DeepSeek rival’s shares double in debut as Chinese AI companies rush to listMiniMax加入中國科技公司上市浪潮MiniMax是中國領先的LLM開發商之一，其大部分收入來自圖像和視訊應用。 © Raul Ariano/BloombergDeepSeek 的中國競爭對手周五上市首日股價上漲超過 100%，因為中國的 AI 新秀們正爭相進入公開市場，為模型開發和全球擴張籌集資金。總部位於上海的大型語言模型公司MiniMax在香港首次公開募股（IPO）中籌集了6.19億美元，這主要得益於投資者對中國人工智慧領域進展的熱情。MiniMax的股票發行價為每股165港元，發行後交易價格為每股345港元（約合44美元），公司市值超過135億美元。中國的LLM公司比美國的同行更早轉向股票市場，而美國的同行已經籌集了數百億美元的私人資金。總部位於北京的智普科技是其競爭對手，該公司於周四成為首家在全球上市的LLM初創公司，在香港籌集了5.58億美元。智普科技的股價自IPO以來已上漲37%。“中國企業比美國同行更迫切需要資金，”Gavekal Dragonomics 的科技與產業政策分析師 Tilly Zhang 表示。“智普在短短六年內就完成了八輪融資。由於缺乏美國超大規模企業所享有的那種雄厚財力支援，上市成為籌集更多資金的切實可行的途徑。”MiniMax由前商湯科技高管嚴俊傑創立，是中國領先的 LLM 開發商之一，以其多模態模型而聞名，這些模型因其圖像和視訊生成能力而廣受歡迎。在阿里巴巴、騰訊等科技巨頭以及紅杉資本、高瓴資本、未來資本等投資者的支援下，MiniMax專注於打造面向消費者的AI產品。該公司積極拓展國際市場，尤其是美國市場，因為美國的潛在高消費使用者群體比中國更大。MiniMax 和 Zhipu 都可以利用 IPO 收入來拓展海外業務。“終於有足夠的信心讓這些公司上市了，”紐約銀行高級策略師 Wee Khoon Chong 表示。“第一波浪潮能夠順利度過至關重要。人們對人工智慧和科技的樂觀情緒將會持續下去，這對該地區來說應該會是相當積極的。”MiniMax的大部分收入來自消費者應用，而非向企業出售模型存取權或定製解決方案。這些應用包括在美國青少年中頗受歡迎的角色聊天機器人應用Talkie，以及視訊生成平台海羅AI。根據該公司的IPO申請檔案，在2025年的前九個月，該公司創造了1億美元的收入，其中超過7000萬美元來自其應用程式業務。雖然 MiniMax 的收入比 Zhipu 高，但兩家公司都在大量投資研發、昂貴的 AI 基礎設施和海外擴張，因此都在燒錢。這兩家公司的上市緊隨近期中國人工智慧晶片製造商的IPO浪潮之後，包括畢人科技、上海伊魯瓦塔爾科瑞斯半導體和摩爾線程等公司，這些公司的股價飆升。(invest wallstreet)

從烏克蘭街頭賣泡麵到打造越南最大商業帝國，范日旺用三十年的時間重塑了一個國家的消費生態。他的Vingroup版圖覆蓋越南人“從搖籃到墳墓”的方方面面，更以宏大的“造車夢”將越南品牌推向全球。如今，這位57歲的越南首富，正謀劃將其旗下綠色電動出行巨頭——的士營運商GSM送至香港上市，這不僅是其資本棋局的關鍵落子，更可能書寫港股首家越南企業的歷史。“越南首富”范日旺的故事，是一部白手起家的熱血傳奇，也是一幅洞察越南這個新興市場崛起與野心的生動畫卷。“越南首富”造車狂飆與“的士王國”的上市野望范日旺身後運載VINFAST電動車的巨輪范日旺的抱負，從未止步於滿足越南人的日常生活。2017年，當全球電動汽車浪潮風起雲湧時，他毅然投入巨資，創立了VinFast。這不僅是一個商業決策，更被視作一種國家使命——打造“越南的特斯拉”，讓越南工業在全球高科技領域佔據一席之地。VinFast的誕生，伴隨著Vingroup巨大的資源傾斜，從引進國際頂尖人才和技術，到以驚人速度在越南海防市建成現代化汽車工廠，范日旺展現了其標誌性的“攻擊型”戰略。初期，VinFast通過生產燃油車積累經驗，並迅速轉向電動車賽道。2022年底，其首批電動汽車VF 8和VF 9開始向國際市場出口，進軍北美和歐洲。2023年8月，VinFast通過SPAC方式登陸美國納斯達克，上市首日股價暴漲逾250%，市值一度飆升至驚人的約850億美元，甚至超過了福特和通用等百年車企。這一“越南閃電”震撼全球資本市場，將范日旺的財富和聲望推至頂峰，也讓越南的工業野心成為世界焦點。然而，高光之後是嚴峻的現實考驗。VinFast仍處於“燒錢”換市場的初級階段，全球交付量爬坡緩慢，巨額研發、行銷及管道建設投入導致虧損持續擴大。2025年第三季度淨虧損約24兆越南盾的財報，如同一盆冷水。其股價也從歷史高點暴跌超過97%，市值嚴重蒸發，反映出市場對其盈利路徑和現金消耗速度的深切憂慮。“越南特斯拉”的光環之下，是國際競爭紅海中生存與成長的巨大壓力。2025年，海防市VinFast汽車製造廠第20萬輛整車下線正是在VinFast尋求突破、證明其商業模式可持續性的關鍵當口，范日旺出行生態中的另一枚關鍵棋子——GSM（Green and Smart Mobility）走到了舞台中央。GSM成立於2023年，定位為全電動出行服務提供商，核心業務是使用VinFast生產的電動汽車營運網約車和的士服務。這堪稱范日旺的一步妙棋：一方面為VinFast的產品創造了穩定且規模可觀的內部消化管道，保障了初期的銷量基本盤；另一方面，直接切入快速增長的綠色出行市場，講述一個從製造到服務、軟硬結合的閉環故事。GSM的發展堪稱迅猛。憑藉資本優勢和車輛供給的協同，它迅速在越南本土網約車市場奪取了近40%的份額，超越了老牌對手Grab。其車隊規模已擴展至約2萬輛電動汽車和6萬輛電動摩托，業務還已拓展至寮國、印尼和菲律賓，並覬覦更大的印度市場。GSM已不僅是VinFast的“銷售管道”，其本身已成為東南亞綠色出行領域一股不可小覷的力量。此刻，傳出GSM計畫赴香港上市，募資至少2億美元，目標估值200-300億美元的消息，便顯得戰略意圖清晰。GSM電動計程車在印尼勿加泗（Bekasi）首先，獨立融資：為GSM自身的快速擴張（包括車隊規模擴大和國際化）輸血，同時減輕對Vingroup母體的資金依賴。其次，價值發現：將出行業務從VinFast的製造業務中分拆出來，讓資本市場更清晰地評估其流量平台價值和持續現金流生成能力，有望獲得更高估值。第三，提振信心：成功上市將為整個Vingroup生態系統注入強心針，尤其是可能反哺市場對VinFast未來盈利能力的想像。最後，地緣佈局：選擇香港而非美國，看中的是毗鄰東南亞的地緣優勢、國際投資者基礎以及作為連接中國與世界的橋樑角色，這為未來潛在的區域合作或中國市場探索埋下伏筆。然而，范日旺的宏大基建野心近期也遭遇了策略性收縮。其子公司Vinspeed曾高調競標總額達670億美元的越南南北高鐵項目，但在與德國西門子達成相關技術合作後，卻於2025年底突然宣佈退出。這一撤案曾引發集團股價震盪，也揭示了范日旺在多方戰線作戰時的資源約束與戰略聚焦——他選擇將有限的資金和精力，更集中地押注在電動汽車和綠色出行這兩個代表未來的核心賽道上。GSM的香港上市之路，因此不僅是一次普通的IPO。它是范日旺在VinFast遭遇資本市場冷靜審視後，開闢的第二戰場，是其建構新能源垂直帝國從“製造驅動”轉向“製造+服務雙輪驅動”的關鍵驗證。成功與否，將深刻影響市場對其整個商業帝國可持續性的判斷。烏克蘭起步，一包泡麵撬動，范日旺歸國成就“越南首富”“越南首富”范日旺范日旺今日坐擁的龐大王國，起點遠在數千公里外的東歐烏克蘭，且始於最普通的商品——速食麵。1968年，范日旺出生於越南河靜省一個普通家庭，父親是一名軍人，母親靠在街頭賣茶補貼家用。作為家中長子的他，自幼便體會生活艱辛，渴望能改善家庭境遇。憑藉聰穎與勤奮，他獲得公費留學機會，先後在河內地質勘探大學和莫斯科國立地質勘探大學攻讀經濟學相關專業。蘇聯解體前後的東歐，物資匱乏，充滿了混亂與機遇。1990年代初，范日旺與大學戀人（後來的妻子）沒有返回越南，而是來到了烏克蘭。他們最初在基輔開了一家越南餐館，目睹了當地民眾“非常窮，非常餓”的境況。敏銳的商業嗅覺讓他發現了更基礎的需求：廉價、方便的食品。他用積攢和籌措的約1萬美元起步，開了一家小超市，並很快將目光投向食品生產。VinFast董事長范日旺（左）范日旺從一家家庭式面條小作坊開始，主要為周邊的越南餐館供貨。但他不滿足於此。他深入研究當時已在中國市場風靡的康師傅、統一等品牌，發現了調味包和醬料包的秘密。於是，他引進生產線，開始生產帶有獨立風味料包的速食麵，並創立了“Mivina”品牌。這種更美味、更便捷的產品迅速征服了烏克蘭消費者的味蕾。1993年，他正式創立Technocom公司，全力經營食品業務。到2000年代初，“Mivina”已佔據烏克蘭速食麵市場97%的份額，年收入超過1億美元，成為烏克蘭當地的“泡麵大王”。這段經歷錘煉了范日旺對大眾消費市場的深刻理解、供應鏈管理能力，以及在中歐地區營商的政治經濟風險應對經驗。2000年，已在烏克蘭功成名就的范日旺，看到了祖國越南在“革新開放”後的巨大發展潛力。他做出了人生中第二次重大戰略抉擇：出售Technocom公司給食品巨頭雀巢，套現巨額資金，毅然“鮭魚返鄉”，將全部資本和精力投回越南。回到越南的他，沒有繼續做熟悉的食品業，而是選擇了當時正值起飛前夜的房地產行業。2002年，他在河內創立Vingroup，從開發大型購物中心、高端寫字樓和公寓起步。他運用在烏克蘭積累的資本運作和規模化營運經驗，以驚人的速度和執行力擴張。Vincom購物中心、Vinpearl度假村、Vinhomes高端住宅區……一個個地標性項目拔地而起，迅速改變了河內、胡志明市等大城市的天際線與生活模式。范日旺范日旺的商業哲學是全覆蓋與生態閉環。他不斷將觸角伸向零售（VinMart）、教育（Vinschool）、醫療（Vinmec）、乃至後來的汽車（VinFast）、智慧型手機和農業。他的目標很明確：建構一個無所不包的生活生態系統，讓越南人一生的主要需求都能在Vingroup的體系內得到滿足。“越南人一生都有他”這句話，既是調侃，也是對其商業版圖最生動的概括。從烏克蘭街頭洞察飢渴催生的泡麵商機，到回國後精準踩中越南城市化與消費升級的每一個浪潮，范日旺的創業史，是一部典型的“機會主義者”與“戰略建構者”的混合體。他擁有草根起步的堅韌與務實，也具備國際化視野和敢於押注未來的驚人魄力。根據福布斯全球億萬富豪榜，范日旺以近300億美元身家排行全球第72位，比阿里巴巴創辦人馬雲排名高三位，更蟬聯“越南首富”寶座。如今，57歲的范日旺，正駕駛著VinFast這艘承載著越南發展野心的巨輪，在全球化的驚濤駭浪中航行；而GSM赴港上市，則是他為這艘巨艦尋找新動力和穩定錨點的又一次大膽嘗試。“越南首富”的故事，仍在激烈地書寫之中。 (一波說商業實驗室)

1月9日，MiniMax（00100.HK）正式在港交所主機板掛牌上市。開盤價報 235.4 港元，較發行價上限（165 港元）高開約 42.67%。截至發稿，股價進一步攀升至 267.8 港元，總市值約為 719 億港元。此次 IPO 共發行約 2538.92 萬股，若全額行使超額配股權（綠鞋機制），全球募資總額預計將達 55.4 億港元。比募資額更驚人的是其極高的認購熱度。此次 IPO 創下了近年來港股機構認購的歷史紀錄，參與機構超過 460 家。在剔除基石投資者後，國際配售（國配）部分的超額認購倍數高達 79 倍，訂單需求高達 320 億美元，最終實際下單金額超 190 億美元。這是什麼概念？上一次港股出現如此盛況，還要追溯到 2025 年寧德時代登陸港股時——彼時這家電池巨頭剔除基石後的超額認購也不過 30 倍。而在公開發售（打新）環節，MiniMax 更是獲得了驚人的 1837 倍超額認購。在認購名單中，我們看到了一場罕見的全球長線資金“團購”。包括阿布扎比基金、韓國未來資產等 14 家頂級機構作為基石投資者赫然在列。更值得注意的是，新加坡、南非、中東及加拿大等多家主權基金的單筆認購金額均超過 10 億美元，長線基金的認購訂單總額超過 60 億美元。可以說，來自歐洲、北美、中東及東南亞的最頂級長線機構和主權基金，幾乎悉數入局。為什麼是 MiniMax？01. 全模態佈局：總研發成本不到OpenAI的 1%MiniMax 是全球少有的在文字、語音、音樂、視訊全模態上均取得成功的公司。如果將其拆解，其技術版圖極為清晰：文字側：M2 模型在Artificial Analysis 榜單中位列全球前五、開源第一，被亞馬遜、Google等雲平台引入。語音側： Speech 系列模型綜合性能全球第一，支撐了 LiveKit、Rokid 等大量外部生態，生成語音超 2.2 億小時。音樂與視訊：Music 2.0 被譽為 AI 製作人；視訊模型 Hailuo（海螺）在發佈不到一年內，累計生成視訊超 5.9 億個，並在評測中位列全球第二。更關鍵的是效率。在大模型研發層面，OpenAI 累計花費了 400-550 億美元，而MiniMax 成立四年來的總研發成本僅為 4.5 億美元，不到前者的 1%。直到招股書披露前，行業普遍認為大模型公司深陷“燒錢無底洞”。但 MiniMax 給出的資料某種程度修正了這一偏見：“花小錢辦大事”在毛利率上體現得淋漓盡致。從 2023 年的 -24.7% 到 2025 年前九個月的 23.3%，MiniMax 在營收高速增長的同時，每單位收入對應的虧損額大幅下降了 60%。創始人閆俊傑曾在跟羅永浩的對談中回應過這種效率，在他看來，這源於一種基於“匱乏”的創新。“中國算力相比美國存在差距，這種硬約束逼迫中國公司必須回到‘第一性原理’去拆解人工智慧——從演算法設計、資料鏈路搭建到訓練效率最佳化。”02. 生而全球化：C端造血，70%收入來自海外有投資人曾告訴網易科技，在他看來，智譜代表的是中國版 OpenAI 的敘事，而MiniMax 更像是 AI 時代的字節跳動，展示的是一種極度清晰的、產品化的變現能力。支撐這一判斷的，是其獨特的“生而全球化”基因。不同於上一代網際網路公司艱難的“出海”路徑，MiniMax 的產品從第一天起就長在全球市場上。截至 2025 年 9 月，其擁有來自超過 200 個國家及地區的 2.12 億名個人使用者，海外收入佔比超過 70%。從營收來看，公司呈現爆發式增長：2023 年營收僅 346 萬美元，2024 年飆升至 3052 萬美元，而到了 2025 年前九個月，這一數字達到了 5344 萬美元，同比增長 174.7%。整體來看，MiniMax 的收入來源主要分為兩部分：AI原生產品（C端）：包括大語言模型、視訊生成模型等。截至 2025 年 9 月底，這部分收入達到 3802 萬美元，佔比超過 70%。這意味著，MiniMax 並非單純依賴 B 端項目制回款，而是擁有了 C 端造血能力。付費使用者數量也從 2023 年的約 11.9 萬名激增至 2025 年 9 月的約 177.1 萬名。開放平台及企業服務（B端）：收入為 1541 萬美元，佔比 28.9%。在 B 端，它避開了繁重的定製化項目，堅持走標準化的 API 路線，這使得其 B 端毛利可以做到近 70%，應收帳款周轉天數僅 38 天——這幾乎是網際網路軟體的效率。截至 2025 年 9 月 30 日，MiniMax 帳上現金及理財產品合計超過 11 億美元。按照目前的消耗速度，即便不上市，這筆錢也足夠公司再跑 4.4 年。這在普遍焦慮現金流的 AI 賽道，無疑是一顆定心丸。03. 4年即上市：員工平均年齡 29 歲，壓注AGIMiniMax 的上市，不僅是資本的勝利，也是一種新的人才範式的勝利。翻開招股書，最令人驚訝的數字或許不是營收，而是年齡：員工平均年齡 29 歲，董事會平均年齡 32 歲。這是一個由 95 後主導的 385 人團隊。據介紹，CEO 以下僅三層架構，這種極度扁平的組織形式，被認為是 MiniMax 能夠以 1% 的成本追趕 OpenAI 的核心原因。時間回到 2021 年底，明勢創投創始合夥人黃明明回憶第一次見到 MiniMax 創始人閆俊傑時的場景，那是有一場關於“AGI”的三個小時長談，而後，明勢連投6輪。"當時閆俊傑就談起AGI(通用人工智慧)這個行業內很少被提及的話題,隨後他談到的端到端資料驅動、AI1.0到AI2.0的跨越,徹底觸動了明勢團隊。更讓我印象深刻的是，第一次見面他正在看論文而不是商業計畫書。這讓我感覺他是想幹一件長期的事。"黃明明強調，明勢在MiniMax創業早期果斷下注的核心原因在於看好創始團隊對AI底層技術範式轉移的深刻理解。那時的閆俊傑剛從商湯科技離職，他定下了三個創業原則：直接服務使用者、國際化、技術驅動。從 2021 年底成立，到 2026 年 1 月上市，MiniMax 僅用了約 4 年時間，成為了從成立到 IPO 用時最短的 AI 公司。“過去四年，我們從零開始，靠一群年輕人建構了全球領先的全模態能力，並服務了全球2億多使用者。但這一切只是剛剛開始。我們期待接下來四年AI行業的進步速度和過去四年一樣快，我們也努力能在裡面能做出自己的貢獻。”MiniMax創始人兼CEO閆俊傑在上市致詞中表示。是的，對於平均年齡僅 29 歲的 MiniMax 團隊來說，一切或許只是剛剛開始。 (網易科技)

2026年第一篇，就寫科技前沿領域的人物故事吧。不得不說，中國的科技領域在2025年有了一個質的飛躍。從地域看，2025年杭州有“六小龍”，分別是遊戲科學、深度求索（Deepseek）、宇樹科技、雲深處科技、強腦科技和群核科技，它們在科技創業領域引發了諸多關注。在衝刺IPO層面，其中群核科技進展最快，已於2025年2月向港交所遞表，8月更新招股書，衝刺“全球空間智能第一股”。此外宇樹科技也已經在2025年7月進行IPO輔導備案，啟動A股上市處理程序。2025年8月份，有媒體報導強腦科技也在進行IPO前融資，正處於為後續IPO衝刺鋪路階段。2025年12月23日，機器人公司雲深處科技也正式啟動了上市輔導。從細分行業看，國內有“GPU四小龍”，分別是摩爾線程、沐曦股份、燧原科技、壁仞科技，其中摩爾線程和沐曦股份已經分別於2025年12月5日和12月17日正式登陸A股上交所科創板。壁仞科技在2026年1月2日已經登陸港交所，成為今年中國市場首個IPO。而燧原科技曾於2024年8月進行輔導備案，2025年10月輔導狀態顯示“撤回備案”，2025年11月1日變更輔導機構後又再次進行輔導備案。在大模型領域，也有“六小虎”的概念，這6家公司分別是智譜 AI、月之暗面、百川智能、MiniMax（稀宇科技）、階躍星辰、零一萬物。2025年12月，智譜AI和MiniMax成為“六小虎”中IPO進展最快的兩家公司。2025年12月17日，智譜AI與MiniMax同一天通過港交所聆訊，12月19日智譜AI公開了上市招股書，2天後的21日MiniMax遞交了上市招股書。這裡還有個細節需要提及，就是以往衝刺港交所的上市公司，通常會先遞交招股書，再接受聆訊，最後是通過聆訊並公開招股。但2025年5月6日，港交所正式推出了針對科技企業的“科企專線”，專門適用於特專科技和生物科技公司（包括大模型企業）。這一機制的核心變化是顛覆了港交所傳統的“先遞表後聆訊”流程：允許企業先提交保密申請，港交所和證監會先進行稽核並安排聆訊，企業可以在通過聆訊後再公開招股書。智譜AI與MiniMax都屬於這種情況。智譜AI頭頂的是“全球基座大模型第一股”，2026年1月8日已經正式在港交所上市，上市首日總市值超過570億港元。MiniMax頭頂的則是“全球多模態大模型第一股”，會在2026年1月9日上市。智譜AI成立於2019年，而MiniMax更晚一些，成立於2021年底，所以MiniMax還會成為從成立到IPO用時最短的AI公司，僅約4年時間。MiniMax創始人閆俊傑今天我們就藉著科技領域的東風，花1分鐘時間來瞭解一下MiniMax的創始人閆俊傑的個人履歷和創業故事：1989年，閆俊傑出生於河南某縣城。可惜沒找到具體縣城名字。根據我搜到的線索，我猜閆俊傑老家可能是商丘某地，如有不准，歡迎留言指正。閆俊傑是獅子座（生日在7月23日至8月22日之間，這個資訊來自他的即刻首頁）。閆俊傑的爸爸是一名初中老師，媽媽是一名公務員，儘管閆俊傑說小時候縣城的教育資源相對匱乏，但他父母都有穩定的工作，想必他的童年也比較幸福。閆俊傑深受其教師父親的影響，很小就開始超前閱讀，小學就開始學習初中教材，初中又開始涉獵高中知識，自學能力比較強。小學時期，閆俊傑還曾在父親任教的初中晚自習上，給初中生講題，可見當時他已經有超出常人的知識儲備。從閆俊傑2006年17歲考入大學往前倒推，閆俊傑很有可能比常人早2年就讀小學了，當然也有可能他在小學或初中有過跳級的經歷。目前CEO來信君確定的是：在2003年，14歲的閆俊傑就進入河南當地高中讀書。經過3年的學習，2006年夏天，17歲的閆俊傑考入東南大學數學學院，進入072061班學習。東南大學數學學院在閆俊傑他們那一屆共招了80人，分成2個班，閆俊傑所在的班級有47人。值得一提的是，途牛網創始人於敦德，2003年畢業於東南大學數學系，也算是閆俊傑的同門師兄了。於敦德作為傑出校友被東南大學報導目前閆俊傑還未被東南大學列為傑出校友，不過1月9日MiniMax在港交所上市之後，估計閆俊傑也該進入這一行列了。在東南大學，閆俊傑系統學習數學基礎理論，為他日後鑽研人工智慧演算法打下基礎。2010年6月，21歲的閆俊傑從東南大學數學系畢業，獲得數學學士學位，閆俊傑的一份英文介紹中還曾提及他獲得了“President Award for Outstanding Performance”（“校長傑出表現獎”）閆俊傑的教育背景（英文版）東南大學也非常貼心，至今仍在其官網上留著許多屆畢業生的珍貴合影，我找到了閆俊傑他們那屆的畢業合影。大家找找看那一位是閆俊傑？照片來自東南大學官網2010年，閆俊傑又考入中科院自動化研究所碩博連讀。2012年，23歲的閆俊傑開始在國際上發表論文。第一篇論文是2012年發表在電腦視覺領域的頂級國際會議CVPR上，題為《Multi-pedestrian detection in crowded scenes: A global view》，翻譯過來就是《擁擠場景下的多行人檢測：一種全域視角》。當時論文中提及閆俊傑所在的單位全稱是：中國科學院自動化研究所，生物識別與安全研究中心及模式識別國家重點實驗室。2014年4月到11月，25歲的閆俊傑作為中科院自動化所的學生，還曾在百度深度學習研究院實習，當時閆俊傑的研究方向是人臉檢測與識別。儘管閆俊傑只在百度實習了7個月，但他的表現還是很突出的，曾當選“百度深度學習研究院優秀研究實習生”（當時全部門僅2名實習生入選）。百度校園官微還曾報導過閆俊傑的內部答辯2014年7月23日，閆俊傑還經過百度內部的答辯，成功成為第二屆百度獎學金的8名獲獎者之一。百度獎學金官網介紹歷屆獲獎者閆俊傑因此獲得了百度提供的20萬元科研資助基金，用於包括但不限於參加國際學術會議、申請專利等相關支出。彼時閆俊傑答辯時的百度評委中，有時任百度巨量資料實驗室主任的張潼（後來去騰訊做過AI Lab的負責人），以及時任百度深度學習實驗室主任的余凱（後來創辦了晶片公司“地平線”）。閆俊傑多年以後透露，2014年他在百度研究院實習，當時百度有國內最大的GPU叢集，環境非常好。閆俊傑當時用了百度三分之一的GPU來做實驗，就讓他深刻意識到AI真的能給社會帶來實際價值。儘管閆俊傑在百度實習時間不長，也沒有留在百度工作，但這段經歷也讓閆俊傑打破了“學術與應用脫節”的認知邊界，第一次意識到AI技術的產業價值。後來，閆俊傑也十分遺憾的表示，2014年，美國人工智慧領域的人才達里奧·阿莫代伊（Dario Amodei）就在百度的矽谷AI實驗室做語音相關研究，且達里奧·阿莫代伊已經發現了大模型預訓練裡最核心的原則——規模化法則或者叫縮放定律（即Scaling Law）。閆俊傑說，這件事就發生在中國的公司，但可惜最後並不是中國公司先做出來類似ChatGPT3.5的產品，閆俊傑對此感到遺憾。Anthropic創始人達里奧·阿莫代伊而達里奧·阿莫代伊離開百度後，2016年加入了OpenAI負責研發，主導開發了GPT-2、GPT-3模型及強化學習演算法，為OpenAI在2022年發佈震驚世界的ChatGPT奠定基礎。不過因為經營理念分歧，達里奧·阿莫代伊在OpenAI發佈ChatGPT前夕離職，於2021年底創辦了另一家大模型公司Anthropic，這家公司最知名的產品是‌Claude系列模型‌。2025年9月，Anthropic曾以1830億美元的估值完成了130億美元F輪融資。2026年1月8日的最新傳聞是，Anthropic又正準備以3500億美元估值融資100億美元。在這裡我們不得不再次為某些中國企業感到惋惜啊，曾經很有機會在全球率先發佈大模型產品的。扯遠了哈，咱們繼續聊閆俊傑的故事。2014年11月，閆俊傑從百度實習結束後，25歲的他又加入商湯科技，從實習生做起。閆俊傑在商湯內部創立“目標感知組與人臉識別組”，用技術手段推動人臉識別的精準率與實際應用場景實現指數級增長。2015年7月，26歲的閆俊傑從中科院自動化研究所畢業，他的研究方向是電腦視覺，獲得了人工智慧領域的博士學位。閆俊傑的博士畢業論文題目是《Structural Model for Object Detection》（即《面向目標檢測的結構化模型》）。李子青教授閆俊傑的博士生導師是李子青，這位教授曾在2001年研發出世界上第一個即時人臉識別系統Eye-CU，他還是國際電子電氣工程師學會會士，國際模式識別學會會士，2019年已經全職加入西湖大學，擔任人工智慧講席教授。博士畢業後，閆俊傑甚至還考了教職，他一度想去大學當老師。閆俊傑在頂級會議和期刊上發表過約200篇學術論文，引用次數超過3.5萬次。用“著作等身”來形容閆俊傑也不為過，瞭解這一點後，我們再聽羅永浩對話閆俊傑的播客，就能理解為什麼閆俊傑說自己“讀論文就像是刷短影片一樣簡單”了，他絕不是吹牛，而是的確有這個能力，且不覺得枯燥。大家千萬別以為閆俊傑只是一個學術領域的書呆子，其實他平時也喜歡打遊戲，尤其是喜歡玩DOTA2，而且他還透露自己經常逛B站。玩遊戲這件事，也不是壞事，因為後來還曾讓閆俊傑關注到AI最前沿的發展，後面我們會提到。2015年12月，閆俊傑作為商湯科技主任研究員，與香港中文大學的歐陽萬里教授合作，為商湯科技開發的演算法在ImageNet賽事的“視訊物體檢測”比賽中奪冠，這項賽事有“電腦視覺奧林匹克”之稱。閆俊傑也讓商湯科技成為首家在這項國際賽事中奪冠的中國企業，並獲得了人民網、紐約時報的報導。要知道，在2014年，商湯科技創始人湯曉鷗親自帶隊，也只在這個ImageNet賽事中獲得了第二名的成績。2016年4月，27歲的閆俊傑，開始在清華大學電腦科學系做博士後研究員。閆俊傑在清華師從中國科學院院士張鈸教授。張鈸教授這裡就不得不多提兩句張鈸這位老爺子，一方面是他1935年3月26日出生於福建福清，今年已經90周歲，若算虛歲的話，他已經91歲高齡了！張鈸從1958年開始就在清華大學任教了，他曾推動建立中國第一個智慧型手機器人實驗室，帶領清華大學設立人工智慧與智能控制專業，《人民日報》評價張鈸是“中國人工智慧主要奠基者和發展推動者”。另一方面是張鈸還是智譜AI公司2019年成立時的間接小股東之一，而且在2025年6月，智譜上市前夕，張鈸接替唐傑出任了智譜AI的首席科學家一職。如此看來，2026年1月8日智譜AI上市和1月9日MiniMax上市，張鈸才是最大的贏家，因為一個是自己擔任職務的公司上市，另一個則是自己學生創辦的公司上市，可謂雙喜臨門！從2014年11月到2017年1月，閆俊傑在商湯從實習生做起，畢業後轉正成為商湯科技的研究總監。期間閆俊傑帶領團隊獲得了商湯科技內部最高榮譽獎項“商湯獎”，同時也是當時唯一一個“最佳團隊獎”。2017年1月，不到28歲的閆俊傑就升任商湯科技研究院副院長。在這一職位上，閆俊傑創立了兩個部門，並且成績顯著：創立並領導商湯規模最大的研究團隊“視訊智能部門”，搭建覆蓋人臉、行人、車輛、文字的智能解決方案；創立並領導基礎研究部門，探索AutoML等技術方向，推動深度學習技術落地服務超400家客戶。2018年3月，閆俊傑結束清華大學的博士後研究。2018年6月，閆俊傑以商湯科技研究院副院長的身份去美國鹽湖城參加了全球電腦視覺頂級會議IEEE CVPR 2018。閆俊傑指導的實習生鐘釗所寫的論文入選了CVPR 2018，鐘釗還在CVPR大會上做了主題報告。閆俊傑（左一）在CVPR沙龍活動現場這裡多說一句：2019年，閆俊傑指導的這位實習生鐘釗就入選了華為“天才少年”計畫，以最高檔201萬元年薪的待遇，加入了華為公司做研發。不得不感慨一句，人才都是成串出現的。哈哈！優秀的人身邊，大多也都是優秀的人。2019年1月，閆俊傑再次晉陞，被商湯科技任命為智慧城市事業群CTO兼研究院副院長，帶領700多人的跨職能團隊，將臉部辨識演算法精準率提升至行業第一，落地安防、智慧城市等核心場景，此時閆俊傑還不到30歲。2019年4月13日，遊戲圈發生了一件大事，OpenAI的人工智慧戰隊在DOTA2遊戲裡輕鬆擊敗了2018年冠軍OG戰隊的原班人馬，這是AI系統首次在電子競技遊戲中擊敗人類的世界冠軍。平時喜歡玩DOTA2的閆俊傑，自然也關注到了這件事，並由此去讀了OpenAI的相關論文，加深了對前沿的技術跟蹤瞭解。2019年10月，30歲的閆俊傑憑藉兩個項目分別獲得吳文俊人工智慧自然科學獎和科技進步獎。2020年2月，閆俊傑又憑藉“視訊的深度表徵與識別技術及應用”項目獲得廣東省技術發明獎一等獎。2020年7月7日，31歲的閆俊傑參加了第四屆WAIC世界人工智慧大會，並在BPAA演算法典範總決賽暨演算法峰會上發表了題為《通用人工智慧的摩爾定律》的演講。從2006年到2010年大學本科4年，閆俊傑還名不見經傳；2010年到2015年，碩博連讀5年閆俊傑在學術領域紮紮實實地搞研究、寫論文，通過實習的方式接觸AI技術的商業落地；2015年到2021年這6年，閆俊傑將學術與產業相融合，深入參與了商湯科技底層演算法到工程落地的建設，也為公司創造了巨大利益。這15年時間一晃而過，閆俊傑已經從一名普通學生蛻變為AI行業的頂尖人士。2021年春節，32歲的閆俊傑回到河南老家過年，期間探望了自己的外公。他小時候經常聽外公講各種故事，十分精彩。這次探望，閆俊傑也聽外公說想寫一本回憶錄，記錄80年的人生經歷，可惜不會打字，也無法很好的組織語言來寫。小時候的閆俊傑與他的外公已經在AI領域做了10多年研究的閆俊傑，由此感慨，他所開發的AI，雖然已經有產業落地的實例，也創造了巨大價值，當時卻無法惠及每一個普通人。閆俊傑內心也越來越困惑，不斷追問自己“做AI到底是為了什麼？”最後他找到的結果就是：“Intelligence with everyone”，讓AI賦能每個人。2021年初夏的某天，在時任商湯科技CEO助理兼戰略部總監贠燁禕的介紹下，閆俊傑認識了在雲啟資本做投資的陳昱。雲啟資本的陳昱陳昱與贠燁禕是約翰霍普金斯大學的校友，兩人因此相識。值得一提的是，贠燁禕至今也才31歲，非常年輕，但她卻已經有8年戰略與投資的工作經驗。36氪報導，有投資人曾評價贠燁禕“幹練，有氣場，有種超出其年齡的成熟”。陳昱在加入雲啟資本前，還曾於2012年以CTO的身份聯合創辦了力美科技，對技術很瞭解，與閆俊傑溝通起來也很順暢。後來閆俊傑與贠燁禕一起創業做MimiMax，陳昱成了MiniMax的第一位投資人，並且憑藉這個項目，陳昱在近期升任了雲啟資本合夥人。可以說他們是互相成就吧。PS：陳昱還投資過PingCAP、Zilliz、元戎啟行、擎朗智能、新石器等創業項目。除了閆俊傑和贠燁禕外，MiniMax的另外一名聯合創始人是現年32歲的周彧聰，創業前，周彧聰曾在商湯和華為工作過。實際上，據MiniMax的招股書披露，如今衝刺IPO的主體MiniMax Group Inc.早在2021年6月30日就在開曼群島註冊成立了。說到公司取名為MiniMax的原因，閆俊傑曾這樣解釋：一度實在想不出好名字來，於是拿起了一本關於博弈論的書，剛好翻到了現代電腦之父馮·諾依曼提出的MiniMax演算法（即極小化極大演算法），於是決定用這個演算法名字當公司名字，因為覺得這個名字“既數學又大眾”。所謂博弈論的MiniMax演算法，如果用選股票來舉例的話，核心意思就是：不要找“牛市裡漲得最多”的票，而是找“熊市或利空下虧得最少、甚至還能賺一點”的票，本質是“先防住最壞的風險，再選相對最優解”。2021年8月，閆俊傑所任職的商湯科技向港交所遞交了上市招股書，同年11月通過聆訊，距離上市僅一步之遙。上市意味著個人財富增長，閆俊傑也很有可能就此實現財富自由。但此時閆俊傑卻選擇了一條少有人走的路，他沒有等到商湯科技上市後再做決定，而是放棄部分潛在的股權激勵，毅然辭職。2021年11月，32歲的閆俊傑從商湯科技離職。而就在一個月後的12月30日，商湯科技正式登陸港交所。在2024年接受極客公園採訪時，閆俊傑解釋了為什麼在公司即將上市之際離開商湯科技，他說：“我們相信為公眾建構通用人工智慧很重要。目標是打造一家既能開發模型又能打造優秀產品的公司。”這個回答還是蠻官方的。不過能在ChatGPT爆火之前，有膽量出來創業做通用大模型，也是很勇的選擇了。閆俊傑確實是有技術信仰和夢想的。還是在2021年11月，閆俊傑在半個月內迅速註冊了2家國內公司，分別是上海稀宇極智科技有限公司和北京稀宇極智科技有限公司。2021年12月2日，閆俊傑帶領MiniMax獲得3100萬美元天使輪融資，投後估值2億美元。投資方包括米哈游、明勢創投、雲啟資本、高瓴創投、IDG資本。MiniMax的歷次融資情況一張在網上廣泛流傳的圖片顯示，2021年12月9日，閆俊傑與他的創業夥伴們就曾規劃過做下一代AI，並且很早就提出了“智能體”的概念。閆俊傑曾分享過自己創業初期定下的三個原則：1、直接服務使用者；2、國際化；3、技術驅動。2022年1月，閆俊傑他們的MiniMax公司正式開始營運。最初閆俊傑的公司註冊的商標大多與“明日夢”、“稀宇”、“Glow AI”、“閣樓AI”有關。2022年8月之後，才開始在國內註冊MiniMax有關的商標。2022年3月29日，閆俊傑帶領MiniMax獲得PreA輪融資5000萬美元，投後估值5.5億美元。此時距離閆俊傑離職創業才不到半年時間。2022年4月，閆俊傑就帶領團隊開發出首款文字模型abab 1，以供公司自身產品內部使用。2022年年中，在明勢創投創始合夥人黃明明的引薦下，閆俊傑還認識了美團創始人王興、理想汽車創始人李想。2022年10月，閆俊傑帶領MiniMax推出了首款產品Glow，這是一款AI伴侶應用，允許使用者建立具有完全可定製個性和聲音的虛擬角色。曾在發佈後四個月內吸引近500萬使用者，不過Glow已經停止營運了。2022年11月，OpenAI正式發佈ChatGPT 3.5版本，能連續對話的通用大模型開始風靡全球。2022年12月，MiniMax團隊又推出Speech-01，將AI技術擴展至語音功能。據“36氪智能湧現”報導，2022年底，在米哈游董事長劉偉的助推下，綠洲資本創始合夥人張津劍在上海一家茶館見到了閆俊傑，並最終促成了綠洲資本對MiniMax的投資。2023年初，閆俊傑還認識了幻方量化創始人梁文鋒，也就是後來中國大模型產品Deepseek的創始人。2023年3月10日，矽谷銀行宣佈破產，閆俊傑他們的公司也曾受到影響，因為當時所有資金都在這家銀行，這也算是閆俊傑創業初期經歷的一次難關。2023年5月4日，閆俊傑帶領MiniMax獲得A輪2.57億美元融資，公司投後估值達到11.57億美元。2023年和2024年，阿里和騰訊先後投資了MiniMax。也是2023年5月，閆俊傑帶領MiniMax將文字模型更新到了abab5.5，並且與首位API客戶簽訂了合作協議。很有意思，在MiniMax獲得第一個API客戶時，這家公司已經估值超過10億美元。閆俊傑在創業過程中也十分有膽量，他曾幾乎孤注一擲地在新技術路線上押寶——MiniMax在2023年夏天投入80%算力與研發資源押注MOE（混合專家模型），當時主流市場更認可稠密模型的穩定性與可解釋性，MOE被視為“前沿但不成熟”的技術。儘管閆俊傑的團隊曾短期受挫，但最終還是在技術上取得了成功，並帶動MOE在2024年下半年逐漸成為國內大模型公司的主流技術路線之一。2023年6月和9月，34歲的閆俊傑又帶領公司發佈了AI原生全模態互動平台Talkie和星野。2024年6月，閆俊傑第一次以創業者的身份出席線下行業峰會，在36氪大會上與明勢資本創始合夥人黃明明對話。2023年7月，閆俊傑又帶領公司獲得了A+輪融資，融資額為5000萬美元，公司投後估值達到16億美元。2024年年中，Talkie在美國AI應用下載量中名列前茅，在美國的下載量超過380萬次，全球月活躍使用者達到1100萬。2024年8月，閆俊傑又帶領團隊開發出視覺生成平台海螺AI以及視訊生成模型Hailuo-01。同月，音樂模型Music-01也正式發佈。由此，MiniMax的產品同時覆蓋了視訊、文字、音訊等賽道。MiniMax各產品線的發佈時間2024年3月和12月，MiniMax也曾獲得2輪融資，投後估值漲到了31.23億美元。儘管MiniMax推出了新APP，也融資了不少錢，正是一個適合花錢買流量和使用者規模的時機，但2024年8月，閆俊傑就在公司內部果斷叫停了對產品的投流。直到2026年1月，閆俊傑接受“晚點”採訪時，他才透露了自己的想法：不能用做移動網際網路的使用者增長邏輯來做AI——因為模型智能水平的提升，並沒有那麼依賴使用者規模。“更好的模型可以導向更好的應用，但更好的應用和更多使用者不會導向更好的模型。”閆俊傑是想告訴大家，在AI時代，燒錢擴大使用者規模的方式是錯的，對模型能力的提升沒有太大作用。他說自己也曾焦慮過，但想明白這一點後，就不再焦慮了。這與閆俊傑創業初期定好的第3個原則“技術驅動”不謀而合，他決心不做行銷驅動產品的公司。2024年9月，成立2年半的MiniMax第一次舉辦了夥伴日，35歲的閆俊傑也在當天發表了演講，講述了受外公啟發開始創業的初心，以及MiniMax做通用人工智慧的願景。從MiniMax的發展戰略看，他們與字節跳動還有一定的相似性，都是基於“大模型底座+多產品應用”的方式擴張，且都是爆款頻出。有媒體爆料字節跳動還曾接觸過MiniMax，不過最終沒有達成投資。MiniMax在視訊領域的處理能力，還產生過諸多爆款特效，如小貓跳水、花瓣消散、歷史名人復活當主播等視訊效果，都是MiniMax的技術和應用支援產生的，在全球範圍內累計產生過數億的播放量。在閆俊傑的帶領下，MiniMax的文字模型進入全球前五，視訊模型排名全球前二，音訊模型全球第一。公司的海外收入佔比超70%，成為唯一在三大AI賽道均獲全球認可的中國創業公司。在MiniMax公司內部，閆俊傑被稱為“IO”，這並非是“輸入、輸出”的意思，而是來自DOTA2里的一個叫IO的英雄角色，可見閆俊傑非常喜歡玩遊戲。2025年4月世界讀書日那天，閆俊傑還曾在B站分享了一個自己的“書單”，其實是一個視訊合集，其中就包括2018年DOTA2比賽相關的視訊。閆俊傑還是經常會看B站的有趣的是，在那個合集下面，一位B站UP主留言說自己是閆俊傑的高中同桌，親切的稱他為“閆老三”（“老三”這個稱呼我在另一個社交平台上，搜到閆俊傑的另外一位高中同學也這麼提過），看來八成真是他的同桌，哈哈。2025年7月18日，輝達創始人黃仁勳在來中國訪問期間，曾單獨約見了閆俊傑，兩人交談了2個小時。這種待遇也是獨一份，引發圈內熱議。黃仁勳與閆俊傑單獨見面2025年7月底，閆俊傑又以MiniMax創始人身份參加了2025世界人工智慧大會並行表演講。2025年8月16日，36歲的閆俊傑帶領MiniMax獲得3.904億美元的Pre B++輪，投後估值達到42.4億美元。36氪創投平台關於MiniMax的融資歷史，時間線與招股書披露會有差異截至2025年9月30日，MiniMax團隊共有385人，其中研發人員284人。公司員工的平均年齡僅29歲，董事會成員的平均年齡也只有32歲。這是一家非常年輕的公司。MiniMax的招股書顯示，2022年、2023年、2024年、2025年前三季度，MiniMax的收入分別為0、346萬美元、3052.3萬美元、5343.7萬美元。同期的淨虧損分別是7373.8萬美元、2.69億美元、4.65億美元、5.12億美元。經調整淨虧損分別是1215萬美元、8907.4萬美元、2.44億美元、1.86億美元。MiniMax的主要產品盈利模式雖然MiniMax比很多大模型公司的業績都要好，營收也在持續增長，但擺在閆俊傑面前的，還是何時盈利的挑戰。好消息是，MiniMax在截至2025年9月30日止的9個月內毛利率為23.3%，較此前的負毛利率已經大幅提升，盈利能力逐漸顯現。有機構預測，2027年有可能會是MiniMax實現盈虧平衡的關鍵年份。閆俊傑曾總結過創業的經驗教訓，他說自己“不喜歡研究管理，但喜歡研究組織。”對於開源，閆俊傑也越來越重視，他甚至認為如果重來一次，在創業第一天就會選擇開源，因為這樣可以迭代得更快。2026年1月6日，MiniMax的港股IPO申購結束，公開發售部分超額認購倍數高達1209倍。2026年1月7日上午，韓國總統李在明在上海國際會議中心出席了“中韓創新創業論壇”，36歲的閆俊傑作為MiniMax創始人也受邀出席，當時閆俊傑就坐在李在明的左邊。閆俊傑在這次論壇上說：“AI沒有國界，MiniMax旗下產品在韓國使用者數超過200萬人。”小結：關於閆俊傑的成長與創業故事，就寫這麼多吧。最初因為已經有了羅永浩與閆俊傑的4小時對話，我一度以為寫不出什麼新內容來，結果洋洋灑灑還是搞了快1萬字，以後還是得克制一下。2026年1月9日，MiniMax就正式登陸港交所了。當港交所IPO的鑼聲響起，閆俊傑這位曾在DOTA2遊戲裡尋找靈感的“IO”，終於帶著MiniMax站上了資本的舞台，未來也會受到更多國際資本的關注。財富自由或許是世俗的勛章，但真正閃耀的，是閆俊傑從未改變的赤誠——不追風口，不逐流量，只用數學的嚴謹、技術的執著，讓AI從實驗室、產業背後走進普通人的日常生活。這條AI創業之路，有矽谷銀行破產的驚魂時刻，有技術路線試錯的煎熬日夜，有全球化佈局的披荊斬棘，也有持續虧損的市場考驗。但閆俊傑用行動告訴我們，“先防住最壞的風險，再選相對最優解”的MiniMax演算法，不僅適用於特定案例的博弈，也適用於人生長遠的追求。願這位從河南縣城走出的AI追夢人，此後前路皆坦途，以AI智能之光照亮更多人的生活，讓“Intelligence with everyone”的願景，在歲月裡開花結果。 (CEO來信)

2026年1月1日起，香港正式實施以巴塞爾委員會最新指引為核心的加密資產資本監管要求，成為亞洲首個採用該國際標準的主要金融中心。此舉標誌著香港對數位資產的監管從局部試點轉向全面、系統化的國際協同階段。新規對“加密資產”的定義覆蓋範圍廣泛，不僅包括比特幣、以太坊等主流加密資產，也將穩定幣、實物資產代幣等新興形態納入統一監管框架。政策旨在為銀行業探索加密資產相關業務建構一條“設有安全邊界的創新路徑”，在防範金融風險的同時，推動市場向理性、合規方向發展。一、國際標準在港的本地化實踐香港金管局推行新規，意味著本地銀行業對加密資產的監管正式與國際準則全面接軌。該框架基於巴塞爾委員會2023年發佈的全球審慎監管架構，首次系統性地將加密資產納入銀行資本監管範疇。在實施過程中，香港展現出顯著的本地化特色。金管局通過與行業多輪諮詢，確保規則既符合國際要求，也貼合本地市場實際。新規將加密資產分為兩類管理：第一類包括與傳統資產掛鉤的代幣及符合穩定機制的穩定幣；第二類則涵蓋比特幣等無擔保加密資產。兩類資產適用差異化的監管與資本要求。值得關注的是，依據《穩定幣條例》獲發牌照的穩定幣，將被視為低風險資產，享受更優惠的資本待遇，體現了監管的靈活性與務實取向。二、資本計量邏輯解析風險權重是銀行資本管理的核心指標，決定了銀行為持有特定資產所需預留的資本規模。根據巴塞爾協議，銀行最低資本充足率要求為8%。針對高風險加密資產，巴塞爾框架設定了1250%的風險權重。這意味著銀行持有此類資產將面臨極高的資本成本，實質上限制其大規模配置的經濟可行性。相比之下，持牌穩定幣被視為低風險資產，成為銀行業最可能優先介入的領域。而RWA（實物資產代幣）的資本計算則更為複雜，需同步評估技術風險、信用風險及法律結構風險，推動相關項目在合規層面提出更高標準。三、穩定幣與RWA的路徑分化在新規框架下，穩定幣與RWA呈現出不同的發展路徑。隨著《穩定幣條例》於2025年8月1日生效，香港建立起針對穩定幣發行的全面監管制度。條例要求發行人必須持牌營運，並遵守儲備管理、贖回安排等嚴格規定。RWA市場儘管面臨較高合規成本，但憑藉與實體經濟的緊密聯絡，呈現強勁增長態勢。機構預測，至2030年，全球RWA市場規模有望達到數兆美元。香港市場已出現多筆創新實踐，包括寫字樓項目代幣化、數字債券發行等，為行業發展提供了重要範例。四、傳統金融機構加速入場新規實施進一步推動了傳統金融機構佈局數位資產的步伐。國際機構如貝萊德、高盛等已推出多類代幣化產品，形成完整業務體系。香港本地機構同樣積極跟進。匯豐銀行已推出面向企業客戶的代幣化存款服務，並完成跨境轉帳應用；多家在港中資機構也在籌備加密資產託管與做市業務，形成內外資共同推動的市場格局。五、香港的國際監管協調角色儘管香港已實施巴塞爾新規，但全球監管仍存在差異。美國、歐盟等地在穩定幣權重、RWA監管框架等方面持有不同立場，增加了跨境業務的合規複雜性。在此背景下，香港採取了務實策略：一方面實施國際資本要求，另一方面通過本地立法填補空白。《穩定幣條例》將穩定幣發行納入傳統金融監管框架，金管局推出的跨境合規合作項目也降低了業務成本，強化了香港連接內外市場的橋樑作用。六、支付變革：技術驅動融合創新技術創新正推動RWA與支付領域深度融合。高性能區塊鏈與零知識證明等技術的應用，使資產上鏈流程從數月縮短至數天，在提升效率的同時保障合規。人工智慧技術也在估值、風控、合規檢查等環節發揮日益重要的作用。2025年興起的“PayFi”模式，通過“穩定幣+RWA抵押”設計，實現“支付即融資”，大幅提升資金周轉效率，為跨境貿易提供新的解決方案。七、展望：數字金融新生態的建構隨著監管完善與技術發展，香港數字金融生態正經歷重塑。預計至2030年，RWA市場將成為全球金融體系的重要組成部分，其中私募資產與非上市公司股權代幣化有望成為增長最快的領域。香港在其中的角色日益清晰：既通過實施國際標準保持監管先進性，也借助本地化創新為數字金融提供試驗空間。金管局推動的“數字港元”與央行數字貨幣跨境測試，也為香港在數字貨幣領域增強話語權提供了支撐。未來，合規持牌機構、具備實體資產支撐的項目及技術提供方將迎來新發展機遇。香港正以清晰的規則為基礎，推動市場走向理性繁榮，鞏固其作為全球數字金融關鍵節點的地位。八、結語香港此次對接國際監管標準，不僅是一次規則更新，更是運用“資本標尺”引導數位資產市場走向規範發展的重要舉措。新規為市場劃定了安全邊界，推動創新與實體價值更緊密結合。作為連接內地與國際市場的橋樑，香港在平衡創新與穩定、銜接本土與全球的過程中，展現出建構下一代數字金融基礎設施的遠見與決心。這不僅是監管的升級，更是對未來金融形態的主動塑造。 (貝拉德牛)

AI這場“絕命遊戲”中，IPO是勇士的勛章。AI圈今天的大事，大家都知道了。2026年1月8日，中國AI大模型初創公司智譜，正式在港交所掛牌上市，成為“全球大模型第一股”。一天後，另一家模型公司MiniMax，也將緊隨其後敲鐘。技術變革僅僅席捲三年，站上潮頭，實屬不易。2023年，這些AGI（通用人工智慧）的理想主義者，快速被推至台前。伴隨著高估值、高起點而來的，難免是最為嚴苛的審視和比較。比如2025年初，DeepSeek的異軍突起，促使六小虎中的幾家不得不迅速調整業務、裁撤團隊，才度過了至暗時刻。在厚雪長坡的大模型領域，任何暫時的落後、誤判，都會成為“德不配位”的佐證。即便在順利IPO的當下，比起祝福，帳上的虧損才更是人們的談資。但我們往往忽略了，恰恰是這一群資金不算雄厚、試錯成本卻不低的大模型創業公司，標記了中國大模型處理程序的幾個重要節點。中國首個MoE（混合專家架構）大模型，出自智源“悟道”，首款爆款AI應用Kimi，來自月之暗面。後來，全球首個能操作手機的通用Agent，是智譜發佈的AutoGLM，比後來的豆包手機早了整整14個月；現如今，全球首家IPO的大模型初創企業，也是來自中國的智譜。比起摳招股書上的虧損，如今對前沿創新型行業、對創業者們而言，更有價值的命題在於，分析這幾家中國大模型創業公司如何在競爭殘酷的大模型賽道呈現出強大的生命力，並如何一直在AI馬拉松上領跑。IPO，無論對於智譜和MiniMax，還是對於正在路上的科技創業者而言，都是一個樂觀的訊號——這意味著，創新者不會被時代輕易地拋棄。01. 六小虎重奪榮耀將時間倒回一年前，年初DeepSeek V3、R1的口碑爆發，讓六小虎一度迎來口碑和市場份額的至暗時刻。創新的訓練和推理架構，讓DeepSeek一躍成為國際上知名度最高的中國大模型，為了同開放原始碼的DeepSeek爭取市場聲量，六小虎也不得不忍痛割去閉源的部分利潤，快速跟進。於是，“失意”便成為了常態。脈脈資料顯示，截至2025年7月，41.07%的六小虎員工，將自己的狀態改成了“求職中”。但出乎意料的是，2025下半年以來，在模型研發的突破上，六小虎展現出了遠超預期的爆發力。“基座模型的性能，就是模型廠商的競爭力。”DeepSeek的掀桌，讓模型行業迅速拉齊了這一共識。其中，頗具火藥味的一幕發生在2025年7月。為了爭奪全球開源模型的SOTA的位置，各個玩家都使出了渾身解數。智譜的一名投資人告訴我們，DeepSeek之後的每一次模型迭代，智譜的員工都抱著“背水一戰”的信念，將性能打磨到“最Sharp”。2025年7月28日發佈的GLM-4.5，首發48小時內就一躍沖上Hugging Face的全球熱門榜榜首。同年9月，GLM-4.5在權威模型競技場ChatBot Arena及WebDev Arena全球排行榜中，還穩居全球前五。背水一戰的成果，是行業的良性競爭：旗艦模型的迭代節奏不僅更快，迭代質量還一直保持線上。GLM-4.5發佈僅兩個月後，智譜又交出了在Coding能力上與Anthropic、OpenAI並列第一的GLM-4.6；3個月後，在主流基準測試中，程式碼能力對齊Claude Sonnet 4.5的GLM-4.7，又緊接著開源。12月，在模型綜合能力榜單Artificial Analysis中，GLM-4.7獲得開源模型與國產模型雙料榜首。圖源：Artificial Analysis今天，智譜創立發起人兼首席科學家唐傑發佈內部信，宣佈將很快推出GLM-5。信中表示，在智譜旗艦模型GLM-4.7發佈後，其MaaS ARR年化收入從2000萬增至超5億，10個月獲25倍增幅，與Anthropic指數級增長同頻。另一個反轉的事實是，一度被認為“受到DeepSeek毀滅性打擊”的B端業務，反而在下半年成為了“確定的錢”。即便一舉動搖了B端市場，但DeepSeek的爆火，也變相完成了對企業客戶的市場教育。線性資本董事總經理鄭燦曾在媒體採訪中直言：“DeepSeek的作用，尤其體現在市場教育方面，格外節省了成本。”與此同時，企業客戶也意識到，強調模型能力的同時，B端服務是一套強調模型廠商行業認知、服務能力的體系。這意味著，理解企業的業務，為企業提供基於專業資料的定製化訓練和部署服務是有門檻的。很快，一些B端客戶發現了部署DeepSeek的弊端：幻覺多，在真正理解業務上有短板——半年後，市場對DeepSeek的追捧回歸了理性。相對地，做大了的B端蛋糕，被那些具有成熟服務能力的模型廠商承接了下來。最具代表性的案例，是以大模型API呼叫為主要商業模式的智譜。全球大模型平台OpenReutor的資料顯示，GLM-4.5和GLM-4.6自上線以來，呼叫量穩居全球前10，同時付費流量收入超過所有國產模型之和。更重要的是，大模型在B端的商業化生態，也逐漸擺脫“專做政企市場”“髒活累活”的刻板標籤，變得愈發成熟健康。智譜高級副總裁吳瑋傑在小紅書表示：在智譜的客戶群中，G端客戶不到20%，網際網路佔比50%；同時，公司本地化的毛利率一直保持在60%以上，是傳統公司均值的2倍，帳期也遠低於行業平均水平。在招股書中，我們或許只能看到，2025年上半年，來自本地化部署的收入佔比高達84.8%。但招股書無法顯示的一面是，隨著GLM-4.5等一系列高性能模型的發佈，API呼叫和訂閱，已經逐漸代替本地化部署，成為智譜收入的第一增長曲線。據36氪瞭解，僅智譜MaaS開放平台（bigmodel.cn）中面向開發者的訂閱產品GLM Coding，ARR在上線2個月內，就快速突破了1億元。2025年全年，智譜MaaS同比增速超900%，冪次增長態勢顯著優於海外龍頭同期表現。歸根結底，誰掌握最前沿的技術，誰就掌握了商業遊戲的制定權。02. 從“中國的OpenAI”轉向“世界的中國模型”一年前，以OpenAI為靶點的追趕，是一種常態。直到2024年末，AI資深從業者之間的共識，還是中國大模型與OpenAI差了將近6個月的時間。這也導致，OpenAI任何一次的模型更新和發佈，都會引發中國AI創業者的“被吞噬恐慌”。OpenAI創始人兼CEO Sam Altman曾直言：任何試圖在我們爆炸半徑內建立的初創公司或產品，都會被碾壓。今年開始，一個在模型領域悄然發生的轉變是，成為“中國的OpenAI”或者“中國的Anthropic”，不再作為一種定位或目標，被中國廠商們頻頻提起。中國模型被世界看到，已經是確定性的事實。其中的主力軍，不全然是資源優渥的大廠，而是幾家“續航能力”一度不被看好的六小虎。海外的商業化表現，是中國模型被海外市場認可和接納的側面印證。在兩家“六小虎”最近披露的招股書中可以看到，2025年截至9月30日，MiniMax的境外收入，佔到了總收入的73.1%。受到美國出口管制的智譜，看似在海外最大的北美市場失去了入場機會。但出人意料的是，36氪獲悉，智譜面向開發者的模型業務獲得自全球184個國家的15萬開發者每月付費。這意味著，無論是模型能力，還是性價比和落地場景，中國模型初創公司都有獨特的優勢。先來看一個美國開發者案例。2025年9月，一名來自美國的資料科學家Manpreet Singh發帖，控訴Anthropic旗下的Claude Code能力存在缺陷——早些時候，Anthropic官方也承認，由於推理堆疊的更新問題，Claude Opus 4.1和Opus 4的質量的確有所下降。但相對地，包含Claude Code使用權益的最低訂閱價（Pro方案，不包含Opus 4.1的使用權益），也要每個月17美元（合人民幣約120元）。最後，這名資料科學家轉向使用智譜旗下的模型GLM-4.5。他在部落格中提到，GLM-4.5的Coding性能接近Claude Sonnet 4，但API價格僅為後者的1/7，包含Coding功能的GLM Coding Plan，月費最低僅20元人民幣，價格是Claude Code的1/6。這是中國大模型的高性價比，被世界看見的一個縮影。智譜的模型GLM-4.6，這一年來出現在全球最大推理晶片公司Cerebras，主流AI平台Cline、Kilo、Vercel，以及AI Coding頂流工具Cursor和Windsurf的產品服務、基座模型中。月之暗面的Kimi-K2、MiniMax的模型，近期也上架了亞馬遜雲科技的模型服務平台Bedrock。此前，矽谷基金Social Capita的創始人Chamath Palihapitiya，就公然帶頭“倒戈”中國模型。將大量工作負載轉向Kimi K2後，他評價：“K2的性能確實足夠強，而且說實話，比OpenAI和Anthropic便宜太多了。”用高性價比，重建大模型的定價秩序，只是中國模型的一個側面。中國獨立模型開發廠商的存在，為全球客戶提供多元化的模型選擇、建立健康的商業生態，有至關重要的意義。其中一個典型案例是，2025年初，智譜拿下了某“一帶一路”國家的海外訂單，價值千萬美元。近期馬來西亞宣佈其國家級MaaS平台，基於智譜Z.ai的開源基礎模型建構。知情人士曾告訴36氪，這些訂單的性質，是“國家級主權大模型”的共建——出於國家資料安全的考量，第三方獨立模型廠商，將承擔愈發重要的角色。“在美國或歐洲競爭對手之前，（智譜）將中國的系統和標準鎖定在新興市場。”這股獨立力量的崛起，也引起了OpenAI的重視。2025年6月，OpenAI分析師發現，智譜在多個地區獲得了政府的訂單。他們評價：“智譜展示了一種負責任的、透明的、隨時可審計的中國AI替代方案。”這意味著，中國大模型絕對不是“平替”。正如智譜高級副總裁吳瑋傑所言：“中國開始輸出主權大模型，替國家建構數字主權。”03. 什麼是大模型的長期主義？在這個時間節點，很多人可能忘記了2023年初的景象。彼時技術的黑箱、高昂的成本，都讓大模型創業成為一場“絕命賭局”。美團聯合創始人王慧文最早躬身入局大模型賽道時，曾對36氪“智能湧現”直言：“現在（AI領域）我覺得大家要同舟共濟，別互相拆台。”“勇於踏上這條路的人我都鼓掌，上路的都是勇士。”兩年的時間，滄海桑田。六小虎之中，已經有兩家公司擱置了基座大模型的預訓練，或聚焦業務，往醫療這一垂類領域發力，或開始轉型，做各類行業解決方案。“活下去”，對大多數大模型創業公司而言，成為比“探索智力上限”更重要的命題。帳上的虧損，是這場“絕命賭局”的一個註腳。招股書顯示，智譜和MiniMax，兩家公司在過去三年裡燒了近110億元。其中，將近70%的支出用於模型研發。尤其是智譜，2024年研發投入高達21.95億元，佔當年總支出的約80%。曾有人將大模型之戰，比喻為“看不到終點，也停不下來的征途”。畢竟，每個先進模型的領先窗口，往往只有幾個月；而對於資源並不充沛的初創企業而言，每一次模型訓練，都是燃燒在數萬、數十萬張算力卡上的賭局。但如今，行業中形成的共識是：依然需要有人去做“難而正確”的事。科技行業的殘酷性在於，只有成功的一瞬會被銘記。但在這一瞬背後，創新者的投入是難以計量的。比如，在ChatGPT引爆科技圈的那個冬天之前，OpenAI已經蟄伏了近7年——前期GPT-1、GPT-2等“無名成果”的經驗累積，才造就了GPT-3.5。再比如2025年初一鳴驚人的DeepSeek，如果沒有此前團隊在MLA、新MoE架構、self-play等技術上的一系列創新，就不會有V3和R1的突破——其中的投入，是梁文鋒在訪談中隱隱透露的“與頭部大廠匹配的人才薪資”“不設上限的算力額度”。這也意味著，AI領域的長期主義，是持續創新和投入的定力。在玩家紛紛轉型或退場的當下，留在牌桌上的大模型公司，都是勇士。平心而論，MiniMax和智譜披露的虧損，是AI發展仍處於早期的證明，也是創新所需代價的客觀憑證。如果將110億元，與未來大模型能撬動的千億、兆增強相比，顯然是ROI極高的一筆投入。對於多數行業而言，IPO是一家企業的業務已經進入成熟期的標誌。但放置仍處於發展早期的AI行業，IPO有著更為深遠的意義。隨著近一年來，騰訊、字節、阿里的持續高調入場，大模型初創公司面對的競爭愈發白熱化。但市場仍然需要獨立的第三方開發廠商。事實證明，如今AI領域重要的創新和發佈，大多來自幾家初創企業。無論是海外的OpenAI、Anthropic，還是DeepSeek和留在牌桌上的幾家六小虎們——初創企業更為靈活的組織形態、不被業務慣性拖累的運行模式、更加中立，是大廠無可比擬的優勢。比如智譜此前對外表示，前十大網際網路公司九家都在用他們的模型，幾乎涵蓋所有頭部網際網路大廠的coding平台。IPO對資金籌措的好處是顯而易見的。比如，智譜此次IPO募資規模預計達43億港元——募資的效率，遠超面向一級市場的融資。更重要的是，IPO為中國模型公司，開闢一條通往世界的通道。當下，中國第一梯隊的模型公司，即便技術能力已經達到與國際一流廠商掰手腕的水平，但估值和市場認知度，依然與之相差甚遠。比如，法國AI模型公司Mistral AI的最新估值為140億美元；IPO前，MiniMax的估值約42億美元，智譜估值為243.8億元（約35億美元）。兩者的估值之間，幾乎有3-4倍的差距。上市的好處是顯而易見的：智譜和MiniMax將有望獲得更公允的價值評判，以及更廣泛的國際影響力。IPO後，智譜的市值預計超過500億港元，是此前估值的約2倍。與此同時，在廠商競爭力某種程度上也是人才競爭力的當下，IPO讓初創公司，在國際上有了更響亮的人才號召力。在這一意義上，對繼續攀登AGI高峰的勇士而言，IPO是給長期主義者的獎勵，給創新者的勛章。 (36氪)

1月8日，智譜在香港掛牌交易，股票程式碼後四位是“2513”，諧音是“AI我一生”。智譜首日開盤漲幅 3.27%，報120港元/股，市值528億港元。在智譜本次IPO發行中，香港公開發售獲1159.46倍認購，國際發售獲15.28倍認購。以每股116.20港元的發行價計算，智譜本次IPO募資總額超43億港元（“綠鞋”前）。智譜正式成立於2019年，但是它的故事可以追溯到2006年。那年，清華大學KEG（知識工程實驗室）發佈了一款名為AMiner的科研情報挖掘平台，用人工智慧挖掘科學發展的客觀規律。這個系統覆蓋220個國家和地區,累計訪問量超過1000萬次，成為全球科研人員的重要工具。這套系統最終在2019年走出實驗室，成為智譜AI的技術基因。在2026年的開年，智譜的故事迎來高光時刻。承載著這些技術基因的理工男，用一串數字，承諾“終一生成就AGI夢想”，頂著“全球大模型第一股”的光環，等待著資本市場的現實檢驗。但這註定並非一場輕鬆的加冕禮。從發佈招股書的那一刻起，全世界第一次獲得了可以透明化、全方位審視一家大模型企業的商業模式的機會。在高昂的算力成本壓力下，Token的邊際成本能不能實現網際網路式的規模效應？基座大模型公司賣的到底是具備稀缺性的“智力”，還是變相的“算力轉售”？AI時代的MaaS（模型即服務）會不會陷入SaaS（軟體即服務）曾經遇到的增長困境?巨大的研發投入和當下巨額的虧損，何時才能轉化為正向的商業收益？除了商業意義，智譜的身上在某種程度上也承載了中國AI產業的夢想，被笑稱為“全球AI競賽中的‘中國隊長’”。智譜AI曾經在模型發佈節奏上緊咬OpenAI，在模型的矩陣上，也對標OpenAI的佈局。OpenAI曾在名為《Chinese Progress at the Front》的報告中明確指出，智譜在多個維度取得了顯著進展，並將智譜列為主權AI競爭下的核心對手。上市是一個重要的里程碑，“不管智譜融了多少錢，拿了多少收益，其實都是通往AGI道路上的盤纏。”智譜管理層在對外交流的時候，說過的這句話曾經給行業留下很深的印象。“全球大模型第一股”稱號加身，智譜的的基石投資陣容也十分豪華，包含北京核心國資、頭部保險資金、大型公募基金、明星私募基金和產業投資人。JSC International Investment Fund SPC、JinYi Capital Multi-Strategy Fund SPC、Perseverance Asset Management 等11家基石投資者合計認購29.8億港元。2026年的開年，高光和壓力之下的智譜，也正站在大模型從“技術可用”向“場景好用”轉化的關鍵臨界點，在正式敲鐘之前，智譜董事長劉德兵首次深度講述了智譜如何在未來建構一個可驗證、可持續的商業故事。01AGI長跑，已經到了 L3Q：智譜的程式碼挺有意思的是 2513 ，諧音是 “AI 我一生”？劉德兵：希望是智譜送給所有AGI信仰者的一個彩蛋，在L1到L5的漫長征途中，還是需要這種浪漫主義的信念的。同時，也想告訴世界，我們是長跑的選手，會把一生都投入到“讓機器像人一樣思考，用可信賴的 AI 讓人類更美好”的這個事業中來。Q：從智譜的定義來看，現在AGI到那個階段了？劉德兵：我們目前正處於 L3（第三級）階段。這一階段的核心特徵是智能體（Agent）與自主學習能力的初步顯現。AI 不僅在多個領域實現了“可用”，而且正變得越來越“好用”。雖然距離完全實現像人類一樣思考的 AGI 目標仍有一段距離，但我們正處在這一關鍵的躍遷過程中。Q：智譜已經成為“全球大模型第一股”，未來在這次大考中取得優異成績，背後最關鍵的衡量標尺有那些？劉德兵：IPO 這件事，我們覺得最重要的是對“技術邏輯能否跑通商業邏輯”的實戰檢驗。我們內部復盤時，主要看這三個維度的表現：第一，看收入結構和增長質量。 2024 到 2025 年，智譜的複合增長率達到了 130%。這背後其實是三條線在同時發力：雲端 MaaS、訂閱服務，以及企業本地化部署的需求都在同步釋放。第二，看底層技術到底在什麼位置。 拿測評資料來說，在 Artificial Analysis 的榜單裡，GLM-4.7 拿到了 68 分，目前是國產模型和開源模型裡的第一，全球排在第六。第三，看生態的實際滲透率。 2025 年我們加大了開源力度，特別是像 AutoGLM 這種核心能力的開放。目前智譜開源系列在全球的累計下載量已經超過了 6000 萬次。這個資料對我們來說，意味著模型已經真正進入了開發者的工作流裡。未來也會持續觀測這幾個指標。Q：行業有個半開玩笑的話，大模型的Benchmark已經被“刷廢了”，除了“刷榜”，您覺得還有什麼能看出技術的含金量？劉德兵：但是Benchmark 還是具有參考意義，一個好的基礎模型，Benchmark肯定不會差。但是我們還會考慮更多綜合標準。模型在實際應用中的表現，以及能否長期處於全球開發者的第一線被選擇、被驗證，這個更重要。Q：國際開發者對智譜的模型是怎樣的評價呢？劉德兵：反饋還挺正向的。像程式碼應用 Windsurf，雲平台 Vercel，等都接入了智譜的 GLM 模型 。 在全球大模型呼叫的排行榜 OpenRouter 上，國內模型裡智譜的付費呼叫量是排第一的 。GLM Coding Plan才上線兩個月，全球就有超過 15 萬開發者在付錢用，一年算下來收入（ARR）已經過億了 。Q：這是因為性價比，還是技術含金量？劉德兵：我覺得是綜合考慮，首先技術肯定不能差，起碼要達到一線的水平，然後大家會考慮成本。對於開發者，類似於大模型領域的“票友”，他們更看重模型能力，但是如果商用，更考慮性價比。智譜的價格還是很有優勢的，比如和Claude比較，API呼叫價格差不多只有它的七分之一。Q：在開源社區中，發佈新模型之後，獲得的是自來水流量嗎？還是有體系化的主動營運？劉德兵：更多的還是自來水，我們不會在營運上投入太多的資源。Q：智譜曾經在模型矩陣上全面對標 OpenAI，當時基本上是緊咬其節奏發佈新模型。未來，智譜對於中國市場的差異化路徑是如何考慮的？劉德兵：這是一個非常關鍵的問題。在早期階段，我們確實會全面對標 OpenAI，因為目前AGI 技術路線上，大模型仍是最前沿的範式，而 OpenAI 在這個範式中走在最前面。但未來，我們不會在全球化與中國市場差異化之間做單選題。中國擁有全球最複雜、最密集的真實應用場景，這決定了我們在模型安全、低幻覺率及行業適配能力方面，天然會形成不同於海外公司的技術取向。這種在複雜場景中反覆打磨出來的通用能力，可以構成我們的獨特優勢。另一方面，大模型企業從一開始就必須具備全球視野。AGI 的本質是通用能力，基礎模型不可能只為單一市場而存在。 目前我們能以顯著低於同等級閉源模型的價格，提供接近國際一線水平的程式碼生成（Coding）能力，在成本、效率和工程能力上已經具備國際競爭力。在出海方面，主要是發起並主導了“自主大模型國際共建聯盟”，與東盟及“一帶一路”沿線多個國家合作，共同建設可控的國家級 AI 基礎設施。幫助友好國家打造屬於自己的“數字主權大模型”，目前已在多個國家落地。Q：如何理解“數字主權大模型”？劉德兵：核心邏輯與中國發起的全球 AI 合作倡議一致：強調尊重各國的主權及文化價值觀，在此基礎上推動 AI 普惠全球，讓全人類共享科技革命的紅利。在這一原則下，不僅是輸出模型，而是推動涵蓋模型、算力、資料以及應用在內的全方位解決方案，與友好國家開展深度合作。Q：出海區域也有選擇是嗎？劉德兵：面向全球，現在會優先考慮東盟、一帶一路這樣的合作比較緊密的國家，後續會全球推廣。Q：我們和世界頂尖模型之間的差距是不是已經縮小？劉德兵：最開始我們就說了，AGI 的實現是一場持久的長跑，這個領域仍存在大量技術空白。但我們會發現一個新規律：新模型層出不窮，迭代速度極快。每當一個領先模型問世，它往往只能保持短時間的優勢，很快就會有新的模型實現趕超。目前主流 AI 公司之間的技術水平確實存在差異，但完全沒有出現那種“甩開巨大身位、讓人完全無法追趕”的代差 。在這個過程中，中國大模型企業表現出色，目前已對標國際主流模型，在技術水平上並沒有巨大的差距，始終緊跟世界前沿。當然，我們也感受到了壓力，特別是在算力、資料資源以及資金投入規模上，國外模型擁有更優越的基礎條件。但我們的優勢也很明顯，中國擁有更豐富的應用場景。Q：這種代差的縮小，是不是也從側面證明預訓練模型的技術迭代曲線已經放緩？預訓練的巨大投入，是否還有性價比？劉德兵：這件事其實沒有事實依據，我們看到預訓練依然能帶來顯著的性能提升，近期各頭部公司持續發佈的旗艦模型也印證了這一點。不過，現在與 2023 年那種“百模大戰”式的爆發期不同，市場正在進入一個積累與分化的階段。擅長底層的公司會繼續深耕預訓練，而擅長應用的則轉嚮應用層，這種分化是合理的。但是我們肯定會堅定地地持續投入預訓練。預訓練基座模型決定了智能水平的上限，長期投入的收益是明確的。同時，我們確實也在提升推理側 Scaling（推理側擴展）的優先順序，模型也需要更強的“線上推理”和“慢思考”能力，從而在無監督任務或複雜環境中找到最優解。Q： 您之前多次提到“模型自調節參數”，您認為這屬於一個遙遠的願景，還是在近期（比如 2026 年）就有望看到初步的實現？劉德兵：“自調節參數”是模型演進中至關重要的一步，甚至可以被視為 L4 級智能的核心標誌。目前，很多場景的深度應用仍需要大模型公司的技術人員參與調優，才能達到理想效果。 一旦模型具備了自調節參數的能力，使用者就可以在實際使用中通過不斷的互動和反饋，驅動模型自主迭代。這種自我進化的能力將有可能引發應用的爆發式增長 。但是現在還沒有明確的時間點，但這是智譜目前正在全力以赴攻堅的核心技術之一。02MaaS 在“賣智力”，不是“賣算力”Q：從商業模式來看，MaaS被看作未來智譜重要的增長極嗎？它的本質是賣算力還是賣智力？劉德兵：肯定是，因為它是大模型商業化中邊際成本最低，規模化效應最強的一個路徑。我認為MaaS本質還是賣智力，而不是算力。如果是賣算力的話，那就是以前的雲基礎架構的一個生意，它是一個重資產的回報邏輯。MaaS的核心價值，在於是客戶付錢是為了獲取模型對複雜邏輯的理解推理或決策能力。其實這個很好理解，我覺得就像電力或水一樣。算力更像是水電站等營運裝置，而 AI 能力則是其中流動的“水”和“電”。雖然兩者緊密結合，但水和電本身是獨立於基礎設施之外的核心價值 。這就是我們的核心思考邏輯：AI 能力必須通過 MaaS 這種形式輸出到每一個終端，使它成為未來智能社會最核心的生產要素，而不僅僅是單一的算力資源。Q：但這裡其實涉及兩個挑戰。在大模型時代，生成 Token 存在明確的算力“硬成本”。這導致它的邊際成本遞減可能不會像傳統網際網路或軟體行業那樣顯著。這種商業模式，盈利的難度會不會更大？劉德兵：目前大模型最核心的成本確實是算力。 但從 MaaS（模型即服務）本身的邏輯來看，它的邊際成本其實是很低的，因為它具備像“水流”一樣的流動性，可以實現快速且無限的複製。對於算力成本，隨著國產算力能力的提升，算力晶片的效率不斷提高，每生成 1 個 Token 所需的算力成本正在快速下降。還有一個更終極的思路。當模型架構趨於穩定時，我們可以針對特定模型進行專有最佳化，也就是我們正在推進的“芯算一體”工作。 通過將模型與算力晶片進行深度繫結，有可能帶來成十倍甚至上百倍的成本降低。Q：您覺得MaaS會遇到SaaS時代同樣的挑戰嗎？比如付費習慣差、難規模化等？劉德兵：我認為這兩個其實差異還是很大的的，核心在於，AI 時代“AI”會成為整個裝置基礎設施，它可能會改變很多事情。當 AI 深度介入生產生活並演變為不可或缺的基礎設施時，使用者的付費意願將發生根本性的轉變。這種付費模式很有可能嵌入在具體的應用場景之中，由於業務流量巨大且深度融入日常流程，使用者在付費時的“體感”並不會特別強烈，就好像現在你支付通話費。過去網際網路時，當時很多 SaaS 產品更多停留在應用層面的工具性合作。雖然這些工具對使用者有用，但沒有達到“非買不可”的剛需程度 。這導致大家更傾向於尋找免費替代品，廠商有時候不得已通過“羊毛出在豬身上”的模式來曲折獲利。Q：對於企業來講，現在真的到了“不AI就會落後”的緊迫時刻了嗎？劉德兵：其實直接看當前 AI 應用的增長資料就能感受到這種熱度。目前 AI 已經成為國家層面的核心戰略，不只是 AI 企業，各行各業都在快速考慮引入 AI。很多企業在嘗試後已經感受到了實實在在的紅利。前兩天我關注到中國招投標網的資料，2025年 AI 應用類的招標項目增加了390%左右，也就是 3.9 倍。從我們自己的MaaS來看，使用量也實現了 10 倍的增長 。這是一種“爆發式”的態勢。網際網路、金融和教育領域因為數位化基礎好，跑得非常快 。像能源、製造等更偏傳統的領域也開始發力，相關的應用正在變得越來越多，我們平時接觸到的實際需求也非常廣泛。總的來說，我覺得在各個領域應用 AI 已經是一個板上釘釘的事情，而且這個處理程序只會越來越快。Q：再往後發展，在沒有數位化基礎的行業，是不是智能化的處理程序會放慢？劉德兵：向傳統行業滲透確實需要一個過程，但 AI 有一個非常重要的特點，它和傳統的軟體服務完全不同。以前做軟體，你在一個行業、一個場景下開發了一套系統，想換到另一個場景，基本上得推倒重來。但 AI 最大的能力在於它的泛化性，當我們在某一個行業把模型跑通後，它的核心能力是可以跨行業遷移的。所以，未來 AI 向傳統行業滲透的速度會比大家預想的更快。我們甚至已經在考慮更長遠的“無人產業”，比如無人農業、深海探礦等。這些高風險或高重複性的領域，正是 AI 可以大顯身手、發揮核心價值的地方。Q：對成本比較敏感的小規模企業，付費意願和付費的決策成本會不會更高？劉德兵：其實對於成本敏感的企業，如果從從長遠來講，它更應該會關注 AI，因為 AI 最重要的一個特色就是讓生產生活的效率提升，它和轉換一句話說就是降成本。深度改變行業要投入很多研發成本，但是如果你想在自己的場景中去用，很多時候用一些開源模型，簡單的適配，就有可能產生很好的效果。Q：那應該選擇開源模型還是直接選擇MaaS呢？劉德兵：其實各有優勢。選擇開源模型，最大的好處在於可以進行自主迭代。如果某些開源模型與特定業務場景的適配度很高，企業可以直接部署並進行二次開發。使用 MaaS 平台主要是能隨時享受到技術高速迭代帶來的紅利 。每當發佈新的旗艦模型，都會第一時間接入平台。有些過去在舊模型上表現不夠理想的業務點，往往在切換到新模型後，效果會立竿見影地變好。Q：目前產業級的本地化合作的收入佔比更高，未來一年可以看到MaaS的爆發嗎？劉德兵：產業級的合作，本身能夠帶來比較大的現金流，和以前的軟體定製不太一樣的地方，剛才也提過“通用性”。 我可以在一個場景在一個行業做通，就可以在這個行業裡規模化去用，那它帶來的增益是非常非常大的。另外，我們也會覺得AI 作為未來基礎設施，它不只是像 C 端那種方式去服務我們的生活日常辦公這樣的一些需求。它還有一個很大的作用是在於對我們的生產製造環節都能產生影響，那這個時候其實是需要進入到行業中的，我認為這也是很重要的一個方向。目前而言，我們從商業收入上來講，其實產業端的更大一些。MaaS現在定價其實比較低，先把量漲上去，讓更多的人來用，但是MaaS 的增長是非常非常快的。Q：未來收入的結構是否會變成MaaS佔比更高？劉德兵：從公司本身的發展原則上來講，這兩塊目前是並重的。從趨勢來講，MaaS的增長非常非常快，未來完全有可能到超過本地化，佔比超過 50%甚至更多。Q：“本地化”模式是未來走向規模化增長的必經之路，還是說它只是現階段為了獲取營收和現金流，而不得不走的一段“彎路”？劉德兵：我認為這兩者都有。首先，本地化項目具有極高的實踐價值，像金融、電力、政務等行業，對大模型的要求都是最高，不僅要在理解推理和穩定性上要過關，而且必須滿足安全合規，然後以及可審計、低幻覺等一些硬性要求。當這個模型能夠在這些行業中被反覆驗證的時候，本質上就完成了對通用能力的一個高強度的訓練，然後通過我們解決複雜的業務流的執行難題，也能夠進一步的實現海量終端的普及，帶動開發者的規模化的使用。更重要的是，本地化與規模化之間存在一個正向的迭代循環：通過本地化應用的深度驗證，我們收集到的真實使用者反饋能有效驅動 MaaS（模型即服務）平台及底層基座模型的能力演進。隨著模型能力的增強，它對不同場景的適配和適應能力也會隨之提升。當這種迭代持續進行，原本需要重度定製的需求會逐漸變得標準化，研發難度和成本也會隨之大大降低。所以，本地化並不是一段孤立的“彎路”。03模型即產品，智力水平是衡量模型能力的核心指標Q：以前大家常詬病通用大模型存在同質化問題，但經過這一年的發展，我們看到各家模型已經開始分化出辨識度很高的特點。從智譜的視角來看，未來大模型的產品力主要體現在那些方面？劉德兵：我們一直認為“模型即產品”，目標是讓通用模型能夠適應各種複雜的應用場景 。在這一過程中，衡量模型能力提升的核心指標，始終是智力水平的進化 。這種智力水平的提升，具體體現在模型對人類意圖的深度理解、對複雜場景的精準感知，以及在執行任務時與環境進行高效互動的能力，這些構成了通用模型的核心競爭力 。在這一核心能力之上，我們認為將通用模型與具體行業、或是具備規模化潛力的應用場景相結合，是極具價值的方向。通過在特定領域內進行必要的約束與針對性最佳化，可以讓大模型在實際應用中達到更理想的效果 。Q：您如何看待大模型公司巨額虧損的爭議？劉德兵：虧損主要原因在於巨額的研發投入和購買算力服務。智譜招股書裡面也有詳細的資料披露，拿2025年上半年來說，研發投入為15.947億，報告期內累計研發投入約44億。研發投入主要用於購買算力，在研發投入的佔比為71.8%。但這也是行業常態，國內上市網際網路廠商2025年上半年，資本開支也是維持同比高增趨勢，比如，阿里未來三年計畫投入超3800億元用於雲和AI硬體基礎設施，總額超過去十年總和。所以，算力成本是戰略性虧損的主要原因之一。但是算力成本是持續下降的，這也是大勢所趨。Q：現在整個產業的“AI 濃度”到了什麼程度？從中國市場看，未來的增長斜率是否依然陡峭？劉德兵：我們認為產業界正處於從量變到質變的“臨界點”。如果只把大模型看作一次技術浪潮，它會有巔峰和低谷；但如果視其為一場技術革命，它將開闢前所未有的新空間與新市場。我們堅信 2026 年是 AGI 發展的關鍵一年，後續 AI 的發展會更快，產業中不僅 AI 濃度會持續增加，還會湧現出大量 AI 原生的新應用。Q：大模型從“可用”到“好用”，2026 年需要攻堅那些技術難點？劉德兵：推動模型從 L3 向 L4 進化，提升模型意圖理解能力、自我調整能力，並實現在應用中的自我迭代。在基座模型迭代的同時，通過應用層直接做最佳化。例如增加知識庫、設定業務邏輯等，讓智能體在特定場景下率先“好用”起來。Q：前一段時間，智譜的Auto GLM開源也引起了一波關注，從端側來看，手機會是最先爆發的場景嗎？未來是否會推出硬體裝置？劉德兵：AutoGLM 的開源確實為開發者提供了很大的自由度。他們現在可以在本地部署，完全掌握自己的資料和流程，也可以在雲端即開即用。可以根據具體場景進行二次開發，深度融合到自有的產品中，做出真正能“動手”執行任務的助理。端側模型離客戶和場景更近，是讓 AI 具象化的重要方式。智譜也是國內最早佈局端側模型的大模型廠商之一。我認為手機、智能汽車、智能家居和智能辦公等場景，只要加上 Agent（智能體），都有爆發的可能。至於那個領域最先爆發，這帶有“實驗科學”的色彩。這一輪 AI 的發展不能只靠理論推導，更看重實際執行。只要方向靠譜，投入足夠的資源和人才去攻堅，就有可能實現突破；反之，如果投入不足或淺嘗輒止，再好的機會也可能錯過 。我們的核心戰略始終是定義並提升模型的智能上限 。目前的定位非常明確：我們主要作為底層的技術賦能者，通過與終端硬體廠商合作，將我們的模型能力注入其產品中，從而產生更好的應用效果。我們更傾向於賦能合作夥伴，而不是自己去做硬體終端。Q：大模型領域人才稀缺，智譜最看重那類人才？劉德兵：我認同對大模型企業而言，真正決定上限的不是團隊規模，而是人才密度。智譜目前比較看重三類能力的結合：原創能力： 能在演算法架構層面提出新範式。工程能力： 能將前沿模型穩定、高效地部署到真實複雜的場景中。技術信仰： 具備長期主義，願意圍繞 AGI 這一長遠目標持續投入。Q：會擔心人才流失嗎？全球大廠都在“高價”招徠人才。劉德兵：頂尖人才的競爭一直存在，但智譜核心團隊的穩定性非常高。我們一直覺得留住人才不能靠薪酬，智譜有很純粹的氛圍，團隊的基因是清華知識工程實驗室，一直有一種自由、求真、去層級化的探索氛圍。另外，肯定也有利益共享的機制，比如極具競爭力的薪酬和完善的長期股權激勵計畫。還有為研發人員提供了充足的算力支援，以及從實驗室到使用者的完整反饋閉環。科學家在這裡擁有極高的前沿技術探索權，能夠接觸到最全端的技術體系。Q：五年後，當大家提到智譜的代號“2513”時，您希望人們想到什麼？劉德兵：我們希望“2513”成為 AI 時代普惠智能的代名詞。它不只是一個股票程式碼，更是一個能夠自我進化、充滿人文溫度的 AGI 體系。我們希望五年後，複雜的智力不再是少數人的特權，而是每個人都觸手可及的權利。大家想到 2513，就能想到這是代表中國力量、邁向 AGI 未來的原創技術公司 。 (騰訊科技)

當“斬殺線”這個源自遊戲、形容角色脆弱狀態被連招斬殺的術語，被一則由美國投資經理Michael W. Green分析美國普通家庭貧困狀況的文章用來描述普通家庭在經濟風險前的無力感時，它所擊中的已不僅是網路情緒，更是蔓延於每個普通人對“從體面生活墜落”的真實焦慮。在香港的街頭，從拾荒長者到負資產中產，從困於劏房的在職青年到被污名化的貧困社區，一種普遍的生存不安全感正在衝擊著這座國際都會的繁華表象。本文穿透“貧困線”的統計表象，直指香港社會中一條隱形的“社會性斬殺線”。其核心並非單一的收入不足，而是在高昂生活成本、單一產業結構與尚不完善的社會保障網共同作用下，個體尊嚴、生活安全與發展機會所面臨的系統性風險。文章揭示，無論是老年貧困的固化、中產階層的滑落焦慮，還是青年群體向上的無力感，都共同指向了經濟增長成果如何更公平惠及每一位市民、社會保障制度如何有效“托底”的核心命題。當“安居樂業”與“安享晚年”成為許多人的共同期盼而非現實保障時，這迫使我們追問：一個社會的韌性，究竟取決於它打造了多少閃亮的地標，還是取決於它為最脆弱的成員建起了安全港？在追求效率與競爭力的同時，如何構築一個免於“跌落恐懼”的包容性社會，或許是香港和更多的城市在下一個發展階段必須回答的核心考題。引言近期，“斬殺線”一詞火了。“斬殺線”被界定為一種隱喻性概念，旨在反映美國普通人尤其是中產階級在面對經濟和社會困境時的脆弱性。輿論中“斬殺線”是指一條看不見的閾值，當個體的收入或社會地位跌破此線時，就可能經歷一系列不可逆轉的負面後果，如失業、債務危機、住房被拍賣等，最終滑向無家可歸的境地。“斬殺線”一詞引發大眾對生活跌落和無家可歸的恐懼，體現了情緒化的輿情傳播特徵，可以作為洞察社會心態的切入點。從更為聚焦的概念分析，“斬殺線”不僅意味著要去分析貧困線，而且要去分析一個社會的保障制度能在多大程度上“兜底”。從“斬殺線”看香港貧困問題如果遵循上述對“斬殺線”的綜合性理解，就會發現，分析香港的貧困問題會涉及到諸多面向。（一）老年貧窮：拾荒者與露宿者行走在香港的街頭，推著小車拾撿紙板的高齡老人，或在橋下、公園長椅上蜷縮的露宿者，成為城市中無法忽視的日常景象。這些身影，只是香港貧困現實的一個切面。據統計，香港的露宿者人數自疫情以來顯著上升，由2010年約400人激增至高峰時的逾1500人，當前仍維持在1400人左右。香港露宿者群體呈現顯著的高齡化特徵，有資料顯示，50歲及以上的露宿者已成為主體，其中51至70歲的人士約佔總數的60%以上。這背後是一個更為嚴峻的宏觀圖景：香港的貧富差距正急速擴大。據樂施會資料，2019年至2023年間，貧富差距從34.3倍驟增至57.7倍；同期，收入最低家庭的實際收入下降了34.3%，而最高收入家庭則增長了10.5%。全港有超過136萬人處於收入貧困狀態。在這一結構性困境中，老年群體尤為脆弱，65歲及以上非經濟活躍的貧困長者已超51萬人，較2019年增長逾三成。其中，獨居長者和雙老家庭的收入水平令人堪憂。街頭那些步履蹣跚、彎腰駝背的長者身影，正是這龐大數字背後，最具象而沉重的註腳。長者貧困與其他問題相關聯，包括飢餓、醫療延誤、養老院輪候時間長、心理問題、自殺率上升等。老年貧窮的成因，包括強積金覆蓋不全、高齡津貼與綜援金額不足，人口老齡化加速致勞動人口萎縮、撫養比變化，高齡就業歧視與通膨擠壓生活預算，以及獨居率上升、傳統家庭贍養模式瓦解等多重因素。香港沒有全民養老金，養老呈現高度個人化與市場化的特徵。香港強積金是以個人儲蓄為核心的職業退休計畫，僅覆蓋約三分之二就業人口，家庭主婦、殘疾病患等無正式工作的群體無法供款。資金存入個人投資帳戶，由私營基金管理公司運作，投資風險由個人承擔。強積金僅覆蓋養老部分，不包含醫療、失業、住房等其他社會福利。2015年，香港學者們曾聯合發起“全民養老金”倡議，但並未實現。為解決老年貧窮問題，香港為高齡長者提供了一定的社會福利保障。核心福利包括“長者生活津貼”（2025年起為4250港元）和“高齡津貼”（俗稱生果金，1640港元）。這些並非覆蓋全民的養老金，需要符合收入和資產限額，並且需要主動申請。其保障意在扶貧、提供最基本生存。香港為無經濟收入能力的人群（覆蓋長者、身體殘疾或患有嚴重疾病的無經濟收入者）提供綜合社會保障援助（綜援），但與“長者生活津貼”和“高齡津貼”不可同時領取。這些福利在香港高物價、高租金環境下都難以覆蓋基本生活開支，僅靠政府補貼易陷入貧困。香港貧困研究學者黃洪指出，綜援補助不能滿足基本生活需要。對於無房產、失業、單身老齡群體，難以同時支付租房費用、食品與醫療開支，有些人便選擇露宿街頭以節省開支。雖然許多老齡長者有工作意願（特別是為了緩解經濟壓力），但市場提供的崗位多集中於低技術、高體力的服務業，如保安、清潔等，老齡勞工面臨體力下降、社會偏見等問題。一些失業老齡群體走向街頭拾荒，每日只賺得飯錢的微薄收入。流浪在香港街頭的老人（圖源：Getty Images）（二）中產脆弱性：階級滑落焦慮香港的中產階級在過去幾十年中曾被視為經濟增長的受益者，但近年來卻經歷了顯著的經濟壓力。香港長期奉行“積極不干預”政策形成高度單一的服務業主導結構（達90%以上），服務業內部分化嚴重，高端服務業傾向於吸納高技能人才。大量勞動力轉向流通性、生活性服務業，薪資增長乏力。同時，階層固化加劇導致向上流動通道縮小，中產缺乏產業多元帶來的發展空間與收入保障。高槓桿買房成為階級跌落直接導火索，不少中產在樓市高位入場後遭遇房價持續下跌，房產淪為負資產，不僅要承擔高額月供，還可能面臨銀行要求補充首付的壓力，加上教育、醫療、外傭等剛性開支，現金流極易斷裂；經濟下行期行業收縮，薪資停滯甚至失業的情況頻發，侵蝕中產實際收入；部分中產盲目投資創業或陷入理財騙局，在零售低迷、市場波動的環境下遭遇巨額虧損，進一步加速資產縮水。如1997年亞洲金融風暴、2003年SARS、2008年金融海嘯、2019年社會事件與新冠疫情等，這些宏觀衝擊導致大規模裁員、資產（房產、股票）價格暴跌，使中產家庭成批陷入困境。中產階級的經濟困境不僅影響到他們的生活品質，還對香港本地消費與整體社會心態造成衝擊。香港社會各界對“何謂中產”存在巨大分歧，政府官方也未提供明確定義。或許可以從財務與生活安全感的角度理解“何謂中產”，管理學家大前研一曾用一個簡潔的“三問測試”來進行界定中產：你是否因房貸壓力巨大而不敢購房？是否因經濟顧慮而不敢結婚或生育？是否在為子女未來的教育費用深感焦慮？只要有一個問題的答案是肯定的，便意味著個人已告別了傳統意義上的中產安穩狀態。在經濟下行大環境下，“中產”標籤背後也隱含著“階層滑落”的焦慮，隨著房價、教育、醫療等核心支出不斷攀升，讓許多中產家庭的穩定性非常脆弱。當前“中產”也常與“高負債”、“高壓力”等標籤相連。香港學者呂大樂教授指出香港中產比重約為20%-30%之間，可一些收入達到一定金額的香港居民不認為自己是中產，反映中產未來安全感匱乏。即便收入較高的中產也存在多重顧慮，如擔憂退休保障不足。香港中產的不安全感蔓延到整個社會，有資料顯示，受經濟壓力、工作時長和住房等影響，香港生育意願持續下降。（三）被忽視的“在職貧窮”與“青年貧窮”自2021年以來，香港不再採用“貧困線”計算貧困人口，而推行“精準扶貧”政策，重點關注長者戶、劏房戶、單親戶三個類別，涉及約95萬人。單親貧窮多為女性照顧者為了方便育兒選擇了兼職等較低收入的工作，導致了貧困。目前政府只關注三類群體，該標準縮小了貧困人口範圍，並未考慮“無家者”、“在職貧窮”、“貧困青年”等群體。“在職貧窮家庭”指的是，家庭中至少有一名成員參與工作，但該家庭的總收入仍低於貧困線的現象。這個現象打破了“只要努力工作就能脫貧”的觀念，通常與從事低工資、低技能工作有關。香港樂施會2024年統計顯示，香港在職貧困人口約為20萬人，半數為全職工作人士，近六成從事非技術性以及銷售和服務工作。在職貧窮中一部分群體為青年群體。2017年扶貧委員會調研發現，大部分貧窮青年為18-24歲的學生，在職青年的貧困率最低。香港青年受教育程度不斷上升，面對高物價、租金，部分高學歷青年卻依舊自感貧窮。2022年嶺南大學調查顯示，近四成受訪青年自認為貧窮，受訪青年多數擁有學士學位或已完成副學士課程，但收入普遍低於香港收入中位數。香港學者葉兆輝指出，香港不同行業工資漲幅存在較大分化，高級專業和管理崗位的收入增長最高，而非技術的勞動收入呈現負增長，在青年群體中，不同行業收入分化嚴重，青年向上流動機會大大減少。高昂生活成本中，住房成本成為核心負擔，面積較小私樓單位的樓價和租金則不成比例地增加，而高學歷畢業生收入增長遠不及樓價漲幅。不少香港青年希望獨立居住，因為租金高不得不與家人同住。（四）貧困羞辱與社會心態在香港，貧窮羞辱現象普遍存在，這種現象不僅體現在對低收入群體的偏見和歧視上，還體現在社會對經濟困境的無情評判與嘲諷。例如，曾經風光無限的香港藝人因負債而被迫露宿，成為媒體報導的焦點，加深了公眾對貧困的刻板印象以及對貧困的恥辱感。這種貧窮羞辱不僅增加了經濟困難者的生存焦慮，還使得他們在尋求幫助時更加羞愧和猶豫，進一步加劇了社會的孤立感。一些街區也因貧困聚集被污名化，如深水埗、元朗、天水圍等地區，常常被認為是貧困和低收入家庭集中居住的地方。許多低收入家庭居住在劏房等狹小、環境較差的居住空間，這種居住條件的惡劣常常被外界視為社會底層的象徵。有研究指出，香港自殺率較高的地區與貧困聚集區具有一定關聯性。香港地理空間有限，貧困與富裕或一街之隔，或處於同一空間，形成鮮明對比，看得見的貧富分化增強了香港社會整體的生存焦慮。位於香港深水埗的通州街公園是九龍區一個露宿者集中的聚居點（圖源：BBC）學者鄭永年指出，健康壯大的中產階層是社會穩定的重要基石。社會穩定亦關乎健康的社會心態。中產焦慮、底層貧困導致的心理問題，在宏觀社會心態也有所反映。香港居民的心理健康狀況近年來呈現惡化趨勢，高壓生活環境與經濟負擔是不容忽視的一個重要原因。團結香港基金2022年的資料顯示，近半數居民有抑鬱症狀，約每5個香港人中就有1個經歷心理健康問題，其中兒童與青少年的心理健康風險尤為突出。學業與前途所引發的焦慮和抑鬱情緒普遍存在，個別自殺案例通過口耳相傳，令人倍感痛心。結語貧困問題的討論空間很大，本文並不試圖進行面面俱到的分析。本文將“斬殺線”的討論具體落在了香港社會，聚焦經濟壓力與社會心態。作為中西文化影響下的東亞社會，香港社會經歷個體化處理程序，一向重視個體的養老責任，社會風氣崇尚奮鬥，文化觀念推崇“安享晚年”。在經濟結構、老齡化、分配製度和福利保障等結構性因素共同作用下，香港當下正面臨老年貧窮問題凸顯、中產群體滑落、青年在職貧窮等挑戰，指向了可預見的民生壓力與生存隱憂。香港貧困人口在社會保障制度下尚能溫飽，但無論是曾經的“貧困線”、還是現時的“精準扶貧”，都存在一定的侷限性。貧窮會導致身體健康問題、污名化與心理問題，或許可以理解為一種“生活性斬殺”，導致焦慮與悲觀瀰漫的社會心態，不利於社會未來的長遠健康發展。“斬殺線”作為模糊的概念，觸發和表達了民眾的焦慮不安情緒，反映了社會對“安居樂業”、“安享晚年”的共同期盼。香港雖未出現如美國般大規模的“無家可歸”危機，但一條關乎尊嚴、安全與發展機會的“社會性斬殺線”已然浮現。就其原因，涉及其產業結構變遷、社會保障體系、財富分配模式等制度性問題。在經濟增長放緩、貧富分化加劇的背景下，香港應構築更具韌性的社會安全網，以抵禦個體與家庭所面臨的“系統性斬殺”風險，從而守護社會發展的底線與未來。 (大灣區評論)