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　　智谱的发行价为每股116.20港元，对应募资总额约43.48亿港元，其公开发售部分获得约1164倍超额认购。

　　而就在明天，MiniMax也将在港交所主板挂牌。MiniMax发行价格为每股151至165港元，对应募集资金总额38.34亿至41.89亿，公开发售部分超额认购倍数更是高达1209倍。

　　相隔一仅日，智谱AI与MiniMax接连登陆港交所，以截然不同的基因与路径，争夺“中国大模型第一股”之名，也映射出中国AI创业的分化与抉择。

　　2002年，张鹏从清华大学计算机系本科毕业，选择了留校继续攻读研究生，也因此，他遇到了同年入系攻读博士的唐杰。

　　2006年，为了填补国内科技情报分析平台的缺失，张鹏和唐杰依托清华大学知识工程实验室（KEG），牵头孵化出了AMiner系统。2018年，AMiner的商业化进程加速。

　　同年，以中科院西安光机所背景和擅长科技成果转化投资而闻名的投资机构——中科创星，将自然语言处理、知识图谱作为其重点关注的投资方向，第一时间联系上了张鹏团队，提供了公司筹备方面的帮助。

　　2019年6月，AMiner独立拆分，在清华教授与KEG实验室支持下成立了新公司智谱AI。中科创星成为了智谱AI第一家外部股东。

　　MiniMax的故事，要从2015年闫俊杰从中科院自动化所博士毕业之后说起。

　　博士期间，闫俊杰曾是百度AI研究院的实习生，参与早期神经网络优化项目，接触并预见了AI从专用任务走向通用模型的技术演进路径。

　　博士毕业后，闫俊杰加入商汤科技，从算法实习生起步，因主导深度学习工具链建设，及通用智能技术体系搭建，三年内晋升至副总裁，管理规模达700余人的核心研发团队。

　　在其负责期间，商汤面部识别算法拿到了行业第一的市场份额。2021年底，商汤冲刺IPO之际，闫俊杰选择离职创业。

　　闫俊杰认为，只做特定任务的AI（如人脸识别、语音识别）已触及商业化天花板，而通用人工智能（AGI）才是服务普通人、创造规模化价值的终极方向。

　　彼时，“大模型”尚未成为行业热词，但闫俊杰已明确：若foundation model成立，AI将无需定制，即可服务海量用户，形成标准化产品。

　　张鹏在清华积累的学术基因，与中科创星来自中科院体系的科研基因，使得智谱有了一个“根正苗红”的学术与科研起点。而闫俊杰博士毕业后投身科技公司，积累一线实战开发经历，加上云启资本的美元背景，让MiniMax持有一本“双币护照”。

　　也因此，两家公司对“技术—资本—市场”的理解有差异：智谱是“合规—国资—ToG”带来的溢价，MiniMax则是“流量—美元—ToC”带来的机会。

　　2019年成立至2025年，智谱AI累计完成8轮融资，累计融资规模83亿元人民币，IPO前估值244亿人民币。

　　进入成长期后，智谱AI的股东团里除了达晨财智、华控基金、红杉中国、高瓴创投、顺为资本、光合创投、启明创投、君联资本等头部财务VC外，还出现了另外两类资本的坚定下注。

　　一方面，是美团、阿里巴巴、蚂蚁集团、腾讯、学而思、BOSS直聘等产业资本战略入股，形成“投资+场景”的绑定关系。

　　另一方面，则是被圈内戏称为地方国资“通讯录”的国资股东版图：北京人工智能产业投资基金、珠海华发集团、杭州城投、中关村科学城、金浦投资、顺禧基金、中国信科等国资背景基金批量入场。

　　在本次IPO发行中，智谱引入了更加多元化的基石投资阵容，涵盖北京国资、头部保险资金、大型公募基金、明星私募基金、产业投资方等，包括清华大学教育基金、北京金控、泰康人寿、广发基金、上海高毅、3W Fund、雾凇资本、凌云光等投资方。基石投资者认购比例高达68.6%。

　　相较而言，MiniMax的投资者中，国资比重就少了很多，取而代之的，是C端流量的战略协同和国际化资本加码。

　　MiniMax招股书披露，公司累计完成7轮融资，共计融资15.56亿美元（约110.61亿人民币），2025年8月最后一轮融资（Pre-B++轮）投后估值42.404亿美元（约302亿元人民币）。

　　闫俊杰的投资人清单中，包括阿里巴巴、米哈游、腾讯、小红书、金山办公等产业投资方，持股比例较高，合计持股比例超25%。

　　此外，云启资本、明势创投、IDG资本、高瓴创投、经纬创投、红杉中国等知名双币创投机构，也是从早期便伴随其成长。

　　值得一提的是，MiniMax的基石投资者更加多元，既有阿里巴巴的持续深度绑定，还有ADIA（阿布扎比投资局）、英国保诚集团旗下Eastspring Investments、韩国未来资产等国际顶级资本的大力加持，汇添富香港、易方达基金等顶级公募基金也纷纷加入，博裕资本、IDG资本、Aspex、泰康人寿等跟进。

　　智谱以人民币国资作为压舱石，换取了ToB/ToG订单的确定性，也背负了重资产重交付的包袱；MiniMax凭借全球化资本背书，加强了其在海外市场搏杀的优势，但不得不直面地缘政治与流量成本的风险。

　　基因写入的是国资还是美元，已决定了公司的技术路线与业务形态。智谱和MiniMax所选择的技术路线和商业发展路径，越来越凸显各自独特的风格。

　　智谱的技术内核是，稠密大模型（Dense Model）的国产化全栈改造。

　　从GLM-130B到GLM-4系列，智谱采用“全参数激活”架构，训练依赖国产神威超算与华为昇腾芯片，混合精度算子也已完成对国产异构计算框架的适配。

　　其技术护城河在工程化适配能力：将模型压缩、指令微调、算法封装成“可信大模型交付包”。

　　招股书显示，智谱AI的主要收入模式为向客户提供本地化部署和云端部署服务。2025年上半年，本地化部署的收入占总营收的84.8%，中国地区又占整体本地化部署收入的88.4%。

　　截至2025年12月，智谱系列模型已为超12000家机构客户、超8000万台设备提供支持，客户包括政府、大型央企，以及三星、小鹏等企业。

　　2023年至2025年，智谱来自政府及大型央企的收入占比，一直维持在60%左右，前五大客户贡献超总营收的40%。

　　客户采购第一原则，不一定是极致的模型能力，更看重的是，“安全、合规、可控”。这成为智谱摆在桌面上的非技术护城河。

　　然而，本地部署为主的模式，造成了极重的交付成本。有媒体报道称，智谱的每一单央企或政府客户，均需6至9个月驻场部署。

　　不过，这也让智谱收获了较高的毛利。2025年上半年，智谱本地部署业务的毛利为59.1%，虽不及过去传统软件企业70%的毛利水平，但也比自己同赛道竞争者，高出不少。

　　MiniMax自创立起，便押注混合专家（MoE）架构，其M2模型以10B激活参数承载230B总参数量，通过动态路由与模型量化技术，将单次推理成本压至Claude 4.5的8%。

　　这一轻量化设计，使星野/Talkie等产品，能在主流GPU集群高效运行，上线%。

　　这家公司的技术护城河，建立在蒸馏与量化效率之上。MoE架构更适用于大规模的C端服务，MiniMax的打法，也更偏向互联网，核心收入模式为C端订阅和API收费。

　　MiniMax招股书显示，公司主要收入来源于Agent应用MiniMax、视觉生成平台海螺AI、虚拟陪伴平台Talkie/星野等AI原生产品，占比71%。

　　Talkie通过Gacha抽卡机制，将AI技术封装为娱乐消费品，上线个月即在美国、日本、巴西等六个国家获得应用商店总榜前十。单用户日均使用时长75分钟，超过TikTok的55分钟，ARPU达3.2美元。

　　困扰MiniMax的风险因素主要有两个：一是，地缘政治的不确定性，易触发监管出手，产品面临突然整改及下架风险；另一个是，投流成本虽在被摊薄，仍然高企。

　　招股书显示，其销售成本占收入比，2023年、2024年分别是的124.7%、87.8%，2025年1-9月为76.7%。其AI原生产品业务的低毛利，也正是这个原因。

　　智谱用技术重资产和合规可控，换取了政策红利和大B/G端的确定性订单，MiniMax则用架构轻量化，换取了C端的用户增长和全球化扩张速度。