财π新闻 9月14日，港股开盘后整体呈现调整态势，恒生科技指数同步低开，市场内AI概念股普遍承压，多只相关标的出现不同程度的下跌。其中智谱盘中一度跌超10%，MiniMax同步走弱，盘中跌幅超过6%，成为当日港股AI板块调整过程中受到市场高度关注的两只核心标的。此次港股AI概念股出现集体承压的走势，主要受到两方面核心因素的直接冲击，一方面是智谱在9月13日刚刚完成的巨额融资动作，引发了资本市场对相关大模型企业资金消耗速度的普遍担忧，另一方面是OpenAI与Anthropic等海外头部AI模型厂商近期集中释放的研发减速信号，直接动摇了此前市场对AI赛道依靠高额资金投入推动性能高速增长的估值逻辑根基，多重因素叠加之下，带动整个港股AI板块出现阶段性的集体调整。

9月13日，智谱正式对外公布完成约50亿美元的融资，按照当日汇率换算，这笔融资规模约合392.74亿港元。根据官方披露的融资细节，此次融资由两部分组成，一部分是股份配售，另一部分是零息可转换债券发行，其中股份配售部分以每股714港元的价格配售最多2196.5万股新H股，这一配售价较前一交易日智谱的收盘价793港元折让约9.96%，可转换债券部分的本金总额为人民币201.4亿元，属于零息可转换债券，初始换股价设定为每股892.5港元，较公告前的收盘价存在一定溢价。此次融资所募集到的资金，官方明确说明主要将用于下一代GLM模型的研发、完全自训练体系的搭建以及算力基础设施的部署，其中约60%的资金将投入到下一代GLM基础模型及完全自训练体系的研发、算力基础设施部署相关的方向。智谱在公告中对“完全自训练”作出明确定义，指下一代GLM在上一代GLM所搭建的环境中完成训练，形成模型递归式自我改进的RSI闭环，这一体系涵盖数据自产、环境自造、基础设施自我优化三个核心维度，智谱创始人唐杰在同期召开的业绩会上表示，推进完全自训练体系建设的核心难题，在于模型能否自主判断何时停止训练、何时纠正自身运行过程中出现的错误。

尽管此次大额融资为智谱后续的技术研发储备了充足的资金弹药，但市场关注的焦点很快转向了这家企业此前已经不断加快的资金消耗速度上。根据公开披露的信息梳理，智谱上市前已经完成多轮私募融资，累计融资规模约83.44亿元人民币，2026年1月智谱在港股完成IPO，募资规模约48.96亿港元，这笔IPO募集到的资金在8个月内就已经全部耗尽，到了7月，智谱再次完成规模达313.75亿港元的配售融资，这笔资金在到账后的50天内就已经动用了109.55亿港元，日均消耗资金约2.2亿港元，到9月智谱再次完成392.74亿港元的大额融资，至此智谱自上市以来累计完成的融资总规模已经达到约755亿港元。从资金消耗的节奏变化来看，智谱的月均资金消耗速度已经从IPO阶段的约6.12亿港元，快速加速至7月之后的月均65.7亿港元，短短两个月时间内资金消耗速度就提升了近10倍，这样的资金消耗增速，让资本市场对其后续融资节奏和资金可持续性产生了明显的担忧。

资本市场始终期待大模型企业的高额资金投入，能够逐步转化为实际的正向财务表现，从智谱最新披露的上半年财报数据来看，其上半年实现营收9.54亿元，同比增长幅度达到399.7%，营收规模的高速增长体现出其相关业务的市场拓展速度较快，但与此同时，企业的整体毛利率却从去年同期的50.0%大幅降至26.4%，研发投入的规模更是达到了同期营业收入的2.2倍，研发端的投入规模远超当期能够实现的营收水平，进一步凸显出企业当前投入产出之间的不平衡状态。与智谱的情况类似，另一家港股大模型企业MiniMax同样面临着不小的资金压力，这家企业在今年1月以165港元的发行价登陆港股市场，仅仅半年之后的7月，就发布了规模约160亿港元的配售与可转债融资方案，融资节奏同样处于较为密集的状态。从MiniMax披露的上半年财务数据来看，其上半年实现收入1.17亿美元，同比增长幅度达到283.1%，研发开支规模达到2.97亿美元，研发开支的规模约为当期收入的2.5倍，企业整体毛利率为17.9%，尽管毛利率水平相比去年同期已经有所提升，但整体仍然处于偏低的区间，当期经调整净亏损规模达到2.93亿美元，亏损规模仍然高于当期实现的营业收入。

智谱与MiniMax两家头部港股大模型企业披露的财报数据，共同指向了当前行业内普遍存在的一个结构性问题，也就是大模型研发环节的资本密集度正在快速上升，企业在算力、数据、人才等各个环节的投入需求持续走高，但对应的商业化造血能力尚未同步跟上，高额的研发投入暂时无法通过商业化落地形成足够的正向现金流来覆盖，企业的运营高度依赖持续的外部融资来支撑。就在港股市场对大模型企业的资金消耗节奏担忧持续升温的同时，海外头部AI模型厂商集中释放的减速信号，进一步放大了市场的调整情绪，OpenAI与Anthropic的高管先后公开呼吁，行业应当放缓前沿模型能力提升的速度，将更多的资源优先投入到模型的可监测性与对齐相关的工作当中，在模型递归式自我改进的RSI趋势下，厂商需要主动放缓技术迭代的节奏，优先保障模型运行的安全性与可控性。这一系列来自海外头部厂商的表态，直接冲击了此前港股AI概念股长期依托的、依靠持续高额资金投入推动模型性能高速增长的估值根基，此前市场普遍给予大模型企业的高估值，很大程度上建立在模型性能能够持续快速迭代、技术壁垒能够不断拉开的预期之上，而头部厂商主动提出放缓性能提升速度，意味着此前的高速迭代叙事逻辑出现了明显的变化。

与港股大模型企业持续大额融资、资金消耗速度不断加快的状态形成鲜明对比的是，海外头部大模型厂商Anthropic最新披露的二季度财务数据显示，其单季度收入规模已经超过115亿美元，经调整经营利润首次实现转正，市场预计其三季度将连续第二个季度实现经调整经营利润为正，目前Anthropic已经进入IPO的实质推进阶段。这种头部海外大模型厂商率先实现利润改善的信号，与港股市场上的大模型企业持续大额投入、尚未实现盈利的状态形成了强烈反差，直接削弱了此前资本市场对港股大模型企业的宽容度，市场此前对AI赛道高投入、短期难以看到盈利的共识正在逐步发生变化，投资者开始重新审视不同大模型企业的投入产出效率。

从整个AI行业的层面来看，前沿大模型的研发竞赛节奏可能会出现阶段性的收敛，此前单纯依靠技术能力叙事来支撑估值的大模型公司，将在资本市场上面临重新定价的过程，而那些深耕垂直领域、聚焦具体场景落地的AI应用企业，其生存空间有望得到进一步的改善。随着行业逻辑的逐步切换，资本市场对大模型厂商的考核标准也将变得更加严格，考核的重点不再单纯聚焦于模型参数规模、性能跑分等技术指标，而是逐步转向企业的API调用量能否沉淀为稳定可持续的营业收入、企业的整体毛利水平能否持续改善、最终能否形成正向的经营现金流等核心财务指标，整个AI行业的估值体系正在随着企业商业化落地的进展发生深刻的变化。

(编辑：张广德)