文 | AIX 财经，作者 | 金玙璠，编辑 | 魏佳
中国的 AI 四小龙，加起来值一万亿了。
5 月初，《金融时报》援引消息人士披露，DeepSeek 新一轮融资估值锁定在 450 亿美元，由国家大基金（国家集成电路产业投资基金）领投。4 月初，DeepSeek 首次被曝出融资消息，外界流传的估值版本是超 100 亿美元。照此估算，一个月时间估值涨到了 4.5 倍。
月之暗面（Kimi）在一级市场的估值已突破 200 亿美元（约 1362 亿元人民币），据《晚点 LatePost》报道，Kimi 母公司月之暗面即将完成 20 亿美元（约合人民币 136 亿元）新一轮融资，由美团龙珠领投，中国移动、CPE 等参投，仅龙珠一家出手就超过 2 亿美元。Kimi 累计融资超 376 亿元。
需要说明的是，DeepSeek 是一级市场谈判中的估值，智谱、MiniMax 是二级市场市值的波动价格，月之暗面是新一轮融资的投后估值。即便如此，最高的智谱仍是最低的月之暗面的近 3 倍。市场究竟在按照什么逻辑给这些 AI 大模型公司定价？
01. 为什么估值差异这么大？
首先要明确的是，市场不是在按收入给它们定价。如果按收入排序：智谱（2025 年收入 7.24 亿元）>MiniMax（2025 年收入 7903.8 万美元，约 5.6 亿元）> 月之暗面（约 2 亿元）>DeepSeek，收入和估值的排序对不上。
关注 AI 公司的投资人表示，美国 AI 公司的估值倍数会随着发展阶段切换：对于高增长阶段的公司，市场愿意给极高的市销率（P/S）溢价（97-145 倍），本质上是为 " 定义权 " 和 " 高增长 " 买单；当商业模式稳定后，估值逻辑就会切换到 27-44 倍市盈率（P/E）的 " 现金流定价 "。
这是两套并行的定价体系。
一套看财务指标：收入、利润、毛利率、ARR 增速。这套逻辑在公司收入达到一定规模、商业模式稳定之后会成为主导。传统软件公司、SaaS 公司基本都按这套体系定价。
另一套看的是公司能不能制定标准、能不能成为基础设施。投资人买的是 " 成为定义者 " 的概率。美国资本市场靠这套逻辑尝到过甜头，微软定义了 PC 入口，谷歌定义了信息组织方式，苹果定义了移动生态。一旦成为定义者，回报是指数级的。所以今天给 OpenAI 和 Anthropic 的估值里，相当大一部分是对这种 " 生态控制权 " 的提前下注，按 P/S 给价。
用这个逻辑来看中国 AI 四小龙，就解释得通了。
DeepSeek 估值能在没有公开披露收入的情况下排到 3000 亿量级，是因为它目前是四家里最有潜力的 " 定义者 "。V3、R1、V4 在全球开源社区里建立起技术品牌，V4 模型对国产芯片（华为昇腾 950PR 芯片）的适配，把 "独立 + 开源 + 国产算力适配" 这条路打通了。虽然美团等公司也在用国产卡从头训练万亿模型，但 DeepSeek 在国产芯片适配验证、行业标准共建、开源生态落地方面，都有先发优势。
智谱排第二，走的是现金流 + 定义权混合定价。一方面，它的收入最高，商业模式清晰（B 端 /G 端为主），有一些可以验证的财务指标：付费开发者超 24 万、前十大互联网客户 9 家在用、API 涨价后调用量增长等，这属于 " 现金流定价 " 范畴。另一方面，市场目前接受了它 " 中国版 Anthropic" 的定位，因此，它的估值里有一部分 " 定义权 " 的溢价。
MiniMax 排第三，靠的是相对扎实的财务表现：收入高于月之暗面，而且海外收入占比超 70%，毛利率从 12.2% 提升至 25.4%。以 2025 年全年收入计算，PS 倍数超过 500 倍，远超现金流定价逻辑，市场押注的是它作为 C 端 AI 入口的非线性增长的可能性。只不过，主打 C 端陪伴的明星公司 Character.ai 当年也讲过类似的故事，市场已经看到过这条路的天花板。
至于月之暗面，行业估算其 2025 年收入是 2 亿元，K2.5 模型发布后，ARR 一个月翻倍的速度（3 月初突破 1 亿美元，4 月超 2 亿美元），加上它在长文本和深度推理场景上建立的技术品牌，让一级市场愿意按 " 中国版 ChatGPT 入口 " 的可能性定价，PS 约在 100 倍左右。
收入和估值排序对不上，本质是四家公司适用的估值逻辑不一样。DeepSeek拿到的是超过纯商业估值的战略溢价；市场给月之暗面和 MiniMax 的定价是押注 C 端 AI 入口的可能性；智谱两种逻辑都有，现金流是基础，再叠加行业定义权的估值溢价。
上述投资人强调，这套 " 定义权定价 " 在国内资本市场大规模落地，本身就是标志性变化。过去几年，主流一级市场更习惯按财务指标估值。DeepSeek 的技术突破，智谱和 MiniMax 的上市，给 AI 大模型打开了估值空间。现在国家大基金领投 DeepSeek，意味着大模型被抬到了和芯片制造相当的战略层面。
02. 估值是怎么一步步集体暴涨的？
智谱 2025 年 12 月递交港股招股书时，估值锁定在 243.8 亿元，IPO 时发行市值超过 511 亿港元，上市后 4 个月，市值涨到 4347 亿港元，是 IPO 前估值的 16 倍左右。涨这么多，是这期间有几个因素依次叠加，把定价方式推着往上走。
同时，港股的窗口也打开了。政策松绑（18C 特专科技章节把市值门槛降到 40 亿港元），加上整体资本市场大年（2025 年港股 IPO 募资规模约 360 亿美元，创四年新高），为 AI 大模型公司上市创造了条件。智谱、MiniMax 上市后被追捧，一级市场的投资人就更敢继续往上押注，也间接帮 Kimi 抬高了估值。
第三是国家大基金的入场。过去国家大基金主要投中芯国际这类制造端公司，这次领投 DeepSeek，是第一次直接出手 AI 模型公司。这代表的信号是，在算力可能受限的情况下，中国需要有不依赖英伟达、不依赖美国云的独立模型公司。
硅谷巨头也在同步抬高天花板。OpenAI 最新投后估值已经到 8500 亿美元，Anthropic 正以 9000 亿美元的目标估值进行新一轮融资。在这个参照系下，中国四小龙加起来一万亿人民币，反而不算激进。
不过，定义权定价本质上是期权，期权能不能兑现，要看后续表现。
Character.ai 就是经常被提起的例子。这家公司估值一度冲到近 50 亿美元。但后来用户增长停滞、变现走不通，最终被谷歌以 25 亿美元变相收编。从高点到收编，前后不到一年。
中国的 AI 赛道，也刚经历过一轮洗牌。去年这时候，行业还在提 "AI 六小虎"。如今，队伍已经分化了。其中，百川智能和零一万物因预训练成本过高、开源冲击，已退出通用大模型竞赛，分别转去做医疗垂类、B 端服务；阶跃星辰 Pre-IPO 轮主流投前估值在 50－60 亿美元区间，和 " 四小龙 " 已不在一个量级。
现在留下来的四家，要么有足够的技术品牌（DeepSeek）、要么有跑得通的商业化路径（智谱）、要么有让用户买单的产品（MiniMax、Kimi）。
但进了名单只是入场券。摩根大通参照寒武纪的先例算过这个窗口期：寒武纪曾是 A 股唯一的纯 AI 芯片标的，随后摩尔线程、沐曦、壁仞、燧原陆续上市，尽管寒武纪业绩逐季改善，可市值还是收缩了两到三成。通俗地说，" 独一份 " 的故事一旦有了竞争者，溢价自然会打折扣。摩根大通的结论是，" 布局中国 AI 的唯一路径 " 这个稀缺性窗口，大约还有 6-12 个月。
03. 下一步，抢算力、拼场景
估值的比拼之外，四家眼下都卡在两个问题上：算力怎么用才不亏，场景能不能挣到钱。
算力问题是，训练加推理的总成本，能不能被 token 收入覆盖。四家给出了不同的解法。
智谱是高价筛选客户、保毛利。今年 2 月发布 GLM-5 时，API 价格相比上一代涨了三成：每百万 token 输入 6 元、输出 22 元；4 月 GLM-5.1 发布，再上调 10%。
提价后，智谱的定价高于 DeepSeek V3、Kimi K2 系列、MiniMax M2，在国内属于偏高的一档。虽然离 Claude Sonnet 4.6 还有距离，但走的是和 Anthropic 一样的高价路线。
MiniMax是类似于 " 先圈地再盖楼 " 的互联网打法。它的 M 系列模型从 M1 到 M2.7 一路开源，借此快速搭建起了开发者生态。为了把门槛打下来，它靠 MoE 架构和模型迭代降低推理成本，M2.7 的 API 价格每百万 token 输入 1 元、输出 4 元，是国内较低的一档。MiniMax 的逻辑是：先吸引开发者和用户，再靠规模和粘性变现。
DeepSeek 直接在架构上找空间。V4 模型在架构上动了刀，把长文本的缓存成本压到了传统方案的 2%，对外分级定价，数势科技 CEO 黎科峰评价：" 这不是最优技术路线，而是受限环境下的最优解。" 在算力不够用的情况下，中国工程师选择用更复杂的系统设计，去填硬件的坑。
Kimi 走的是第四条路：算法代偿，核心方式是通过软件创新，即 Muon 优化器（训练 token 效率提升两倍）、Kimi Linear 架构（长上下文 KV 缓存减少 75%，解码速度提升 6 倍）、PrfaaS 预填充架构（让万亿参数模型跨数据中心调度不再依赖天价专用网络），来实现对硬件资源的替代。月之暗面（Kimi）的联合创始人兼总裁张予彤称作是 " 不拼算力拼算法 "。AI 领域从业者 Leo 表示，算法代偿终究有天花板，靠单一环节的深度优化来节省算力，这条路迟早会走到头。
算力上四家各走各的路，到了场景上，同质化就明显得多。
各家的模型矩阵和长期战略仍有差异，不过在 Leo 看来，Agent 和 Coding 是两个绕不开的战场。"尤其是面对 OpenClaw 这类流量红利时，几家国内厂商采取了差不多的短期战术，产品发布节奏同步、功能相似。" 他补充道。
Agent 方向上，今年 2 月 OpenClaw 引爆市场后，智谱、MiniMax 和月之暗面三家几乎同步跟进：月之暗面、MiniMax 上线了 Kimi Claw、MaxClaw，智谱则有 AutoClaw。
从 OpenClaw 集成水平来看，MiniMax 有先发优势，智谱的 AutoClaw 则是国内第一个实现一键安装的本地版。
在 Coding 方向，国内厂商更是效仿了Anthropic 的 Claude Code商业模式。
最初，智谱等公司推出了固定月费、几乎无限调用的 Coding Plan。但当模型能力提升，吸引来的重度用户越多时，固定的订阅收入就无法覆盖算力推理成本，Anthropic 先一步改成灵活的 " 按量计费 "；国内这边，智谱的 GLM Coding Plan 在用了一段时间之后改为 " 涨价 + 限购 "；月之暗面的 Kimi Code Plan 也改为按 Token 计费。
Leo 总结，这说明，AI 行业靠补贴和无限订阅换规模的草莽时代，过去了；也侧面反映出，国内大模型公司目前的主流商业化场景，还是 Anthropic 已经走通的那两个。
04. 结语
一万亿是资本市场给 " 未来定义权 " 的定价，估值能上去，也能下来。
DeepSeek 能否维持估值优势，要看它能不能保持住 " 独苗 " 的地位。国家大基金这一轮注资在战略上给它锁定先发优势，但模型迭代节奏和国产芯片兼容才是护城河。其他大厂比如阿里、华为也在做各自的模型和芯片适配，竞争压力确实存在。
除了技术和算力，还要看团队的稳定性。过去一年，王炳宣（DeepSeek 第一代大语言模型核心作者）去了腾讯、郭达雅（R1 核心研究员）去了字节跳动、罗福莉（V2 核心贡献者）去了小米。市场推测原因是 DeepSeek 此前没有公开估值、员工期权兑不了现，大厂开出千万甚至近亿薪酬包，留人难度可想而知。不止一位受访者提到，一些核心成员的离开直接加速了 DeepSeek 启动外部融资：用市场化的定价，把期权的价值坐实。
MiniMax 七成收入来自 C 端，大头是 Talkie、星野这类社交产品，海螺 AI 在多模态创作上也有一定贡献，剩下的 B 端 API 服务占比三成。它面对的主要问题是除了社交陪伴，C 端产品能不能靠多模态创作和 Agent 工具跑通商业闭环。
月之暗面的考验比较直观：据其公布，今年 3 月 ARR 突破 1 亿美元，4 月突破 2 亿美元，市场在关注它接下来能否保持高速增长。
当下的估值是起跑线，也可能是最高点。
