AI 六小虎，誰能先跑通「盈利模型」？

中國大模型創業公司正在迎來又一輪的資本博弈。

近日，AI六小虎之一的MiniMax完成了近3億美元的新一輪融資，投後估值超過40億美元。同時，有消息稱公司正在籌備赴港上市的相關事宜。

而就在不久前，另一家六小虎成員，智譜，也被爆出正與財務顧問合作，推進潛在IPO計劃，擬募資規模或達3億美元，此前其市場估值已經達到了400億元。

表面看，是融資加速、IPO在即的集體高光，但從更深一層來看，這更像是政策紅利釋放下的一場“上岸潮”。

據業內人士分析，這輪融資潮的直接推手，並非企業自身營收與盈利能力的提升，而是港交所“科企專板”等政策的階段性窗口，讓尚未跑通商業模式的AI創業公司獲得了暫時的資本喘息。

但資本窗口期不會永遠敞開，真正的分化已然開始。就現有進展來看，六小虎已有兩家顯露疲態：

零一萬物早前宣佈放棄原計劃中的萬億參數大模型Yi-X-Large訓練計劃，並已與阿里進行業務合併，實際上退出了AI六小虎陣營；

百川智能則在今年相繼收縮金融、教育等To B業務，轉而聚焦AI醫療方向，但這一領域已有多家互聯網大廠玩家提前入局，未來競爭壓力可想而知。

與此同時，目前還在牌桌上的剩餘幾家，也隨着阿里、字節、DeepSeek等頭部玩家的入場，業務收到擠壓，受關注度逐步降溫。

零一萬物創始人李開復曾斷言稱：“中國最終只會剩下三家大模型公司——DeepSeek、阿里、字節。”這一判斷在今天看來，並非沒有依據。

如果說零一萬物與百川智能的退出，是在主戰場上的一次“體面撤退”，那麼留在牌桌上的其他玩家，正在面對更爲嚴酷的生存檢驗。

AI六小虎誰能先跑通“賺錢的模型”？

前有“AI四小龍”債務纏身，後有“AI六小虎”泡沫初現。對AI創業公司來說，能否跑通商業化路徑，一直是至關重要的命題。

目前來看，在六小虎中，商業化進度最快的，是目前估值最高的智譜。依靠同時覆蓋To B和To G業務的打法，智譜已經實現了相對穩健的營收路徑。

對比之下，估值排名第二的MiniMax，則主要依靠C端產品“虛擬伴侶”Talkie在海外市場獲得營收。然而，隨着監管趨嚴，Talkie已在美日等主流市場被下架，核心業務面臨重創。

兩者產品路徑的差異，背後折射出創始人背景的不同基因。

智譜由清華大學KEG實驗室主任領銜，核心算法團隊幾乎全員來自清華，自帶“國家隊”光環。這也使其在央國企項目、政務系統乃至“一帶一路”國家級合作項目中具備天然優勢。

但“技術壁壘”並不等於“產品能力”。今年上半年，智譜推出的智能體AutoGLM沉思版在用戶體驗上表現不佳，被不少網友吐槽“名不副實、只說不做”。單一化的人才結構，也暴露出其在C端產品化和智能體交互設計上的短板。

反觀另一邊的MiniMax創始人閆俊傑，或許是因爲曾經擔任過商湯科技副總裁，深諳政府業務回款難，B端業務可複製性差的問題，minimax走了一條相對容易的捷徑：依靠一款情感AI產品獲取營收。

相比之下，月之暗面的路徑顯得較爲穩健中庸。創始人楊植麟同樣出自清華系、並且師從唐傑，但在團隊構建上更強調“產品經驗+科技大廠背景”的組合策略。

在deepseek尚未出世之前，其C端產品Kimi一度搶佔市場高地，日活躍用戶（DAU）排名前列。但隨着字節、阿里、DeepSeek的快速佔位，Kimi如今的DAU只佔幾個頭部梯隊的零頭。

最後一家階躍星辰，因入局時間相對靠後，商業化路徑尚未跑通，目前主要推出了智能問答助手“躍問”與智能體產品“冒泡鴨”。已完成B輪融資，但在六小虎中仍屬靠後梯隊。

整體來看，智譜目前在營業模式上雖然相對成熟，但單一化問題顯著，而其他幾家AI創業公司或因核心業務受限、或因產品尚未成型，距離建立穩定營收模式仍有不短距離。

在資本熱退、資源收縮的背景下，AI六小虎們真正要回答的問題，已經不再是“能不能做出大模型”，而是“能不能靠它賺錢”。

大廠擠壓下的艱難求生

近日，朱嘯虎在公開媒體坦言，“大模型會吃掉90%的Agent”，不管斷言能否成真，大模型市場的核心資源越來越向頭部公司集中，已經成爲不爭的事實。

最直接的表現體現在用戶數據上。根據QuestMobile發佈的數據，截至今年3月，DeepSeek、豆包、騰訊元寶三家的月活躍用戶數，已佔大模型應用DAU總量的75%以上。換句話說，剩下幾十個大模型產品，只能在25%的流量池中艱難搏殺。

這背後的邏輯並不複雜：用戶獲取、資本支撐、算力投入，互聯網大廠幾乎擁有所有的稀缺資源。在此背景下，想要複製DeepSeek的奇蹟，早已變成一件概率極低的事情。

但這，還不是最致命的問題。

對於AI創業公司來說，真正的護城河並非融資輪次或產品曝光度，而是核心技術能力的積累。這一點，從OpenAI的成長路徑已然印證：在早期“零收入、二十人團隊”的階段，靠的不是流量，而是對技術方向的堅定共識與少數頂尖人才的協同。

然而，近幾個月，AI六小虎的技術中樞正悄然鬆動。公開信息顯示，六小虎體系內已有超過20位核心成員離職，僅2025年上半年就超過10人出走。其中就包括智譜的首席戰略官張闊、視頻模型負責人丁銘，以及MiniMax的副總裁魏偉等核心人員。

當技術人才開始頻繁流動，背後往往不只是個體選擇，更可能是組織結構和信念體系的系統性裂痕。

這些人才的流失，某種意義上宣告了部分AI創業公司對於“技術破局”的信心正在瓦解。即便是跑的更快的智譜，也沒能倖免核心骨幹流失的困局。正如一位行業人士所言：“過去是沒有用戶、沒融資，現在連最頂尖的技術人也留不住了。”

技術停滯的信號也愈發明顯。

過去兩年，AI六小虎曾輪番上演大模型版本迭代的熱潮。但自從字節、阿里正式下場後，這種節奏顯著放緩。以智譜爲例，自2024年初發布GLM-4以來，其主要更新動作已轉爲“微調+修復”，2025年迄今並未釋放任何具突破性的升級版本。

這意味着，六小虎的“技術勢能”正被逐步耗盡。

現實層面，“大廠+創業公司”的聯動組合已成爲全球AI產業的主流結構——微軟與OpenAI、谷歌與DeepMind、亞馬遜與Anthropic，無一例外。而在中國，大廠直接“自研+收購”的兩條路徑也在加速推進。

問題在於，AI六小虎一邊高估值高投入，另一邊技術承壓、產品卡殼，最終很可能面臨一個悖論：想活下去只能被收購，但估值又高到“無廠可接”。

斷臂求生，留給AI六小虎的時間還有多久？

爲了解決生存難題，過去幾個月，幾家企業陸續啓動了業務重組開始從卷參數、卷DAU轉向“做專做深”的垂直突圍。

據知情人士透露，智譜未來將基本放棄企業服務的規模化嘗試，重心全面轉向To G業務，專攻政府項目。

這一變化也在組織層面得以印證：公司正在收縮商業化部門，除了COO張帆於6月底離職外，智能終端行業部總經理、商業化產品負責人也已都確認離職。

與此同時，智譜內部的組織結構也進行了一輪大調整。原先按照行業劃分的商業部門被打散，轉爲“按區域”建立地方項目團隊，明顯是爲政務項目深耕做準備。

但從長遠來看，以商湯爲前車之鑑，To G雖具短期穩定性優勢，卻容易陷入“定製化重、回款慢、增長乏力”的結構性難題——走不出路徑依賴，To G很可能會變成一條“看似安全、實則封閉”的通道。

而另一邊，原本主攻C端的MiniMax與階躍星辰，也有開始掉頭向To B靠攏苗頭。

階躍星辰目前不僅徹底停掉了其角色扮演類C端產品“冒泡鴨”，還將重心轉向了To B智能終端，先後與OPPO、智元機器人、吉利等公司展開了合作。

與此同時，MiniMax則選擇了另一種打法，最近接連發布的幾款基座與多模態產品，目的在於依靠API模式向B端客戶收費。

背後的原因，與C端產業鏈需求下固有的組織結構逃不開關係。

事實上，C轉B並非簡單改一套產品形態那麼輕鬆。To B業務意味着更高的交付要求與定製化服務，這對公司組織、人才結構提出了全新挑戰。據瞭解，MiniMax尚未設立獨立的交付團隊，也就意味着在面對企業客戶時難以提供系統解決方案。

C端市場上，眼下走得最爲堅定的，似乎是月之暗面。

近日，月暗推出了MoE架構基礎模型Kimi K2，號稱能力對標Claude Code，在OpenRouter上的Token使用量也已超越馬斯克的xAI。與此同時，月暗也與財經傳媒展開了合作，試圖在財經內容理解與生成領域佔據一席之地。

不過，對於開源模型來說，模型使用量上升只是第一步，未來如何建立起生態壁壘，進一步擴展到其他業務領域，纔是必須要面臨的問題。

從幾家公司的路徑調整中可以看出，大模型行業已經告別“跑馬圈地”階段，正逐步進入“垂直深耕+多模態落地”的下半場。

無論是向To G聚焦、To B轉型，還是C端產品精細化運營，底層邏輯都是試圖建立差異化能力壁壘。

換句話來說，AI公司最終能否在行業站穩腳跟，不再取決於誰跑得快、燒得多，而在於誰能先在一個具體場景中跑通商業模型。