北京时间 2026 年 7 月 20 日，港股“大模型第一股”智谱（02513.HK）盘中再度遭遇重挫。截至当日收盘报 890.50 港元，单日跌幅达 19.56%，过去五个交易日累计跌幅扩大至 46.23%。继上周五（7 月 17 日）暴跌 28.49% 之后，智谱延续弱势行情，盘中最低触及 920 港元，正式跌破 1,000 港元重要整数关口。
这并非孤立事件。自 6 月 22 日智谱股价触及 2,980 港元的历史高点以来，短短一个月内股价已从高位回撤超过 66%，市值蒸发超 8,000 亿港元。同期，另一大模型龙头 MiniMax（00100.HK）股价较高点跌幅已超过 85%，逼近发行价。国产大模型“双雄”的集体崩跌，标志着市场对 AI 行业的定价逻辑正在发生根本性转变——从追逐模型能力，转向验证商业回报。
融资扩股与解禁潮：供需天平骤然倾斜
智谱本轮调整的导火索之一，来自供给端的集中释放。
7 月 8 日，智谱迎来上市后首次大规模限售股解禁，解禁股份共计 2,568.16 万股，占公司总股本的 5.76%，解禁主体为 11 家基石投资者。此次解禁前，公司市场自由流通股仅 1,174 万股，解禁直接导致流通盘扩容超过两倍，短期供给压力对股价形成明显压制。
紧随其后，7 月 13 日，智谱完成 1,978 万股新 H 股配售。配售进一步增加了市场流通筹码，而配售价格与当前市价之间的倒挂，加剧了投资者的抛售意愿。据市场数据，配售投资者普遍处于浮亏状态。
更令市场担忧的是远期压力。公司将于 2027 年 1 月迎来更大规模解禁，届时约 40% 的原始老股将解除限售。对于尚未形成稳定盈利模式的大模型公司而言，融资行为和市场扩容容易被解读为——公司对资本的需求仍然较高，距离自我造血的现金流正循环尚有距离。
AI 模型训练本身就是一项资本极度密集的事业。GPU 采购、数据中心建设、算力租赁、顶尖人才薪酬——每一项都是持续性的巨额支出。在收入端尚未形成规模效应之前，任何形式的股权稀释都会被市场视为估值承压的信号。
Kimi K3 冲击：国产大模型竞争格局遭遇重定价
如果说解禁和配售是供给端的“量”的压力，那么 Kimi K3 的发布则是需求端“价”的重估。
7 月 17 日凌晨，月之暗面宣布推出新一代大模型 Kimi K3，参数规模达到 2.8 万亿，成为全球参数最大的开源权重模型。该模型在前端编程权威榜单 Frontend Code Arena 上以 1,679 分登顶，超过 Fable 5（1,631 分）与 GPT-5.6 Sol（1,618 分），成为首个在权威编程榜单上超越全部海外闭源模型的开源模型。
这一事件的行业意义远超单一产品的发布。代码生成是 AI 商业化空间最大的赛道之一，Kimi K3 以开源方式在核心能力上实现对闭源巨头的超越，直接冲击了海外闭源模型依靠技术护城河维持高定价的商业模式。消息发布后，费城半导体指数一周下跌 12.5%，跌入技术性熊市；72 小时内美股 AI 板块合计蒸发约 4,700 亿美元。
冲击同样迅速传导至中国 AI 同行。K3 发布当日，智谱暴跌 28.49%，MiniMax 重挫 15.62%。高盛在 7 月 18 日发布的研报中指出，这反映出市场对中国 AI 模型竞争格局及长期赢家的担忧，模型公司领导地位的竞争格局和可持续性“仍然高度波动”。
国产大模型的竞争矩阵正在被重新绘制。智谱以 GLM 系列和企业市场见长，但市场对其商业化速度的关注正在上升；月之暗面凭借 Kimi 生态和长文本能力快速崛起，用户增长成为核心观察指标；DeepSeek 以开源模型影响力和成本优势构建差异化定位；百度文心则依托企业生态在场景落地方面占据先机。当各家模型能力差距逐渐收窄，技术优势的生命周期相应缩短，模型能力本身已不再是估值的唯一依据。
中金公司指出，Kimi K3 基于混合线性注意力机制和注意力残差技术构建，原生支持视觉理解和百万 Token 上下文窗口。这意味着国产大模型不仅在参数规模上实现突破，在底层架构创新层面同样在加速追赶。当“技术领先”的时间窗口从数年缩短至数月，市场自然会对单一公司的估值溢价提出质疑。
AI 估值进入“收入验证阶段”：全球投资逻辑的系统性转变
智谱的暴跌并非孤立于中国市场的个股事件。它是全球 AI 投资逻辑系统性转变的一个缩影。
进入 2026 年，原本行业奉行的 Scaling Law（缩放定律）正遭遇瓶颈：单纯通过囤积算力、增加数据量来提升模型能力的收益已出现递减，耗费数十亿美元训练下一代超级大模型，带来的性能提升却并未出现同等幅度的飞跃。一二级市场对 AI 企业的估值锚点，正从技术能力转向商业能力。
这一转变的直接体现是：市场正在从“AI 故事交易”进入“AI 现金流交易”。过去，投资者愿意为 AI 相关公司支付高估值倍数，如今则更加关注资本开支效率、利润率韧性和盈利增长质量。正如一位市场分析人士所言，AI 交易正在从“买入未来叙事”进入“验证投资回报”的阶段。
全球 AI 投资正在经历清晰的阶段划分。第一阶段是基础设施投资——GPU、云计算、数据中心的建设浪潮，这一阶段的核心受益者是英伟达等算力供应商和亚马逊、微软、谷歌等云服务巨头。第二阶段则是商业化验证——AI SaaS、企业应用、AI Agent 等应用层能否将基础设施投资转化为真实的收入和利润。
这一逻辑转变在即将到来的财报季将得到进一步检验。Alphabet（谷歌）和微软预计将于 7 月 29 日发布 2026 年第二季度财报，亚马逊则定于 7 月 31 日公布。市场焦点已从“AI 投资规模”转向“巨额资本开支能否带来实际回报”。有分析指出，2026 年全球五大科技巨头 AI 资本开支预计超过 6,900 亿美元，而 AI 服务直接收入仅约 250 亿美元。这一悬殊的比例正在迫使投资者重新审视整个 AI 产业链的估值逻辑。
在这种环境下，模型公司的估值压力尤为突出。与基础设施企业不同，模型公司需要直接面对“技术投入能否转化为收入”的拷问。智谱 API 平台的年度经常性收入（ARR）截至 2026 年 3 月已达到约 17 亿元人民币，过去 12 个月增长 60 倍；截至 7 月，据报 ARR 已达 10 亿美元。然而，对于一家市值曾突破万亿港元的企业而言，市场显然在要求更快、更可验证的商业化兑现速度。
并非 AI 需求的消失，而是估值逻辑的重构
智谱此次暴跌并不意味着 AI 需求正在消失，也不意味着国产大模型的产业前景发生逆转。
国产 AI 产业的基本面仍在快速演进。高盛预测，中国 AI 模型的 API 和订阅收入将从 2026 年估算的 350 亿元人民币增长到 2030 年的 8,790 亿元，增幅约 25 倍。AI 大模型已经跨越了“生产级质变点”，从实验室走向真实的生产场景。这些长期趋势并未因股价波动而改变。
真正发生变化的是市场的定价方式。当 AI 行业从“烧钱讲故事”走向“算账要回报”，投资者开始更加关注企业盈利能力、现金流改善以及投资回报率。正如一位市场观察者所言，一旦企业盈利兑现速度低于市场预期，或者 AI 商业化进程出现阶段性放缓，高估值资产便可能面临调整压力——“这也是资本市场运行的客观规律，而非 AI 产业长期逻辑发生改变”。
对于模型公司而言，未来的估值将越来越取决于可验证的商业指标：AI API 收入的增长速度、企业客户的数量与质量、推理成本的下降曲线、毛利率的改善幅度、商业应用的实际部署规模。模型规模本身的重要性正在让位于“这些模型到底能产生多少收入”。
智谱从 2,980 港元到 890 港元的这一个月，是市场从“AI 故事交易”全面转向“AI 现金流交易”的缩影。对于整个行业而言，这或许不是泡沫的终结，而是一个更健康、更可持续的估值体系的开始。
FAQ
问：智谱股价暴跌的主要原因是什么？
多重因素叠加所致：7 月 8 日限售股解禁与 7 月 13 日新 H 股配售大幅增加市场流通供给；7 月 17 日月之暗面发布 2.8 万亿参数开源模型 Kimi K3，引发市场对国产大模型竞争格局的重新定价；叠加全球 AI 投资逻辑从“故事驱动”转向“收入验证”。
问：Kimi K3 对智谱的冲击具体体现在哪里？
Kimi K3 以 2.8 万亿参数成为全球最大开源模型，在编程权威榜单上超越全部海外闭源模型。这打破了市场对智谱等先行者技术优势持续性的预期，意味着国产模型之间的技术差距正在快速缩小，模型能力不再是估值的唯一依据。
问：AI 行业的估值逻辑正在发生什么变化？
市场正从“模型规模→高估值”转向“收入增长→高估值”。投资者关注点从参数规模和模型能力，转向 AI API 收入、企业客户数量、推理成本、毛利率和商业应用规模等可验证的商业指标。
问：智谱的暴跌是否意味着国产 AI 产业前景堪忧？
并非如此。高盛预测中国 AI 模型收入将从 2026 年的 350 亿元增长至 2030 年的 8,790 亿元。暴跌反映的是估值泡沫的出清和定价逻辑的修正，而非产业需求的消失。
问：AI 投资目前处于什么阶段？
全球 AI 投资正从第一阶段（基础设施投资：GPU、云计算、数据中心）进入第二阶段（商业化验证：AI SaaS、企业应用、AI Agent）。模型公司面临更高的估值压力，而能够验证商业回报的应用层企业将获得市场重新定价。
