智譜和MiniMax,大模型的兩種“活法”

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緊隨其後掛牌,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的上市處理程序一直備受關注。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,智譜表現得穩打穩紮,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、可複製的發展範式,才是接下來最大的懸念。

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“清華系”花開兩朵

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

張鵬紮根於清華大學電腦系知識工程實驗室(KEG),該實驗室於2016年推出了科技資訊分析引擎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,閆俊傑也在清華大學電腦系進行博士後研究。他在博士期間曾是百度AI研究院的實習生,後來加入了商湯科技,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,張鵬和閆俊傑便已經在各自的領域完成了一定的人工智慧技術積累,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,彼時人工智慧還是一個在角落裡沉寂的賽道,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,並在 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,閆俊傑離開了商湯科技副總裁的位置,並創立了MiniMax,奔著AGI的目標前進。

閆俊傑認為,只做特定任務的AI已觸及商業化天花板,而通用人工智慧無需定製,也能形成標準化產品並服務海量使用者,這才是創造規模化價值的終極方向。

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

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

隨後,國內網際網路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後春筍般湧現,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。

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

在與國資深度繫結的背景下,智譜也收穫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 +學術搜尋產品”、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”,那麼MiniMax則更像是四處開花的“野戰派”。

從融資背景來看,MiniMax背後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。

閆俊傑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將更聚焦於C端市場。

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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於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後向資訊,在長文字理解、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,智譜堅持全端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,年複合增長率達到 130%。

(圖源:智譜招股書)

公司主要通過MaaS(模型即服務)平台提供本地化部署和雲端API服務。2024年,智譜本地化部署收入佔總收入的84.5%,主要面向對資料安全有高要求的政府、金融、能源等機構客戶,為他們提供定製化模型解決方案。

(圖源:智譜招股書)

聚焦於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、定製化需求高、客戶集中度高、規模化難度大等挑戰,難以支撐長期可持續增長。

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

不同於智譜做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。

閆俊傑的觀點非常明確,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。

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

MiniMax透露,其基於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,並且長度越長,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訊功能的“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,主要採取“廣告+訂閱+內購”的變現模式。

火爆的C端應用也為MiniMax積累了不少使用者,其AI原生產品矩陣平均月活使用者達2760萬,累計使用者超2.12億,僅Talkie/星野一款產品就積累了1.47億使用者。

(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,儘管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的毛利率長期低於智譜,2025年前三季度 ,核心C端業務的毛利率僅有4.7%。

對於MiniMax來說,如何突破使用者增長的天花板,不斷提升使用者的付費意願,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。

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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衝擊,又不可避免地被置於同一聚光燈下,面臨一個共同的現實——大模型企業仍在虧損。

2022-2024年,智譜的淨虧損分別為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淨虧損分別為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。

對於智譜和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早期在全球市場的行銷和使用者獲取上也投入巨大。2024年,其銷售與市場費用佔總收入的285%。不過,MiniMax去年的銷售及行銷支出已有下滑,閆俊傑曾公開表示,不願意投入大量金錢在沒有價值的投流上,更傾向於通過產品本身的能力來吸引使用者。

因此,儘管智譜和MiniMax都呈現出“高增長、高投入、未盈利”的共同特徵,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的熱度明顯高於智譜。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端公司的優先順序置於B端公司之上。MiniMax講了一個C端產品故事,使用者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,兩家公司都處於上市初期,正針對各自業務短板加速調整與最佳化,當下很難判斷到底那種路徑會更為正確。

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範本,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,上市並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,還是後續更多能夠登上資本舞台的大模型企業,它們都必須回答同一個問題:在燒錢換未來之後,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的路徑註定漫長,但當下的全球大模型行業,已經不願意只聽“故事”了。 (伯虎財經)