大模型公司集体”回A”：150亿募资、千倍市销率、从”卖铲人”到”淘金者”的资本市场大迁徙

2026 年 6 月 17 日陆家嘴论坛，证监会主席吴清宣布科创板第五套标准正式扩容至 AI 大模型行业。几个小时之内，上交所同步发布《人工智能大模型企业适用科创板第五套上市标准指引》。同一天，智谱的 IPO 辅导状态变更为”辅导验收”。

这三个事件在同一天发生不是巧合——它标志着一个经过整整两年政策准备、2025 年”1+6”科创板改革铺垫后的制度落地时刻。智谱（港股 02513.HK）拟募资 150 亿人民币，MiniMax 紧随其后启动中信证券辅导，DeepSeek 完成首轮超 500 亿外部融资——大模型公司正在用一种前所未有的速度和密度，涌入 A 股市场。

这件事对 A 股意味着什么？它不只是”多了几个 IPO”，而是从根本上改变了 A 股的 AI 投资版图——从只能买”卖铲子的”到可以直接买”挖金子的”。但这趟列车上，有人看到的是 AI 核心资产终于回家了，有人看到的是一批千倍市销率、年亏几十亿的公司正在排队抽流动性。这篇文章把两个声音都听完，然后给出判断框架。

一、先摆事实：谁在”回A”？募多少？亏多少？

1.1 三张表看清”AI 大模型第一梯队”的资本化进度

公司	港股代码/状态	港股上市	A 股进度	拟募资	港股最新市值
智谱	02513.HK	2026.01（“全球大模型第一股”）	辅导验收完成，即将递交申请	~150 亿人民币	~7000 亿港元
MiniMax	02513.HK 同期	2026.01	2026.05 启动中信证券辅导	未披露	~2600 亿港元
DeepSeek	未上市	—	首轮融资 500 亿+，辅导即将启动	未披露	估值~4000 亿+人民币

补充名单：阶跃星辰（已完成近 25 亿美元融资并股改）、宇树科技、长鑫存储、长江存储等更多硬科技企业也在排队。但大模型公司是最先撞线的。

1.2 财务状况：你看到的”高增长”，和你看不到的”巨亏”

三家公司 2025 年的财务真相：

  智谱（2025 年）：
  ├── 总收入：7.24 亿人民币（+131.9%）
  ├── MaaS 平台 ARR：~17 亿元（12 个月提升 60 倍）
  ├── 综合毛利率：41%
  ├── 研发投入：31.8 亿人民币
  ├── 经调整净亏损：31.82 亿人民币
  └── 港股 P/S（市销率）：接近 1000 倍

  MiniMax（2025 年）：
  ├── 收入：~5.69 亿人民币（+158.9%）
  ├── 海外收入占比：超 73%（这个数字后面会重点讨论）
  ├── 年内亏损：约 18.72 亿美元
  └── 港股 P/S：超 400 倍

  DeepSeek（融资时数据）：
  ├── 首轮外部融资 500 亿+人民币
  │   （梁文锋个人出资 200 亿为最大单一出资方）
  ├── 投后估值破 4000 亿人民币
  ├── 参投方：腾讯、宁德时代、京东、网易、IDG 资本
  └── 外部投资者不享有投票权（关键条款）

一眼看过去的核心矛盾：收入增速 130-160%（惊艳）、毛利率 40%+（不差）、但研发投入远超收入（智谱研发/收入比高达 439%）、亏损以数十亿计、市销率以百倍千倍计。这不是一个传统意义上的”好生意”——至少在 2026 年还不是。它是什么？它是一张AI 时代的期权。

二、政策棋局：科创板第五套标准两年落子，终成大模型赛道

这件事能发生，本质上是政策层用两年半时间下了一盘棋。

2.1 科创板第五套标准的”三步走”

科创板第五套标准的演进：

  2019 年（出生）：
  "市值+研发"标准诞生，取消盈利门槛
  → 几乎被生物医药企业独占
  → 前五年仅有零星非医药企业使用

  2024-2025 年（重启与扩围）：
  2024.06：证监会发布"科创板八条"
  2025.03：明确"稳妥恢复第五套标准适用"
  2025.06：陆家嘴论坛"1+6"改革——
           扩至 AI、商业航天、低空经济
  → 制度框架搭好，等细则

  2026.06.17（落地）：
  陆家嘴论坛当日：
  ├── 吴清宣布第五套标准正式覆盖 AI 大模型
  ├── 上交所同步发布《指引第 10 号》
  └── 核心要求：至少有一个大模型产品
      "已完成上线发布并实现规模化应用"

2.2 “不看参数、不看论文、不看 GPU 数量”——这份指引最狠的一句话

上交所在指引中设定了一个精准的硬门槛：“至少有一个大模型产品已完成上线发布并实现规模化应用”。

这句话看似平常，实际上解决了三个问题：

"规模化应用"三字的三重筛选效应：

  筛选 1：淘汰"论文公司"
  ├── 你有多少参数没用、你发了多少论文没用
  ├── 必须有真实用户在用你的模型
  └── → 直接排除了"只有技术没有产品"的团队

  筛选 2：淘汰"贴牌公司"
  ├── 拿开源模型微调一下、打个包就说"自研大模型"
  ├── 规模化应用 = 独立用户 + 持续使用 + 商业闭环
  └── → 对"伪 AI"企业形成天然壁垒

  筛选 3：估值锚定从"技术先进性"切换到"产业可及性"
  ├── 旧逻辑：我有多少 GPU → 我值多少钱
  ├── 新逻辑：有多少用户在用 → 给我估值
  └── → 这是一个从 VC 估值逻辑到二级市场估值逻辑的
      根本切换

2.3 “一放一严”的组合拳

2026 年 6 月 20 日，证监会进一步明确了监管的双轨逻辑：

"一放一严"的双轨治理：

  "放"的方向：
  ├── 科创板第五套标准扩围 → 硬科技 IPO 准入放开
  ├── 政府工作报告"绿色通道"常态化
  └── 主动 ETF 落地、REITs 试点配合

  "严"的方向：
  ├── 严查"蹭 AI 概念"炒作
  ├── 严查借科技之名操纵市场、内幕交易
  ├── 未盈利上市公司大股东在盈利前原则上不得减持
  └── 压实中介机构"看门人"责任，
      引入跨主体外部交叉验证机制

政策层想做的：把真正的大模型公司放进来、给它们在 A 股融资的通道；同时堵死”伪 AI”蹭概念的入口。能不能做到，看执行。

三、资本市场的四重冲击：流动性、估值、博弈、机构

3.1 第一重冲击：港股”稀缺性溢价”正在瓦解

最直接的市场反应已经发生在港股。

回A公告前后，港股大模型公司股价的逻辑切换：

  公告前（2026 年 1-5 月）：
  港股投资者逻辑：
  "这是全市场唯二的纯正国产大模型标的"
  → 供给稀缺 → 稀缺性溢价
  → 智谱市值一度冲高

  公告后（2026 年 6 月）：
  ├── A 股即将开放同类标的
  ├── 股本扩容将稀释每股指标
  ├── 2026.07 港股锁定期解禁 → 流通盘扩大
  └── 资金开始重新定价：
      "同样的资产，A 股也能买到，为什么要在港股付溢价？"

  结果：
  智谱和 MiniMax 公告回 A 后港股股价出现深度回调
  → 这不是公司出了什么问题
  → 这是"稀缺性"这个定价因子的重置

类似的历史：2020-2021 年中概股回港二次上市潮，阿里巴巴、京东、网易在港股上市后，美股原有的”中国互联网唯一标的”稀缺性溢价也发生了类似的瓦解。大模型公司今天的回 A，本质是同一类逻辑——市场从一个变两个，每个市场上的溢价都会缩水。

3.2 第二重冲击：A 股流动性的”压力测试”

150 亿、500 亿——这些募资数字对 A 股市场不是没有重量。

流动性抽走的三种渠道：

  渠道 1：IPO 直接募集
  ├── 智谱一家 150 亿，MiniMax 未披露但预计百亿级
  ├── DeepSeek 如果也走 IPO 路线，也是百亿级
  │   三家合计可能破 400-500 亿
  └── 加上宇树科技、长鑫存储等其他硬科技 IPO
      未来 12-18 个月的总抽血可能在千亿级

  渠道 2：解禁后的减持
  ├── 战略投资者和早期股东的解禁
  └── 虽然"盈利前大股东不得减持"有约束，
      但非大股东的减持压力仍然存在

  渠道 3：日常交易中的资金分流
  ├── 大市值 AI 公司上市后，每天成交额几十亿
  ├── A 股日成交额万亿左右
  ├── 如果 3-5 家大模型公司日均成交 50-100 亿/家
  └── 对其他板块的流动性分流是可感知的

但硬币的另一面是——A 股也在扩容资金供给：

资金供给侧的增量：

  ├── 主动 ETF 落地 → 为科创主题引入增量资金
  ├── 保险资金入市比例提升
  ├── 地方国资"耐心资本"持续入场
  └── 外资通过北向资金对纯正 AI 资产的兴趣
      （A 股大模型公司比港股同类更容易被
       纳入 MSCI 等国际指数）

  结论：
  流动性压力是真实的，但不太可能是"抽干"级；
  更像是"重新分配"——从传统板块流向 AI 核心标的。

3.3 第三重冲击：A 股 AI 投资的逻辑链完整了——从”卖铲人”到”淘金者”

这是最被低估的变化。

A 股 AI 投资版图的前后对比：

  过去（2023-2025）：
  AI 投资 = "卖铲人"逻辑
  ├── 光模块（中际旭创、新易盛）
  ├── PCB（沪电股份、胜宏科技）
  ├── 液冷（英维克、曙光数创）
  ├── IDC（光环新网、数据港）
  ├── 服务器（浪潮信息、中科曙光）
  └── 全部是"算力供应链"——帮别人训练模型的
      市场长期"算力比模型贵"

  现在（2026 H2 起）：
  AI 投资 = "淘金者"逻辑也被补上了
  ├── 智谱 → 投资者可以直接买"AI 大脑本身"
  ├── MiniMax → 海外收入占比 73% 的全球化模型
  ├── DeepSeek → 技术路线最具独立性的玩家
  └── 以后还会有更多

  这意味着什么？
  ├── AI 产业链在 A 股从上游到下游完整了
  ├── 投资者可以做"产业链组合"——
      同时配置算力+模型+应用
  └── AI 投资从"单维度博弈光模块出货量"
      变成"多维度理解整个 AI 价值链"

关键判断：大模型公司上市对 A 股最深远的影响，不是那 150 亿或 500 亿的募资额，而是 A 股终于有了真正的”AI 核心资产”。过去三年 A 股 AI 投资本质上是”AI 概念投资”——你投的是帮别人做 AI 的公司。现在你可以直接投”做 AI 的公司”。

3.4 第四重冲击：估值体系需要一次大规模”认知升级”

大模型公司进入 A 股，最”难受”的不是资金面，而是估值方法本身。

传统 A 股估值框架 vs 大模型公司：

  传统框架（P/E 估值）：
  "这家公司一年赚了多少利润？"
  → 大模型公司：亏损数十亿
  → P/E：不适用

  进阶框架（P/S 估值）：
  "这家公司的收入是多少？"
  → 智谱 P/S ~1000 倍，MiniMax P/S ~400 倍
  → 对比：A 股软件公司平均 P/S 约 5-15 倍
  → P/S 也无法解释

  终极框架（"期权估值"）：
  "这家公司 5 年后的收入天花板是多少？"
  → 需要判断：
    ├── 中国大模型市场的终局规模
    ├── 这家公司能拿到的份额
    ├── 终局状态下的利润率
    └── 把 5 年后的假设"折现"回今天

  这不是"泡沫"或"理性"的二选一——
  这是整个市场从"成熟企业估值"
  到"成长期权估值"的范式切换。
  谁先理解这个切换，谁就不会被千倍 P/S 吓到退出；
  谁也同时知道——期权有价值，但期权也会作废。

A 股历史上经历过类似的”估值范式切换”：

时间	事件	当时的争议	结果
2018 年	宁德时代上市	”电池公司凭什么给 50 倍？“	新能源成为 A 股最大板块之一
2019 年	科创板开板	”未盈利公司也能上市？“	中芯国际、寒武纪等核心资产回归
2020 年	中概股回港	”二重上市的估值会崩”	短期阵痛，长期稳定
2026 年	大模型回 A	”千倍 P/S 是泡沫”	？

四、MiniMax 的特殊性——海外收入占比超 73%

在三家公司中，MiniMax 有一个特殊问题值得单独拿出来说。

MiniMax 的"跨境属性"之谜：

  已知事实：
  ├── 2025 年收入中海外占比超 73%
  ├── 产品：Talkie（海外 AI 伴侣）、Hailuo AI（海外视频生成）
  └── 海外用户规模数亿

  A 股上市必须回答的问题：
  ├── 核心经营活动主体在境内还是境外？
  │   （如果核心技术/运营都在海外，
  │    是否满足 A 股"境内经营实体"的要求？）
  ├── 数据跨境合规如何解决？
  │   （海外用户数据 → 中国公司的训练数据 →
  │    跨境数据流动的监管框架）
  ├── 地缘政治风险：
  │   美国/欧盟对 AI 应用的监管在收紧，
  │   一个中国 AI 公司在海外运营的用户端产品
  │   面临的政策不确定性
  └── 海外收入的可验证性：
      境外审计、收入真实性核查难度更大

  方向性判断：
  MiniMax 的 A 股上市速度可能慢于智谱——
  不是因为技术或商业不行，而是因为
  "73% 海外收入"这个数字，会让监管审核
  花更多时间核实"境内核心经营主体"的认定。

五、机构投资者面临的三个新问题

大模型公司上市不只是散户的事。对公募基金、保险资金、券商自营，有三个全新的问题：

5.1 怎么给”未盈利+超高研发”的公司定价？

传统 DCF 折现模型的问题：

  输入变量：
  自由现金流 = 经营现金流 - 资本支出

  大模型公司：
  ├── 经营现金流：为负（收入增长但亏损扩大）
  ├── 资本支出：巨大（GPU 集群、数据中心）
  └── 自由现金流：巨负 → DCF 算出个负数出来

  替代方案：
  ├── 市场空间折现法（TAM → 份额 → 利润率 → 终值）
  ├── 收入倍数法（按全球同行 P/S 水平对标）
  └── 战略价值法（对"国模+国芯"战略的不可替代性）
  
  现实：
  没有完美的方法。所有方法都有大量假设。
  不同假设下，同一家公司的估值可以差 10 倍。
  → 这意味着股价的波动性会非常大
  → 机构在初期会非常谨慎

5.2 仓位管理的困境

机构买大模型公司的两难：

  不买：
  ├── 如果大模型真的是下一个"宁德时代级"赛道
  ├── 错过第一波 → 未来追高更痛苦
  └── 业绩比较基准可能被拖累

  买：
  ├── 千倍 P/S → 稍微跌 30-50% 太正常了
  ├── 仓位定多少？1%？3%？5%？
  ├── 风控部门怎么看"重仓一家亏损公司"的风险？
  └── 如果上市后连跌三个月怎么办？

  最可能的结果：
  机构初期"标配"（1-2% 仓位）→ 观察 2-4 个季度
  → 如果商业化持续加速（收入增速保持 100%+
     且亏损率收窄）→ 加仓
  → 如果收入增速下滑 + 亏损扩大 → 减仓或清仓
  → 机构建仓是一个季度级的渐进过程，
     不是一个 IPO 当天的"冲锋"

5.3 大模型公司能进什么指数？

指数纳入的时间线推演：

  上市后 3-6 个月：
  ├── 纳入科创 50 / 科创 100（如果在科创板上市）
  └── → 被动指数基金自动配置

  上市后 6-12 个月：
  ├── 纳入沪深 300 / 中证 500（如果市值和流动性达标）
  ├── 纳入 MSCI 中国指数（外资被动配置）
  └── → 百亿级的被动资金流入

  这个时间线意味着：
  ├── 大模型上市初期，主要是主动型资金在博弈
  ├── 3-6 个月后被动资金开始流入
  └── 6-12 个月后外资被动资金加入
      → "被动资金"是三波增量中最大的一波

六、“AI 六小虎”全部上市后的 A 股长什么样？——一个 2028 年的前瞻推演

如果把视野拉长到 2-3 年，大模型公司集体上市会怎样重塑 A 股？

A 股 2028 年的可能图景：

  今天的 A 股行业市值权重：
  1. 银行（~15%）
  2. 白酒/消费（~12%）
  3. 新能源/电池（~8%）
  4. 半导体（~5%）
  5. 医药（~5%）

  如果智谱+MiniMax+DeepSeek+阶跃星辰等
  5-6 家大模型公司全部上市：
  假设每家公司市值中枢在 2000-8000 亿人民币
  → 整个"AI 大模型板块"总市值可能在
    1.5-3 万亿人民币
  → 在 A 股总市值中占比 1.5-3%
  → 接近当前半导体板块的权重

  这意味着：
  ├── "AI 大模型"将成为一个独立的、
      可投资的、有板块效应的行业分类
  ├── 基金经理将有专门的"AI 大模型 ETF"
      可以配置
  ├── AI 从"一个概念"变成"一个行业"
  └── 分析师培训、行业研究框架、估值体系
      都会围绕这个新行业重新建立

这不是一个预测，而是一个趋势推演。大模型公司上市潮，本质上是把 AI 从一个”一级市场 VC 赛道”变成了一个”二级市场可交易行业”。而这个转变，在资本市场历史上大约每一个技术代际才发生一次。

七、风险清单：哪些事情可能让这个故事说崩？

风险 1：商业化进度远低于预期
  如果 2027 年大模型公司的收入增速从
  130%+ 掉到 30-50%，而亏损没有收窄
  → 千倍 P/S 的"增长故事"崩盘
  → 股价回调 50-70% 完全可能

风险 2：全球 AI 资本开支泡沫破裂
  全球超大规模云商 2026 年 AI 资本开支
  预计 6740 亿美元，2027 年 9190 亿美元
  → 如果某个季度出现"AI 需求不及预期"
  → 整个 AI 估值链条从上游到下游一起跌

风险 3："伪 AI"企业蒙混过关
  如果审核不严，让贴牌模型公司上市
  → 一两家暴雷 → 板块信誉受损
  → 所有大模型公司都受影响

风险 4：技术路线突变
  如果 2027-2028 年出现一种全新的架构
  让当前大模型路线变得"过时"
  → 今天数千亿市值的"期权"归零

风险 5：减持压力超预期
  锁定期解禁后，早期投资者大规模减持
  → 供给冲击
  → 叠加上述任何一个风险 → 双杀

风险 6：中美 AI 竞争的地缘政治变数
  芯片出口管制继续升级
  → 大模型训练成本上升
  → 商业化路径被改变

八、结语：资本市场正在从”金融地产时代”切换到”AI 基础设施时代”

中国资本市场的三个时代：

  时代 1（2005-2015）：
  "金融地产时代"
  ├── 最大市值公司：银行、保险、地产
  ├── 估值锚：PB（市净率）
  └── 故事是："城镇化 + 信用扩张"

  时代 2（2015-2025）：
  "消费+新能源时代"
  ├── 最大市值公司：茅台、宁德时代
  ├── 估值锚：P/E（市盈率）
  └── 故事是："消费升级 + 能源转型"

  时代 3（2026-？）：
  "AI 基础设施时代"
  ├── 最大市值公司：还待定
  ├── 估值锚：市场空间折现
  └── 故事是："算力 + 模型 + 应用"
      三位一体的 AI 基础设施

大模型公司集体回 A，不是锦上添花，而是”AI 基础设施时代”在 A 股的第一个脚印。

在这之前，你在 A 股只能买 AI 背后的铜线、光纤、服务器机柜和散热风扇。在这之后，你可以买到 AI 本身。这个变化之大，怎么强调都不过分。

当然，大模型公司当前千倍市销率、数十亿亏损、商业模式未完全验证——选择权在你，但认知框架必须更新。用 P/E 框架看大模型公司，你会觉得它们是史上最大泡沫；用 5 年后 TAM 折现的框架看，你会开始认真思考它们到底值多少钱。

而真正的答案，不在今天的任何一个 DCF 模型里，在未来两年的商业化数据里。

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本文基于公开信息整理：智谱、MiniMax 港股公告与 IPO 辅导备案文件，上交所《人工智能大模型企业适用科创板第五套上市标准指引》（2026.06.17），证监会科创板”1+6”改革文件，以及 21 世纪经济报道、证券时报、中国基金报等媒体公开报道。文中的估值讨论为分析框架，不构成任何投资建议。大模型行业仍处早期阶段，商业模式和竞争格局尚在演化中。