今年以来，除了频繁的版本更新迭代，融资、估值、上市这几个关键词也挤进了一众大模型厂商的「竞技场」中央。

2026 年 1 月，智谱与 MiniMax 在港交所先后敲响了上市的锣声。

月之暗面完成了新一轮 20 亿美元融资，估值突破 200 亿美元，成为累计融资最多的大模型初创公司。

而正在百米冲刺抢 IPO 窗口的阶跃星辰，也即将拿下近 25 亿美元融资，计划今年 6 月底前递表。

智谱、MiniMax、阶跃星辰、月之暗面、百川智能和零一万物，这六家被行业称为「AI 六小虎」的头部创业公司，曾集体扛起「做中国的 OpenAI」的时代叙事。

而如今，智谱、MiniMax 已经上岸敲钟，阶跃星辰、月之暗面守在 IPO 关口等待起跳，而百川智能和零一万物则退出通用大模型基座的内卷赛道，转向垂直领域与应用层求生。

这一分野的背后，是「做中国的 OpenAI」集体叙事的破产，更是六家企业褪去统一标签后，暴露了原本截然不同的基因底色。

1、「AI 六小虎」为何要集体复刻 OpenAI

把时间线拉回到 2023 年，ChatGPT 的问世以及 GPT-4 的接踵而至，彻底引爆了国内大模型赛道。

一批出身顶尖高校实验室、互联网大厂核心团队的创业者纷纷出走自立门户。

大模型市场井喷、一级市场热钱扎堆涌入，智谱、MiniMax、阶跃星辰、月之暗面、百川智能、零一万物迅速站稳第一梯队，被圈内冠以「AI 六小虎」的名号。

摆在它们面前最现成、也最诱人的范本，就是大洋彼岸的 OpenAI。

几乎一夜之间，「做中国的 OpenAI」成了六小虎共享的行业标签，也成了整个大模型赛道最主流的叙事范式。

与其说是六小虎集体主动绑定这一叙事，不如说这是资本、行业、时代情绪共同裹挟下的结果。

首先在资本市场，大模型作为一个新物种，投资的技术门槛极高，绝大多数 VC 无法穿透技术黑盒，只能将成功案例 OpenAI 作为唯一标尺。

「做中国的 OpenAI」也顺理成章地成为资本市场一套可套用的估值公式：顶级团队光环 + 千亿参数跑分 = 独角兽估值。

用成熟标杆做定价锚点，既能降低投资决策的试错成本，也方便后期叙事、抬升估值，这是一级市场最稳妥也最省事的打法。

其次，「做中国的 OpenAI」这一叙事，本身就是大模型行业的一把融资万能钥匙。

在大模型创业早期，技术差距尚未完全拉开，谁能更快讲出「我要做中国的 OpenAI」的故事，谁就能率先占领投资人的心智。

这套叙事天然包含三点吸引力：

第一，技术权威性，像 OpenAI 一样引领前沿；

第二，生态主导性，定义国内大模型标准；

第三，爆发性增长预期，烧钱只是战略性投资，是塑造技术护城河的必经之路。

在 2023 年的融资热潮中，几乎所有大模型厂商都有意或无意地强化了这一叙事，因为它能同时吸引财务 VC、战略投资者乃至地方政府资金，每一方都希望押注「下一个 OpenAI」。

最后，技术理想主义与国产替代的双重感召，也使大模型厂商对这一叙事拥有了真切的共鸣。

对创始团队而言，「做中国的 OpenAI」不仅是融资话术，也是真实的技术抱负。

六小虎的创始人几乎都来自清华、谷歌、微软研究院等顶级机构，他们都希望在大模型这个技术高地上实现突破。

而在地缘科技竞争背景下，「自主可控的大模型底座」成为国家战略需求，六小虎也因此不自觉地将自身放在了「技术理想主义者」、「国产替代的主力军」这一双重角色中，也让「复刻中国版 OpenAI」这个技术和商业故事，叠加了一层家国叙事。

然而实际上，六家企业对待这套叙事的态度，从一开始就并不相同。

有的企业主动拥抱、高调喊话，立志对标 OpenAI 走通用大模型全栈路线；也有企业从创立之初就清醒地知道自身定位，一直在布局差异化赛道。

只是在当时资本狂欢、媒体造势、行业跟风的洪流里，个体的清醒和差异化的声音被淹没在「做中国 OpenAI」的呐喊中。

而六小虎也这样主动或被动地被套上了「做中国的 OpenAI」的叙事外壳，被强行拉进同一条内卷赛道里狂奔。

但六家公司天然相异的基因底色，也从根本上注定它们无法被同一套估值逻辑、同一条商业化路线长期绑定。

当时间来到 2025 年，外部环境发生剧变，这套叙事外壳也开始瓦解。

2、「做中国的 OpenAI」叙事破产

2025 年开始，外界明显地感知到大模型厂商越来越少提「做中国的 OpenAI」了。

不是因为 OpenAI 陨落了，而是因为大模型行业原来深信的技术、商业、资本三重逻辑都在国内这片土壤上失效了。

首先，DeepSeek 给大模型的技术逻辑来了一次釜底抽薪。

2024 年 12 月 27 日，DeepSeek 公布 V3 模型核心数据：

仅以约 557 万美元的训练成本，便实现了逼近甚至超越 GPT-4o 级别的性能。

DeepSeek-V3 多项评测成绩逼近甚至超越 GPT-4o

这一公布如同惊雷，瞬间击穿了整个大模型赛道的竞赛逻辑。

此前，大模型厂商普遍信奉「堆参数、堆算力」的路线，认为要砸够投入，才能追上 OpenAI。

而 DeepSeek 以轻量化、低成本训练跑出顶级性能，再以全面开源打破行业信息差，直接让「自研万亿参数基座模型=核心竞争力」的固有共识，从根基上被彻底动摇。

几乎在技术通缩到来的同期，顶层大厂凭借自身流量优势，对创业公司形成了降维打击。

它们不仅自研大模型，还通过云生态、应用场景和流量分发牢牢把控入口，从市场端彻底摧毁了创业公司的获客逻辑，进一步压缩了其生存空间。

2025 年，字节豆包手机端月活破亿，依托字节系全生态流量实现快速渗透；

腾讯元宝借微信生态的天然优势疯狂裂变，触达亿万用户；

阿里通义千问则以海量补贴砸开 B 端市场入口，用资金优势抢占企业客户资源。

大厂的核心优势在于，一方面流量本身就是它们的存量资产，它们可以将获客成本压至近乎为零；

另一方面，它们也可以将模型成本内部化，用成熟业务的庞大现金流来补贴大模型研发。

而六小虎必须靠模型调用费、用户和企业订阅等单一收入维持运转。

因此，它们试图靠买量投放获取用户的模式，在大厂的流量碾压下，彻底变成了一场必输的消耗战——创业公司的资金储备有限，无法长期与大厂比拼补贴和流量投入。

事实也证明了这一点：

2025 年下半年，C 端 AI 应用榜单被大厂产品霸榜，创业公司的 C 端生存空间被高度挤压。

2025年12月原生AI应用榜单

而更残酷的现实是，「做中国的 OpenAI」叙事在中美差异化的土壤中，原本就很难落地：

中国 C 端用户没有为 AI 工具付费的习惯，难以复刻 OpenAI 的订阅制盈利模式；B 端市场则多为项目制而非订阅制的交付逻辑，企业更注重短期落地效果，而非长期技术服务。

底层技术与顶层商业的双重崩塌，最终也带来了资本市场转向的「蝴蝶效应」。

一级市场迅速从狂热中醒来，它们「不再寻找中国的 OpenAI，而是看谁能成为 AI 时代的富士康」。

投资逻辑也从赌 AGI 愿景，变成了极其现实的灵魂三问：你的护城河在哪？毛利率何时转正？账上现金还能撑几个月？

此时，六小虎也被迫直面这个终极追问：如果不靠「做中国的 OpenAI」讲故事，我凭什么说服投资人、市场和用户？

3、褪去统一叙事，回归基因本色的战略收敛

当「做中国 OpenAI」这层外壳被撕开，外界强行赋予的统一标签随之脱落。

它们走向了上市、准上市和转型三大阵营，选择用截然不同的路线，交出了对「大模型创业该怎么活下去」的不同答卷。

这时，人们才发现：六小虎从来就不是同质化的模仿者，彼此的团队基因、资源禀赋、生存逻辑从一开始就天差地别，只是被行业幻觉裹挟着横向比较。

而大模型行业的几重冲击，只是加速了它们的战略收敛 ，而非「分道扬镳」，本质上是六家公司终于摆脱了统一叙事的绑架，直面商业化现实，回归到最符合自身基因的生存路径上。

上市派：技术和商业两种叙事

率先敲响港交所铜锣的智谱，冲击的是「全球大模型第一股」。

它向市场兜售的是「技术纵深」的核心叙事：联合华为昇腾探索全国产算力闭环，开源 GLM 模型，主打「国产自主可控基座」这一稀缺标签。

发行价 116.20 港元，公开发售获 1159.46 倍认购，首日涨 13.17%，市值站上 578.9 亿港元，足以证明市场对其技术叙事的认可。

但翻开招股书，研发与收入严重倒挂：

2025 年上半年研发支出 15.95 亿元，同期收入仅 1.91 亿元——每挣 1 块钱，要花 8.4 块钱搞研发。

上市对智谱而言，更像是一场为高强度研发输血的资本「手术」。

这种对「基座」的执着，根植于其学院派底色。

一个从知识工程实验室里长出来的公司，本能地相信：只有技术上扎得足够深，才能成为生态的底层。

它不回避赚钱，但前提是先证明技术的自主性。

隔日敲钟的 MiniMax，则打上了「港股多模态大模型第一股」的标签。与智谱的技术叙事截然不同，它向市场提交的是一份「全球化商业闭环」的答卷。

公司发行价 165 港元，上市首日暴涨 109%，当天市值破千亿，五天后市值突破 1300 亿港元，资本市场溢价远超智谱。

市场为何给了 MiniMax 远超智谱的溢价？

因为 MiniMax 更早地跑通了商业闭环。

2025 年前三季度营收 5343.7 万美元，同比增长 174.7%，海外收入占比 73.1%，毛利率 24.3%。

当智谱在算力账单上「流血」时，MiniMax 旗下 Talkie 等虚拟陪伴应用，已在海外 C 端跑通了下载、订阅、广告变现的完整链路。

这条全球化 C 端变现的商业化路线，烙印着创始人闫俊杰的商汤基因。2023 年行业还在扎堆比拼模型参数时，MiniMax 已抢先布局海外 C 端应用。

它的核心逻辑十分清晰：聚焦 AI 消费级产品、深耕全球市场，比起死磕底层基座再寻找落地场景，C 端直接变现更贴合初创公司生存法则。

同一时点敲钟，两种估值逻辑：一个卖「技术纵深」，一个卖「商业闭环」。

而殊途同归的是，它们都选择主动接受二级市场的公开检验，用季度财报回应盈利可行性的核心拷问，以透明化换取稳定的融资通道。

智谱、MiniMax自年初上市以来，市值累计涨幅分别接近7倍、4倍，也进一步印证，无论是何种叙事，只有走自己最擅长的路，才能在资本市场的惊涛骇浪中站稳脚跟。

拟上市派：冲刺与深蹲

阶跃星辰和月之暗面都选择"等一步"，但姿势截然相反。

一边，阶跃星辰「冲刺式」冲击 IPO：

2026 年 1 月刚完成超 50 亿元 B+轮融资，2 月便火速启动 Pre-IPO 轮，计划在 6 月 30 日前递交 A1 申请，年底前完成上市。

为什么这么急？

因为它手里最大的筹码是「AI+终端」生态位——手机端覆盖国内 60% 头部品牌，装机超 4200 万台；汽车端与吉利合作 Agent OS 智能座舱，银河 M9 已量产，预计2026年大模型「上车」超百万辆。

端侧 License+云侧 Token 的复合收费模型也已跑通，2025 年收入近 5 亿元。

但这是一个时间窗口极窄的卡位战。

其生态位建立在"终端厂商暂不自研 AI"的假设之上，一旦终端厂商自研成熟，或字节、阿里等大厂免费或补贴式向下游渗透，阶跃星辰既没有硬件护城河，也打不起价格战。

因此，它必须赶在窗口关闭前，把「端+云」的产业叙事变现为估值，冲刺敲钟。

作为前微软全球副总裁，姜大昕多年深耕 B 端政企市场，深谙「产业嵌入」的打法，让阶跃星辰从第一天起就押注了「把模型装进设备」的产业路线。而如今冲刺跑向港交所的姿态，也折射出阶跃星辰骨子里鲜明的产业操盘底色。

与阶跃星辰的「冲刺」形成鲜明对照的，是月之暗面的「深蹲」。

2025 年的最后一天，杨植麟发出内部信，宣布完成 5 亿美元 C 轮融资，现金储备超 14 亿美元，并特别强调「短期不急于 IPO」。

杨植麟内部信

然而仅三个月后，彭博社便曝出月之暗面已接洽中金、高盛等投行；四个月后，K2.6 模型正式上线，同步将 API 价格上调 58%。

从「不急」，到悄然对接投行，再到迭代模型、上调服务定价，一连串动作指向同一个信号：杨植麟已经按下 IPO 的倒计时按钮。

不同于阶跃星辰抢窗口的逻辑，月之暗面的等待是把全部赌注押在「 K3 模型形成技术代差」上。

K2.6 已将模型从「聊天工具」转型为「多 Agent 协同的数字劳动力」，K3 的目标则是实现从「国内对标」切换到「全球对标」的工程成果，让 Agent 集群从「能干活」进化到「能规模化地干更复杂的活」，真正释放商业生产力价值。

这种耐心源于杨植麟的技术极客底色——清华本科、卡内基梅隆博士，Transformer-XL 和 XLNet 的核心作者。面对市场对估值、营收的喧嚣，他更愿意把技术突破放在资本上市之前。

一个抢产业窗口，一个赌技术代差。两种「等」的姿势，背后是两种完全不同的底层假设：阶跃星辰认为「生态位会过期」，而月之暗面相信「技术代差能溢价」。

转型派：割肉离场，各寻生路

如果说前四家还在围绕「基座模型」搏杀，剩下的两家已在这个分岔路口做出了最决绝的选择。

2024 年底，百川智能停止大规模通用预训练的消息震动业界，随后是 2025 年断崖式裁员和金融、教育业务全线被砍的消息。

王小川带着账上约 30 亿元弹药，all in 医疗 AI。从此，百川智能从一家通用大模型公司，变成了一家以「造医生」为终极目标的垂直医疗 AI 企业。

其新一代开源医疗大模型 Baichuan-M3，在全球权威医疗 AI 评测 HealthBench 及其高难度子集 HealthBench Hard 上，首次实现对 GPT-5.2 的全面超越，并医疗幻觉率降至行业最低 3.5%。

这不是一次普通的跑分领先，而是在容错率极低的医疗领域拿到了技术话语权。

Baichuan-M3在HealthBench 、 HealthBench Hard 评测结果

百川智能这一转向背后的逻辑并不复杂：搜狗时代深耕医疗搜索与健康数据积累的行业 know-how，是王小川手中唯一无法被 DeepSeek 开源模型瞬间抹平的资产。

而更重要的是，这也是初心使然，正如王小川本人曾做出的解释：百川从第一天起就想做医疗，只是被裹挟做了通用模型，现在回归初心。

而零一万物的转向则更早、更主动，甚至早于 DeepSeek 的爆火。

2024 年 5 月，零一万物内部做了一次兵棋推演，当得出「万亿参数模型成本与回报严重失衡」的结论后，零一万物果断放弃参数竞赛，叫停了原计划的 Yi-X-Large 项目，不再继续向超大规模通用基座模型投入资源。

彼时的市场情绪依然卷在「参数竞赛」中，零一万物作为六小虎中唯一在 Hugging Face 全球开源模型排行榜登顶、被英伟达 AI Playground 收录的中国选手，这个时候主动退赛，在外界看来无异于「自废武功」。

但李开复非常清楚自己在做什么。作为六位创始人中唯一兼具投资人与 CEO 双重身份的人，他对资金成本有着天然的敏锐性：

账算不过来，便立刻放手，转向更具确定性的赛道。

2025 年 2 月，零一万物做了一件在六小虎中堪称「破例」的事——在自己的海外 AI 应用 PopAi 中接入了竞争对手 DeepSeek 的 R1 模型。

一个月后，它又正式发布「万智企业大模型一站式平台」，全面拥抱 DeepSeek 等开源基座。

这意味着什么？

零一万物放弃了「自研底层引擎」的执念，退而做「AI 时代的 Windows 操作系统」——填补基座模型与企业落地之间的缺口，从「谁的模型更强」，转向「模型怎么被用好」。

圈内有人说百川和零一万物「掉队」了，但更准确的说法应该是「调方向」：

百川智能的转向，是收缩战线，把全部兵力押在最熟悉的医疗战场，而零一万物则基于精密推演后的主动降维，从最拥挤的阵地撤出，去一个更窄但更确定的战场。

尽管路径不同，但它们都摆脱了通用大模型的「内耗式」竞争，回归了属于自己的生存逻辑。

AGI 从来不是某一家创业公司能独立完成的使命，它是需要整个行业接力完成的长期工程。

当六小虎卸下强行扮演「中国的 OpenAI」的包袱，它们选择回归自身的基因本色，走自己最想走的那条路。

它们的路不直接通向 AGI，但每一条路都在宣告：在这个曾靠叙事跑马圈地的大模型行业，能讲一个好故事固然重要，但能真正走出属于自己的路，才是最后留在牌桌上的最大筹码。