发布日期：2026-07-26 19:03点击次数：186
作者 | 刘舒雨
编辑 | 江江
新媒体编辑｜辰夕
视觉 | 顾芗
昨日，场投资者交流会在网络刷屏，主角是 DeepSeek 的创始人梁文锋。
交流持续了近 4 小时，梁文锋谈论了公司的愿景、开源逻辑、AGI 路线和商业选择。其中，"克制是种战略"成为流传广的句话。
DeepSeek 创始人梁文锋 / 图源：视觉
在飞速增长的 AI 市场，克制并不容易。而就在梁文锋的访谈实录引发全网"拜读"时，另国产大模型公司月之暗面也吸引了全球目光。
7 月 17 日，月之暗面创始人杨植麟带着 2.8 万亿参数的 Kimi K3 低调上线，却在全球"炸榜"，过 Claude Fable 5 等头部闭源模型，甚至引发了海外科技股波动，摩根大通将其引发的市场担忧称为" DeepSeek 2.0 "。上线 48 小时用户请求直接把服务器挤爆，月之暗面紧急叫停新用户订阅。
巧的是，这两国产大模型公司都在这个月，同时传出了筹备 IPO 的消息。目前 Kimi 估值 3300 亿元，DeepSeek 为 3500 亿元。
7 月 17 日，2.8 万亿参数的 Kimi K3 低调上线
另边，已经进入二市场的另外两国产大模型公司——唐杰的智谱和闫俊杰的 MiniMax 则正在经历市场即时的审视。
过去个多月，智谱和 MiniMax 先后遭遇了资本市场的压力。智谱市值从万亿港元位度跌至 4146 亿港元，蒸发了半；MiniMax 在近半数股份解禁后，又通过新股配售和可转债筹集约 160 亿港元，股价同样明显承压。
可以说，眼下，备受瞩目的、年轻的" AI 四小龙"抱持不同的信仰，次坐上了同张桌。
而此时， DeepSeek、MiniMax、智谱、月之暗面，到底谁能给出属于本土的答案，它们需要面对的是残酷的现实。
4 位先行者红河pvc管道胶水，4 种信仰
"信仰是重要的。"这四公司的创始人，大概没有人会反对这句话。
对梁文锋来说，信仰接近于"愿景"。在新曝光的梁文锋 4 小时投资人交流会实录中，他多次提到愿景："个公司重要的是它的愿景，管理个大公司，靠的不是规章制度，靠的是愿景。愿景不是挂在墙上的标语，愿景是你怎么做，实际怎么运行。"
DeepSeek 的很多选择，都可以从这里得到解释。
DeepSeek 创始人梁文锋多次提到："个公司重要的是它的愿景。"
梁文锋早将机器学习用于量化交易。在幻量化已经成为头部机构后，他却选择了克制，相比争夺 C 端入口，迅速做出款热门产品，他关心模型架构、训练率和原创能力。
开源、低价，也不仅仅是获取用户的手段。在梁文锋的想象里，公司只有真正进入全球技术前沿，才有可能改变 AI 长期跟随的处境。
他曾说， AI 与美国真正的差距，不是两年的时间差，而是原创与模仿的差距。对 DeepSeek 而言，信仰或许就是在实现 AGI 的过程中，相信仍然存在条没有被巨头占据的技术道路，并且愿意花很长时间去找到它。
脱胎于清华大学计机系知识工程实验室的智谱，则始终带有明显的学院和工程气质。其 CEO 张鹏相信，AGI 不是炒概念，而是行代码行代码抠出来的工程问题。
智谱 CEO 张鹏
在 ChatGPT 尚未出现时，智谱团队已经开始研究预训练模型，并选择了条不同于 GPT 和 BERT 的 GLM 路线。那时，大模型还没有成为资本追逐的风口，也没有人知道套自主的预训练框架终能走多远。
多年后，智谱已经上市，Coding 也为它带来了开发者、收入和市场关注，唐杰却在内部信《巨浪已来》中再次要求团队"摸"。他将注意力转向长程任务、自智能体和模型自我训练，已经取得的成绩仿佛过眼云烟。
这与智谱路走来的式并不同。它相信，模型能力的上限决定公司终能走到哪里。
相比梁文锋对原创的执着、唐杰对度的追逐，MiniMax 创始人闫俊杰相信组织。
闫俊杰并不喜欢把人工智能描绘成少数天才创造的魔法。他曾将自己称为"二流研究者"，却相信群足够优秀的人组成的组织，能够过依赖个别天才的团队。对他来说，AGI 不是某个灵光乍现的瞬间，而是法、数据、力和工程系统次次迭代之后的结果。
MiniMax 创始人闫俊杰相信组织
这也塑造了 MiniMax。它没有只把希望寄托在款文本模型上，而是同时进入语音、、音乐和 AI 角。闫俊杰相信红河pvc管道胶水，真正的智能应该被普通人使用，进入真实生活，在不断的反馈和修正中逐渐生长出来。
月之暗面创始人杨植麟相信的，则是模型终会成为人与世界之间的新入口。
杨植麟保留着技术创业者中少见的浪漫。月之暗面的英文名" Moonshot AI "，取自 Pink Floyd 的辑《The Dark Side of the Moon》。在清华读书时，他曾是乐队鼓手。
月之暗面创始人杨植麟在清华读书时，曾是乐队鼓手
他对 AI 的理解不局限于技术本身，Kimi 的产品哲学是"让信息触手可及"。它主长文本处理，支持 200 万字的上下文窗口。
早在 2024 年，他就提出，" AGI 的入口应该直接帮用户完成任务，而不是帮他们获取信息"。在他看来，智能体与传统对话式 AI 重要的区别，是能够长时间工作并完成复杂任务。2026 年，他进步判断，随着智能体进入各行各业，Token 消耗将随生产力提升而增长，甚至可能成为衡量 GDP 产出的新尺度。
四公司都在谈 AGI，但他们相信的并不是相同的东西。这些信仰决定了他们初往哪里走，也让四公司先后押中了不同的向。
谁是哥？过去三年，四公司都曾在某个时刻站到过行业中心。但名的位置几乎从未真正属于过谁。
2024 年，先被普通用户记住的是 Kimi，它把长文本变成种可以被直接感知的能力。份几十万字的报告、摞论文，甚至部长篇小说，都可以次扔给模型。
2024 年，先被普通用户记住的是 Kimi，它把长文本变成种可以被直接感知的能力
那段时间，"能读多长"几乎成为判断模型强弱简单的标准。Kimi 也因此迅速从创业公司的产品，变成中文大模型的代表之。
但长文本并没有成为月之暗面的属地。很快，几十万 Token、百万 Token 上下文出现在越来越多模型的发布会上。曾经足以让 Kimi 被记住的能力，后来变成了头部玩须具备的入场券。
随后站到聚光灯下的是 DeepSeek。
2025 年，R1 横空出世，泡沫板橡塑板专用胶它建立在 DeepSeek-V3 Base 之上。DeepSeek 披露，V3 基座的训练计成本约为 557.6 万美元，而在此基础上完成 R1 后训练的新增计成本约为 29.4 万美元。这些仅是 GPT-4 训练成本的十分之，让硅谷的众巨头大为震惊。
DeepSeek-V3 的训练成本（假设 H800 的租赁价格为 2 美元 /GPU 小时）/ 图源：DeepSeek-V3 技术报告
此后的模型发布中红河pvc管道胶水，"开源""低成本""理率"几乎成了法绕开的词。
MiniMax 原本走在另条路上——它早把资源铺向、语音、音乐和 AI 角，试图让模型不只存在于对话框中，但到了 2026 年 6 月，MiniMax 发布 M3 时，Coding、Agent 和百万 Token 上下文同样成为核心点。原本分散的路线，开始汇向同片战场。
几周后，智谱站上了处。
GLM-5.2 把 Coding 和长程任务到靠前的位置。编程榜单上的成绩、开发者增长以及市场对 Agent 的想象，同把智谱送上万亿港元市值。
但这段先没有维持太久。
GLM-5.2 发布前，MiniMax M3 已经进入同向；个月后，Kimi K3 又带着原生多模态、百万 Token 上下文和长程编程能力出现，并在 Code Arena 前端开发榜单上过批闭源模型。
各厂商旗舰模型参数规模演变 :Kimi K3 以 2.8T 登顶开源阵营 / 图源 :Kimi 官
不到两个月，市场的目光从 MiniMax 转向智谱，又从智谱移向月之暗面。四公司开始讲述越来越相似的故事。
分析研究咨询机构联创始人兼席分析师张扬长期关注 AI 域，他告诉盐财经，市场关注的向始终在移动——前阶段可能是和多模态，这阶段是 Coding 和 Agent，下阶段又可能是世界模型或其他尚未被验证的能力。几公司分别在不同向上先过，却仍然没有谁能够建立起道法被跨越的鸿沟。
梁文锋也不相信名会长期固定。在投资者交流会中，他表示，做得好的模型和做得差的模型的差别不是在某个具体环节，而是整体上的。他认为，Anthropic 现在过 OpenAI，并不。几个头部大模型彼此之间，未来大概率还是会交替上升。
张扬认为，AI 公司终的目的大多都是 AGI，可以选择做 coding，可以选择做多模态，也可以选择做大模型。他说："信仰是什么，公司就会往哪个向发力，但也许这个信仰恰好是风口，也许不是。"
钱与真正的商业化如果技术先注定会被追赶，那资本然会寻找为稳定的东西。不是风口，意味着，暂时离开资本市场的中心位置。
大模型公司的难题在于，技术越发展，"钱"的速度往往越快。模型需要不断训练，用户每次调用也都要消耗力。真正决定公司能否留在桌上的，商业化定是重要的标准之。
模型需要不断训练，用户每次调用也都要消耗力
据盐财经了解，位由 Third Bridge 临咨询对接的表示，当前 AI 正处在从"训练"转向"理与商业化落地"的转折点。由于 SOTA 模型（意指当前水平的模型）的训练资源要求，整体市场模型训练的军备竞赛从百模大战逐渐节奏放缓，仅有少数留下的头部模型厂商可以参与竞赛，训练力占比逐步回落，理占比持续抬升。
而当下是"运营 AI "阶段，聚焦降本增和生产力的实质提升。尝鲜项目需求变少，这阶段重要的，是从"试点"跨越到"生产化"、把能力兑现成价值。命题从" AI 能做什么"变成 "用 AI 能驱动什么业务价值"。
智谱早给出的答案，是把模型给企业。2025 年，智谱近四分之三的收入仍来自本地化部署：模型被装进企业或政府客户自己的系统，再根据具体需求进行适配和交付。
智谱 2024 年及 2025 年业务结构显示，智谱近四分之三的大多数的收入仍来自本地化部署
这种生意容易在早期获得大额订单，却也意味着公司须不断投入人力实施，难以像标准软件样快速复制。智谱真正想动的，是另部分增长快的云端部署和 API，让客户按照调用量付费。
月之暗面和 MiniMax 则早把模型做成了用户可以直接购买的产品。
Kimi 把 Agent、度研究和编程能力装进不同档位的会员套餐，同时向企业和开发者按 Token 出售 API。用户付费购买的不是个抽象的大模型，而是长的任务时间、的并发额度，以及把项工作真正完成的能力。
MiniMax 的路走得宽些。2025 年，其三分之二左右的收入来自海螺 AI、Talkie 等 AI 原生产品，其余来自开放平台和企业服务；过七成收入来自内地以外的市场。它试图证明，、语音、角陪伴和 Agent 都可以成为立的付费产品。但产品越多，需要维持的模型和力系统也越复杂。2025 年，MiniMax 收入为 7900 万美元，研发投入却达到了 2.53 亿美元。
而 DeepSeek 选择了简单，也难解释的条路。它始终坚持模型开源，再把 API 价格压到足够低，让多开发者使用。不过，低价有利于迅速扩大技术影响力，却也意味着它需要大的使用规模，才能把流量变成足以支撑研发投入的收入。
看起来，四公司在做不同的生意：
智谱做企业部署。
Kimi 会员。
MiniMax 全球产品。
DeepSeek 低价 API。
但张扬认为，它们终可能越来越接近同个终点——" Token "。项目制收入要单单地谈，Token 调用却可以标准化地重生，符模型公司的规模化想象。
在他看来，真正可能拉开下代模型表现的，是应用使用过程中产生的数据：程序员如何修改模型生成的代码，用户如何拆解复杂任务，模型在哪个步骤出错，又如何完成终结果。应用因此不只是模型的变现出口，也是下代模型的数据入口。
真正可能拉开下代模型表现的，是应用使用过程中产生的数据：程序员如何修改模型生成的代码，用户如何拆解复杂任务
Third Bridge 临咨询的则认为，AI 的商业化正沉淀出"基础设施层—模型层—应用层"的三层结构，各层盈利难度依次递增，法也明显分化。
分化的核心可以概括为两条主线：巨头走"大而全"（力＋流量＋生态、价格战），创业公司走"垂直耕"（差异化、场景 know-how）。此外还面临开源与闭源的博弈，而力或已成硬约束。
短期内，资本或许仍然会励押中符技术风口的公司。
而长期来看，摆在四公司面前的是四场尚未完成的商业实验。
AGI 远征路，切才刚刚开始。相关词条:不锈钢保温 塑料管材设备 预应力钢绞线 玻璃棉板厂家 pvc管道管件胶
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