当 " 千模大战 " 的喧嚣逐渐褪去，中国大模型行业正迈入从 " 规模竞赛 " 到 " 商业化攻坚 " 的关键转折点。

2025 年年底，随着智谱与 MiniMax 相继递交招股书，大模型第一股之争正式拉开序幕，两家公司的财务底牌也首次完全摊开。目前，智谱已经开始招股，预计 2026 年 1 月 5 日结束，并计划于 2026 年 1 月 8 日正式以 "2513" 为股票代码在港交所主板挂牌上市。

在这两家公司财报里，我们看到两种截然不同的商业路径。智谱深耕政企，试图在国产替代的浪潮中建立起技术服务壁垒； MiniMax 则押注全球化 C 端市场，力图在用户增长和算力消耗之间找到平衡。

尽管路线不同，但两家公司面临同一个行业难题：在传统互联网时代，规模意味着成本摊薄；但在大模型时代，每一次调用的背后都是昂贵的算力计费。当边际成本递减的规律失效，大模型公司究竟该如何走向盈利？

通过拆解两份招股书，我们试图梳理出智谱与 MiniMax 在高增长与高亏损之下的真实底色。其成败得失，将为整个行业的下半场走向提供重要注脚。

看 MiniMax 和智谱的招股书，很难把它们当成同一类公司。

智谱 AI 是一家典型的 To B 公司，其收入长期高度集中在本地化部署，该收入在过去几年里始终占据约 85% 的比重；云端业务占比则从 2022 年的 4.5% 提升至今年上半年的 15.2% 。

其高度依赖大客户，包括互联网与科技企业、公共服务部门等。目前机构客户数目由 2022 年的 48 家增至截至 2025 年 6 月 30 日止六个月的 3156 家。其中，最大客户收入超过总收入 10%，前五大客户收入占营收始终超过 40%。

从客户结构看，互联网与科技企业是智谱最大的客户来源，但面临收入占比下滑风险。

互联网与科技客户主要应用场景集中在办公软件（如文档生成）、分析运营资料、创意平台等领域，这些正是大模型最早、也是最容易落地的商业场景。但与此同时，互联网与科技公司也是自研模型意愿最强、技术能力最成熟的一批客户，他们更愿意开发自己的模型。

目前，该类型客户收入占比从 2022 年的 55.2% 上升至 2023 年的 67.6% 后开始回落，2024 年降至 49.6%，2025 年上半年进一步降至 38.3%。

经济观察报援引一位接近智谱管理层人士提到，智谱的 AI 大模型在 2022 年时生意 " 非常好做 "，" 一个模型能卖千万元，当时好多企业都会买，像美团、360 等科技大、中厂都买了 "。他说，这也是智谱 2022 年收入飞涨的原因，但到了 2023 年，千模大战兴起后，千万元标价的大模型就很难卖出去了。

与之对应，公共服务和电信客户占比持续提升。2025 年上半年，公共服务客户收入占比已接近 30%，电信行业维持在 13.6%。

MiniMax 更像一家互联网公司，主要收入来源也是 AI 原生产品收入，依靠的是用户订阅服务创收，占比从 2023 年的 21.9% 快速提升至今年的 71.4%。另外一部分收入则来自开放平台及其他基于 AI 的企业服务，这部分收入占比从早期的 78.1% 一路下滑，在 2025 年前 9 个月已降至 28.9%。

MiniMax AI 产品用户数量发展很快，其 AI 产品月活用户从 2023 年的 310 万飙升至如今的 2760 万，付费用户数从 2023 年的约 12 万名增加至 2025 年 9 月的 177 万名。

其中，海螺 AI 自 2023 年初推出，2024 年 9 月上线视频生成功能后用户规模快速增加。2024 年，AI 陪伴应用 Talkie 贡献收入占比近 63.7%，视频生成模型海螺 AI 占比 7.7%；到 2025 年前三季度，海螺 AI 占比提升至 32.6%，与 Talkie 共同成为营收双支柱，二者合计贡献超 60% 的收入。

这种差异早在两者的起点就已注定。

智谱的起点在于清华大学知识工程实验室，2019 年成立时，创始人张鹏与唐杰均拥有深厚的计算机学术背景，公司自成立起就延续了浓厚的学术与工程导向；相比之下，2021 年成立的 MiniMax 更贴近产业实践，其创始人闫俊杰曾任商汤科技副总裁，团队具备成熟的商业化和产品落地经验，从一开始便更强调市场反馈与应用效率。

虽然商业路径不同，但智谱与 MiniMax 在财务底色上却高度一致，两家公司都在经历高增长、高投入、高亏损的阶段。

智谱近三年营收从 5740 万元增至 2024 年的 3.12 亿元，上半年进一步增至 1.91 亿元，同比增长超 300%。然而，经调整净亏损也从 2022 年的 9741.7 万元扩大至 2025 年上半年的 17.52 亿元。

MiniMax 同样保持高速增长，2023 年至 2024 年营收从 350 万美元增至 3050 万美元，2025 年前三季度达 5340 万美元。与此同时，经调整净亏损则从 2022 年的 1220 万美元扩大至 2025 年前三季度的 1.863 亿美元。

从毛利率的表现看，两家公司揭示了各自业务模式的盈利困境。

智谱整体 2022 年至 2024 年毛利率分别为 54.6%、64.6%、56.3%。2025 年上半年受云端业务拖累，降至 50.0%。本地化部署是其利润护城河，毛利率一直维持在 50% 以上，体现了政企私有化部署的高溢价。

然而，智谱的云端部署毛利率从 2022 年的 76.1% 剧烈下滑至 2025 年上半年的 -0.4%。这说明在公有云标准件市场，智谱目前处于倒贴运营状态。

MiniMax 的毛利率则呈现明显的 U 型反转，从 2023 年的 -24.7% 转正为 2025 年前九个月的 23.3%。尽管整体修复明显，但贡献超 70% 收入的 AI 原生产品（海螺 AI、Talkie）毛利率仅为 4.7%。这反映出 C 端产品的商业化水平远远不足以覆盖算力等成本。再加上海外的高昂获客成本，MiniMax 距离盈利还有非常很远的距离。

两家公司在不同商业模式下验证了一个共性，增长的背后是高额的投入，尤其是研发投入。近 3 年半时间里，智谱和 MiniMax 的累计研发投入分别为 44 亿元和 5 亿美元（约 35 亿元）。

研发投入主要用于算力服务费及研发人员薪酬。智谱今年上半年，计入研发的算力支出为 11 亿元，MiniMax 前三季度计入研发的算力支出为 1.4 亿美元（约 9.87 亿元）。

与传统互联网行业用户规模扩大、边际成本递减的规律不同，大模型业务呈现出另一种结构：用户越多、调用越频繁，推理算力消耗越高，成本随规模同步上升。

如何在算力成本刚性的前提下，通过技术迭代降低推理成本，或者在应用层找到足以覆盖成本的高溢价，是摆在两家公司面前的共同命题。

从单位经济模型（Unit Economics）来看，两家公司均未跑通盈利闭环。MiniMaxAI 原生产品的低毛利率意味着其客户终身价值（LTV）与客户获取成本（CAC）的比值尚未达到健康水平，用户增长越快，现金消耗反而越大。

智谱虽能通过本地化部署将部分算力成本转嫁给客户，但项目制交付模式决定了其规模扩张速度难以指数级提升，面临 " 增长天花板 " 的隐性约束。

这种困境也解释了为何 IPO 对两家公司至关重要——在通用人工智能的长期博弈中，如 OpenAI 等拥有强大的技术储备、资本与人才优势，这意味着企业必须提前布局，确保在下一轮技术突破或市场扩张中有足够的资金和运营弹性，IPO 本质上是为未来战略储备弹药。

三、从烧钱搞研发，到拼命搞钱

今年以来，中国大模型行业的竞争重心正在发生变化。

早期，大模型厂商主要通过参数升级和技术迭代建立优势，模型规模迅速推高，但随着融资规模扩大、亏损持续放大，技术领先本身已难以支撑高估值，商业化效率被推到台前。

算力成本高昂下，增长是否能够兑现为真实利润，成为行业进入新阶段后必须直面的核心问题。而智谱与 MiniMax 选择了两条几乎相反的解题路径。

对智谱而言，核心并不在于追求用户规模，而是通过高单价、本地化部署订单，换取可观的现金流。目前，智谱在 B 端已经展现出强劲竞争力，客户数从 2022 年的 48 家增至 2024 年的 123 家，年化客单价从 114 万元增长至 215 万元。

由于其清华系的背景以及在底层机构大模型框架 GLM 上的完全自主可控，它在国产化替代和政务安全领域具有天然的信任优势。

本地化部署不仅毛利率长期维持在 50% 以上，也意味着算力成本可以在项目报价中被部分转嫁给客户。这也是其客户结构逐步向公共服务、电信等行业倾斜的原因，这些客户付费能力更强、项目周期更长，对模型是否最先进的敏感度反而更低。

这种路径的代价同样明显。政企市场天然天花板有限，项目制交付决定了规模扩张的速度难以指数级增长。未来，智谱的挑战在于能否将本地化部署的经验转化为标准化程度更高、交付更轻的垂直行业方案。

MiniMax 的选择则完全相反，它避开了国内极度内卷的通用 API 价格战，将重心放在了海外 C 端订阅和差异化的多模态 API 上。通过 Talkie、海螺 AI 等产品，在海外市场迅速做大用户基数，用订阅收入覆盖持续上升的推理成本。

从结果看，MiniMax 的用户与收入增速已初步验证了这一模式的可行性，但财务数据同样揭示了现实约束：AI 原生产品贡献了超过 70% 的收入，却只产生 4.7% 的毛利率，算力与买量成本几乎吞噬了全部增长红利。

未来，MiniMax 的商业模式高度依赖两个不确定因素：一是通过技术迭代降低模型推理成本，二是能否在视频生成等高频使用场景中，实现更高的溢价和付费率。在这些条件未达成之前，用户增长越快，现金消耗反而越大。

另外，C 端流量天然易失，MiniMax 面对字节跳动等掌握社区流量的巨头，必须证明海螺 AI 不只是昙花一现的工具，而是一个高黏性、能让用户持续付费的应用。

这场 IPO 竞赛并非大模型战争的终点，而是行业进入新阶段的开始。两家公司分别验证了政企数字化与全球消费级应用这两条截然不同的路。 IPO 之后，智谱需要解决的是规模化交付的效率，而 MiniMax 需要解决的是降低算力成本，并形成流量护城河。

两家公司都已初步具备自我造血能力，但最终谁能否率先跑通盈利模型，谁才能真正拿到通往大模型下半场的入场券。