2025年12月17日，北京智譜華章科技股份有限公司（智譜AI）與通用人工智能公司MiniMax相繼通過港交所上市聆訊，標誌著首批以通用大模型為核心業務的公司進入公開市場，並把「如何為大模型公司估值」這一問題推向台前。
文章指出，招股書披露的數據顯示這類公司具備高增長與高投入、高虧損的特徵：智譜AI在2022–2024年間收入年複合增長率約130%，但2024年淨虧損達29.58億元人民幣；MiniMax 2024年收入同比增長約782%，但淨虧損約4.65億美元（約合32.7億元人民幣）。2025年上半年智譜AI的研發支出達15.95億元，主要用於購買算力。
為何需要新的估值計價方式
文章回顧傳統估值框架（客觀的現金流折現等與主觀的市場情緒類方法），認為對於尚未形成穩定盈利模式且技術迭代快速的大模型公司，不足以直接套用既有估值指標，需要在客觀可量化的前提下，尋找能同時反映現有資產盈利能力、未來增長與可比風險的新計價單位。
Tokens 作為估值核心計價單位的理由
- 統一計量多元收入：大模型公司的收入來源複雜（企業端 API 調用、面向用戶的產品等），而 Tokens 是覆蓋多條產品線的底層計價單位，可用於衡量創收能力。
- 串聯成本與收入：Tokens 消耗量可直接映射到算力需求（如以 H100 顯卡計量），從而將成本端（算力投入）與收入端用同一單位連接起來。文章引用中泰證券的測算，提出一個日活過億的 AI 應用每日可能需消耗相當於約 14.15 萬 張 H100 的算力（文章同時指出該測算暫時無法驗證）。
- 提供行業可比性：作為通用度量單元，Tokens 可用於計算單 Token 利潤或市場份額，便於跨公司、跨模型的相對比較（文章提及 OpenRouter 等機構在統計模型 Tokens 調用量與市占率）。
文章並指出，目前市場常見的計費公式為：價格 =（輸入 Tokens + 輸出 Tokens）× 單價，這使得 Tokens 成為連接成本與收入的天然橋樑。
基於 Tokens 的估值思路與示例
- 以 ARR 邏輯替換計價單位：將傳統以年經常性收入（ARR）為核心的估值公式，改以 Tokens 調用增速或 Tokens 基礎的「類 ARR」為核心指標。文章以 OpenAI 為例：去年收入為 116 億美元，Tokens 調用量增速約 54 倍，初步推算估值約為 6264 億美元；在考慮市占率等風險修正後，得出樂觀與悲觀估值區間約為 7391 億美元與 5011 億美元。
- 以 Tokens 為核心的相對估值：通過統計各廠商的 Tokens 市場份額與單 Token 價格，將市場總估值按份額分配至個體公司。文章舉例（以假設值為基礎）說明按 Tokens 份額對谷歌、Deepseek 等公司進行相對估算，並討論價格差異、匯率與市場環境對結果的影響。
限制與風險
- 不同模型使用的分詞器或 Token 定義不盡相同，單位 Token 所涵蓋的語義與價值可能存在差異。
- Tokens 作為經營數據，並非像財報一樣受強制披露規範，目前多數數據來源依賴第三方統計或雲服務商，可靠性與可比性存在不足。
- 文章強調目前的計算基於有限資料，方法尚不完善，需要隨著更多招股書披露與市場數據的累積而逐步完善。
總結：文章認為，將 Tokens 作為估值的核心計價單位，在客觀價值體系下能較好地對接大模型公司的生產要素（算力）與產出（收入），為估值提供一條可行的切入路徑，但同時提醒數據與方法的局限性，需在更多公開披露後進行更細緻的估值測算。
附註：本文原文基於公開資料撰寫，文章內示例與測算屬初步推演，並非投資建議。