昔日“六小虎”阶跃星辰赴港IPO：一个时代的告别
文 | 超前实验室
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2026年开年，大模型领域的资本棋局，落子声陡然密集。
近日，向来低调的阶跃星辰被曝正在筹备赴港IPO，计划募资约5亿美元。更引人注目的是，就在一个月前，这家公司刚刚完成了超50亿元人民币的B+轮融资，一举刷新了过去十二个月中国大模型赛道的单笔融资纪录。
几乎在同一时间窗口，智谱AI与MiniMax在1月初的一周内相继登陆港交所。前者戴上“全球大模型第一股”的桂冠，募资约43亿港元，风光无两；后者则以“全球化AGI第一股”之名，筹集了55.4亿港元。
而就在2025年的最后一天，月之暗面宣布完成了5亿美元的新一轮融资，在资本寒冬中继续展示着强大的吸金能力。
如果将时间线再拉长，你会看到，零一万物与百川智能在公开的融资记录上陷入了漫长的静默期，两者不约而同地转向了更具体、更务实的业务纵深地带。
曾经被资本与媒体共同冠以“AI六小虎”之名、承载着中国AGI创业梦想的六家明星公司，其发展轨迹与叙事逻辑，在2025年至2026年的这个交界点上，已经无法再用同一个标签来粗暴概括。
无论是上市钟声还是寒冬独舞，抑或失意者的战略收缩，这些碎片共同拼贴出一幅行业分化急剧加速的图景。
喧嚣了三年的大模型创业浪潮，经历了一场残酷的期末大考，产业竞争的核心逻辑，已从早期的“模型能力赛”，全面转向更为残酷、现实的“生态卡位战” 。
昔日同一个牌桌上的玩家，如今走向了泾渭分明的赛道。
昔日的“六小虎”， AGI集体梦碎
如果把时间倒回2024年，几乎所有明星创业公司都在讲述同一个激动人心的故事：做出最强大的通用人工智能（AGI）基座模型，成为中国的OpenAI！
然而，高昂的算力成本、巨头的全面碾压、以及商业化落地迟迟无法打开的困局，迫使每一位玩家必须回答一个更现实的问题：
你到底靠啥活下去？
训练千亿乃至万亿参数的基础模型，是一场极其昂贵的燃烧竞赛，一次大规模预训练的“点火”成本，就可能高达数千万美元。对于尚未形成稳定现金流的创业公司而言，无疑是烧钱豪赌。
而压垮骆驼的最后一根稻草，来自于DeepSeek的横空出世，TA用白菜价的训练成本实现了性能的吊打，好比AI领域的寒门贵子，一夜之间，打了所有玩家的脸。
珠玉在前，其他公司继续投入巨资自研通用基座模型的战略意义与商业价值，遭到了前所未有的质疑。
与此同时，另一个维度的碾压也在同步发生，在面向消费者的C端战场，豆包、元宝、千问们依托母体庞大的流量与生态优势，迅速构筑起几乎难以逾越的用户规模与场景壁垒。
创业公司想要在纯C端应用上杀出重围，难度堪比登天。
在DeepSeek的“技术掀桌”与互联网巨头的“流量碾压”双重夹击之下，关于“纯通用大模型创业”的单一梦想，其现实基础开始加速瓦解。
投资人的热情迅速退潮，转而追问极其现实的三连暴击：
你的商业模式到底是什么？你的护城河在哪里？你如何在不依赖无限输血的情况下自己活下去？
这也恰恰解释了为何阶跃星辰能逆势拿下超50亿融资，在投资人眼中，它的“AI+终端”模式描绘了一个令人兴奋的新故事，不单纯依赖软件订阅，而是通过与手机、汽车等海量硬件终端深度捆绑，参与到硬件产品的价值分配中，甚至未来能形成“终端卖得越多，模型用得越广，数据飞轮转得越快”的正向循环。
这个故事既有产业互联网的味道，又踩准了万物智能化的时代脉搏，因此吸引了多方资本的联手重注。
正是资本市场“只愿意坐在宝马上笑”的现实与无情，驱动着昔日的“六小虎”走向了完全不同的战略选择。
六小虎的路径分野： 四条干道，四种活法
如果我们抛开“六小虎”这个过时的集体标签，转而审视它们各自选择的商业化路径，会发现它们已然清晰地走上了四条不同的主干道。
第一条路，是走进会议室的“企业服务商”，代表是智谱AI。
其他人还在为如何取悦海量C端用户而头疼时，智谱选择了一条更“重”但可能更“稳”的路：深耕企业和政府大客户。它的商业模式非常清晰，就是MaaS，将自己打磨多年的千亿参数GLM大模型，打包成一整套行业解决方案，卖给银行、央企、地方政府等“大甲方”。
这意味着它主动避开了与巨头在C端流量上的正面消耗战，转而依靠对行业需求的理解、稳定的项目交付能力以及可靠的服务体系来构建壁垒。
这条路门槛极高，需要深厚的客户关系积淀和强大的To B服务基因，但一旦建立信任，订单和现金流都相对可观且稳定。智谱的上市，可以看作是对这条“To B苦行”路径的阶段性肯定。
第二条路，在To C红海中寻找差异化的产品经理，以MiniMax和月之暗面为代表，但两者侧重点已然不同。
MiniMax将重心大胆押注在海外消费市场：既然国内C端市场已是红海一片且巨头林立，那就跳出包围圈，去全球市场寻找新蓝海！
它通过轻量化的模型和充满趣味性、人性化的交互体验来吸引全球用户，走的是经典的互联网产品付费订阅路线，不过，如何在一个文化多元、竞争同样激烈的全球市场，完成从“流量”到“留存”再到“持续盈利”的完整闭环，是它必须解答的难题。
而月之暗面则选择了在国内市场与巨头周旋，做深耕技术的老极客。
面对DeepSeek带来的冲击，其一度暂停了激进的流量投放，将资源集中回到底层技术的突破上，最终推出了获得市场好评的K2模型。它的路径更像一个技术极客，相信最终胜出还是要靠模型能力的“硬核”实力，在巨头林立的缝隙中，用顶尖技术赢得特定用户群体的忠诚。
第三条路，软硬一体化的“生态赋能者”，阶跃星辰是这条路上的孤勇探索者。
与大多数同行聚焦于纯软件和云服务不同，阶跃星辰从成立之初就将目光投向了物理世界的智能终端。
它的故事不是“成为下一个OpenAI”，而是 “成为AI时代的英特尔或高通”，致力于将大模型能力深度嵌入到手机、汽车、IoT设备等亿万级硬件中，成为智能终端的核心“大脑”组件。
这一战略选择，在其核心团队构成上就体现得淋漓尽致：董事长印奇来自旷视科技，拥有将计算机视觉算法大规模落地到手机、安防等硬件的完整经验；CTO则曾主导建设国内顶尖的AI基础设施。
其商业化逻辑也随之彻底改变：
收入不再单纯依赖于API调用次数，而是与OPPO、荣耀等头部手机厂商深度绑定，将模型作为系统级能力预装进手机，目前总装机量已超过4200万台；在汽车领域，它与头部智能驾驶方案商协同，目标是在2026年让模型上车超过100万辆。
这意味着它的命运与智能硬件产业的繁荣深度捆绑，走上了一条周期更长、壁垒更高、也更“重”的产业之路。
第四条路，聚焦垂直赛道的“行业专家”，零一万物与百川智能是这一方向的代表。
在评估了持续投入通用大模型“军备竞赛”的巨大风险与不确定性后，它们选择了战略收缩与聚焦转型。零一万物解散了庞大的预训练团队，将重心全面转向为企业提供深度定制的行业大模型和Agent解决方案，本质上转型为一家深度To B的技术服务商。
百川智能则明确了“百小应、AI儿科、AI全科、精准医疗”等聚焦方向，尤其是医疗领域，试图将AI能力与专业的医学知识图谱深度结合，解决诊断辅助、健康管理等具体痛点。
这条路径的逻辑在于：
承认在通用能力上或许无法匹敌顶尖玩家，但在某个垂直行业里，通过 “AI+行业知识”的深度融合，可以解决更具体、更刚需、更高价值的问题，从而建立起深厚的专业壁垒。
在这类强监管、高专业门槛的领域，可能生长出比通用模型公司利润率更高、用户粘性更强、护城河更深的“垂直小巨头”。
无论如何，六小虎都清醒地承认了“赢家通吃”的基座模型战场格局已初步奠定，也甘心以退为进，在特定领域实现深度渗透、解决真实问题、并创造不可替代的商业价值来衡量。
毕竟，行业既需要攀登基座珠峰的探险家，也离不开在垂直深谷中精耕细作的玩家。
未来的AI巨头，未必诞生于“通才”，更可能崛起于“专才”。
后六小虎时代， 行业再分化
基于当前清晰的生态位分化，我们可以大胆推演未来2-3年中国大模型产业可能收敛的终局格局，那就是“金字塔结构”：
顶层是超级玩家，由少数统治级开源基座打造，如DeepSeek，提供基础AI能力，创业公司已难介入。
中层是“垂直王国”与“新入口”。智谱、MiniMax、零一万物与百川智能在此扎根，依靠行业深度或产品差异建立壁垒。阶跃星辰则押注“AI+终端”，试图通过嵌入手机、汽车成为下一代交互入口，展开“升维竞争”。
底层是蓬勃的“AI广阔天地”，将催生无数解决具体场景的应用与智能体，成为创新最活跃的土壤。
在这一格局下，复杂的竞合关系或取代简单的对抗，超级玩家可能向下渗透，推出自有的垂直应用，与中层的“垂类玩家”产生竞争。不同的“垂直玩家”可能为了对抗巨头或获取议价权而形成联盟。
“物理世界新入口”的玩家，如阶跃，将成为硬件厂商争相合作或警惕的对象。
最大的变数，仍在于技术范式的颠覆性创新，是否会有新的范式级技术打破现有生态位划分，犹未可知。
至此，“六小虎”作为一个整体符号的历史使命已经完成，如今大家正分头奔赴各自的战场，去回答一个最终极的问题：
在巨头降维打击的时代，创业公司该如何找到属于自己的广阔天地，并牢牢卡死生态位？
答案，或许就藏在六小虎截然不同、却同样充满挑战的路径之中。
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