6200亿，AI大厂们杀疯了

2026年2月20日，丙午马年首个交易日，港股迎来了“国产AI大模型”时刻。

智谱（02513.HK）与Minimax（00100.HK）市值双双突破3000亿港元关口，不仅超越了快手、京东、携程等老牌互联网大厂，更是赶超了去年爆红的“GPU第一股”摩尔线程，强势跻身港股TMT板块市值第一梯队。

截至2月21日收盘，智谱股价冲高至725港元，单日暴涨42.72%，市值定格3232亿港元（约2950亿元人民币）；Minimax同步走高14.52%，收报970港元，市值达3042亿港元，两大AI龙头合计市值超6200亿港元。

这场市值跃升的背后，是港股TMT板块市值头部阵营的大洗牌：长期以来占据核心位置的老牌互联网大厂，正被快速崛起的“AI大厂”赶超，宣告着AI赛道正式接过科技板块的市值大旗，硬科技的产业价值与资本价值迎来双重兑现。

作为“国产AI大模型第一股”，智谱的千亿市值发展之路，更有着独特的行业样本意义——作为典型的科学家创业项目，它的成功直接回应了此前市场上不少质疑科学家创业“不接地气、难成商业气候”的声音。智谱的成长轨迹打破了市场对科学家创业的刻板印象，也为科研成果产业化的硬科技创业模式，提供了可参考的实际范本。

智谱，3000亿市值

智谱在2026年2月全新开源的最新旗舰大模型GLM-5成为了本次市值暴涨的核心推手。该模型在编程和智能体能力上达到开源SOTA水平，同时在多模态交互、算力适配优化、行业定制化能力上实现关键突破，进一步夯实智谱核心技术壁垒；技术的持续迭代与To B、To C端商业化的规模化落地形成正向循环，成为其市值攀升的硬核支撑。

在AI硬科技赛道，企业能从实验室的核心技术研究，一步步走到资本市场千亿市值的舞台，实现技术与商业的深度融合，背后离不开专业资本对产业趋势的精准判断，以及在行业发展关键期的长期陪伴与赋能。

中科创星作为聚焦下一代技术的早期硬科技投资机构，是智谱的首个投资方。早在智谱正式成立之前，中科创星就已完成对其的投资布局——这源于中科创星对AI产业技术趋势的前瞻性判断。

中科创星创始人米磊早在2012年便已关注无人驾驶赛道，还与谷歌自动驾驶项目的创始团队成员深度交流，率先洞悉到深度学习的核心技术方向，这份早于行业的技术洞察，为其后续精准布局AI全产业链埋下了关键伏笔。

2018年，中科创星通过深度行业研究判定，自然语言处理、知识图谱是继机器视觉之后AI行业的核心发展方向，随即在国内寻找该领域的顶尖团队，并快速锁定了智谱团队——在中科创星看来，智谱团队正是自然语言处理领域的执牛耳者，不仅技术基础扎实，更具备显著的资源优势，拥有长期发展的潜力，同年年底双方就敲定了投资金额和方案。

2019年上半年，中科创星一边协助智谱团队正式成立公司，一边同步完成内部投资决策，成为了智谱的首个投资方。

2019年恰逢AI行业低谷期，相关项目融资难度极大，且智谱当时的早期估值并不低，投后估值达到3.75亿元，中科创星投资的4000万元天使轮资金，远超其当时平均千万元左右的单项目投资额，机构内部也因技术应用场景尚未明晰，对这笔投资存在不少争议，反对意见主要集中在投资金额超常规、技术落地场景不明两大方面。

但基于对AI产业发展趋势的坚定判断，以及对智谱团队技术实力的高度认可，中科创星最终还是以独家投资方的身份完成了这笔投资，而这也是其当时中科创星单只基金及全年的单笔最大投资。

除了资金支持，中科创星也为智谱提供了全方位的持续赋能：帮助对接华控基金等后续投资方，链接产业资源，助力打造早期品牌形象，邀请核心管理层参加硬科技冠军营，还联合智谱参与第二十八届联合国气候变化大会、牵头举办走进智谱AI的硬科技探索计划等，全方位助力智谱实现从实验室技术到产业大模型的关键转化。

中科创星的实践探索，源于其贴合中国AI产业发展节奏的前瞻投资判断。

早在2013年成立之初，中科创星便率先切入AI基础设施领域，从数据端、算力端布局传感器、芯片半导体等核心赛道，后续又逐步聚焦核心算法方向，先后投资了自动驾驶、光通讯、量子计算等领域的核心企业——2016年投资自动驾驶企业驭势科技，2017年投资光通讯企业橙科微电子，2018年投资量子计算企业本源量子，2019年投资光计算企业曦智科技，2020年投资光芯片企业源杰科技，精准踩准了中国AI产业筑牢底层根基、突破核心技术的整体步伐。

2022年底ChatGPT爆火后，中科创星又围绕大模型技术红利，在AI Infra、AI模型、AI应用、具身智能、AI4S等领域展开全方位布局。这种紧扣AI产业“基础设施搭建-核心算法突破-全场景应用落地”的分阶段投资逻辑，正是专业资本助力中国AI产业发展的典型体现。

中科创星与智谱的深度协同，不仅是资本与技术相互成就的缩影，更印证了专业资本对中国AI产业从技术研发走向商业化落地的重要推动作用，而这也是中国AI大模型产业能实现规模化发展的重要底层逻辑。

中国AI，凭什么？

去年，市场对于“AI泡沫”的讨论层出不穷。

英伟达创始人黄仁勋直言否认AI存在传统意义上的泡沫，认为实际需求是检验泡沫的唯一标准，全球流向AI领域的大额投资并非炒作，而是用于搭建产业基础设施，短期高投入是产业革命的必经之路；

微软CEO萨提亚·纳德拉持辩证观点，提出AI若仅靠投资驱动、价值流转局限在科技行业内部，便会形成泡沫，唯有让技术渗透到各行业并均衡分配收益，才能摆脱泡沫风险；

桥水基金创始人达利欧态度更为谨慎，明确表示AI繁荣已进入泡沫早期阶段，即便技术本身具备革命性，资本市场的过度炒作也让相关标的估值脱离了基本面。

各方观点碰撞之下，AI泡沫的争议始终没有定论，而此次智谱与Minimax双双登顶港股千亿市值，更是让这一话题再度成为行业热议的焦点。事实上，中国AI大模型头部企业的市值攀升并非无根之木，其背后是十余年的产业积淀、实打实的商业化落地、人才储备，以及资本长期主义的深度布局，这与科网泡沫时期那些无实际业务、无落地能力的概念炒作有着本质区别。

AI作为算力与数据驱动的产业，底层基建的完善程度直接决定了技术研发与产业落地的高度，而国内对AI基建的布局，远早于2022年ChatGPT爆火带来的AI热潮。

2015年前后，国内就开启了围绕AI基建的初步探索，算力硬件、传感器等核心领域已有企业针对性布局。同时AI核心探索聚焦计算机视觉赛道，旷视科技、依图科技、商汤科技、第四范式等先行者，在行业盈利模式不明的阶段深耕算法研发，推动AI技术向实体经济渗透，更培养了复合型人才梯队，形成“技术研发-场景落地-人才培养”的正向循环。

2020年前后，国内AI产业进入赛道细分深化与基建全面升级的关键期，诞生了一众标杆企业。智谱、澜舟科技等企业相继创立，成为大模型赛道重要先行者；GPU领域，燧原科技、壁仞科技、摩尔线程、沐曦等国产企业入局，聚焦高端芯片自主研发。此外，光计算、量子计算等基建细分领域也持续加码，与核心算法赛道形成协同。

尤为关键的是，伴随早期产业探索同步成熟的科学家创业模式，也成为了中国AI产业突破核心技术、打通“实验室科研-产业应用”链路的关键抓手。

中国AI产业的发展，始终扎根于高校与科研院所的硬核科研土壤，科学家创业成为实验室技术走向产业落地的核心路径，而清华系科研力量更是撑起了国内AI圈的半壁江山；同时像中科创星这类由科研院所孵化而来的专业投资机构，又成为科学家创业的重要推手，形成了“科研院所/高校-科学家创业-专业资本赋能”的完整技术转化链路。

细数国内头部AI企业，有不少源自高校或科研院所的科学家创业，清华系力量尤为突出：旷视科技由清华大学学子印奇、唐文斌创立，核心技术直接源自清华计算机视觉实验室的研究成果；智谱源自清华大学自然语言处理实验室，团队均为实验室深耕NLP领域的核心科研人员；聚焦AI for Science的深势科技，更是由北京大学、清华大学的联合科研团队孵化，核心技术源于两校在量子化学、材料科学与人工智能交叉领域的基础科研积累；而商汤科技诞生于香港中文大学汤晓鸥教授的计算机视觉实验室，核心团队均为实验室科研骨干，更是高校实验室技术规模化转化的标杆。

这些科学家创业团队，自带高校与科研院所打磨的扎实科研功底，能从技术源头突破AI核心算法与模型壁垒，同时在发展中精准对接实体经济的真实需求，完成技术的场景化转化，既从根本上避免了技术研发与市场需求脱节的问题，更让中国AI产业的发展始终以核心技术创新为根基。

作为科学家创业的重要赋能者，中科创星源自中科院，更懂高校与科研院所的技术价值，也更理解科学家创业的痛点与需求。正因如此，它能够前瞻性判定自然语言处理的技术发展方向，早早锁定智谱这一清华系科学家创业团队，从公司成立前就完成投资布局，成为连接实验室科研与产业落地的重要桥梁。这类由科研院所转化而来的专业资本，与科学家创业团队形成了深度协同，大幅提升了AI核心技术的产业化转化效率，也让中国AI的技术创新能持续落地、形成价值。

科学家，能扎进实验室攻克核心技术、能对接产业需求完成技术转化，也能跨界创业甚至参与产业投资，以多元身份成为了中国AI产业从技术萌芽到商业化爆发的核心驱动力。

全球竞合下的中国AI大厂崛起

智谱与Minimax的市值爆发，不仅标志着中国本土AI大厂的强势崛起，更预示着中国AI产业正迈入“大模型红利释放+全产业链协同创新”的全新发展阶段。

站在全球视角，中国AI团队已形成独有的核心竞争优势，而本土AI大厂的快速成长，更让这些优势转化为产业发展的核心动能，成为未来中国AI在全球竞合中持续突围的关键支撑。

从底层优势来看，中国拥有全球独一档的AI人才密度与场景红利，这也是本土AI大厂能够快速崛起的核心根基。

一方面，互联网、移动互联网与人工智能产业的多年发展，沉淀了大批兼具技术研发能力与用户需求洞察的复合型人才为AI技术的持续迭代与商业化落地提供了充足的人力支撑。

另一方面，中国拥有最庞大的消费市场与最丰富的实体经济场景，从制造业的智能化升级，到金融业的智能投研，再到消费端的AI硬件与智能体应用，多元场景为大模型技术提供了天然的“试金石”，形成“技术研发-场景验证-数据反哺-技术迭代”的正向循环。而智谱、Minimax等本土AI大厂的快速成长，正是人才与场景双重红利下的典型成果，成为引领产业技术迭代与商业化落地的核心力量。

从产业发展趋势来看，大模型能力的全面外溢将成为未来中国AI产业发展的核心主线，以智谱、Minimax为代表的本土AI大厂，正凭借核心模型技术优势，成为大模型能力外溢的核心枢纽，带动AI软件、AI消费硬件、具身智能、AI for Science四大赛道迎来创新爆发。

大模型在语言、多模态、视频、代码、工具调用等领域实现从“能用”到“好用”的突破后，其技术能力正成为新一代AI产业的“基础设施”，而本土AI大厂则成为这一基础设施的核心构建者与输出者，推动模型能力从单一研发向全产业链渗透：

AI软件领域，基于大厂核心模型开发的Agent、行业定制化解决方案将成为企业数字化转型的核心抓手；

AI消费硬件领域，AI大厂与硬件厂商的深度协同，让AI PC、智能音箱、AR/VR等产品实现体验升级，成为消费市场的新增长点；

具身智能领域，大厂的大模型技术为通用机器人、灵巧手提供核心“大脑”，推动AI从“虚拟世界”走向“物理世界”；

AI for Science领域，AI大厂的技术开放与合作，让人工智能与量子化学、材料科学、生物医药等基础科研深度融合，成为科研创新的重要工具。

从全球竞合格局来看，中国AI产业正从技术跟随走向技术并行甚至局部领跑。

未来，中国AI产业的发展将更加注重核心技术自主可控与全球生态协同：一方面，以AI大厂为引领，联合算力芯片、底层框架等领域的企业，在GPU、大模型底层框架等核心领域持续攻坚，补齐技术短板，实现自主可控；

另一方面，依托本土AI大厂的技术与商业化优势，加强全球技术交流与合作，推动中国AI技术、产品与解决方案走向全球，在全球AI产业生态中占据重要位置。

结语

智谱与Minimax的两个3000亿市值，不仅是两家企业的发展里程碑，更是中国本土AI大厂集体崛起的信号。

未来，随着大模型红利的持续释放，以及人才、场景、资本、科研的深度协同，中国本土AI大厂将持续壮大，更将带动整个AI产业迎来从“单点突破”到“全产业链繁荣”的全新发展阶段。

这一浪潮，不仅将成为推动中国实体经济数字化转型的核心动力，更将让中国AI在全球人工智能产业的竞争与发展中，走出一条兼具技术创新与产业落地的中国道路，成为全球AI发展的重要引领力量。