如果要在一句話裡概括獨立大模型賽道這兩年發生的事，可以這樣說：
“AI六小龍”這個標籤出生於2023年4月，死亡於2025年下半年。
事實之一是，六家變成了四家。
零一萬物2025年放棄了兆參數以上的超大基模預訓練，百川智能的轉身更早一些。2025年4月10日成立兩周年的全員信裡，王小川承認：“過去兩年百川戰線過長，接下來將收縮戰線，押注醫療AI。”
留下來的四家公司，必須重新論證自己存在的理由。
但挑戰來的快得多。
2025年1月20日，DeepSeek-R1發佈，七天之後，輝達股價單日下跌16.97%，市值蒸發約5900億美元，創下美國上市公司單日市值損失的紀錄。但DeepSeek那一周真正撕開的口子，不是輝達的股價，而是中國大模型行業的核心敘事——當一家不在六小龍名單上的公司，用1/100的訓練成本做出對標頂級閉源的開源模型，過去兩年所有圍繞“中國版OpenAI”的燒錢、投流、估值飆升，都需要重新論證它們的合理性。
這並不容易，2026年的開年，留下來的四家公司在港股完成了獨立大模型賽道兩年來最重要的一次身份轉變。智譜1月8日敲鐘，香港公開發售獲1159.46倍認購；MiniMax 1月9日敲鐘，1837.17倍認購，再次刷新紀錄。月之暗面5月被“晚點LatePost”披露完成20億美元D輪融資，投後估值突破200億美元；階躍星辰被《每日經濟新聞》披露即將完成近25億美元融資，目標基石定價百億美元區間。
看上去大家都有光明的未來，但事實上，四家公司的市值差距，遠比“AI四小龍”這個統一標籤暗示的要大——雖然匯率會帶來一些口徑問題，但基本上，智譜市值是MiniMax的兩倍；月之暗面雖然估值飆升，但仍然只有智譜的三成多；階躍星辰技術陣容看似最豪華，目標估值卻最低。
這種差距的背後，是當中國大模型行業的真正生產力戰場從“超級應用”遷移到“Coding”的結構性變化，這場遷移在不同時間、不同程度地塑造了每一家公司的命運。
而這場遷移的源頭，是一份2025年12月發佈的報告。
一、100兆token告訴我們的事
2025年12月4日，OpenRouter和a16z聯合發佈了一份名為《The State of AI： An Empirical 100 Trillion Token Study with OpenRouter》的報告。這份報告基於OpenRouter平台過去13個月超過100兆token的真實使用資料。
報告裡有一組資料，把2025年中國大模型行業爭論一整年的“超級應用幻覺”徹底擊穿了——程式設計在付費模型token使用量中的佔比，從2025年初的11%，飆升到2025年11月的50%以上。
這意味著，過去兩年裡所有人在中國大模型行業內卷的那些戰場——長文字心智、AI助手日活、投流獲客成本、估值飆升——都不是這場革命真正的token經濟學引擎，真正的引擎是Coding。
從這個角度看，中國的頭部大模型公司，距離全球頂流模型還有差距——在程式設計類API呼叫量中一度佔據超60%份額的，是Anthropic的Claude。這個數字本身就是一記重擊——它告訴所有中國獨立大模型公司：Coding主戰場的全球第一梯隊，實際上仍由美國閉源巨頭佔據。
但中國公司也並未缺席。
打開2025-2026年的主流Coding評測榜單——SWE-bench Verified、SWE-Bench Pro、Terminal Bench 2.0、Multi-SWE-Bench、SWE-rebench——中國名字會反覆出現：阿里巴巴的Qwen3-Coder系列在SWE-Bench Verified接近70%，也在SWE-rebench上長期居開源前列，DeepSeekV3、R1、V3.2持續在榜，四小龍裡押注Coding最早最深的幾家——智譜GLM-5、Kimi K2.5、MiniMax M2.5，也在榜單上。
雖然，阿里的Qwen3-Coder不屬於本文討論的“獨立大模型”範疇，但它的存在恰恰證明了一件事：Coding就是真正的主戰場——連一家年營收過兆的網際網路巨頭也傾全力做這件事。
而獨立大模型公司能不能在這個主戰場上拿到位置，直接決定了它們的市值排位。智譜、月之暗面、MiniMax、階躍星辰這四家公司在2026年5月的市值差異，幾乎完美對應它們各自押注Coding的時間先後、投入深度、以及決策風格。
要看清這件事，得從四個人開始。
二、四代人
2026年1月8日下午，港交所敲鐘現場，智譜AI的CEO張鵬站在台上。
但張鵬不是這家公司最有“創始人感”的人。智譜真正的靈魂人物是唐傑——清華大學電腦系教授，中國知識圖譜與圖神經網路領域的頂級學者，1977年生，2026年正好49歲。他沒有出現在敲鐘台上，但他是這家公司從清華KEG實驗室走到港交所的所有決策核心。
這位49歲的清華教授，帶著一家以學術血統起家的公司，在中國大模型行業的至暗時刻完成上市，然後用開源Coding評測的第一名，逼迫整個行業接受“AI不應該免費”。
24小時後，MiniMax在港交所敲鐘。台上是閆俊傑——1989年生，創業那年32歲。他從商湯副總裁的位置出來時，所有人都以為他會繼續走“中國版商湯”的路——B端、政企、電腦視覺。但他做了相反的選擇：C端原生、生而全球化、全模態平行。
到了 2026 年 2 月 12 日，中國大模型行業迎來了歷史上最戲劇化的一天——兩家直接競爭對手，同一天，發佈同一類型的旗艦模型。
這不是巧合。智譜和MiniMax早在2025年Q4就分別確定了2月12日左右作為新模型的發佈窗口。兩家都知道對方會在這個時間發佈。但兩家都不願意先發或後發——先發會被對方比較，後發會被認為是被動跟隨。
最後的結果是同一天，幾乎同一小時。
智譜選擇凌晨——GLM-5正式發佈是2026年2月12日凌晨。MiniMax選擇上午——M2.5發佈是同一天上午。這種“凌晨vs上午”的時間差，本身就是一種競爭策略——智譜用凌晨發佈搶佔海外媒體的早間關注，MiniMax用上午發佈搶佔國內媒體的當日頭條。
發佈後的24小時裡，兩家公司的官方帳號、合作媒體、KOL幾乎同時刷屏。智譜主打“開源Coding第一，漲價”；MiniMax主打“1美元1小時，成本革命”。兩家公司同時刷屏的盛況，只在2025年初DeepSeek-R1發佈時出現過。
閆俊傑感到心情沉重，他37歲，大廠技術高管出身，帶著一家“反向押注”的公司在港交所拿到1837倍認購，但市值只有智譜的一半。
而楊植麟沒有在港交所敲鐘。他還在等。他1992年生，清華大學電腦系本科，卡內基梅隆大學博士。在清華期間，他以滿分通過所有程式設計課程，年級第一畢業；在CMU，他僅用4年就拿到了通常需要6年才能完成的博士學位——這種背景在中國獨立AI公司創始人裡幾乎獨一份。
2024年，他被媒體稱為“中國AI最年輕的明星創業者”。2025年中段，DeepSeek出來之後，他從公開輿論場消失了172天。2026年3月19日，他在輝達GTC大會主舞台用流利英文做了40分鐘技術演講——本屆GTC唯一受邀現場演講的中國獨立大模型公司創始人。馬斯克在社交媒體上評價這場演講“令人印象深刻”。
34歲的天才少年，帶著月之暗面在3個月內完成3輪融資，估值從43億美元飆升至200億美元。但楊植麟最大的挑戰是，他自己仍然是這家公司技術敘事的幾乎全部承重牆，他沒有一支有足夠“板凳深度”的團隊。
階躍星辰的情況最特別。CEO姜大昕是前微軟全球副總裁，1976年前後生人，2025年入選IEEE Fellow——這是中國獨立大模型公司裡最學院、最資深的技術決策者之一。但2026年1月，階躍宣佈前曠視科技聯合創始人、千里科技董事長印奇出任公司董事長。
印奇1988年生於安徽蕪湖，畢業於清華姚班，師從圖靈獎得主姚期智。23歲創辦曠視科技。他是“AI 1.0時代”四小龍操盤手之一，帶著曠視上市失敗的傷痕——商湯股價持續承壓、依圖終止科創版註冊、曠視撤回IPO——從那個修羅場裡走出來，38歲的他在階躍重新出牌——一家公司，兩個決策者：50歲前後的微軟系科學家做CEO，38歲的連續創業者做董事長，這是中國獨立大模型公司裡唯一的雙頭結構。
唐傑、閆俊傑、楊植麟、姜大昕+印奇——這是中國AI界四代不同的人，他們分別代表著學術派老一代、大廠中生代、海歸少壯派和連續創業者+技術派的複合體。他們出生年份的跨度從1976到1992，中間差著16歲。他們的人生軌跡之間幾乎沒有交集——直到2023年那個被楊植麟稱為“窗口只有一個月”的春天，他們各自帶著完全不同的判斷走進同一條賽道。
三年之後，2026年5月的港股市場，把他們各自的判斷轉換成了不同的數字。
三、誰先看見了Coding
這四個人之間最大的判斷差異，不是技術路線，不是商業模式，而是一件簡單的事——他們各自在什麼時候，開始意識到Coding是真正的主戰場。
這條時間線，幾乎決定了2026年五月那個下午港交所收盤那一刻的市值排位。
最先看見的是唐傑。智譜從2022年押注通用大模型開始，就堅持一件事——每一代基礎模型都按“對標GPT頂級閉源”的標準做，而不是按“產品需要什麼模型就做什麼模型”做。在2023-2024年的中國大模型語境裡，這種判斷顯得不合時宜。所有人都在搶使用者、搶入口、搶心智，只有智譜看起來在“做技術”。
回頭看，這種“不合時宜”恰恰是智譜2026年市值最高的根本原因。2026年2月12日凌晨，智譜發佈GLM-5。744B總參數、40B啟動參數的MoE架構，在SWE-bench Verified上拿下77.8分——當時的開源模型歷史最高分（但之後MiniMax M2.5的80.2%已超越）。Artificial Analysis綜合智能指數上，GLM-5排名全球開源模型第一。
更重要的是一個月後發佈的GLM-5.1——據Z.ai官方報告，在使用Claude Code作為評估框架的Coding評測上拿到45.3分，達到Claude Opus 4.6評分的94.6%。4月，GLM-5.1在SWE-Bench Pro上拿到58.4分，據BenchLM公佈的榜單全球第一，超過Claude Opus 4.6和GPT-5.4。
這些數字背後是四年的累積。當其他幾家公司在2024年還在打投流大戰的時候，智譜已經在悄悄做基礎模型質量的長跑。這是唐傑作為50歲清華教授的判斷邏輯——學術派最擅長的就是看長線，犧牲短期聲量。
第二個看見的是楊植麟，但他是被叫醒的。
2025年1月20日DeepSeek-R1發佈之後的172天裡，Kimi幾乎從公開輿論場消失。Kimi預訓練負責人杜羽倫後來在訪談裡回憶那段時間的氛圍：“市場上的聲音是，Kimi的故事講完了。”
2025年7月11日，楊植麟用Kimi K2回答了這個質疑。MoE架構、一兆總參數、32B啟動參數，據多個第三方評測，K2在SWE-bench Verified上拿到65.8%——當時開源SOTA。Perplexity CEO公開表示，基於K2的良好表現，公司可能用它進行後訓練。
Kimi K2不是月之暗面公司戰略最初的核心，它是被DeepSeek強迫做出的轉身——從“中國版超級應用Kimi”轉身到“開源SOTA基礎模型”。這種被迫的清醒，讓月之暗面在2025年下半年到2026年上半年的Coding競賽裡追上了第一梯隊，但因為起步晚了智譜整整三年，代價就是估值仍然落後。
第三個看見的是閆俊傑。MiniMax M2系列發佈於2025年10月——這是MiniMax公司歷史上第一個明確按“Coding+Agent”導向設計的基礎模型。比Kimi K2晚了3個月，比智譜GLM-4.5的Coding路線晚了將近一年。
這種“晚”不是偶然，是閆俊傑2021年那個判斷的延續代價。當他從商湯副總裁出來創業的時候，他押注的是C端娛樂+全模態+出海——Talkie、星野、海螺AI。這條路在2024年看起來最聰明：Talkie全球下載量突破千萬，超過Character AI，據《金融時報》報導，2024年為MiniMax創造7000萬美元營收；MiniMax 2024年實現自負盈虧——這在中國獨立AI公司裡獨一份。
但全模態助手的路線讓MiniMax在基礎模型質量，尤其是Coding能力上，錯過了一整年。當2025年10月M2發佈時，MiniMax需要在不到6個月時間裡追平智譜和Kimi三到四年的積累。
追趕的速度很驚人。2026年2月12日（和智譜GLM-5同一天）發佈的M2.5，據MiniMax官方評測，在SWE-Bench Verified上拿到80.2分，Multi-SWE-Bench第一，BFCL多輪函數呼叫76.8分。但市場認知和市值並沒有跟上。
一個值得注意的反常現像是：轉身更晚的MiniMax，2026年5月市值（2500億港元）反而高於轉身更早的月之暗面（約1550億港元等值）。這似乎與“看見Coding越早市值越高”的邏輯相悖。細究之下，原因並不複雜：MiniMax的C端出海業務在2024-2025年已經跑通自負盈虧，Talkie的年營收和使用者規模為它提供了獨立於Coding的價值底盤。月之暗面雖然轉身更早，但沒有額外的現金奶牛支撐，資本市場對它的估值更為謹慎。換句話說，Coding主戰場決定上限，但基本盤決定下限。
第四個，姜大昕和印奇，其實是看見了，但沒來得及。一支由ResNet作者、IEEE Fellow、前字節Infra負責人組成的團隊，不可能不知道Coding的重要性。但階躍在2024-2025年把資源分散到了基礎大模型、多模態、端側、語音、視訊等多個方向——不是不想做Coding，是做不過來。
其中，2024年，階躍發佈了超過10個自研基座模型，模型迭代速度行業第一。但打開SWE-bench Verified、Terminal Bench、SWE-rebench這些主流Coding評測榜單，幾乎找不到Step系列模型的名字。
階躍在2025年Coding主戰場上的失位，不是偶然。這是一支技術派團隊的“什麼都想要”——基礎大模型、多模態、端側、Agent、語音、視訊，每一條線都做，但每一條線都沒有第一。
直到2026年1月，印奇加入，階躍才完成了戰略轉向——從“基礎大模型為王”到“AI+終端”。這不是順勢而為，這是承認——在Coding主戰場上，階躍似乎已經有點掉隊了。
而2026年5月的市值排位，幾乎就是這條時間線的倒過來。
時間線不會撒謊。看見Coding的時間早晚，直接決定了這些公司在Coding時代能拿到多少東西。
四、四種決策風格的代價
但只看時間線，會錯過故事的另一半。
四家公司的決策風格——更準確地說，這四代人各自的決策模式——同樣在塑造2026年5月那個市值排位。每一種風格都有自己的優勢，但每一種風格也都在2025-2026年付出了它自己獨有的代價。
智譜雖強，但也有學院派的營運天花板。
智譜2026年2月21日發佈致歉信。這是GLM-5上線第9天。
公司承認“主要犯了三個錯：規則透明度不夠、GLM-5灰度節奏太慢、老使用者升級機制設計粗糙”。GLM-5的參數規模是GLM-4.7的兩倍以上，公司預估的算力消耗倍數沒算準，導致大量使用者被限流、API超載。
這是中國獨立AI公司港股上市後第一封公開致歉信。一家在港股市值5100億港元的公司，剛拿到大模型市場議價權，八天後就撞上了自己營運能力的天花板。
這是學院派的代價嗎？
唐傑作為清華教授出身，他擅長的是看技術長線、判斷研究方向、領導團隊做出代際突破——這些智譜都做到了。GLM-5的開源Coding第一就是證明。但學院派最不擅長的，恰恰是2026年中國大模型公司必須做好的另一件事：像一個網際網路產品公司一樣，把每一次大規模產品上線的營運節奏、流量預估、使用者分層、客服響應做到精確。
至今，大部分業內人士都會告訴你，智譜的服務穩定性仍是個大問題。
GLM Coding Plan上線即售罄。這是好事，也是壞事——好的是市場用真金白銀投票；壞的是公司沒準備好接住這次投票。致歉信發佈的當天，智譜股價單日暴漲42.72%——可見，當時的市場對智譜技術的認可，遠遠超過對它營運失誤的不滿。
但這種“市場寬容”不會永遠存在。當智譜不再是“開源Coding第一”的時候，當它在2025年還很多次被Kimi K2.5、MiniMax M2.5、DeepSeek V3.2在不同子項上反超的時候——智譜的營運天花板就會變成它估值的天花板。
智譜故事裡還有一個被大多數稿件漏掉的硬細節。GLM-5系列全程在10萬張華為昇騰910B晶片上訓練，零輝達GPU，使用華為自研MindSpore框架。這件事的背景是，2025年1月，智譜被美國列入實體清單。
一家在美國制裁下，用國產晶片訓練出全球開源Coding第一模型的公司。這是2025-2026年中國AI最被低估的一件事。
但它也意味著智譜的算力護城河，某種程度上是“被迫”挖出來的。如果美國制裁的尺度發生變化，這條護城河的戰略價值會重新被評估的。
楊植麟則有一種“天才少年帶來的梯隊脆弱”是最大弱點。
2026年3月18日的GTC演講被馬斯克評價為“令人印象深刻”。極短時間內，目標估值500億美元的矽谷程式設計工具Cursor被開發者扒出，新發佈的“自研模型”Composer 2實際套殼Kimi K2.5，Cursor創始人公開道歉。
這是月之暗面2026年最高光的一周。
但月之暗面真正的脆弱性，藏在這種高光的另一面——業內一個長期沒有公開討論但反覆被提及的判斷是：月之暗面的技術敘事，幾乎完全靠楊植麟一個人撐起來。
公開報導裡很難找到月之暗面除楊植麟之外的技術梯隊代表人物。聯合創始人周昕宇、吳育昕在2025年11月Kimi K2 Thinking發佈後參加了Reddit AMA，但行業普遍認為，月之暗面的關鍵技術決策權高度集中在楊植麟手上。這和智譜的“學院團隊制”、階躍的“姜大昕+張祥雨+朱亦博三位一體”、MiniMax的“閆俊傑+研究院體系”形成鮮明對照。
至今不為人所知的是，月之暗面除楊植麟外，核心演算法決策人是誰？周昕宇、吳育昕在K2和K2.5的關鍵技術決策中起到了什麼作用？
這就是問題所在——天才少年的優勢是判斷敏銳、決策果斷、技術理想主義濃厚。楊植麟在GTC演講中提出的Kimi進化邏輯——“Token效率、長上下文、智能體叢集三個維度的技術增益相乘”——是真正前沿的判斷。他在Reddit AMA上承認“我們用的是配備Infiniband的H800 GPU，雖然不如美國的高端GPU，但我們充分利用了每一張卡”，這種坦誠也是這種創始人風格的力量。
但天才少年模式的代價是單極風險。一旦楊植麟出現任何變化——健康、判斷失誤、被挖角、內部矛盾——月之暗面的技術敘事會立刻失去重心。
更深的問題是商業模式。在與字節豆包、DeepSeek、騰訊元寶等產品的競爭中，月之暗面是唯一一家沒有大廠或金融集團現金奶牛支撐的獨立創業公司。
這就是為什麼“短期不急於上市”的承諾，在2026年5月被一筆20億美元D輪融資和港股IPO接洽徹底改寫。
楊植麟在2026年內部信裡寫下那句最有野心的話：“接下來公司最重要的目標是超越Anthropic等前沿公司，成為世界領先的AGI公司。”
這句話在2025年中段那個低谷時刻是不敢說的。2026年4月月之暗面ARR超過2億美元，他有了說這句話的資本。但這種“在天才創始人身上下注”的模式，本身就是月之暗面市值不能再上一個台階的根本約束——投資人願意為天才付錢，但不會為單極風險付太多錢。
閆俊傑的標籤是“大廠派的遲到覺醒”——在2026年3月的財報電話會上做了一個值得記下來的發言。這位曾經把全模態押到底的創業者，開始把M3和Hailuo 3稱為公司的“核心壁壘”，但他在更靠前的位置加了一句：“多個模態融合是持續提升智能的前提。過去四年，我們把每個模態都做到了行業領先。”
這句話有一個微妙的潛台詞。
MiniMax在過去四年裡把每個模態都做到了“行業領先”，但“行業領先”不等於“代際突破”——而後者才是2025年Coding時代的真正門票。
閆俊傑是大廠技術高管出身——前商湯副總裁、研究院副院長。這種背景的創業者最擅長的是體系化、規模化、跨地區營運。這就是為什麼MiniMax能在2021到2024年用一條“反向押注”的路跑通C端付費、跑通海外市場、跑通自負盈虧——這些都需要大廠派的體系化能力才能做到。
但大廠派也有自己的代價——他們對市場的判斷，往往滯後於技術理想主義者半步到一步。當楊植麟2024年就在押注超級應用、唐傑從2022年就押注基礎模型質量、印奇2024年就開始佈局“AI+終端”的時候，閆俊傑仍然在專注地把Talkie做成美國下載榜第四。
這種判斷滯後，在2024年沒有任何代價——甚至看起來是優勢。但2025年DeepSeek把遊戲規則改了之後，這種滯後就變成了真實的市值差距。
MiniMax M2.5在技術上已經追平第一梯隊。1美元可以讓M2.5連續運行1小時——這是真正的“成本結構革命”。但市場認知和市值並沒有跟上。2026年5月13日，MiniMax港股市值2500億港元——只有智譜5100億港元的一半。
差距在那裡？不在模型質量，在心智佔位。當智譜的GLM-5在2026年2月發佈時，海外開發者已經把“中國Coding模型”等價於“DeepSeek+GLM+Kimi”。Kimi K2也已經被Cline、Claude Code、RooCode、OpenHands等主流程式碼智能體廣泛整合。
MiniMax M2.5雖然技術上不輸，但在主流程式碼智能體的整合深度和開發者社區心智上慢了至少兩個季度。這兩個季度的差距，在Coding時代的“贏家通吃”邏輯裡，被資本市場放大成了市值上的50%差距。
更深的挑戰在2026年4月10日浮出水面。中國發佈《人工智慧擬人化互動服務管理暫行辦法》——第14條禁止向未成年人提供“虛擬親屬、虛擬伴侶”等虛擬親密關係；第22條規定使用者規模超100萬的產品觸發安全評估。海螺、星野、Talkie全部在適用範圍內。
MiniMax是中國獨立AI公司裡最早盈利的、最早走通C端付費的、最早大規模出海的。但它的所有紅利，正在被它2021年的判斷本身一點一點收回——當行業從C端娛樂遷移到B端生產力，當基礎模型質量取代多模態融合成為新的衡量標尺，大廠派的體系化優勢變成了反應遲緩。
階躍星辰的故事在四家裡最低調，也最沉重。
姜大昕、張祥雨、朱亦博——這三個人湊在一起，在2024年的中國獨立大模型公司裡幾乎找不到對手。ResNet作者+IEEE Fellow+前字節AI Infra負責人，理論上應該做出中國最強的基礎大模型。
但他們沒有做到。
打開SWE-bench Verified、Terminal Bench、Aider Polyglot、SWE-rebench這些主流Coding評測榜單，幾乎找不到Step系列模型的名字。打開Claude Code、Cline、RooCode、Cursor、OpenHands、Kilo Code這些主流的程式碼智能體，也幾乎找不到Step模型作為推薦選項。
這是階躍故事最沉重的一筆。一個由ResNet作者、IEEE Fellow、字節前Infra負責人組成的團隊，在2025年Coding時代，失去了基礎大模型質量競爭的核心位置。
為什麼？
很難驗證的一些事實是——階躍內部在2024-2025年關於C端轉向、Coding押注的具體分歧，以及姜大昕和張祥雨在技術路線上是否有過公開記錄之外的辯論。
但公開能看到的答案是——技術派的判斷模式，本身就和“在一條主戰場上做到第一”的邏輯天然衝突。技術派最容易陷入的陷阱是“什麼都想做”——因為每一條技術路線在他們眼裡都很有趣、都很有挑戰、都值得投入。
階躍做了所有人都做的事——基礎大模型、多模態、長文字、小模型、語音、視訊、Agent、端側——但沒有把任何一條做到全球第一。這是一種“博而不精”。在2024年還不致命，因為整個賽道都在博；但到了2025年Coding主戰場清晰之後，這種博而不精就變成了致命傷。
印奇2026年1月加入，本質上是為這種博而不精做出一次外科手術式的糾正。他的判斷很直接：“AI 1.0時代最大的教訓是拿著錘子找釘子，技術與場景割裂。到了AI 2.0時代，必須建構‘技術-產品-商業’的完整閉環。”
但即便有了印奇，階躍的“AI+終端”轉向也不是純粹的勝利，而是一種妥協——承認在通用基礎大模型的核心戰場上已經追不上頭部，只能去找一條沒人能跟你搶的窄路。
這條窄路在4個月內顯現了成績：據觀察者網2026年1月披露，手機預裝機量突破4200萬台，覆蓋國內約60%的頭部手機品牌；與吉利合作的座艙AgentOS量產上車，3個月銷量近4萬輛；據《財經》披露，階躍2025年營收近5億元，2026年預計約12億元。
這是連續創業者印奇的擅長。他在AI 1.0時代帶過曠視從純演算法到綜合解決方案的轉型；他在AI 2.0時代要把階躍從純技術到“AI+終端”再走一遍。但這一次，他和姜大昕一起，要在一個比AI 1.0更殘酷的賽道里證明同樣的事。
連續創業者的代價，是必須把不甘心放在一邊，接受妥協的合理性。這在2026年的階躍身上疊加成了一種沉重的清醒：估值最低，但路線最實。
當然，押注Coding的時間早晚並非市值差異的唯一變數。 智譜能最早押注，本身也因為它有政企B端現金流支撐；月之暗面能在DeepSeek之後快速轉向，也因為它一直保持著較高的融資能力和人才密度；MiniMax雖然轉身最晚，但其C端出海的現金牛業務為它提供了獨立於Coding的價值底盤。換句話說，時間線是結果，也是原因——但無論如何，那條時間線上四家公司的位置，與2026年5月的市值排位高度吻合，仍然是一個值得審視的事實。
如果印奇能夠連續兌現自己的想法，階躍星辰並非沒有翻身的一天。 (虎嗅APP)