01. 最差的生意模式叠加最贵的估值
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为什么护城河最浅的这些AI 公司，估值反而最贵？终局是什么？
OpenAI $852B、Anthropic $965B、智谱港股市值对应 580 倍 PS。
这些数字在 SaaS 估值体系里最高峰的时刻都不一定站得住：而且那是SaaS有 80% 毛利率和 120% NRR 这两个硬前提撑着。大模型 API 公司两个都没有。
回顾一个很容易被大家忽略的旧闻：2025 年 3 月,零一万物停止大模型预训练,转型集成商。
李开复当年拿到的钱不算最多,但招的人最贵、讲的牌最响。闫俊杰、周伯文这一票顶级研究员加盟,“做中国版 OpenAI”的故事一度顶到天花板。结果第一个退场。
这是失败个案还是模型公司的最终归宿？
零一万物退场后转向基于 DeepSeek 卖定制化 AI 方案。这个转身很体面,但商业模型的估值变了:从模型层公司降级成集成商。模型层公司按 PS 估值,集成商按人头计费。两个估值体系之间隔着一条河。
我之前那篇为什么说LLM API生意是最差的一种生意模式。已经把”为什么差”拆解了一遍:
- 客户掌握替代权
- 厂商没有研发休息权
- 资产投入巨大
- 产品溢价被低价跟随者快速压缩。
反观当下的二级市场上，智谱港股市值对应 580 倍 PS，MiniMax 的 129 倍 PS，就显得很反差，更重要的是，这个估值逻辑支撑着当下所有头部模型公司。
这中间的鸿沟,是每家公司离自己的”零一时刻”还有多远。
02. 本质:SaaS 估值模型不该套用到 AI
几个月前我的另一篇文章👉AI公司的估值新锚点：算力成本的物理约束写了，AI 估值不应套用 SaaS 模型。
- SaaS 是代码杠杆,每多一个用户的边际成本趋近于零;
- AI 是算力杠杆,每次调用都在消耗物理资源。
这两个商业模型的资本回报率结构完全不同。
SaaS 公司能撑住 30 倍 PS（是的，也只有30倍）,靠的是 80% 以上毛利率和 120% 以上净收入留存率(NRR)。前者保证单位经济模型成立,后者保证客户不会跑。这两个数字组合起来,才能支撑”未来十年持续高增长”的 DCF 假设。
反过来看，大模型 API 公司，这两个估值锚点优势都没有，同时又有四个与之完全对立的劣势。
毛利率方面,MiniMax 招股书披露得很清楚了:2024 年 12.2%,2025 年爬到 25.4%。这已经是行业里相当不错的水平了，但跟 SaaS 的 80% 比还是 数量级 差距。原因很简单:每次推理都在烧 GPU 时长；每次训练都在烧资本开支；同时GPU算力“永远”不够，采购GPU/更新数据中心是持续不可中断投入。
NRR 方面更难看。Menlo Ventures 的 2025 中期报告显示,OpenAI 的生产使用份额从 2023 年底 50% 跌到 2025 年中 25%,Anthropic 从 0% 涨到 32%。一年时间里市场份额能换手到这个程度,说明客户根本不存在”绑定”—他们只是还没找到更好的替代品。
纯模型层公司没有护城河。它的所有”客户关系”都建立在 API key 上,而 API key 是三行代码就能改的。
本质上，大模型公司都知道并承认这个事实（只是愿不愿意说出来）。零一的转型就是一个开端：继续投钱训练下一代模型,回报率算不平;不投,老模型马上被竞争对手的低价跟随者吃掉。两难之下,转型集成商成了合理选择—赚模型外的钱。
这条路不丢人,但估值会从”AI 平台”降到”系统集成”。零一万物最后一轮估值 10 亿美元,转型后还能撑住这个数字就不错了。
03. 其他公司离”零一时刻”还有多远
零一时刻不是会不会来的问题,是来多少次的问题。逐个评估当下最受关注的几家:
Anthropic: 最近的一个。 估值 $965B(2026 年 5 月,65 亿美元融资轮),ARR 约 47 亿美元年化。简单算一下 PS 倍数:约 20 倍。这个倍数对应 SaaS 级公司的水平,但 Anthropic 几乎是纯模型层公司。Claude 订阅收入有部分缓冲,但主体仍是 API。Menlo 数据显示它一年内份额从 0% 涨到 32%—这个增速听起来漂亮,反过来也意味着,下一年如果份额掉到 20%,没有应用入口接住流量。它的护城河跟家门口的排水沟一样浅。
OpenAI: 稍远一点,但有限。 估值 $852B(2026 年 4 月,122 亿美元融资轮),ARR 约 25 亿美元年化,PS 约 34 倍。PS 倍数比 Anthropic 还高,但 OpenAI 有 ChatGPT 这个真正的应用入口,有广告收入,有企业版工作流，算是估值高的一个解释。这些非模型层收入给了它缓冲。但问题依然存在:ChatGPT 用户切换底层模型的成本极低,一旦 Claude 或 Gemini 在某个能力上反超,流量会迅速迁移。OpenAI 离零一时刻的距离,取决于它能不能把 ChatGPT 从”模型入口”变成”工作流操作系统”。目前看,Codex变成他的护城河，但是进展有限。
智谱 AI: 政企订单撑起的估值幻觉。 港股市值约 4537 亿港元(2026 年 8 月 4 日),2025 年收入 7.24 亿元人民币,PS 约 580倍 。这个倍数需要的不是增长,是奇迹。智谱的客户结构主要是政企,这部分客户确实有切换成本,但天花板也低—政企客户的预算有限,续约率高但增量有限。智谱的零一时刻可能不会以”停预训练”的形式来,而会以”增长不及预期”的形式来。新的Coding Plan锁定的 ToC 用户群成效有待验证（等下一次财报）。
MiniMax: 相对不那么离谱。 港股市值约 796 亿港元(2026 年 8 月 4 日),2025 年收入 7900 万美元,PS 约 129倍 。仍然贵离谱，只是不那么离谱。MiniMax 不一样的地方是有 to C 应用(Talkie、Hailuo)缓冲。2025 年毛利率从 12.2% 提升到 25.4%,说明 to C 应用的规模效应开始显现。MiniMax 的风险零一时刻,在 to C 应用的用户留存和变现能力。
月之暗面、阶跃星辰、百川智能:还没 IPO 的几家。 月之暗面最新估值 38 亿美元(2025 年 10 月),考虑港股 IPO;阶跃星辰 2026 年 2 月寻求港股上市;百川智能 2024 年 7 月估值 28 亿美元后没有新动静。这几家的核心矛盾是:IPO 估值锚点已经定死,但市场环境在恶化。如果以 2025 年的估值水平上市,破发几乎是必然。
04. 估值分层与避坑清单
把上面的评估整理成可操作的框架。Bruce Greenwald 在《竞争优势》中提出的分析框架把护城河拆成四类:规模经济、网络效应、品牌、客户切换成本。大模型 API 公司在这四类上几乎全是零分。
但市场给估值时还在用 SaaS 倍数。这个错配就是机会。
估值红线可以归纳为几条:
- PS > 50 倍 + 纯模型层 :避开。Anthropic 是典型。
- PS > 100 倍任何情况 :避开。智谱、MiniMax 都在此列。
- NRR < 100% :避开。说明客户在流失,Menlo 数据已证明 OpenAI/Anthropic 都在此列。
- 毛利率 < 50% :质疑。MiniMax 25.4% 是行业较好水平,但仍远低于 SaaS 标准。
- 非模型层收入占比 < 30% :避开。说明公司没有缓冲,Anthropic 是典型。
按这个红线筛下来,真正能买的方向其实很窄:
- 1. 云厂商是首选， 微软、Alphabet、阿里云,它们用同一套基础设施支撑多类收入,模型只是其中一项。Alphabet 2025 年资本开支 6206 亿元,2026 年指引 1.19-1.26 万亿元—这个投入不止服务通用模型 API,还服务搜索、广告、云、办公软件。资本回报有多源分摊。
- 2. 应用层 SaaS 是次选， 但必须有专有数据和工作流。Salesforce 有客户数据,SAP 有企业流程,Adobe 有创意工作流。这些公司的护城河在模型外,AI 是它们的能力增强而非核心赌注。
- 3. 卖铲人， 要选护城河深的。台积电比英伟达更安全—英伟达的 GPU 单一依赖风险,而台积电的先进制程是通用能力。
大模型 API 公司的悲剧在于,它们的所有”优势”都没有护城河。
05. 反向 DCF 的价值
巴菲特在伯克希尔股东信中反复阐述的内在价值定义是：
一家公司的内在价值,等于它余生所能产生现金流的折现值。这句话反过来用就是:当你看到一个估值数字,可以倒推市场在押注什么。
OpenAI： $852B 的估值,反向 DCF 倒推出来的隐含假设大致是:未来十年 ARR 复合增长率 40% 以上、毛利率从现在的 50% 爬到 70%、终值倍数仍能维持 20 倍 PS。这三个数字任何一个不成立,估值都要打折。
但前文已经证明:
- 毛利率被算力成本锁死在 25-50% 区间,爬不到 70%;
- ARR 增速被份额切换频繁打断的可能性极高,40% 复合增长在客户掌握替代权的前提下难以保证;
- 终值倍数被低价跟随者持续压制,DeepSeek V4-Flash 把同等智能指数的 token 价格压到 0.20 元人民币量级。
三个条件同时不成立。
Anthropic: $965B 的隐含假设更激进—它比 OpenAI 更纯模型层。
智谱: 580 倍 PS 的隐含假设不是增长,是 奇迹—— 收入要涨 50 倍才能回到合理区间。
巴菲特那句被反复引用的话—“退潮之后才知道谁在裸泳”—在这里有了一个具体的版本:当市场用反向 DCF 重新定价时,裸泳的是那些没有应用入口、没有专有数据、没有工作流锁定的纯模型层公司。
剩下几家公司的估值,本质上是在赌潮水不会退到自己的位置。但潮水不讲情面。客户改三行代码只需要几分钟,供应商为了不被改掉,要建数据中心、训下一代模型、参加下一次考试。当反向 DCF 跑完,这些公司的估值会回到它们本来的样子—模型层公司按模型层估值,集成商按集成商估值,有应用入口的公司按应用估值。
这些公司唯一的归宿只是在排队等反向 DCF 跑完。
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06. 原文来源
原文发表于微信公众号“中老年叨叨”（2026年8月4日 17:41）。查看微信公众号原文。