投資者 AI 信仰的充值力度把港股砸懵了MiniMax 沒瘋，市場瘋了。上個月，投資者 AI 信仰的充值力度把港股砸懵了：MiniMax 股價於 2 月 20 日最高觸及 980 港元 / 股，總市值一度突破 3200 億港元——以 IPO 發行價 165 港元 / 股為基準，上市一個多月最高漲幅達 493.94%；即便經歷回呼，3 月 3 日收盤仍以 2574 億港元市值位列港股第五大科技股，與老牌巨頭百度、京東僅一步之遙。MiniMax 能在二級市場扶搖直上，核心邏輯有兩點：其一，它是港股市場極度稀缺的“純 AI 原生標的”，全球 AI 產業高景氣周期下，標的供給稀缺與市場資金需求旺盛形成供需錯配，是其估值溢價的核心支撐；其二，對標全球估值 8400 億美元的 OpenAI、3800 億美元的 Anthropic，MiniMax 市值暴漲，本質是資本市場對中國 AI 企業全球化突圍的樂觀預期與信仰加持。如果說 MiniMax 的市值狂飆源於市場情緒引爆，那麼其上市後的首份財報，恰好為這場狂歡提供了基本面支撐。3 月 2 日，頂著大模型“新王”光環的 MiniMax，向市場遞上 2025 年全年財報。乍看之下，財報最吸睛的數字是淨虧損 18.72 億美元，同比擴大 302.3%。但這本質是會計準則下的“紙面虧損”——18.72 億美元淨虧損中，15.9 億美元來自金融負債公允價值變動虧損，這是公司上市前發行的優先股因估值上漲產生的公允價值重新計量，屬於非現金帳面損失，不影響公司實際經營現金流。剔除優先股公允價值變動、股份支付費用、上市開支等非經營性項目後，MiniMax 2025 年經調整淨虧損僅 2.51 億美元，虧損率較上年同期大幅縮小，釋放出經營改善的積極訊號。撥開帳面虧損的迷霧後，MiniMax 財報的“真實三圍”便會清晰浮現。收入堅挺2025 年，MiniMax 總收入 7904 萬美元，同比大增 158.9%，超出大摩、瑞銀預期，增速領跑全球大模型行業——這不僅印證了業務基本面的堅挺，更展現出 C+B 雙輪驅動收入結構的強韌性。拆分業務來看，AI 原生產品作為業務基本盤，收入達 5308 萬美元，同比增長 143.4%，佔總營收的 67.2%。這部分收入主要來自海螺 AI、Talkie / 星野、MiniMax Agent 等產品，覆蓋 AI 視訊創作、AI 情感陪伴、AI 生產力工具三大核心場景，累計服務全球超 2.36 億個人使用者，覆蓋 200 多個國家和地區。至於開放平台及其他 AI 企業服務，收入達 2596 萬美元，同比激增 197.8%，佔總營收的比重從 2024 年的 28.6% 提升至 32.8%。截至 2025 年底，已服務全球超 100 個國家和地區的 21.4 萬企業客戶及開發者，Google Vertex AI、微軟 Azure AI Foundry、Notion 等平台均已部署 MiniMax 模型，OpenCode、Kilo Code 更是將其列為首選模型。值得一提的是，MiniMax 的收入結構已實現深度全球化。2025 年，公司海外市場收入達 5766 萬美元，佔總收入的 73%，徹底改寫國產大模型的出海敘事，在全球市場實現 AI 技術的反向輸出。與此同時，MiniMax CEO 閆俊傑在財報電話會上披露的三組資料，更讓市場為之瘋狂：公司在 2 月的年化經常性收入（ARR）已突破 1.5 億美元，是 2025 年全年營收近 2 倍；M2 系列文字模型 2 月平均單日 Token 消耗量增至 2025 年 12 月的 6 倍以上，其中程式設計場景的 Token 消耗量增長超 10 倍；開放平台 2 月新註冊使用者數達到 2025 年 12 月的 4 倍以上。這意味著，2026 年第一季度，MiniMax 的業績增長非但沒有放緩，反而呈現指數級攀升。毛利率翻倍至於毛利率表現，往往被視作大模型企業底層工程能力與技術最佳化的顯性指標。2025 年，MiniMax 實現毛利 2008 萬美元，較 2024 年的 374 萬美元暴漲 437.2%，增幅遠超收入增速；毛利率從 2024 年的 12.2% 大幅提升至 25.4%，實現翻倍式增長。虎嗅研究發現，其毛利率大幅躍升的核心原因有兩點：一是模型架構與演算法持續最佳化，通過 MoE 架構、Lightning Attention 等技術創新，大幅降低單次推理的算力消耗；二是基礎設施配置持續最佳化，實現了訓練與推理環節的算力效率最大化。這一推測從 MiniMax 電話會披露資料得到了驗證。“截至 2026 年 2 月，M2 系列文字模型每百萬 Token 推理算力成本，較 2025 年 12 月下降了超 50%；海螺視訊生成模型的推理延遲，同期也下降了超 30%。”閆俊傑說道。更具顛覆性的是，春節前發佈的 M2.5 模型將 AI Agent 運行成本打到了可規模化落地的臨界點——按照 M2.5 模型每秒 100 Token 的輸出速度，1 個 Agent 連續運行一小時平均成本僅 1 美元。也就是說，1 萬美元可支撐 1 個 Agent 不間斷運轉約 416 天；扣除調度冗餘、維運容錯、峰值波動預留後，仍可完整支撐 1 個 AI Agent 連續運行一整年，徹底擊穿了 AI Agent 從實驗室走向生產環境的商業壁壘。所以，M2.5 發佈後，Token 消耗量出現指數級增長，僅發佈首周呼叫量就暴漲至 3.07T Tokens，超過 Kimi K2.5、GLM-5 與 DeepSeek V3.2 三家總和。極致人效比財報中另一組反常資料也值得關注：2025 年，MiniMax 銷售及分銷開支從 2024 年的 8700 萬美元降至 5190 萬美元，同比大降 40.3%，但同期營收卻暴漲 158.9%（約 2.6 倍）。在全球 AI 應用市場，大多數 C 端 AI 產品的增長高度依賴買量獲客，銷售費用因此居高不下。而 MiniMax 走出了一條差異化增長路徑：業務增長完全由產品自然增長驅動，而非移動網際網路那套燒錢暴力美學“粉飾”，徹底打破了“消費級 AI 產品只能靠買量驅動增長”的行業固有認知。具體到產品層面，情感陪伴產品 Talkie AI 在美國、菲律賓、英國等市場的年輕群體中瘋狂圈粉，日活使用者近千萬，使用者日均使用時長高達 70 分鐘，超過國內愛奇藝、騰訊視訊等主流長視訊平台；海螺 AI 被稱為“口袋裡的好萊塢”，已成為全球視訊生成領域的核心基礎設施之一。與此同時，公司研發效率也像“開掛”一樣。2025 年，MiniMax 研發開支 2.53 億美元，同比增長 33.8%，遠低於 158.9% 的營收增速——這種以低研發投入增速撬動高營收增長的極致效率，在全球 AI 賽道中堪稱獨一檔。要知道，MiniMax 僅用 428 名員工、2.53 億美元的年研發投入，就實現了語言、視訊、語音、音樂四大模態模型的全球領先，而 OpenAI 一年的研發投入超百億美元，是 MiniMax 的 40 倍以上。一個非典型大模型樣本某種程度上，可以將 MiniMax 視作中國 AI 行業突圍的非典型樣本。在大模型行業，技術能力是一切商業價值的根基。而 MiniMax 只用四年時間，建構了“全模態佈局、高頻迭代、極致性價比”三位一體的核心護城河，甚至在多個核心賽道，實現對海外巨頭的追趕與超越。這得益於 MiniMax 成立之初便跳出行業普遍採用的“先聚焦單一文字模型，再逐步拓展多模態能力”路徑，轉而堅持四大模態平行的全模態自研路線。這種策略在創業初期曾飽受質疑——外界普遍認為，全模態佈局會分散研發資源，導致企業難以在單一賽道形成核心競爭力。但四年後的 MiniMax，不僅在四大模態均具備全球領先的技術實力，更完成了跨模態融合的核心技術積累。文字大模型層面，MiniMax 的迭代速度刷新了全球 AI 行業的紀錄。從 2025 年 10 月 27 日 M2 模型發佈，到 2026 年 2 月 13 日 M2.5 模型上線，短短 108 天，MiniMax 完成了 M2、M2.1、M2.5 三個主版本，以及 M2-her 細分版本的迭代升級。與此同時，M2 還重新定義了大模型效果、價格與速度的平衡標準，具備程式設計、工具呼叫和深度搜尋三項核心能力，在效果上接近全球頂尖水平，定價卻僅為 Claude Opus 的 1/5，不足 GPT-4o 的 1/10 。正是極致的性價比，讓 M2 模型發佈後迅速獲得全球開發者社區的追捧，成為 OpenRouter 上首個日 Token 消耗量超 500 億的中國模型，並登頂 HuggingFace 全球熱榜，徹底打破海外巨頭對高端大模型市場的壟斷。而視訊、語音、音樂三大模態的全面突破，是 MiniMax 區別於其他大模型企業的核心優勢。在視訊生成領域，MiniMax 的海螺系列模型，早已躋身全球視訊生成賽道第一梯隊。2025 年 6 月發佈的 Hailuo 02 模型，推動 AI 視訊生成進入原生 1080P 高畫質時代，在 Artificial Analysis 視訊評測中排名全球第二；截至 2025 年底，海螺系列視訊模型已幫助全球創作者累計生成超 6 億個視訊，在 Runway、Pika 等海外企業激烈角逐的賽道中，率先實現大規模商業化落地。在語音智能領域，2025 年 10 月發佈的 Speech 2.6 模型，實現了全球頂尖水平的超低延時，覆蓋 200 多個國家和地區。截至 2025 年底，該系列語音模型已幫助全球使用者累計生成超 2 億小時的語音內容，成為全球應用最廣泛的 AI 語音模型之一。在音樂生成領域，2025 年推出的 Music 2.5 版本，單首作品生成時長可達 5 分鐘，讓模型能力從基礎的片段生成，覆蓋至專業級完整音樂創作場景，補齊了多模態創作的最後一塊拼圖。談及全模態佈局的戰略意義，閆俊傑在財報電話會上給出了清晰解釋：“多個模態融合是持續提升智能的前提。過去四年，我們把每個模態都做到了行業領先，完成了第一階段的積累；2026 年上半年即將推出 M3 和 Hailuo3 系列模型，能實現多個模態的深度融合，這正是我們的核心壁壘所在。”據虎嗅瞭解，MiniMax 內部 Agent 實習生已覆蓋近 90% 的員工，使用模式也從“教 Agent 怎麼幹活”，升級為“與 Agent 協同工作”。這種根植於內部的深度滲透，逐漸聚集起兩股勢能：其一，極致的組織效率提升。AI Agent 的全面應用，讓公司組織鏈路大幅縮短，持續最佳化模型迭代、產品創新到服務使用者的閉環，428 名員工就能實現遠超行業平均水平的產出，人均創收達 18.5 萬美元。其二，模型迭代瞄準真痛點。多數大模型企業的模型最佳化只能依賴外部使用者反饋，而 MiniMax 將公司的日常營運變成模型迭代的閉環場景，讓研發始終瞄準真實的、高價值需求。MiniMax 的平台野心本次財報中，閆俊傑正式將公司戰略錨定為“從大模型公司，向 AI 時代平台型公司邁進”。他認為，網際網路時代的平台公司是流量入口，而 AI 時代的平台公司，能定義和推動新的智能範式，並在產品和商業上享受範式紅利的組織。戰略的核心邏輯可概括為一個公式：平台價值 = 智能密度 × Token 吞吐規模。基於此，MiniMax 作出了極具差異化的戰略選擇：堅決不做移動端通用個人助手，避開與字節豆包、ChatGPT 等產品的正面競爭，將全部資源聚焦於 Agent 生產力場景、多模態創作、全球化市場三大方向。與之匹配，閆俊傑對 2026 年的 AI 行業作出三大判斷，並將其作為 MiniMax 接下來的核心戰場：第一，程式設計領域將迎來 L4 至 L5 等級的智能，從“工具”走向“同事級”協作——這意味著，AI 將從輔助程式碼補全的工具，進化為能獨立完成工程設計、開發、測試的專業助手。第二，辦公領域將復刻 2025 年程式設計領域的進步速度，AI 智能體在辦公場景的交付能力和滲透率會顯著提升，這是比程式設計更大的市場。第三，多模態創作將走向“直出可交付”的中長內容，甚至出現流式、即時輸出的新形態——這意味著，視訊、語音、音樂的生成門檻將被徹底擊穿。若行業發展真如閆俊傑所預判，這三大趨勢疊加，將帶來 1-2 個數量級的 Token 需求爆發，而 MiniMax 正在研發的 M3 和 Hailuo3 系列全模態融合模型，已為承接這一量級的需求增長做好準備。當然，讓市場陷入瘋狂的 MiniMax，背後也暗藏著無法迴避的風險與挑戰。首先，是高估值帶來的泡沫破裂風險。按 3 月 3 日 MiniMax 港股收盤市值、2025 年營收計算，其市銷率超 400 倍，處於極端高估區間——作為對照，全球 AI 龍頭 OpenAI，市銷率僅在 100 倍左右。如此瘋狂透支未來的增長預期，一旦後續技術迭代放緩、商業化增速不及預期，或行業競爭格局生變，其估值將面臨劇烈的回呼壓力。其次，版權合規始終是懸在 MiniMax 頭頂的達摩克利斯之劍。2025 年 9 月，迪士尼、華納兄弟、環球影業三大好萊塢巨頭，聯合對海螺 AI 提起版權侵權訴訟，合計索賠 7500 萬美元，直指其視訊生成模型未經授權使用大量版權影視內容。對於全球化佈局的 MiniMax 而言，歐美市場對 AI 版權的監管日趨嚴格，版權合規將是其全球化處理程序中無法迴避的長期挑戰。再次，是地緣政治與海外監管的不確定性。MiniMax 73% 的收入來自海外市場，美國、歐洲是其核心收入陣地。但在中美科技博弈持續升級、歐盟 AI 監管日趨嚴格的背景下，歐美市場對中國 AI 企業的准入限制與合規要求勢必會持續收緊。屆時，資料跨境合規、技術出口管制、外資安全審查等一系列監管壁壘，都可能對 MiniMax 海外業務的穩定性造成重大衝擊。最後，是巨頭競爭與資金壓力。AI 行業算力、人才成本居高不下，MiniMax 資產負債率已從 2024 年的 187.8% 升至 2025 年的 343.3%；而當前 AI 行業正處於技術迭代爆發期，海外的 OpenAI、Google、Anthropic，擁有遠超 MiniMax 的資金、算力、人才與生態儲備；國內字節、阿里、百度等巨頭也在大模型領域持續加碼。一旦其他玩家在性價比、多模態能力上實現反超，MiniMax 現有市場份額與開發者生態，將面臨劇烈洗牌。綜上，AI 的終局博弈從來不是一場短跑衝刺——讓市場陷入瘋狂，只是 MiniMax 被看見的開始。 (虎嗅APP)

2026年春天，大模型行業的風向變了。資本的耐心正在消退，狂熱逐漸退潮。投資人現在只關心兩個問題：你的技術有沒有不可替代性，以及商業模式能不能跑通盈利。表面是行業承壓，背後是技術悄然逼近臨界點。過去兩個月，Openclaw的橫空出世，預示著AI程式設計能力完成了一次質的躍遷，Agent因此不再停留在實驗室概念，而是開始嵌入真實的企業工作流。支撐這一切的，是程式碼能力。它是智能體創造價值的底層語言，也是大模型公司能否跑通商業閉環的關鍵變數。就在此時，中國首個大模型公司的年報出爐——MiniMax交出了上市後的首份成績單。數字裡有亮點，但比資料更值得追問的是：行業拐點已至，這家公司究竟站在技術浪潮的那一側？它又配得上當前2500多億的市值嗎？01. 增長的代價：數字背後的結構性變化先看基本面。2025年全年，MiniMax實現營收7903.8萬美元，同比增長158.9%，海外收入佔比超過七成。但第四季度收入約2600萬美元，同比增速從前三季度的175%回落至130%。增長節奏放緩，說明戰略調整的陣痛正在顯現。更值得關注的，是收入結構的變化。與訂閱制和持續性API呼叫相關的收入，從483萬美元增長到3186萬美元，增幅達6.6倍，在總收入中的佔比也從15.8%躍升至40.3%。這個指標的穿透力，比總營收增速更強。它背後意味著客戶粘性在增強，呼叫行為從偶發走向常態。虧損的數字看起來確實嚇人。全年淨虧損18.72億美元，但這裡面包含了16億美元可轉債轉股帶來的帳面虧損。剔除這一因素後，經調整淨虧損為2.51億美元，同比微增2.7%。更關鍵的是銷售費用在收縮：從8700萬美元降到5190萬美元，降幅達40.3%，而同期收入翻倍。這使得銷售費用佔營收的比重從285%銳減至65.7%。曾經燒錢換增長的路徑，正在轉向效率驅動。毛利率從12.2%提升到25.4%，看起來不錯。但結合招股書披露的分業務資料來看，前三季度C端毛利率只有4.7%，B端卻高達69.4%。再加上四季度B端收入佔比從29%提升至41%，不難推斷：整體毛利率改善，主要靠高毛利的B端業務放量，C端盈利能力並沒有實質性提升。公允地說，這未必是負面訊號，而是一種必要的戰略取捨：C端產品承擔積累互動資料、收集使用者反饋的任務，通過建構資料飛輪，為B端能力輸出打基礎。閆俊傑在業績會上也強調了這一點：對話模型M2-her的迭代受益於星野和Talkie的海量互動，視訊模型的精進則依託於海螺AI累計生成的6億個視訊。但這種“C端燒錢換資料、B端變現補缺口”的模式，能否形成可持續閉環，仍需要時間驗證。02. 程式碼能力：MiniMax手裡最大的籌碼模型層面的進階，是MiniMax押注“程式碼-智能體”閉環的核心支撐。2026年2月，它發佈了主打“Agent原生設計”的基座模型M2.5，在SWE-Bench Verified上拿到80.2%的分數，和Claude Opus 4.6的80.8%幾乎持平。這個表現直接回應了行業對智能體核心能力——程式碼能力的需求。成本優勢是它的另一張牌。M2.5輸入價格0.30美元/百萬token，輸出價格區間為1.10-2.40美元/百萬token。相比之下，Claude Opus 4.6的輸入價格是5美元、輸出25美元，價格便宜了10到20倍。能力雖有差距，但對使用者而言，這個性價比的“殺傷力”在於：一個連續運行的Agent，每小時成本僅約1美元，1萬美元就能支撐4個Agent全天候工作一年。呼叫量的爆發，驗證了性價比的吸引力。據媒體報導，2026年2月，M2系列文字模型日均Token消耗量比2025年12月增長超過6倍，程式設計套餐Coding Plan增幅超過10倍。OpenRouter的資料更有說服力：M2.5以2.45兆token的月消耗量空降呼叫量榜首，環比激增197%，成為該平台首個日token消耗量突破500億的中國模型。Notion把M2.5接入其Custom Agents，也是第一次選用非歐美模型，某種程度上是對M2.5技術能力的認可。但技術進階總要付出代價。Artificial Analysis的評測資料顯示：M2.5的幻覺指數從M2.1的-30降至-41，幻覺率從67%攀升至88%。這背後是MiniMax在模型推理能力和輸出可靠性之間做了取捨——為了搶佔智能體的先發優勢，不得不在可靠性上做出讓步。而對於面向企業級場景的智能體而言，輸出的可靠性恰恰是核心前提。一旦出現嚴重的幻覺問題，可能會影響客戶信任，甚至引發業務風險。這也是MiniMax後續需要解決的核心技術痛點。03. 戰略縱深：差異化賽道中的機遇與隱憂事後看來，在大模型行業同質化競爭加劇的當下，MiniMax早期的戰略選擇顯得極為清醒。2023年，國內大模型創業公司紛紛扎堆對標ChatGPT，陷入同質化競爭的泥潭時，MiniMax選擇了一條差異化路徑。閆俊傑當時的表述是：“我們在那條路上創造不了獨特價值。”基於這一判斷，MiniMax將有限的資源集中投向三個核心方向：星野/Talkie兩款C端產品、海螺AI視訊模型，以及開放平台。三組關鍵資料，初步驗證了這條差異化路徑的可行性：海外收入佔比達73%，說明其海外市場佈局已站穩腳跟，具備了較強的國際競爭力；開放平台增速接近200%，彰顯出開發者生態的活力與增長潛力；行銷費用下降四成的同時收入實現翻倍，印證了“依靠模型口碑與開發者生態實現自然擴散”的模式行之有效，也體現了其經營效率的持續提升。閆俊傑對“平台公司”的重新定義，暗藏著MiniMax的戰略野心：網際網路時代的平台，核心是流量入口，比拚的是流量聚合能力；而AI時代的平台，核心是智能範式的定義者，其價值可以簡化為“智能密度×Token吞吐量”——智能密度決定了模型的核心競爭力，Token吞吐量則決定了商業變現的規模與潛力。這種認知，也決定了MiniMax的戰略縱深，使其跳出了單純的模型競爭，轉向了生態與範式的競爭。但清醒的戰略選擇，並未完全規避行業共同的隱憂。2月下旬，港股AI類股的情緒波動，意外撕開了大模型行業的脆弱面：智譜因流量激增導致服務承壓，股價單日下跌22%；MiniMax雖然沒有直接出現服務故障，但也被類股情緒波及，下跌13%。這一波動並非個例，而是折射出AI創業公司從初創期邁入成長期的共同深層困境——“增長斷層”：當使用者規模與呼叫量快速增長時，技術支撐、服務能力、盈利模式能否同步跟上，成為考驗企業能否持續發展的關鍵。更深層的隱憂，在於技術路線的路徑依賴。當使用者選擇MiniMax時，核心理由往往是“接近頂尖模型，而且更便宜”；而放棄選擇時，理由也很直白：“既然差距不大，為什麼不用原版”。這種後發者的“參照系困境”，像一個無形的枷鎖——即便在性價比上做到極致，也可能永遠在別人劃定的賽道里追趕，難以形成真正的不可替代性。這也是所有後發大模型企業面臨的共同難題。此外，版權風險如同一把懸在頭頂的利劍，隨時可能影響企業的發展。2025年9月，迪士尼等好萊塢片商在加州起訴MiniMax，指控其海螺AI在模型訓練、內容生成及推廣階段存在侵權行為，潛在索賠金額可能達到數千萬美元。目前案件仍處於初期階段，但它的走向不僅關乎MiniMax的財務成本，更可能重塑大模型公司的資料合規策略，進而直接影響商業模式，也給MiniMax的海外業務發展帶來了不確定性。04. MiniMax的“成色驗證期”在半年之後閆俊傑對2026年行業趨勢的三個預判，勾勒出MiniMax的發力方向：程式設計領域將進入L4-L5級智能，實現從“工具”到“同事級”的協作跨越；辦公場景將復刻程式設計領域的高速發展軌跡；多模態創作將實現“直出可交付”，中長視訊生成能力的突破，會讓AI生成內容真正具備實用價值。三者疊加上下，閆俊傑預計，Token消耗量將迎來一到兩個數量級的爆發式增長，公司ARR有望邁入10億美元區間。但這個願景的實現，依賴M3基座模型和Hailuo 3視訊模型的能力突破——這兩款產品，是MiniMax實現“程式碼-智能體”閉環、跨越“增長斷層”的關鍵抓手。研發投入的節奏，也印證了戰略重心在轉移。2025年公司研發費用2.53億美元，同比增長33.8%，增速遠低於收入增速；但四季度單季研發費用約7247萬美元，比前三季度季均高出20%。隨著M3和Hailuo 3進入關鍵訓練階段，2026年研發支出的壓力只會更大。今年1月IPO募資的約48.2億港元，雖然提供了一定的資金緩衝，但行業算力競賽的烈度並未降低。截至2月底，公司ARR已突破1.5億美元，對應月度收入約1250萬美元，接近2025年月均水平的兩倍。但必須清醒的是，對於一家年收入還不到8000萬美元的公司來說，當前的估值錨定的從來不是當下的業績，而是市場對其未來智能體戰略落地的預期。回到開篇的問題：當“程式碼-智能體”成為商業模式閉環的核心，MiniMax究竟站在了那一側？它手裡有籌碼：B端收入加速增長，海外市場已經站穩腳跟，經常性收入佔比躍升，行銷效率持續改善；M2.5的性能和成本形成的剪刀差，內部近90%任務由AI完成的組織效率，都證明它在技術和商業化上已取得階段性成果。但它背上的負重同樣不輕：C端貢獻了三分之二的收入，卻幾乎不產生毛利；幻覺率攀升是技術取捨的代價，也可能成為市場信任的隱患；版權訴訟懸而未決；而最根本的疑問在於：當商業模式的核心支撐是“性價比”而不是“不可替代性”，這樣的護城河，到底能抵禦多久行業巨頭的衝擊？2026年是大模型行業的拐點之年，也是MiniMax的分水嶺時刻。它在技術拐點處的每一步落子，都關乎生死。兩個季度後，隨著M3模型的發佈、辦公場景的滲透、中長視訊能力的落地，市場將能更清晰地判斷：這2500億究竟是價值錨點，還是又一個被證偽的預期。屆時，MiniMax的未來走向，以及它對這個問題的回答，都將逐漸清晰。 (錦緞)

OpenClaw可以說是AI圈裡最熱門的話題，一丁點風吹草動都能牽動全球所有AI廠商的神經。無數產品經理在OpenClaw上進行創意大比拚。嗅覺靈敏的中國廠商也都紛紛開始行動，他們看到的不只是OpenClaw這個產品本身，而是它背後代表的整個agent市場。這個市場需要雲伺服器、需要模型API、需要本土化的產品、需要更低門檻的部署方案。中國AI想要彎道超車，必須要在Anthropic和Google先後對其進行打壓的時機，緊緊抓住這個機會。騰訊雲、阿里雲上線了一鍵部署服務，他們想要趁著這個機會，成為AI圈那個賣鏟子的人。月之暗面推出了雲端版的Kimi Claw，MiniMax也緊隨其後發佈了MaxClaw，道理很簡單，本土化的OpenClaw仍然是市場的一大空缺。智譜和字節雖然沒有在OpenClaw上面明確表態，但他們其實也沒閒著。OpenClaw的成功讓智譜和字節對agent的產品更有信心。01. 月之暗面的雲端OpenClaw在OpenClaw出現之前，大模型的使用主要是“對話式”的，使用者問一句，模型答一句，單次呼叫的token消耗有限。但OpenClaw創造了全新的“模型消費場景”。一個配置合理的OpenClaw，每天可能向模型發起數百次甚至上千次呼叫，每次呼叫還要攜帶完整的上下文資訊。這意味著，單個OpenClaw使用者產生的token消耗，可能是傳統聊天使用者的幾十倍甚至上百倍。因此，OpenClaw變成了OpenRouter上token消耗最大的應用。那個模型能接入OpenClaw生態，就等於獲得了一個指數級增長的需求管道。當OpenClaw使用者選擇底層模型時，他們實際上選的不是模型性能或者模型知識儲備，使用者選的是一個持續、穩定、高頻的供貨商。誰耐用，誰便宜，誰才是OpenClaw生態下的大贏家。所以月之暗面和MiniMax就在OpenClaw的這場巨浪之中收穫頗豐。先說說前者吧，他們在OpenClaw生態中的角色，經歷了兩個階段的演變。2026年1月，Kimi K2.5因其便宜且agent能力較強，成為OpenRouter平台上OpenClaw呼叫量最高的模型。OpenRouter資料顯示，Kimi K2.5的周token使用量環比增長最高達261%。其呼叫場景主要來自OpenClaw.究其原因，Kimi K2.5支援最多100個子agent平行執行、1500次以上的工具呼叫，這些能力讓它在agent場景下表現出色。於是OpenClaw官方在1.30版本後，將Kimi K2.5設為“首個官方免費主力模型”，使用者安裝OpenClaw時可以選擇MoonshotAI通道，甚至可以留空API Key繼續使用，OpenClaw官方會補貼算力。這種爆發式增長直接帶來了商業回報。受全球付費使用者及API呼叫量大漲的共同推動，Kimi K2.5發佈不到一個月，近20天累計收入已超過2025年全年總收入。正是因為OpenClaw，Kimi的海外付費使用者數快速增長，海外收入首次超過國內。SimilarWeb資料顯示，Kimi上月訪問量達3300萬，中國地區訪問量佔比從去年的77%降低到了今年的60%多。這個階段，月之暗面扮演的是“模型供應商”的角色，被動地提供 API 服務。但Kimi團隊很快意識到，與其被動地提供API，不如主動降低使用者使用門檻。一個月後，Kimi正式推出Kimi Claw。這是一個雲端託管的OpenClaw服務。使用者無需本地部署，直接在瀏覽器中就能使用完整的OpenClaw功能。Kimi Claw把原版OpenClaw的複雜步驟全部省略了，使用者只需擁有Kimi Allegretto及以上會員，就能在網頁端一鍵建立自己的“雲端OpenClaw”，整個過程不超過1分鐘。Kimi Claw內建了Kimi K2.5模型，自動關聯使用者的Kimi Code會員權益額度。使用者無需額外配置API Key，也不用擔心突然燒掉大量token導致帳單爆炸。在功能層面，Kimi Claw直接整合了ClawHub社區的5000多個技能庫，使用者可以在網頁介面中一鍵啟用，包括天氣查詢、網頁搜尋、瀏覽器操作、郵件處理等高頻場景。原版OpenClaw的Skills需要使用者通過命令列手動搜尋、安裝、配置，這個過程對普通使用者來說又是一道門檻。Kimi Claw則是把這些技能都整合到了介面裡，使用者只需要點選就能啟用，降低了使用者使用難度。原版OpenClaw的核心理念是“本地優先”，所有對話記憶和檔案都儲存在使用者自己的裝置上。這種設計保護了隱私，但也帶來了不便，使用者換了裝置就得重新配置，AI助手的記憶也無法延續。Kimi Claw則提供了40GB的雲端儲存空間，使用者可以在辦公室電腦、家裡電腦、手機上無縫切換，AI助手的記憶始終保持一致。這種體驗對於需要在多個裝置間切換的使用者來說，是個很實用的功能。02. MiniMax也這麼幹了2月25日，MiniMax也推出了自己的MaxClaw，走的是與Kimi Claw類似但更激進的路線。MaxClaw基於MiniMax M2.5模型，雖然這是一個模型總參數量約2300億，單次推理僅啟動約100億的大模型，但它的API價格非常便宜。M2.5在OpenRouter上的表現也很亮眼。發佈後12小時內登頂OpenRouter熱度榜，一周內登頂呼叫量榜首，周呼叫量暴漲至3.07兆token，超過Kimi K2.5、GLM-5與DeepSeek V3.2三家的總和。發佈7天內token使用量突破3兆，2月單月token使用量達4.55兆，空降榜首。為什麼M2.5能在短時間內實現如此驚人的增長？答案同樣是OpenClaw。MiniMax M2.5的定價策略是“極端性價比”。在每秒輸出100token的情況下，連續工作一小時只需花費1美金；而在每秒輸出50個token的情況下，只需要0.3美金。這意味著，同樣是運行一個7×24小時這樣的OpenClaw實例中，M2.5的成本可能只有Claude Sonnet的1/10到1/20。對於需要高頻呼叫工具的agent場景來說，這種成本差異是決定性的。OpenClaw社區的開發者很快發現了這一點。在外網論壇上，大量關於“如何在OpenClaw中配置 M2.5”的教學湧現，甚至有開發者專門編寫了“從Claude遷移到M2.5”的遷移指南。這種開源社區中的傳播，比任何廣告投放都更有效，要知道OpenClaw能走到今天，也是被開源社區帶火的。MiniMax還將MaxClaw整合到自家的MiniMax Agent生態中，與Expert 2.0同步升級，形成了“對話式AI + agent 工作流”的完整產品矩陣。資本市場的反應更為直接。2月20日，也就是馬年港股開市首個交易日，MiniMax的股價單日暴漲14.52%，市值一度衝破3042億港元，創下公司上市新高。自上市以來，MiniMax股價累計漲幅最高超過480%，2026年初至今股價最高漲幅超450%，成功躋身港股AI核心標的行列。摩根大通給予MiniMax “增持”評級，目標價700港元。3月2日，MiniMax發佈財報，2025財年收入為7900萬美元，同比增長158.9%。OpenClaw帶來的流量紅利，讓月之暗面和MiniMax轉化為了自家的使用者資產。想想看，當一個使用者通過OpenClaw使用Kimi K2.5一個月後，他已經習慣了這個模型的輸出風格、響應速度和能力邊界。這時候搬出Kimi Claw給他，然後說：“你不用自己維護伺服器了，不用配置API Key了，直接在我們的平台上用，還能多端同步。”這轉化率能低得了嗎？這兩家公司的雲端OpenClaw產品，本質上是在用SaaS的方式去做agent服務，你給我錢，那我給你一個低門檻的產品。雖然沒有原版OpenClaw那麼能擴展，但是勝在便宜好用。事實上絕大多數 人其實都沒有那麼尖端的需求。他們可能只是想讓AI幫忙檢查郵件、整理文件、定時提醒、查詢資訊。回到段落開頭，Kimi和MiniMax也都明白這個道理，agent的價值不在於單次對話的質量，而在於長期、持續、穩定的任務執行能力。所以他們剛好填補了市場的一片空白。03. 騰訊、阿里的“賣鏟子”生意OpenClaw對普通使用者來說門檻不低。你得有自己的伺服器，得會配置 Node.js 環境，得懂怎麼申請各家模型的 API Key，還得知道怎麼設定消息通道。整個過程下來，沒有半小時到一小時搞不定，技術小白基本上看到教學就放棄了。這種極客屬性很強的產品，註定只能在開發者圈子裡流行，很難真正普及到大眾市場。騰訊和阿里看到的，恰恰就是這個痛點。與其讓使用者自己折騰，不如直接提供一套開箱即用的解決方案。於是在OpenClaw爆火後，騰訊雲和阿里雲幾乎同時推出了OpenClaw的一鍵部署服務。這些雲廠商提供的，不僅僅是一台伺服器那麼簡單。他們把整個OpenClaw的運行環境都打包好了，包括預配置的鏡像、自動化的部署指令碼、已經偵錯好的依賴包，甚至還有現成的模型 API 接入方案。使用者只需要點幾下滑鼠，選擇配置，付款，然後等幾分鐘，一個完整的OpenClaw實例就跑起來了。騰訊雲的方案相對簡潔直接。他們在輕量應用伺服器上推出了“雲應用”功能，使用者通過這個功能可以三步完成OpenClaw部署。系統默認配置的是 DeepSeek API 作為模型供應商，但使用者可以在 Dashboard 中自由切換到 Kimi、MiniMax 或者其他國產模型。騰訊雲的官方文件裡寫得很明白：“OpenClaw來自開源社區，雲應用不收費”，但緊接著又補充了一句，“雲伺服器和 API 按照實際消耗計費”。騰訊賺的不是OpenClaw的錢，而是雲伺服器租賃費、流量費、還有模型 API 呼叫產生的費用。他們不強制繫結自家模型，給使用者留了選擇空間，但基礎設施這一層，你跑不掉。阿里雲的打法則更加“生態化”。使用者在輕量應用伺服器上部署OpenClaw後，系統會引導使用者前往“阿里雲百煉大模型控制台”建立 API Key，默認呼叫的就是通義千問系列模型。阿里雲還推出了一個叫“Coding Plan”，這是阿里雲百煉面向全品類 AI 編碼工具推出的通用訂閱套餐，相容OpenClaw接入。換句話說，阿里就是想通過OpenClaw的代安裝服務，推廣自己家的 AI 程式設計以及模型API。阿里和騰訊想要的，是要佔領agent時代的“水電煤”。OpenClaw的爆火證明了一個趨勢，未來的 AI 應用不是簡單的“聊天機器人”，而是一個 24 小時線上、能執行複雜任務、需要穩定算力支援的 agent。當個人使用者和中小企業開始部署 agent 時，他們需要的不僅是模型的 API，還需要雲伺服器、儲存空間、網路頻寬，以及飛書、釘釘、企業微信這樣的消息整合，還有安全沙箱環境等一整套基礎設施，最後更不能少了像是 AI 程式設計這樣具體的執行工具。所以騰訊雲和阿里雲才提供了“一鍵部署OpenClaw”這個服務，以此搶佔這個新興市場的入口。他們的邏輯很清楚，今天使用者因為OpenClaw來了，明天可能因為其他 agent 產品來，但只要使用者習慣了在他們的雲平台上部署 agent，那麼這些使用者就成了長期客戶。更重要的是，當每個企業都需要部署自己的 agent 時，誰能提供最便捷、最穩定、最本土化的基礎設施，誰就能佔據這個兆級市場的底層。雲廠商們看得很明白，賣鏟子的生意，往往比挖金子的人更穩定，也更賺錢。不僅是這樣，OpenClaw它代表的是一個訊號，未來的agent產品只多不少。雲廠商們現在做的，就是提前佔位，建立使用者習慣，建構生態壁壘。當agent成為企業和個人的標配時，誰能提供更多配套的服務，誰就掌握了話語權。04. 智譜和豆包為何不激進在這場圍繞OpenClaw的競爭中，智譜和字節的態度顯得有些微妙。不過這不代表他們在agent這個賽道上落後了，恰恰相反，他們選擇了一條更獨特的路。智譜對OpenClaw的態度可以概括為“技術上支援，戰略上不主推”。智譜GLM-5在官方文件中明確提供了OpenClaw接入指南，GLM的Coding Plan套餐也支援OpenClaw配置。智譜甚至還推出了“AutoGLM版本的OpenClaw”，支援OpenClaw與飛書的一體化配置。從這些動作來看，智譜並沒有忽視OpenClaw，提供了作為一家中國AI廠商該有的一些基本支援。智譜更看重的是AutoGLM，這是一個具備“Phone Use”能力的agent。AutoGLM在2025年12月開源，能夠完成外賣點單、機票預訂等數十步複雜操作，還支援微信、淘寶、抖音等超50個高頻中文應用。AutoGLM的核心技術是視覺語言模型，它不依賴傳統的API，而是像人眼一樣“看”螢幕，通過理解UI元素的語義直接預測下一步動作。這種方式的優勢在於，它只要能看到介面，就能進行操作。這意味著AutoGLM可以操作任何應用，包括那些沒有開放API的應用。OpenClaw 的核心場景是桌面端，需要配置海外消息平台，這些平台在中國的使用率並不高。相比之下，AutoGLM 直接在使用者最常用的中文應用中執行任務，不需要依賴海外消息平台，更符合中國使用者的使用習慣。智譜的想法是，既然OpenClaw證明了agent的市場需求，那真正適合中國使用者的agent，更應該是能操作微信、淘寶、抖音的AutoGLM。字節跳動對OpenClaw的態度更加微妙。表面上看，只有前文提到的，火山引擎提供的一鍵部署OpenClaw。這是因為字節對agent的注意力集中在移動端。去年字節跳動與中興努比亞合作推出nubia M153測試手機，內建了“豆包手機助手技術預覽版”。其核心技術是UI-TARS，一個純視覺驅動的GUI agent模型。與OpenClaw相比，豆包手機助手更有優勢。豆包是直接整合到Android系統層，可以不打開應用就從底層進行操作，完全不會影響使用者當下使用。OpenClaw需要通過瀏覽器控制或API呼叫來操作應用，權限和穩定性都受限。同時，豆包手機助手能夠實現跨應用的複雜操作，比如“幫我在三個外賣平台比價，然後下單最便宜的”。OpenClaw的跨應用能力有限，很多任務不能跨應用完成，而且在不同應用之間切換的速度很慢。字節跳動官方始終強調，agent應該是整合到作業系統中、能直接操作所有應用的系統級能力，而不是一個需要使用者手動配置、運行在伺服器上的獨立程序。這種理念上的差異，決定了字節不會在OpenClaw上投入太多資源。字節對OpenClaw保持距離，是因為它正在打造一個更高維度的解決方案。當然，智譜和字節的這種戰略選擇也有代價。在OpenClaw熱度最高的這段時間，錯過了一波流量紅利。不過從長期來看，誰的選擇更正確，還需要時間來驗證。agent這個賽道才剛剛開始，現在下結論還為時過早。 (字母AI)

MiniMax收入結構中：AI產品佔比67.2%，開放平台佔比32.8%；海外收入佔比73%。公司上市前曾發行可轉換優先股，體現為金融負債，估值飆升導致帳面巨虧，經調整淨虧損為2.5億美元，與上年的2.44億美元基本持平。MiniMax於2026年3月2日發佈了亮眼的年度業績公告。2025財年，公司總收入同比大增158.9%至7904萬美元，毛利暴增437.2%至2008萬美元，毛利率翻倍，顯示出公司模型效率與商業變現能力的雙重提升。帳面數字上，公司年內虧損高達18.72億美元，主要源於優先股公允價值損失高達15.9億美元。這是公司估值持續飆升在財務報表上的"技術性代價"。目前優先股已自動轉換為普通股，這一非現金帳面虧損項已成歷史。剔除股份支付、優先股公允價值損失及上市費用後，2025年經調整淨虧損為2.5億美元，與上年的2.44億美元基本持平，同比僅擴大2.7%。從戰略佈局看，MiniMax的國際化成色尤為突出。2025年，公司來自中國大陸以外地區的收入佔總收入的73%，累計服務全球超200個國家及地區的2.36億名使用者，企業客戶及開發者達21.4萬家，遍佈超100個國家及地區。技術層面，公司在語言、視訊、語音、音樂多個模態均建構了具備全球競爭力的模型矩陣，並於2026年2月發佈的M2.5在程式設計基準測試中刷新行業紀錄。收入結構：AI原生產品為主，開放平台增速更快2025年，MiniMax的收入來源主要分為兩大類股：AI原生產品貢獻5308萬美元，佔總收入67.2%，同比增長143.4%，增長驅動力來自使用者付費意願增強及海螺AI等產品持續商業化。開放平台及其他基於AI的企業服務貢獻2596萬美元，佔比32.8%，同比增速更為迅猛，達197.8%，主要受益於付費企業客戶數量顯著擴張。值得注意的是，開放平台的增速已經反超AI原生產品，二者的收入佔比差距也從2024年的71.4%對28.6%，縮小為2025年的67.2%對32.8%，反映出公司面向企業端的B端商業化正在加速追趕C端消費者業務。按地區看，中國內地收入佔27%，海外收入佔73%。其收入結構一方面意味著更大的市場空間，另一方面也意味著更高的匯率波動與跨市場合規複雜度。毛利率大幅改善：效率提升是核心邏輯2025年毛利率從2024年的12.2%躍升至25.4%，提升逾13個百分點，超越了158.9%的收入增速，這在AI基礎模型行業中並非易事。公司將此歸因於模型及系統效率的持續提升，以及基礎設施配置的最佳化。簡而言之，推理成本在下降，而收入單價的維持甚至提升，帶動了毛利空間的持續擴大。與此同時，公司的銷售及分銷開支逆勢大幅壓縮，從2024年的8700萬美元驟降40.3%至2025年的5190萬美元。管理層解釋，AI原生產品業務主要靠自然增長和口碑傳播驅動，行銷投入得以顯著收斂。這一"降本"配合"提效"的組合，是毛利率改善的雙重引擎。研發持續高投入，效率提升明顯2025年研發開支為2.53億美元，同比增長33.8%，是公司最大的費用支出項，主要用於基礎模型迭代、多模態能力開發及雲服務訓練。但關鍵的比較訊號在於：研發開支增速（33.8%）遠低於同期收入增速（158.9%），意味著每一美元研發投入所撬動的收入產出顯著提升，這正是AI公司走向規模化盈利路徑的必要條件。在模型進展上，2025年四季度公司相繼更新M2、M2.1、M2-her三款語言模型，其中M2成為OpenRouter上首個日Token消耗量超500億的中國模型，並登頂HuggingFace全球熱榜第一。2026年2月發佈的M2.5在SWE-Bench Verified程式設計測試中刷新行業紀錄，效率較上代提升37%，且將複雜Agent運行成本壓縮至"1萬美元讓4個Agent連續工作一年"的極致水平。巨額帳面虧損拆解：優先股公允價值損失是"估值稅"18.72億美元的年內帳面虧損，需要重點理解其構成。其中，金融負債公允價值損失高達15.9億美元（上年為2.14億美元），是最大的虧損來源。這一損失源於：MiniMax在上市前融資階段發行的可轉換可贖回優先股，按國際財務報告準則須以公允價值計量，公司估值越高，這一"負債"帳面值越大，對應的損失也越大。換言之，這筆高達近16億美元的虧損，本質上是公司估值快速飆升在報表上留下的"印記"，並不代表實際現金流出。隨著公司於2026年1月9日正式上市，3,597,566千美元的可轉換可贖回優先股已自動轉換為普通股，從負債端消除，未來財報將不再出現這一扭曲性科目。這也是投資者需要穿透表面虧損數字、重點關注經調整淨虧損（2.5億美元）的原因所在。現金充裕，上市募資補倉截至2025年12月31日，公司現金儲備達10.5億美元，包括現金及現金等價物5.08億美元、以公允價值計量的金融資產5.09億美元及受限制現金、定期存款等，較上年末的8.81億美元進一步增厚。2026年1月的IPO及超額配股權行使，合計為公司淨募資約52.93億港元（約合6.8億美元），令公司的彈藥儲備進一步加厚，為後續模型研發和全球擴張奠定了財務基礎。資產負債比率方面，截至2025年12月31日為343.3%（較上年末的187.8%大幅上升），但這同樣主要受優先股負債驅動，隨著上市後優先股轉入權益，該比率將得到根本性改善。公司管理層亦在財報中明確表示，IPO後流動性充足，將按持續經營基準營運。人員精簡但薪酬高企：AI原生組織戰略提效截至2025年12月31日，MiniMax全職員工僅428人，但員工薪酬開支（含股份支付）為8430萬美元，較上年的5460萬美元增長54%，人均年薪酬成本約達19.7萬美元，體現出精英化的人員結構。與此同時，公司推進"AI原生組織"轉型。內部Agent實習生已覆蓋近90%的員工，涵蓋程式設計開發、資料分析、維運管理、人力招聘、市場銷售等核心職能，並於2026年1月將沉澱能力產品化，推出MiniMax Agent AI-native Workspace。這一戰略既是對外的產品輸出，也是對內提升人效、壓縮邊際成本的核心機制。 (invest wallstreet)

3月2日，AI大模型企業MiniMax（00100.HK）交出了上市以來的首份年度成績單。財報呈現鮮明的兩面：一方面，營收高速增長、海外市場持續擴張、使用者規模穩步攀升；另一方面，虧損也在同步放大，尤其金融負債的公允價值變動，令淨利潤承壓明顯。財報顯示，2025年MiniMax營收約7904萬美元，同比增長159%；年內虧損同比增加302%至18.7億美元，其中金融負債公允價值虧損近16億美元，經調整淨虧損為2.5億美元。作為對比，招股書披露的過往資料顯示，2023年MiniMax的收入為350萬美元，淨虧損2.69億美元；2024年營收同比增長782%至3050萬美元，淨虧損為4.65億美元。MiniMax在1月9日上市，隨後不到兩個月裡股價一路攀升，此前發行價為165港元，至今股價累計漲幅已超過350%。截至3月2日收盤，MiniMax港股跌1.44%，報752.5港元/股，總市值2360億港元。從收入結構來看，MiniMax的兩大商業化變現管道是AI原生產品、開放平台及其他基於AI的企業服務。財報提及，2025年AI原生產品收入同比增加143%至5310萬美元，增長原因是使用者對產品付費意願增強，及海螺AI等產品的商業化。開放平台及其他基於AI的企業服務收入同比增加198%至2600萬美元，受益於付費客戶數量的增加。在收入來源方面，MiniMax呈現出全球化的佈局。2025年MiniMax約73%的收入來自國際市場，共5766萬美元，而中國內地的收入約為2138萬美元。相比2024年MiniMax的海外市場份額還在持續擴大。截至2025年底，MiniMax產品累計服務使用者量約為2.36億，累計的企業客戶及開發者逾21.4萬。營收和業務增長的同時，MiniMax虧損也在同步增加。2022年、2023年、2024年以及2025年，MiniMax的年度虧損分別為7370萬美元、2.69億美元、4.65億美元及18.7億美元，四年的累計虧損約為26.8億美元。2025年虧損額偏離較大，部分原因是金融負債公允價值虧損由2024年的2.1億美元增加至2025年的近16億美元。財報解釋，由於公司估值增加，使優先股錄得重大重新計量虧損。加回年內股份支付、金融負債公允價值虧損及上市開支後，2025年MiniMax經調整淨虧損為2.5億美元，相比2024年接近持平。在費用方面，2025年佔比較大的主要是研發開支，為2.5億美元，同比增加33.8%。財報提及這主要由於模型迭代，致使與訓練活動相關的雲服務開支增加。在2026年春節前夕，MiniMax發佈了新一代基礎模型M2.5，帶動模型呼叫量快速增長，M2系列文字模型在2026年2月日均token消耗量已增長至2025年12月的6倍以上。公司表示，未來將從大模型公司全面升級為AI平台型公司，以智能密度與模型吞吐為核心指標，推動AI成為全球新一代生產基礎設施。MiniMax認為，接下來一年的模型智能水平會進一步提升。程式設計領域將迎來L4至L5等級的智能，從“工具”走向“同事級”協作；辦公領域將復刻去年程式設計領域的進步速度；多模態創作也將走向“直出可交付”的中長內容，甚至出現流式、即時輸出的新形態。這三件事疊加，意味著行業將迎來更大規模的智能供給爆發，以及應用層前所未有的創新窗口期。截至2025年12月31日，MiniMax現金餘額為10.5億美元，而截至2024年12月31日的現金餘額為8.8億美元。 (第一財經)

AI大模型服務正面臨嚴峻的算力考驗。進入2026年，人工智慧大模型行業競爭步入白熱化階段。春節前，騰訊元寶、阿里千問、字節跳動豆包等大廠集中發力C端市場，通過各類福利活動掀起使用者“爭奪戰”。春節假期至今，全球大模型賽道融資消息也密集落地，資本熱度持續攀升。然而，伴隨使用者規模與使用頻次的激增，Token（詞元）消耗量顯著增長，大模型服務正面臨嚴峻的算力考驗。春節期間，豆包因春晚高頻互動導致算力承壓，一度暫停視訊通話功能；智譜AI等廠商也因高並行請求採取了API限流等措施。算力供給不足、推理資源緊張，已成為當前大模型規模化落地過程中亟待解決的核心難題。中國國產大模型霸榜OpenRouter自2025年初DeepSeek橫空出世、驚豔全球以來，中國大模型產業快速崛起，憑藉獨特的技術與場景優勢持續霸榜全球。據全球最大的大模型API聚合平台OpenRouter資料顯示，2月平台內前十模型總Token消耗量已突破27兆，國產模型貢獻超過14兆，市場佔比超過50%。其中，MiniMax M2.5以超過5兆的Token消耗位居全球榜首；Kimi K2.5緊隨其後，2月Token總消耗量超過4兆；DeepSeek V3.2、GLM 5分別位列第四、第八位。這些頭部國產大模型，普遍聚焦於程式碼能力與智能體（Agent）自動化任務的能力提升。從春節期間的消耗量來看，2月16日至22日（農曆除夕至正月初六），OpenRouter平台Token消耗量前十的大模型中，中國大模型份額佔比已超60%。其中，MiniMax M2.5、GLM-5 消耗量環比大幅增長，增幅分別達到197%和158%。反觀全球市場，Google、xAI、OpenAI等海外廠商旗下大模型的Token消耗量增速明顯低於國內模型，全球市場份額增長乏力，部分甚至出現負增長。Token消耗量或開啟多年增長模式Token（詞元），即AI處理資訊的最小單位。大模型每生成一個Token，後端的伺服器就得高速運轉，這不僅需要強大的算力，更需要大量的電力。根據業內測算，Token生成的成本結構中，電力及算力的成本佔比超過七成。摩根大通的報告顯示，基於使用者情境的預測，從應用採用的角度出發，Token消耗量或開啟多年增長期。中國的AI推理Token消耗量預計將從2025年的超10千兆增長至2030年的約3900千兆，增幅接近369倍，主要受兩個復合要素推動，一是隨著AI成為搜尋、內容生成、客戶服務和生產力的默認介面，AI在消費者使用者和企業工作負載中的滲透率都在提高；二是用例從對話AI擴展到智能體和多模態輸出（更長的上下文、更多的工具呼叫、更豐富的輸出），即使使用者數量增長放緩，這也會實際增加每個會話的Token。從細分領域來看，隨著時間的推移，推理需求的佔比發生明顯變化。對話AI佔2025年預期Token總消耗量的近一半，預計到2030年逐步下降至高個位數百分比；生活情景AI智能體的份額預計將從2025年的個位數提高至2030年的10%至20%。國產大模型具備電力的算力的雙重優勢對於開發者而言，性價比是硬道理。從國內來看，無論是電力還是算力，都具備顯著的成本優勢，並有望重構AI定價權。從電力來看，國家能源局資料顯示，截至2025年底，中國累計發電裝機容量達38.9億千瓦，同比增長16.1%，發電量佔全球總量的三分之一。中國也成為全球首個全社會用電量突破10兆千瓦時的國家，電力供給充足且成本優勢顯著。AI熱潮之下，美國電價呈現明顯上漲趨勢，進一步凸顯中國電力成本的競爭力。從算力來看，早在2025年10月份，央視網報導，“十四五”時期以來，中國開啟新一輪數字基礎設施大佈局，全國一體化算力網連通東西南北，算力總規模躍居全球第二，不僅為中國數字經濟的成長澆築新的基座，也創造了增長的新機遇。目前，國內多家頭部算力企業已建構起完備的適配體系，在推理環節有效突破海外技術壟斷，伺服器、光模組、散熱等關鍵硬體環節也基本實現自主可控。依託規模化部署、低成本電力供給與演算法持續迭代，國產方案在主流應用場景中的Token生產成本具備明顯優勢。業內普遍認為，國產大模型憑藉更高效的架構設計，逐步降低對高端GPU的剛性依賴；而全球開發者對中國大模型的廣泛選用，進一步拉動國產算力需求呈現爆發式增長。14隻籌碼集中大模型概念股出爐儘管在最近幾個交易日的行情中，算力類股表現有明顯分化，但不可否認的是，算力需求提升是必然趨勢。在以周度進行統計的周期中，國產大模型Token消耗量更是一度超過美國（2026年2月9日至15日），後續優勢持續擴大，多重利多因素的加持下，Token出海有望成為趨勢。證券時報·資料寶根據萬得、同花順等公開資訊梳理，A股市場中屬於智譜、Kimi、DeepSeek及MiniMax主流大模型的概念公司有140余家。從市場表現來看，截至2月27日，這140餘隻概念股今年以來平均漲幅超過13%，傑創智能、藍色游標及中控技術今年以來累計漲幅均超過60%，前2隻個股涉及智譜概念，中控技術則涉及DeepSeek概念。首都線上、金現代、優刻得-W今年以來累計漲幅均超過40%，3家公司均涉及智譜概念。從籌碼變化情況來看，最新股東戶數較2025年年末下降的概念股有14隻，3隻概念股的股東戶數下降幅度超過10%，分別是世紀天鴻、恆為科技及遠光軟體。世紀天鴻最新股東戶數較去年末下降近24%，公司以自身戰略定位和資源稟賦為出發點，結合人工智慧技術已推出了基於大語言模型研發的專注於服務老師的AI智能體“小鴻助教”，並投資了基於人工智慧NLP（自然語言處理）技術、聚焦中小學寫作場景的人工智慧輔助寫作產品“筆神作文”。恆為科技最新股東戶數較去年末下降超過21%。公司2025年2月份表示，其推出的昇騰、DeepSeek一體機分為訓推一體機與推理一體機兩種類型，以“開箱即用+高並行低時延”為核心優勢，覆蓋金融、政務、科研、醫療等眾多垂直行業，助力行業實現智能化升級。遠光軟體最新股東戶數較去年末下降10.6%。目前公司主要接入或適配了智譜、阿里千問、DeepSeek、盤古等大模型。這14隻概念股今年以來平均漲幅超過9%，恆為科技、世紀天鴻、值得買漲幅居前，均超過15%。太極股份、浪潮資訊、宇信科技表現較弱，今年以來股價均呈下跌局面，其中浪潮資訊伺服器市佔率全球領先，涉及DeepSeek及MiniMax概念。(資料寶)

當“養龍蝦”熱潮席捲整個AI圈，Minimax順勢打響 AI 智能體“零門檻”革命。2月26日，Minimax 上線了基於 OpenClaw（龍蝦） 建構的雲端 AI 助手——MaxClaw。這款直接整合在 Minimax Agent 網頁端的新工具，打出了三個核心賣點：零部署（點選即用）、免額外 API 費用、7×24 小時雲端常駐。使用者只需擁有 Minimax Agent 基礎版訂閱即可體驗。事實上，Minimax 在降低智能體使用門檻這件事上早有落子。此前，Minimax Agent客戶端版就已經率先支援了一鍵本地部署，讓不少受夠了繁瑣環境配置的玩家嘗到了甜頭。而此次整合在網頁端的 MaxClaw 雲端託管服務，這是繼桌面客戶端內建本地一鍵部署功能之後，進一步蹚平算力與硬體門檻，Minimax要借勢挖掘 OpenClaw 的“部署紅利”。要知道，在 MaxClaw 出現之前，想要擁有一個真正屬於自己的“龍蝦”OpenClaw並沒有想像中那麼簡單。對於絕大多數被 OpenClaw 強大演示視訊吸引來的普通使用者而言，雖然官方有一鍵部署的指令碼，但配置過程中要應對各種安裝環境的報錯，而部署成功後，面臨的考驗不降反增。使用者被迫充當“賽博維運”，手動配置介面、管理各類 Token，根本談不上真正的自動化體驗。比技術門檻更可怕的，是懸在每一個 OpenClaw 玩家頭頂的“帳單達摩克利斯之劍”。OpenClaw 框架本身是免費的，但驅動它的“大腦”卻需要使用者自己填入各大模型廠商的 API Key。當一個無比活躍的 Agent 被部署在群聊中，7×24 小時不斷地吞吐上下文、總結長篇大論時，後台按 Token 計費的帳單便會呈現指數級爆炸。很多人都曾經歷過為了追求極致體驗而接入 Claude 或 GPT-4，結果一覺醒來，因為 Agent 在群裡陷入瘋狂回覆，導致 API 帳戶餘額瞬間清空的慘痛教訓。這種對未知帳單的恐懼，直接導致大家在使用 AI 時變得小心翼翼，失去了重度探索的慾望。面對這些痛點，Minimax拿出了破局之道——“你只管用，剩下的我搞定”依託 Minimax 的雲端基礎設施，和自家的 100 億參數旗艦模型M2.5，MaxClaw 將 OpenClaw 這個原本需要極客精神才能玩轉的開源框架，封裝成了“傻瓜式”的雲端託管服務。零部署與全天候待機是它的首要武器。使用者不需要懂任何程式碼，也不需要購買伺服器，只需在網頁端輕輕一點，專屬的雲端容器就啟動了。這種 7×24 小時的雲端掛載意味著，即使你關掉電腦、拔掉網線，AI 助手依然在各個社交平台和工作流中全天候站崗。更重要的是，它擊碎了帳單焦慮。MaxClaw 將 API 消耗與基礎訂閱會員進行了繫結。使用者不再需要自己去申請 API Key，也不用再每天提心吊膽地查看 Token 消耗。通過將不可控的“按量計費”轉化為可預期、可控的固定訂閱費，給使用者吃下了一顆定心丸。Minimax的野心漸漸浮現，它看到了OpenClaw 的爆火之勢，卻也發現其無法快速滲透進大多數普通使用者的諸多癥結，因此親自下場與OpenClaw繫結，祭出0部署概念，為後續攻下市場心智做準備。而這也是 Minimax 在 AI 商業化落地和生態佈局上的一步大棋。在大模型同質化競爭日益激烈的今天，得開發者生態者得天下。OpenClaw 社區已經沉澱了海量的優秀外掛和跨平台適配方案，Minimax 推出 MaxClaw，等同於兵不血刃地將這些社區智慧據為己有。它不需要自己去苦哈哈地開發每一個平台的接入程式碼，只要相容了 OpenClaw，就等於瞬間打通了通往全世界無數個應用場景的高速公路。這種“站在巨人肩膀上”的打法，極大地加速了 Minimax 模型能力的落地處理程序。其次，這是對大模型商業閉環的一次驗證。以往，使用者為大模型買單的意願往往受限於單一的網頁對話場景。但通過 MaxClaw，Minimax 實際上向使用者交付了一個成熟的“數字勞動力”。當 AI 能夠真正深入到這樣高價值的自動化工作流中時，使用者為 Minimax 訂閱付費的意願和粘性將獲得質的飛躍。最後，這場陽謀為 Minimax 的底層模型帶來了高頻真實互動資料。來自 OpenClaw 真實應用場景的反饋，將成為 Minimax 底層模型能力持續進化的燃料，形成其他依靠單一網頁對話方塊的廠商難以企及的資料飛輪。MaxClaw 的出現，或許是推動agent從“開發者玩具”向“大眾消費品”蛻變的起點。當下的agent混戰中，誰能最快地將模型能力轉化為零門檻的生產力，誰就能搶佔下一個時代的入口。Minimax已經跑在最前面。 (華爾街見聞)

港股大模型的資本狂歡，已經令投資圈咋舌不已。馬年首個交易日，港股 AI雙星閃耀。當天恆生科技指數收跌近3%，AI大模型龍頭智譜股價則逆勢狂飆42.72%，當天收盤總市值暴增到3200億港元。MiniMax（稀宇科技）也不遑多讓，斬獲3000億港元市值。兩家公司的市值規模，已經超越了一眾網際網路大廠。京東一年的營收接近1.2兆元，已是中國零售產業中的支柱性企業，美團坐擁線下消費的核心位置。智譜、MiniMax的營收不及其零頭的零頭的零頭，而且還處於連續的虧損之中。兩家成立沒幾年時間的初創企業，能在極短時間內，超越征戰28年的世界級電商巨頭，將其歸結為“散戶狂歡”顯然並不合適。資本在人工智慧領域的瘋狂可見一斑。ChatGPT之後，智譜和MiniMax第一次讓外界真切地見識到了中國大模型公司的估值上限。它早已超脫價值投資甚至傳統成長股的估值框架，進入絕大多數人難以理解的市夢率階段。到底是巨大的泡沫，還是AI的重新估值定價？在剛剛開啟的未知時代，有太多的混沌朦朧。01 瘋狂A股尚未復工時，港股AI就已經提前暴動。2月20日收盤，智譜飆升42.72%，市值達3232億港元，春節前後7個交易日暴漲逾2.5倍，上市兩個多月以來累計漲超500%；MiniMax則上漲14%，市值達到3042億港元。智譜股價表現（自上市至今）一天的回落後，股價進入調整階段，目前兩家企業市值約為2500億港元的體量。這樣的規模不僅超過了一眾傳統網際網路大廠，在A股市場也相當於一個中國船舶或新華保險，超過了中國鋁業和中遠海控這種淨資產規模巨大的中央企業。號稱“全球大模型第一股”，智譜早在上市階段就表現不俗，上市前公開發售時就遭到了近1160倍的超額認購，搶購熱情極為高漲。晚一天上市的MiniMax更為瘋狂，股價首日就翻倍，市值直接跨過千億港元門檻。目前股價較發行價暴漲了近五倍。僅用4年時間，這家公司就完成了其他科技巨頭十幾年甚至幾十年才能達到的高度。AI估值的炸裂程度，已經超過了絕大多數人最大膽的想像。回頭來看，兩家公司能走出史詩等級的股價曲線，離不開“天時地利人和”的助攻。海外兩大巨頭正在進行天價融資，可以稱之為“天時”。有消息稱，OpenAI正接近完成新一輪超過1000億美元（6900億元）的超額融資，亞馬遜、輝達等巨頭爭相下注，其估值可能超過8500億美元（5.87兆元）之巨，相當於英特爾+波音+麥當勞+耐克+星巴克市值的總和；“叛將”Anthropic則正在以10倍營收增速緊追，其剛剛以3800億美元估值完成了300億美元的融資。一級市場火爆的投融資狀況，為港股這個面向全球的資本市場提供了高漲的交易氛圍。其次，智譜和MiniMax作為目前少有的大模型純正標的，現階段擁有可公開交易的稀缺性。兩家公司今年1月才上市，智譜上市時戰略配售比例高達60%，鎖定期長達半年到一年，實際流通盤極度稀缺，其中大部分還被機構牢牢把控。智譜在2月20日，曾經以“僅”32億元的成交額、527萬的成交量，單日就撬動了1000億港元的市值增長。相比來看，阿里、騰訊、百度等大盤股不夠純正，且盤子過大，不利於資金拉抬。在AI賽道交易洶湧的背景下，籌碼鎖定將股價彈性放大到了極致。這可以稱之為“地利”。再次，南下資金利用春節假期A股和H股的時間差進行跨市場投機，將市場炒作博弈情緒達到頂點。這是“人和”。三重因素疊加下，造就了兩家企業神奇的股價表現，當然也不可避免催生了巨大的泡沫風險。02 泡沫去年有DeepSeek，今年有智譜和MiniMax，AI敘事的接力棒一直在延續。來到馬年新春，內有阿里千問、騰訊元寶瘋狂撒錢，掀起AI入口流量大戰；外有國際投行的“唱多”助攻，資本煽起投機盛宴。2月10日，摩根大通發佈了一份首次覆蓋智譜和MiniMax-WP的報告。其中指出，中國AI江湖經歷了快速整合，具備實力的模型開發商數量已從高峰期的200多家減少至不到10個。目前形成雙層競爭格局：一是擁有規模和生態優勢的科技巨頭，如阿里巴巴、字節跳動、騰訊等；另一方則是以智譜和MiniMax為代表的獨立廠商，憑藉技術迭代和敏捷性在特定領域建立優勢。最後，這家國際投行給予兩家企業400及700港元的目標價，旋即兩支股票開啟暴走模式，不到4天時間，就完成了小摩的“既定任務”。‌11天後，瑞銀則重點關注MiniMax，給出了高達‌1000港元‌的誇張目標價。瑞銀看好其在AI大模型領域的稀缺性及增長潛力，並稱這一目標價位是基於125倍的P/ARR（市盈率與年度經常性收入的綜合指標）。這一判斷無疑在本就狂熱的瘋漲格局下，再度澆上一勺油。經常性收入（ARR）是衡量軟體企業的黃金標準，一家SaaS公司實現了穩健的ARR，就意味著其商業模式得到了市場驗證，進入可持續創收階段。然而，這套估值模型在AI時代卻可能水土不服。一個看似亮眼的ARR數字，可能僅僅代表一家公司現在的產品在當前的某個階段被市場初步認可，但未來表現如何，尚未可知。當前的大模型尚處於百家爭鳴的初級階段，從最初的ChatGPT到kimi、百度文心一言到去年的DeepSeek，再到當下的豆包、元寶、千問，AI應用產品迭代速度極快，使用者因為嘗鮮或紅包犒賞會頻繁更換產品。而且在AI普及和技術創新的初期，即便是B端客戶，可能多採用月度訂閱而不是傳統 SaaS的年度訂閱方式，ARR能否持續和穩定增長面臨巨大考驗。即便按照ARR來估值，瑞銀給出的1000港元目標價，是按125倍來進行測算的，這在傳統軟體行業裡堪稱天方夜譚，即便在新興的AI賽道也十分誇張。況且，這要求MiniMax未來幾年必須每天都得像開了掛一樣增長，且不能犯一丁點的錯誤。智譜從最初的所謂“政企新創”企業一躍成為AI當紅炸子雞，的確令人側目。但2025年上半年，公司營收1.91億元，淨虧損23.58億元，累計虧損超62億元，相當於每獲得1塊錢營收，就要承受12塊錢的虧損。即便按照收入估算，智譜當前的市銷率PS也高達733倍，MiniMax也有500倍之多，需未來5年營收復合增速超100%才能支撐，難度可想而知。目前，這種超級行情更多反映的是對AI的樂觀預期，非理性因素已經超過了所謂的技術領先性。如同A股的摩爾線程和沐曦股份，被爆炒之後回呼的風險也極大。03 生意相比算力晶片企業實打實的業績報表，大模型應用的商業化仍然是一個美妙的夢想。輝達2026年前三財季暴賺771.07億美元，同比去年增長51.82%，第三財季毛利率高達恐怖的73.4%。而下游應用層面，仍然沒有跑出一家成熟的商業標竿。AGI鼻祖OpenAI2025年的收入為130億美元，但現金虧損高達80億美元。而且這種“高收入、高虧損”的局面還會持續下去。中國企業則各顯其能，智譜和MiniMax分別選擇了2B和2C兩條路徑。前者是國內第一的獨立大模型廠商，超過了阿里和商湯，並在早期就提出MaaS（模型即服務）概念，並切入金融、政務、能源等行業，將大模型搬進企業的自家機房，在這個“中國特色”的高門檻領域撕開了一道口子；MiniMax創立的初衷就是“做服務普通人的 AI，Intelligence with everyone”，這也是創始人閆俊傑一直在公開場合強調的理念。旗下Talkie（星野）、海螺AI累計使用者超2億，在2025年，MiniMax更是斬獲全球音訊第一、視訊第二、文字穩坐第一梯隊的能力，並在一開始就面向全球市場。MiniMax創始人閆俊傑但不管是光鮮的清華夢之隊，技術指標多麼領先的GLM-5模型，還是人人都能用得起AI的情懷，都無法掩蓋財務資料上“爛生意“的清晰特徵。尤其是智譜，直到2025上半年，仍有近七成收入來自私有化部署。作為一家深耕B端的廠商，客戶黏性尤為重要，但智譜的客戶變動極大，復購率低。招股書顯示，2022-2025年上半年，智譜的前五大客戶無一重合，也就是說其客戶一直在變，且合作周期多為1-2年，鮮有長期穩定的客戶關係。智譜甚至還存在“采銷倒掛”現象。2022-2025年上半年，智譜向最大客戶A銷售2.42億元，但向其採購額高達2.47億元，採購額超過銷售額，類似情況在客戶P、Q中同樣出現。智譜試圖將MaaS（模型即服務）平台作為第二增長曲線，儘管CEO張鵬宣稱2025年API收入將增長十倍，但該業務毛利率從2022年的76.1%暴跌至2025年上半年的-0.4%，相當於倒貼錢給客戶用。即便如此，其客戶流失率依然高得驚人。根據招股書大致推算，2024年底智譜大模型API客戶數為5457家，半年後僅剩3061家，減少了2396家。客戶流失如此之高，很難說這是一門好生意。不僅智譜貼錢賣貨，在C端，阿里千問、騰訊元寶、字節豆包等頭部AI應用廠商，在春節期間狂撒45億元，打響全民AI紅包大戰，試圖“燒錢換量”。然而大廠有資本底氣，且阿里有雲服務和消費生態，騰訊有社交、字節有內容生態，作為獨立廠商，智譜家底並沒有那麼殷實。正如Salesforce.的CEO貝尼奧夫所說  大語言模型就是大型的磁碟驅動器，你可以選擇最便宜的隨時插拔的基礎設施，模型是護城河的幻想已經結束了。04 寫在最後相比上游晶片的超強技術壟斷，AI應用層面的商業價值還處於黎明前的黑暗中。AGI 是一個超長賽道，但智譜CEO張鵬曾說過，“用短跑的速度跑馬拉松”。這個略顯矛盾的形容解釋了中國大模型公司的兩難處境：既要保持技術的定力和領先性，又要快速進行資本化和高速成長。2月24日，Anthropic稱DeepSeek、Moonshot和 MiniMax三家企業試圖動用2.4萬個帳戶進行1600萬次互動“工業級蒸餾攻擊”，馬斯克第一時間轉發並調侃：“他們怎麼敢偷Anthropic從人類程式設計師那偷來的東西？”這場鬧劇也反映出MiniMax等中國AI企業出海面臨的風險和挑戰。如今，資本市場的狂熱對應出這種AI自立的國家戰略雄心，但卻在某種程度上，用資本的急功近利掩蓋了AI應用商業化的漫長與艱難。 (巨潮WAVE)