Стартапы в области больших моделей никогда не были возможностью для всех получить свою долю, а полем битвы, где выживают сильнейшие, а слабые выбывают.
За последние два года рынок стартапов в области больших моделей ИИ в Китае пережил безжалостную перестройку отрасли. Шесть «драконов» ИИ, выделившихся в битве сотен моделей 2023 года, вскоре сократились до более сильной четверки «силачей», а к началу 2026 года Zhipu AI и MiniMax первыми вышли на Гонконгскую фондовую биржу, став первыми по-настоящему публичными компаниями в области больших моделей в стране. Вся индустрия независимых больших моделей ИИ за какие-то два года кардинально изменила格局: кто-то изо всех сил рвется на рынок капитала, кто-то постепенно отстает и теряет конкурентоспособность, кто-то благодаря надежным технологиям прорывается вопреки тенденциям, а кто-то вынужден трансформироваться и с трудом выживать в нишевых областях.
В основе этой огромной отраслевой трансформации лежит переход всей траектории от рассказов о технологиях к разговору о коммерческой силе; от безумных вливаний капитала к рациональной оценке; от всеобщего стремления создавать универсальные большие модели к точному позиционированию в узких вертикальных областях. А выход на биржу никогда не был конечной точкой для этих ИИ-компаний, а критической точкой, определяющей их выживание — компании, успешно вышедшие на биржу, казалось бы, получили пропуск в мир капитала, в то время как не вышедшие на биржу столкнулись с давлением выживания, и вся отрасль вступила в завершающую стадию, где остаются сильнейшие, а слабые выбывают.
01
От шести драконов до двойного листинга:
Сверхбыстрая перестройка отрасли под主导ством капитала и вычислительной мощности
Компании, называвшиеся в 2023-2024 годах шестью драконами ИИ,一度 были надеждой Китая на создание аналогов зарубежных передовых больших моделей, их основатели были топовыми талантами в отрасли, финансирование доставалось легко, оценки стремительно росли, и все они смотрели на трек универсальных больших моделей, желая создать продукт, способный конкурировать с мировым уровнем. Но этот горячий пузырь лопнул всего через год, и скорость отраслевого отсева оказалась быстрее, чем все ожидали.
Первыми выбыли те, кто не успевал за темпом, шесть драконов сразу потеряли двух, Baichuan AI и 01.AI первыми отстали. Создание больших моделей ИИ никогда не было делом с малыми затратами, оно требует постоянных финансовых вливаний, огромных вычислительных мощностей и топовых технических талантов, каждое обновление модели требует вложений в сотни миллионов, без ежегодных расходов на R&D в десятки миллиардов невозможно сохранить технологическую конкурентоспособность. Когда DeepSeek с его надежными технологиями и более прагматичной бизнес-моделью прорвался сквозь толпу, у компаний, изначально не обладавших достаточной силой, мгновенно не осталось места под солнцем.
Baichuan AI, не выдержав конкуренции в универсальных больших моделях, была вынуждена полностью переключиться на медицинскую вертикаль, сосредоточившись на специализированных моделях для медицинской отрасли, и хотя в профессиональной области достигла определенных успехов, полностью выбыла из конкурентной гонки больших моделей первого эшелона; 01.AI и вовсе свернула деятельность, отказалась от гонки разработки больших моделей, переключилась на создание облегченных моделей для отраслевой кастомизации, ключевые таланты постоянно утекали, финансирование стало труднодоступным, и она постепенно исчезла из поля зрения общественности. На этом шесть драконов сократились до четырех: Zhipu AI, MiniMax, Kimi, Step星辰, так называемая четверка силачей, но конкуренция на этом не остановилась.
Затем Гонконгская биржа ослабила правила листинга для неприбыльных tech-компаний, что открыло новый путь для этих постоянно прожорливых ИИ-компаний, Zhipu AI и MiniMax первыми вышли на HKEX, став первыми публичными компаниями больших моделей. Это выглядит как отраслевой прорыв, но на самом деле является неизбежным выбором под давлением капитала и выживания: ранним инвестфондам нужны каналы выхода, компании с их огромными годовыми убытками могут выживать только за счет финансирования, и листинг стал единственным способом продления жизни.
Но после листинга все проблемы вышли на свет, два отчета о прибылях и убытках напрямую лопнули пузырь ИИ-индустрии. Доход Zhipu AI в 2025 году хоть и значительно вырос, но убытки приблизились к 5 миллиардам юаней, доход составил менее четверти расходов на R&D, большая часть дохода пришла от кастомизированных проектов, и сложно достичь масштабируемой прибыльности; MiniMax также несла серьезные убытки, но ее рыночная капитализация была взвинчена до крайне высоких позиций, доход в основном на потребительские продукты за рубежом, рост пользователей постепенно достиг потолка, высокие затраты на вычисления постоянно съедали выручку, и прибыльность оставалась недостижимой.
Для этих двух компаний листинг отнюдь не был победой, а лишь началом движения с еще большим давлением. Сверхвысокие оценки, постоянно растущие убытки, огромное давление роста результатов — как три горы давят на них, кажется, что они успешно вышли на берег, но на самом деле каждый шаг делается с крайней осторожностью, и если результаты окажутся ниже ожиданий, капитализация немедленно сильно сократится.
02
Листинг как критическая точка:
Три судьбы независимых ИИ-компаний
Листинг Zhipu AI и MiniMax напрямую установил отраслевые правила, 2026 год стал годом жизни и смерти для независимых компаний больших моделей, и факт наличия или отсутствия листинга напрямую определяет совершенно разные судьбы развития этих компаний.
Две уже вышедшие на биржу компании, казалось бы, получили канал для постоянного финансирования, но оказались в заложниках у высокой оценки. Zhipu AI полагается на сотрудничество с государственным сектором и корпоративные кастомизированные заказы для стабилизации базовой линии, открытые модели также имеют определенное признание на рынке, но бизнес слишком зависит от проектной поставки, трудно достичь быстрого масштабируемого роста, до прибыльности ждать еще несколько лет, и в будущем по-прежнему потребуется постоянное «сжигание» денег. MiniMax делает ставку на мультимодальные продукты, доля зарубежных пользователей немалая, потребительские продукты имеют определенную привязку пользователей, но модель монетизации очень хрупкая, уровень оплаты пользователей низкий, конкуренция на рынке fierce, стоимость вычислений越来越高, рост выручки никогда не догоняет рост затрат, и消化нуть сверхвысокую оценку — практически невыполнимая задача.
А не вышедшие на биржу DeepSeek и Kimi, напротив, прошли другой путь逆袭, став ориентирами среди независимых ИИ-компаний. DeepSeek как rising star, производительность моделей приближается к мировому топу, при этом отлично контролирует затраты на R&D и операции,主打 зарубежные рынки, избегая конкуренции с国内гигантами, рост пользователей стремительный, денежный поток также очень здоровый, не нужно спешить с листингом, что позволяет сосредоточиться на шлифовке технологий, оптимизации продукта, постепенном построении своих конкурентных барьеров.
Kimi же нашла свою нишу на треке обработки длинных текстов, довела单一функцию до совершенства, точно抓住了потребности профессиональных групп, таких как офисные работники, научные сотрудники, юристы, привязка пользователей крайне сильная, готовность платить также высокая. Ранее一度 подвергалась скептицизму, но благодаря технологическим итерациям вновь поднялась, финансирование прошло успешно, доход быстро растет, не спешит с листингом, что позволяет сохранить контроль команды над компанией и сосредоточиться на R&D, получив thus более спокойное пространство для развития.
В то время как отставшим компаниям живется не так хорошо. Компаниям вроде Baichuan AI, 01.AI, из-за того, что финансы, технологии, кадры не поспевают, пришлось покинуть трек универсальных больших моделей и уйти в вертикальные области ИИ, но вертикальные области — отнюдь не гавань. У них нет核心технологических барьеров, они могут делать только отраслевые кастомизированные проекты, клиенты разрознены, стоимость поставки высока, прибыль мизерная, плюс давление со стороны таких гигантов, как Baidu, Alibaba, Huawei, и они могут лишь с трудом выживать в щелях, полностью потеряв возможность вернуться в трек первого эшелона.
03
Правда индустрии: три железных закона,
определяющие финал компаний больших моделей
Огромная отраслевая трансформация последних двух лет — это, по сути, коррекция отраслевого пузыря рыночными законами после спада капитального бума, три самых реалистичных железных закона индустрии早已предопределили исход большинства компаний больших моделей ИИ.
Первый железный закон: универсальные большие модели всегда были игрой для немногих, независимых компаний останется считанные единицы. Создание универсальных больших моделей требует огромных финансов, вычислительной мощности, данных и талантов, чем больше масштаб, чем больше пользователей, тем ниже могут быть costs, тем сильнее конкурентоспособность. У таких интернет-гигантов, как ByteDance, Alibaba, Baidu, есть天然преимущества в данных, финансах и экосистеме, независимые ИИ-компании просто не могут с ними全面конкурировать, в будущем на треке универсальных больших моделей останутся лишь несколько гигантов и две-три топовые независимые компании, остальные компании либо вымрут, либо будут вынуждены трансформироваться.
Второй железный закон: листинг — это палка о двух концах, еще неприбыльные ИИ-компании в конечном итоге столкнутся с рационализацией оценки. Высокие оценки Zhipu AI и MiniMax ранее были лишь提前透支капитальным рынком будущего ИИ, но капитальный рынок смотрит только на реальные результаты, а не на туманные истории. Если убытки продолжаются, а прибыльность не видна, оценка неизбежно сильно упадет. Для уже вышедших на биржу компаний следующие два-три года — экзамен на прибыльность, несдача означает быть выброшенным рынком; для не вышедших на биржу компаний, если в短时间内 не удастся выйти на рынок капитала, оценка сильно缩кнится, либо поглощение гигантом, либо прямое банкротство.
Третий железный закон: вертикальный ИИ — не путь к отступлению, а более жестокая竞争трясина. Многие компании думают, что не могут победить на универсальном треке, и уходят в вертикальные области, что на самом деле最大的заблуждение. В вертикальных областях технологический порог входа невысок, гиганты могут быстро выпускать similar продукты, захватывая рынок низкими ценами; к тому же клиенты вертикальных отраслей разрознены, потребности сильно кастомизированы, циклы поставки длинные, прибыль низкая, возврат платежей медленный, без核心технологий и преимуществ масштаба невозможно выжить долго,只会попасть в困境, где чем больше работаешь, тем уставше и менее прибыльно.
По-настоящему далеко идущие ИИ-компании никогда не бросают mainstreamтрек и не ныряют в вертикальные области, а опираясь на核心технологии больших моделей, углубляются в细分сценарии, используют технологические преимущества для снижения costов внедрения, сохраняя thus технологические барьеры и достигая коммерческого внедрения — это才是правильный путь для независимых ИИ-компаний.
04
Прогноз на будущее:
Через год-два отраслевая格局окончательно сформируется
На текущий момент, через один-два года格局китайской индустрии больших моделей ИИ окончательно сформируется.
Уже вышедшие на биржу Zhipu AI и MiniMax покажут явную дифференциацию, Zhipu AI выживет за счет стабильного B2B бизнеса, но рост постепенно замедлится, рыночная капитализация вернется к рациональному уровню; если MiniMax не сможет решить проблему прибыльности на потребительском конце, ее оценка, скорее всего, сильно缩кнится, и даже возможно поглощение гигантом.
Не вышедшие на биржу头部компании, такие как DeepSeek и Kimi, будут продолжать лидировать благодаря технологическим и продуктовым преимуществам, денежный поток постепенно выйдет в плюс, оценка будет稳步расти, и после полной отладки бизнес-модели и достижения прибыльности при листинге получат более высокое признание рынка, став ориентиром для независимых ИИ-компаний.
А отставшие и трансформировавшиеся компании, вроде Baichuan AI, 01.AI, либо будут поглощены相关отраслевыми гигантами по низкой цене, либо из-за разрыва цепочки финансирования полностью уйдут с рынка, без шанса вернуться в первый эшелон.
Вся отрасль в конечном итоге сформирует стабильную格局с主导ствомгигантов, сосуществованием少数топовых независимых компаний и углублением мелких вертикальных компаний в ниши, дверь на трек универсальных больших моделей彻底закроется, у поздних игроков не будет больше шансов войти, вертикальные области также будут поделены между гигантами и头部независимыми компаниями, индустрия彻底простится с диким ростом.
04
Заключение:
Листинг — не выход на берег,
а обряд совершеннолетия для ИИ-компаний
За последние два года индустрия больших моделей ИИ прошла путь от капитальной горячки до рыночной рациональности, от сотен школ до жестокого отсева, полностью попрощавшись с эрой пузырей, когда можно было立足, рассказывая истории и сжигая деньги, и вступила в практическую стадию, где拼технологии, продукты и способность к прибыльности.
Листинг никогда не был конечной точкой выхода на берег для независимых ИИ-компаний, а обрядом совершеннолетия, который必须принять. Либо выдержать давление, осуществить переход от технологической компании к коммерческой, по-настоящему отладить модель монетизации; либо проиграть в испытании рынком и стать жертвой отраслевой перестройки.
Для таких компаний, как DeepSeek, Kimi, отсутствие спешки с листингом, напротив, стало最大的преимуществом, есть достаточно времени на шлифовку технологий, накопление пользователей, совершенствование бизнес-модели. Для уже вышедших на биржу Zhipu AI и MiniMax листинг — лишь начало, и каждый финансовый отчет — это испытание на выживание.
Эта отраслевая перестройка также serves as a warning для всех ИИ-предпринимателей, стартапы в области больших моделей никогда не были возможностью для всех получить свою долю, а полем битвы, где выживают сильнейшие, а слабые выбывают. На капитале и историях далеко не уедешь, только на прочных технологиях и здоровой бизнес-модели можно надолго устоять в отрасли, и это最终закон выживания в индустрии больших моделей ИИ.
Эта статья из WeChat Official Account «竞合人工智能», автор: 竞合
