市場快速消化了「AI股神」爆倉和韓股暴跌事件，短暫震盪後歸於平靜。但德銀認為，兩起事件並非孤立偶發，而是十餘年低利率催生的系統性槓桿積累的集中顯現。更值得警惕的是，聯準會主席華許撤回前瞻性指引，可能是一種刻意為之的轉變——主動向市場重新引入「不確定性溢價」，以遏制過度槓桿。聯準會主動引入不確定性，「小波動」事件將以更高頻率出現，且每一次都可能成為引爆更大危機的導火線。 上周，「AI股神」旗下避險基金Situational Awareness，因押注AI公司的高槓桿交易失敗，被迫清倉160億美元股票倉位；同期，韓國KOSPI指數在48小時內一度暴跌逾20%，隨後又從低點反彈25%，當周收盤基本持平。 市場將這兩起事件視為偶發的「噪音」，並迅速消化、翻篇。市場在短暫震盪後，最終歸為平靜。 然而，這種「向前看」的共識可能是一種危險的誤讀。「AI股神」基金爆倉與韓股暴跌表面上均未引發市場系統性崩潰，但德銀認為，兩者均是低利率時代槓桿堆積的同一症狀，不應被視為孤立事件。

有媒體報導稱，OpenAI或將推遲至明年進行IPO。原因並非技術受阻，而是財務承壓。 今日有媒體報導稱，OpenAI或將推遲至明年進行IPO。原因並非技術受阻，而是財務承壓。 上個月，OpenAI剛秘密提交招股書，不到一個月便傳出推遲消息，節奏調整實屬無奈。據悉，其首席財務官已向管理層坦言，若營收增長不及預期，公司甚至難以覆蓋資料中心所需的算力合同。 這意味著，OpenAI的自我造血能力已落後於燒錢速度。

2026年4月，Anthropic 的 ARR 突破 300 億美元，首次超越 OpenAI。 這本身已經是商業史上最快的增長曲線之一。但如果你只看到這一層，你錯過了更有意思的東西。 這家公司真正值得研究的核心問題是： 為什麼一個資源只有 OpenAI 三分之一、成立比它晚六年的小老弟，能在關鍵戰場上一刀一刀地反超？

自學習 AI 的融資神話，正在告訴我們一件事——這場 AI 軍備競賽，連研究員本身都要被「卷」進去了。1956 年，一批科學家聚在達特茅斯，第一次正式討論「機器能否思考」。他們樂觀地以為，用一個夏天就能解決這個問題。七十年後，這個問題依然沒有答案。但有一家公司，剛剛成立四個月，就拿到了 5 億美元融資，估值達到 40 億美元——只因為它宣稱，自己找到了一條路，讓 AI 學會自己做研究、自己進化。這家公司叫 Recursive Superintelligence。Google 風投 GV 領投，輝達跟投。兩家公司在 AI 生態裡的地位不需要贅述。它們同時出手，押注一家連產品都還沒有公開的初創公司，背後的邏輯值得認真拆解。01「把人從循環裡移走」先說說 Recursive Superintelligence 到底在做什麼。公司由前 Salesforce 首席科學家 Richard Socher 創立，核心團隊來自 Google DeepMind 和 OpenAI。這不是什麼陌生的組合——過去兩年，從頂級實驗室出走創業的工程師和研究員，已經形成了一股明顯的浪潮。Richard Socher 的 X 個人首頁，Altman 顯然關注了這位人才｜圖片來源：XSocher 並非矽谷常見的那種「大廠出來鍍金」的創始人。他 1983 年生於德國，在史丹佛大學師從 AI 先驅 Andrew Ng 和 NLP 權威 Christopher Manning，2014 年完成博士論文，拿下當年史丹佛電腦系最佳博士論文獎。Richard Socher 是將神經網路方法真正帶入自然語言處理領域的關鍵人物之一——他早期關於詞向量、上下文向量和提示工程的研究，直接奠定了今天 BERT、GPT 系列模型的技術基礎，Google學術引用量已超 18 萬次。博士畢業當年，他創立了 AI 初創公司 MetaMind，兩年後被 Salesforce 以戰略併購的方式收入麾下。此後他以首席科學家兼執行副總裁的身份主導 Salesforce AI 戰略長達數年，主導了 Einstein GPT 等企業級 AI 產品線的落地。離開 Salesforce 後，他又在 2020 年創立了 AI 搜尋引擎 You.com，2025 年完成 C 輪融資，估值達 15 億美元。這一次，他把目光從搜尋轉向了更底層的命題。Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence、Ineffable Intelligence、Advanced Machine Intelligence Labs……每一家都拿著「前 XX 大模型核心團隊」的標籤出現，每一家都在講一個「下一代 AI」的故事。但 Recursive 的切入點，比大多數同行更激進。它的核心命題是「自學習 AI」——不是讓 AI 更聰明地回答問題，而是讓 AI 自主完成科學研究的全流程：提出假設、設計實驗、評估結果、迭代方向。換句話說，它想把人類研究員從這個循環裡完整地移走。這不是一個新鮮的方向，但 Recursive 把它放到了一個極其現實的商業邏輯裡。現在頂級 AI 研究員的年薪動輒 1500 萬到 2000 萬美元，如果一套系統能以更低的成本、更快的速度完成同樣的工作，前沿研究的經濟模型就會徹底改寫。投資人顯然看到了這個邏輯。融資輪據報導超額認購，最終規模可能達到 10 億美元。02Google 和輝達同時下注GV 領投，輝達跟投。這個投資人組合本身就是一個訊號。Google 的邏輯不難理解。DeepMind 多年來一直是「AI for Science」方向最重要的探索者，AlphaFold 破解蛋白質折疊問題，AlphaGeometry 在數學競賽中擊敗人類頂尖選手。但 DeepMind 的路徑是用 AI 解決具體的科學問題，Recursive 想做的是更底層的事——讓 AI 系統自主推進科學發現的過程本身。這對 Google 來說既是競爭關係，也是一個值得押注的避險。更重要的是，就在本月初，Google 剛剛與 Intel 宣佈了多代 AI 基礎設施的合作協議。這說明 Google 在 AI 基礎設施層面的佈局正在全面提速。對 Recursive 的投資，是這個大棋局裡的一顆棋子——誰來跑在最前面的模型上，Google 都想有份。輝達的邏輯則更直接。自學習 AI 的核心瓶頸不是演算法，是算力。如果 AI 要自主跑實驗、迭代模型，背後需要的 GPU 叢集規模是指數級增長的。輝達投 Recursive，某種程度上是在投自己的未來訂單。兩家公司同時出手，也釋放了一個更微妙的訊號——這個賽道，可能已經到了「不投就來不及」的階段。03四個月估值 40 億，合理嗎估計當所有人第一次看到 40 億美元這個數字的時候，第一反應是「又來了」。AI 創業估值泡沫這兩年已經不是新鮮話題。一個 PDF、一個 demo、幾張幻燈片，加上幾個來自頂級實驗室的名字，就可以撬動幾億美元——這在矽谷和倫敦已經不是傳說，而是日常。但仔細看 Recursive 的情況，有幾點和普通的「PPT 獨角獸」不太一樣。第一，創始團隊的份量。Richard Socher 在 NLP 領域有真實的學術積累，不是純粹靠「前大廠」光環包裝。核心團隊在 DeepMind 和 OpenAI 的經歷，也意味著他們切實接觸過前沿研究的痛點。第二，融資超額認購的事實。這意味著市場需求遠超供給，投資人在搶著進來，而不是被說服進來。但 40 億美元的估值，對於一家四個月、尚無公開產品的公司來說，定價的依據是預期，不是現實。這本質上是在為一個方向付費，而不是為一個產品或收入付費。這種定價邏輯在 AI 時代正變得越來越普遍，背後是投資人對「錯過下一個 OpenAI」的深層恐懼。Safe Superintelligence 當年也是以幾乎沒有產品的狀態拿到了天價估值，Ilya Sutskever 的名字就是最硬的資產。Recursive 在複製同樣的路徑。這不是批評，而是一個客觀的觀察。04「自學習」這扇門，背後是什麼Recursive Superintelligence 這個名字，其實已經把公司的野心說得很清楚了。「Recursive」是遞迴的意思。在電腦科學裡，遞迴是一個函數呼叫自身的結構，是很多複雜演算法的核心機制。放到 AI 研究上，「遞迴超級智能」暗示的是一個系統能夠不斷最佳化自身、螺旋上升的過程。這個概念並不新鮮，它的極端版本就是「智能爆炸」——一個系統一旦超過某個臨界點，就能自主加速自身的進化，最終達到人類無法理解的智能層級。這是 AI 安全領域長期以來最核心的擔憂之一。但 Recursive 現在做的，應該遠沒有到這個層面。更現實的解讀是，它在嘗試建構一個可以自主驅動科學探索循環的系統，目標是大幅降低 AI 研究的人力成本和時間成本。如果它真的能做到，影響不會只停留在 AI 圈。它意味著藥物研發、材料科學、物理學等領域，都可能迎來一個「沒有人類科學家參與也能快速推進」的階段。當然，這還是「如果」。從聲稱到實現，中間的距離，在 AI 行業裡從來不是線性的。05浪潮的邏輯2025 年下半年以來，從頂級實驗室出走創業的浪潮一波接一波。Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence、Ineffable Intelligence……這條名單還在變長。Recursive 是這個浪潮裡最新、也目前估值最高的一家。背後的結構性原因很簡單——OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 的競爭已經讓這些頭部實驗室變得越來越像大公司，有 KPI、有合規、有政治。真正想押注最激進方向的研究員，反而覺得出來自己幹更自由。與此同時，資本市場的邏輯也在強化這個趨勢。對於有大廠背書的頂級研究員來說，現在創業的窗口期可能是歷史上最好的時候——投資人比任何時候都更願意為「方向」付錢。這場浪潮最核心的問題不是「誰會成功」，而是「成功的定義是什麼」。如果 Recursive 最終證明了自學習 AI 的可行性，它將改寫 AI 研究的底層範式。如果它沒有做到，5 億美元的彈藥燒完之後，留下的會是又一個被過度炒作的概念。兩種可能都真實存在。四個月，40 億美元估值，這個數字讓人興奮，也讓人警惕。AI 軍備競賽發展到今天，連「如何做研究」這件事本身，也變成了競爭的戰場。科學家們在達特茅斯爭論了一個夏天的問題，現在有人打算用 AI 來回答——用 AI 研究 AI，用遞迴的方式奔向超級智能。這條路通向那裡，沒有人真正知道。但顯然，Google 和輝達已經決定，不管通向那裡，都不能缺席。 (極客公園)

兩年半，從3億美元到180億美元。這不是科幻小說，而是AI公司月之暗面的真實估值曲線。2023年6月天使輪融資時，這家中國AI公司估值僅3億美元。2026年初，傳聞新一輪融資投前估值，這個數字已經變成180億美元——漲幅5900%。網際網路時代，從零到百億身家，需要5到10年。AI時代，2到3年就夠了。為什麼AI時代的造富速度如此之快？答案藏在生產要素的變遷裡。網際網路時代的核心要素是流量、資本與管道。商業邏輯是"先圈地、後變現"——燒錢買量，積累使用者，再通過廣告、電商間接變現。這是一場需要長期佈局的"化學爆炸"。AI時代完全不同。核心要素變成了算力、資料與演算法。商業邏輯是"直接交付價值"——使用者付費是因為模型能解決問題，而非單純的流量入口。這是一場瞬間釋放能量的"核聚變"。例如：月之暗面的Kimi模型支援200K+上下文窗口，直接切入法律、金融等長文字需求場景。200多家律所、50家券商成為付費客戶。不是先免費吸引使用者再變現，而是直接靠能力收費。網際網路時代的競爭壁壘是網路效應——使用者越多，產品價值越高。AI時代的競爭壁壘是技術飛輪——模型越好，使用者反饋的資料越多，模型迭代越快，精度更高。智譜AI的模型精度提升後，政企客戶反饋的資料質量隨之提高，反過來又加速了模型最佳化。這是一個強者恆強的正向循環。DeepSeek的程式碼理解能力已媲美GPT-4o，其開源模型在Hugging Face下載量超1090萬次。開發者生態反哺技術迭代，形成競爭壁壘。中國AI造富呈現出獨特的"三綁"特徵。一是科研繫結。智譜AI脫胎於清華大學KEG實驗室，GLM-130B是國內首個千億參數開源大模型。央國企客戶天然信任有高校背景的AI企業。二是資本繫結。阿里、騰訊等大廠不僅提供資金，更開放算力資源。阿里雲為月之暗面提供定製化萬卡叢集，支援其200K+上下文訓練。三是政策繫結。地方國資直接投資，杭州、珠海等地政府與智譜AI達成戰略合作，開發城市級大模型應用。與美國市場以C端產品為主不同，中國AI企業更側重B端政企服務。MiniMax海外收入佔比達73%，智譜AI企業級收入佔比超50%。AI時代的創業者，與網際網路時代截然不同。高學歷成為標配。福布斯中國2025年資料顯示，超過一半的AI創業者擁有博士或博士後學位。清北、浙大、中科院畢業生佔比超40%。年輕化趨勢明顯。AI創業者平均年齡32歲，90後佔比超60%。月之暗面創始人楊植麟1992年出生，MiniMax創始人閆俊傑1989年出生，Deepseek創始人梁文鋒1985年出生。更重要的是技術信仰。楊植麟每天工作12小時以上，親自參與模型研發；梁文鋒將幻方量化盈利全部投入DeepSeek，估值破兆也不分紅；閆俊傑面試演算法工程師通過率不足5%。他們不是商業模式的創新者，而是技術的攻關者。需要警惕的是，造富速度驚人，但風險也在累積。中國頭部AI企業市銷比普遍超過400倍。智譜AI約466倍，MiniMax約427倍。對比之下，輝達巔峰時期僅40倍，特斯拉巔峰時期僅30倍。估值嚴重脫離基本面。而且，盈利周期漫長。OpenAI預測最早2030年才能現金流轉正。中國多數AI企業需要5到7年才能盈利。此外，算力成本也在上漲。資料中心電力成本較2025年上漲40%，人才缺口超500萬，高校培養速度滯後產業需求6年以上。但長期趨勢依然樂觀。 (馬江博說趨勢)

隨著羅斯·諾迪恩（Ross Nordeen）本周五離職，曾與埃隆·馬斯克一同建立人工智慧初創公司xAI的11名聯合創始人全部離職。知情人士稱，36歲的諾迪恩在xAI直接向馬斯克匯報，擔任他的左右手，協調優先事項並推動公司各項工作的執行。△埃隆·馬斯克（資料圖）(極目新聞)

如果你最近在關注AI創業，可能會有一種很強的撕裂感。一邊是每天都有新產品上線、融資、爆火；另一邊，越來越多一線投資人開始給出同一個判斷：未來三年，70%—80%的AI應用會消失。作為投資者和創業者該如何判斷？下面這篇訪談可能有些啟發。這篇訪談的題目是《How Anthropic’s $100M Anthology Fund Works | Menlo Ventures》（《Anthropic 1億美元 Anthology 基金運作模式 | Menlo Ventures》）。訪談的主講人Deedy Das，是Menlo最新晉陞的合夥人，此前是企業搜尋獨角獸Glean的創始團隊成員。除了投資人身份，他也是X上頗具影響力的AI領域KOL，對AI創業與行業趨勢有持續觀察。去年，Menlo Ventures與Anthropic聯合設立了1億美元的 Anthology Fund，專門投資AI生態中的早期公司。Menlo Ventures目前管理資產規模超過68億美元，歷史上投出過80多家上市公司，同時也是Anthropic最大的機構投資人之一。在這場訪談中，Deedy Das系統講清了三件正在發生的變化：為什麼大模型公司開始親自下場做生態投資？為什麼VC不再只看賽道，而是在看“學習速度”？以及在AI時代，真正的護城河，可能已經只剩下三樣東西。以下為訪談內容整理（經壓縮編輯，僅保留核心觀點）。———————————————————————Molly O’Shea：很多人聽說了 Anthropic 的$100M Anthology Fund，但不太清楚它到底是一個什麼結構。它是 Anthropic 自己在投公司嗎？還是一個傳統VC基金？Deedy Das：本質上，它是一種新型的合作模式，介於傳統風險投資和平台生態基金之間。Anthropic 並不是在做一個典型意義上的獨立VC。它真正想做的是，找到最優秀的 AI 原生創業公司，並讓這些公司深度使用 Claude。Anthology Fund 的目標不是財務回報最大化，而是讓更多優質公司建構在 Claude 之上，形成生態，以加速真實世界中的應用場景，同時通過這些公司反向獲得產品反饋。Molly：那這個基金的錢是誰來決定投給誰？是 Anthropic 決定，還是 Menlo Ventures？Deedy：這是這個模式裡最關鍵的一點。Anthology Fund 是這樣一個聯合投資結構：Anthropic 提供戰略資源和生態支援，Menlo Ventures 負責投資決策與執行。投資流程和普通VC一樣：看團隊、看產品、看市場、看執行能力。但除此之外，會多一個維度，即這個公司是否適合深度使用 Claude，它能否成為 AI-native 的公司？被投公司除了資金，通常會獲得Claude 使用額度，與 Anthropic 產品團隊直接溝通的機會，及優先獲得新模型能力等生態資源。Molly：Anthology Fund 更選擇投資什麼樣的公司？Deedy：我們重點關注三類公司：第一是， AI-first 公司，它們不是“給原產品加個AI功能”，而是，如果沒有大模型，這個公司就不存在。第二，是深度呼叫模型能力的公司，比如 Agent 系統、自動化流程、企業知識工作自動化等。第三，是增長速度快的團隊。在AI時代，速度就是護城河，誰迭代更快，誰就能贏。Molly：現在的投資邏輯和以前比有什麼改變？Deedy ：過去VC 主要看的是市場規模、商業模式，及長期壁壘等，而在 AI 投資裡，則更看重創始人執行速度、學習能力，及能否快速跟上模型能力變化快速迭代。因為，產品優勢的半衰期越來越短。所以投資邏輯正在從分析市場，轉向押寶創始人速度。Molly：現在AI應用創業特別多，但也有人說，大部分都會被淘汰。你怎麼看？Deedy：我認為確實如此。一個很現實的判斷是，未來幾年，可能 70%-80% 的 AI 應用都會消失。原因主要有三個。第一，模型能力在快速上升。基於此，很多今天的創業公司，其實只是 prompt 工程，或者就是一層包裝，甚至是個簡單的workflow。但隨著模型越來越強，這些功能會被模型原生支援，“如果你的產品只是包裝層，模型會把你吃掉”。第二，產品差異化太弱。現在很多AI產品的問題是，功能相似，技術門檻不高，使用者切換的成本接近於零。沒有真正的資料、流程或系統繫結，很難形成護城河。第三，創業者低估了模型進化速度很多團隊按照“傳統軟體節奏”在做規劃，比如 12 個月的產品路線圖，但現實是，模型能力可能 3 個月就有一次躍升。因而，如果產品設計依賴某個當前能力，很可能半年後就被底層能力替代Molly：那什麼樣的AI公司更有機會活下來？Deedy：真正有機會的是三類。1）深入企業流程的公司如果AI只是一個工具，很容易被替代。但如果它能嵌入工作流，改變組織流程，成為日常營運的一部分，那替換成本就會非常高。流程，就是新的護城河。2）擁有獨特資料的公司AI時代另一個關鍵點是資料專屬性。如果你的系統能持續積累使用者資料，形成反饋循環，那競爭優勢會越來越強。3）能快速迭代的團隊。速度是一切。因為模型、使用者需求、競爭者都在快速變化。AI創業的本質已經變成，一個持續實驗的過程，而不是一次性產品設計。Molly：從投資角度看，AI改變了什麼？Deedy：最大的變化是過去VC強調市場規模、長期壁壘、商業模式穩定性等，而現在創始人的適應能力、學習速度、對技術變化的理解等，則成了主要競爭力。我們投資的是學習速度。在AI時代，商業模式會變、產品會變、技術會變，唯一穩定的變數，是創始人的進化能力。Molly：AI 對公司的形態會有什麼影響？Deedy：未來公司的變化是團隊更小、效率更高、人均產出更大。因為AI 正替代大量重複工作，自動化程度大幅提高，這樣一來一個小團隊可以完成過去大公司的工作。未來會出現大量小團隊、高收入 的AI公司。Molly：從Anthropic、OpenAI這些公司的動作來看，它們不僅在做模型，還在做生態、投資、開發者關係。你覺得它們最終會變成什麼樣的公司？Deedy：我認為，大模型公司正在走向一個非常熟悉的終局，它們會變成平台公司。就像過去的AWS（雲平台）、IOS 作業系統、Android、Saleforce 等。未來的競爭不只是模型能力，而是開發者數量、企業客戶規模、生態繁榮程度、默認的使用習慣。最終勝出的模型公司，會成為默認基礎設施。一旦成為默認選擇，切換成本就會非常高。從這個角度看，Anthology Fund的意義就很清晰了，它不是為了賺投資回報。它的真正作用是，扶持創業公司使用Claude，讓優秀應用繫結Claude，以提前鎖定生態，建立開發者關係。這是一種長期的競爭策略。因為在AI時代，誰擁有更多的真實應用，誰就更可能成為平台。Molly：如果看未來兩到三年，你覺得最大的變化會是什麼？Deedy：最大的變化是AI能力會繼續快速提升，但真正的價值會嚮應用層轉移。一方面，模型能力差距逐漸縮小，成本持續下降，推理越來越便宜而當模型逐漸“商品化”之後，競爭點就變成誰更理解使用者，貼近場景，更能切入實際工作流。分發能力和流程嵌入，會比模型質量更重要。Deedy：AI創業最最容易犯的錯誤是那些？Deedy：現在很多創業者有一個典型誤區。他們關注的是模型能力有多強，技術細節，以及benchmark 排名資料。但真正重要的是使用者每天會不會用你的產品，你的產品能不能進入工作流程，以及是否可以帶來真實效率提升。如果產品不能成為日常使用工具，很可能不是一個真正的生意。總之，AI時代的核心邏輯正在變成三點：速度勝過一切，流程就是護城河，生態決定勝負。而Anthology Fund，本質上就是圍繞這三點在佈局。 (創頭條New)

初五迎財神，是中國人最虔誠的春節儀式之一。2026年的馬年初五（2月21日），當朋友圈照例被"恭喜發財"刷屏時，中國AI公司們也正在以一種極其暴力的方式，完成一場真正意義上的"迎財神"——智譜（02513.HK）單日暴漲42.72%，收盤報725港元，市值突破3232億港元。MiniMax（00100.HK）收漲14.52%，報970港元，市值衝破3042億港元。兩家成立不過幾年的AI公司，在農曆新年開市第一天，以超過3000億港元的市值體量，正式碾壓“傳統”網際網路公司京東、快手、攜程們，並逼近百度。而在一級市場，最受關注也是最有指標意義的月之暗面，它的最新融資估值也據傳翻倍突破100億美元，與此前一輪相比翻倍，並且眼看停不下來，繼續奔著1000億估值衝去。中國AI公司們一起迎財神了。3000億港元俱樂部：一個月漲5倍的魔幻劇本先看資料。智譜（02513.HK）IPO日期：2026年1月8日發行價：116.20港元上市首日市值：約555億港元2月20日收盤價：725港元2月20日市值：3232億港元上市43天累計漲幅：超500%MiniMax（00100.HK）IPO日期：2026年1月9日發行價：165港元上市首日收盤市值：約1050億港元（首日漲幅109%）2月20日收盤價：970港元2月20日市值：3042億港元上市42天累計漲幅：約488%一個月出頭，兩家公司的市值膨脹了5倍左右。如果你在IPO當天買入並持有到今天，恭喜，你的回報率超過了絕大多數十年期基金產品。更直觀的對比是把它們放進港股科技公司的排名中——數字的對比很魔幻。京東一年營收11588億元，淨賺414億，市值3024億港元。智譜2024年全年營收3.12億元，虧損24.66億，市值3232億港元——比京東還高。快手7.36億月活使用者，年賺177億，市值不到2900億。MiniMax全年營收約2.2億元人民幣，虧損約32億，市值反而破了3000億。百度做了26年搜尋引擎，年收1331億，利潤238億，市值3500億。智譜成立5年，距離超越百度只差一個漲停板。攜程一年運送上億人次出行，淨利172億。泡泡瑪特把Labubu賣到全球，半年營收就超過了2024年全年。這些公司花了十年甚至二十年建構的市值護城河，被兩家還在燒錢的AI公司在43天裡追平。顯然市場在給兩種完全不同的東西定價：一種叫"現在的利潤"，另一種叫"下一個時代的入場券"。Kimi：不上市，但估值照樣翻倍如果說智譜和MiniMax是在二級市場"迎財神"，那月之暗面（Kimi）則是在一級市場完成了同樣壯觀的財富敘事。2月17日，多家媒體報導：月之暗面正在完成一輪超7億美元的新融資，由阿里、五源、九安等老股東聯合領投，騰訊也參與投資。本輪融資後，Kimi估值直接翻倍，突破100億美元大關，達到100億至120億美元區間。梳理月之暗面的融資節奏：兩個月內，連續兩輪累計融資超過12億美元，這勢頭不會停下來，奔著1000億而去。更令人矚目的是創始人楊植麟的態度。他在內部信中明確表示"公司短期不著急上市"，並指出B/C輪融資金額已超過多數公司IPO的募資規模。公司目前帳面現金儲備超過100億元人民幣——這個數字接近智譜和MiniMax兩家IPO前現金之和。把Kimi的估值放到更大的坐標系中：Kimi目前的估值約為OpenAI的2%、Anthropic的3%。但考慮到中國AI公司在海外融資和估值體系中長期被低估，以及Kimi K2.5模型在HLE、BrowseComp等評測中展現的全球領先水平，100億美元很可能只是它在一級市場的中間站。而智譜和MiniMax在二級市場的瘋漲，正在為Kimi等尚未上市的中國AI公司確立新的估值錨。暴漲背後：具體的催化劑與整體的氛圍之變這輪暴漲，既有個體層面清晰的催化劑，也有產業層面深刻的氛圍轉變。1. 智譜：GLM-5引爆估值重定價2月12日，智譜正式開源發佈新一代基座模型GLM-5。這不是一次普通的版本更新——GLM-5總參數達到744B，預訓練資料量28.5T，採用了與DeepSeek-V3同源的稀疏注意力機制和多Token預測技術，在多項核心程式設計與推理榜單中穩居開源模型第一，部分指標逼近全球頂尖閉源模型Claude Opus 4.5。在GLM-5正式發佈之前，一個名為"Pony Alpha"的匿名模型出現在全球模型聚合平台OpenRouter上，程式設計和推理能力極為強悍，被社區91%以上的使用者判斷為GLM-5的測試版。僅這一個"洩露"就直接引爆了智譜股價——2月9日單日暴漲36.22%。更關鍵的訊號是：智譜隨即宣佈對GLM Coding Plan套餐漲價，國區漲幅30%起步，海外版漲價超100%，新套餐上線即告售罄。從"價格戰"到"漲價"，補貼換市場變成了用價值換溢價。2. MiniMax：OpenClaw浪潮中的最大贏家之一如果說智譜的催化劑是GLM-5，那MiniMax的催化劑則來自一個更戲劇性的場景——2026年開年最大的AI應用爆款OpenClaw。OpenClaw（原名Clawdbot）是2026年初爆火的開源AI Agent項目，支援本地部署和多平台消息整合，迅速成為全球開發者追捧的現象級工具。而在這波浪潮中，MiniMax的模型成為了最受歡迎的選擇之一。OpenClaw創始人Peter Steinberger在播客訪談中直言：MiniMax M2.1是"當下最優秀的開源模型"。他更進一步表示，在程式設計任務上，MiniMax可以僅以Claude 5%的花費實現接近的效果——這句話直接引爆了資本市場對MiniMax的重新定價。OpenRouter平台的資料印證了這一點：春節期間，中國開源大模型呈現霸榜之勢，MiniMax憑藉極致性價比成為開發者大量轉向的首選。在OpenClaw的實際呼叫中，搭載MiniMax M2.1作為核心引擎的方案在工具呼叫精準率、任務執行效率及成本管控方面均表現優異。這背後的邏輯非常清晰：OpenClaw重新定義了AI模型的消費場景——不再是人類在聊天框裡提問，而是Agent在後台持續高頻呼叫。在這種場景下，"夠用+便宜"的組合碾壓"最強+昂貴"。MiniMax恰好卡在了這個甜蜜點上。Reddit上大量使用者反饋，使用Claude作為OpenClaw引擎的token帳單動輒幾百美元，轉向MiniMax和Kimi等中國模型後，成本降到了原來的八分之一到九分之一。這種實打實的使用遷移，讓MiniMax從"知名度有限的中國模型"變成了全球開發者工具鏈中的標配選項。3. DeepSeek預期：從"利空"到"利多"的根本性翻轉去年春節，DeepSeek-R1的橫空出世曾讓中國AI投資圈心情複雜。一方面，中國AI的整體認知被拉升了；另一方面，DeepSeek以極低成本打穿性能天花板，讓其他燒了大量資金的AI公司顯得性價比很低。彼時DeepSeek對同行而言，更多是一種"利空"——你們花幾十億做出來的模型，人家幾百萬就搞定了。但一年之後，情況發生了根本性翻轉。2026年春節前，市場瘋傳DeepSeek將發佈下一代旗艦模型V4。面對這個預期，各家AI公司沒有選擇等待或躲避，而是爭先恐後地搶在DeepSeek之前亮出自己的底牌。這場春節檔AI大戰的本質是：DeepSeek的存在不再是利空，而是整個中國AI陣營的競爭勢能催化劑。各家都在開源，各家都在全球平台上競爭，各家的模型在OpenRouter上霸榜，這變成了一種集體從GPT、Claude等閉源巨頭手中搶奪全球開發者的呼叫量和注意力的行為。DeepSeek撕開的口子，其他中國公司正在一湧而入。對資本市場來說，這意味著一件事：你投的不是某一家中國AI公司，你投的是中國AI作為一個整體在全球AI版圖中份額提升的趨勢。這個敘事的力量遠大於任何單一公司的業績。4. 中國AI估值與國際接軌的轉折點以前，中國AI公司的估值普遍遠低於美國同行。Kimi的C輪估值43億美元，同期Anthropic已經1830億美元。中美AI公司的估值差距，不僅僅是技術差距，更是資本市場信任度的差距。現在，智譜和MiniMax用3000億港元（約385億美元）的市值至少刺激了市場去思考和開始習慣一件事，那就是中國AI公司也可以在公開市場享受高估值。這種估值體系的接軌意義深遠——當全球資本看到中國AI公司可以在港股獲得與國際同行可比的估值倍數時，更多國際資本將主動流入中國AI市場。摩根大通已經在研報中首次覆蓋兩家公司並給出樂觀評級，這只是開始。高盛此前分析指出，中國AI模型的全球競爭力將帶來超過2000億美元的投資組合資金流入。5. 春晚機器人：14億人的AI啟蒙一課別忘了一個容易被"專業人士"忽略的變數：2026年春晚。這是機器人登場密度最高的一屆央視春晚。宇樹科技、魔法原子、銀河通用、松延動力、越疆機器人、科大訊飛——六家機器人和AI企業組團亮相除夕之夜。宇樹科技的人形機器人叢集武術表演《武BOT》成為當晚話題焦點，數十台G1機器人在快速奔跑中完成穿插變陣和高難度武術動作，高並行叢集控制技術全球首次亮相。春晚開播兩小時，京東上機器人搜尋量環比增長超300%，訂單量暴漲150%。當14億人在除夕夜看到機器人打太極、耍長棍、做後空翻，AI不再是抽象概念，而變成了一種撲面而來的視覺衝擊和未來感。這種全民等級的認知刷新，會轉化為開市後對AI類股最樸素也最強大的買入動力——"我看好AI"。這一輪的模型競爭，前所未有的需要資源的比拚，初五迎財神，講的是開門納福，顯然把這些市場上的資源，都納入進來，才能繼續競爭下去。 (矽星人 Pro)