全球大模型赛道正在发生一场被业内人士定义为“清场前夜”的融资狂潮。
还没过完的5月,就有三笔总计超过70亿美元的资金涌入中国市场:Kimi在月初完成约20亿美元融资,阶跃星辰被曝接近完成近25亿美元融资,DeepSeek首次接受外部融资后估值区间被推至450亿至500亿美元。
在欧美市场,OpenAI、Anthropic以及马斯克旗下与xAI合并后的SpaceX预计将于年内上市,三家公司合计估值超过3万亿美元。
这条横跨太平洋的资金洪流,正以空前速度和规模涌向大模型赛道最后的头部玩家,需要注意的是,不是所有公司都能拿到钱,恰恰相反,对于绝大部分公司来说,音乐已经停了。
但对于能拿到钱的那几家来说,这可能是它们登上下一个台阶的最后一班车。
01
“抢椅子”游戏进入终局
年初以来,中国大模型赛道率先向资本市场交出了两份重磅答卷。
先是1月8日,成立六年的智谱华章正式登陆港交所,以11.6亿港元/股的发行价斩获“全球大模型第一股”桂冠,上市首日股价收涨13.17%,市值达579亿港元。
仅仅一天后,创立于2022年初的MiniMax同样在港交所挂牌,首日暴涨109.09%,市值一举突破千亿港元大关,刷新全球AI公司从创立到上市的最快纪录。
不就如此,这两家公司上市后,股价也持续走高,截至5月15日,智谱从116.2港元的发行价最高涨至1229港元,上市四个月上涨超10倍,MiniMax同样走出了一条接近垂直的增长曲线。
摩根大通在近期研究报告中维持这两家公司“增持”评级,但同时给出了一个冷静的判断:市场对它们的估值已经隐含了2026年底智谱年化经常性收入(ARR)达到10亿美元、MiniMax达到7亿美元的前景。
二级市场的狂热很快传导至一级市场。
5月6日,月之暗面(Kimi)被曝即将完成新一轮约20亿美元融资,投后估值突破200亿美元。本轮融资由美团龙珠领投,中国移动、CPE(中信产业基金)等参投,龙珠出手超过2亿美元。
算上去年年底以来的三轮融资,月之暗面在半年内累计融资超过39亿美元,总融资额超376亿元人民币,成为国内大模型创业公司中累计融资最多的企业。
另一家在2025年因DeepSeek-R1模型掀起全球AI圈风暴的明星公司——深度求索(DeepSeek),此前一直坚持“不引入外部资金”的路线,但这个春天,风向变了。
据《华尔街日报》5月7日报道,DeepSeek正向政府支持的投资者筹集数十亿美元资金,国家人工智能产业投资基金正就参与融资进行深入谈判。
知情人士透露,梁文锋本人甚至计划自掏腰包200亿元参与认购。据行业测算,投后估值有望突破500亿美元。
此外,阶跃星辰被曝将完成近25亿美元融资,已经拆除红筹架构,全力冲刺港股IPO,其投资方阵容中出现了华勤技术、龙旗科技、中兴通讯等消费电子产业链企业。
生数科技在2026年相继完成超6亿元A+轮和近20亿元B轮两笔大额融资,不到4个月累计融资近26亿元。
AI原生基础设施服务商无问芯穹也在5月7日官宣完成超7亿元B轮融资。
如果将视线从中国望向太平洋彼岸,这场资本盛宴的主角更为庞大。
从目前的公开信息来看,SpaceX定于6月登陆纳斯达克,目标估值1.75万亿美元,若成行将超越沙特阿美成为人类历史上最大规模IPO;OpenAI计划四季度上市,估值约8520亿美元;Anthropic同样计划年内完成上市,二级市场对其估值已超过1万亿美元。
仅在二三月份完成的一级市场融资中,OpenAI和Anthropic就已各自吃下数百亿美元级弹药,三家巨鲸合计估值超过3万亿美元,远超过去任何科技IPO组合。
这一串奔跑的数字勾勒出的核心事实是,资本正以不可逆转的速度向赛道的极少数头部玩家集中。
如今复盘,2023年“百模大战”期间,上百家创业公司同台竞逐,可到了2025年,有媒体统计称全年AI模型层公司仅完成22笔融资,合计披露金额94亿元,大模型融资占AI总投资的比重,从2024年的51%急坠至14%,行业的大逃杀已经完成了超过90%的淘汰率。
然而,当2026年5月三天之内超过70亿美元同时涌入三家头部公司时,行业传出的信号已经非常明确,现在的资本不再进行全行业“输血”,而是给最后的几名选手“加满”。
02
Token工厂经济学
这场资本热潮并非凭空而起,它的背后是技术路线变革与市场逻辑重塑的双重驱动。理解这场热潮,需要从内因和外因两个角度来透视。
行业叙事在过去一年发生了根本性的转向。
2024年之前,大模型的核心故事是“谁的参数更大、谁更聪明”,各大厂商竞相烧钱训练模型,比拼智商上限。
但2026年2月OpenClaw(俗称“龙虾”)等长程智能体的爆发,彻底打开了算力消耗的“潘多拉魔盒”,Agent处理一个复杂任务需要数十甚至上百次模型调用,消耗的Token量从传统单轮对话的几千跃升至数十万乃至百万级。
行业从此不再比拼模型的“智商上限”,而是比拼谁能以更低成本和更稳定的方式生产出海量Token,就像英伟达创始人黄仁勋所定义的“Token工厂经济学”说的那样,这是由真实需求爆发、供需结构失衡、全球算力竞争共同驱动的产业革命。
国家数据局的数据则清晰地标定了这种爆发是如何的“粗暴”,中国日均Token调用量从2024年初的1000亿飙升至2026年3月的140万亿,两年增长了超过1000倍。
2026年以来,A股AI算力板块累计涨幅超55%,头部大模型企业单月收入突破10亿元,部分企业20天收入就已超越2025年全年规模。
供给端的结构失衡让Token的定价权发生了剧烈的向上游漂移。
HBM高带宽内存被三星、SK海力士、美光三家垄断,扩产周期长达24至36个月,导致2026年HBM缺口超40%。电力成本占据了Token生产成本的60%以上,而大型数据中心的电力配套建设周期长达3到5年。
这实际上引出了一个今天决定大模型行业走向的“第一性逻辑”——现在的大模型已经不仅仅是软件,而是“软件+云计算+重资产实业”的混合体。每一次用户的聊天、搜索、响应的背后都在实时燃烧GPU和电力。
当模型的“边际成本”不再趋近于零,谁掌握最多的算力资源、能以最低成本生产Token,谁就能拥有定价权,而这些资源的争夺不是算法,而是实实在在的金钱。
宏观层面,国际科技巨头在AI基础设施上的天量投资也加剧了行业对当前竞争焦点的加注。
根据各家公司在2026年4月财报季公布的最新资本支出指引,微软全年AI基建资本开支预计达到1900亿美元;Alphabet将全年资本开支预期上调至1800亿至1900亿美元,较2月份指引进一步调高;Meta同样在4月29日财报发布时上调预期至1250亿至1450亿美元,上调原因是零部件价格上涨及数据中心建设成本攀升;亚马逊则维持在约2000亿美元不变。
以指引上限计算,四巨头2026年资本开支合计约为7250亿美元,很显然,这不只是一个产业的支出,而是在为一个新智能时代的供电系统完工,为所有AI应用铺好算力“电网”。
另一方面,部分初创企业带来的上市窗口效应也推动了中美VC一级市场融资节奏加速,特别是智谱和MiniMax上市后的暴涨,在二级市场确立了“大型模型公司值多少钱”的参考标杆,这刺激了其余还没上市公司对未来的焦虑,如果不趁窗口完成定价,一旦市场审美疲劳导致估值回调。
于是,阶跃星辰在几个月内完成了红筹架构拆除、股份制改造到冲刺港股上市的全部动作;而Kimi的估值从约43亿美元迅速飙升至200亿美元以上,反映的既是基本面的改善,也是资本为“下一个上市公司”争相拿票的加速度。
03
未来决胜
一边是资本的狂热,另一边是竞争焦点的转向,行业普遍认为未来竞争将主要集中在三个方面。
第一是商业化变现将成为各家公司的“头等大事”。
必须认识到,2026年的大模型行业正在发生一件根本性变化,即“AGI溢价”正在降温。
过去两年,资本市场给AI公司高估值存在一个关键的隐含前提:Scaling Law继续有效,模型能力随着算力投入快速跃迁,AGI只是一个时间问题。投资者愿意接受短期亏损,愿意把“未来效率革命”提前折现到今天的股价中。
但到了2026年,AI仍在进步,但进步形态似乎没有以前那么整齐——OpenAI修改了原则文件、减少了对AGI的直接提及;DeepMind的Demis Hassabis也公开承认,当前系统在持续学习和长期规划上仍有明显缺口。
此时,市场的关注点已经从“谁更接近AGI?”转向“谁能让客户付费?谁能把推理成本降下来?谁能活下去?”。
事实上,部分头部厂商发出的商业化信号已经非常明确,长期以免费模式坐拥3.45亿月活的字节豆包,不久前在苹果AppStore悄然上线了一个最高达5088元/年的付费方案;OpenAI则大幅强化Codex的付费企业能力,同时主动限制免费用户的顶层使用。
这标志着全球大模型产业从烧钱换流量进入了理性成熟期,竞赛的核心命题从“谁的模型更强”转向“谁的模型先实现赚钱”。
第二是算力成本成为终极KPI。
随着大模型行业的发展,可以预见的未来,推理能力、长文本、多模态都已不再是护城河。当DeepSeek V4把开源模型拉到接近GPT-4的水平之后,行业第一次系统性意识到,模型能力本身比想象中更容易被追平。
当模型正在逐步“商品化”时,资本市场开始追问:除了模型,你还有什么?
这,催生了行业叙事的转移。
2023年大家比拼“参数更大、上下文更长”;今天,公司开始谈论的是卡住了哪些终端、绑定了哪些产业链、掌握了哪些用户入口。
摩根大通在研究报告中指出,市场对智谱的估值已隐含2026年底ARR约达10亿美元的预期。在新的评估框架下,判断一家公司的价值不再只看测评分数,而是看它的客户是谁、现金流是否健康、付费场景打开了多少、以及它在合作伙伴中建立了多大的不可替代性。
第三是智能体爆发与路径分化。
2026年被行业普遍视为智能体的爆发元年,在我们关注厂商们发布智能体的数量与速度时,更值得关注的是ToB与ToC两条路径的未来分化。
一条道路沿着“嵌入生产流程”的方向,押注确定性的生产效率提升;另一条走向个人真实生活场景,押注心智与长期规模。
两条道路没有对错之分,但它们对资本的消耗节奏、对商业模式成熟度的要求截然不同。服务企业客户需要在可靠性、集成与安全之间形成铁三角,这是一场长期的信任建设;而C端场景则依赖数据飞轮与用户心智的自我强化,前期烧钱但后期规模效应极强。
在算力账单高悬且融资集中度提升至新高度的背景下,能否在各自的赛道上跑出闭环、跑出正现金流,将直接决定2026年“清场前夜”后的番位排布。
04
结语
对于今天的投资人而言,面临的已经不是一个“投哪个方向”的选择题,而是对有限几个头部玩家进行“终局押注”的洗牌游戏,技术路线、场景选择、资本耐力——这三个变量将共同决定谁能留在牌桌上,谁将被请出场外。
在模型日益商品化的时代,真正的决胜因素可能早已不仅仅是技术能力本身,而是如何把技术能力变成客户愿意持续付费的服务,把算力投入变成可验证的产出,把一个产品变成一家健康的公司。
本文来自微信公众号“洞见新研社”(ID:DJXYS-0309),作者:辰纹
