（本文作者为 硅基研究室，钛媒体经授权发布）

文 | 硅基研究室，作者 | kiki

上市不意味着上岸，往往需要承载资本市场更挑剔的情绪和目光。

这一点，正发生在中国大模型双雄智谱（02513.HK）与 MiniMax（00100.HK）身上。

继今年 3 月公布首份年度财报、默契提出相同的 AGI 公式后，两家中国大模型企业发布全员信的节点也撞车了。

智谱创始人唐杰在内部信中阐释了 AGI 的理解，智谱将开启「Touch High（摸高）计划」，即继续聚焦于 AGI 研究，而不是短期商业变现。

就在几天前，MiniMax 创始人闫俊杰在内部信中宣布，从即日起，直到公司实现 AGI 的那一天，他将不再从公司领取任何薪酬。

仅从内部信形式来看，智谱偏向长期技术叙事，MiniMax 则用上了资本市场最爱的「创始人不领薪酬」，前者理想、后者务实，但折射出的是两家公司当前面临的困境：

当市场意识到「Token 不经济」，人们对大模型价值的定价逻辑正在发生改变。

1、为什么是现在？

智谱内部信的标题为《巨浪已来》，MiniMax 则是《向天空的尽头》，光从标题来看，一个瞄向大海、一个望向天空，两家大模型公司都在技术层表达了对 AGI 的无尽探索。

但跳出技术叙事，两封内部信发布的节点很值得考究。

第一，两家大模型公司都迎来了上市后的首次「解禁大考」。

解禁不意味着抛售，可能是公司价值的直接体现。

本质上，解禁给了基石投资者兑现窗口，他们可根据公司的技术迭代速度、商业化增长、模型训练效率等因素选择是否继续持有，而基石投资者的选择不可避免会对股价、市场信心等方面产生影响。

第二，两家大模型公司都需更多的「粮草弹药」。

MiniMax 港股 IPO 时，募资净额约 54.61 亿港元，上市约半年里，已使用约 77% 的募资用于研发与基建，公司称消耗速度超预期。

另一边的智谱上市前约 50 亿港元的募资总额，同期也已消耗募集资金的 93%。

花钱速度远超预期，两家企业都在寻求更多的资金渠道。

一方面是，从港股回 A。此前 MiniMax 和智谱都曾表示，已启动 A 股 IPO 申报或上市辅导。

另一方面，是港股再融资。

智谱宣布配售 H 股，拟募资约 314.1 亿港元，是年初 IPO 募资的 6 倍；MiniMax 采用了更灵活的组合融资方式，以「配售新股 + 可转债」合计募资 160.4 亿港元，是年初 IPO 募资的仅 3 倍。

从募资用途来看，双方花钱的手段有相似性，都明确指向了基模迭代、算力基础设施建设以及商业化拓展。

不同的点在于，智谱偏向生态扩张，MiniMax 专注在应用整合。

智谱提到了其资金用于战略投资及并购，这显示出智谱更强的生态扩张意图。

智谱曾多次下场做 LP。据其 2025 年财报，智谱参与成立的星连资本出手 30 多个企业，整体价值为 13.027 亿元，增幅达 186.26%，作为 LP 的智谱收获的财务账面权益值约 2.79 亿元。

MiniMax 则提到资金将用于 Harness 类 AI 原生产品的全球商业化和开发上。

这和 MiniMax 此前因 Agent 收获的高光时刻有关，OpenClaw 的火热下，MiniMax 凭借 M2.5 和 M2.7 模型的 53 天高频迭代，抓住了 Agent 渗透的红利。

但很快，两家大公司都撞上了一面相同的墙。

2、撞上了相同的墙

这面墙叫做：Token 不经济。

将时间拨回今年年初，在首份年报披露时，智谱和 MiniMax 给出了类似的公式。

智谱说："AGI 商业价值 = 智能上界 × Token 消耗规模 "。MiniMax 说：" 平台价值 = 智能密度 × Token 吞吐量。"

两家大模型的共识是智能上限和 Token 消耗相关，这也是当时行业的普遍认知。

但很快，庞大的 Token 消耗订单撑不起实际交付成果，「Token 越来越贵」「token plan 的价格争议」一时间成为讨论的焦点。

这也是所谓的「Token 不经济」：Token 量是在激增、模型厂商为了覆盖成本提升 API 定价，但下游使用者承担了攀升的成本，一旦交付效果不及预期，很容易直接影响人们对模型能力的质疑。

这其实是大模型行业里的「灰姑娘水晶鞋效应」，用户对 AI 模型的期待就像灰姑娘的脚，永远等待一双尺寸合适的水晶鞋，想要锁定忠实用户，提升留存率，就必须要用 SOTA 模型的技术能力帮助他们解决实际业务场景的问题。

意识到这一点的智谱和 MiniMax 也开始掉转车头，集中解决「Token 不经济」的问题。

在模型侧，重点提升的是两大能力：Coding 能力和长程任务能力。

具体来说，Coding 能力解决的 Token 定价问题，长程任务解决的是 Token 的交付效果。

一方面，中国大模型厂商从 Anthropic 里学到的启示是，Coding 不仅是实现 token 商业化变现的核心场景，很容易实现溢价，而且能避免陷入「做模型、还是做产品」的创新者窘境。

MiniMax Agent 首席架构师阿岛在采访中提到：" 今天做通用 Agent 应用比较悲哀的一点是，你的创新，最终都会被模型内化掉，甚至你写的很多 Skill，未来可能都不再需要了。"

但 Coding 场景很好地实现了「模型即产品」，编程能力领先的模型公司在看到被解锁的应用场景和用法后，往往会迅速将它们吸收、内化到下一代模型和 Agent 产品中，快速让忠诚度较高的企业用户和开发者直接体验到。

而长程任务能力则是解决模型的实际交付成果。

唐杰在内部信中也提到，今天模型令人兴奋的突破就在于，模型能学会完成一个极长的任务，不是即时问答，而是跨越数周、数月乃至数年的规划与执行。

换言之，为了让模型完成更复杂、更长的任务，两家大模型厂商都在尝试将底层模型的编程、工具调用、深度搜索、多步任务执行等能力，封装为可调用、可编排、可交付的 Agent 工作流，比如 MiniMax 推出的 MiniMax Agent。

3、谁被低估了？

内部信同期发布的节点，两家企业也自然被拿来反复比较。

最明显的差距在于市值。

截至发稿前，智谱市值超 7000 亿港元，MiniMax 接近 700 亿港元，相差十倍的市值差距，也让投资者产生好奇，相似的独立大模型基因、同样尚在亏损，为何走出了不同的行情？

第一，智谱有参照物。

早期智谱曾将自己定位中国版 OpenAI，早在业绩电话会上就花了大量篇幅去对标 Anthropic，这次再内部信中有特别强调了「极致的安全治理」。

而因为长期押注 Coding，Anthropic 实现了对 OpenAI 的阶段性反超，比如公司估值、年度经常性收入（ARR）。

智谱较早押注 Coding 方向，为其提升 B 端收入的可见性埋下了伏笔，相比之下，MiniMax 走的是多元化路径，BC 两条腿走路，叠加原生多模态心智，相比智谱，缺少对标对象的 MiniMax 也因此少了确定性。

第二，智谱享受技术基础设施的溢价。

从内部信中提到的摸高计划来看，智谱提到一个关键，未来并不追求短期的应用变现。

此前，DeepSeek 和智谱还被曝正在自主研发 AI 推理芯片，旨在降低对英伟达、华为等外部芯片供应商的依赖，智谱正和国内多家芯片设计企业展开初步磋商，计划为旗下 GLM 大模型开发定制化 AI 芯片。

这都反映出，智谱向资本市场展示的，不单单是一个模型平台商，而是一个全栈 AI 基础设施商，这无疑是一个更长期、更大的叙事，智谱也天然享受了技术基础设施带来的溢价。

但无论是智谱还是 MiniMax，资本市场的短期反差并不是终点，内部信起到的作用既是对投资者的预期管理，也是自身的一次再激励。

谁被低估、谁被高估，这个问题也并不重要。短期来看，财报基本面就是韧性的体现，MiniMa 需要回答多元化路线的增长确定性，智谱则需要回答 Coding 的短期先发优势能否转化为持续的动能。

长期来看，中国大模型的竞争也尚未结束，谁落后、谁领先，改变还在继续。

参考资料：1、腾讯研究院：Token 不经济

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