智譜和MiniMax，大模型的兩種“活法”

來源 | 伯虎財經（bohuFN）

作者 | 楷楷

1月8日，全球大模型第一股智譜正式登陸港交所，另一家大模型獨角獸MiniMax緊隨其后掛牌，短短兩天內的密集上市動作，將中國AI大模型的商業敘事推到了幕前。

作為國產大模型的“雙雄”，智譜和MiniMax的上市進程一直備受關注。兩家同為“中國AI六小龍”中的佼佼者，上市前估值均在500億港元左右，都刷新了近年AI新股的認購熱度。

截至撰稿日，智譜和MiniMax的市值分別約為800億港元和1100億港元，估值差距較上市前進一步拉大。其中，智譜表現得穩打穩扎，而MiniMax則熱度更高。

資本市場的熱烈反應固然引人注目，但兩家大模型獨角獸截然不同的戰略基因和商業化路徑，能否為國內大模型行業提供可驗證、可復制的發展范式，才是接下來最大的懸念。

01 “清華系”花開兩朵

作為兩家誕生于ChatGPT爆發前的AI企業，智譜AI CEO張鵬和MiniMax創始人閆俊杰，他們都是堅定的AGI（通用人工智能）信徒。

但黎明前的黑暗總是漫長，要在無人知曉時堅定信念，他們也經歷了更多的“孤獨時刻”。

張鵬扎根于清華大學計算機系知識工程實驗室（KEG），該實驗室于2016年推出了科技信息分析引擎AMiner。2019年，張鵬帶領團隊獨立出來，正式創立了智譜AI。

巧合的是，閆俊杰也在清華大學計算機系進行博士后研究。他在博士期間曾是百度AI研究院的實習生，后來加入了商湯科技，從實習生一路升至集團副總裁，曾主導深度學習工具鏈及通用智能技術體系搭建。

可以看出，在成為兩家獨角獸企業的創始人之前，張鵬和閆俊杰便已經在各自的領域完成了一定的人工智能技術積累，讓他們能夠更早地看到AI時代的風口

時間的指針來到2021年，彼時人工智能還是一個在角落里沉寂的賽道，最火的創業賽道還是連Facebook都要為之更改企業名稱的元宇宙。

但在同一年，智譜已經拿下億元A輪融資，正式從“科研實驗室”向“大模型商業化賽道”轉身，并在2022年8月研發出中國最早的千億大模型之一。

2022年，帶著“要讓普通人感受到AI帶來改變”的使命，閆俊杰離開了商湯科技副總裁的位置，并創立了MiniMax，奔著AGI的目標前進。

閆俊杰認為，只做特定任務的AI已觸及商業化天花板，而通用人工智能無需定制，也能形成標準化產品并服務海量用戶，這才是創造規?；瘍r值的終極方向。

張鵬的創業理念有著更濃烈的“理想主義”色彩。他坦言，成立智譜的初衷并非單純追求盈利，而是在產業中推進工作，更符合當前人工智能發展的需求。

后面的故事大家也都知道了。2023年初，ChatGPT-4正式發布，AI大模型很快就成為了普通人也能感知到的技術浪潮。

隨后，國內互聯網大廠紛紛推出了自研大模型，月之暗面、零一萬物等大模型初創企業也如雨后春筍般涌現，智譜和MiniMax開始感受到更緊迫的商業化壓力。

從這時候開始，智譜和MiniMax逐漸走向了分岔路。

作為一家脫胎于清華大學實驗室的企業，“根正苗紅”的智譜背后不乏國資的身影，比如杭州城投、上城資本、珠海華發等。

在與國資深度綁定的背景下，智譜也收獲了更多政企客戶以及學術圈客戶，比如為高校等科研單位開發“AI +學術搜索產品”、與珠海華發合作開發的“智譜+珠海華發空間”項目等。

如果說智譜是不折不扣的“學術派”，那么MiniMax則更像是四處開花的“野戰派”。

從融資背景來看，MiniMax背后更多是科技大廠和國際投資者，比如阿里、騰訊、小紅書，以及阿布扎比投資局、韓國未來資產等，它們為MiniMax打開了廣闊的海外市場。

閆俊杰更追求大模型的泛化性，他認為，一個強技術的公司不應該是個賣技術的公司，而是一家技術驅動產品的公司，這也決定了MiniMax將更聚焦于C端市場。

02 To B向左，To C向右

背景和資源不同，這兩家AI獨角獸企業的技術路徑和商業化之路也大不相同。

智譜選擇了自研不同于OpenAIGPT架構的GLM（通用語言模型）路徑。張鵬曾表示，國產大模型要實現自己的創新，不能照搬世界頂尖水平的技術路徑。

GLM架構在處理語言任務時能同時利用前向和后向信息，在長文本理解、邏輯推理和低幻覺率方面更有優勢。張鵬表示，理論上GLM的訓練效率會比GPT更高。此外，智譜堅持全棧自主可控的技術路線，也幫助智譜在政企市場贏得了獨特的信任優勢。

根據招股書，智譜已成為中國收入規模最大的獨立大模型廠商之一。2022年至2025年上半年，分別實現營收5740萬元、1.245億元、3.124億元、1.9億元，年復合增長率達到130%。

（圖源：智譜招股書）

公司主要通過MaaS（模型即服務）平臺提供本地化部署和云端API服務。2024年，智譜本地化部署收入占總收入的84.5%，主要面向對數據安全有高要求的政府、金融、能源等機構客戶，為他們提供定制化模型解決方案。

（圖源：智譜招股書）

聚焦于B端路線的商業模式，為智譜帶來了更穩定、更高毛利率的收入，公司毛利率長期維持在50%以上。

但硬幣的另一面，以本地化部署業務為主的商業模式，也帶來了交付周期長、定制化需求高、客戶集中度高、規?；y度大等挑戰，難以支撐長期可持續增長。

為了突破這一瓶頸，智譜也在加速向云端轉型，其云端部署業務在總收入中的占比已從2022年的4.5%提升至2024年的15.5%。張鵬表示，希望將API業務的收入占比提升至一半。

不同于智譜做AI時代“算力基建”的商業化路線，MiniMax走出了一條C端產品出海路線。

閆俊杰的觀點非常明確，他認為大模型技術再好，也必須要有足夠好的產品能力承接。這種“模型即產品”的理念，頗有字節跳動“APP工廠”打法的味道。

但對于起步較晚的MiniMax來說，如何趕上進度才是關鍵。為此，閆俊杰押注的是MoE專家混合模型，可以在不增加太多計算資源的情況下，讓模型變得更加復雜和強大。

MiniMax透露，其基于MOE+ Linear Attention推出的新一代模型，與GPT-4o同一代模型相比，處理10萬token時效率可提升2-3倍，并且長度越長，提升越明顯。

這一輕量化設計，使MiniMax在高算力消耗的C端市場中更具成本優勢。目前，MiniMax的代表產品包括文生視頻功能的“海螺AI”、AI情感陪伴應用的“星野/Talkie”等。

截至2025年前三季度，MiniMax超七成收入來自海外，C端AI應用貢獻約71%的收入，主要采取“廣告+訂閱+內購”的變現模式。

火爆的C端應用也為MiniMax積累了不少用戶，其AI原生產品矩陣平均月活用戶達2760萬，累計用戶超2.12億，僅Talkie/星野一款產品就積累了1.47億用戶。

（圖源：MiniMax招股書）

過去三年，MiniMax的收入也呈現出爆發式增長，2023年-2025年前三個季度，分別為350萬美元（約為人民幣2464.4萬元）、3050萬美元（約為人民幣2.2億元）和5340萬美元（約為人民幣3.8億元）。

（圖源：MiniMax招股書）

不過，盡管MiniMax的收入增速遠超智譜，但C端模式的脆弱性也顯而易見，MiniMax的毛利率長期低于智譜，2025年前三季度，核心C端業務的毛利率僅有4.7%。

對于MiniMax來說，如何突破用戶增長的天花板，不斷提升用戶的付費意愿，以及應對海外市場的監管風險，將會成為驗證其“以產品打天下”模式能否跑通的關鍵。

03 雙雄競速，殊途同歸

六年時間的演進，智譜和MiniMax已經進化成為兩個物種，本該一個朝左，一個朝右，成為兩條平行線。

然而，兩者幾乎在同一時間向資本市場發起沖擊，又不可避免地被置于同一聚光燈下，面臨一個共同的現實——大模型企業仍在虧損。

2022-2024年，智譜的凈虧損分別為1.44億元、7.88億元、29.58億元，2025年上半年虧損23.58億元；同期，MiniMax凈虧損分別為7370萬美元、2.69億美元、4.65億美元。2025年前三季度為5.12億美元。兩者的虧損金額都在持續擴大，且尚不具備自造血能力。

對于智譜和MiniMax，燒錢大頭依然是大模型的研發和算力。2024年，智譜的研發投入高達21.95億元，是當年營收的7倍；MiniMax的研發支出也差不多是收入的6倍，兩者70%-80% 的研發投入都花在算力上。

此外，MiniMax早期在全球市場的營銷和用戶獲取上也投入巨大。2024年，其銷售與市場費用占總收入的285%。不過，MiniMax去年的銷售及營銷支出已有下滑，閆俊杰曾公開表示，不愿意投入大量金錢在沒有價值的投流上，更傾向于通過產品本身的能力來吸引用戶。

因此，盡管智譜和MiniMax都呈現出“高增長、高投入、未盈利”的共同特征，但講出來的故事不同，資本市場也呈現出不同的態度。

從上市前的認購情況來看，MiniMax的熱度明顯高于智譜。上市首日，智譜盤中一度破發，收盤價較116.2港元/股的發行價上漲13.17%；MiniMax收盤價較165港元/股發行價上漲超109%。

有關注AI的投資人表示，在中國市場，投資者一般把C端公司的優先級置于B端公司之上。MiniMax講了一個C端產品故事，用戶規模和商業模式的天花板更高；智譜的增長具備可預測性，爆發速度往往不及C端模式，前者往往更受資本市場青睞。

但目前來看，兩家公司都處于上市初期，正針對各自業務短板加速調整與優化，當下很難判斷到底哪種路徑會更為正確。

但可以肯定的是，智譜和MiniMax的上市，為國內大模型企業提供了更清晰的參考范本，也將大模型行業從單純的“技術敘事”推向“商業敘事”。

面對國外大模型在技術上的領先優勢，以及國內大廠的飽和式進攻，大模型初創企業想要在牌桌上贏得一席之地，必須在商業模式上找到自己的差異化路徑。

技術驅動固然重要，但更重要的，是真正能讓客戶埋單的好產品，而不僅僅是好模型。中國AI獨角獸，必須跨越技術的淺灘，潛入資本的深海，才能錘煉真正的商業內功。

所以，上市并非大模型企業的終點，而是一個更充分展示自己的機會和挑戰。

在全球投資者的審視之下，無論是智譜還是MiniMax，還是后續更多能夠登上資本舞臺的大模型企業，它們都必須回答同一個問題：在燒錢換未來之后，誰能真正活到未來。

大模型企業的“子彈”有限，然而，隨著市場不斷拓展，規模優勢也可能轉化為成本壓力。屆時，誰能打造更輕量化的模型，將算力成本壓得更低；誰能用更少的算力完成同樣的任務；誰能率先跑通商業模式，進一步攤分算力成本，都會成為新的競爭焦點。

通往AGI的路徑注定漫長，但當下的全球大模型行業，已經不愿意只聽“故事”了。

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