MiniMax或今年赴港上市：“大模型六小龙”的中场战事

访客 2025-06-27 18:32:59 21624

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摘要： 当喜马拉雅卖身、虎扑被迅雷收购、58同城万人裁员的消息甚嚣尘上，中国互联网的“中间层失陷”的困境，也降临在风光无两的大模...

当喜马拉雅卖身、虎扑被迅雷收购、58同城万人裁员的消息甚嚣尘上，中国互联网的“中间层失陷”的困境，也降临在风光无两的大模型创业公司身上。

近日，多家媒体披露AI独角兽稀宇科技（MiniMax）正考虑在香港进行首次公开募股，公司回应“不予置评”。此外，据字母榜消息，“大模型六小龙”（MiniMax、智谱AI、百川智能、零一万物、月之暗面、阶跃星辰）里已经有五家在筹备上市。

这则消息的背后，是从“六小龙”出走的高管名单不断延长，而阿里、腾讯AI基建投入的轰鸣声越来越近。

从移动互联网到生成式AI，历史正走出相似的轨迹：吃到早期技术红利却未筑起护城河的公司，终将被巨头碾作铺路石。MiniMax们如何逃离“中腰部陷阱”？

技术转向与人才出走，大模型六小龙的失落

每一次科技革命，技术进步速度与商业竞争烈度都在变频，大模型创业公司的“困境”来得比互联网创业公司快得多。

在模型规模和性能指标的竞赛中，单次模型训练成本动辄数百万甚至上千万美元，对资金消耗巨大。然而，行业环境急剧恶化，2024年全球AI融资总额缩水，资本持续押注创业公司的意愿显著减弱。天眼查APP显示，2025年至今，“大模型六小龙”中仅有智谱一家有新的融资消息，并启动IPO进程。

资金链紧绷的同时，大模型创业公司不得不面对人才的高频流失。2024年以来，已有至少23名高管从大模型“六小龙”中离职或即将离职，例如零一万物就有7位核心技术人员集体出走。

融资收紧与人才出走只是创业环境恶化的表象。更深层的困境是，大模型创业公司普遍踏错了方向，商业化前景也不受看好。

在技术上，六小龙错失开源窗口，被DeepSeek“开源+性价比”反超。

相较于巨头，创业公司具备“船小好调头”的灵活性，但也对浪潮的冲击更为敏感。然而，不少大模型创业公司未能及时采纳开源策略，错失了打造生态系统的先机。

今年，DeepSeek的强势崛起以及百度等互联网大厂宣布加入开源队伍，都使大模型创业公司陷入被动，生存空间持续被挤压。大模型“六小龙”中，MiniMax在1月发布了首个开源模型，但公司创始人闫俊杰在接受媒体采访时表示：“第一次创业很多经验不具备，如果可以重新选，应该第一天就开源。”

与此同时，在商业层面，科技巨头也凭借其庞大的生态优势，迅速占据了创业公司的大量市场空间。

以月之暗面旗下曾引发热潮的产品Kimi为例，在产品表现上，QuestMobile数据显示，截至2025年3月，若计入手机助手功能，Kimi的用户规模在相关榜单中位列第九。而排除手机助手后，DeepSeek、字节豆包、腾讯元宝分别以1.94亿、1.16亿和4164万的月活跃用户数占据榜单前三名，Kimi则以1820万的月活用户数居于第四位。相比之下，Kimi与DeepSeek、豆包之间已存在明显的数量级差距。

一步慢则步步慢。随着基础能力提升，竞争格局正被重塑，大模型创业公司已失先机。

科技巨头依托其客户、数据和资本优势，在AI投资、开发和商业化上表现更优，趋向“赢家通吃”。

以阿里为例，其强调“未来三到五年所有业务以AI驱动”，这是创业公司难以企及的。阿里作为全球领先的开源大模型厂商，旗下通义模型已深度融入淘宝（优化推荐）、医疗、夸克等核心业务。

同时，巨头还可以通过投资完成从芯片、基建到应用的全栈布局，增强确定性。阿里云计划三年投入超3800亿建设AI基础设施（含自研芯片、液冷数据中心等），并通过混合云方案满足数据与算力需求。

这意味着基础模型竞赛已趋尾声，大模型进入应用与生态的新竞争维度。而“六小龙”等大模型创业公司显然无法在基础模型领域保持跟进，急需在资金短缺、人才流失、巨头环伺中，找到一条可持续的自我造血新路径。

To B or To C？

所有最终不挣钱的公司都有原罪。

做通用大模型的路被巨头堵上了，商业化成为创业公司留在牌桌上的关键问题。“六小龙”被迫加速转向具体场景与应用，战略路径出现显著分化。

一条路径是，垂直深耕To B道路，实现数据飞轮，从而击败巨头。

比如，零一万物放弃对标OpenAI的通用大模型路线，全面转向“小而美”的行业落地；百川智能进入基础模型研发静默期，将重心押注在医疗AI赛道；此外，MiniMax通过开放API平台，赋能2000+企业客户，典型如WPS办公AI集成其文档生成能力，实现按调用量计费+定制协议实现收入。

然而，To B赛道并非坦途。纵观国内SaaS（软件即服务）发展史，从大数据、云计算到计算机视觉领域，普遍存在结构性困境：过度定制化需求与同质化产品并存，低价竞争蚕食利润空间，叠加资本对短期回报的苛求，形成恶性循环。

更关键的是，企业客户数字化基础薄弱，付费意愿持续低迷，这些深层矛盾使To B市场成为创业公司的高难度剧本。

因此，另外一条路径也必然受到同等的重视，被部分大模型创业公司视作商业化突围的选择。那就是发力多模态C端产品。

以MiniMax为例，公司旗下应用海螺AI是具有代表性的C端产品，验证了通过内购、会员订阅等方式盈利的可行性。对于C端市场，此前MiniMax前开放平台负责人魏伟曾在接受媒体采访时表示，C端用户通过低廉或免费的方式，获取大模型对他们问题的解答，或许有不少人愿意买单。

值得注意的是，当DeepSeek等开源基座模型崛起后，MiniMax如果灵活采用，像腾讯元宝一样接入DeepSeek，有望将研发成本，反而提升应用层利润率。

然而，就像B端市场有固有难题，C端市场也有相应的挑战。

做高价值高投入的AI产品，比如AI视频，高昂研发投入与低用户付费意愿，使创业公司难以支撑长期消耗。而做低门槛低投入的产品，比如AI虚拟社交、AI换装，则陷入技术代差危机，当基座模型能力跃迁，垂直应用的差异化优势可能一夜归零。更残酷的是，科技巨头的快速迭代与像素级模仿，正将C端创新产品的生命周期压缩至极限。

如何在巨头的竞争中，保持独特优势？对此，我们认为，无论是B端还是C端，唯有构建数据飞轮闭环，才能建立护城河。

关键是如何构建数据飞轮闭环？

AI Agent元年：大厂铺路，小厂造车？

在AI应用的竞赛中，差异化产品是激活数据飞轮的唯一钥匙。

当产品功能趋同，比如通用聊天机器人，用户行为数据高度重复，这类低价值数据无法驱动模型迭代质变。反之，MiniMax的星野AI聚焦“二次元情感陪伴”积累的垂直场景对话数据有望形成巨头无法复制的语料库。

数据飞轮的本质是“场景越垂直，数据越稀缺”。面对巨头碾压，“六小龙”的破局之道在于垂直深耕和模式创新。

首要法则是聚焦细分场景。正如MiniMax星野AI伴侣和海外的Talkie聊天应用，在泛娱乐和内容创作领域建立了相对优势，这也让MiniMax成为业内少数能讲清楚商业化变现路径的创业公司。

也唯有如此，大模型创业公司才能抓住即将到来的AI Agent规模化浪潮。IDC预测2025年AI Agent将迎来大规模落地，中金公司更指出其可能通过接管手机交互重塑整个互联网生态。这为在特定领域有深厚积累的创业公司提供了重塑软件规则、定义新体验的历史性机遇。

基于垂直场景打造Agent产品的本质是构建共生生态。创业公司应借势巨头的算力基建，专注应用层创新与体验优化。基座模型厂商必然发展通用Agent，但在特定场景的深度耕耘仍具不可替代价值，这也是创业公司在未来与科技巨头们共存的现实选择。

这也是一种以退为进。可以期待的是，当聚焦人群或场景上的Agent积累足够规模的独有knowledgebase，并且公司能做到快速迭代，垂直领域龙头有望获得反向定义通用Agent规则的入场券。

总之，属于AI创业者的时代才刚刚开始。对于大模型创业公司来说，眼下最重要的是活下去，找到差异化的立足点，建立用户转换成本的护城河，并构建数据飞轮。

以MiniMax为代表的头部玩家选择此时冲击资本市场，恰逢全球投资机构重新评估AI资产价值的特殊节点，借助行业热度完成上市融资，不仅能获得持续打磨产品的弹药，更可确保在激烈竞争中占据有利身位。