小红书上市这事，堪称“超长待机”。

早在2018年，小红书创始人瞿芳在接受彭博社采访时曾明确表示，可能会在未来2到3年内完成IPO，即最晚在2021年年底前上市。

为推进资本化进程，小红书开始密集布局高管团队，2021年3月，拥有深厚投行背景的前花旗高管杨若出任CFO，被外界视作上市筹备的核心信号。同年4月，路透社旗下IFR爆料，小红书计划年中登陆美股，上市进程看似尘埃落定。

但仅仅几个月后，有媒体传出小红书将暂停在美国上市的消息。当时市场普遍猜测或与美国加强海外上市企业数据监管的政策环境有关。

蛰伏两年后，2023年4月，IFR再度援引知情人士消息，称小红书已秘密向美国SEC递交IPO申请，计划年中挂牌上市，但官方随即辟谣，明确暂无明确IPO计划。

去年中旬，小红书落地香港办公室，引入原今日资本合伙人戴丽担任CSO，同时频繁调整员工期权、股权回购政策，一系列资本层面的操作，让市场再度燃起上市猜想。

近期，彭博社再度放出重磅消息，小红书最快将于本月底前秘密递交港股IPO申请，若顺利落地，将成为近年香港市场规模最大的中国互联网企业IPO案例之一。

“狼来了”的故事在小红书身上反复上演，但在上市之前，如果小红书没有解决内忧，真有可能引狼入室。

01 内容乱象屡禁不止

凭借“真实、友好”的社区氛围，小红书在巨头厮杀的互联网赛道站稳脚跟。公开数据显示，小红书月活用户超4亿，日活跃用户稳定在1.35亿至1.7亿之间，平台日搜索量高达8亿次，每个用户日均打开16次。

然而，光鲜的数据背后，却藏有难以根治的内容乱象。

今年5月新华社每日电讯调查发现，小红书上有用户把儿童打扮成成人的样子、模仿成人动作“擦边带货”。像是在一条儿童营养品带货笔记的附图中，目测才上小学的女孩身着白色丝袜、超短裙、吊带背心，模仿成年模特的姿态展示商品。

调查还发现有商家以招募“体验官”为名，变相索取儿童身体影相；一些儿童摄影和推拿养生机构拿儿童露背装、泳装或赤裸上身的照片或视频引流。

小红书对此表示，用户每周分享未成年人出镜内容的频率不得超过2次，平台视情节对违反相关要求的用户采取下架、限流、限制商业权限、封禁账号等措施。但据新华社每日电讯观察，多位疑似违规带货博主并未遵守该要求，账号在一周内多次发布以儿童出镜的带货图文信息。

可平台披露的治理数据更印证了监管的滞后性和被动性。6月1日，小红书平台治理官方账号公布涉未成年人不良内容阶段性处置结果显示，近一个月内，平台共清理涉未成年人违规笔记约10.9万条，处置违规账号约1.3万个。

算法机制的缺陷，进一步加剧了乱象蔓延。在小红书浏览此类内容越多，就会被更多推送类似内容。浙大城市学院新闻与传播学院院长沈爱国指出：“部分平台的未成年用户非常集中，算法以用户停留时长、互动率为核心指标，根本不会理解‘儿童’和‘低俗内容’之间的伦理问题。它只识别到‘这类内容能留住观众’，于是加速推送，而这些内容恰恰有可能被别有用心者利用。”

更令人担忧的是，已经有一条成熟的利益链条在小红书上形成。2025年上半年，小红书安全部门捕捉到异常信号：一批账号在平台群组密集发送带有诱惑性的导流信息——前半段用露骨话术勾起用户兴趣，后半段引导添加微信号，再通过二维码链接下载涉黄APP。

事实上，自2021年以来，小红书因涉及未成年人低俗、性暗示等问题，已被监管部门约谈、处罚多次。在暨南大学新闻与传播学院教授刘涛看来，平台严格清理这类“擦边”内容，意味着短期内流量和商业数据的损失，因此平台在实践中往往是被动响应，“不举报不处理”“不发酵不严惩”，而非对违规账号和内容进行根治性封禁。

02 商业化需要新故事

市场对于这场IPO给予高期待。小红书继2023年宣布实现盈利后，又向股东作出“2025年全年净利润将达到30亿美元、同比增长200%”的业绩指引。

此前，小红书一直存在“平台流量是卖给品牌做广告，还是留给站内电商促成交易”的博弈。今年4月，小红书决定不再摇摆。在其全员内部信上，宣布全面整合社区、电商、商业化三大业务及公司技术体系。这意味着社区生态、商家经营到平台营收的全链路命脉，全部交到新任总裁柯南手中。

从收入结构来看，广告是平台核心增长引擎。2025年小红书营收约420亿元（约60亿美元），同比增长40%。其中，广告收入320亿元，占营收比从去年的72%进一步提升至76%。

广告商业化的疯狂生长，也让担忧从最初的影响社区调性到如今的动摇社区信任根基。比如，一些机构伪装成素人账号，在发布内容营造真实感的同时，在正文或评论区夹带私货，植入广告。而用户出于对小红书“真实种草”的信任，很容易相信这些都是真心推荐。

艾媒咨询发布的《2025年中国小红书用户触媒习惯及消费意愿调查》显示，在2025年中国小红书用户弃坑小红书的主要原因中，“平台虚假信息太多（实测后并不理想）”占比最高，达到63.01%。

图源：艾媒咨询

虚假营销同样也困扰品牌方。2025年底，丽江官方公开发函喊话小红书，直指平台存在用户发布不实“避雷帖”“曝光帖”，恶意威胁商家退款、抹黑品牌的乱象；不久前，追觅CEO俞浩公开发文质疑，小红书放任大量未经证实的虚假信息传播，恶意抹黑品牌。

此外，小红书极度依赖广告的这种单一盈利模式，让平台业绩完全受制于广告市场行情，行业波动便会直接冲击营收基本面，抗风险能力极弱。

事实上，为摆脱广告依赖、完善商业化闭环，小红书多年来持续加码电商业务，试图打通“种草-拔草”交易链路，却始终未能跑出成熟模式——平台深耕户外运动场景的自营电商“小绿洲”关停，试水本地生活团购的“小红卡”上线三个月便紧急叫停，多次电商探索均以失败告终。

如今主打的“生活方式电商”，看似找到差异化竞争手感，可前路依旧挑战重重。

小红书主打服饰等非标品类，一定程度上帮助平台规避了价格竞争的劣势，但这类品类极度依赖买手的审美、内容输出与品控能力，难以批量复制头部达人的带货效果，仅靠少数董洁、章小蕙式头部买手支撑，无法形成规模化效应。

同时，平台货盘丰富度不足，中腰部主播直播间商品高度同质化，既限制了消费者选择，也削弱了用户对买手选品能力、平台电商的认可度。

尽管小红书的生活方式电商被平台当作优秀案例公开分享，可从行业体量来看，其与头部平台差距悬殊。2025年抖音电商GMV达4.3万亿元，淘宝天猫高达9.5万亿元，而小红书2024年GMV仅4000亿元，不在一个竞争维度。

资本市场期待的“内容电商逆袭”，至今可能仍是空中楼阁。互联网分析师丁道师直言，小红书的核心矛盾在于内容分享与商业化的天然割裂，依靠真实内容起家的社区，一旦过度商业化，必然破坏生态平衡，这也是其种草易、拔草难的核心症结。

03 豪赌港股闯关

当下港股回暖，小红书业绩扭亏为盈，让外界视作迎来了最佳上市窗口期。

“前两年都是传闻，但这次极有很可能是真的，因为‘动作都齐’了。”庚辛资本创始人张家康对我们表示，近两年小红书老股东交易价格在一级市场持续攀升，员工期权也经历了多次重定价。

自2013年天使轮以来，小红书累计完成7轮融资，投资方阵容几乎涵盖了包括真格基金、金沙江创投、纪源资本、腾讯、阿里巴巴、淡马锡、DST Global、博裕资本、高瓴投资、红杉中国在内的国内顶级创投机构。

根据市场报道，小红书的老股交易估值在约18个月内增长了近两倍。2024年7月，老股转让时估值为170亿美元，2025年6月升至310亿美元，2025年底某机构交易中估值已达500亿美元。

强劲的估值表现除了前面提到的平台盈利能力得到显著改善，还有去年年初大量海外用户涌入小红书。这波热潮不仅让小红书短期内增加了大量海外用户，还让市场看到了小红书用户增长潜力和品牌影响力。

最近，小红书和央视、咪咕一同成为国内仅有的三家美加墨世界杯特权转播平台，也是通过现象级的体育赛事IP来吸引更多用户、持续优化用户结构和丰富内容生态。小红书披露的数据显示，开赛前三日，直播间球迷累计互动次数达到9000万次。观播用户中，男性用户占比超过60%。

伴随着估值上涨，小红书对员工期权进行了多次重定价和回购，大幅提升了期权的实际价值。从去年3月至今，小红书一共进行了4次期权授予价上调，期权授予价从13.5美元一路攀升至30美元，涨幅超120%。

此外，另有分析人士指出，以智谱、MiniMax为代表的大模型公司快速涌入资本市场，其创新速度可能对传统社交平台的流量和商业模式构成中长期威胁。在这样的背景下，小红书要尽早登陆资本市场，既可锁定已实现的业绩成果，也可为下一阶段的竞争储备更多弹药。

不过，上市从来不是解决所有问题的万能钥匙。小红书若只是依靠流量红利、资本热度完成上市，却始终无法根治内容乱象、破解商业化短板，那么随着资本市场的高光加持终将褪去。

“中国版Anthropic”这个说法当下非常流行。

稍作回溯，大约是从2025年下半年开始叫开的，最早出现在卖方电话会议里。几位分析师在讨论那家刚递表港交所的AI公司时，需要一个能让基金经理瞬间听懂的参照物。OpenAI已经被叫得太多，Mistral又太冷僻，Anthropic刚好——ARR曲线漂亮，有“安全派AI”的差异化定位，对估值故事也友好。

于是“中国版Anthropic”这句话被甩了出去，几周内变成行业口头禅，几个月后，已经堂堂正正写进招股书的解读、研报的封面、卖方午餐会的开场白。

这种映射本身是分析师的便利工具，用熟悉的事物去解释陌生的事物，省事、直观、方便决策。中国版亚马逊、中国版特斯拉、中国版谷歌——过去二十年的中国投资史，大半是靠这种比喻搭起来的脚手架。

A. 为什么流行开来？

这一次也不例外，脚手架看起来非常贴合——否则也不会获得市场的认可。

第一层原因是产品形态对得上。Anthropic过去三年最重要的事是Claude Code撕开了AI编程市场，而这家中国公司也在大力布局Coding能力，发布会上Coding能力总是被放在最显眼的位置。

第二层原因是商业模式对得上。Anthropic的300亿美元ARR大半来自B端企业客户，这家中国公司的MaaS平台和大客户解决方案也以B端为主，金融、能源、政务被反复提起。

但真正让这个比喻牢牢钉在市场叙事里的，是第三层——也是最深的一层——国产替代。

2025年初DeepSeek发布R1之后，整个中国AI行业心照不宣地进入了一个新的剧本：硅谷有什么，中国就要有对应的什么。OpenAI对应DeepSeek，Cursor对应国产Coding公司，Anthropic对应这家公司。

这个剧本几乎不必论证，构成了当下中国科技叙事里最有共识、最能调动资源、最不容挑战的那条主线。当一句“中国版Anthropic”被甩出去的时候，它真正调动起来的，不是几个商业模式的比对，而是中国必须有自己Anthropic的国家意志。

数家媒体在报道中将该公司与Anthropic类比

这套国家意志在二级市场上得到了极为热烈的回应。这家公司2026年初登陆港交所，发行价116.2港元，五个月之内股价冲到1001港元，近期股价更是爬升到2000港元以上。市场愿意付出的估值倍数极其惊人。

但也需要补充一个细节：它的港股流通盘很小，香港公开发售部分超额认购1159倍，公众持股比例不高，稀缺性本身就构成了相当一部分估值溢价。这里就不具体展开了。

回到主题。当“中国版Anthropic”这个比喻同时被产品对标、商业模式对标、国家意志这三层支撑起来的时候，它已经不只是分析师的便利工具，它变成了一种愿景。

B. 同样的种子，不同的土壤

不过，愿景和现实之间，是有距离的。

Coding能力对得上、B端客户为主对得上、国产替代的非凡意义也对得上，这些都没问题。但真正需要做的，是把镜头拉远一点，看看这两家公司所根植的土壤，到底是不是同一片。

先看一个画面。

硅谷一家中型律所的合伙人，月底要审批一笔开销，例如给整个律所接入Claude Enterprise，年付几十万美元。这笔钱怎么签下来的？大概率是合伙人扫一眼报价，比一下省下来的初级律师工时，CFO那边走个流程，半小时就过了。

在美国，这是B端软件采购的日常。Salesforce、Workday、Snowflake、Datadog——过去二十年，硅谷的SaaS军团把美国企业训练成了世界上最舍得为软件花钱的客户群。Anthropic的300亿美元ARR就长在这片土壤上，《财富》全球500强前十里有8家是它的客户。

把同样一颗种子换到中国土壤上，故事的形状会变得不太一样。国央企采购走的是招投标流程，三四家供应商互相压价，中标的那家往往是报价最低、回款最慢的。

民营企业的IT部门采购AI能力的时候，第一反应是看有没有开源替代品，第二反应是能不能本地化部署把数据握在自己手里，第三反应才轮到预算。

中小企业更直接，毕竟SaaS二十年没在中国真正长起来，今天的AI接的就是这个没长起来的盘子，想赚钱——太难！

这件事谁都解决不了，它会一笔一笔写进财报里。这家公司2025年的本地化部署毛利率从66%滑到了48.8%，API涨价83%才换来调用量400%的增长。两个数字摆在那里，背后是中国B端付费土壤的真实厚度。

即使是同样的种子，埋入不同厚度和性质的土壤，长出来的果实也不会一样。

C. 两道坎：算力鸿沟与和生态逻辑

Anthropic身后站着亚马逊和谷歌，亚马逊投了80亿美元并提供主要的云服务，谷歌投了20亿。这意味着目前全世界最强的两套云基础设施，同时在给它供血。CEO达里奥还在公开场合反复说，训练成本会从10亿美元上升到100亿、1000亿美元。

中国对标方所处的位置不太一样。一边是高端GPU的出口管制，一边是单位算力成本结构性地高于美国同行。同样训练一次模型，要花更多的钱、用更长的时间、承担更多的不确定性。

更值得停下来想想的是模型规模这条线。Anthropic最新推出的Mythos模型，参数规模已经摸到10万亿这个量级。并且，需要指出的是，它不仅是个模型，是一整套打通了亚马逊云、Palantir平台、美国国防部IL6机密环境的政企AI解决方案。

美国国安局、国防部、财政部、商务部、国土安全部、司法部、国务院，可以说，一整圈联邦机构都在用Mythos的修改版做漏洞发现、系统加固、攻防评估。

这已经不是单纯卖模型的生意了，是Palantir那条路——政府+国防+关键行业的长期合同，市场规模动辄几百亿美元，毛利率结构和“卖API”完全不同。

这项计划联合了AWS、苹果、谷歌、微软、英伟达s等12家科技巨头，将Mythos Preview定向开放给约40家维护关键软件基础设施的组织

中国对标方有没有可能走类似的路径？理论上有，实际上要难得多。

第一道坎是算力层面的巨大鸿沟。

先说算力，Meta是硅谷巨头中算力较弱的一家公司，但2026年的AI资本支出，已经接近中国所有头部AI企业的总和。Mythos单次训练成本高达100亿美元，背后不仅仅是成本高昂，更在于算力能否充足。国产芯片的追赶，无论从单卡性能、集群效果，只能追赶到H20至多H100的水平，并且无法进行预训练，主要用于推理层面。

最顶尖的芯片公司华为昇腾，5月主动曝光出“韬定律”，可以理解为，利用EUV光刻机突破5纳米以内芯片路径已经不可能，堆叠成为唯一的艰难之路。这为国产化芯片追赶之路蒙上了一层阴影。可以推测，中美之间的算力差距在接下来还会继续拉大。

何庭波在题为《半导体新路径探索与实践》的主旨演讲中，正式发表“韬（τ）定律”

第二道坎是政企AI生态的逻辑完全不同。

Anthropic走的那条路，本质上是几个商业玩家自下而上拼出来的：Anthropic出模型，AWS出云和算力，Palantir出政企落地平台和数据中台，三家公司谁也不归谁管，但通过商业合作和股权绑定，自然而然形成了一个面向美国联邦政府的AI解决方案联盟。

Palantir过去十年已经在国防部、CIA、ICE、FBI铺好了渠道和信任，AWS的GovCloud已经拿到IL6认证，Anthropic的模型嵌进去就能用。这是一个市场化的、由商业利益驱动的、自下而上长出来的政企AI生态。

中国的政企AI生态，长得不是这个样子。它是被信创框架定义的。2027年央企信创全面替代是硬目标，2026年是冲刺年。这意味着所有进政企的AI能力，第一道关不是性能、不是ROI，而是“是否符合信创目录”。CPU要用龙芯/海光/鲲鹏，操作系统要用麒麟/统信，数据库要用达梦/人大金仓，AI芯片要进安全可靠目录。这一整套流程，本身就是政府主导的，不是商业玩家拼出来的。

也就是说，美国的政企AI生态长得像一个市场，中国的政企AI生态长得像一张行政地图。这两种生态的财报形状是不一样的。Anthropic的政企生意可以做成“边际成本递减、毛利率递增”的SaaS曲线；中国对标方在政企侧的生意，更接近“每一单都要重新做集成、毛利率被本地化部署拖着走”的项目制曲线。

这一点，正好对应它本地化部署毛利率从66%滑到48.8%的财报现实。

两道坎叠在一起，“中国版Anthropic+Palantir+AWS”这条路，在中国短期内是走不通的。不是没有人愿意走，而是这条路在中国的形状本来就不一样，走通了也不会长成Anthropic那种样子。

再回到那两份财报。Anthropic在2024年底的年化收入是10亿美元，一年半之后冲到300亿，2026年5月完成650亿美元H轮融资，投后估值9650亿美元，已经在筹备IPO。

这家中国公司2025年全年收入7.24亿元人民币，净亏损47.18亿元，四年累计亏损约85亿，当下ARR大约2.4亿美元，市值高点接近1500亿美元。

如果硬要按Anthropic的P/ARR倍数倒推，1500亿美元市值对应的ARR应当在40亿美元上下。从2.4亿到40亿，差着16倍。要补上这16倍的缺口，这家公司未来每个月都得维持150%以上的环比增速——这个数字，连硅谷最猛的SaaS明星都没跑出来过。

走到这一步，“中国版Anthropic”已经不算商业判断了，更像一种估值上的许愿。

而许愿能不能成真，并不取决于这家公司，取决于它脚下那片土壤、它头顶那片天空，以及——这是接下来要谈的——它对标的那个对象，自己究竟稳不稳。

D. Anthropic是否构成一个锚？

到这里，如果文章只批评中国对标方，其实是不公平的，也是不准确的。真正诚实的分析必须把另一面讲清楚，即被当作锚的Anthropic，自己也站得没那么稳。

把时间拉回三年前。2023年初，主角是ChatGPT。所有中国创业者开口闭口“中国版OpenAI”，GPT-4发布的时候几乎所有评论都认定OpenAI已经赢下了这场战争。

一年后Gemini追上来了，谷歌在多模态、长上下文、原生集成上拿到了局部领先，Gemini 2.0发布之后，“OpenAI已经赢了”这个说法开始松动。

又一年后，Claude追上来了，Claude Code撕开了编程市场，2026年5月，Anthropic以9650亿美元估值反超OpenAI的8520亿美元，成了全球估值最高的AI公司。

三四年时间，主角换了好几波。每一波都曾被宣告“已经赢了”，每一波都很快被下一波改写。

即便是当下的Anthropic，位置也远谈不上稳固。它跑出了编程这一个垂直领域的爆款，可法律、医疗、金融、教育、设计、内容、客服、供应链……每一块潜在的市场都比编程大，它一个都还没真正攻下来。它的盈利刚刚到来，2026年二季度5.59亿美元的单季营业利润是首次盈利，谈不上常态。

它的算力成本还在指数级上涨，CEO公开警告未来训练成本要到百亿甚至千亿美元级别，这意味着它必须不断融资、不断扩大算力承诺，才能维持现在的位置。

有观点认为：OpenAI在视觉、图像等方向均有强势布局；谷歌同样在图像、语音等环节上加码，而Anthropic的优势几乎全部集中在编程上

2026年4月，Claude Enterprise从固定订阅改成“基础费+按量计费”，重度用户成本翻三倍——这是按用户数收费已经覆盖不了算力成本的信号，也是商业模式仍在剧烈调整中的信号。

如果把AI能创造价值的所有领域画成一张地图，编程是其中一块已经成型的大陆——很大，但只是一块。

Anthropic在第一块大陆上插了旗，但远远没有占领整张地图。OpenAI在C端插了旗，可C端之外的处女地比C端本身大得多。Gemini守着搜索这块自留地，搜索之外它也还在摸索。

AI过去三四年的故事，并不像是一个赢家通吃的故事，倒更像是一场刚刚开始的大航海。每隔一年半载，主角就换一波，每一波主角都以为自己赢了，每一波都很快发现地图比想象中大得多。

所以拿Anthropic当锚去定价中国对标方，有两层根本性挑战：一是这家中国公司没有Anthropic生长所需要的那片土壤；二是Anthropic自己也还在路上，它不是终点，只是这一段航程暂时领先的那条船。

E. 贫瘠土壤上的精耕细作

但话说回来，“中国版Anthropic不存在”这件事，其实不是悲观结论。

认知上，从“模型公司能做多大”换成“AI能在哪片土壤上创造多大价值”，也许，中国的处境反而藏着一种被低估的可能性。

打一个不太严谨但很形象的比方：以色列的农业技术世界一流。原因不是以色列土壤好，恰恰相反，以色列的土壤极差、水极少、气候极端。

正是因为底子薄，每一滴水、每一克肥料都要精打细算，才逼出了滴灌、温室、海水淡化、节水育种这一整套世界领先的精细化农业技术。

同样一颗西红柿，在加州的丰沃土壤上随便种就行，在以色列必须用一整套精密系统才能种出来。而这套精密系统反过来变成了以色列农业最值钱的资产。

AI目前的状况，跟农业有点像。

美国的AI生态像加州，算力充裕、B端付费能力强、政企生态发达、风险资本管够，跑出Anthropic这种“年烧100亿美元换300亿美元ARR”的明星是完全合理的。

但反过来说，正因为土壤这么肥，美国的AI公司其实没有动力去做“投入产出比”的精细化优化，它们的商业模式是“先把ARR做大，盈利留给以后”。直到2026年Q2才出现Anthropic的首次单季盈利，已经说明问题。

中国的AI生态像以色列。算力受限、B端付费薄弱、企业更挑剔、回款更慢、补贴也终有尽头。在这种土壤上，单纯复制Anthropic的烧钱打法是死路一条。但贫瘠土壤反过来逼出来的，可能是一种完全不一样的能力：把AI做轻、做便宜、做进真实场景里、做出可计算的ROI。

DeepSeek已经用R1证明了这种可能性的一个角度，同样的能力可以用十分之一的成本做出来。但这只是开始。AI真正大的商业落地机会，可能从来都不在“训练出全球最强模型”这件事上，而在“把还行的模型嵌进真实场景里、产生可计算的现金流”这件事上。后者需要的不是更多GPU，是更深的行业理解、更耐心的客户陪跑、更精细的成本结构、更强的工程化能力。

这些东西，在贫瘠的土壤上反而更容易长出来。

谁手里有这些？大概率不是那些把自己讲成“中国版谁谁谁”的玩家。讲这种故事的公司，本质上还在追赶硅谷剧本，而不是在写自己的剧本。更可能跑出来的，是那些已经在中国的真实土壤上耕耘了十几年、二十年，手里握着海量真实用户、成熟商业闭环、深厚组织能力、稳定现金流的那些“老资产”。

这些“老登”们不需要“做出最强模型”，他们只需要“把AI嵌进自己已经成型的存量里”——而这件事，恰恰是Anthropic、OpenAI、Google隔着太平洋做不了的事。

AI最珍贵的东西从来都不是模型本身，是模型嵌入真实场景之后能撬动多大的存量。这件事在全球都成立，在中国尤其成立。这意味着，中国版Anthropic不存在，但AI在中国的故事，才刚刚开始。

这也印证了秦朔先生最新的论证，AI是一个“伟大的泡沫”，那些敢于投身泡沫、迎战泡沫、挤掉泡沫的企业，是真正伟大的企业。

by 监正