錯誤的定位敘事，總有一天被修正

文/林書
編輯/劉宇翔

如果不是因為要寫得邏輯嚴密，反復修改了好幾遍，這篇文章本該上周就發送。

如果是上周發送，看似就“預言”到了上周五的大跌。那日，MiniMax 港股收市報 427 港元，較前一日再跌 6.48%。這距離其上市后 52 周高點 1330 港元，已經跌去超過六成。同一日，智譜AI 收市報 2046 港元，大跌 12.94%，盤中一度跌破 2000 港元關口，而就在四天前，它剛創下2980 港元的歷史新高。

但我們做的分析并不是一兩天乃至一兩周的行情變化，我們無意扮演那種“預言大跌”的股評角色。上周五的下跌，有受美股行情的影響、解禁期臨近的焦慮、資金獲利離場的避險情緒。這些都是短期沖擊，這不，本周一再度下跌后，周二又反彈了，沒有人能準確預測短期點位。

我們試圖回答的，是一個更慢、更深、也更難以回避的問題：當“中國版Anthropic”的故事被反復講述直到市場聽覺疲勞，智譜的近萬億市值，究竟建立在什么上面？

不可否認的是，智譜是一家有真實原創技術、有產品口碑、有商業落地能力的公司。早在2021 年，它提出的GLM 架構就是與BERT、GPT 不同的第三條道路；最近，GLM-5.2 在 Code Arena 盲測中拿下全球可用模型第一，在開發者社區有真實口碑；它的 MaaS 平臺ARR 在 12 個月內提升 60 倍，政企客戶愿意為它付費。

這些都是真實的價值。這些價值，足以撐得起一家優秀的垂直AI 服務商，卻難以閉環一個萬億市值平臺型的敘事。萬億市值需要范式定義權、指數級增長、不可替代的護城河，而智譜在這三個維度上，暫時還沒有交出被市場驗證的答案。

更微妙的是，智譜的技術能力正被一種“內外分裂”的輿論場遮蔽。外網開發者調用裸 API，看到的是GLM-5.2在SWE-bench、LiveCodeBench 上硬碰硬不輸 GPT-5.5 的輸出能力；內網C端用戶看到的是模型輸出文本同質化，并不了解智譜的coding能力。

這種分裂，讓資本市場對智譜的定價處在搖擺中：要么因為外網的技術贊譽而高估其變現能力，要么因為質疑其“借鑒”了DeepSeek V3.2而低估其后訓練和工程優化價值。但真正的錯配，在歸類。市場現在是按“中國版Anthropic”給智譜定價，但它的技術基礎和財務結構反復證明，它更接近一家“中國版Palantir”。

這不是貴不貴的問題，而是它根本還不是市場以為的那個物種。

01

市場大體把AI 企業分為四層完全不同的物種，每一層對應一套獨立的估值邏輯。

第一層是基礎模型定義者（L1）。它們發現了模型背后的數學基礎，能提出并工程化實現新架構，拿著模型的“語法”書寫模型的發展方向。比如DeepSeek 用MLA 和 GRPO 定義了“如何更便宜地訓練”，Anthropic 用Constitutional AI 定義了“如何更安全地對齊”。這類公司的估值容忍度極高，PS 可以給到 50-100 倍，因為它們一旦確立范式，所有上層應用都必須遵循其語法，天花板是整個產業的底層。

第二層是基礎設施控制者（L2）。它們掌握算力、云和分發管道，是“管道”的壟斷者。Azure、AWS、Google Cloud 的PS 通常在 20-30 倍，溢價來自規模效應和資源壁壘。

第三層是超級應用統治者（L3）。它們掌握用戶入口、日活和場景，掌握的是AI“語用”，如豆包、千問、微信，這類應用很難以技術給予估值，只能看用戶數、日活、變現能力。

第四層是垂直服務商與物理整合者（L4）。它們用AI 解決具體問題，比如政企 IT 外包、系統集成、行業解決方案。Palantir、商湯都屬于這一層。它們的估值最傳統，通常只有 10-20 倍PS，因為增長受限于人力、預算和項目周期，邊際成本不會隨著客戶增加而趨近于零。

L1與L4的估值鴻溝，是對模型基礎能力質的差別。L1 的 100 倍PS 隱含的是“贏家通吃”的期權價值，“語法”一旦確立，整個產業都要交“稅”。L4 的 10 倍PS 反映的是“按勞取酬”的勞務價值，每增加一個客戶，就要增加一批工程師。

而判斷一家人工智能公司是否在L1，標準從來不是參數規模或融資估值，而是它是否提出了被行業廣泛采納的底層數學架構，或者是否擁有無法被開源社區復制的訓練效率。

在這個標準下，DeepSeek 擁有MLA（多頭潛在注意力）、GRPO（組相對策略優化）和 DSA2（DeepSeek 稀疏注意力 2.0）。OpenAI 擁有測試時計算擴展（Test-time Compute Scaling）。Anthropic 擁有Constitutional AI和對齊的數學形式化框架。這些不是產品功能，是定義坐標系的能力，它們決定了整個行業如何理解“高效訓練”“長上下文”和“安全可控”。

MiniMax 和智譜，都不在這個坐標系內。

但這不等于它們沒有技術。公允地說，MiniMax 不是一家“純產品公司”。早在2025 年初，它推出的MiniMax-01 首次將線性注意力（Lightning Attention）在工業級規模上跑通，就在最近，它的 M3 模型進一步推出自研稀疏注意力架構 MSA（MiniMax Sparse Attention），支持 100 萬token 超長上下文。而專為 M3 訓練的Agent 產品MiniMax Code，支持Computer Use、多文件代碼庫重構、長達 12 小時的自主編程任務。

智譜的GLM 架構同樣也有不少創新。2021 年，智譜提出了“自回歸填空+雙向上下文”的GLM 范式，與BERT 和 GPT 形成了第三條道路。GLM-5 在保留自研MoE 路由和自回歸填空框架的同時，引入了DeepSeek 開源的 DSA 組件以提升長上下文效率，這是開源生態中的正常技術吸收，不是“換皮”。GLM-5.2 在 Code Arena 盲測中拿下 1595 分，排名總榜第二，在全球可用模型中排名第一；在Design Arena（審美品味）上更是全球第一。

然而，原創技術不等于范式定義權，工程優化并不等于擁有改寫模型底層的能力。

GLM 是“支流”而非“主流”，全球基座模型的語法仍是 GPT 路線的自回歸。MiniMax 的線性注意力是組件替代而非架構重構，行業主流仍是標準 Transformer+各種稀疏優化，其線性注意力沒有被全球社區廣泛采納為默認方案。

這和DeepSeek 不同，它的MLA/GRPO/DSA2 之所以形成代差，是因為創新發生在最底層的數學，且被全球社區迅速采納為標準，所以，DeepSeek擁有基座模型的定義權，而智譜的定義權是不完整的。

沒有核心技術定義權，就意味著沒有定價權。MiniMax 的API 和 Code 服務在定價上仍面臨DeepSeek 等開源模型的競爭壓力；智譜的 MaaS 服務也只能在價格戰和漲價之間搖擺。2026 年一季度，智譜API 價格累計上調 83%，編程套餐漲價 30%，調用量反而增長 400%。這看起來像是供不應求的“定價權”，實則是因為“龍蝦熱”期間，中國模型因低成本優勢吸引了大量海外開發者和成本敏感型Agent工作流，廠商出于成本考慮，集體漲價。

擁有真正的技術溢價，是OpenAI 、Anthropic ，雖然定價高昂，但企業客戶依然愿意買單。而智譜和MiniMax 的客戶們，永遠有替代方案。

智譜的問題，是被資本市場用L1 的邏輯定價，但它的技術基礎之前只能支撐 L4 的定位。即使有了GLM-5.2，其技術基礎仍然支撐的是L4定位，而非L1范式定義者。

更關鍵的是，沒有核心技術定義權，敘事就會不斷漂移。智譜從早期的“另一家中國版OpenAI”，切換到“開源先鋒”，再切換到如今的“中國版Anthropic”，每一次切換，也都是因為上一個坐標系里的對標對象被證偽。MiniMax 的敘事正在從“多模態全球化”和“C 端陪伴”，向“M3 的Coding/Agent 能力”切換，但Coding/Agent 市場的商業驗證尚未開始。

資本市場上，科技公司的定價某種程度上就是定位敘事，但錯誤的定位敘事，總有一天會被修正。

02

技術溢價的缺失，如果能被商業模式的指數級增長彌補，公司依然可以獲得高估值。但MiniMax 和智譜的商業模式，都困在線性增長的陷阱里。

MiniMax 此前的營收結構建立在 C 端陪伴產品之上。據其財報及公開披露，2025全年營收約 7903.8 萬美元（約 5.7 億元人民幣），同比增長 158.9%，海外收入占比超過 70%，主要來源是 Talkie、星野等應用的付費和廣告。2026 年 2 月，其年度經常性收入（ARR）突破 1.5 億美元，過去兩個月實現翻番。

但這些數字背后有一個隱憂：C 端AI 陪伴產品的用戶沒有遷移成本。用戶因為新鮮感下載，但沒有社交關系鏈的鎖定，最終會因為新鮮感過去而流失。Character.AI、ChatGPT、甚至DeepSeek 的開源模型，都在持續擠壓MiniMax 的用戶時長。

為了維持增長，MiniMax 必須不斷投入高額獲客成本，而留存率卻難以提升。這不是平臺型公司的網絡效應，而是內容型公司的流量消耗，每一分錢增長，都需要對應一分錢的營銷投入。其 2025 全年經調整凈虧損 2.51 億美元，年內虧損同比擴大，正是這種“燒錢換流水”模式的直接結果。

所以，M3 的Coding 能力和MiniMax Code 產品的發布，表明它正在試圖擺脫“純陪伴”標簽。問題在于：Coding/Agent 市場的競爭同樣激烈（Cursor、Claude Code、GitHub Copilot 已占據生態位），而MiniMax Code 的排名并不靠前，并且開發者滲透率、付費轉化率、企業級客戶數量，目前都缺乏獨立第三方的驗證。它有了“第二曲線”的技術基礎，但“第二曲線”的商業驗證，尚未開始。

智譜的商業模式此前同樣無法指數增長。2025 年，智譜營收 7.24 億元，其中本地化部署收入 5.34 億元，占比 73.7%；云端 MaaS 及API 收入僅 1.9 億元，占比 26.3%。本地化部署意味著項目制，工程師駐場、模型微調、數據對接、安全適配、持續運維。每個政府或金融客戶都需要非標定制，人效無法提升，毛利率被人力成本持續侵蝕。

雖然 2026 年 3 月其 MaaS 平臺ARR 達到17 億元，過去 12 個月提升 60 倍，但這更多是從極小基數開始的爆發，目前還未看到可持續的指數曲線。這還意味著銷售模式的轉變，此前智譜為了承接ToG 項目，將內部組織調整為按區域建立地方項目團隊，這種結構更接近傳統的系統集成商，而非平臺型科技公司。

真正的規模效應，要求同一套產品以極低的邊際成本服務無限用戶。OpenAI 的ChatGPT Plus 是標準化訂閱，同一套模型服務全球數億用戶；DeepSeek 的API 是標準化調用，同一套權重通過云計算分發給全球開發者。它們的增長公式是“用戶量×ARPU×留存率”。

而過去無論智譜還是MiniMax的變現方式困在“人力×時間”的線性公式里。資本市場給 SaaS 公司 30-50 倍PS，是因為相信其未來三年營收可以每年翻倍；而給項目制公司或流量型公司 10-15 倍PS，是因為知道其增長受限于人力和預算。智譜和MiniMax 之前的估值，顯然建立在前者的假設上，但財務數據卻不斷證明后者才是現實。

當然，現在智譜有了GLM-5.2，MiniMax 有了M3，都有了切入訂閱制的產品。如果GLM-5.2的API調用能保持高增長、留存率良好，那么，它就會從L4向L2/L3混合切換。

好消息是，全球開發者尤其是個人開發者越來越愿意調用DeepSeek、智譜、Qwen的API，不愿意再給Anthropic交“稅”；壞消息是，競爭壓力下，大家都大打價格戰，就連Anthropic也推出了新版性價比模型Sonnet 5，能自己規劃任務、調用瀏覽器和終端，跑分逼近自家最貴的Opus 4.8，價格卻只要后者的六成左右。

另外，如果DeepSeek按市場傳聞迭代推出更專注coding的V4.1，同時著手研發Agent Harness，一個基座模型更強、token成本更低的對手，顯然會壓制智譜、MiniMax 的空間。

模型層慘烈的價格戰會爆發，算力成本、需求還在持續增長，巨頭的降價會進一步擠壓市場生存空間，直到出現出清。這對于中小玩家來說，并不是好消息。

03

2026 年1 月，MiniMax 在港股上市，首日收漲 109%，市值一度超過 1066 億港元。到 6 月 30 日，股價收市417 港元，較 52 周高點 1330 港元跌去 68%，市值約 1308 億港元。這距離其 5 月 29 日啟動A 股上市輔導時 2635 億港元的總市值，已經蒸發了超過 1327 億港元。

市場用最直接的方式進行修正：當 C 端用戶增長的故事被驗證為“低留存、高流失、無壁壘”，當底層模型能力被驗證為“跟隨者而非定義者”，估值迅速回歸常識。

智譜的修正來得更慢，但邏輯相同。2026 年1 月，智譜上市發行價 116.2 港元，到 6 月 22 日盤中一度觸及2980 港元，市值突破一萬億港元，較發行價上漲超過 20 倍。然而，2025 全年智譜營收 7.24 億元，經調整凈虧損 31.82 億元，研發開支 31.80 億元，研發投入相當于收入的 4.4 倍。以萬億市值計算，其市銷率（PS）超過 1000 倍。

作為參照，全球 SaaS 龍頭Salesforce 的PS 約 8-10 倍，已盈利的AI 應用公司Palantir 的PS 高達五十多倍，2025 年底峰值時曾達 90-120 倍。即使按摩根大通預測的 2026 年營收 45.97 億元計算，智譜前瞻PS 也超過 200 倍，遠超任何可比的科技巨頭。

正如之前所分析的，智譜萬億市值的問題，不是簡單的“太貴了”，而是“被錯誤歸類”。此前市場是按“中國版Anthropic”，全球AI coding范式的定義者，標準化API 經濟的享受者給它定的價。但它技術底子和的財務結構都不支持這個敘事，當時它的業務模型更接近一家“中國版Palantir”：深耕政企的數據服務公司，項目制為主，增長受限于人力和預算。

Anthropic代表的是定義范式、平臺化增長、生態溢價，Palantir代表的是深耕客戶、項目交付、資質壁壘。

把兩者放在一起，估值鴻溝就一目了然：對于Anthropic ，市場愿意給一個還沒有盈利的范式定義者很高的容忍度，因為相信安全是未來所有AI 部署的剛性成本，而它定義了這條賽道。而作為一家已經盈利、產品化程度高、但仍是項目制為主的公司，市場給Palantir的滾動PS 是五十多倍。

兩者之間，可能有十倍的估值差。需要指出的是，Palantir的市銷率遠高于行業平均水平，已經是行業地位溢價的天花板，即便如此，其股價、PS 也較最高點大幅回落。畢竟，所有敘事最后都得接受財報的重力。

更嚴峻的考驗是解禁期。MiniMax 已經經歷了這一過程，股價腰斬就是解禁和業績雙重壓力的結果。智譜的基石限售股將在7 月 8 日解禁，原始股東面臨巨大的減持動機，但具體選擇取決于解禁當日的市場流動性與情緒博弈。

值得注意的是，MiniMax 早期投資方以美元 VC 為主，解禁后減持動機強烈且退出渠道有限；智譜的股東結構中，國資與戰略產業資本占比更高，這類股東的更關注戰略卡位而非短期財務回報。解禁不等于必然減持。

但面對高昂的市值，很難說股東們就不會動心思。

所以，嚴格來說，MiniMax 的估值修正已經大部分完成，而智譜的修正可能才剛剛開始。它們不是簡單的“先后關系”，而是同一套結構性困境的兩個版本：都有被低估的技術原創性，但技術深度不足以定義范式，商業模式無法支撐估值。

不過，DeepSeek 與智譜、MiniMax 也不是“你死我活”的敵對關系。

DeepSeek 開源 MIT 協議，本身就在邀請生態伙伴。智譜基于DeepSeek 做深度后訓練（如 GLM-5.2 吸收DSA），MiniMax 則在自研 M3 基座之上構建Coding 和Agent 產品，如果智譜繼續走這個路線，基于DeepSeek的基座模型做足后訓練和產品開發，當市場意識到它是生態中的“好伙伴”，估值就會到它應有的位置。

但如果，智譜在下一代模型超越了Mythos 5，并提出被全球行業廣泛采納的底層標準，或者GLM-5.2以及后續產品的訂閱有指數級增長，同時毛利率大幅改善，那么，智譜的市值會有個有力支撐，修正過程就會在中途戛然而止。

只是，要做到這點，智譜需要至少在一個維度上提出原創數學框架：在注意力機制上，不依賴DeepSeek 的DSA，而是提出新的、被全球社區采納的、更優的稀疏化或壓縮方案；不跟隨 GRPO/PPO，而是提出新的、從統計估計理論出發的優化方法；不依賴人工標注的 RLHF，而是提出類似Constitutional AI 的數學形式化框架。或者，基于對模型的數學理解力，開拓出會被廣泛接受的新線路。

這些都需要花數年不計商業回報的偏執投入和探索，需要不受 KPI 干擾的研究自由，以及最重要的，對GLM 架構第一性原理的重新解構能力。

在維護市值的壓力下，智譜是否有這個定力，能否在充滿不確定性和市值重構的數年里，保持堅持，起碼目前沒有看到相關的組織信號。

當然，爭辯無異議，只有結果見真章。

我們也希望我們的看法是錯的。