千億市值背后的隱憂：大模型獨角獸能否跳出持續(xù)虧損的怪圈？
以銅為鏡，可正衣冠；以史為鏡，可知興替。
信息科技的發(fā)展速度令人驚嘆，每一次技術(shù)變革都會催生一批亮眼的獨角獸企業(yè)。在當下的生成式AI時代，OpenAI是全球范圍內(nèi)最受矚目的大模型獨角獸，國內(nèi)也涌現(xiàn)出眾多大模型企業(yè)，僅完成備案的生成式AI數(shù)量就達到748個。
圖片來自智譜官網(wǎng)
其中，MiniMax、智譜AI、百川智能、零一萬物、月之暗面與階躍星辰這六家大模型初創(chuàng)企業(yè)，被稱為大模型“六小虎”，深受資本青睞。
一方面，月之暗面近期完成了5億美元的融資。MiniMax與智譜AI則通過赴港上市，合計籌集資金超91億港元，足見資本對它們的追捧。
另一方面，人工智能經(jīng)過70年的發(fā)展，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度學(xué)習(xí)，再到如今的生成式AI時代，各行業(yè)都在順勢而為，加快智能化升級步伐。這推動全球人工智能市場呈現(xiàn)快速發(fā)展態(tài)勢，隨著AI大模型的迅猛發(fā)展，人工智能迎來了前所未有的機遇，市場潛力巨大。
無論是To C端還是To B端，都展現(xiàn)出強勁的發(fā)展勢頭。在C端個人用戶領(lǐng)域，大模型正深刻改變信息獲取方式，用戶通過豆包、DeepSeek、Kimi等大模型的自然交互獲取信息，大有取代傳統(tǒng)搜索引擎的趨勢，成為信息獲取的新入口。
在面向企業(yè)的B端市場，尤其是在DeepSeek的帶動下，企業(yè)AI應(yīng)用的門檻大幅降低，更多企業(yè)能夠以更低成本部署AI應(yīng)用，從而推動AI商業(yè)化落地。
在AI大模型蓬勃發(fā)展的背景下，MiniMax與智譜AI的營收實現(xiàn)了成倍增長。2022年，智譜AI的營收僅為5740萬元，到2024年飆升至3.12億元，短短兩年間規(guī)模擴張了五倍。進入2025年，增長勢頭依舊強勁，上半年營收達1.91億元，同比增長325%。
2023年，MiniMax的營收僅為346萬美元，到2024年增長至3052萬美元，擴大了近9倍，增速十分驚人。這主要得益于AI大模型技術(shù)的持續(xù)迭代以及廣泛的應(yīng)用落地，展現(xiàn)出AI大模型技術(shù)商業(yè)化落地的巨大潛力。
AI大模型時代為各行業(yè)注入了創(chuàng)新活力，各行各業(yè)都在積極擁抱大模型帶來的變革能力，掀起了新一輪產(chǎn)業(yè)智能化浪潮。
在這一趨勢下，大模型商業(yè)化進程加速推進，市場對大模型公司青睞有加。MiniMax的最高市值一度超過1500億港元，智譜AI的最高市值也突破了1100億大關(guān)。面對大模型帶來的發(fā)展機遇，投資者對AI商業(yè)前景持樂觀態(tài)度。
不過，隨著MiniMax與智譜AI在市場上的強勁表現(xiàn)，筆者不禁想起昔日的“AI四小龍”——商湯、曠視、云從與依圖科技。遺憾的是，它們?nèi)缃竦臓顩r已大不如前。
回想當年，“AI四小龍”的稱號吸引了無數(shù)目光，融資規(guī)模一輪高過一輪。但時至今日，它們?nèi)噪y以實現(xiàn)盈利，持續(xù)虧損仍是最大的爭議點之一。雖然商湯、云從已成功登陸資本市場，但與上市之初相比，如今的局面令人惋惜。
以商湯為例，作為“四小龍”之首，上市之初股價不斷創(chuàng)下歷史新高，市值一度突破3200億港元，而現(xiàn)在僅為1060億港元，相比巔峰時期，市值已縮水超2000億港元。云從科技的表現(xiàn)也不盡如人意，曠視科技則已許久沒有消息。
“AI四小龍”的昔日風(fēng)光早已不再。如今的大模型“六小虎”，如果因持續(xù)虧損無法實現(xiàn)盈虧平衡，難免會面臨“AI四小龍”那樣的尷尬處境。
大模型產(chǎn)業(yè)屬于技術(shù)與資金密集型產(chǎn)業(yè)，其核心在于需要強大的AI算力基礎(chǔ)設(shè)施，這需要投入巨額資金，也是導(dǎo)致AI大模型難以在短期內(nèi)實現(xiàn)盈利的核心因素之一。目前，包括OpenAI在內(nèi)的大模型公司都未能從大模型業(yè)務(wù)中盈利，年度虧損超百億美元。
智譜AI在2022年至2025年上半年的三年半時間里，累計虧損總額達62.38億元；MiniMax在2022年至2025年9月30日期間，累計虧損約13.2億美元（約合人民幣92億元）。巨額虧損的核心原因在于大模型研究及AI基礎(chǔ)設(shè)施方面的投資以及公允價值虧損。
需要指出的是，AI基礎(chǔ)設(shè)施是大模型能力的核心所在。智譜AI的研發(fā)投入中，有七成用于購買算力服務(wù)，2022年至2024年的算力累計投入超18億元。
MiniMax同樣投入了大量計算資源進行模型訓(xùn)練，每年研發(fā)投入中有70%以上用于購買算力服務(wù)。在未來幾年的算力需求方面，僅向阿里云一家采購的云服務(wù)就將涉及超26億元，預(yù)計2026年、2027年及2028年的上限金額分別為1.15億美元、1.25億美元、1.35億美元，累計3.75億美元（約合人民幣26億元）。
無論是自建AI基礎(chǔ)設(shè)施，還是向云服務(wù)廠商購買算力服務(wù)，都需要巨大的開支。與此同時，企業(yè)又很難在AI大模型業(yè)務(wù)上實現(xiàn)營收平衡，仍需投入大量資金支撐運營。
然而，無休止的投入?yún)s難以盈利，無疑會助推AI泡沫的形成。尤其是近期，關(guān)于AI泡沫的質(zhì)疑聲從未停歇。對于市值達千億的MiniMax和智譜AI，人們在驚嘆資本力量的同時，也會引發(fā)對泡沫的擔(dān)憂，畢竟當前的市值已遠超其營收規(guī)模與盈利能力的支撐范圍，理性看待AI大模型的長期發(fā)展?jié)摿︼@得尤為重要。
盡管AI大模型風(fēng)頭正盛，在資本的推波助瀾下，讓營收僅幾億元且巨額虧損的企業(yè)撐起了千億市值，這勢必會助推AI大模型獨角獸泡沫的形成。
正所謂，以銅為鏡，可正衣冠；以史為鏡，可知興替。昔日“AI四小龍”的局面，或許就是如今大模型“六小虎”的一面鏡子。前車之鑒不可不察，對于大模型獨角獸來說，當務(wù)之急是推動技術(shù)落地與變現(xiàn)，以提高自我造血能力。
最后，生成式AI浪潮席卷全球，各行業(yè)都在順勢而為，積極擁抱生成式AI帶來的變革，市場需求潛力逐步釋放，全球市場將帶來數(shù)千億美元的機遇。盡管生成式AI市場前景廣闊，
但在AI大模型這條賽道上，理想很豐滿，現(xiàn)實卻很殘酷，應(yīng)用落地是核心。只有扎實穩(wěn)健地推動大模型發(fā)展與商業(yè)化成果轉(zhuǎn)化，才是AI大模型獨角獸的出路。
楊劍勇，福布斯中國撰稿人，表達觀點僅代表個人。致力于深度解讀AI大模型、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算和智能硬件等前沿科技。
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