大模型“六小虎”代表冲刺港股,以Tokens为核心如何破解估值难题?

   发布时间:2025-12-25 07:38 作者:钟景轩

2025年末,资本市场迎来两则重磅消息:北京智谱华章科技股份有限公司(智谱AI)与通用人工智能企业MiniMax同日通过港交所上市聆讯。这场“双雄会”不仅标志着两家国内大模型领域头部企业正式叩响资本市场大门,更预示着中国AI行业从技术驱动转向资本驱动的关键转折——当烧钱竞赛进入尾声,谁能率先在公开市场证明商业价值,将成为决定行业格局的新命题。

招股书披露的数据揭示了行业残酷现实:智谱AI在2022至2024年间收入年复合增长率达130%,但2024年净亏损仍高达29.58亿元;MiniMax增速更为惊人,同期收入暴增782%,却录得4.65亿美元(约合32.7亿元人民币)亏损。两家企业上半年研发支出均远超收入——智谱AI投入15.95亿元,相当于同期收入的8倍,其中算力采购占据大头。这种“以亏损换增长”的模式,让资本市场不得不重新审视AI企业的估值逻辑。

传统估值体系面临根本性挑战。客观价值派依赖的现金流折现模型(DCF),在AI行业遭遇适用性危机:当企业将大部分利润投入技术迭代而非分红,当收入增长完全依赖持续融资而非自身造血,未来现金流的预测变得充满不确定性。而主观价值体系虽能解释市场情绪波动,却缺乏可验证的量化标准——这在大模型行业尤为致命,因为不同企业的技术路线、数据规模、应用场景差异巨大,难以建立统一比较框架。

行业开始探索新的估值锚点,Tokens(智能计算单元)逐渐成为共识。这个原本用于衡量模型处理能力的技术指标,正被赋予商业价值评估的新使命。其优势在于:首先,Tokens能穿透复杂计费模式,直接反映企业核心资产效率——无论是API调用还是订阅服务,最终都可折算为Tokens消耗量;其次,它构建了成本与收入的直接关联,企业每处理100万Tokens,既消耗固定算力成本,又产生对应收入,这种线性关系为盈利模型提供了可计算基础;最后,作为通用标准,Tokens使跨企业比较成为可能,通过统计市场份额、单Token利润等指标,投资者能更直观判断企业竞争力。

实际应用中,Tokens估值已显现出独特优势。以OpenAI为例,其去年116亿美元收入背后,是54倍的Tokens调用量增长。若采用“ARR(年度经常性收入)×Tokens增速”公式,在考虑18%市场份额的乐观情景下,企业估值可达7391亿美元;即便扣除风险系数,仍维持在5011亿美元区间,与市场传闻的估值水平高度吻合。更精细的模型还会纳入价格因素——当Deepseek单Token价格仅为OpenAI的40%时,其估值计算需相应调整,这种动态修正机制使估值更贴近市场实际。

但挑战依然存在。不同企业的分词器技术差异导致Token语义密度不同,使得跨模型比较存在误差;Tokens数据多由企业自行披露或第三方机构统计,缺乏强制审计规范;更关键的是,AI行业仍处于技术迭代周期,今日的领先模型可能因算法突破迅速贬值,这种不确定性使长期估值充满变数。正如某投行分析师指出:“用Tokens估值就像用尺子测量云彩——我们终于有了工具,但云彩的形状还在不断变化。”

随着智谱AI与MiniMax正式启动招股程序,这场估值方法论的实践检验即将拉开帷幕。市场期待看到,当技术叙事让位于财务数据,当概念炒作回归商业本质,中国AI企业能否在资本市场上走出一条不同于互联网时代的新路。可以确定的是,无论最终估值几何,这场由Tokens引发的估值革命,都将深刻改变人工智能行业的资本游戏规则。

 
 
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