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智譜、MiniMax上市,“純正”大模型廠商從刷榜轉(zhuǎn)向商業(yè)變現(xiàn)

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盡管大模型賺足了吆喝,但無奈變現(xiàn)壓力太大,中國與美國的大模型廠商都在沖刺IPO。Anthropic與OpenAI還在籌劃中,智譜與MiniMax已經(jīng)通過了港交所聆訊。它們都是各自市場的佼佼者。隨著更透明的財務(wù)數(shù)據(jù)曝光,“AI泡沫”的討論也將被進一步推向前臺。

在招股書中,MiniMax將自己稱為純正(pureplay)的大模型廠商。它的核心資源、技術(shù)積累以及商業(yè)模式都圍繞大模型本身展開;與之相對的,谷歌、阿里巴巴等科技巨頭,具備更強的資本獲取能力與算力資源,以及能將技術(shù)整合到業(yè)務(wù)生態(tài)中。長期以來,分析師在解讀巨頭財報時面臨的難題之一,就是如何從層層業(yè)務(wù)包裝中,剝離出“純正”的AI收入。

國內(nèi)“純正的大模型廠商”,收入規(guī)模尚未達到1億美元門檻。去年全年,智譜營收約為3.12億元人民幣(約合4500萬美元),同比增長約150%;截至今年6月底收入約為1.91億元(約合2730萬美元),同比增長了約330%。MiniMax去年收入約為3052萬美元,同比增長782%,截至今年9月底收入約為5343萬美元,同比增長了約175%。

這與OpenAI或Anthropic等全球“純正的大模型廠商”存在上百倍差距。OpenAI去年收入約為37億美元,今年上半年收入約43億美元,全年收入約130億美元,保持4倍左右的增速。Anthropic則從年初的約10億美元年化營收(ARR),激增到全年預(yù)計70億美元,明年甚至有望達到200-260億美元。

即使是同樣由中國團隊打造的Manus,預(yù)計今年ARR也超過了1億美元。當然,ARR并不意味著實際營收,而且,即使能夠全部兌現(xiàn),它與當期的實際營收之間也天然存在時間差。不過,Manus的通用智能體產(chǎn)品年初才剛誕生,凸顯了其變現(xiàn)速度。

支撐OpenAI和Anthropic規(guī)模化增長的,是所謂“算力—收入”飛輪。它們的收入規(guī)模與增速,更多地受限于有效算力的規(guī)模與增速。它們也因此更激進地與AI芯片廠商及云廠商綁定在一起。近期,OpenAI首席執(zhí)行官奧特曼稱,公司去年至今算力規(guī)模約增長了3倍,與收入增幅相近。難怪總裁布洛克曼(Greg Brockman)認為,如果算力增長10倍,收入也將增長10倍。奧特曼樂觀預(yù)計,2027年收入將達到千億美元級別。

中國開源模型軍團,2025年出盡了風頭,個個都是刷榜的學霸,但商業(yè)變現(xiàn)仍面臨重重考驗。智譜的收入更多地依賴于面向企業(yè)客戶的本地化部署,相當穩(wěn)健,占比在85%左右。但是同時,這又有點類似于中國在SaaS時代所經(jīng)歷的,擴展難度要大得多。而且,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。將自己在定制化服務(wù)上的技術(shù)棧與工程經(jīng)驗,標準化并遷移至云端模型即服務(wù)(MaaS)服務(wù)上,是一條變現(xiàn)擴展路徑。

目前,反映智譜API調(diào)用的云端業(yè)務(wù),雖有所增長,但占比仍較低。而且,中國推理市場更低的單位token價格,能推動普惠與應(yīng)用創(chuàng)新,但也加速了大模型的“商品化”。據(jù)招股書,目前智譜日均token消耗量為4.2萬億,而OpenAI的API每分鐘調(diào)用60億tokens,相當于日均8.64萬億,僅為智譜的兩倍。

MiniMax則迅速轉(zhuǎn)向了消費者市場。對應(yīng)API調(diào)用的“開放平臺”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“AI原生產(chǎn)品”,即MiniMax應(yīng)用、MiniMax語音、海螺AI,以及Talkie╱星野。其中,基于視頻生成(海螺AI)的訂閱收入,以及基于虛擬社交應(yīng)用(Talkie╱星野)的營銷收入,迅速增長為公司核心業(yè)務(wù)。


目前,MiniMax的AI原生產(chǎn)品,月活人數(shù)已經(jīng)達到2760萬,其中,付費用戶數(shù)量增長至177萬名,平均支出約15美元。而且,整體而言,MiniMax的海外市場收入,已經(jīng)占到了總收入的近3/4;它的第一大供應(yīng)商也由阿里轉(zhuǎn)向了在新加坡?lián)碛兴懔Φ膰H云廠商。

按照互聯(lián)網(wǎng)的玩法,消費者業(yè)務(wù)的多項指標增長,與流量投入呈現(xiàn)明確的相關(guān)性。豆包、元寶等都在大幅擠占昂貴的曝光位,初創(chuàng)企業(yè)很難與之匹敵。在很長一段時間內(nèi),MiniMax的AI原生產(chǎn)品的毛利率未能轉(zhuǎn)正。今年以來,MiniMax削減了付費推廣開支約90%,轉(zhuǎn)向自然增長策略。事實上,另一家大模型初創(chuàng)廠商月之暗面,同樣曾因大手筆的流量投放而吸引用戶,也已經(jīng)停止這一策略。MiniMax能夠保持用戶與收入繼續(xù)增長,與大模型性能提升,以及差異化用戶體驗關(guān)系密切。這是保持用戶自然增長與黏性的關(guān)鍵。

不過,Talkie一度被蘋果下架,海螺AI面臨與好萊塢三巨頭的未決訴訟,也是MiniMax在招股書里濃墨重彩“解釋”的內(nèi)容。而且,保持用戶黏性并不容易,OpenAI的Sora獨立應(yīng)用目前難言成功。

開源模型的商業(yè)化困境,開始顯露一角。MiniMax的開放平臺每天處理數(shù)十億tokens,而它的開源模型MiniMax-M2,發(fā)布首周在全球最大聚合平臺OpenRouter上的日均token消耗就躍居全球前三,并成為首個日均token消耗突破500億的中國本土模型。這些錢基本上都被其他新云廠商賺去了。從這個意義上說,中國開源模型想要超越2025年,就要在不斷增長的市場中平衡自己的商業(yè)化策略。

上市融資可以短暫“續(xù)命”,但規(guī)模擴展與加速變現(xiàn),才是國內(nèi)純正的大模型廠商擺脫深度虧損的關(guān)鍵。同樣按經(jīng)調(diào)整(Non-IFRS)年內(nèi)虧損口徑,智譜去年虧損了24.65億元人民幣(約合3.5億美元),截至今年6月底約虧損17.52億(約合2.5億美元),資金缺口仍在加大;MiniMax半斤八兩,去年虧損了2.44億美元,截至今年9月底約虧損1.86億美元,與去年同期相差不大。

當然,OpenAI同樣虧損巨大。此前,有外媒披露,截至2025年上半年,OpenAI凈虧損約為135億美元;還有人根據(jù)微軟財報推測,OpenAI單季度虧損115億美元。


但問題的關(guān)鍵在于,賺到的錢,可以供這些銷金大戶虧多久。相比之下,一直以來被懷疑資金鏈緊張,甚至可能導(dǎo)致明年“AI泡沫”破滅的OpenAI,變現(xiàn)壓力甚至要比中國同行業(yè)們更小一點。它雖然花錢多,但賺得也更多。Anthropic更是預(yù)計最早將在2027年實現(xiàn)現(xiàn)金流轉(zhuǎn)正,比OpenAI的2030年目標提前三年。

研發(fā)投入的戰(zhàn)爭遠沒結(jié)束。無論是智譜還是MiniMax,在高達數(shù)億美元(智譜今年上半年約16億元人民幣,MiniMax今年前9個月約1.8億美元)的研發(fā)成本中,對算力的投入都超過了70%。它們不僅將用于大模型的預(yù)訓練,還包括早期原型開發(fā)與實驗,以及更頻繁的模型迭代與評估。這與OpenAI相類似,EpochAI曾估算去年該公司在研發(fā)算力上花費了50億美元,其中90%花在了基礎(chǔ)研究上。

毛利率的提升則是另一個關(guān)鍵指標。目前,MiniMax的整體毛利率約為23.3%,其中,API調(diào)用的毛利率接近70%,AI原生產(chǎn)品的約為4.7%。智譜的整體毛利率約為50%,其中,API調(diào)用在0%之間搖擺,私有化部署則維持在60%左右。MiniMax在招股書中分析稱,算力成本的下降與運營效率的提升,得益于專注自研AI基礎(chǔ)架構(gòu)與跨集群的負載均衡等創(chuàng)新。

值得一提的是,OpenAI目前的計算利潤率(付費用戶的毛利率),已經(jīng)攀升至接近70%;Anthropic曾預(yù)計到今年底該指標將改善至約53%。它們都在正在轉(zhuǎn)向總擁有成本(TCO)更低的TPU系統(tǒng),而此類更高算力與能源效率的基礎(chǔ)設(shè)施,正是中國企業(yè)仍待補足的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。


技術(shù)紅利仍在釋放,應(yīng)用場景仍在擴張。中美大模型企業(yè)面臨的機遇與挑戰(zhàn)并不相同,上市固然無法立刻化解商業(yè)化與成本結(jié)構(gòu)的難題,但隨著“純正”大模型企業(yè)走向公開市場,刷榜的游戲就不好玩了。投資者關(guān)心其商業(yè)變現(xiàn),這種外部約束不僅為日漸宏大的AI敘事,提供了對齊的目標,也為下一階段的產(chǎn)品創(chuàng)新、算力效率提升與商業(yè)模式演進提供了更明確的方向。

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