第 11 章 · 大模型：基础层的「水电煤」战争
核心命题：基础大模型已经是「大公司游戏 + 国家队游戏」——中型 VC 的窗口期已经关闭。 数据锚点（2026 Q2）：DeepSeek 450 亿美金 / Kimi 200 亿 / 智谱 MiniMax 港股 4000 亿港元 / 阶跃 50 亿元 B+。
11.1 全球格局：四集团 + 一匹黑马
2026 年 Q2 的全球大模型格局，可以总结为「四集团 + 一匹黑马」：
| 集团 | 玩家 | 特点 |
|---|---|---|
| 硅谷闭源派 | OpenAI, Anthropic, Google DeepMind | 闭源 + API 商业化 + 大资本支持 |
| 硅谷开源派 | Meta (Llama), Mistral, xAI (Grok) | 开源 + 生态扩张 |
| 中国六小虎 | 智谱、月之暗面、MiniMax、阶跃、百川、零一 | 中型独立 + 港股 IPO 路径 |
| 中国大厂派 | 阿里 Qwen、字节豆包、腾讯混元、华为盘古 | 大厂资源 + 应用生态 |
| 黑马 | DeepSeek | 量化基金内生 + 极致工程优化 + 全开源 |
核心估值数据（2026 年 5 月）
| 公司 | 估值 | 营收 | PS 倍数 |
|---|---|---|---|
| OpenAI | 3000 亿美金 | ~120 亿美金 ARR | ~25x |
| Anthropic | 2500 亿美金 | ~100 亿美金 ARR | ~25x |
| DeepSeek | 450 亿美金 | <10 亿美金 | >50x |
| 月之暗面 (Kimi) | 200 亿美金 | <5 亿美金 | >40x |
| 智谱（港股） | 4000 亿港元 ≈ 500 亿美金 | ~10 亿美金 | ~50x |
| MiniMax（港股） | 4000 亿港元 ≈ 500 亿美金 | ~8 亿美金 | ~60x |
| 阶跃星辰 | ~10 亿美金 (B+ 50 亿元) | ~1 亿美金 | ~10x |
来源：综合各公司公开融资公告、招股书、二级市场数据[1-7]。
张倩对大模型估值的判断
「按 PS 计算，中国 AI 大模型价格并不便宜。OpenAI 营收大几十亿美金，Anthropic 超过 10 亿。而中国 AI 大模型企业中还没有一家能超过 1 亿美金营收——但估值对标硅谷甚至更高。
这意味着入局门槛对中型 VC 已经太高——除非你是大厂战投或国家队，不要在这一层下重注。」[8]
11.2 商业模式拆解：3 条路径
大模型公司目前有 3 条商业模式路径，对应不同 VC 策略。
路径 1：API 商业化（OpenAI / Anthropic 模式）
特征：
- 闭源
- 直接卖 API（按 token）
- 重度依赖 enterprise API customers（OpenAI 的 ChatGPT 订阅 + API 各占 50%）
- 高毛利（推理成本是定价的 10-20%）
关键变量：
- token 单价：随推理优化下降，2024 年 GPT-4 是 $30/M token，2025 年降到 $5/M token；
- 客户结构：to B 大客户 + to C 订阅；
- 模型代际差：每 12-18 个月一次代际升级，落后者立刻失去份额。
VC 投资判断：
- 早期入局已不可能（OpenAI / Anthropic 都已 $100B+）；
- 中后期入局回报有限（5-10x 上限）；
- 主要适合主权基金 / 巨型 PE。
路径 2：政府 / 大客户买单（中国六小虎部分公司模式）
特征：
- 重度依赖政府 + 央国企客户；
- 项目制收入（一个客户几百万到几千万 ARR）；
- 商业化效率受合同周期限制；
- 营收增长慢但相对稳定。
张倩判断：
「中国大模型很难找到清晰的商业模式，除非主要依赖政府买单。」[8]
这条路径的关键限制：
- 政府订单天花板有限（中国政府 IT 预算 1000 亿人民币左右）；
- 政府订单回款慢（6-12 个月）；
- 利润率不高（~30-40%）；
- 估值倍数被压制（PS < 20x）。
VC 投资判断：避开。
路径 3：开源 + 生态变现（DeepSeek / Mistral / Llama 模式）
特征：
- 完全开源核心模型；
- 不直接卖 API，但通过生态间接变现：
- DeepSeek：通过云厂商分成（DeepSeek 模型托管在云上，云厂商付费）；
- Mistral：企业版（私有部署）+ 咨询服务；
- Meta：通过 Llama 巩固自己的应用层（WhatsApp、Instagram）。
- 估值锚定生态影响力而非短期营收。
VC 投资判断：
- 早期窗口已经关闭（DeepSeek 已 $45B）；
- 但**「下一个 DeepSeek」**值得寻找——比如某个特定垂直领域的开源 LLM；
- 关键是判断「这个团队能把开源做成生态吗？」。
11.3 中国六小虎深度拆解
智谱（Z.AI）
- 创始人：唐杰团队（清华 KEG 实验室）
- 路线：自研全栈（GLM 系列）
- 客户：央国企 + 政府订单为主
- 估值：港股 IPO，市值 4000 亿港元
- 判断：技术深度强，商业化中规中矩，典型「学院派出身 + 政府导向」。
月之暗面（Kimi / Moonshot）
- 创始人：杨植麟（CMU 博士，Google Brain）
- 路线：闭源 + C 端突围（Kimi 中文输入法外挂逻辑）
- 客户：C 端付费用户 + 部分 B 端
- 估值：200 亿美金
- 判断：最像 OpenAI 的中国版本——但中文 C 端付费天花板不明，月活付费转化率低。
MiniMax
- 创始人：闫俊杰（前 SenseTime 副总）
- 路线：闭源 + 多模态（视觉 + 语音 + 文本）+ to C 应用（星野等）
- 客户：C 端为主
- 估值：港股 IPO，市值 4000 亿港元
- 判断：多模态能力强，海外 to C（Talkie 在美国 App Store 一度 top 10）。
阶跃星辰（StepFun）
- 创始人：姜大昕（前微软亚研院副院长）
- 路线：自研 + 多模态
- 客户：B 端 + 部分 C 端
- 估值：B+ 轮 50 亿元 RMB
- 判断：典型大厂出身 + 学院派，估值相对克制，可能是六小虎中性价比最高。
百川智能
- 创始人：王小川（前搜狗 CEO）
- 路线：自研 + 医疗 / 法律垂类
- 客户：B 端垂类
- 估值：未公开 D 轮估值
- 判断：垂类聚焦，但大模型 + 垂类的双重赛道挑战大。
零一万物（01.AI）
- 创始人：李开复
- 路线：自研 + 部分开源（Yi 系列）
- 客户：to B + to C 海外
- 估值：~10 亿美金（A 轮后未明显上涨）
- 判断：国际化能力强，但商业化进展慢于其他五家。
11.4 投资判断：2026 年还能不能投基础模型？
短答：除非你是大厂战投或国家队，不要在大模型基础层下重注。
不能投的理由
- 估值过高：DeepSeek $45B、Kimi $20B、智谱/MiniMax $50B，B 轮入场已经 5-10 倍溢价；
- 资本密集：单年训练成本 5-10 亿美金（OpenAI / Anthropic 级别），不是 VC 能持续支持的；
- 竞争集中：四集团 + 黑马已经基本确定格局，新进入者没机会；
- 退出路径受限：港股 IPO 后股价波动大，一二级估值倒挂常态；
- 政策风险：中国 AI 监管 + 出口管制 + 美中博弈，黑天鹅多。
还能投的边缘
- 开源 + 垂直领域 LLM：比如生物医学、金融、法律——可能出新黑马；
- 小型 + 高效模型：1-7B 参数量、专门领域、推理优化——可能出新独角兽；
- 后训练 / 微调工具链：vLLM、SGLang、Unsloth 这种「卖水人」（详见第 15 章）；
- 下一代架构挑战者：Mamba、状态空间模型、扩散模型——10 年后才知道。
真要投的 11 项尽调
- 创始人技术深度：是不是世界级研究者？有没有发过 NeurIPS / ICML 一作？
- 训练成本结构：单次训练成本？复用率？
- 数据来源：有没有独家数据？合规吗？
- 客户结构：B 端 / C 端 / 政府比例？
- PS 倍数：和硅谷对标是否合理？
- 算力来源：自有 + 租用 + 公有云？是否受出口管制影响？
- 团队稳定性：核心团队 stick rate？
- 退出路径：港股 / Nasdaq / A 股？已有 anchor 投资人吗？
- 政策风险：是否在敏感清单？
- 国际化能力：海外市场进展？
- 下一代技术布局：Mamba? 多模态? Embodied?
11.5 反例与陷阱
陷阱 1：「抢轮次」FOMO
2024 年某 VC 在 DeepSeek 估值 200 亿时强行抢入，到 450 亿翻倍——但他们 hold 期 3 个月。如果继续涨，可能 800 亿；如果回调，可能 300 亿。短期估值套利是赌博，不是 VC 业务。
陷阱 2：「对标 OpenAI」估值锚定
「这家公司是中国版 OpenAI，所以应该值 200 亿美金」——这是错误锚定。中国大模型营收不到 OpenAI 的 1/10，不应该有相同估值。
陷阱 3：「国资战投」依赖
「国家大基金会接盘」是危险假设。国资入场也有自己的判断和门槛。
11.6 落地清单
给 VC 投资人
- 接受现实：基础大模型层窗口已关闭，把精力转向应用层、Agent、基础设施；
- 观察新黑马：DeepSeek 不是终点，下一个 DeepSeek 可能在某个垂类；
- 跟踪开源动态：HuggingFace trending 每周扫一次。
给 AI 创业者
- 不要做基础大模型：除非你能融到 10 亿美金 + 找到 H100 万卡；
- 做「垂类 LLM」可以：医疗、法律、金融——专精比通用更有机会；
- 做应用层：直接调用 API + 做你的差异化（详见第 14 章）。
给 LP
- 看 GP 在大模型层的下注：如果一支 5 亿人民币基金在大模型层重仓 30%——警告信号；
- 看 GP 的 alternative：他们在 application / agent / infra 层的布局如何？
11.7 大模型公司的「5 年生存测试」
中国 AI 大模型层的洗牌即将开始。我用一个简单测试预判未来 5 年谁能活下来：
测试 1：营收兑现能力
到 2028 年（5 年后），一家中国大模型公司应该达到：
- 基础门槛：年营收 ≥ 5 亿美金
- 健康门槛：年营收 ≥ 20 亿美金
- 领导者门槛：年营收 ≥ 50 亿美金（接近 OpenAI 当前规模）
按当前数据（2026 Q2），中国大模型公司没有一家达到 5 亿美金营收。这意味着未来 18-24 个月是关键转折期——能突破 5 亿的进入第二档，否则估值塌缩。
测试 2：差异化能力
每家公司必须有至少 1 个无法被复制的差异化：
| 公司 | 差异化候选 | 强度 |
|---|---|---|
| 智谱 | 央国企客户基础 + 全栈自研 | 中 |
| 月之暗面 (Kimi) | 中文 C 端 + 长上下文 | 中 |
| MiniMax | 多模态 + 海外 to C | 中高 |
| 阶跃星辰 | 多模态 + B 端工具链 | 中 |
| 百川 | 垂类（医疗 / 法律） | 低（容易被替代） |
| 零一万物 | 国际化 + 部分开源 | 中 |
| DeepSeek | 反 Scaling Law + 全开源 + 极致工程 | 高 |
强度 = 高的公司有更高生存概率——DeepSeek 在差异化上得分最高。
测试 3：现金流 vs 烧钱率
每家公司的「净现金月消耗」对照「现有 cash 余额」：
- 健康：runway > 36 个月
- 警告：runway 18-36 个月
- 危险：runway < 18 个月
保密原因数据无法公开，但传言显示部分六小虎处于警告或危险区。
5 年存活预判
基于上述 3 项测试的综合判断（笔者主观，仅供参考）：
| 公司 | 5 年存活概率 | 主要风险 |
|---|---|---|
| DeepSeek | 90%+ | 政策与外部环境 |
| 智谱 | 70%+ | 营收依赖政府 |
| MiniMax | 70% | 海外 to C 不确定 |
| 月之暗面 (Kimi) | 65% | C 端付费天花板 |
| 阶跃星辰 | 60% | 估值压力小但增长慢 |
| 百川 | 40% | 垂类天花板 |
| 零一万物 | 35% | 商业化进度慢 |
注：「存活」≠「回报兑现」。即使某家公司活下来，VC 是否能在退出时拿回多少倍数仍取决于估值演化。
11.8 大模型层的「国家队」逻辑
在中国大模型层，国家队是不可忽视的力量——但理解错了会让 VC 踩雷。
国家队不是「接盘侠」
很多 VC 假设：「估值塌缩时，国家大基金会接盘」。这是错误假设。
国家大基金（CICIIF）等国家队投资有自己的判断逻辑：
- 看战略价值：是否填补国产替代空白？
- 看技术深度：是否有真实自研能力？
- 看团队稳定：是否符合国家技术战略？
- 看估值合理：不会接「过高估值」的盘。
DeepSeek 国家大基金传言领投，估值 450 亿美金——但这是因为 DeepSeek 有真实战略价值（开源 + 反 Scaling Law + 国产芯片应用），不是因为「接盘」。
国家队加速度
如果你的 portfolio 公司符合国家战略（具身智能、AI 芯片、AI 安全等），国家队介入会加速估值：
- 早期：政府引导基金跟投
- 中期：国家大基金 / 央企战投介入
- IPO 前：基石投资人安排
但这种加速度对应：
- LP 结构必须接受国资进入
- 后续轮估值有「国资定价」（可能高于市场）
- 退出路径可能受影响（如不允许海外上市）
11.9 大模型领域的「反向 sourcing」机会
虽然中型 VC 在六小虎已无机会，但**「下一个 DeepSeek」可能在哪里**？
候选 1：垂直领域开源 LLM
特定行业（医疗、法律、生物医学）的开源 LLM。如：
- Med-PaLM 中国版（医疗 LLM）
- 法律 LLM（基于公开判例 + 法规训练）
- 生物医学 LLM（蛋白质 + 药物分子）
这些方向算力需求小（< 100 张 H100）+ 数据独家（行业数据）+ 客户付费意愿强。
候选 2：高效小模型
参数量 1-7B，特定任务，推理优化极致。
参考 SOTA：
- Microsoft Phi 系列：2-7B 但能力强
- Apple OpenELM：端侧部署
- Mistral 7B：开源轻量
中国机会：端侧 AI 模型（适配国产芯片如海思昇腾、紫光展锐）。
候选 3：下一代架构
Mamba（状态空间模型）、Diffusion Transformer 等新架构。
| 架构 | 优势 | 商业候选 |
|---|---|---|
| Mamba | 长上下文 + 推理快 | 暂无明显赢家 |
| Diffusion Transformer | 视频生成 | Sora 同类 |
| 国产创新架构 | 待出现 | 待出现 |
下一代架构是 5-10 年慢变量——但抓住 1 个就是 100x 回报。
本章小结
大模型基础层 = 大公司 + 国家队战场。中型 VC 入局窗口已基本关闭。
估值数据：DeepSeek $45B / Kimi $20B / 智谱 MiniMax 港股 $50B / 阶跃 $1B。
三条商业路径：API 商业化（OpenAI 模式）、政府买单（中国部分公司）、开源 + 生态变现（DeepSeek 模式）。
中国六小虎深度对比：智谱（学院派 + 政府）、月之暗面（学院派 + C 端）、MiniMax（多模态 + to C）、阶跃（大厂派）、百川（垂类）、零一（国际化）。
还能投的边缘：开源垂类 LLM、小型高效模型、后训练工具链、下一代架构挑战者。
11 项尽调清单 + 3 个陷阱（抢轮次 FOMO、对标 OpenAI 锚定、国资战投依赖）。
引用
- [1] OpenAI / Anthropic 公开融资数据
- [2] 观察者网 (2026-05-06)：DeepSeek 估值 450 亿美元
- [3] 网易 (2026-05)：月之暗面 200 亿美元
- [4] 36 氪 (2026)：智谱港股 IPO
- [5] 21 财经 (2025-07)：MiniMax 融资动态
- [6] 极新月报 (2026-02)：阶跃星辰 B+ 50 亿
- [7] 投资界 (2026-01)：2025 AI 应用元年融资图谱
- [8] 新浪财经 (2025-03-25)：对话天际资本张倩