他曾經是中科院博士、清華博士後、百度實習生，他建立的公司MiniMax在3月10日的市值是3826億港元，超過百度的3322億港元，也就是說，百度實習生建立的公司市值超過了百度，這個時間是4年。此前，為了創業，他損失了一大筆錢，失去了更早實現財務自由的機會，他就是那個有勇氣的創業者。他是河南商丘走出來的優秀學子、企業家閆俊傑。曾在百度實習7個月MiniMax是幹啥的？MiniMax，全稱上海稀宇科技有限公司，又名稀宇科技，專注於通用人工智慧（AGI）研發，堅持全模態技術路線，同時研發文字、語音、圖像和視訊模型。公司創始人閆俊傑是獅子座，1989年出生於河南商丘。爸爸是初中老師，媽媽是公務員。閆俊傑受爸爸的影響，很小就開始超前學習，而且自學能力比較強，他就是典型的“別人家的孩子”。2006年，閆俊傑考入東南大學數學學院，後來又考入中科院自動化研究所碩博連讀，還在清華讀了博士後。2014年，25歲的閆俊傑曾在百度深度學習研究院實習7個月，獲評優秀實習生。這一年，還有一位牛人達里歐· 阿莫代伊也到百度上班，他後來也是億萬富豪，此處按下不表，後面專門聊。百度研究院留給閆俊傑的是美好回憶，他說百度有國內最大的GPU叢集，環境非常好。既然自學能力強嘛，當然就要把百度資源用好用足，閆俊傑當時用了百度三分之一的GPU來做實驗，他在當時就懂了人工智慧有多厲害。百度出來之後，他又去了商湯科技做實習生。為什麼他一直在做實習生？因為在這期間，他一直在讀博。2015年，閆俊傑博士畢業於中國科學院自動化所模式識別國家重點實驗室，並在清華大學電腦系從事博士後研究，在深度學習和電腦視覺領域發表不少學術論文。▲閆俊傑（左一）以商湯科技研究院副院長的身份去美國鹽湖城參加了全球電腦視覺頂級會議IEEE CVPR 2018。讀博士期間，閆俊傑加入商湯科技，從實習生一路做起，曾任商湯集團副總裁、研究院副院長和智慧城市事業群CTO。他打造了通用電腦視覺模型、深度學習工具鏈、智慧城市和人臉識別相關的技術體系。放棄提前實現財富自由博士都讀完了，收入也挺高，閆俊傑本來可以正常上班，坐等財富自由，因為他在商湯是有股權激勵的，等公司上市就好了。然而，一次聊天改變了他的人生，2021年春節，閆俊傑和外公聊天。外公說想寫一本回憶錄，記錄80年的人生經歷，可惜不會打字，也無法很好地組織語言來寫。閆俊傑大受震撼，決定幫幫外公，自己懂那麼多技術，懂那麼多模型，但好像對普通人沒啥用，他想讓AI賦能每個人。會用AI，那麼寫回憶錄就是小菜一碟。他決定創業，這意味著要損失一大筆錢。為什麼？2021年8月，商湯科技向港交所遞交了上市招股書，只要再等幾個月，身為商湯高層的他就財富自由了。但他還是放棄部分股權激勵辭職了，這是真的敢賭。2021年，MimiMax創立，這一年，閆俊傑32歲。後面當然就是各種融資，產品迭代。MiniMax自2022年成立以來共完成7輪融資，累計融資超15億美元（約115億人民幣），是中國AI領域融資速度最快的公司之一 。明勢創投、阿里巴巴、高瓴、米哈游都有參與，阿里巴巴是投資金額最大的股東。MiniMax的商業模式是C端+B端雙輪驅動，超70%收入來自海外C端使用者付費，客戶集中度極低。C端的產品：海螺AI以動畫創作和電影級運鏡見長，在二次元群體中口碑極高，曾連續6個月位居全球視訊生成產品第一。▲海螺AI生成的視訊Talkie/星野使用者日均使用時長超70分鐘，接近TikTok水平。B端產品與服務主要有：MiniMax開放平台：提供API呼叫服務，支援M2.5、Speech-02、Hailuo-02等全系列模型。行業解決方案：針對金融、法律、教育等行業提供深度定製化AI解決方案。而且，MiniMax的成本控制方面做得比較好，是業內算力晶片租期最短、租金最低的公司，堅持"晶片兩年一迭代，必須用最新晶片訓練"的理念。截至2025年9月，MiniMax的個人使用者超過2.12億，覆蓋200+國家和地區。企業客戶超過13萬家，覆蓋100+國家和地區。這是一個驚人的數字。截至2025年9月30日，MiniMax團隊共有385人，員工的平均年齡僅29歲，董事會成員的平均年齡也只有32歲。▲圖源：看看新聞這是一個充滿活力的團隊。創業四年後，MiniMax於今年1月16日在港交所主機板掛牌上市，上市時的發行價為165港元/股，公開發售部分獲得1837倍超額認購，上市首日即大漲109%。此後股價持續攀升，1月27日突破1500億港元市值，2月13日突破2000億港元，至蛇年收官日市值已逼近2800億港元。其最新股價（3月11日）已經大漲到1141港元左右，市值3578億港元。百度實習生做的公司，市值超過了百度，只花了四年。而百度是創立於2000年1月1日的著名網際網路公司。百度前員工阿莫代伊也很牛但不是只有閆俊傑同學這麼牛，還有一個百度前員工，一個老外也很牛。前面說過，2014年達里歐·阿莫代伊加入百度開展AI擴展定律研究，這人到底有多牛？▲達里歐·阿莫代伊看看他的履歷：阿莫代伊從史丹佛大學博士後畢業後，於2014年11月加入百度，擔任研究員，工作地點是在矽谷。他當時加入的是百度矽谷人工智慧實驗室（SVAIL），該實驗室由吳恩達領導，成立於2014年5月，專門招募全球頂尖AI人才。他在百度的工作時間不到一年（約2014年11月至2015年），主要參與Deep Speech 2語音識別項目。值得注意的是，阿莫代伊在百度矽谷實驗室工作期間，已經非正式地發現了後來被稱為Scaling Law（規模化法則/縮放定律）的現象——即給模型提供更多資料和算力，模型性能就會提升。這一發現後來成為大模型發展的底層邏輯，但遺憾的是當時並未引起足夠重視。這也是閆俊傑曾經公開表示過的一個遺憾。2015年，阿莫代伊離開百度加入Google，2016年又加入OpenAI，並主導GPT-2、GPT-3開發，這個技術含金量不用我囉嗦了吧，世界頂流。2021年，他創立Anthropic（Claude的母公司），總部位於舊金山，當時約有15名OpenAI前核心員工集體出走加入這家公司。▲Anthropic介面公司定位為"AI安全與對齊"領域的先驅，致力於建構可靠、可解釋和可控制的AI系統，是OpenAI的主要競爭對手之一。Anthropic的核心產品是Claude對話AI助手，以安全性、長文字處理能力和程式設計能力著稱。客戶之一是美國國防部。2025年7月，Anthropic與美國國防部簽署2億美元合同，成為首家將AI部署至國防部機密網路（涉密系統）的實驗室。Claude是唯一被批准接入美國國防部機密系統（JWICS）的AI模型，在處理敏感情報方面具有獨特地位。但是，如今Anthropic和美國國防部吵得不可開交。2026年1月，美軍在抓捕委內瑞拉總統馬杜洛的行動中使用Claude，Anthropic對此表示不滿並詢問合作夥伴Pala，引發國防部擔憂。國防部隨即發佈備忘錄，要求軍用AI適用於"任何合法用途"，摒棄"空想理想主義"。Anthropic公開表態：拒絕將Claude用於大規模監控和完全自主武器。談判破裂後，國防部宣佈將Anthropic列為"供應鏈風險"企業；川普下令所有聯邦機構立即停用Anthropic技術，Anthropic正式起訴美國國防部，指控其濫用"供應鏈風險"標籤。總之，亂成一鍋粥。但是，公司能被美國國防部看上，拿下訂單，以及公開對壘，是需要實力的。Anthropic公司員工人數從2022年的192人增至2025年的1,097人，增長471%，公司營收在2025年是90億美元—100億美元，如果上市也是一個巨無霸。而阿莫代伊也是百度前員工！仔細搜尋資料一綜合，百度也算是中國AI圈最大的“黃埔軍校”了，除了阿莫代伊、閆俊傑，還有小馬智行的彭軍、樓天城，地平線的余凱、禾多科技的倪凱，文遠知行陳世熹、韓旭都是百度出來的。這些人見了李彥宏，其實都應該叫他一聲“校長”，這也算是百度對AI圈的特殊貢獻之一。來，大家一起喊“校長好”，哈哈哈。 (功夫財經)

整個AI圈子都被OpenClaw這只“龍蝦”炸翻了。在全民“養龍蝦”的熱潮中，大廠樂開了花。3月10日，受益於“龍蝦”概念，騰訊大漲7%，最誇張的是MiniMax和智譜，分別狂飆了超22%和12%。01 全民“養龍蝦”，有人歡喜有人愁3月9日下午，一份圖文並茂的資料分析報告，自動出現在職場人李哲的電腦裡。這是“龍蝦”交出的作業。過去半個月，李哲的工作流程發生巨變。他在一家網際網路大廠從事審計工作，每天需要分析大量的資料，並將其做成可視化報告。這在以前要耗費他不少時間，但現在，“我輸入指令，它就自己跑資料、做分析、畫圖表、生成可視化報告”。李哲興奮地告訴《財經天下》。這只替他幹活的“龍蝦”，正是今年年初席捲全球的現象級開放原始碼專案——OpenClaw，由奧地利退休程式設計師彼得·斯坦伯格於2025年11月建立。因其紅色龍蝦圖示，它被中國使用者戲稱為“小龍蝦”，部署、調教、使用它的過程，被稱為“養龍蝦”。OpenClaw開放原始碼的特性，讓李哲這樣的普通人，也能通過自然語言讓AI為自己幹活。這種魔力讓這只“龍蝦”在極短時間內引爆全球。《財經天下》接觸的多名“養龍蝦”人中，有的讓“龍蝦”傳輸檔案，有的借此組建數字招聘團隊，有的通過“龍蝦”製作視訊。一位演算法工程師給自己的“龍蝦”取了名，打造“玄學博主”人設，接上生圖模型，還編了一套“心跳”程序。“龍蝦”每天自動登錄社交平台、看通知、回評論、刷帖點贊，完全是個自律的網紅。最絕的是，遇到評論區有人發惡意評論，“龍蝦”還會自動回懟，堪稱“全網第一護主AI”。這只“龍蝦”為何捕獲職場人芳心？某網際網路公司技術總監劉科告訴《財經天下》，OpenClaw專門輔助職場人完成不擅長的技能任務，讓職場人能更專注於需要判斷、創造和溝通的核心工作。全民“養龍蝦”熱潮之下，第一批贏家已經出現了。目前在市場上已出現“OpenClaw上門安裝偵錯”人員，他們一次上門服務的報價從幾百到上千元不等，有媒體報導稱，有人幾天就賺了20多萬元。劉科解釋說，OpenClaw有一定的安裝門檻，本質是一個給開發者用的本地工具，需敲一堆程式碼進行設定，還要搞定讓程序在後台一直運行、打開網路連接埠等煩瑣細節。為之買單的，大多是不懂技術的個體創業者和自由職業者、有技術認知但不願親自動手的職場白領，以及跟風的普通消費者。一些“賣鏟人”——專門做部署、託管和定製開發服務的團隊也賺到了第一桶金，頭部服務商月收入可達數萬美元。如美國專業服務商SetupClaw，提供包含高端硬體的上門配置，收費可達6000美元。SetupClaw創始人Michael曾預判，單靠幫人安裝OpenClaw一年就有望賺到百萬美元。與此同時，第一批“輸家”也出現了。李哲無奈地說，自己一些檔案被“龍蝦”全刪掉了。還有網友吐槽說，“我讓它幫我炒股，一天虧了三萬元”。這是一批在技術早期、生態不成熟、不熟悉規則時付出真實代價的嘗鮮者。以炒股為例，儘管“龍蝦”能自動推薦股票，但AI分析的新聞和資料都是已公開的、滯後的資訊，市場早已消化。當人們收到買入訊號時，敏銳的資金早已進場，人們買入的很可能已是“高位籌碼”。AI再聰明，也無法預測未來或獲取未公開的內幕資訊。全民“養龍蝦”，也是悲喜交織。與此同時，一場更深入的戰爭正在頭部科技大廠中上演。02 大廠的“賣鏟”狂歡與卡位戰最近的一周時間內，包括騰訊、百度等大廠紛紛開啟了線下免費安裝OpenClaw的活動。3月6日上午，在深圳騰訊大廈，出現數百人排隊領取免費安裝服務的場景，被外界戲稱“一代人有一代人的雞蛋要領”，連馬化騰都在朋友圈感慨“沒有想到會這麼火”。同一天，字節跳動火速發佈詳細的OpenClaw使用指南，並在全網廣泛傳播。小米也在3月6日推出“手機版龍蝦”Xiaomi Miclaw並開啟小範圍封測，雷軍更是為此一口氣連發了三條微博。3月9日，騰訊正式上線了自家的“小龍蝦”全場景AI智能體WorkBuddy，企業微信官方接入OpenClaw；字節系火山引擎上線了雲上SaaS版OpenClaw產品ArkClaw。“龍蝦”捲起的浪潮已經進展到了新的層面，中國AI賽道的重要玩家幾乎全部入局。大廠入局爭奪的，主要是OpenClaw背後那個正在爆發的“賣鏟人”生意。“鏟子”是什麼？就是運行OpenClaw所必需的雲端運算資源、伺服器、大模型API，以及便捷的部署工具。就在幾個月前，中國國產大模型廠商還深陷“百模大戰”的泥淖。“技術變強，但不知道賣給誰”，這是頭部大模型公司最為頭疼的事：C端使用者對聊天機器人付費意願低迷，to B端的定製化項目又難以規模化。更尷尬的是，中國國產廠商投入巨資研發大模型，卻難以在通用能力上實現超越。資本市場也開始失去耐心。2025年下半年，AI投資熱潮明顯降溫，投資機構更關注的是“何時能賺錢”，而非“參數又漲了多少”。OpenClaw的橫空出世，給深陷泥潭的中國國產大模型廠商砸開了一扇變現之門：開發者為讓OpenClaw順暢運行，需持續呼叫大模型API，每一次任務拆解、工具呼叫，都在消耗大量Token。Token是AI處理文字的最小單位，也是衡量它工作量的基本計費單位。通俗點說，它可以理解為“諮詢費”。與傳統大模型的一次性問答可能消耗幾百個Token不同，OpenClaw的Agent（智能體）為完成一個任務，會跑去問底層大模型幾十甚至上百次，Token消耗是以前的幾百上千倍。獵豹移動董事長傅盛公開過一份帳單：基於OpenClaw框架養出一支24小時工作的超級AI團隊，每天運行要消耗100多美元的Token。這對面臨商業化落地難題的中國AI廠商來說，是個賺錢的好機會。它們正好擅長打“價格優勢”戰。包括月之暗面、MiniMax等大模型公司，在春節前後就推出雲端託管或一鍵部署的“龍蝦”服務，將分鐘級的複雜流程壓縮至秒級。資本市場信心順勢重塑。以月之暗面為例，據澎湃新聞報導，其K2.5大模型發佈不到一個月，近20天累計收入已超過2025年全年總收入。受此推動，月之暗面在兩個月內完成超12億美元融資，估值突破100億美元，成為中國最快晉級“獨角獸”的大模型企業。“龍蝦熱”也把網際網路大廠的AI爭奪戰推進了深水區。騰訊雲從1月底起，快速推出部署範本、適配企業微信等通訊工具，並推出可視化面板，以每日迭代的速度降低使用門檻，其“雲上養蝦人”規模已突破10萬。2月，百度智能雲上線了一鍵部署服務，通過千帆平台整合文心等主流模型。當雲大廠在“賣鏟子”時，阿里雲已開源CoPaw，對OpenClaw進行從底層到體驗的全面重構，直指部署、適配、本土化三大痛點。現在，騰訊和火山引擎也相繼推出各自類似“小龍蝦”的產品。大廠們已不滿足於只做基礎設施供應商，而是想進一步爭奪下一代AI的生態定義權。OpenClaw的部署、呼叫，連接起了雲和模型；除此之外，它還一頭連著應用，在使用者的真實場景中落地。生態圈內所有廠商幾乎都能從中獲得機會。對於科技公司來說，誰能率先建立使用者習慣，誰就能建構生態壁壘。這就像當年的移動網際網路，早期搶到的入口，後來都成了平台。實質上，“技術迭代的即時反饋，也是大廠的另一大收穫。”劉科解釋說，以前最佳化模型，更多是看評測分數。現在有了OpenClaw，能直接看到使用者在實際工作中遇到什麼問題，模型在那些環節會卡住。更微妙的是戰略主動權的轉移。過去，中國國產大模型更多是跟隨者角色。但在OpenClaw掀起的Agent浪潮中，它們第一次有機會定義遊戲規則。當遊戲規則從“誰的使用者多”轉向“誰的Token便宜”“誰的code（程式碼）好用”，牌桌上的玩家自然可以更換面孔。03 “一人公司”時代加速到來在大廠忙於“賣鏟子”和生態卡位時，一人公司時代將加速到來。作為一名AI百科前沿探索者，金朝政的電腦裡養著的“龍蝦”，正在網際網路上自動尋找潛在客戶、回覆諮詢、收集需求資訊。他將自己營運的AI行銷公司，歸為“一人公司”之列。金朝政認為，在OpenClaw引爆科技圈後，像他這樣憑藉AI工具創業的“超級個體”，會在中國城市各處湧現。“一個思想，一群AI員工執行。”金朝政這樣定義“一人公司”模式，“本質是在運行一個AI超級代理系統”。“一人公司”並非新概念，其在2025～2026年間呈現爆發式增長，並已成為一股重要的創業趨勢。但過去，這些創業者往往是疲於奔命的“全能戰士”——既要懂產品，又要會行銷，既要談客戶，又要做售後。OpenClaw的出現，改變了他們這種生存狀態。這款開放原始碼專案，讓AI從“能說會道”的聊天機器人，進化成“能動手幹活”的數字員工。與之前功能單一的AI代理不同，OpenClaw能理解複雜的自然語言指令，拆解任務，並呼叫各種軟體工具自動執行。金朝政在用指令讓“龍蝦”去全網獲客之前，使用各種AI瀏覽器，有的能實現部分功能，但僅限於瀏覽器內操作。不過，擁有一隻“龍蝦”，並不等於擁有一名成熟的員工，“養蝦人”需要精心喂養和馴化“龍蝦”。這種“養成”是有代價的。OpenClaw在執行任務時，需頻繁呼叫底層大模型，大量消耗Token。金朝政告訴《財經天下》，“大廠就像收水電煤一樣，免費給你裝‘水龍頭’（部署工具），但用他們的‘水’（模型能力）就得持續付費”。這個費用不低，像李哲每天“養蝦”的成本就高達200～300元。更令人擔憂的，是懸在頭頂的安全之劍。OpenClaw的定位是“做事”，這意味著它必須獲得很高的系統權限，才能操控本地檔案、運行應用程式。從安全形度來看，這種高權限“是一場噩夢”。多名“養龍蝦人”告訴《財經天下》，它可以在使用者電腦上任意運行命令、讀寫檔案、執行指令碼。由於許多使用者採用默認配置或缺乏安全意識，大量OpenClaw實例直接暴露在公網上。2026年3月，工業和資訊化部網路安全威脅和漏洞資訊共享平台發佈預警，指出OpenClaw部分實例在不當配置下“存在較高安全風險”，極易引發網路攻擊和資訊洩露。這對“一人公司”而言，具有極大的風險性。金朝政更傾向於不用主力電腦運行“龍蝦”，而是專門準備一台電腦進行物理隔離。這也是當前許多資深使用者和開發者，乃至“一人公司”的共識。對於一眾公司創業者而言，短期的物理隔離確實是明智的權宜之計，但這治標不治本。劉科認為，物理隔離保護了主力機的檔案，但依然有風險，這台機器上運行的“龍蝦”，掌握著使用者的社交媒體帳號、API金鑰、客戶資料等。一旦“龍蝦”被攻破，攻擊者可竊取這些核心資產。解決這一困境，不能只靠個人“修堡壘”，更需要技術演進、生態協同和商業模式的共同突破。劉科表示，長期的出路主要在於選擇那些將安全作為核心競爭力的平台。這意味著，壓力又給到了大廠。 (財經天下WEEKLY)

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)