中國 AI 大模型賽道的估值邏輯正在經歷一場粗暴但清晰的重構。變量不是參數規模，不是月活用戶數，也不是多模態能力，而是 Coding——模型寫代碼、解決軟件工程問題的水平。把幾家頭部公司的數據拉出來，這條線幾乎不需要統計檢驗就能看清。

DeepSeek 是這輪邏輯的典型代表。這家公司正在洽談一筆約 70 億美元 的融資，如果落地，將創下國內 AI 公司史上最大單筆融資紀錄，估值可能達到 590 億美元。市場願意給這個價，核心押注的就是它在 Coding 能力上的突出表現。

月之暗面 的軌跡同樣印證了這一點。旗下模型 Kimi K2.5 在把 Coding 能力拉滿之後，商業化速度驟然提升——20 天內收入超過 2025 年全年，年度經常性收入（ARR）在三個月內衝到 2 億美元。資本反應迅速，半年內完成四輪融資，合計超過 39 億美元，估值飆到 200 億美元。

智譜 則從另一個維度提供了證據。其 GLM-5 模型在 SWE-bench Verified 開源模型榜單上拿下榜首，模型即服務（MaaS）平臺的 ARR 同比暴漲 60 倍。隨後發佈的 GLM-5.1 更是在 SWE-bench Pro 上登頂全球第一，直接推動其港股市值一度觸及 8800 億港元。

相比之下，MiniMax 此前在 Coding 能力上相對薄弱。儘管港股上市首日市值突破 1000 億港元，但市場普遍認為其後期增長彈性較低，這從側面強化了 Coding 能力與估值之間的正相關。

中國市場的變化令人咋舌，但真正把 Coding 能力釘進全球資本市場信仰體系的，是美國公司 Anthropic。5 月 28 日，Anthropic 完成 650 億美元 的 H 輪融資，估值達到 9650 億美元。這家公司從成立之初就把代碼生成和軟件工程能力作為核心賣點，其 Claude 系列模型在開發者群體中的口碑直接轉化為了資本市場的天價估值。

從產業視角看，Coding 能力之所以成為估值新錨點，是因為它直接打通了模型層與應用層的商業閉環。一個能寫代碼、能解決實際軟件工程問題的模型，意味著企業客戶願意為之付費，開發者願意在其上構建應用，平臺收入可以快速規模化。這比單純的聊天機器人或內容生成工具，離錢更近，護城河也更深。

在黃仁勳提出的 AI 產業“五層蛋糕”框架中，這輪估值邏輯的重塑主要集中在模型層，但其影響會向上傳導至基礎設施層和芯片層。當模型公司因為 Coding 能力獲得高估值和鉅額融資，它們對算力的採購需求會進一步推高 GPU 訂單和雲基礎設施投資。同時，應用層也會因此加速分化——那些能直接嵌入開發流程、提升程序員生產力的工具，將比泛化的對話式應用獲得更高的商業溢價。

當然，Coding 能力並非估值的唯一變量。模型的安全對齊、多模態理解、推理成本等因素同樣重要。但眼下，資本市場顯然在用真金白銀投票，認為代碼生成和軟件工程自動化是 AI 商業化最短的路徑。這一趨勢是否會持續，取決於這些模型能否在實際企業環境中持續交付可靠結果，而不僅僅是在基準測試上刷分。