导语：新年第一周，港交所迎来中国大模型产业的双响炮。

新年第一周，港交所迎来中国大模型产业的双响炮。1月8日，智谱AI以"全球大模型第一股"身份登陆港交所，股票代码2513.HK，发行价116.20港元/股，市值达579亿港元。仅隔一日，MiniMax紧随智谱之后登陆港交所，股票代码00100.HK，市值达1054亿港元，表现远超智谱。

AI六小龙发展路径分野

说到这两家公司，不免让人想起曾经的AI六小龙――智谱AI、MiniMax、月之暗面、零一万物、百川智能和阶跃星辰。在大模型发展初期，"六小龙"曾是资本竞逐的热词，如今市场已鲜少将六家并提，而六家的技术路径和商业逻辑也已经有了清晰的分野。

从招股书来看，智谱和MiniMax走出了截然不同的商业化路径。智谱延续清华KEG实验室的学院派基因，自研GLM架构深耕B端/G端市场，以MaaS平台和私有化部署服务企业级客户。相比之下，MiniMax则展现出了更强烈的C端属性，其C端产品Talkie、海螺AI驱动70%收入来自海外，全球化能力一枝独秀。

其他四条龙的发展路径也各不相同。月之暗面凭借Kimi的长文本能力深耕C端，现金储备充足，选择暂缓IPO聚焦Agent研发；零一万物则从通用大模型转向ToB应用层，放弃万亿参数模型训练，转而与阿里云合作探索产业级解决方案；百川智能干脆押注医疗垂直赛道，推出AI儿科、精准医疗产品，试图以“医疗+AI”建立差异化壁垒；阶跃星辰则低调深耕多模态，开源视频生成模型Step-Video-T2V，聚焦端侧AI落地。

大模型产业发展分化

“六小龙”的差异化发展也是大模型产业发展分化的体现。行业人士指出，当前大模型分化已形成两大核心维度：一是“To B与To C的割裂”，To B市场中强模型等于高生产力的逻辑显著，相比用低价格使用次级模型，企业更加愿意为顶级模型支付溢价，而ToC市场用户对智能的感知阈值低，更多将大模型当作加强版搜索引擎使用；二是“垂直整合与分层协作的分野”，To C领域仍需模型与产品强耦合，但To B领域已出现“模型层+应用层”分离趋势，企业更倾向于用开源模型搭建自有应用。

从技术路线看，分化同样明显。智谱AI坚持自研GLM系列架构，其最新一代GLM-4.6模型已实现在寒武纪、摩尔线程等国产芯片上的高效适配，以聚焦B/G端市场对安全可控的核心需求。相比之下，MiniMax通过自研的混合注意力架构与强化学习算法，实现了推理成本的数量级降低，以此支撑其面向海量用户的C端产品所需的极高并发与性价比。

商业化压力凸显

智谱与MiniMax的上市虽为中国大模型产业注入资本信心，但整个行业仍面临多重商业化压力。成本端的压力难以规避，大模型从训练到推理的全流程都依赖高额算力投入，B端的私有化部署需要定制化开发与长期维护，C端的规模扩张则要匹配算力扩容，无论哪种路径，成本都随业务推进持续攀升。除此之外，DeepSeek等开源模型的普及与大厂的生态围剿，让创业公司的差异化优势不断被削弱，要么陷入价格战消耗利润，要么在场景争夺中处于劣势，商业化的盈利闭环迟迟难以形成。

从市场对这两家的估值可以看出，资本市场目前对C端市场的热情显然高于B端，B端的发展也面临着更多不确定性与压力。在资本眼中，B端业务虽然稳健，但受限于定制化重、决策周期长、规模化难度大等问题，增长曲线相对平缓。而C端应用一旦引爆网络效应，其边际成本的极速下降和用户变现的想象力是无穷的。

结语

2026年或将成为中国大模型产业“价值兑现”元年，但资本市场的耐心有限，两家企业都需尽快证明盈利能力的可持续性。从“六小龙”同台竞技到两家率先登陆资本市场，大模型产业的商业化探索已经走出第一步，野蛮生长与概念炒作的第一章已然落幕。

从行业长远发展来看，大模型产业分化是产业走向成熟的必然阶段。ToB赛道的稳健深耕与To C赛道的创新爆发将形成互补，技术路线的多元探索也将推动大模型从“可用”向“好用”迭代升级。随着合规体系的逐步完善、算力成本的持续下降以及应用场景的不断拓宽，大模型产业有望突破当前盈利困境，真正融入千行百业，成为数字经济发展的核心引擎。