原創(chuàng)首發(fā) | 金角財(cái)經(jīng)（ID: F-Jinjiao)

作者 |羅夏

48小時(shí)內(nèi)，中國(guó)大模型領(lǐng)域的兩只“獨(dú)角獸”——智譜與MiniMax先后叩響港股大門，“全球大模型第一股”的討論迅速升溫。

但在水面之下，當(dāng)AI投資從“講故事”進(jìn)入“算回報(bào)率”階段，資本市場(chǎng)開始做一件很殘酷的事：不再問你做得有多酷，而是問——十年后，誰還離不開你？

一邊，是向下扎根、試圖成為AI時(shí)代“水電煤”的智譜；另一邊，是向上生長(zhǎng)、不斷制造更炫酷“電器”的MiniMax。

當(dāng)AI “基建派”與“應(yīng)用派”在上市路口迎面相撞，這已經(jīng)不只是兩家公司之間的較量，而是一場(chǎng)關(guān)于AI產(chǎn)業(yè)最終價(jià)值歸屬的正面對(duì)照。

生而不同：兩種路線

兩家公司的分野，并不是在上市前才顯現(xiàn)，而是在創(chuàng)立之初就已寫入基因。

如果把AI產(chǎn)業(yè)比作一座正在建設(shè)中的現(xiàn)代城市，那么智譜選擇先修電網(wǎng)、水廠和操作系統(tǒng)；而MiniMax，則選擇率先點(diǎn)亮霓虹燈，讓城市“看起來很繁華”。

但是，霓虹燈越亮，越需要穩(wěn)定的電壓。而修電網(wǎng)的人，通常不會(huì)出現(xiàn)在夜生活的合影里。

智譜的起點(diǎn)，是清華大學(xué)實(shí)驗(yàn)室，路線也始終保持著“學(xué)院派”的克制與耐心。

它堅(jiān)持全棧自研GLM架構(gòu)，從模型結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練框架到工具鏈幾乎不依賴外部閉源體系。與“在別人的操作系統(tǒng)上做應(yīng)用”不同，智譜更像是在從零編寫一個(gè)AI時(shí)代的Windows或Android。

這是一條典型的重投入、長(zhǎng)周期路徑。但它的目標(biāo)也足夠清晰：成為AI時(shí)代的“發(fā)電廠”，通過API（模型即服務(wù)）向企業(yè)和開發(fā)者持續(xù)、穩(wěn)定地供給底層能力。

截至2025年6月30日，智譜的模型已服務(wù)超過8000家機(jī)構(gòu)客戶，賦能約8000萬臺(tái)設(shè)備，覆蓋科技、金融、醫(yī)療等多個(gè)關(guān)鍵行業(yè)。這種規(guī)模化、跨行業(yè)的滲透能力，正是基礎(chǔ)設(shè)施型公司的典型特征。也正因此，智譜在OpenAI的內(nèi)部文件中，被點(diǎn)名為國(guó)際市場(chǎng)中最具威脅性的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手之一。

MiniMax的路徑，幾乎完全相反。

這家公司選擇了一條更“輕”的捷徑：先做出能被用戶直接感知的爆款產(chǎn)品。

盡管同樣擁有自主研發(fā)的Abab系列模型，但其戰(zhàn)略重心和市場(chǎng)聲量，更多來自于將技術(shù)快速轉(zhuǎn)化為應(yīng)用層產(chǎn)品的能力。

無論是AI對(duì)話、陪伴，還是音視頻生成，MiniMax更像一家典型的互聯(lián)網(wǎng)公司：強(qiáng)調(diào)快速迭代、即時(shí)反饋和用戶增長(zhǎng)，用前端產(chǎn)品的爆發(fā)力迅速打開市場(chǎng)認(rèn)知。招股書顯示，公司營(yíng)收超7成來自于toC產(chǎn)品，尤其是海螺AI、Talkie/星野兩款應(yīng)用，合計(jì)占據(jù)了總營(yíng)收的67.7%。

簡(jiǎn)而言之，智譜試圖構(gòu)建的是“基建系統(tǒng)”，去定義AI時(shí)代的底層規(guī)則；而MiniMax更希望成為“垂直電器品牌”，在具體應(yīng)用場(chǎng)景中占領(lǐng)用戶心智。

這兩條路徑，并沒有絕對(duì)的高下之分。但在一個(gè)技術(shù)仍處于高速演進(jìn)期的行業(yè)里，選擇做“底座”還是“應(yīng)用”，本身就決定了長(zhǎng)期價(jià)值的天花板高度。

拆解招股書：含金量對(duì)決

在資本市場(chǎng)，所有宏大敘事，最終都會(huì)被壓縮成兩個(gè)問題：你的商業(yè)模式，到底靠什么賺錢？這種賺錢方式，是否具有長(zhǎng)期壁壘？

從招股書披露的數(shù)據(jù)看，智譜與MiniMax的差異，并不在“有沒有收入”，而在于在兩者不同的商業(yè)模式下，收入從哪里來、穩(wěn)不穩(wěn)定、可不可替代，以及同樣關(guān)鍵的：能否保證足夠健康的毛利率。

智譜的“發(fā)電廠”模式，是把AI做成基礎(chǔ)設(shè)施，其商業(yè)模式以B端和G端為核心。

根據(jù)智譜招股書，其歷年收入全部來自通過MaaS平臺(tái)提供大模型服務(wù)。2024年全年收入達(dá)到2.63億元，2025年前6個(gè)月收入1.62億元，根據(jù)往年130%的年復(fù)合增長(zhǎng)率計(jì)算，2015年全年收入將在7.18億以上。

值得注意的是，自2024年起，海外客戶開始產(chǎn)生收入，到2025年上半年，海外客戶貢獻(xiàn)的營(yíng)收已經(jīng)占到11.6%，說明其出海初見成效。

這一結(jié)構(gòu)本身，就已經(jīng)清晰勾勒出智譜的定位：不是賣功能，而是賣“底層能力”。

這種模式的硬核之處，首先在于極高的粘性和可持續(xù)性。政企客戶一旦將核心業(yè)務(wù)接入底層模型，所涉及的不只是技術(shù)遷移，更牽扯數(shù)據(jù)安全、業(yè)務(wù)流程與組織協(xié)同，替換成本極高。其79%的年復(fù)購(gòu)率，正是這一特征的直接體現(xiàn)。

這一模式還意味著可觀的毛利率。招股書顯示，智譜自2022年至2025年上半年，毛利率基本維持在50%以上。要知道，以高毛率著稱的騰訊，去年全年毛利率是53%。作為一家尚在研發(fā)投入期的初創(chuàng)公司，智譜能做到50%以上毛利率，著實(shí)令人刮目相看。

與此同時(shí)，在開發(fā)者側(cè)，智譜的基座能力也開始顯現(xiàn)出變現(xiàn)效率。其AI編程訂閱制產(chǎn)品上線僅兩個(gè)月，年度經(jīng)常性收入（ARR）便突破億元，說明當(dāng)模型真正進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)節(jié)，付費(fèi)意愿并不依賴營(yíng)銷，而源于效率本身。

以API為載體，交付通用智能，而不是一次性的定制項(xiàng)目。這種模式不只是SaaS的延伸，更是云計(jì)算的下一層抽象——把“智能”變成基礎(chǔ)設(shè)施。這便是智譜的核心路徑——MaaS（模型即服務(wù)）。

招股書顯示，截至9月末，智譜模型已賦能全球1.2萬家企業(yè)客戶、覆蓋逾8000萬臺(tái)終端，平臺(tái)上聚集超270萬企業(yè)及應(yīng)用開發(fā)者，并對(duì)接超4500萬開發(fā)者生態(tài)，API場(chǎng)景越廣，數(shù)據(jù)反饋越多，模型能力越完善，形成“數(shù)據(jù)—模型—開發(fā)者—應(yīng)用”的飛輪。

招股書顯示，2025年11月，智譜日均token消耗量為4.2萬億。而OpenAI的API每分鐘調(diào)用60億tokens，相當(dāng)于日均8.64萬億，僅為智譜的兩倍。

MiniMax的“應(yīng)用店”模式，則是把AI做成爆款產(chǎn)品。

其商業(yè)模式聚焦C端訂閱與應(yīng)用內(nèi)購(gòu)買，通過爆款應(yīng)用快速獲取用戶與現(xiàn)金流。根據(jù)MiniMax 招股書，2025年前9個(gè)月，其收入為5344萬美元，其中應(yīng)用相關(guān)收入達(dá)到3802萬美元，占總收入的 71.1%。

這一模式的優(yōu)勢(shì)非常直觀：起量快、變現(xiàn)快、現(xiàn)金回收速度快，對(duì)資本市場(chǎng)的吸引力毋庸置疑。

但短板同樣擺在眼前。

首先就是較低的毛利率。招股書數(shù)據(jù)顯示，2023年至今，MiniMax的毛利率從未超過25%，尤其在2024年，毛利率更是低至12.2%。

為何毛利率如此之低？為不斷獲客而產(chǎn)生的海量營(yíng)銷投放是重要原因。據(jù)招股書數(shù)據(jù)，2024年MiniMax收入3052萬美元，折合人民幣2.15億元，是智譜的69%；同期MiniMax的營(yíng)銷開支是其營(yíng)收的2.8倍，達(dá)到8700萬美元，折合人民幣約6.12億元，是智譜的158%。

考慮到應(yīng)用層競(jìng)爭(zhēng)激烈、產(chǎn)品可替代性強(qiáng)，MiniMax的高昂營(yíng)銷投入與低毛利顯然并非短期挑戰(zhàn)，而是需要長(zhǎng)期面對(duì)的問題。

但另一個(gè)高毛利率指標(biāo)，成了MiniMax招股書中最亮眼的存在——即B端業(yè)務(wù)(開放平臺(tái)及其他基于AI的企業(yè)服務(wù))毛利率高達(dá)69.4%，在最擅長(zhǎng)的C端毛利僅為4.7%的情況下，MiniMax卻將自己不太擅長(zhǎng)的B端毛利率做到了如此之高。

要知道，國(guó)內(nèi)字節(jié)、阿里等大廠當(dāng)前階段API毛利率為個(gè)位數(shù)，中小云廠商甚至是負(fù)數(shù)。Minima一枝獨(dú)秀的高毛利率水平，不得不說是一個(gè)“奇跡”。

“學(xué)費(fèi)”交哪兒

根據(jù)兩家招股書顯示，2025年上半年智譜虧損17.52億，MiniMax2025年1-9月虧損超過35億（約5.12億美元）。

但虧損仍不是中國(guó)大模型真正的“學(xué)費(fèi)”——真正的學(xué)費(fèi)從不是燒了多少錢，而是燒錢的目的和方式。換言之，問題的核心在于算力的“回報(bào)率”，如何將算力成本轉(zhuǎn)化為收入與毛利。這是智譜和MiniMax都面臨的問題，在巨額的投入下，如何確保能夠?qū)崿F(xiàn)“可持續(xù)的收入和毛利”。

智譜的收入與毛利，更多地依賴于面向企業(yè)客戶的本地化部署，穩(wěn)健有余，但擴(kuò)展難度較大。它的主要客戶包括互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，很有可能隨著開源模型性能持續(xù)提升，以及微調(diào)與部署工具持續(xù)降低門檻，逐步轉(zhuǎn)向垂直自研。

因此，智譜的選擇道路是，將自己在定制化服務(wù)上的技術(shù)棧與工程經(jīng)驗(yàn)，標(biāo)準(zhǔn)化并遷移至云端模型即服務(wù)(MaaS)服務(wù)上，是一條變現(xiàn)擴(kuò)展路徑。在智譜的商業(yè)化設(shè)計(jì)中，高毛利率的本地化部署和爆發(fā)性增長(zhǎng)的云端業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)雙輪驅(qū)動(dòng)，其中本地化部署是“穩(wěn)定器”和“現(xiàn)金牛”，云端業(yè)務(wù)是“增長(zhǎng)引擎”和“未來”。

MiniMax則是另一條路，迅速轉(zhuǎn)向消費(fèi)者市場(chǎng)。對(duì)應(yīng)API調(diào)用的“開放平臺(tái)”業(yè)務(wù)，在MiniMax的收入占比從最初的近80%下降至目前的不足30%，取而代之的是低毛利率和低收入的“AI原生產(chǎn)品”。

根據(jù)招股書披露的數(shù)據(jù)計(jì)算，B端擁有2.5萬付費(fèi)企業(yè)客戶，平均每家企業(yè)一年的貢獻(xiàn)4.5萬元（約合6000美元）；工具類C端，語言模型付費(fèi)用戶1萬人，每人每年平均貢獻(xiàn)530元左右；海螺視頻付費(fèi)用戶30萬，每人每年平均貢獻(xiàn)400元左右；流量類C端產(chǎn)品，Talkie/星野雖然有 140 萬付費(fèi)用戶，每人每年平均貢獻(xiàn)36元。

如果只是收入不高，還可以說是市場(chǎng)培育期。但AI 行業(yè)的致命傷在于：成本結(jié)構(gòu)的剛性。MiniMax2025年1-9月的研發(fā)總開支約13億元，但需要將77%支付給算力供應(yīng)商。而智譜，這一比例為71.8%。

這就是目前AI 創(chuàng)業(yè)的真實(shí)匯率：你每花出去3塊錢的算力成本，只能從市場(chǎng)上收回來1塊錢。這是一場(chǎng)極其昂貴的“燒錢換增長(zhǎng)”，而且這燒掉的錢，并沒有像傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)那樣帶來邊際成本的指數(shù)級(jí)下降。

如果算法優(yōu)化的速度跑不贏算力漲價(jià)的速度，這門生意就是無底洞。但優(yōu)化算法的根本解決之道，在應(yīng)用層創(chuàng)新還是基礎(chǔ)層創(chuàng)新？這個(gè)問題的答案，顯而易見。

而這，只是淺層的“學(xué)費(fèi)”。對(duì)于中國(guó)AI大模型的發(fā)展，要追問更深層的“學(xué)費(fèi)”——燒了錢換回來了什么？或者留下來了什么？是中國(guó)AI技術(shù)的躍升與全球競(jìng)爭(zhēng)中不被“卡脖子”，還是以爆款給全球市場(chǎng)提供“情緒陪伴”？

回看技術(shù)產(chǎn)業(yè)的演進(jìn)史，或許能從中找到答案。

在PC時(shí)代，真正沉淀長(zhǎng)期價(jià)值的，并非某一款現(xiàn)象級(jí)軟件，而是微軟所定義的操作系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)；在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，資本一度追逐無數(shù)明星App，但最終掌握產(chǎn)業(yè)主動(dòng)權(quán)的，是構(gòu)建底層生態(tài)的iOS與Android；云計(jì)算浪潮中，市場(chǎng)也曾為形態(tài)各異的SaaS應(yīng)用歡呼，卻逐漸發(fā)現(xiàn)，最大、最穩(wěn)定的利潤(rùn)池，始終流向AWS、Azure這些“出售算力與基礎(chǔ)服務(wù)”的公司。

應(yīng)用會(huì)更替，平臺(tái)會(huì)沉淀；爆款會(huì)輪換，底座會(huì)壟斷。很少有人還記得，當(dāng)年P(guān)C時(shí)代最賺錢的軟件是哪一款；但幾乎所有人，都記得是誰定義了操作系統(tǒng)。

大模型行業(yè)同樣如此。它仍處在高速演進(jìn)的早期階段，其技術(shù)軌跡始終遵循一條被反復(fù)驗(yàn)證的路徑：底層能力的躍遷，最終會(huì)重構(gòu)上層應(yīng)用形態(tài)。反過來看，應(yīng)用層的生存與發(fā)展，通常依賴底層模型所釋放的“能力紅利”。一旦基座技術(shù)發(fā)生躍遷，原有優(yōu)勢(shì)往往會(huì)被迅速抹平，甚至直接被淘汰。

就像GPT-4發(fā)布后，大批基于GPT-3.5的明星應(yīng)用迅速褪色；Sora橫空出世后，不少文生視頻創(chuàng)業(yè)公司的估值直接歸零。隨著大模型玩家持續(xù)增多，應(yīng)用層競(jìng)爭(zhēng)不可避免地走向同質(zhì)化與免費(fèi)化，長(zhǎng)期盈利能力本身就存在結(jié)構(gòu)性不確定。

應(yīng)用這條路充滿挑戰(zhàn)。

字節(jié)跳動(dòng)、騰訊、阿里等巨頭擁有成熟的“產(chǎn)品工廠”能力和龐大的流量資源，即便像MiniMax短期吸引用戶，也很容易被這些巨頭在短時(shí)間內(nèi)復(fù)制、整合進(jìn)自己的生態(tài)系統(tǒng)。

資本市場(chǎng)或許會(huì)為某一款驚艷的應(yīng)用爆款獻(xiàn)上掌聲，但產(chǎn)業(yè)史反復(fù)證明：真正能夠穿越周期、持續(xù)獲得超額回報(bào)的，往往是那些默默鋪設(shè)時(shí)代地基的“根技術(shù)”提供者。

應(yīng)用層的繁榮是階段性的，基座層的統(tǒng)治才是結(jié)構(gòu)性的。

智譜與MiniMax的“第一股”之爭(zhēng)，不只是一個(gè)誰先誰后上市的時(shí)間問題。真正的問題是：當(dāng)熱鬧散場(chǎng)，誰還站在舞臺(tái)中央？

因?yàn)椋?dāng)熱潮退去，決定企業(yè)最終價(jià)值的，從來不是某一款應(yīng)用的熱度，而是——底層技術(shù)是否具備不可替代性，商業(yè)模式是否具備長(zhǎng)期穩(wěn)定性，以及在產(chǎn)業(yè)生態(tài)中所處的位置。