，我觉得就是这样。

现在市场给出的实际反馈就是这样。我看完招股书的感受有两点。

2. 两家公司正面比武

第一点，我觉得好像是一个武林大会来比武。你之前练的武功是武当派还是峨眉派，无所谓，对吧？你之前擅长暗器还是擅长轻功，梯云纵也无所谓。之前大家会讨论很多技术细节，包括你是用专家模型，还是用了什么注意力机制，这些技术细节现在都无所谓。

今天武林大会比武，就是看谁比较厉害。这就是两家公司。二级市场投资人不需要知道你到底在预训练中用了多少数据、用了多少张卡、用了什么奇技淫巧来更省钱，反正最后大家看的是实际的财报数据。

所以这是一个非常拳拳到肉、非常血腥的事情。今天就在比武，而且两家公司都选了这个时间，两家的承销商又都是中金，所以他们非常清楚，自己会被市场进行一对一的、偷偷的、完完全全的比较。

完全的比较。他们都是周四去聆讯，然后一个是周五挂出来，一个是周日挂出来，在完全相同的时间，强迫所有投资人比较谁更厉害。

第二个体会是，我周五看的是智谱的招股书。看完之后，我觉得真的是好难，这个行业真的太辛苦了，太难太难了。但是我周日晚上看到 MiniMax 的招股书时，反而松了一口气：还好，感觉没有那么难。

至少找到了一条路径，还 OK。

对对对。如果反过来，我第一眼看 MiniMax，肯定也觉得很难，心里头会一抖：这个公司怎么那么难做？之后再看智谱，就会觉得天塌下来了。

所以我觉得这个很有意思。看招股书的时候，心理感受还是很不一样的。

3. 四位创始人各有判断

过去一周、过去一个周末，我相信 Sam Altman 读没读不知道，张一鸣、杨植麟、梁文锋可能都或多或少已经开始看了，至少翻了。你觉得 Sam Altman、张一鸣、杨植麟、梁文锋这 4 个人看完之后，应该是什么感受？

我觉得 Sam Altman 会觉得，为什么可以花这么少的钱做这些事情，为什么中国的效率会这么高？当然很现实，他也会看到中国现实中无论 To C 还是 To B 的收入问题，所以他可能会有担心，也可能会有庆幸。

张一鸣会觉得没什么事情。今天这个时间点，在纯大模型竞争这个角度来讲，我们只说中国这个战场，Kimi、MiniMax、智谱这 3 家还在追所谓的 AGI。他们最大的竞争对手可能是字节、阿里、腾讯。

对于这些公司而言，面对这几个竞争对手，我会觉得他们会认为自己的优势被进一步明确了。之前其实即使没有招股书，大家也会认为，这件事情对于巨头而言优势过于明显。今天招股书出现之后，可能又一次加强了这个结论。

你会看到，这些公司虽然在各种各样的榜单、各种各样的定义上很强，但是实际上落到哪怕是非收入项的运营指标来看，也不足以在短期内产生巨大的影响。

所以如果我是张一鸣，我会觉得心里更有底一些，也会更坚定我之前已经制定好的策略。类似的事情对阿里和腾讯也是一样的。在这件事情出现之前，他们对于未来一段时间的大模型竞争，以及自身要做的事情，已经有了比较明确的内部共识和动作。

尤其是在 Q4，你会发现火山刚刚开完大会，下周是钉钉；阿里最近刚刚在推千问 App 和蚂蚁的阿福；腾讯也在发布相关产品。这两份招股书其实不会改变他们的策略，明年要打的仗已经非常坚定了。今天有了这个事情，只会让他们更坚定：那就干吧。看上去也没有怎么样。

这么说完，他们可能都不会读这个招股书，就知道不足为惧了。

差不多，不足为惧。然后可以再想想挖人的事情，等你股票跌了把你收了。

梁文锋因为 DeepSeek 的策略，以及 DeepSeek 在技术模型演进、商业拓展上的坚定程度，一直都是最坚定的那一个。他们从 DeepSeek 爆火之前，到它爆火，再到今天，其实没有改变什么，一直沿着自己的路做这件事情。他可能也会看一些。

我觉得这里面最微妙的，可能是杨植麟以及杨植麟的投资人们。

是的，我觉得这是一个最微妙的事情。他们的投资人其实是有交集的。

对，有很多交集，这 3 家的交集非常大。

比较而言，我觉得两方观点都会有。一方观点会认为，当我们去复制上一个更熟悉的战场、上一代 AI 的时候，其实“四小龙”只是杀出来两家。那两家的结果不是特别理想。如果这一次也是复制过来的，真的冲出来两家，第三家就会很难受。

这是相对比较悲观，或者说比较保守的一方的观点。相对比较乐观、比较激进的观点则是说，在真正意义上追求那个技术终极目标这件事情上，Kimi 可能是这个时间点最纯粹的一家。

所以没准它会有自己更坚持的事情要做。如果它坚持的目标能够继续得到投资人和外界的支持，它可以继续在这条路上深究。但是这个条件是，这条路太过凶险，太过困难。如果它真的走得更远，没准会是一个更大的机会。

我觉得还有一种可能性，Kimi 很有可能被收掉。

如果沿着刚才那条路走，Kimi 继续追求所谓 AGI 的目标，暂时不那么考虑商业化，那么在规约过程中，可能在某个节点，无论是因为现金流问题还是股东压力问题，它可能会选择被收掉。当然，这全部都是推演，没有任何依据，只是一种推演。

你说这两家上市之后能不能被收，也可以，对吧？

也可以被收，而且可能会有更公允的价格。

所以我觉得 Kimi 的状态在这个时间点，对于杨植麟、张雨桐，以及 Kimi 的几个最大外部投资人而言，这个周末可能会比较纠结，心态会很微妙。

第一，Kimi 上市这件事情之前也有很多传闻。我过去几个月一直认为，Kimi 有可能是第一家跑出来上市的。之前很多公关文或者 PR 文，我感觉那个节奏好像是要出来的，但种种原因，他们可能就没有出来。

这其实在 IPO 的执行过程中有非常多具体细节，可能是这边耽误了，那边耽误了。老板就觉得，没事，不争这两三天，对吧？很多时候你在比较长的时间维度来看，争这半个月、1 个月谁先敲第一个钟，其实意义没有那么大。

而且历史上所谓的各种“第一股”，结局都不是特别好。有些时候，那个第一股之所以要争第一，是因为它需要争第一。

4. 智谱为何急着上市

尤其是我们来看智谱这个情况，它整体亏损非常严重。如果按照智谱上半年的 non-GAAP 数据，亏了 18 亿，按 GAAP 的话亏了 20 多亿，收入只有不到 2 亿。上半年的算力成本是 11 亿，但账上现金只剩 25 亿。

所以这么算的话，它对于 IPO 的需求是非常强烈的。

很简单，从另一个角度来讲，智谱的招股书周四晚上出来，周末就开始铺公关文章。小红书上的公关倾向，是一堆账号在写智谱账上有 80 多亿。可是为什么会有这些公关文章出来？智谱的公关为什么选择这样的角度做澄清？这是一个问题。

那 80 多亿里面，其实有 60 多亿是授信。

我就想说，哪里还有 80 多亿？

所以智谱的小红书公关说的是它有 80 多亿，其中 60 多亿是授信。这个说法不会那么强，但你明显感觉到，有力量在推动这些 KOL 讲它的钱是够的。不过它没有具体说是多少，因为没有那么多人在乎，只有我们在乎，老百姓不知道。

所以纯从现金角度来讲，智谱的压力确实会更大一点，这是非常现实的问题。

还有一个先上市的好处是很明确的。先上市的人多了一个工具：将来如果要被收购，它有更加明确的市场价格；如果想收购别人，也有了更好的工具，可以发股票。

比如我今天开个脑洞，某某要收购某某，那它直接把自己的股份增发 1 倍，也能把那家公司收过来并进来。如果没有上市，你要发行股票去收别人，别人是不愿意接受的。

庄老师有一集非常出名的节目，叫《腾讯音乐为了喜马拉雅付出了巨大代价》，那一集的核心就是“过于慷慨”。

对，其实说的就是类似的故事。

5. 招股书必须找到第一名

那我们具体聊一聊招股书的一些实质内容。这份招股书还是让我学到很多东西的。我之前做过投行，所以对于招股书如何撰写，有一点点小经验。

庄老师原本是学过画画的，我没记错吧？

对，我学过。

B 站上市的招股书里有一张介绍整个 B 站业务的图，那是 Raman 自己画的，大家有兴趣可以翻一下。

那幅画可能就是我职业生涯的高光时刻。

Anyway，在招股书撰写当中，其实都要找到让一个公司变成第一名的方式，一定要变成第一名，而且会放在最前面。一句话就是，公司一定要在某个地方是第一名。

比如做京东上市的时候，就要把京东做成中国 B2C 的第一名，要把赛道切出来。做爱奇艺的时候，就说它是长视频第一名。说到 B 站，就得说它是 PUGC 第一名。总是要切出一个赛道，定语足够长。

但有一些行业就切不出来。房地产、内房股很难切出来。有些公司可以说自己在某个二三线城市是第一名，或者在江浙沪是第一名，可以切出一些放大器的角度。

但是大模型其实非常难切，很难。所以他们用的方法，是用不同的数据源来证明自己是第一名。比如智谱主要使用 OpenRouter 的 token 使用量，MiniMax 主要使用 Artificial Analysis。它们也都会在各个榜单上有一些 SOTA 排名。

6. 排行榜已经失效

我猜有很多投资人会听我们这个节目。我想问一下，如果对于二级投资人来说，可能每天没有非常跟进谁是 SOTA 的情况，到底应该看什么指标？或者什么样的排行榜是你认为最权威、好用、简单、直接、粗暴，同时还正确的？

我觉得收入是没有必要看的，因为很简单，所有这些网站用的指标和排名，现在首先面临的问题就是：所有指标和打分都失效了。这是很现实的问题。

你看美国那几家，基本上每家出来都说自己是第一，中国其实也一样。你总有一种方式，在某个时间点说自己是第一。

OpenRouter 还好一点，毕竟是所谓调用量的统计。但是你要知道，OpenRouter 只访问了一个第三方市场的统计结果，并没有统计官方直连。大客户可能直接连接官方，就不需要走 OpenRouter，那你就统计不到。你听“大客户”这个名字就知道，它的量肯定大。

所以你的大部分量可能被官方渠道拿走，而第三方渠道的意义不就越来越小了吗？

你当然可以在那个榜单上这么讲。我觉得这可能也跟中国的竞争有关，因为中国这几家模型厂商在 2025 年都开源了。OpenRouter 确实是开源领域最大的渠道方，但你还是有自己的官方渠道。

所以在这件事情上，没有办法形成那么明确的结论。为什么我说，最后要么就是最粗暴的指标——token 量，这是最简单的；要么就是收入，这是最结果导向的指标，而且不是任何第三方给出的。

问题在于，今天这些厂商，无论是中国厂商还是美国厂商，当你作为一个大模型厂商做产品发布时，依然需要第三方榜单的排名、打分，来做推广、PR、证明实力，以及其他各种事情。所以大家还是在做这个工作。

但所有人心里也特别清楚，这个东西的意义和标杆作用已经不太大了，越来越弱，基本上非常弱。

还有一个更现实的问题在于，我觉得进入 2025 年之后，各家厂商在做得最好的核心点也不太一样，打的仗越来越不一样，甚至一些细微的技术实现路径也开始出现区别。

这时候，这种偏通用的榜单就显得越来越没有用了。你可能在某项榜单上特别强，但这个榜单背后代表的场景或使用人群，可能并不认可这个榜单本身，他们可能更认可自己的习惯和经验。

你会发现，其实美国也出现了这种情况。今天在 B2C 领域，常识、记忆、用户习惯，以及这些不断反馈产生的数据，会对未来长期留存和商业化有意义。

Anthropic 可能更偏 B2B、企业服务和特定场景；xAI 可能是在 B2C 领域跟 Twitter 的数据联动；Google 可能是文字、多模态结合的体验。

你的基础分不能太低，但大家在 B2C 领域的差异性显得越来越重要。

落到中国其实也类似。我们先不算 Kimi，只说智谱和 MiniMax。

智谱虽然也有多模态，但绝对不是优势，它没有在官网上特别强调。反过来讲，MiniMax 的多模态能力是断档式的，它认为自己在中国厂商里面断档式领先，所以会说自己在文字、图片、视频、语音 4 个赛道都处在第一梯队。

对，它给自己的定义，就相当于你刚才说的，还是要切这个词，然后切到一个什么区块，才能显出自己的独特性。

我觉得智谱和 MiniMax 的招股书，都非常强烈地表达了它们认为自己的优势，以及它们对于行业的一些看法。

我沿着这个继续问一个问题。招股书当中有一个部分叫“行业报告”。先跟观众澄清一下：通常公司会邀请一个行业专家，类似于咨询机构，来做一份行业报告。报告结果会成为招股书行业章节撰写的底层材料。

通常专家可能会以 50 万到 80 万人民币不等的价格来写这份报告。因为行业专家是乙方，所以其实是带着目的去写的。公司让你写什么，或者公司瞄定一个方向，行业专家应该会跟公司在这个方向上达成高度一致，才会被聘用、才能写这个报告。

所以很多投资人会认为，行业部分写出来的，其实就是公司对于这个行业的看法。

7. 两套市场预言

智谱招股书中的行业报告预计，中国 2030 年 AI 企业级市场规模大概在 1,000 亿人民币。1,000 亿人民币还不到今年 OpenAI 的收入。中国在 2030 年的企业级市场规模，还不到 OpenAI 今天的收入，这是我当时看到时第一个比较惊讶的地方。

第二，在这 1,000 亿当中，他们认为 80% 的市场份额是本地化部署，云端只有 20%。虽然这跟他们自己的实际业务操作有一些不同，但他们的行业预测是这样。

这两点：第一是 1,000 亿，第二是 80% 本地化部署。你怎么看？

首先，我确实觉得这个数字不那么可信。无论大还是小，我觉得不是大小的问题，而是这个数字太像拍脑袋定出来的。而且很现实地说，如果今天有一个平行宇宙，那个平行宇宙里没有 DeepSeek 这家公司，没有 DeepSeek R1 这样的开源模型，也没有出现今年年初那种开源状态，那么在那个平行宇宙里，今天这家公司上市，这个数字一定会比现在大得多得多得多。

因为 DeepSeek 出现之后，大家会默认——在年初的时候也有比较大的争论——DeepSeek 的出现会让这些模型厂商不太 OK。尤其在中国市场，如果你认为本地部署对中国市场更重要，那么 DeepSeek 这家公司应该把这个市场吃掉绝大部分。

所以这个数字本身，我甚至都没有办法评判它到底是大了还是小了，还是差了一个量级。它太像一个随便写出来的数字。

至于本地部署和云端，我觉得如果考虑到中国现有的政府、大型企业，以及中国整体企业的数字化水平，确实本地部署应该会多一些。但是不是 80% 对 20% 这么大，我也不好评价。

整体而言，我觉得这还是跟大方向有关。因为这匹配着智谱一直以来的叙事。很简单，在市场里，大家原来认为智谱应该是“国资股”。

国资、各种资源、本地部署、To G、To 大 B，一直以来大家认为这是智谱相对于其他几家模型公司的优势。

对，所以有这几个前提条件摆在这里，出现这样的描述，以及行业报告里这样写，我觉得不意外。但反过来讲，它们的相关性太强了，导致我们抛开这种相关性，单纯只看那个数字，我觉得没有太多可行性。

我跟听众补充一下，2025 年 4 月的时候，智谱确实在证监会备案，准备让中金作为辅导机构，瞄准 A 股上市。这是之前发生过的事情，也在港交所招股书当中披露了。

之后为什么没有继续走 A 股、转成港股，这个可能就不得而知了，我们也无法做特别准确的判断。

我之前会觉得，A 股——博和我也讲过一个比喻，是小丹总说的——原来华泰的那位朋友说，一家公司上 A 股特别像古代匈奴人穿越长城：突然间可能因为一个意外，看到长城上有个洞，就穿过去了；但是当你发现这个洞之后再想穿，就已经被堵上了。

当然，这个说法可能有点过于极端。今天 A 股市场进入 Q4 之后，也出现了一些比较大的风向变化。

首先，这几家 GPU 公司出来之后确实非常疯狂，然后马上就出现了人形机器人这一波调整。之前大家预期，人形机器人这一波也会很快在 A 股上市，因为那几家公司也都完成股改、备案，也都开始在推进。

但突然间吹来了一些风，说太多了，要优中选优，要控制节奏。

对。

从节奏上来说，GPU 是第一档，人形机器人应该是第二档，大模型应该比人形机器人更靠后。但问题在于，A 股的池子是有限的，资金流动性是有限的，散户又多。

气氛已经烘托到这里了。大家已经看到那几家 GPU 公司被炒成什么样了。人形机器人再来一次，会不会出现钱不够的问题？

钱不够我觉得只是表象，是特征，是结果。

如果大模型再来一下，是不是也会出现问题？

所以这个问题某种程度上也可能是，在比如 Q3 的时候，会让智谱选择去香港。可能也是一种相互适应。

我觉得可能最后是整体上对各种利弊进行权衡，公司肯定也做了很多判断。

另外一方面，MiniMax 的招股书就完全不一样。

我再说一下，智谱的行业报告只针对中国企业级市场，2030 年是 1,000 亿人民币。MiniMax 的行业报告写的是，2030 年全球市场规模是 3,000 亿美元。

它已经明确定位了：我的市场是全球，市场规模是 3,000 亿美元。其中 75% 来自 App 应用，App 应用就类似 Talkie，用户充值，这叫 App 应用；25% 是 MaaS，也就是 Model as a Service，可能是 API 调用、云服务这些。

你可以理解为，75% 偏 C 端或者偏 prosumer，25% 偏 B 端。

你同意这个数字吗？

这个数字首先肯定比智谱大了好多个零，但还是小。

很简单，OpenAI 预计 2030 年收入是 2,000 亿美元，我按算力服务算，至少也是 1,000 亿美元以上。这两项加起来就已经 3,000 亿美元了，我们还没有算 Google、xAI，也没有算其他所有公司。

我们还没有算应用公司。AI coding 没有算，AI 生图没有算，AI 法律没有算。现在是不是都不笑了？美图秀秀算不算？对吧？

5 年之后，这个数字不可能是这样一个数。而且还有一点很现实：如果 5 年之后这个事情只有这么大的市场，今天的泡沫一定就已经结束了。

今天泡沫太极端了。你想，现在的天花板太低了，几万亿美元的数据中心肯定算不回来。

至于是不是 75% 对 25%……

API 和应用的比例，其实在 2023 年这一轮 AI 爆发的时候就有讨论，到今天这个讨论依然存在。

大家公认，一个行业走向成熟的标志，是会形成类似三角形的稳定结构。成熟状态应该是倒三角。什么叫倒三角？如果按利润构成来看，最底下的基础层拿得最少，中间的模型层拿差不多，最大的收入和利益应该由应用层拿走。

你看移动互联网时代，包括云计算时代，都是这个逻辑：最大的收入，或者说享受最大利益的，是那些应用公司。当然可能不是一家，而是很多家，它形成一个倒三角生态。

可是今天 AI 领域是正三角，也就是说最底下的基础设施和芯片层拿走了最多利润，模型层其次，应用层拿得最少，甚至都是负毛利、亏损的。

所以问题就变成了，我们能不能从现在的正三角，走回理论上的倒三角。如果能，才可能得出这个结论。

所以这个东西或者这个推断本身有一定的一厢情愿。大家会认为历史上都是这样，那这一轮应该也差不多。但你说真的有什么核心原因和逻辑，只能去找那些最正确的废话，因为应用公司离用户最近。

现实看上去，截至今天这个时间点，包括这个行业讨论的核心问题——到底是模型还是产品——依然没有结论。所以 2030 年会怎么样，不知道。

而且我觉得它有非常大的局限性，因为我们只能讨论移动互联网这一个样本、一个统计数据。

如果再来看铁路、光纤、中国高铁，来看很多大的技术突破带来的巨大网络型基础设施，其实最后的社会外部性非常明显。钱都被外部的人拿走了，而不是被基础设施公司拿走。

今天你的高铁票不会特别贵，因为它产生的价值被中国经济增长的其他部分拿走了。所以真正做这个东西的人，不能说是炮灰或者先烈，他们其实做了一个非常大的公共产品。

这件事情不一定能够跟移动互联网相比，所以还是一厢情愿。大家当然希望那样，但事实是否能够如大家所愿，就不知道了。

而且这跟两家公司、跟你刚才讲的招股书第一句话非常匹配。

MiniMax 招股书的第一句是“一家全球化的 AI 大模型公司”。也就是说，它自己的定义就是一家生而全球化的公司，所以它的市场规模当然会写全球。

智谱招股书的第一句是“中国领先的人工智能公司，致力于开发先进的通用大模型”。更重要的是第二句：2019 年，我们秉承着“在中国追求通用人工智能创新”的大胆理念而创立。

它一直强调自己是中国的人工智能公司，并且正在做的事情，是为中国追求通用人工智能、实现目标的路径。所以它瞄准的当然就是中国市场。

这也跟它们的一些融资和背景有关。智谱背后已经有北京、杭州、成都、珠海、上海 5 家国资背景了。我不知道具体的基石投资里面是不是还有其他城市的国资背景，但它的国家队属性非常强。

它整体打造的逻辑就是：我要做一个国之重器，中国一定有我；我对中国很重要，我承担这个角色。

MiniMax 则是 Day One Global，70% 的收入来自海外，30% 来自国内。

智谱的国外收入应该在 10% 左右，而且那应该来自某个东南亚主权国家的主权模型大联盟订单。

所以还是非常不一样。

非常不一样。

8. 两家公司走出两条路

那我们具体聊一聊两家的业务模式。其实在招股书出来之前，大家或多或少都理解每家公司在做什么，但这些理解有时候比较模糊。

之前我们并不知道 MiniMax 到底有多少海外业务，也不知道智谱在国内有多少业务。第一个业务模型上的大区分点，就是国内和国外。第二个是，我们之前并不知道智谱有这么多 To G 和 To 大 B 的业务，它对大企业的属性很强，包括应收账款也能看得出来。

对。

MiniMax 则是如此 To C。之前我觉得 MiniMax 的 API 收入也挺好，大家也会认为它的视频模型、语音模型都很强。

对对对。

结果发现，大家的收入都是聊天聊出来的、抽卡抽出来的。这个收入结构完全不一样，所以至少跟我之前粗浅的认识有一定差别。

智谱做了非常多本地化部署，毛利很高，但是训练成本很高。MiniMax 貌似做了非常大的用户量的 AI 产品，可是因为要承担推理成本，整体毛利相对比较低。

是的。

但你会发现，读完招股书的一个结论就是，它们都在不断点亮一个矩阵。

我之前在年度回顾 OpenAI 的文章里也提到过，OpenAI 会从多模态做到 Agent，再做到 API、Sora，全部布一个局。它其实是一个矩阵，每个人都要去每个格子里占一个坑，点亮一盏灯。

我的问题是，这些灯的点亮顺序有没有选择？

如果我们回到 2022 年、2023 年，假设你是智谱的老板，或者你是 MiniMax 的老板，重新去点这些灯：国内、国外，To G、To B、To C，API、本地部署、私有云，做不做 Talkie 之类的事情？

在单位时间内，一个初创公司肯定不能全都做，它得逐步点亮这些灯。那点灯的顺序应该怎么思考？

我当时想这个问题，觉得这个结论特别没有用。

这个结论是这样的：今天这个时间点、这个截面上的样本状态，意义可能非常有限。我们今天去看它是 To B 还是 To C，是 App 还是 prosumer，是 To G 还是 To B，只是基于这个时间点、基于它们原有的能力、擅长的事情、拥有的资源，或者某些意外，走出来的一小段路。

因为这个路上要点的东西太多了。如果它有 50 个东西要点，今天每家公司可能先点了 3 到 4 个，那这 3 到 4 个的顺序，对于整个 50 个灯的流程而言，权重其实没有那么高。它没有什么特别明确的结论，就是一个描述。

现实而言，可能还是要回到这家公司的创始人状态：他们要做什么，擅长做什么，习惯做什么，公司向外展示的样子，以及顺手能做什么。这些东西决定了它们现在在做什么。

如果今天 Kimi 有招股书，它也会有类似的点灯过程。它可能在很多灯上付出过很多成本，最后灯灭了；也可能今天正在尝试 Agent、推理，或者其他东西，还在点新的灯。

所以我只能描述它的过程，很难去评判这个过程本身是先 1、2、3，还是先 3、2、1。它没有绝对的对错。

现实看上去，美国最头部的厂商一定是全都要，所有的灯都要点。但中国的厂商可能要做取舍，因为有 1% 的问题。

所以如果再来一遍，它们是不是还会这么走，我觉得不一定，但可能会受到其他意外因素的影响。

那我反过来问：这 50 盏灯，5 年之后我们发现其中有 40 盏根本不想点，那时候可能这些模型厂商都点过这 40 盏灯，最后集体把它们灭掉，觉得这生意不要做了。

这就有点像早期的腾讯，电商也做过，社交以外的各种东西也做过。那时候腾讯也点了 50 盏灯，只是最后主动把很多灯灭掉，或者交给合作伙伴。

如果我们能开天眼，从 2030 年回头看这 50 盏灯，你觉得哪些灯有可能留下来？

Coding 肯定会留下。

多模态应该也会。

这不是一句正确的废话吗？这个灯太大了，它就是一个更大的灯。

单独的客厅主灯。

对，它是主灯，肯定都要点。我觉得 Coding 肯定要点。

Agent 这个灯也太大了。如果我们把灯定义成 50 个，那它还是其中一个小的、零散的灯。但 Agent 也好，多模态也好，我觉得都是一个大的东西，可能是 10 个灯聚在一起的事情，是一个组合灯。它最后会归拢成一个有很多灯泡的东西。

截至 2025 年底这个时间点，大模型公司一定要点的灯，我觉得 Coding 已经没有任何疑问了，Agent 也是。

那剩下的，语言本身再往前推进是什么？纯语言模型本身的技术研发再往前一步，不论是记忆系统、上下文，还是其他东西，我觉得那是纯技术层面的演进，跟产品、应用和落地不是一回事。

你说还会有什么灯，不知道。还有一些我们不了解的灯，比如 AI for Science。可能还有一些现在还没有被普遍点过的灯。

我说一下我的感受。当时 Anthropic 不是先把中国相关的一些使用权限禁掉了吗？智谱非常快地推出了 GLM Coder，对吧？而且它当时的定价是完全对着 Anthropic 定的。

它的反应非常快，基本上就是你定价 20 美元，我定价 20 元人民币，很快推出一样的东西。后来 Cursor 也号称推出了自己的大模型 Composer，很多人也认为它是基于智谱的模型做的。

我当时对智谱这件事情非常欣赏。它反应很快。那个时间点，智谱在我心中已经快要消失存在感了，但它走出了这一步，我觉得非常厉害。

现在它号称有接近 1 亿的收入、15 万用户，我觉得还是有很大的期待空间。如果这个灯他们能够点亮，我觉得还是有很大的期待。

那具体到 Agent 这件事情，我想再多问一下。现在大家都在做 Agent，MiniMax 最新的模型 M2 的 Agent 能力也还不错。

这里有个问题：你能做，和大家买单、付费，这是两件事情。我的感觉是很多人都能做。

现在 Agent 很明确，因为 Manus 跟 Genspark，不管它们的销售费用如何，但收入应该是比较确定的。Manus 的 AR，等于它们两家今年的收入加在一起。

所以大家，尤其是这两家上市公司，肯定会马上意识到，Agent 这个大灯一定要点，一定要追。你觉得 Agent 最后会有什么变化？

我觉得这个问题又回到刚才提到的：到底是模型还是产品？

原来大家会认为，模型会吃掉今天这个时间点上由模型封装成的产品。可是经过 2025 年的发展，大家发现，虽然 Claude Code 和 GPT Codex 发展很快，但 Cursor 发展也很快，它同样建立了自己的护城河和壁垒。

Agent 这件事情今天还没有定论，还在争抢：到底是谁能更强？是模型厂商往前吃得更多，还是类似微软和 Genspark 这样的 Agent 公司把前面的东西吃得更多？

这个角逐在 2026 年会更加激烈，肉眼可见。

今天这个时间点，做离用户更近的前端公司的，至少在收入层面上拿到了更好的结果。你看 MiniMax 的招股书，介绍它的收入，尤其是今年前 9 个月收入里的 Manus App 时，基本上就来自 Manus 新出的 Agent 的收入贡献。

所以它其实已经在这件事情上往前走了。

我觉得这个问题可以连着你上一个问题来看。智谱推出 Code X，包括豆包手机火了之后，它把之前其实就做过的 AutoGLM——控制手机的那个产品——开源了。

对。

这两个动作都非常厉害，非常惊艳。之前大家会认为，智谱相对于 MiniMax 和 Kimi 而言有些慢，跟它创始人的形象很像，有点国企范儿。

对，有点那个样子。

尤其是在 To C 端产品上，或者说我们说得好听一点，它的“网感”稍微弱了一点。但是这两件事情做完，你会觉得它在追、在跟，而且看上去跟得还可以。

所以从这个角度来讲，它也意识到了这个问题。

回到 Agent 上来讲，肉眼可见地由模型去解决任务，是大家第一时间就会想到的大模型公司能够产生收入的一种方式。无论这种方式营销成本有多高、毛利情况怎么样，但至少在这个节点，除了 Coding 之外，这件事情一定不能丢。

所以大家肯定会疯狂去做。

明白，有意思。我们再说一下财务数据的一些特殊情况。

9. 训练成本揭开真相

我现在要深呼吸一口。看了财报，我会有点……我要数这么多个零。

我们先来说一个比较简单的。2025 年春节 DeepSeek moment 出现之后，大家的普遍认知是，中国厂商能够把训练成本大幅降下来。

这也确实是它们现在推出 M2 或者 K2 时一直在讲的事情。无论是公司发的 PR 稿、社区评论，还是自媒体传播，都在说自己的训练成本极低。很多时候不一定是公司发的，也可能是一些不相关的人士传播的数据，都会说训练一个大模型只需要几百万美元。

但当我们看到智谱和 MiniMax 的数据时，它们上半年或者今年前 9 个月的训练成本，都是 10 亿人民币以上。

我们这里只讨论训练成本，也就是算力成本，不讨论人的工资、楼、租金和其他东西，只讨论训练成本。那这个数字要怎么跟大家之前听到的数字对应起来？

一边是自媒体说几百万美元，可能让很多普通人觉得，中国太厉害了，DeepSeek 又是开源的，全中国人都能学会，花 500 美元就能训练一个大模型。可另一方面，财务数据又显示算力成本非常高，而且没有按比例下降。

DeepSeek 刚出来的时候还没学会，二季度应该学会了，三季度也应该学会了，但这些并没有在财务数据里显现出来。这是为什么？

DeepSeek 的论文确实在描述中说了一个数字，叫 128 万美元。但 128 万美元是 DeepSeek R1 最后一次单次训练的成本，也就是说，那一次完整的最后训练，训练完出来并于 2025 年初公布，那一次单次训练是 128 万美元。

可是你要知道，一个模型从它最初的基础状态，到最后交付给用户使用，中间可能要训练很多次。次数由很多原因决定：由评估决定，由你希望达到的效果决定，也由各种竞争决定，甚至由榜单来决定。

它的训练次数可能就是一个刷题过程，刷题也算一次训练。它的训练次数决定了最终的数字。所以你不能拿 128 万美元直接对比 OpenAI 10 亿美元这样的体量。

第二，今天这个时间点，我还是那个观点：我们拿到招股书，是一个一刀切的截面数字，它就是这个截面上发生的现实。但公司的业务是动态的。

现阶段，这些公司的业务跟技术研发路径的发展状态可能并不匹配。它的技术研发要往前推得更远，所以要提前投入下一代新模型的研发。

因为大家都要追 SOTA，或者说追最领先的水平。要追到那个位置，就要再往前走几步才行。你可能同时有好几个在进行中的项目和基础模型，这里面又分语言、多模态，跟甘特图一样，有好几段并行推进，而且要往前追 1 步到 1.5 步。

所以成本是叠加的。这些只是前期训练，还有推理成本。

你要服务那么多用户，尤其是 MiniMax。它的 MAU 虽然也没有特别大，2,000 多万，其实还 OK，但这一波用户使用这些 App 产生的算力成本也要算在里面。

对。刚才说的数字没有算推理成本，推理成本还是另外一部分。

我刚才说的是纯训练。训练和推理成本，要放在毛利上面看。

还是那个观点：现阶段它们展现出来的明面业务，其实只是一个很小的部分。就像刚才的比喻，它只是 50 盏灯里面选了 3 盏，仅此而已。

但是它的模型演进要再往前推，它的模型是为了 50 盏灯准备的，所以当然要承担更多成本。

明白，有意思。我觉得这其实就是现在出现了一个比较大的错配：我们的训练费用是美国 OpenAI 的 1% 或 2%，可能这么说；虽然费用非常少，但它跟收入结构、收入 ramp up 的速度，以及今天的研发成本和研发周期之间，存在非常大的错配。

这可能也跟几家公司融资的体量有关。

我有一个 follow-up 问题，关于 DeepSeek。之前这个数字不透明，大家不知道它到底投了多少钱。之前一级投资人傅小虎也说过，谁谁谁花了几十亿，谁做大模型能不投。可是 DeepSeek 说自己只要几百万。

所以这个数字肯定是在几百万和几十亿之间有一个是真的，只是之前不知道到底是多少。

现在差不多知道了。

那我就假设智谱和 MiniMax 都是非常糟糕的公司，都不知道怎么省钱；再假设 DeepSeek 是全中国第一等的模型公司，特别知道省钱。

在这样的假设下，它会比 10 亿少很多吗？

应该不会。

如果它不会比 10 亿少很多，那我们已知 DeepSeek 到目前为止不融资，看起来 API 收入也不会特别高，不是特别能自己造血的公司。

我相信它没有销售人员费用，没有投流，也从来没有花钱买流量。这些我都相信。可是算力成本是实打实放在那里。

我也相信之前量化基金跟它合作、换卡，它们可能挣过钱，也有现金流。可是满打满算，一年算 10 个亿，我不知道能省多少钱。

它现在是以梁文锋个人的方式，在养一个这么大的国之重器吗？

现在外面看到的就是这样。

确实，我们就算它不是 10 亿，估计也是几个亿的体量，至少如此。

它的团队再小，也得有一两百号人。因为 MiniMax 已经精简到不能再减，也还有 300 多号人。

对。

我们算它 200 号人，公司工资差别不会特别大。哪怕真的找了很多毕业生，也不会差特别多。再把算力成本算上去，我觉得一年至少应该是几个亿的投入。这个数字量级不可能小于 5 亿，大不大于 10 亿我们不知道，但一定在 5 亿到 10 亿之间，差不多。

所以我的问题变成了：靠一个人，养这么大的东西。

因为你想，梁文锋个人养出了 DeepSeek，而 DeepSeek 可以做得比它们更好。其他这些公司又凑集了多少国资进去？

会不会有一天，DeepSeek 突然告诉我们：“梁总最近钱不够了，可能养不下去了。”会有这种可能性吗？

不知道。

这其实是我看到 10 亿这个数字时最直接的感受：DeepSeek 是不是也缺这 10 亿？

这个问题其实在 DeepSeek 火了之后就出现过，而且那个时候可能更严重，因为无数人都去找过它，各种决策方、各种角色都找过。

国资、地方国资、纯市场化的钱，甚至美元，应该全部都找过。它全部都拒绝了，没有绕开任何一方。大公司肯定也都聊过，但它没有绕开任何一方。

至少截至今天，它确实一直以自己的方式承担着每年几亿的投入。这还是挺多钱的。

但你说这种事情真的能持续多久？当然可能我们是以小人之心度君子之腹，去想它能撑多久、耐心有多久，我们确实很难评价。

对，这确实很不一样。

我们再补充一个数据。OpenAI 2025 年预计的研发成本，根据 The Information 曝光的报道，是 134 亿美元，换成人民币大概是 1,000 亿。

所以我们刚才反复提到的数字是 10 亿人民币。

我觉得这个有一点不完全能比较。

我经常喜欢把大模型比喻成学生升学。OpenAI 可能现在是一个五年级的学生，MiniMax 可能是四年级的学生。所以五年级的学费是 1,000 亿人民币，四年级的学费只要 10 亿人民币。

但四年级的学生升到五年级时，它可能还是 10 亿人民币；五年级、六年级的人再往上升，可能还是 1,000 亿人民币。

所以它可能不是线性关系。OpenAI 的费用还会持续增长，我不知道之后会到什么地方，反正非常夸张。

中国在算力成本上确实省很多钱。但中国的算力成本——这个 10 亿——你觉得跟使用国产卡，或者受到算力限制，有没有关系？

如果这些限制解除，或者发生变化，对这个成本数字会有什么影响？

肯定会有影响，但它是不是能从 1% 提到 1/10，直接换一个量级，我觉得不太可能。

现在国产卡其实都在用，但也就是今年才开始慢慢使用。之前从 2022 年、2023 年、2024 年，甚至包括 2025 年上半年，大家还是用英伟达的卡比较多。

而且 DeepSeek 传出来跟华为做测试，应该是今年五六月份、夏天时候的事情。所以肯定会有变化，但我觉得不至于出现一个量级的变化。

还有一个关于中国模型便宜的问题。Kimi K2 出来的时候，不是有 All-In Podcast 的主播说，K2 非常便宜，是某个价格的几分之一；还说千问是某个价格的几分之一。

中国模型便宜，肯定是从 API 调用的平均成本来看。这个成本，在我们今天看到的财报里应该怎么体现？

体现在 To B 那一块的毛利上。

但智谱这块毛利是负的。

对。

我感觉我问的每个问题都不是很礼貌，但这是事实。

这个事情其实被很多人拿出来讲。MiniMax 的情况可能不一样，因为它的业务确实不同。

智谱的 To B 业务第一占比不是很大，第二，它这块业务本身是为了跟市面上的竞争对手竞争，才把价格拉下来，所以导致毛利出现问题。

MiniMax 的 To B 模型可选项很多。除了文本，还有语音、视频，它的模型种类很多，每一种的毛利情况可能也不太一样，包括定价、竞争和其他各种因素。

所以平均来看，最后我们只看到一个单一数字，造成它在这件事情上的毛利会比负毛利看上去好看。

我觉得这个确实挺难拆的。首先每家公司业务形态变化很大，而这些财务数据说实话还没有 breakdown 到足够具体的程度，没法做一个明确预测。

对，这也有点像拍脑袋算这些数。

我们再问下一个有意思的问题，关于人员工资。

刚才我们不是提到 DeepSeek 也得养几百号人吗？我做了一个简单测算：把招股书中研发费用里的人员工资单独拆出来，做年化处理。智谱是半年报，就乘以 2；MiniMax 是 9 个月的报表，就除以 3/4；然后再除以它们公布的各自科研人员数量。

算出来的结果是，智谱研发人员的工资是 81 万，MiniMax 研发人员人均工资是 94 万。平均差不多不到 15 万美元。

你听完是什么感受？

符合中国国情，但确实不符合 AI 这一轮竞争的情况。

我们每天看着美国新闻，动不动就是过亿美元的薪资。但中国确实不一样。反过来讲，其实细想也合理。

前两天 MiniMax CEO 不是去了老罗的播客吗？他也讲过，他们很多员工并不是从美国回来的海归，很多人可能是读计算机、数学，或者其他专业，做了几年研发之后转过来。

如果是这个路径，再加上他们团队比较年轻，尤其 MiniMax 最近疯狂做 PR，强调团队非常年轻、人均 95 后，32 岁左右。那如果是这样的人，按照中国国情来看，毕业几年，哪怕是技术很资深，在一些公司有过经验、跳槽过来，平均大概就是这个工资。

当然，这个数字肯定会在 2026 年出现变化。2025 年开始，前段时间腾讯在疯狂挖字节的员工，可能是两倍薪资在挖。今年招聘市场，尤其是大学生招聘市场，相关专业、优秀一些的研究生或博士生，报出来的薪资数字都很可怕。

再加上竞争对手也多，所以明年这个数字可能会有比较大的变化。

我觉得确实有可能是人才成本和实际竞争关系之间出现了错配。

我们今天看到的招股书，可能对应的是去年入职员工签的两年合同，还是 2024 年、2025 年的薪水。明年肯定又不一样了，工资每年都会水涨船高。

但我当时看到的第一反应是：做人工智能的研发人员，工资还没有过百万，而且过百万的也不多。你看看美国，确实非常夸张。

所以我觉得这还是很厉害的一件事情，中国的人才红利确实还有非常强烈的溢价。

10. 上市没有最优解

那我们先来聊一下财务和上市节奏。

前面已经提到了，智谱上半年亏了 18 亿，按 GAAP 算亏了 20 多亿，收入不到 2 亿，其中算力成本是 11 亿。算力成本是最大头，而且这部分永远砍不掉。现金只剩 25 亿，所以它对于上市有比较强烈的需求。

但反过来讲，它上市能融多少钱？

这可以作为下一题。

那我们按照正常节奏来。

智谱上市肯定有一个比较明确的时间点，它确实比较需要资本市场的助力和输血。

MiniMax 从 non-GAAP 的角度来看，这么多年花了至少 80 亿人民币，也就是大几十亿人民币，差不多 10 亿美元。2025 年可能赚到 6,000 万美元，但同时也亏了 2 亿美元。

MiniMax 的财报全都是以美元计价的，对不对？

对，因为它一直是美元结构，而且以海外收入为主，所以所有财报都以美元计价。

它前 9 个月的算力成本也差不多是 10 亿人民币，账上现金还剩 10 亿美元，理论上还能撑很多年。它的收入结构又在快速增长。

那为什么它们想要现在上市？

上市这个事情真的有无数因素，时间点的决定真的是看命。

我觉得智谱有一个非常现实的问题。除了你刚才说的纯现金角度，还有一个更现实的角度：智谱的人民币基金退出期比较短，投资期也比较短。

它的很多投资人……

对。智谱成立时间也不短，虽然密集拿投资也就是几年的时间，但相对于 MiniMax，它也是一家比较年轻的公司。

你想，智谱拿大钱的几轮应该是在 2023 年、2024 年。虽然现在看上去可能 2026 年初上市，但它在 2023 年拿到那些比较大的钱时，到上市也就不到 3 年。

如果是一个 5 年期的人民币基金，就一定有这个因素。当然它没有现金流因素那么直接，但相对于拿美元投资的 MiniMax 和 Kimi 而言，这是它早期一定要考虑的因素。

还有一个更现实的问题，今年上半年还是去年上半年，市场上流出了非常多智谱老股 SPV 的信息。

是吗？

所以那个时间点应该有一些更着急的钱，接了一轮智谱老股，大概估值可能是 160 亿人民币。智谱最后一轮大概 240 亿，我们算 230 亿左右，差不多是这个样子。

那些钱可能也有比较强的退出诉求。

你想，那些投资也进去了两三年。所以这很现实。当然不会像现金流那么急迫，但考虑上市节奏和时间点时，可能要考虑这个因素。

MiniMax 我觉得确实从现金流，以及美元投资人的耐心程度而言，应该会比智谱好，或者没有那么着急。

而且看上去，即使用线性外推的方式，MiniMax 在 2026 年的状态可能会更好。

但还是那个观点，上市的实际选择是太多因素导致的。今天这个时间点，业务这件事情对于每家公司的权重到底是多少，我觉得是见仁见智的问题。

再加上 MiniMax 和 Kimi 从来没有考虑过 A 股，它们只有港股这一条路，美股都不可能，不要想。只有港股这一条路，那就要考虑香港市场的特殊性。

可能在某个时间点，假设今年或者去年，MiniMax 董事会和核心投资人、老板们看到业务状态是这个样子，也知道竞争对手在密集准备，于是决定是不是也可以试一下。

那就是一个相对谨慎的决定：趁着这波港股情绪还好，公司状态也还在上升期，预期可见的估值不会特别差，那就上。

而且还有一个更现实的问题：中国一级市场没有钱了，没有人再提供流动性了。

肉眼可见的财务投资者、国家队、互联网巨头的钱已经全部都投进去了。谁再去投一轮？没有人了。

对。

那你去中东吗？你不能把宝押在这种事情上。

所以是不是几方因素叠加在一起，在这个时间点，或者 2025 年上半年某个时间点，MiniMax 董事会做了这样一个决定？决定一旦做下，就完全推进，没有再反复纠结、犹豫。

但反过来讲，如果 2026 年春节突然间港股出现一些问题、意外或者黑天鹅——既然是黑天鹅，我们就不知道是什么原因——所有人突然停下，那 MiniMax 可能会觉得再缓一缓。

哪怕时间表失效了，我再重新递交，对吧？

对，没准是这样，谁知道呢？

我分享一些我的人生经验。因为我之前做过投行，也做过很多公司的上市，所以上市这件事情没有最优解，都是看命。

有几个事情很有意思。第一个，我记得很早以前帮一家公司做上市。那天我们去做一个类似在路演中间的 update，介绍最近市场怎么样。

我说的第一句话大概是：叙利亚打仗了，导致市场避险情绪增加；美股在跌；石油上涨；诸如此类。

IPO 本身就是风险资产，股票是风险资产，IPO 是股票当中的子集，是更加高风险的资产。所以如果市场风险情绪不够，股票很难发，IPO 更难发。

叙利亚打仗，跟你们家有关系吗？

对。很多中国公司会觉得，你来开会为什么第一句话说叙利亚打仗？

我真的做过这个事情，也完全无法忘记那个房间里的人看我的表情。他们觉得这个人是不是傻子。但事实就是这样。

很多时候，你不知道港股情绪、美股泡沫什么时候会突然发生变化。包括 2018 年年初，市场情绪非常好，当时有很多公司在推进 IPO。

但 2018 年 3 月、4 月，我记得 B 站是 4 月上市。B 站路演的时候遇到了第一次贸易战。我记得当时 CM 还说，怎么一下飞机就开始下雪了，因为那天突然真的下雪了。

这种事情就像老天给你提示，会告诉你一些信号。这是一个不可测的东西。

第二，在一些公司上市的战略问题上，也有一些说法。

如果你的公司和另一家公司是完全竞品，那你要考虑：先上市的人如果定价是 10 倍，后上市时投资人就会说，你们两个业务完全一样，它是 10 倍，你不应该是 8 倍吗？否则我为什么买你，我买它就好了。

所以后面的人会比较委屈，除非后面的人明显更强。那样的话，大家都知道后面的人要来，第一个也会很难发。

每日优鲜和叮咚买菜不就是最近的例子吗？它们不是前后脚上市？

对，这是最近的例子。

我想说的是比较早期的情况。像京东、阿里上市的时候，过了这么多年，已经没有人记得 2014 年到底是京东先上市还是阿里先上市了，大家也不在乎。

但当时那一年其实有说法：一个是 B2C，一个是 C2C。早期还包括 Uber 和 Lyft，Lyft 是提前于 Uber 上市的。

这些都有一些特定说法。所以公司要对自己在行业当中的地位有判断，最好不是错觉，而是行业共识认为你是第一名，你确实是第一名。

别你觉得自己是第一名，行业认为你是第 8 名，那就会有点尴尬。

他们现在卡着这两个。

我相信还可以假设另外一种情况：如果 Kimi 正在 IPO 的路上，要在港股上市，那么很有可能 Kimi 今天已经做了秘密递交。

因为已经是 2025 年 12 月，甚至快到圣诞了，所以 Kimi 可能已经做了港股递交，也可能正在见投资人。

港股有一个操作叫基石投资人。基石投资人会在上市之前，以保密协议的形式跟投资人签署协议，让投资人先看招股书、先做决策，再进行基石投资。这在港股是非常普遍的操作，普通投资人可能看不到，但大机构都能看到。

所以我现在完全猜想：可能已经有投资人看到了 Kimi 的招股书和财务数据，因此他可能会选择等一等。

我不知道 Kimi 到底好还是不好，所以这些都是可以动态去盘的一局棋。

你刚才那个点非常好。如果假设 1 月份上不成，市场特别差，两家都上不成，其实 MiniMax 不是压力大的一家。

谁知道呢？真的是谁知道呢。

你越发会感觉——当然这是一种没来由的感觉——A 股这几家 GPU 公司疯成这个样子，港股又传说有三四百家公司在排队，逼着港交所跳出来说要优中选优。

谁知道会不会出现一些意外，突然把这些东西干崩了？或者美股那边突然出现什么波动，尤其是比较大的波动，再传导到港股这边。

上市真的就是命。

而且这个周末其实没有人讨论，壁仞也发了招股书。

对，壁仞也发了招股书，但完全被这两家公司盖过了风头。

你知道吗，今天上市的 4 家公司都破发了。

今天发的我没注意。当然都不是什么特别明星的公司，但情绪会变。

今年核心的港股情绪是“发了就是发了就要涨”。但今天好像有人在微博或者微信公众号说，今天发的 4 家都破发了。

如果我们假设壁仞今天招股，我没记错的话，两家 GPU 公司在港股的定价还是比较没有那么疯狂，比较实在。

但如果连比较实在的价格也没撑住呢？这对机构和散户的情绪，包括对这一波巨大的市场正面情绪，会不会产生边际上的扭转，我们也不知道。

还有一点：你看现在它们两家的保荐人都是中金。MiniMax 是中金加 UBS，智谱完全只有中金，没有美资行。

这背后是有说法的。之前你做过一期播客，讲过那个法案，具体叫什么来着？就是不允许美国投资人投中国的几个项目，一个是芯片，一个是 AI，还有一个是机器人之类。

所以没有美资行，也就意味着很多美元大基金为主的机构投资人可能不会参与。

对。那在二级市场要发的话，如果我是中金，我都不知道怎么卖这个东西。

我已经很久没做投行了，对于现在实际的资本市场谁是大老板，可能没有以前那么敏感。但我觉得这确实会有一些挑战。

而且我觉得很神奇。中金作为保荐人，非常清楚两家公司的时间表。哪怕两家是完全利益独立的团队，但中金的人一看，不会发现自己 A 队和 B 队在做一样的事情，而且同一天冲吗？

我还没来得及问中金的朋友。

我觉得问了别人也不好说。

两个公司确实有很大的差异化，但又在同一个赛道，同时去冲刺，这也是一件很神奇的事情。

这个感受更明显。为了做对比，我看了一下当年商汤的招股书，商汤那时候投行全部都在。

上市、上市、上市，凑齐了一桌大饭桌。

全部都在，所有人都在。还是很不一样。所以我觉得这里面肯定有一些我们没想到的考虑。

大模型公司不管怎么样，融资不会特别低，多找几个投行也没什么奇怪。但它们现在的整体做法，还是让我有一点意外。

静观其变吧，只能这样说。

我想再问一下，国资也来了，对吧？所有中国能上场的，腾讯、阿里都进来了，所有人都已经给了钱。现在就要看资本市场怎么融了。

到这个阶段，如果你是机构投资人，你要怎么给这两家公司估值？

我今天做这个选题准备时，去看了一眼云知声，今天有 700 亿港币市值。

为什么会去看云知声？

因为我们没有办法用常规意义上、偏理性和传统的估值方式去看待这些公司。

首先，收入规模太小。还是刚才那个观点，商汤上市时收入已经到了 30 亿到 40 亿，比今天这两家公司大很多，可能大 10 倍以上。虽然商汤也在亏损，但亏损规模不大，远远小于销售收入。

可是今天这两家公司的收入规模只有几亿，亏损是一二十亿，是一个放大几倍的状态。

即便是当年的商汤，也是有小几十亿收入，亏损十几亿这个样子。你用市销率，我觉得当然可以参考，但意义不大，很难作为权重非常高的参考依据来定价。

它最后可能还是要回到可比定价。除了刚才我们讲的 OpenAI 的 1%，或者 Anthropic 的 1%，这是一个可比方；另一个可比方，就是港股现存的公司，商汤现在多少，云知声现在多少，再去比较。

只能这么比，没有别的办法。

我觉得这就是愿打愿挨。今天摆在所有想靠基石投资，或者第一天打新的机构和个人面前，能参考的逻辑也只有这些。同时还要考量对手盘的心态，只能这么想。

我的思路跟你比较类似。正常机构投资人没有什么具体的 matrix 可以看。收入实在太低，没有 EBITDA，更不要说利润了，non-GAAP 也不可能有利润。

所以最后我猜想，如果我来做这个项目，分析师会上路去跟投资人教育的，可能是看 2027 年的市销率。

看 2027 年，当然这也要跟很多投资人沟通，不断 iteration。可能会说，2025 年全年是多少亿，2026 年假设 100% 增速，推出什么产品、什么产品，然后 2027 年又是多少亿。

亏损有可能扩大，也可能不会明显扩大，但绝对量级不会小。只是因为收入上去了，可能用 2027 年市销率倒推估值，这可能会比较有帮助。

早期视频网站也是这么估的。那时候是土豆和优酷的时代，基本没有收入，广告收入很小，但费用很大，CDN 也很贵。

当时就有销售收入两年 forward 的市销率 30 倍之类的估值方式。所以如果让我来做，我可能会看 2027 年的销售收入，再拍一个倍数。

但说实话，如果用市销率来反推，智谱和 MiniMax 跟 OpenAI 并没有明显竞争优势。OpenAI 的收入非常高，所以它今天 8,000 亿美元的估值，按美国的市销率来看当然很贵；但如果跟二级公司比，它一定还是有溢价。

它是在极端里面相对不那么极端的。

对对对。相比之下，我都没有买它们的必要。

还有一个点，如果今天已经完全无法用传统方式估值，那就把它当作一个项目来估。

所谓项目，就是今天美国或者其他国家来找中国，说你帮我做一个大火箭，或者做一个导弹。这个项目最后要跟美国最好的东西差一点点。

假设我是一个工程包工头，做出来一个比 OpenAI 差一点点的大模型，需要多少钱？中国人说，便宜，10 亿美元。美国人说，怎么可能，我们那边要 1,000 亿美元。中国人做出来了。

如果人类的终局是有 5 家、10 家公司拥有这个能力，拥有这个“原子弹”，那么我可能反推，牌桌上每个位置要多少钱。

我可能会从这个角度反推：这是一个生存赛。你怎么看终局？如果最后桌上一定有一个人，今天来看，可能自己会在上面，DeepSeek 应该也在上面，阿里也在上面。

它的技术能够持续迭代，持续跟进。至少 OpenAI 上五年级的时候，你到四年级；OpenAI 到六年级，你到五年级。甚至有一天，你可能跟它处在同一个年级。

你必须不能留级，要跟住。等大家都到高三的时候，桌上的人就非常少了。

这时候讨论的就变成，那个席位值多少钱；谁更有概率坐上那个席位；我现在投谁更有性价比、更安全、更不容易出错。

我觉得可能要反过来想这件事情。

这投资很难。这个要求第一就是，你要有超长的耐心，超长的耐心。你不能以现在的方式去看现在的这些事情。

没准又回到大家投天使的逻辑：我信任这个团队能够走到最后。

现在看上去，国内今天这个时间点真正意义上还在牌桌上的厂商是有限的。这两家还在，至少这个节点还在。

至少六进三了。

对。你要不要帮助它、扶持它，让它继续再走几年到一个什么节点，再图未来的可能性？

但你想，当我们都要用这种方式去看待这件事情时，它就真的要避开那么多假设和要求，才能以这个方式来思考。

现实的这场仗就是这么残酷。很大一部分人活不下来。

美国公司也是一样。你看今天 OpenAI 要上 1 万亿美元，难道不难吗？

都很难。你觉得自己这边融资压力大，要融 2 亿美元；Sam Altman 要融 2,000 亿美元，他不累吗？

从 Sam Altman 的角度来说，他的公司要按 1,000 亿美元、1,000 亿美元地融资，他去哪里找钱？地球上已经没有那么多钱了。

地球上有钱的人他都拜访过了，朋友圈里的人也都已经找过了，没有人再给他钱。这确实很难。

所以我觉得，可能要完全换一种逻辑，抛开二级市场估值的逻辑，来看这个“原子弹”值多少钱。

欧洲有一个 OpenAI，叫 Mistral。我不知道它算不算菜鸡公司，但我认为它是个很菜鸡的公司。

它从来没有在 SOTA 的任何地方出现过，对吧？已经落后两轮了。

对。欧洲的 OpenAI，Mistral，这家公司现在估值已经到 100 亿美元。它最大的投资人是 ASML，ASML 占了大概 12% 到 13% 的股份。

这其实是一个很有意思的角度。欧洲人说：我们需要有自己的模型，不能受制于美国，也不能受制于中国，我们欧洲人要崛起、要站起来。

所以它是在地缘政治限制之下，而且欧洲不缺卡的环境里，做出的一个欧洲自己的独立大模型。哪怕是一个非常菜的模型，也能有 100 亿美元估值。

这是不是可以作为另外一个角度来看这个事情？

我在之前的文章里就总结过：OpenAI 估值 5,000 亿美元，那中国头部模型值多少钱？

后来第二张 PPT 就变成了 Mistral。那时候它刚融资，我说 Mistral 这种公司都能卖 100 多亿美元，中国头部模型公司应该值多少钱？

如果 Mistral 的情况是，只要骗到一个人，骗到 ASML，有人靠一下就可以了，那它只需要骗一个人。

但上市不行。上市得有几百、上千个投资人同时买单才行，而且投资人之间会彼此影响，会形成比较麻烦的事情。

这又回到了港股资本市场的池子、投资环境，以及跟美国的关联性等更大的议题上。

你觉得这种大模型投资，最后是不是不太适合 VC 投？我抽离出来，不讲这两家公司，只讲这种类似“星球大战”级别的事情。

我最近也做过一期播客，跟一个 MiniMax 的投资人聊中美 AI 的区别。我觉得它们有非常强烈的星球大战性质。中美都在冲最高的塔，是星球大战型、曼哈顿计划型的事情。

这种项目是不是不太适合 VC 投？

参与一下嘛。

比如你问戴雨森，他肯定说当然可以，我们投了 Kimi 的天使轮。对他来说，这家公司未来只是 50 倍和 500 倍的差别，那无所谓。

但对于中后期投资人，尤其是今天上市时的投资人来说，看法肯定不一样。

可是中后期不投这个，投什么呢？

那就回到一个问题：中后期是不是需要有一个 formal 的判断？作为二级投资人，我是不是一定要增加大模型敞口？

我觉得二级未必中后期可能需要。

今天这个时间点，VC 这个战场，美国、中国都一样。如果你不在那几家最大的公司名单上，什么都不是。

在美国，你不在 OpenAI、Anthropic、Cohere、SpaceX，没有人在乎你是谁。中国则变成，你不在国产 GPU、人形机器人或者大模型公司里，也没有人在乎你是谁。

VC 也融不到下一轮，赶紧先把钱烧掉。

回头来讲，如果把时间推回到 2024 年或者 2023 年，这几家大模型公司那时候可能已经是 10 亿美元、20 亿美元估值了。

它们出来的时候就是 10 亿美元，对吧？其实它们当时已经提前预支了今天的估值。今天我们还得费劲去 justify 它们 2023 年的估值。

反过来想，如果你是 2023 年的一级市场投资者，在这几家公司 10 亿美元之前没有投到，你要不要在 2023 年补一枪？

一个 5 亿美元规模的基金，放 5,000 万美元，甚至 1 亿美元进去，占 2%、3%、4%，你要不要干？

确实得有个说法。

这个命题摆在很多基金 2023 年的决策文件上。它是少数的重大标的，而且能够花大钱。你还有一个前提：你的基金是不是要立志继续作为市场 Top 基金存在。

要不要参与？即便你知道可能挣不了什么钱。

我看完这个感受有一点复杂。

一方面，我会觉得为中国公司感到非常骄傲。它们只花了 1% 的钱，真的很省、很卷、很厉害。你可以理解，在我们在这里播客闲聊的过程中，它们可能又让人类文明往前推进了一步。

它们花的钱虽然有 10 亿、20 亿，但相对于这个曼哈顿计划级别的业务来说，已经是非常少的钱了。它们已经很省了，这些孩子非常持家，不能再怪它们了。

但同一时间我也觉得，天呐，这感觉像是国家要去打仗，然后让我来买子弹。

这确实是非常高风险的投资。最后 MiniMax 能不能留在牌桌上，牌桌上最后可能都剩不下几个人。今天六小龙可能都上不了牌桌，因为最后中国有几席都不确定。

这跟中国、美国一系列能说、不能说的各种大话题都有太多关联了。我觉得非常复杂，也很有意思。

所以这也是为什么我们才说，新一轮创业的几个热门方向，对于这些公司的创始人而言，难度都比十几年前、几十年前做移动互联网高了好几个量级。

要难太多太多。要考虑的因素和涉及的各种问题太多了。很多创始人会说，我也不知道，我也没办法解决这些问题，世界上任何一个人都没办法解决。

你想，唐岩做陌陌的时候，可能就是做一个 App 就行了。

对。

现在做模型，你得去沙特见皇室，还要考虑世界局势、美国总统选举。

对，没办法。

这确实已经超出了我们的理解范畴。

最后一个问题。我们聊了这么多两家公司的对比，如果今天杨植麟在听这个节目，我相信他可能会听。

最开始我们就说了，他真的很纠结。当然，我还是那个观点：可能在某个时间点，他们董事会已经做了决定，也可能正在推进。什么节奏我们不知道，是靠前、靠后，还是暂停，我们都不知道。平行宇宙里可能有 5 到 10 种可能性，都是有可能的。

但确实，像刚才我们说的，今天这个时间点，这场仗打得就是这么激烈、多样且残酷。要考虑和兼顾的因素极其复杂，上市只是众多难题中的一道，而且每道题可能都是关联的。

今天这个时间点，相当于竞争对手已经在这道题上选择了一种答案。当然你也不知道这个策略最后是好还是不好，但市场或者局面似乎告诉你，你也要在这个时间点做这道题。

哪怕你的答案是拖延，你也要在这个时间点给出一个答案，可能是这样。

但反过来讲，如果今天你是雨森——我觉得雨森不太合适，因为天使轮还好——假设是 Kimi 最后几轮的财务投资者，不算国资，也不算战略投资，而是偏财务的投资人，尤其是放了很多钱的投资人，你怎么跟杨植麟开这个口？

你当然会先问他怎么想，但有没有倾向？作为参与 Kimi 最后几轮，或者中间加码比较多、放了比较多钱的投资人，这个命题真的挺难的。

正如我们最开始说的，正反两方的观点都非常充分。你选哪一边，都有绝对的理由证明自己是对的。反过来讲，创始人也会有绝对的理由站在自己选择的那一面。

创业不就是这样吗？在有限条件下、超短时间内，逼着你一定要做一个决定。你也不知道这个决定是好是坏，是长远还是短期。

我给后面的人一些建议，或者分享一下我的感受：如果你觉得接下来公司的资金需求真的很大，提前为 IPO 做准备，包括先把审计做好，这些都非常必要。

因为这些东西才能让时间站在你这边。很多人会想，等哪天决定上市了再说，但上市流程很长。所以审计该做就早做，这样你手上的牌更多。

这句话我是对后来的人说的。

另外，如果钱不够，就得往上市这个方向冲。而且在冲的过程中，我跟你刚才说的“拖一拖也没事”这个看法不太一样。

我认为其实不太能拖。我印象中，在我职业生涯早期，一位今天非常出名的律师朱莉跟我说过，他很少见到公司第二次上市成功。

好像只有一口气。我觉得上市只有一口气。

朱莉当时说，就是一口气。这一口气，是在上市过程中，你会发现公司三四百号人里，有几个会议室老是被一些西装革履的人占着。他们来做上市这件事情，因为 PR 稿上写着你们公司要上市了。

接下来你马上就会看到聆讯，以及各种各样的事情。不管多难，一定要往前冲、要顶住。

因为如果你顶不住、冲不过去，并不是缓一缓的问题，而是这个公司的这一口气。它是把所有员工、投资人、合作方绑在一起的一口气，这口气一定要撑住。

挺难的，非常难。

我们知道，我们太知道了。

我们已经递交过 3 次港股招股书了。

已经失效 3 次？

我们知道，可以剪掉，对不对？

不用，很多听我博客的人也都知道。

好，好。

真的太难了，真的太难了。

我觉得那口气还是要撑过去。因为这口气撑过去了，你的空间就打开了。后面无论是星辰大海，还是其他机会，我觉得都会更大，一定要往前冲一冲。

今天非常感谢庄老师的分享。我们在这里不痛不痒地讨论一些烧掉几百亿的经验，作为看客，看着局内这些非常厉害、伟大的创业者，在中国 AI 行业当中做出一些惊人的、世界级的成就。

虽然今天可能遇到一些小困难，但我们真的希望大家一切顺利，上市成功。

各家的 PR 不用找我们，我们没有说坏话，说的都是好话。

对，我们没有收过任何 PR 的钱，今天是免费帮大家做广告。希望中国 AI 越来越好。

Tell me I'll be okay. How long 'til I'm out of this place? All I know is I can't carry this no more.