大模型时代：探索AI公司估值新路径

2025年12月17日，北京智谱华章科技股份有限公司（智谱AI）正式通过港交所上市聆讯。巧合的是，就在同日晚间，其有力竞争对手、通用人工智能公司MiniMax也通过了港交所聆讯。这两家被誉为国内大模型“六小虎”的代表企业，几乎同步叩开了资本市场的大门，一场争夺“港股大模型第一股”乃至“全球大模型第一股”的竞速赛骤然打响。

自2022年末人工智能纪元开启以来，在资本热土上成长了三年有余的初创巨头们，终于走到了公开市场的临门一脚。智谱AI若成功上市，有望成为全球首家以通用人工智能基座模型为核心业务的上市公司。而MiniMax如果明年初挂牌，将成为全球从成立到IPO最快的AI公司之一。

然而，招股书所揭示的图景远比“第一股”的名号更为复杂，展现了这个前沿行业的现状：高增长、高投入与高亏损的鲜明特征。

智谱AI在2022年至2024年间，收入年复合增长率高达130%，但2024年净亏损达29.58亿元。MiniMax的增长更为迅猛，2024年收入同比增长782%，但同期净亏损高达4.65亿美元（约合人民币32.7亿元）。“烧钱”以维持技术迭代是常态，仅2025年上半年，智谱AI的研发开支就高达15.95亿元，是其同期收入的8倍以上，其中大部分用于购买昂贵的算力。

因此，它们的上市不仅是两家公司的里程碑，更标志着整个中国大模型行业正式从早期的“技术竞赛”阶段，迈入了必须接受公开市场审视的“资本考验”新阶段。过去依赖宏大叙事和私募融资推动狂奔的时代即将过去，资本市场开始计算“回程票”的价格。此刻，一个最核心、也最棘手的问题被无可回避地置于台前：究竟应该如何为智谱、MiniMax这样的大模型公司进行估值？

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AI时代需要新的估值计价方式

市场上林林总总的估值模型，虽因行业各异而显得纷繁复杂，但究其思想脉络可归结为泾渭分明的两大体系：一是以约翰·伯尔·威廉姆斯与本杰明·格雷厄姆为奠基人的客观价值体系，另一则是以约翰·梅纳德·凯恩斯为思想源头的主观价值体系。

前者核心在于数理逻辑，旨在计算企业的内在价值；后者核心在于市场博弈，强调群体心理的主导作用。两者共同构成了解读市场的主观框架。

图：估值的两大体系五种方法，来源：《公司估值：方法论与思想史》，锦缎整理

对于大模型这类前沿产业，充满灵活性的主观价值体系似乎更具解释空间。然而，其根本缺陷在于主观判断难以验证和比较。因此，我们仍需回归到可计算、可比较的客观价值体系框架内进行探索。

纵观商业史，估值模型的每一次重大演进都是对新经济范式下供需关系革命的回应。例如，股利折现模型(DDM)契合了早期商业投资节奏缓慢、分红即核心回报的时代；而现金流折现模型(DCF)则更适合技术进步与规模经济效应凸显、企业将大量利润用于再投资以驱动增长的时代。

由此我们得以推演：如果人工智能是一场堪比工业革命、信息革命的范式级生产力变革，那么它必将催生我们当下难以全然设想的全新商业模式。因此，一套与之匹配的、全新的估值数理模型也必然会在实践中诞生。

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Tokens将成为AI商业模式估值的核心计价单位

首先，Tokens能够统一计量多元收入，反映现金流潜力。

理论上，衡量现金流应沿用互联网的年度经常性收入模式。然而，当前国内大模型公司普遍缺乏成熟的付费模式和SaaS服务。相比之下，Tokens是覆盖所有产品线的底层计价单位。

图：以Google应用端为例拆解Tokens调用量，来源：国海证券

其次，Tokens直接串联成本与收入。

在成本侧，Tokens消耗量与核心成本（算力）直接相关；在收入侧，作为AI工作的最小单位，Tokens成为大模型厂商用来定价的首选。

图：Tokens的定价范围和案例，来源：国海证券

最后，Tokens具备行业可比性。

作为通用度量单位 ，它使跨公司、跨模型的比较成为可能。例如计算“单Token利润”来类比传统净利润。目前，诸如OpenRouter等机构正是通过统计各模型的Tokens调用量市场份额来评估其市场地位与趋势。

图：不同大模型厂商的市场份额趋势，来源：OpenRouter

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基于Tokens逻辑进行估值

以OpenAI为例：

图：过去一年不同大模型Tokens调用量趋势，来源：OpenRouter

图：当月大模型厂商市占率，来源：OpenRouter