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1月8日,北京智谱华章科技股份有限公司(02513.HK)(简称“智谱”)正式在香港联合交易所挂牌上市,发行价为每股116.20港元,以120港元/股的价格开盘,午后震荡走高,一度涨近16%。
市场关注智谱股价走势,核心原因在于作为“基座模型第一股”,智谱成为高投入高亏损赛道价值判断的重要标的。而智谱之外,MiniMax、壁仞科技、天数智芯等科技公司准备或已登陆港股,多位投资界人士对第一财经记者表示,针对科技公司的上市政策红利逐渐落实,资本端、政策端也已达成共识。
启明创投主管合伙人周志峰表示,以智谱、DeepSeek为代表的中国AI创新正在获得全球范围的关注和认可,这为整个生态打开了新的空间,意味着中国团队将更深度地参与全球技术竞赛。这次上市成功明确地告诉市场:坚持底层核心技术创新,即使短期内巨额投入导致亏损,只要路径正确、团队过硬,资本市场会给予认可和价值重估。而上市只是一个新的起点,利用好资本市场的资源加速创新和生态建设,才是接下来真正的考验。

智谱背后的中国大模型路径
在张鹏的视野中,探索AGI是比公司商业化更为重要的事,他在专访中对第一财经记者强调,如果一味追求商业化而放弃AGI,“智谱”这家公司对他将失去部分意义。
但这条路并不好走——贵、难、远。
据智谱招股书披露,公司2022-2024年研发费用累计超过44亿元。随着收入规模扩大、算力适配优化和运营效率提升,东吴证券分析师预计亏损幅度将逐步收窄。
对于亏损情况,张鹏解释称,目前整个大模型行业的训练路线还处于一个不确定状态,因此高额投入还会持续很长一段时间。
智谱于2019年6月注册成立,一位早期投资人对记者表示,当时清华大学计算机系教授、智谱创立发起人兼首席科学家唐杰团队聚焦的还是知识图谱路线,但由于看好自然语言处理、知识图谱路线,以及唐杰团队,该机构选择早期押注。
2019 年是智谱从科研项目走向企业化运作的关键节点,也是在这一年,中科创星以4000万元投资额提前锁定智谱。中科创星创始合伙人米磊对记者表示,智谱团队具备国际化视野,并未按照国内传统科研路径规划发展。
而周志峰团队是在2020年开始持续关注AI领域,当时美国市场很热闹,而在中国市场暂未找到专注做类似事情的团队,直到2021年智源大会发布“悟道2.0”模型,才通过智源接触到背后的唐杰团队,并得知后者正在一家以“智谱”为名的公司里探索商业化。“我们是第一个专门冲着‘预训练大模型’这个技术方向去找他们的投资机构。”周志峰称。
2021到2022年,大模型发展并不顺利,在张鹏的记忆里,很多投资人见面直接询问如何商业化赚钱,甚至希望估值打对折。直到2022年底,ChatGPT火了之后,智谱团队找到了对标。但2023年至2024年百模大战的混乱,2025年DeepSeek的出现,令公司发展遭遇挫折。所幸,Coding(编程)与MaaS平台为智谱带来营收增长。
如果说2019年至2022年是智谱的摸索期,那么2023年至2025年便是智谱的挣扎期——底层技术研发与应用落地的平衡,科研高额投入与商业化变现的选择,直到如今上市,在资本市场完成突围,为进一步探索基座模型技术路线与学习范式补充弹药。
而上述关键节点,也折射出中国大模型创业的共性困境与突围逻辑。如零一万物CEO、创新工场董事长李开复今日发文所言:对大模型初创公司来说,这是最坏的时代,也是最好的时代。在超大基座模型赛道上,中外巨头凭借雄厚资源形成前后夹击之势;在一级市场,基座模型已不再是焦点,中台与应用层成为新的竞争热土。国内超大基座模型的竞争将日趋寡头化,最终可能仅剩DeepSeek、阿里通义千问和字节跳动三家企业主导,留给初创公司的时间和空间正变得越来越逼仄。
从“可用”走向“好用”,基座竞争激烈
唐杰今日在内部信中强调,2026年公司将聚焦于GLM-5基座大模型、全新的模型架构设计、具有更强泛化能力的RL(强化学习),并对下一代学习范式——在线学习(Online Learning)或持续学习(Continual Learning)进行前瞻性布局。
但这些并不够。全球大模型头部企业已经明确,基础模型的Scaling Law陷入增长瓶颈期,需要探索新的技术范式,但这需要高额成本与长期投入,所以多家厂商开始向应用端倾斜,在新范式诞生之前,尝试寻找投入与营收之间的平衡。
一定程度上代表大模型技术方向的OpenAI,也在近期密集更新应用端产品,包括使用户可连接电子医疗记录与各类健康应用的ChatGPT健康;内部测试ChatGPT广告投放方案,观察广告变现效果;尝试布局AI硬件,从硬件端获取更多用户数据。
国内市场中,字节跳动、阿里巴巴、腾讯集团既有充足的资金投入基础模型研发,也有丰富的应用生态承接大模型技术,推动数据与技术的流转、反馈与升级。目前,豆包APP 日活数据突破一亿,豆包大模型日均tokens调用量超过50万亿;腾讯宣布成立 AI Infra/AI Data / 数据计算平台部,姚顺雨任首席 AI 科学家;阿里系 AI to C 全面发力,千问月活突破4000万。
张鹏在2024年的专访中便向记者强调了智谱“沿途下蛋”的策略,一面投入技术研发一面落地商业化,B端与C端均有布局。但对一家创业公司而言,这并不容易,因此这些年的发展过程中,也曾出现力有不逮的情况,经历过组织架构调整、人员优化、技术方向更换,产品形态上存在agent(智能体)、coding、多模态等多元产品。
张鹏对记者表示,AGI不像AI1.0时代的人脸识别技术,它是复杂的通用智能能力集合,甚至需要解决自我学习的问题,因此在AGI拼图上,多模态、代码、推理等能力,都是重要拼图,智谱都会投入。只是从商业化角度来看,上述方向发展路径长度不同,用户需求与市场需求也不同,最终导致从业务层面来看,智谱似乎一会儿在做这个一会儿在做那个。“最终我们会把这些事情合起来,去解决AGI。”张鹏称。
上市本身不是终点,而是提供了更高效的融资平台。周志峰从投资解读分析称,大模型应用落地的大浪其实才刚刚开始,智谱未来的关键在于持续推动模型从“可用”走向“好用”,尤其在推理能力和成本上实现突破;在金融、政务等垂直领域做深做透,提供更高附加值的行业解决方案;依托上市后的品牌和资本优势,加速拓展全球市场,特别是“一带一路”等对自主创新模型需求强烈的地区;大力构建开发者生态,通过高性价比的API和工具链吸引更多开发者,形成生态护城河。
硬科技企业密集赴港上市,头部虹吸效应不可避免
除了智谱,MiniMax将于9日正式登陆港交所,壁仞科技(06082.HK)于1月2日成功登陆港交所,百度公告旗下AI芯片子公司昆仑芯于1月1日以保密形式向港交所提交主板上市申请。
科技公司密集涌向港股的背后,在华映资本管理合伙人章高男看来,根因是上市政策红利的落实:包括上市标准18C 对未盈利企业包容性更强,无营业收入要求,更看重研发投入与技术壁垒。另外“科企专线” 提供专属审核通道,审核周期较A股缩短30%—50%。这些政策的持续落实是最根本的驱动因素。
另外,章高男对记者表示,港股的估值体系也更贴合国际硬科技估值逻辑,对技术壁垒、专利数量、团队背景认可度更高。除了政策支持,最近的密集上市也有港股市场情绪面修复和科技企业强融资需求等动态因素的叠加。
米磊则认为近期科技公司密集赴港上市,核心原因是时机已至:国家政策鼓励与监管层共识形成,一级市场与二级市场达成默契,中美行业均聚焦硬科技创新并加大资本投入。各方共识凝聚之下,硬科技领域的爆发已是必然。
但同时,以智谱今日表现为例,早盘的震荡行情也反映出市场的观望心态。对于科技股的价值判断问题,章高男称,港股的投资机构相对比较专业,对于亏损的硬科技公司,技术领先性的判断是估值基础,技术壁垒不够高肯定不会有好的估值,基本决定了估值的下限。同时对商业化突破能力的预测决定了估值突破的上限。重点是商业化能力的预测而不是目前商业化进展,生态适配能力、客户质量及客户对产品接受度、下一代产品发布计划及产品优势等,都将对商业化能力的预测有重大影响。
市场也需警惕不够优秀的上市标的与市场虹吸效应。米磊称,最需要警惕的是部分技术很一般的项目上市后,可能影响市场对港股的信心。
章高男称,头部虹吸效应不可避免,但中小型科技公司融资并非没有机会。首先要有鲜明的差异化竞争能力和创新因素,当市场没有明确对标项目,第一个上市的公司的议价能力相对较高。第二是极高壁垒,当中小公司有极强的护城河并且有明确的市场增长预期,估值的上升空间甚至有可能超过大型头部公司。