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“大空头”交易员Danny Moses分析AI市场泡沫及优质科技股投资机会
交易员Danny Moses指出AI市场存在泡沫迹象,但AI投资具长期增长潜力。他建议投资者关注亚马逊、谷歌、Meta和微软等主导科技公司,警惕高风险标的如甲骨文和超微。
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付轶啸
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2025-12-22
智谱VS MiniMax:大模型“第一股”争夺战的资本逻辑与投资价值
智谱与MiniMax(稀宇科技)相继推进IPO进程,这场大模型领域“第一股”的争夺战,不仅是两家独角兽企业的资本角逐,更将为A股及港股市场的AI板块树立估值标杆。二者的上市,填补了资本市场纯大模型标的的空白,其业务模式、技术壁垒与商业化能力的差异,也将决定投资者在AI赛道的布局逻辑。 一、双雄画像:技术路径与业务布局的核心差异 智谱与MiniMax虽同属大模型赛道,但技术路线和商业化落地的侧重点截然不同,成为区分投资价值的关键: 1. 智谱:背靠科研的“技术派” 智谱由清华大学团队孵化,核心技术源于自然语言处理领域的顶尖科研成果,主打通用大模型智谱清言,同时布局AI算力租赁、行业解决方案(金融、教育)等To B业务。其优势在于技术根基深厚,与高校的产学研合作形成了持续的技术迭代能力;短板则是商业化节奏偏慢,To C端产品的用户规模和变现效率尚未形成显著优势。 2. MiniMax:聚焦场景的“实用派” MiniMax以对话大模型为核心,推出了豆包(合作字节跳动)、MiniMax-Chat等To C产品,同时为互联网、文娱等行业提供定制化大模型服务。其特点是商业化落地更灵活,To C端的用户增长速度快,与大厂的合作也为其带来了稳定的流量和收入;但技术研发的底层积淀相对薄弱,在大模型的参数规模、多模态能力上与智谱存在差距。 二、大模型“第一股”的资本估值逻辑 资本市场对大模型企业的估值,并非单纯看技术实力,而是技术壁垒+商业化潜力+行业稀缺性的综合考量: 1. 行业稀缺性:估值的核心溢价点 当前A股市场的AI标的多为算力硬件、应用层企业,纯大模型研发企业处于空白状态。智谱与MiniMax的上市,将获得“赛道独苗”的估值溢价,参考海外OpenAI相关概念股的估值逻辑,二者的市值有望向AI板块龙头靠拢。 2. 商业化能力:估值的分水岭 智谱:To B业务的收入稳定性强,但订单落地周
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智谱VS MiniMax:大模型“第一股”争夺战的资本逻辑与投资价值
智谱与MiniMax(稀宇科技)相继推进IPO进程,这场大模型领域“第一股”的争夺战,不仅是两家独角兽企业的资本角逐,更将为A股及港股市场的AI板块树立估值标杆。二者的上市,填补了资本市场纯大模型标的的空白,其业务模式、技术壁垒与商业化能力的差异,也将决定投资者在AI赛道的布局逻辑。 一、双雄画像:技术路径与业务布局的核心差异 智谱与MiniMax虽同属大模型赛道,但技术路线和商业化落地的侧重点截然不同,成为区分投资价值的关键: 1. 智谱:背靠科研的“技术派” 智谱由清华大学团队孵化,核心技术源于自然语言处理领域的顶尖科研成果,主打通用大模型智谱清言,同时布局AI算力租赁、行业解决方案(金融、教育)等To B业务。其优势在于技术根基深厚,与高校的产学研合作形成了持续的技术迭代能力;短板则是商业化节奏偏慢,To C端产品的用户规模和变现效率尚未形成显著优势。 2. MiniMax:聚焦场景的“实用派” MiniMax以对话大模型为核心,推出了豆包(合作字节跳动)、MiniMax-Chat等To C产品,同时为互联网、文娱等行业提供定制化大模型服务。其特点是商业化落地更灵活,To C端的用户增长速度快,与大厂的合作也为其带来了稳定的流量和收入;但技术研发的底层积淀相对薄弱,在大模型的参数规模、多模态能力上与智谱存在差距。 二、大模型“第一股”的资本估值逻辑 资本市场对大模型企业的估值,并非单纯看技术实力,而是技术壁垒+商业化潜力+行业稀缺性的综合考量: 1. 行业稀缺性:估值的核心溢价点 当前A股市场的AI标的多为算力硬件、应用层企业,纯大模型研发企业处于空白状态。智谱与MiniMax的上市,将获得“赛道独苗”的估值溢价,参考海外OpenAI相关概念股的估值逻辑,二者的市值有望向AI板块龙头靠拢。 2. 商业化能力:估值的分水岭 智谱:To B业务的收入稳定性强,但订单落地周
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MiniMax:聚焦场景的“实用派” MiniMax以对话大模型为核心,推出了豆包(合作字节跳动)、MiniMax-Chat等To C产品,同时为互联网、文娱等行业提供定制化大模型服务。其特点是商业化落地更灵活,To C端的用户增长速度快,与大厂的合作也为其带来了稳定的流量和收入;但技术研发的底层积淀相对薄弱,在大模型的参数规模、多模态能力上与智谱存在差距。 二、大模型“第一股”的资本估值逻辑 资本市场对大模型企业的估值,并非单纯看技术实力,而是技术壁垒+商业化潜力+行业稀缺性的综合考量: 1. 行业稀缺性:估值的核心溢价点 当前A股市场的AI标的多为算力硬件、应用层企业,纯大模型研发企业处于空白状态。智谱与MiniMax的上市,将获得“赛道独苗”的估值溢价,参考海外OpenAI相关概念股的估值逻辑,二者的市值有望向AI板块龙头靠拢。 2. 商业化能力:估值的分水岭 智谱:To B业务的收入稳定性强,但订单落地周","text":"智谱与MiniMax(稀宇科技)相继推进IPO进程,这场大模型领域“第一股”的争夺战,不仅是两家独角兽企业的资本角逐,更将为A股及港股市场的AI板块树立估值标杆。二者的上市,填补了资本市场纯大模型标的的空白,其业务模式、技术壁垒与商业化能力的差异,也将决定投资者在AI赛道的布局逻辑。 一、双雄画像:技术路径与业务布局的核心差异 智谱与MiniMax虽同属大模型赛道,但技术路线和商业化落地的侧重点截然不同,成为区分投资价值的关键: 1. 智谱:背靠科研的“技术派” 智谱由清华大学团队孵化,核心技术源于自然语言处理领域的顶尖科研成果,主打通用大模型智谱清言,同时布局AI算力租赁、行业解决方案(金融、教育)等To B业务。其优势在于技术根基深厚,与高校的产学研合作形成了持续的技术迭代能力;短板则是商业化节奏偏慢,To C端产品的用户规模和变现效率尚未形成显著优势。 2. 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MiniMax:聚焦场景的“实用派” MiniMax以对话大模型为核心,推出了豆包(合作字节跳动)、MiniMax-Chat等To C产品,同时为互联网、文娱等行业提供定制化大模型服务。其特点是商业化落地更灵活,To C端的用户增长速度快,与大厂的合作也为其带来了稳定的流量和收入;但技术研发的底层积淀相对薄弱,在大模型的参数规模、多模态能力上与智谱存在差距。 二、大模型“第一股”的资本估值逻辑 资本市场对大模型企业的估值,并非单纯看技术实力,而是技术壁垒+商业化潜力+行业稀缺性的综合考量: 1. 行业稀缺性:估值的核心溢价点 当前A股市场的AI标的多为算力硬件、应用层企业,纯大模型研发企业处于空白状态。智谱与MiniMax的上市,将获得“赛道独苗”的估值溢价,参考海外OpenAI相关概念股的估值逻辑,二者的市值有望向AI板块龙头靠拢。 2. 商业化能力:估值的分水岭 智谱:To B业务的收入稳定性强,但订单落地周","listText":"智谱与MiniMax(稀宇科技)相继推进IPO进程,这场大模型领域“第一股”的争夺战,不仅是两家独角兽企业的资本角逐,更将为A股及港股市场的AI板块树立估值标杆。二者的上市,填补了资本市场纯大模型标的的空白,其业务模式、技术壁垒与商业化能力的差异,也将决定投资者在AI赛道的布局逻辑。 一、双雄画像:技术路径与业务布局的核心差异 智谱与MiniMax虽同属大模型赛道,但技术路线和商业化落地的侧重点截然不同,成为区分投资价值的关键: 1. 智谱:背靠科研的“技术派” 智谱由清华大学团队孵化,核心技术源于自然语言处理领域的顶尖科研成果,主打通用大模型智谱清言,同时布局AI算力租赁、行业解决方案(金融、教育)等To B业务。其优势在于技术根基深厚,与高校的产学研合作形成了持续的技术迭代能力;短板则是商业化节奏偏慢,To C端产品的用户规模和变现效率尚未形成显著优势。 2. MiniMax:聚焦场景的“实用派” MiniMax以对话大模型为核心,推出了豆包(合作字节跳动)、MiniMax-Chat等To C产品,同时为互联网、文娱等行业提供定制化大模型服务。其特点是商业化落地更灵活,To C端的用户增长速度快,与大厂的合作也为其带来了稳定的流量和收入;但技术研发的底层积淀相对薄弱,在大模型的参数规模、多模态能力上与智谱存在差距。 二、大模型“第一股”的资本估值逻辑 资本市场对大模型企业的估值,并非单纯看技术实力,而是技术壁垒+商业化潜力+行业稀缺性的综合考量: 1. 行业稀缺性:估值的核心溢价点 当前A股市场的AI标的多为算力硬件、应用层企业,纯大模型研发企业处于空白状态。智谱与MiniMax的上市,将获得“赛道独苗”的估值溢价,参考海外OpenAI相关概念股的估值逻辑,二者的市值有望向AI板块龙头靠拢。 2. 商业化能力:估值的分水岭 智谱:To B业务的收入稳定性强,但订单落地周","text":"智谱与MiniMax(稀宇科技)相继推进IPO进程,这场大模型领域“第一股”的争夺战,不仅是两家独角兽企业的资本角逐,更将为A股及港股市场的AI板块树立估值标杆。二者的上市,填补了资本市场纯大模型标的的空白,其业务模式、技术壁垒与商业化能力的差异,也将决定投资者在AI赛道的布局逻辑。 一、双雄画像:技术路径与业务布局的核心差异 智谱与MiniMax虽同属大模型赛道,但技术路线和商业化落地的侧重点截然不同,成为区分投资价值的关键: 1. 智谱:背靠科研的“技术派” 智谱由清华大学团队孵化,核心技术源于自然语言处理领域的顶尖科研成果,主打通用大模型智谱清言,同时布局AI算力租赁、行业解决方案(金融、教育)等To B业务。其优势在于技术根基深厚,与高校的产学研合作形成了持续的技术迭代能力;短板则是商业化节奏偏慢,To C端产品的用户规模和变现效率尚未形成显著优势。 2. MiniMax:聚焦场景的“实用派” MiniMax以对话大模型为核心,推出了豆包(合作字节跳动)、MiniMax-Chat等To C产品,同时为互联网、文娱等行业提供定制化大模型服务。其特点是商业化落地更灵活,To C端的用户增长速度快,与大厂的合作也为其带来了稳定的流量和收入;但技术研发的底层积淀相对薄弱,在大模型的参数规模、多模态能力上与智谱存在差距。 二、大模型“第一股”的资本估值逻辑 资本市场对大模型企业的估值,并非单纯看技术实力,而是技术壁垒+商业化潜力+行业稀缺性的综合考量: 1. 行业稀缺性:估值的核心溢价点 当前A股市场的AI标的多为算力硬件、应用层企业,纯大模型研发企业处于空白状态。智谱与MiniMax的上市,将获得“赛道独苗”的估值溢价,参考海外OpenAI相关概念股的估值逻辑,二者的市值有望向AI板块龙头靠拢。 2. 商业化能力:估值的分水岭 智谱:To B业务的收入稳定性强,但订单落地周","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":1,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/513425652326864","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":7259,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"9000000000000166","authorId":"9000000000000166","name":"WayneEvans","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b73fcf703208d4148b7de71c9ac07beb","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"9000000000000166","authorIdStr":"9000000000000166"},"content":"技术派和实用派各有千秋,长期看商业化能力定胜负","text":"技术派和实用派各有千秋,长期看商业化能力定胜负","html":"技术派和实用派各有千秋,长期看商业化能力定胜负"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"allBottom":false,"essenBottom":false,"topicSource":"Post"}