作者 |洞见新研社 辰纹

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。