2026 年刚开年，AI 行业就按下了加速键。
1 月 8 日，港交所锣声响起，智谱正式登陆港交所，股票代码 02513。 开盘价 120 港元 / 股，盘中最高涨至 135 港元，市值逼近 600 亿港元。
这意味着一个历史性节点的到来：全球资本市场，第一次迎来了以 AGI 基座模型为核心业务的上市公司。
“全球大模型第一股”，最终落在了这家被称为“中国版 OpenAI”的公司身上。
大模型公司的增长速度，已经不是“线性”了就在上市当天，智谱创立发起人、首席科学家唐杰发布内部信，释放了一个关键信号：
展开剩余80% GLM-5 即将发布。而更值得行业警惕的，并不是模型编号，而是增长曲线。
在 GLM-4.7 发布后，智谱的 MaaS 年化收入（ARR）：
从 2000 万 增长至 超过 5 亿 10 个月，25 倍增长2025 年全年，MaaS 同比增速 **超过 900%**。 这个速度，已经明显快于多数海外头部大模型公司在同阶段的表现。
这不是“追赶”，而是同频指数级扩张。
MiniMax 上市，把“快”这件事再拉高一个量级如果说智谱代表的是“AGI 基座模型”的资本确认， 那 MiniMax 的上市，则把速度推到了极致。
1 月 9 日，MiniMax 在港交所挂牌，开盘后股价一度暴涨超 80%，市值突破 900 亿港元。 即便回落后，市值仍稳定在 800 亿港元量级。
更夸张的是时间维度：
成立时间：2022 年 IPO 时间：2026 年 4 年，从创立到上市这几乎是全球 AI 创业公司里，从 0 到 IPO 最快的节奏之一。
而其背后的基石投资人阵容，几乎覆盖了： 国际长线基金、主权基金、头部科技公司、保险资本。
资本在用真金白银投票。
AI 已进入“幂次增长区间”如果把这两家公司的上市放在一起看，一个信号已经非常清晰：
AI 不再是“技术趋势”，而是进入了资本、商业、工程三位一体的加速期。在这个阶段，变化有三个典型特征：
第一，模型能力提升不再是渐进，而是跳跃式 第二，AI 被快速封装成平台、API、Agent，直接进入生产系统 第三，系统复杂度急剧上升，“不可解释性”成为工程风险源
而这三点，全部直接冲击测试开发体系。
被低估的风险：AI 系统，已经不能用传统测试方式兜底很多团队还停留在一个危险的认知阶段：
“模型是模型，测试还是原来那一套。”但现实是：
大模型输出具有不确定性 Agent 会产生链式决策 Prompt、上下文、数据分布都会影响结果如果测试人员不理解模型行为、不具备 AI 测试方法论， 那测试就会从“质量保障”，退化成“结果验收”。
而在 AI 系统里，结果验收是最晚、也是最不安全的一环。
测试开发必须尽快补齐 AI 能力短板从工程视角看，测试开发的角色正在发生结构性变化：
过去关注的是：
接口是否正确 功能是否符合预期而现在必须额外具备：
大模型输出稳定性评估能力 Prompt / Agent 行为测试能力 AI 系统风险边界识别能力一句话总结就是：不会 AI 测试的测试开发，将很快被排除在核心系统之外。
为什么越来越多测试人开始系统学 AI在霍格沃兹测试开发学社，我们观察到一个明显趋势：
近一年选择 人工智能测试开发方向 的学员中，大量来自：
原本技术能力不弱的测试开发 已在负责核心系统质量 正在参与 AI / 智能化项目他们的核心诉求非常一致：
不是转行做 AI，而是让自己还能“测得住 AI”。推荐课程 · 人工智能测试开发课程针对 AI 系统带来的全新测试挑战，学社推出了 人工智能测试开发课程，重点解决三类真实问题：
如何测试大模型与 Agent 的不确定性行为 如何设计 AI 场景下的测试策略与评估指标 如何把 AI 测试能力，真正融入现有工程体系这不是一门“概念课”，而是一门面向真实 AI 项目的工程能力课。
当行业已经进入指数级加速阶段，测试开发唯一安全的选择，就是同步加速。
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