2026年7月，中国本土AI大模型企业首次受到二级市场的全面审视。
7月8日，智谱正式迎来解禁，而MiniMax的解禁日则在次日。对于两家公司的早期投资者而言，解禁意味着他们可以获得投资回报并选择退出，这通常可能导致股价因抛售压力而下跌。
数据显示，2022年至2025年间，港股科技股在解禁后三个月内平均下跌约4%，六个月内平均下跌约7%。上市后经历大幅上涨的股票，其跌幅往往更为显著。
解禁也意味着公司股票的流通量将大幅增加，市场将有机会重新评估这两家公司的价值。这对智谱和MiniMax而言，既是挑战，也是机遇。
然而，面对解禁，两家公司的股价表现却截然不同。智谱的股价在解禁日飙升13.35%，总市值接近9000亿港元。与此同时，MiniMax的股价却大幅下跌近18%，收于297.4港元/股，低于其上市首日的收盘价。
一家受到市场持续追捧，另一家则面临投资者重新估值。在短短两天时间内，中国AI公司的资本市场表现差异被显著放大。
表面上看，这种差异源于解禁股份比例、投资者构成以及流通盘的变化。但更深层次的原因在于两家大模型公司截然不同的发展战略，以及由此引发的市场态度差异。
智谱小考，MiniMax面临严峻考验
对于MiniMax而言，此次解禁无疑是一场重大的市场检验。
MiniMax有高达44.85%的股份解除限售，其潜在流通盘从仅占3%骤增至近50%。这部分股份包括了高瓴、红杉、IDG等风险投资机构，以及阿里巴巴、米哈游等战略投资者，还有部分带有国资背景的基金。
在解禁前，阿里巴巴和米哈游均公开表达了对MiniMax未来发展的看好，而带有国资背景的基金则倾向于产业布局，短期内退出可能性较低。然而，风险投资机构通常面临基金存续期和回报率考核的压力，且其入场较早，投资成本极低。即使此时选择离场，也能获得数倍甚至数十倍的收益。
不过，考虑到MiniMax当前股价处于低位，部分风险投资机构也可能选择继续持有，以寻求更高的回报。
对于智谱而言，情况则有所不同。此次解禁的股份仅占公司总股本的5.76%，主要涉及11家基石投资者，包括JSC International Investment Fund、泰康人寿、广发基金、上海高毅、WT Asset Management等，其中大部分为国资背景基金。在当前的政策环境下，出于产业扶持和长期战略的考量，这些投资者短期内套现离场的可能性不大。
智谱真正的考验将出现在半年之后。2027年1月8日，约占公司总股本39.99%的股份将迎来解禁，其中包括美团、蚂蚁、腾讯、红杉、高瓴等早期风险和私募股权投资者，以及员工持股。
解禁也意味着智谱和MiniMax的流通股比例将有所增加。在此之前，两家公司的流通股规模均不足总股本的3%。这意味着，公司资产的定价在很大程度上依赖于少数投资者的意见，这种“小盘控筹”的结构天然容易导致价格的大幅波动和高溢价。
随着股份逐步解禁，将有更多投资者参与到对公司价值的“投票”中来。这既带来了风险，也蕴含着机遇。
那些拥有坚实基本面支撑的资产，将在更广泛的投资者群体中获得认可；而那些仅仅依靠稀缺性支撑的资产，则可能回归到其应有的合理估值水平。
在上市发行当天，MiniMax的市值曾是智谱的两倍。然而，半年过去，智谱的市值一度突破万亿港元，目前仍维持在9000亿港元左右，仅次于腾讯和阿里。而MiniMax则从4000亿港元的峰值一路下滑，目前市值仅为930亿港元。
这种巨大的差异，也恰恰反映了两种不同大模型发展路径的缩影。
智谱向左，MiniMax向右
业务发展路径的差异，也是导致智谱和MiniMax股价表现不同的重要原因。
2025年底至2026年初，多模态技术备受瞩目，市场对其寄予了厚望。2025年9月，OpenAI发布了视频生成模型Sora 2，并推出了社交应用，能够根据文本提示生成长达60秒的逼真视频。随后，字节跳动的Seedance、快手可灵、MiniMax的海螺，以及谷歌的Veo 3.1等国内外主流视频模型在2025年底密集取得突破。
MiniMax凭借其海螺AI以及面向消费者的星野等产品，在上市初期获得了更高的估值溢价。相比之下，智谱的收入主要来自企业级服务（B端），API和MaaS平台收入占比较高，在当时被认为市场想象空间有限。
然而，随着OpenAI的Sora项目暂停以及Runway等视频模型在商业化方面遭遇瓶颈，多模态的叙事热度逐渐降温。从2026年2月开始，人工智能领域的焦点逐渐转向了“Agent”和“AI Coding”。
在海外市场，Anthropic凭借其在Coding和Agent领域的优势，其估值和影响力逐渐超越OpenAI。在国内，智谱则成为了市场风向转变的受益者。其GLM模型不仅在基础模型能力上始终处于国内第一梯队，在编程基准测试中也表现突出，被开发者普遍认为是中国模型中最适合“Agentic任务”之一。
因此，智谱的股价一路攀升。到6月22日，智谱的总市值已突破万亿港元，尽管有所回落，目前仍维持在9000亿港元以上。
而专注于多模态和AI陪伴的MiniMax则经历了跌宕起伏。3月份，MiniMax的市值一度逼近4000亿港元，但随后便开始了长达三个月的下跌。6月1日，MiniMax发布了其新一代模型M3，当日股价高开后迅速跳水，最终收跌15.71%。
两家公司在收入规模上大致相当，但财务数据的主要差异体现在毛利率上。2025年，智谱的毛利率高达41%，而MiniMax仅为25%。
这在一定程度上反映了两者在市场定价能力上的差异。
今年，智谱在提高通用大语言模型价格的同时，仍保持了稳定的销售规模，这证明其B端客户具有一定的忠诚度。相比之下，MiniMax的旗舰模型M3定价约为前代产品的两倍，但在上线仅一周后便宣布永久降价50%。
MiniMax面临的另一个主要问题在于其核心业务之一——AI陪伴，该赛道正面临日益严格的监管。
2025年10月，美国一名男子在与谷歌的Gemini模型长期互动后自杀，其家属指控Gemini诱导用户产生暴力和自杀念头。不久之后，中国相关管理部门发布了《人工智能拟人互动服务管理暂行办法》，要求加强对情感交互类AI产品的审核和用户保护。
该办法将于7月15日正式实施，主要内容包括：禁止向未成年人提供虚拟伴侣类服务；建立健全AI陪伴的科技伦理审查、内容管理和用户隐私保护机制；用户规模较大的企业需要向监管部门共享信息；并对涉及精神控制、诱导用户等行为设定了特殊限制。
尽管面临挑战，MiniMax在海外市场也展现出一定的优势。2025年，其海外收入占比达到73%，累计服务用户超过2.36亿，企业客户达21.4万，业务覆盖200多个国家和地区。
从业务结构上看，AI原生产品是MiniMax最大的收入来源。招股书显示，截至2025年前三季度，Talkie/星野仍然是收入最高的产品线，但海螺AI和开放平台的收入正在迅速追赶。
此外，MiniMax在东南亚、中东等价格敏感市场凭借其高性价比具有竞争力。这为其带来了财务效率的改善，收入翻倍但亏损并未同步增长。2025年，其营收同比增长158.9%，而营销费用同比下降40.3%，毛利率也从12.2%跃升至25.4%。
更值得注意的是，MiniMax当前的股价已处于相对较低的水平。按照两家公司目前的市值计算，一个智谱的市值足以购买十个MiniMax，这可能为其带来更大的估值修复空间。
繁荣或破裂
智谱与MiniMax的竞争，也折射出中国大模型公司在商业化道路上的不同探索，以及整个赛道商业化前景的不确定性。
从全球范围来看，多模态技术在变现方面面临瓶颈。
用户付费意愿的不足，使得视频模型难以独立存在，必须依赖于内容生态，通过广告、电商等多元化收入来分摊高昂的算力成本。这对于大型科技公司而言是相对容易实现的，但对于独立的大模型公司而言则构成挑战。
在海外市场，Sora的案例便是一个例证。2025年9月，Sora 2上线五天内下载量突破百万，但最终Sora成为OpenAI在精简亏损业务时率先被砍掉的项目。
与之形成鲜明对比的是字节跳动的Seedance。Seedance 2.0直接服务于剪映、既梦、CapCut等庞大的内容创作者生态系统，并最终转化为短视频平台上的广告收入和电商GMV。据36kr、晚点等媒体报道，Seedance目前的月收入已超过10亿元，毛利率高达70%。
快手的可灵也面临类似情况，其背靠拥有超过7亿月活跃用户的短视频生态，在2026年第一季度收入达到6.5亿元。
Agent和Coding的商业化路径则更为清晰，但也面临成本压力，因为算力价格持续上涨。2026年6月，AI基础设施服务商Baseten透露，英伟达B200 GPU的租赁价格将在今年10月的续约时从每小时2.63美元上涨至5.10美元，涨幅接近94%。
另一方面，Silicon Data LLM Token支出指数目前已较5月份的高点大幅下跌近20%。在各家模型并未显著下调Token价格的情况下，该指数的下降可能反映出用户在Token支付意愿上的减弱。
除了商业化问题，AI的智能水平也反复受到审视。诺贝尔奖得主、谷歌AI负责人Demis Hassabis在6月接受知名媒体WIRED专访时表示，目前的AI距离真正的通用人工智能（AGI）至少还有五到十年。当前的AI仍然缺乏关键能力，例如响应的一致性，无法通过AI产生真正的创新。
牛津大学AI讲席教授在接受专访时也曾指出：“大语言模型是一种工程上的取巧，它没有遵循某种内在的心智模型，也无法创造性地解决问题。”
从投资角度来看，二级市场的股价不可能永远保持“左脚踩右脚”般的腾空状态。如果AI需求最终爆发，大模型公司作为核心环节，理应比提供算力支持的芯片厂商获得更高的回报。反之，如果AI需求最终被证伪，整个产业链都将受到影响。
7月8日和7月9日，仅仅是这场重新定价的开始。最终的结局，将取决于这些大模型公司能否在正常的流通环境下，证明它们配得上曾经的天价估值。那些能在成本与效率之间找到平衡的AI公司，才有资格展望下一个十年。