核心观点 - 智谱AI与MiniMax作为中国大模型领域的先行者，在ChatGPT引爆市场前已获早期投资，并于2026年初成功登陆港交所，市值分别一度超过570亿港元和预估超过500亿港元，引发市场狂热认购 [7][8][9] - 两家公司的上市是多重因素合力的结果：包括港股市场的制度创新与积极招商、AI行业高速迭代带来的迫切融资需求，以及创始团队的前瞻视野与坚定信念 [16][18][21][24][33] - 港股上市为中国AI公司提供了全球资本对接、更公允的国际估值定价以及人才保留的重要平台，同时也成为国际资本进入中国科创市场、中国科技企业走向世界的关键窗口 [41][43][44][46] 行业趋势：AI大模型与资本市场 - **行业起步于非共识时期**：2021-2022年，AI并非投资热点，大模型和Scaling Law仅在少数大厂和研究院中实验，早期投资充满孤独感和自我质疑 [2][6] - **技术迭代与融资需求激增**：AI赛道三个月迭代速度相当于传统行业一年，高速迭代与资源消耗催生更高融资需求，大模型公司估值从2023-2024年的200亿元俱乐部快速升至300亿元 [18] - **一级市场承压转向IPO**：至2024年底，主要大模型公司意识到一级市场难以承托估值，几乎全部将IPO提上日程，上市成为筹资最快路径 [19][21] - **港股成为科技公司上市热土**：2025年港股新上市公司达119家，为近5年最多；截至2025年10月13日，共有269家公司递交IPO招股书，数量超过前三年总和 [12] - **港交所制度创新吸引科技企业**：针对“特专科技公司”的《上市规则》"18C"章允许未盈利或低收入企业上市，2025年5月推出的“科企专线”提供保密提交申请等便利，为AI公司创造了友好上市环境 [16] 公司分析：智谱AI与MiniMax - **智谱AI上市表现**：于2026年1月8日在港交所上市，市值一度超过570亿港元，公开发售部分认购达1159.46倍，触发回拨机制使公开发售比例从5%提至20%，股价一度超过130港元，较发行价上涨约12% [7] - **MiniMax上市表现**：于2026年1月9日登陆港交所，预估市值超过500亿港元，公开发售部分吸引超过2533亿港元的孖展资金，42万人认购，认购倍数高达1209倍 [7] - **智谱AI的早期与特质**：成立于2019年，源于清华知识工程实验室，早期展示的“悟道2.0”为参数量万亿级模型，其自研的GLM架构和早期与阿里云等合作提供API服务的模式，体现了自主可控与技术商业化结合的能力 [1][24][35] - **MiniMax的早期与特质**：成立于2022年，创始人闫俊杰创业之初即提出实现AGI的愿景，其“端到端数据驱动”的方法论和“Intelligence with Everyone”的理念获得投资人认可，公司注重技术驱动而非营销驱动 [4][28][32] - **创始人的关键作用**：智谱创始人唐杰具备AGI野心和强大的资源调动能力；MiniMax创始人闫俊杰以“真”和“不妥协”著称，其超前决策如暂缓产品投流以聚焦模型迭代，体现了战略定力 [24][28][31][32][34] - **业务与全球化进展**：MiniMax从创立之初即定位全球化，其产品Talkie和Hailuo AI为成功出海产品；智谱2025年上半年境外收入占总营收11.6%，且下半年海外营收规模预计显著提高 [37] 市场环境与资本动态 - **南下资金与港股主动招商**：港交所积极赴内地宣传，以蜜雪IPO散户认购超5000倍等案例扭转“上市即破发”的刻板印象，吸引内地企业 [15][16] - **国际资本对中国科创的兴趣**：尽管面临地缘政治挑战，但大疆、宁德时代等中国科技企业的全球成功持续吸引国际资本，2025年有欧美顶级VC投资人组团考察中国东部工业带企业 [42] - **估值差异与期待**：相较于收入体量相近的法国公司Mistral AI约980亿元人民币的估值，智谱和MiniMax的Pre-IPO估值被认为被低估，上市有助于获得更公允的国际估值锚点 [41] - **IPO的战略意义**：上市不仅为AI公司提供了融资和估值平台，也通过股权激励“稳定军心”以应对未来与大厂的激烈人才竞争，同时为早期投资人提供了更顺畅的退出渠道，反哺一级市场投资信心 [44][46][47][48]

开年硬科技IPO热潮与市场表现 - 2025年开年第一周，港股资本市场诞生两个“第一股”：1月2日迎来首家通用人工智能芯片公司壁仞科技，1月8日“大模型第一股”智谱登陆港交所[3] - 智谱上市首日市值突破520亿港元，其公开发售部分录得超额认购1164倍，显示出市场高度认可[3] - 同期壁仞科技、MiniMax、天数智芯的密集上市，勾勒出开年硬科技IPO的热闹景象，被投资人称为创投圈久违的“开门红”[3] 智谱的融资历程与投资阵容 - 智谱在上市前共完成8轮融资，总规模超过83亿元人民币[5] - 投资阵容堪称“顶配”，包括美团、蚂蚁、阿里、腾讯、小米等产业资本，以及君联资本、启明创投、红杉中国、高瓴创投、达晨财智等一线VC机构，还有成都、北京等多地地方国资平台[5] - 启明创投是第一个专门冲着“预训练大模型”技术方向找上门的机构，并于2022年年初领投了一轮融资，资金助力智谱研发出中国第一个商业化的大语言模型[5][6] - 中科创星是智谱的首轮投资者，于2019年上半年向其注入4000万元天使轮资金，该笔投资既是当时对应基金的单笔最大投资，也是公司全年单笔金额最高的投资[6][7] 硬科技投资的高额回报 - 智谱的早期投资方斩获颇丰，其超过500亿港元的市值较B轮28亿元人民币的估值翻了17倍，即便较2023年B+轮至B+++++轮140亿元人民币的估值，目前市值依然有2倍多收益[11] - 壁仞科技的A轮及B轮投资方，投资回报率高达1150.58%，内部收益率达54.22%[11] - 摩尔线程的早期投资人投资回报率在16倍以上，其中沛县乾曜的投资回报高达惊人的6200倍，IRR同步超过100.63%[11] - 与2024年部分机构通过并购退出实现的20%-30%的IRR均值相比，硬科技赛道动辄数倍甚至数千倍的回报形成鲜明对比[11] 全球资本对中国硬科技资产的共识 - 智谱和MiniMax的基石轮融资吸引了国际资本关注，智谱获得了JSC International Investment Fund SPC、3W Fund Management等机构的投资，MiniMax迎来了Aspex、Eastspring等长线资金的入局[9] - 这显示全球顶级机构对中国硬科技企业的长期价值判断正在达成共识，愿意出手并锚定核心资产[9] - 国内一线投资机构如达晨财智，早在2019年就基于对美国生成式AI早期布局的观察，在行业爆发前坚定押注大模型的底层创新，领投了智谱的A轮并后续多轮持续加注[10] 智谱公司的核心优势与生态建设 - 智谱团队拥有深厚的清华科研背景，并专注于预训练模型的执着探索[10] - 公司在早期就有不少中间态产品，带来了一定体量的收入，具备自我造血的意识和能力，不同于其他纯烧钱模式的AI公司[10] - 公司通过开源生态构建了核心壁垒，其模型开源30天内，在Hugging Face平台的下载量突破1000万次，衍生出230余个垂类模型，覆盖金融量化、医疗诊断等12个领域，形成了强大的生态“飞轮效应”[10] 下一波估值爆发的潜在赛道 - 根据“十五五”规划，未来5年中国将重点支持4个新兴产业和6个未来产业，包括新能源、新材料、低空经济、航空航天、量子科技、生物制造、脑机接口等[13] - 低空经济赛道已吸引大量投资，例如小鹏汇天曾斩获超5亿美元A轮融资，投资方包括IDG资本、红杉中国等；沃兰特航空于2025年完成多轮融资[13] - 航空航天领域即将跑出“第一股”及多个潜在IPO标的：蓝箭航天于2025年12月获科创板IPO受理，拟募资75亿元；星河动力D轮融资后估值超150亿元；微纳星空、中科宇航估值均超百亿元；星际荣耀已启动IPO备案辅导[14] 对中国硬科技投资的趋势判断 - 中国团队在全球AI竞争中具备优势：中国互联网及AI产业沉淀了大量优质产品与研发人才，AI人才密度居全球前列；当前大模型能力正经历前所未有的跃升，红利窗口期已正式打开[15] - 大模型能力的外溢催生了AI软件、AI消费硬件、具身智能、AI4S等多领域的创新机会[15] - 智谱的成功上市重塑了硬科技赛道的投资逻辑，表明坚持底层核心技术创新，即使短期内因巨额投入导致亏损，只要路径正确、团队过硬，资本市场会给予认可和价值重估[15][16] - 以智谱、DeepSeek为代表的中国AI创新已获得全球范围的关注与认可，意味着中国团队将更深度地参与全球技术竞赛[16]

文章核心观点 - 中国两家领先的大模型公司智谱AI与MiniMax于2026年初成功在香港交易所上市 标志着在ChatGPT引爆市场共识前就坚持投入的早期投资者和创业者获得了里程碑式的回报 也反映了港股市场对科技公司 特别是AI赛道的吸引力正显著增强 [15][18][19] - 两家公司的上市是多重因素合力的结果 包括AI技术迭代催生的巨额融资需求 一级市场估值承压 以及港交所为吸引科技公司而推出的友好政策 上市不仅为公司提供了持续发展的弹药 也成为其提升国际影响力 获取全球公允估值和留住人才的关键窗口 [30][34][56][64] - 智谱与MiniMax的成功根植于其创始人在行业共识形成前的远见与坚持 投资者看重的是创始团队对AGI的信念 自研技术路线 清晰的商业模式思考以及不妥协的战略定力 这些特质使公司在“前ChatGPT时代”的孤独探索中建立起先发优势 [37][39][44][48][54] 根据相关目录分别进行总结 智谱AI与MiniMax的上市表现与市场反响 - 智谱AI于2026年1月8日在港交所上市 市值一度超过570亿港元 其公开发售部分认购倍数达1159.46倍 触发回拨机制使公开发售比例从5%提升至20% 股价一度超过130港元 较发行价上涨约12% [15][16] - MiniMax于2026年1月9日登陆港交所 预估市值超过500亿港元 其公开发售部分吸引超过2533亿港元的孖展资金 共42万人认购 相当于每1港元股票有1209人争抢 [15][16] - 两家公司的上市点燃了市场情绪 被市场参与者形容为近五年来最热赛道上的最热公司同时上市 中签难度极高 [16][17] 港股市场成为科技公司上市热土 - 2025年港股新上市公司达119家 为近5年最多 截至2025年10月13日 当年共有269家公司向港交所递交IPO招股书 数量超过前三年的总和 [24] - 港交所积极吸引内地企业 包括赴内地宣传 并在政策上示好 例如针对特专科技公司的《上市规则》“18C”章以及2025年5月推出的“科企专线” 为未盈利科技公司提供上市通道和保密申请指导 [27][28][29] - 港股市场扭转了“上市即破发”的刻板印象 2025年初消费板块的蜜雪冰城IPO散户认购超5000倍触发了回拨机制 是一个标志性案例 [28][29] AI行业的快速发展与融资需求 - AI赛道技术迭代速度极快 三个月相当于传统行业一年 这催生了极高的资源消耗和融资需求 [32] - 大模型公司估值膨胀迅速 从2023年到2024年中 “六小虎”从独角兽迈入200亿元估值俱乐部 仅一年后 估值又从200亿元快速升至300亿元 [32] - 至2024年底 主要大模型公司均意识到一级市场难以承托其估值 将IPO提上日程 上市成为最高效的筹资路径 [33][34] 早期投资逻辑与创始团队特质 - 启明创投在2021年投资智谱AI 看重其团队提出的“泛化性”以及已推进的模型API服务 认为大模型是能改变千行百业的“big story” 尽管当时AI并非热门赛道 [9] - 明势创投在2022年投资MiniMax 被创始人闫俊杰“实现AGI”的愿景及其“端到端数据驱动做NLP”的方法论所打动 后续连续投资6轮 [11] - 投资者认为两家公司及其创始人在当时具有“稀缺性” 投资是在市场共识形成前的“赌注”或“快了半步” 伴随孤独感和自我质疑 [13] - 智谱团队给投资者留下“极客”和“自主可控”的印象 其自研的GLM架构和早期明确的To B商业模式规划是关键吸引力 [39][40][52] - MiniMax创始人闫俊杰给投资者的核心印象是“真”和“不妥协” 其创业意图是让“Intelligence with Everyone” 且有将技术做到行业第一的执着经历 2024年其暂缓产品投流、聚焦模型迭代的决策展现了战略定力 [44][46][48] 上市的战略意义与全球视野 - 上市为中国大模型公司提供了对接全球资本、提升国际影响力的关键窗口 智谱2025年上半年境外收入已占总营收的11.6% 且下半年预计有更明显提升 MiniMax则从创立之初就定位为全球化公司 其Talkie和Hailuo AI已是成功的出海产品 [57] - 当前中国模型公司的海外影响力与估值仍被低估 例如法国公司Mistral AI在2025年9月估值约140亿美元 是智谱和MiniMax Pre-IPO估值的约3倍 投资者期待通过港股上市获得更公允的全球估值锚点 [61][64] - 在复杂国际环境下 港股IPO成为连接中国科创企业与全球资本的“一扇门” 有助于让世界看到中国企业的创新 并吸引海外投资人的关注 [62][63] - 上市有助于公司通过股权激励留住核心人才 在面临大厂激烈竞争时稳定军心 [65][66] 对一级市场生态的积极影响 - 智谱与MiniMax的成功上市及港股回暖 为科技创业者和一级市场注入强心针 让投资者更敢于投资早期非共识的科技创新和富有野心的创业者 [66][67][68] - 上市提供了更公允的国际定价和更顺畅的基金退出渠道 这些事实将反哺一级市场 激励更多资金投向真正的创新 [67][68]

1月8日，北京智谱华章科技股份有限公司（02513.HK）（简称"智谱"）正式在香港联合交易所挂牌上 市，发行价为每股116.20港元，以120港元/股的价格开盘，午后震荡走高，一度涨近16%。 市场关注智谱股价走势，核心原因在于作为"基座模型第一股"，智谱成为高投入高亏损赛道价值判断的 重要标的。而智谱之外，MiniMax、壁仞科技、天数智芯等科技公司准备或已登陆港股，多位投资界人 士对第一财经记者表示，针对科技公司的上市政策红利逐渐落实，资本端、政策端也已达成共识。 启明创投主管合伙人周志峰表示，以智谱、DeepSeek为代表的中国AI创新正在获得全球范围的关注和 认可，这为整个生态打开了新的空间，意味着中国团队将更深度地参与全球技术竞赛。这次上市成功明 确地告诉市场：坚持底层核心技术创新，即使短期内巨额投入导致亏损，只要路径正确、团队过硬，资 本市场会给予认可和价值重估。而上市只是一个新的起点，利用好资本市场的资源加速创新和生态建 设，才是接下来真正的考验。 智谱背后的中国大模型路径 在张鹏的视野中，探索AGI是比公司商业化更为重要的事，他在专访中对第一财经记者强调，如果一味 追求商业化而放弃AGI，" ...

海淀区科技创新生态 - 海淀区作为科技创新源头，吸引了大量外地招商人员和顶级独角兽创始人关注，每月约两万名招商人员活跃在该区域[2] - 从1992年北大科技园建立到2000年后中关村智造大街崛起，形成了高校实验室、企业研发中心和咖啡馆密集交织的创新生态[2] - 海淀区以占北京市2.6%的土地创造了全市超四分之一的GDP，承载了全国70%以上的AI企业和80%以上的AI全球顶尖学者[3] AI产业发展现状 - 海淀区已成为"中关村人工智能大模型产业集聚区"核心，人工智能企业超过100家，截至2025年6月备案大模型89款，占全国三分之一[3] - AI应用创业热潮使中关村创业大街重新活跃，模型侧和应用端创新均汇聚于海淀[4] - 国内大模型创业爆发潮中，智谱、百川、月之暗面等企业迅速崛起，其中智谱已启动IPO流程[8] AI技术发展历程 - 基于规则和逻辑推理的人工智能阶段，海淀区承担了源头研究、系统试点和国家工程平台角色，中科院自动化所和清华大学是重要研究机构[6] - 深度学习引领的感知智能阶段，商汤、旷视等"CV四小龙"核心研发团队与海淀区深度关联[7] - 通用人工智能与大模型时代，海淀区在2023年7月已集聚约50家大模型企业，发布35个大模型，数量居全国第一[8] 产学研融合优势 - 海淀区拥有37所高校，覆盖北京全部985/211，聚集了中国科学院自动化所、微软亚洲研究院等顶级科研机构[9] - 高校与行业领军企业合作密切，如清华大学与优必选合作设立的北京研究所为具身智能产业输送了大量科研人才[9] - 具身智能行业明星公司如银河通用、星动纪元等均具有"清华系"背景[9] 源头创新支持体系 - 海淀区通过算力、数据、模型、场景、人才和资本六大要素打造AI应用创新生态[12] - 北京人工智能公共算力平台2024年上线，一期3500P算力，年底扩至1万P，并形成全国首个"市-区-企"三级算力网[12] - 海淀区发布首批"AI全景赋能开放场景"榜单，涵盖政务、医疗等10个核心场景，政府做"首席甲方"[13] 资本与政策支持 - 海淀区设立覆盖科技企业全成长周期的基金组合，中关村科学城科技成长系列基金总规模达200亿元[14] - 对技术创新性强的大模型给予最高1000万元算力补贴，并实施"AI人才特区20条"政策[13][14] - 2023年有38家机器人公司和79家人工智能公司搬到北京，其中54家人工智能公司入驻海淀[15]

北京人工智能产业概况 - 北京人工智能企业数量突破2400家，核心产业规模近3500亿元，均占全国一半 [1] - 北京已成为中国人工智能创新资源最丰富的城市，拥有21家全国重点实验室和超40%的顶尖人才 [2] - 北京备案上线大模型132款，数量全国第一 [4] 技术创新与研发成果 - 北京建设4家人工智能领域新型研发机构，产出全球首个原生多模态大模型Emu等原创成果 [2] - 智源研究院发布"悟界"系列大模型，其中脑科学多模态通用基础模型见微Brainμ已完成超100万单位神经信号预训练 [3] - 北京产出全球首款光训练芯片，并布局光计算、晶圆级芯片等颠覆性技术路线 [4] 大模型技术发展 - 智源研究院2021年推出悟道1.0（中国首个超大规模信息智能模型）和悟道2.0（1.75万亿参数规模全球最大预训练模型） [2] - 智源开源技术体系FlagOpen已开源约200个模型和160个数据集，模型全球总下载量超6.4亿次 [3] - 面壁智能推出端侧模型小钢炮MiniCPM，集成无限长文本、超清OCR识图等功能 [4] 行业应用与场景落地 - 面壁智能在教育领域推出MAIC全自动课堂，实现AI辅助备课、自适应授课等功能 [5] - 北京前瞻布局AI+生命健康、AI for Science等前沿交叉领域 [6][7] - 北京构建"一委一业、一区一品"应用发展格局，推进大模型产品落地应用 [7] 基础设施与政策支持 - 北京2024年新增算力8620P，累计智能算力规模超3.3万P [7] - 北京发布中文互联网语料库CCI 4.0，上线人工智能数据运营平台，汇聚180余个数据集（总量超2000TB） [7] - 北京市支持新型研发机构创新体制机制，深化目标导向的有组织科研 [7]

AI发展趋势 - AI发展速度被低估 技术进步呈现非线性特征 大模型作为基础设施未来将更关注上层应用 [1] - AI重点从大语言模型预训练转向世界模型培育 智源研究院宣布进入"具身智能"探索阶段 [1][3] - 大模型与机器本体深度耦合 推动机器人从1.0时代迈向2.0时代 加速数字与物理世界融合 [3] 世界模型技术 - 世界模型尚无统一定义 智源通过"悟界"系列产品体现技术理解 包括Emu3/Brainμ/RoboOS 2.0等 [3][4] - Emu3实现多模态技术突破 通过视觉tokenizer统一处理图像/视频/文本 简化跨模态知识迁移 [4] - 大模型需突破时空感知隔阂 才能实现数字世界向物理世界的跨越 [4] 底座大模型发展 - 大语言模型性能提升放缓 突破路径包括强化学习/数据合成/多模态数据 [5] - 多模态数据规模可达文字数据百倍至万倍 但利用率低下 成为技术突破重点 [5] - 原生多模态世界模型本质是让AI感知物理世界 通过与硬件结合解决实际问题 [5] 具身智能挑战 - 存在"数据-能力"循环悖论：具身能力不足限制数据采集 数据稀缺又制约模型发展 [6] - 技术路线尚未收敛 不同厂商采用差异化探索方式 智源方案仅为"一家之言" [6] - 跨本体小脑技能未达共识 需通过产业迭代实现硬件标准化 [8] 机器人行业痛点 - 场景泛化能力差 单一机器人难以适应多场景工作需求 [9] - 任务泛化能力差 需搭载不同程序完成同类场景不同任务 [9] - 本体泛化能力差 机器人设计高度依赖特定工作场景 [9] 控制技术现状 - MPC控制技术存在三大局限：仅适用结构化环境/固定流程/预编程任务 [10] - 具身大模型处于GPT-3前探索期 技术路径未统一 产业落地需突破多模态融合等基础问题 [10]