文 | 硅基研究室，作者 | kiki
已经上岸的中国大模型双雄智谱（02513.HK）与 MiniMax（00100.HK）迎来了一个相似的关键性时刻：3000 亿市值的高估值、超预期的营收高增。
今年 3 月，两家公司均已公布上市后的首份年度财报，向投资者展示了各自的「首秀」成绩单，除了三位数的营收增速外，双方又默契地各自向资本市场提出了一个公式，
智谱给出的公式是：AGI 商业价值 = 智能上界 × Token 消耗规模；MiniMax 的公式是："平台价值 = 智能密度 × Token 吞吐量。"
给公式的原因既是为了明确自身的差异性，也是为了给自己定价。
智谱和 MiniMax 的公式有共性，它们都认同模型的商业价值衡量标准来自 Token 的消耗规模；但也有明显的差异，智谱仍是认为自己是面向 B 端的大模型公司，但 MiniMax 更看重自己 C 端的平台化能力。
两个公式，是两种战略和命运的分化，而两家公司上市后的首份年报里，也写满了中国大模型公司的苦与甜。
1、营收狂飙背后，业务结构都在变化
先看两家公司提到的 Token 消耗规模，这直接和收入的增长挂钩。
过去一年，智谱全年营收约 7.2 亿元人民币，同比增长 132%；MiniMax 营收 7904 万美元（约 5.6 亿元人民币），同比增长 159%。
从收入规模看，智谱是 MiniMax 的 1.3 倍，但从收入增速来看，MiniMax 明显优于智谱。
深入来看，两家公司的营收结构也在悄然发生变化。
智谱呈现出「本地化部署快速下降、云端部署迅速占比提升」的趋势。
2024 年，智谱的云端部署收入仅占 15.5%，本地化部署贡献超八成营收。但一年过后，云端部署业务收入已暴增至 1.9 亿元，占总收入比例一举跃升至 26.3%。
云端部署主要为 API 和开放平台，和本地部署业务的重交付、长回款不同，云端部署标准化、轻量化且高商业化效率，因此收入增长短期更可见。
MiniMax 的收入增长主要靠 C 端的 AI 原生产品，包括海螺 AI、Talkie 及星野等，超七成营收也都在国际市场。但过去一年，开放平台及其他基于 AI 的企业服务收入占比从 28.6% 上升到 32.8%，同比增长 197.8%。
换言之，同样依靠 API 的轻资产，MiniMax 在 to B 端的收入也在迅速起量。
两家公司收入的激增，要感谢 OpenClaw 等智能体的爆发。MiniMax 就提到，OpenClaw 在去年 11 月份推出后，其 API 接口收入占比已接近 41%，增速同比接近 300%。
除了外部 Agent 的推动，MiniMax 和智谱也确实是大模型「卷王」，毕竟 API 的规模增长，依靠模型的质价比。
MiniMax 用 108 天完成从 M2 到 M2.5 的三代演进，智谱在今年 2 月推出了备受好评的 GLM-5。「硅基研究室」也观察到，在「养虾」热潮中，MiniMax 和智谱也是快速推出 Coding Plan、适配多平台的大模型企业之一。
尽管有着不同的产品哲学和增长路径，但两家企业的任务殊途同归，就是用尽一切力气扩大 Token 消耗规模。
2、不同的变量，相似的挑战
从两家企业给出的公式来看，「智能密度」和「智能上界」是估值和增长的关键差异点。
智谱口中的「智能上界」更强调的是模型能力的代际领先，因为模型能力直接决定了 API 的定价权。
这背后有两个驱动因素——
一是，随着模型能力走向真实交付，包括智能体编码、长时程工作流等能力将成为模型厂商竞争关键，用户也会以效果和任务付费，而非考虑 token 单价。
二是，硬件、算法的改善，拉动推理单位成本的持续下降，这也会给无法快速迭代模型能力的厂商带来定价压力。
摩根大通就指出，留在能力前沿的模型有望同时实现量价双升，未能持续改善的模型则更可能在使用量增长的同时面临价格下滑，利润率前景不确定。
MiniMax 强调的「智能密度」则是一种效率指标。
在我们看来 MiniMax 更像是在说单位 Token 内的有效智能价值。效率也是创始人闫俊杰经常提到的关键词，他曾表示，2025 年寻求训练的效率，今年将会转向追求更高的研发效率和模型迭代效率。
因此，同样是专注模型迭代，MiniMax 看重的是模型的效率和组织的效率，其和智谱的差异化在于：第一，MiniMax 追求全模态，把语言、视频、语音、音乐等主要模态都尽量跑通，追求端到端的效率；第二，模型能力和产品迭代同时进行，瞄准商业化落地。
除此以外，MiniMax 的组织效率也更高，人均创收能力更强。我们计算了两家公司去年的人效比，MiniMax 是智谱的 2 倍，以不到智谱一半的人手实现相近收入，人效更高。
尽管「智能密度」和「智能上界」是不同的变量，但两家企业的挑战是类似的。
首先是账面的亏损。
2025 年，智谱经调整净亏损约 31.8 亿元，较 2024 年扩大 29.1%，MiniMax 经调整净亏损约 2.5 亿美元（约 17.2 亿元人民币），同比仅小幅增长 2.71%，两家公司平均每天就亏了超 1300 万。
虽然智谱和 MiniMax 部分业务的毛利水平有所优化，规模效应初步显现，但距离盈亏平衡仍有相当大的距离。
其次是算力瓶颈。
智谱 CEO 张鹏此前提到："大模型未来 12 个月面临的最大问题可能是算力。"
和 chatbot 不同，使用 Agent 完成一次任务背后触发的是几十上百次的模型调用，复杂任务甚至对应几万到百万 Token，被人们吐槽「Token 黑洞」的小龙虾已经印证了这一点。
更关键的是，智谱和 MiniMax 并不是自购芯片或自建数据中心，它们的算力支出实际都流向了云厂商，本质上属于算力下游的他们也会面临算力的「卡脖子」。
换言之，随着 OpenClaw 等应用驱动的 Token 消耗进入指数级增长，两家公司都面临着「有需求、无算力」的窘境。
3、两个公式，再看中国大模型的未来
而两家公司给出的两个公式，折射出中国大模型行业的新趋势。
第一，模型公司的研发会转向智能体思维。
闫俊杰认为强调工具级能力的 L3 级智能体已经到来，迈向 L4-L5 级智能则是同事和组织级能力，他提到一个观察，公司内部正在经历一个明显转变，员工正从「教 Agent 如何工作」逐步转向「观察 Agent 如何工作」。
这也意味着，大模型公司的模型研发会从让模型「多想一会儿、推理链更长」变成「模型以更有效的方式来思考」。
从阿里离职的林俊旸也提到了类似的观察，模型架构和训练数据仍重要，但环境设计、rollout 基础设施、评估器的稳健程度、多个 Agent 的协调进入了核心圈。
第二，单用户 token 消耗量的指数级提升，对大模型公司推理算力的计算系统提出了新要求。
对推理算力和推理效率的优化，不只是推理算力「够不够」的问题，更在于能否扛住高并发高吞吐、实现持续降本以及和国产芯片做适配。
智谱提到，公司正在加大国产芯片的「Day 0」适配与软硬一体化调优投入。MiniMax 也公布了推理效率的优化成果。数据显示，截至 2026 年 2 月，M2.5 系列每百万 Token 推理算力成本较 2025 年 12 月下降逾 50%，Hailuo 视频生成模型推理延迟降低逾 30%。
第三，模型能力竞争从卷速度、卷价格转向了卷价值，未来谁能够在高价值场景中掌握 API 的定价权是关键。
智谱高管在业绩交流会上也提到一个观察："随着 Agent 的演进，Token 也会分层，低复杂度、标准化的 token 走向低价甚至免费，高复杂度、高可靠性的高质量 token 具备持续定价权。"
对 API 定价权的关注背后是大模型公司智能稀缺性的体现，这也是为什么智谱反复向资本市场强调 API 涨价口，仍供不应求的原因所在。
这也预示了，中国大模型赛道将走向「头部分化」，新的淘汰赛正在加速。
截至发稿前，智谱市值达 3092 亿港元，MiniMax 市值超 2915 亿港元，它们已代表了两种不同的进化路径——智谱的 B 端模型能力路径、MiniMax 的 C 端「产品 + 效率」模式，也为 AI 创业提供了两个可参考的样本。
但对二级市场而言，大模型双雄当下的高估值仍受到市场的审慎目光，未来的时间内它们依旧需要证明中国 AI 企业的多元创新能力和创收实力，除了 ARR、Token 消耗增速、高价值业务场景、营收增速等基本指标，还有给到市场更多的情绪价值，争取更多的支持。
这也是为什么智谱在业绩电话会上花了大量篇幅去对标 Anthropic，讲述 Token 架构力的故事。
在中国大模型公司发布业绩的同时，大洋彼岸外他们的对标对象也开启了新一轮动作— OpenAI 完成了新一轮融资，个人投资人也进入了名单里。
Anthropic 以意外方式将编程工具 Claude Code 的万行源码暴露在人们面前。
理解中国大模型双雄两个公式背后的逻辑，或许比记住公式本身更加重要，毕竟，在这个快速变化的时代，唯一不变的，是变化本身。
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