中国“纯正”大模型厂商智谱与MiniMax正冲刺上市,标志着行业重心从技术刷榜转向商业变现。尽管收入高速增长,但与OpenAI等国际同行存在百倍量级差距,且普遍面临深度亏损,其商业化路径、成本控制与算力规模成为持续生存的关键挑战。 ## 1. 上市潮与“纯正”厂商的界定 - 中美大模型厂商面临巨大变现压力,纷纷冲刺IPO,智谱AI和MiniMax已通过港交所聆讯。 - “纯正”(pureplay)大模型厂商如MiniMax,其核心资源与商业模式完全围绕大模型展开,区别于将AI整合进庞大生态的科技巨头。 ## 2. 悬殊的收入规模与国际对比 - 国内“纯正”厂商收入规模尚未突破1亿美元:智谱去年营收约3.12亿元,MiniMax去年收入约3052万美元。 - 这与国际同行存在巨大差距,OpenAI去年收入约37亿美元,Anthropic预计全年收入可达70亿美元,凸显了全球市场的规模差异。 ## 3. 迥异的商业化路径探索 - **智谱AI:稳健的ToB路线**。其收入85%依赖企业客户本地化部署,虽稳健但扩展难度大;云端API业务占比仍较低,面临中国推理市场低Token价格加速模型“商品化”的挑战。 - **MiniMax:激进的ToC转型**。其收入重心已从初期的API开放平台(占比降至不足30%)转向“AI原生产品”,如海螺AI和Talkie/星野,通过订阅和营销收入驱动增长,海外市场收入占比近3/4。 ## 4. 深度亏损与算力投入的战争 - 两家厂商均处于深度亏损状态:智谱去年亏损约24.65亿元,MiniMax去年亏损2.44亿美元。 - 研发成本中超过70%投入于算力,用于预训练、模型迭代等,这与OpenAI(去年算力研发投入约50亿美元)的模式类似,高昂的算力成本是亏损主因之一。 ## 5. 毛利率分化与效率提升关键 - MiniMax整体毛利率约23.3%,其中API业务毛利率近70%,但AI原生产品毛利率仅约4.7%;智谱整体毛利率约50%,其API业务毛利率在0%左右摇摆,私有化部署则维持在60%左右。 - 提升算力效率(如采用TCO更低的TPU系统)是改善毛利率的关键,OpenAI的计算利润率已接近70%,为中国厂商指明了效率提升的方向。 ## 6. 上市后的挑战与方向转变 - 上市融资可为持续研发“续命”,但无法立即化解商业化与成本结构难题。 - 外部投资者的关注将迫使企业从“刷榜”转向更务实的商业变现,为产品创新、算力效率提升和商业模式演进提供明确的对齐目标。
智谱、MiniMax上市,“纯正”大模型厂商从刷榜转向商业变现
2025-12-23 00:13

智谱、MiniMax上市,“纯正”大模型厂商从刷榜转向商业变现

本文来自微信公众号: 未尽研究 ,作者:未尽研究


尽管大模型赚足了吆喝,但无奈变现压力太大,中国与美国的大模型厂商都在冲刺IPO。Anthropic与OpenAI还在筹划中,智谱与MiniMax已经通过了港交所聆讯。它们都是各自市场的佼佼者。随着更透明的财务数据曝光,“AI泡沫”的讨论也将被进一步推向前台。


在招股书中,MiniMax将自己称为纯正(pureplay)的大模型厂商。它的核心资源、技术积累以及商业模式都围绕大模型本身展开;与之相对的,谷歌、阿里巴巴等科技巨头,具备更强的资本获取能力与算力资源,以及能将技术整合到业务生态中。长期以来,分析师在解读巨头财报时面临的难题之一,就是如何从层层业务包装中,剥离出“纯正”的AI收入。


国内“纯正的大模型厂商”,收入规模尚未达到1亿美元门槛。去年全年,智谱营收约为3.12亿元人民币(约合4500万美元),同比增长约150%;截至今年6月底收入约为1.91亿元(约合2730万美元),同比增长了约330%。MiniMax去年收入约为3052万美元,同比增长782%,截至今年9月底收入约为5343万美元,同比增长了约175%。


这与OpenAI或Anthropic等全球“纯正的大模型厂商”存在上百倍差距。OpenAI去年收入约为37亿美元,今年上半年收入约43亿美元,全年收入约130亿美元,保持4倍左右的增速。Anthropic则从年初的约10亿美元年化营收(ARR),激增到全年预计70亿美元,明年甚至有望达到200-260亿美元。


即使是同样由中国团队打造的Manus,预计今年ARR也超过了1亿美元。当然,ARR并不意味着实际营收,而且,即使能够全部兑现,它与当期的实际营收之间也天然存在时间差。不过,Manus的通用智能体产品年初才刚诞生,凸显了其变现速度。


支撑OpenAI和Anthropic规模化增长的,是所谓“算力—收入”飞轮。它们的收入规模与增速,更多地受限于有效算力的规模与增速。它们也因此更激进地与AI芯片厂商及云厂商绑定在一起。近期,OpenAI首席执行官奥特曼称,公司去年至今算力规模约增长了3倍,与收入增幅相近。难怪总裁布洛克曼(Greg Brockman)认为,如果算力增长10倍,收入也将增长10倍。奥特曼乐观预计,2027年收入将达到千亿美元级别。


中国开源模型军团,2025年出尽了风头,个个都是刷榜的学霸,但商业变现仍面临重重考验。智谱的收入更多地依赖于面向企业客户的本地化部署,相当稳健,占比在85%左右。但是同时,这又有点类似于中国在SaaS时代所经历的,扩展难度要大得多。而且,它的主要客户包括互联网企业,很有可能随着开源模型性能持续提升,以及微调与部署工具持续降低门槛,逐步转向垂直自研。将自己在定制化服务上的技术栈与工程经验,标准化并迁移至云端模型即服务(MaaS)服务上,是一条变现扩展路径。


目前,反映智谱API调用的云端业务,虽有所增长,但占比仍较低。而且,中国推理市场更低的单位token价格,能推动普惠与应用创新,但也加速了大模型的“商品化”。据招股书,目前智谱日均token消耗量为4.2万亿,而OpenAI的API每分钟调用60亿tokens,相当于日均8.64万亿,仅为智谱的两倍。


MiniMax则迅速转向了消费者市场。对应API调用的“开放平台”业务,在MiniMax的收入占比,从最初的近80%下降至目前的不足30%。取而代之的是“AI原生产品”,即MiniMax应用、MiniMax语音、海螺AI,以及Talkie╱星野。其中,基于视频生成(海螺AI)的订阅收入,以及基于虚拟社交应用(Talkie╱星野)的营销收入,迅速增长为公司核心业务。



目前,MiniMax的AI原生产品,月活人数已经达到2760万,其中,付费用户数量增长至177万名,平均支出约15美元。而且,整体而言,MiniMax的海外市场收入,已经占到了总收入的近3/4;它的第一大供应商也由阿里转向了在新加坡拥有算力的国际云厂商。


按照互联网的玩法,消费者业务的多项指标增长,与流量投入呈现明确的相关性。豆包、元宝等都在大幅挤占昂贵的曝光位,初创企业很难与之匹敌。在很长一段时间内,MiniMax的AI原生产品的毛利率未能转正。今年以来,MiniMax削减了付费推广开支约90%,转向自然增长策略。事实上,另一家大模型初创厂商月之暗面,同样曾因大手笔的流量投放而吸引用户,也已经停止这一策略。MiniMax能够保持用户与收入继续增长,与大模型性能提升,以及差异化用户体验关系密切。这是保持用户自然增长与黏性的关键。


不过,Talkie一度被苹果下架,海螺AI面临与好莱坞三巨头的未决诉讼,也是MiniMax在招股书里浓墨重彩“解释”的内容。而且,保持用户黏性并不容易,OpenAI的Sora独立应用目前难言成功。


开源模型的商业化困境,开始显露一角。MiniMax的开放平台每天处理数十亿tokens,而它的开源模型MiniMax-M2,发布首周在全球最大聚合平台OpenRouter上的日均token消耗就跃居全球前三,并成为首个日均token消耗突破500亿的中国本土模型。这些钱基本上都被其他新云厂商赚去了。从这个意义上说,中国开源模型想要超越2025年,就要在不断增长的市场中平衡自己的商业化策略。


上市融资可以短暂“续命”,但规模扩展与加速变现,才是国内纯正的大模型厂商摆脱深度亏损的关键。同样按经调整(Non-IFRS)年内亏损口径,智谱去年亏损了24.65亿元人民币(约合3.5亿美元),截至今年6月底约亏损17.52亿(约合2.5亿美元),资金缺口仍在加大;MiniMax半斤八两,去年亏损了2.44亿美元,截至今年9月底约亏损1.86亿美元,与去年同期相差不大。


当然,OpenAI同样亏损巨大。此前,有外媒披露,截至2025年上半年,OpenAI净亏损约为135亿美元;还有人根据微软财报推测,OpenAI单季度亏损115亿美元。



但问题的关键在于,赚到的钱,可以供这些销金大户亏多久。相比之下,一直以来被怀疑资金链紧张,甚至可能导致明年“AI泡沫”破灭的OpenAI,变现压力甚至要比中国同行业们更小一点。它虽然花钱多,但赚得也更多。Anthropic更是预计最早将在2027年实现现金流转正,比OpenAI的2030年目标提前三年。


研发投入的战争远没结束。无论是智谱还是MiniMax,在高达数亿美元(智谱今年上半年约16亿元人民币,MiniMax今年前9个月约1.8亿美元)的研发成本中,对算力的投入都超过了70%。它们不仅将用于大模型的预训练,还包括早期原型开发与实验,以及更频繁的模型迭代与评估。这与OpenAI相类似,EpochAI曾估算去年该公司在研发算力上花费了50亿美元,其中90%花在了基础研究上。


毛利率的提升则是另一个关键指标。目前,MiniMax的整体毛利率约为23.3%,其中,API调用的毛利率接近70%,AI原生产品的约为4.7%。智谱的整体毛利率约为50%,其中,API调用在0%之间摇摆,私有化部署则维持在60%左右。MiniMax在招股书中分析称,算力成本的下降与运营效率的提升,得益于专注自研AI基础架构与跨集群的负载均衡等创新。


值得一提的是,OpenAI目前的计算利润率(付费用户的毛利率),已经攀升至接近70%;Anthropic曾预计到今年底该指标将改善至约53%。它们都在正在转向总拥有成本(TCO)更低的TPU系统,而此类更高算力与能源效率的基础设施,正是中国企业仍待补足的关键环节。



技术红利仍在释放,应用场景仍在扩张。中美大模型企业面临的机遇与挑战并不相同,上市固然无法立刻化解商业化与成本结构的难题,但随着“纯正”大模型企业走向公开市场,刷榜的游戏就不好玩了。投资者关心其商业变现,这种外部约束不仅为日渐宏大的AI叙事,提供了对齐的目标,也为下一阶段的产品创新、算力效率提升与商业模式演进提供了更明确的方向。

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