靠谱的配资 AI 六小虎，谁能先跑通「盈利模型」？
文 | 新眸靠谱的配资，作者 | 简瑜
中国大模型创业公司正在迎来又一轮的资本博弈。
近日，AI 六小虎之一的 MiniMax 完成了近 3 亿美元的新一轮融资，投后估值超过 40 亿美元。同时，有消息称公司正在筹备赴港上市的相关事宜。
而就在不久前，另一家六小虎成员，智谱，也被爆出正与财务顾问合作，推进潜在 IPO 计划，拟募资规模或达 3 亿美元，此前其市场估值已经达到了 400 亿元。
表面看，是融资加速、IPO 在即的集体高光，但从更深一层来看，这更像是政策红利释放下的一场"上岸潮"。
据业内人士分析，这轮融资潮的直接推手，并非企业自身营收与盈利能力的提升，而是港交所"科企专板"等政策的阶段性窗口，让尚未跑通商业模式的 AI 创业公司获得了暂时的资本喘息。
但资本窗口期不会永远敞开，真正的分化已然开始。就现有进展来看，六小虎已有两家显露疲态：
零一万物早前宣布放弃原计划中的万亿参数大模型 Yi-X-Large 训练计划，并已与阿里进行业务合并，实际上退出了 AI 六小虎阵营；
百川智能则在今年相继收缩金融、教育等 To B 业务，转而聚焦 AI 医疗方向，但这一领域已有多家互联网大厂玩家提前入局，未来竞争压力可想而知。
与此同时，目前还在牌桌上的剩余几家，也随着阿里、字节、DeepSeek 等头部玩家的入场，业务收到挤压，受关注度逐步降温。
零一万物创始人李开复曾断言称："中国最终只会剩下三家大模型公司—— DeepSeek、阿里、字节。"这一判断在今天看来，并非没有依据。
如果说零一万物与百川智能的退出，是在主战场上的一次"体面撤退"，那么留在牌桌上的其他玩家，正在面对更为严酷的生存检验。
AI 六小虎谁能先跑通"赚钱的模型"？
前有" AI 四小龙"债务缠身，后有" AI 六小虎"泡沫初现。对 AI 创业公司来说，能否跑通商业化路径，一直是至关重要的命题。
目前来看，在六小虎中，商业化进度最快的，是目前估值最高的智谱。依靠同时覆盖 To B 和 To G 业务的打法，智谱已经实现了相对稳健的营收路径。
对比之下，估值排名第二的 MiniMax，则主要依靠 C 端产品"虚拟伴侣" Talkie 在海外市场获得营收。然而，随着监管趋严，Talkie 已在美日等主流市场被下架，核心业务面临重创。
两者产品路径的差异，背后折射出创始人背景的不同基因。
智谱由清华大学 KEG 实验室主任领衔，核心算法团队几乎全员来自清华，自带"国家队"光环。这也使其在央国企项目、政务系统乃至"一带一路"国家级合作项目中具备天然优势。
但"技术壁垒"并不等于"产品能力"。今年上半年，智谱推出的智能体 AutoGLM 沉思版在用户体验上表现不佳，被不少网友吐槽"名不副实、只说不做"。单一化的人才结构，也暴露出其在 C 端产品化和智能体交互设计上的短板。
反观另一边的 MiniMax 创始人闫俊杰，或许是因为曾经担任过商汤科技副总裁，深谙政府业务回款难，B 端业务可复制性差的问题，minimax 走了一条相对容易的捷径：依靠一款情感 AI 产品获取营收。
相比之下，月之暗面的路径显得较为稳健中庸。创始人杨植麟同样出自清华系、并且师从唐杰，但在团队构建上更强调"产品经验 + 科技大厂背景"的组合策略。
在 deepseek 尚未出世之前，其 C 端产品 Kimi 一度抢占市场高地，日活跃用户（DAU）排名前列。但随着字节、阿里、DeepSeek 的快速占位，Kimi 如今的 DAU 只占几个头部梯队的零头。
最后一家阶跃星辰，因入局时间相对靠后，商业化路径尚未跑通，目前主要推出了智能问答助手"跃问"与智能体产品"冒泡鸭"。已完成 B 轮融资，但在六小虎中仍属靠后梯队。
整体来看，智谱目前在营业模式上虽然相对成熟，但单一化问题显著，而其他几家 AI 创业公司或因核心业务受限、或因产品尚未成型，距离建立稳定营收模式仍有不短距离。
在资本热退、资源收缩的背景下，AI 六小虎们真正要回答的问题，已经不再是"能不能做出大模型"，而是"能不能靠它赚钱"。
大厂挤压下的艰难求生
近日，朱啸虎在公开媒体坦言，"大模型会吃掉 90% 的 Agent "，不管断言能否成真，大模型市场的核心资源越来越向头部公司集中，已经成为不争的事实。
最直接的表现体现在用户数据上。根据 QuestMobile 发布的数据，截至今年 3 月，DeepSeek、豆包、腾讯元宝三家的月活跃用户数，已占大模型应用 DAU 总量的 75% 以上。换句话说，剩下几十个大模型产品，只能在 25% 的流量池中艰难搏杀。
这背后的逻辑并不复杂：用户获取、资本支撑、算力投入，互联网大厂几乎拥有所有的稀缺资源。在此背景下，想要复制 DeepSeek 的奇迹，早已变成一件概率极低的事情。
但这，还不是最致命的问题。
对于 AI 创业公司来说，真正的护城河并非融资轮次或产品曝光度，而是核心技术能力的积累。这一点，从 OpenAI 的成长路径已然印证：在早期"零收入、二十人团队"的阶段，靠的不是流量，而是对技术方向的坚定共识与少数顶尖人才的协同。
然而，近几个月，AI 六小虎的技术中枢正悄然松动。公开信息显示，六小虎体系内已有超过 20 位核心成员离职，仅 2025 年上半年就超过 10 人出走。其中就包括智谱的首席战略官张阔、视频模型负责人丁铭，以及 MiniMax 的副总裁魏伟等核心人员。
当技术人才开始频繁流动，背后往往不只是个体选择，更可能是组织结构和信念体系的系统性裂痕。
这些人才的流失，某种意义上宣告了部分 AI 创业公司对于"技术破局"的信心正在瓦解。即便是跑的更快的智谱，也没能幸免核心骨干流失的困局。正如一位行业人士所言："过去是没有用户、没融资，现在连最顶尖的技术人也留不住了。"
技术停滞的信号也愈发明显。
过去两年，AI 六小虎曾轮番上演大模型版本迭代的热潮。但自从字节、阿里正式下场后，这种节奏显著放缓。以智谱为例，自 2024 年初发布 GLM-4 以来，其主要更新动作已转为"微调 + 修复"，2025 年迄今并未释放任何具突破性的升级版本。
这意味着，六小虎的"技术势能"正被逐步耗尽。
现实层面，"大厂 + 创业公司"的联动组合已成为全球 AI 产业的主流结构——微软与 OpenAI、谷歌与 DeepMind、亚马逊与 Anthropic，无一例外。而在中国，大厂直接"自研 + 收购"的两条路径也在加速推进。
问题在于，AI 六小虎一边高估值高投入，另一边技术承压、产品卡壳，最终很可能面临一个悖论：想活下去只能被收购，但估值又高到"无厂可接"。
断臂求生，留给 AI 六小虎的时间还有多久？
为了解决生存难题，过去几个月，几家企业陆续启动了业务重组开始从卷参数、卷 DAU 转向"做专做深"的垂直突围。
据知情人士透露，智谱未来将基本放弃企业服务的规模化尝试，重心全面转向 To G 业务，专攻政府项目。
这一变化也在组织层面得以印证：公司正在收缩商业化部门，除了 COO 张帆于 6 月底离职外，智能终端行业部总经理、商业化产品负责人也已都确认离职。
与此同时，智谱内部的组织结构也进行了一轮大调整。原先按照行业划分的商业部门被打散，转为"按区域"建立地方项目团队，明显是为政务项目深耕做准备。
但从长远来看，以商汤为前车之鉴，To G 虽具短期稳定性优势，却容易陷入"定制化重、回款慢、增长乏力"的结构性难题——走不出路径依赖，To G 很可能会变成一条"看似安全、实则封闭"的通道。
而另一边，原本主攻 C 端的 MiniMax 与阶跃星辰，也有开始掉头向 To B 靠拢苗头。
阶跃星辰目前不仅彻底停掉了其角色扮演类 C 端产品"冒泡鸭"，还将重心转向了 To B 智能终端，先后与 OPPO、智元机器人、吉利等公司展开了合作。
与此同时，MiniMax 则选择了另一种打法，最近接连发布的几款基座与多模态产品，目的在于依靠 API 模式向 B 端客户收费。
背后的原因，与 C 端产业链需求下固有的组织结构逃不开关系。
事实上，C 转 B 并非简单改一套产品形态那么轻松。To B 业务意味着更高的交付要求与定制化服务，这对公司组织、人才结构提出了全新挑战。据了解，MiniMax 尚未设立独立的交付团队，也就意味着在面对企业客户时难以提供系统解决方案。
C 端市场上，眼下走得最为坚定的，似乎是月之暗面。
近日，月暗推出了 MoE 架构基础模型 Kimi K2，号称能力对标 Claude Code，在 OpenRouter 上的 Token 使用量也已超越马斯克的 xAI。与此同时，月暗也与财经传媒展开了合作，试图在财经内容理解与生成领域占据一席之地。
不过，对于开源模型来说，模型使用量上升只是第一步，未来如何建立起生态壁垒，进一步扩展到其他业务领域，才是必须要面临的问题。
从几家公司的路径调整中可以看出，大模型行业已经告别"跑马圈地"阶段，正逐步进入"垂直深耕 + 多模态落地"的下半场。
无论是向 To G 聚焦、To B 转型，还是 C 端产品精细化运营，底层逻辑都是试图建立差异化能力壁垒。
换句话来说靠谱的配资，AI 公司最终能否在行业站稳脚跟，不再取决于谁跑得快、烧得多，而在于谁能先在一个具体场景中跑通商业模型。
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