两家公司几乎同时按下上市按钮,招股书里冰冷的数字,揭开了AI行业最残酷的真相。
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智谱与MiniMax,在短短48小时内接连向港交所递交招股书,争夺“全球大模型第一股”的桂冠。随着招股书的披露,这两家曾备受资本追捧的独角兽,终于向外界展示了它们真实的财务状况。
烧钱、亏损、现金流紧张,这些曾经被技术光环所掩盖的词语,如今赤裸裸地呈现在公众面前。智谱2024年营收3.124亿元,亏损却高达29.58亿元;MiniMax同期收入3.8亿元,亏损3.48亿美元。
01高光与阴影增长背后的惊人亏损
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智谱的增长曲线令人瞩目。2024年收入达到3.124亿元人民币,三年复合增长率高达130%。以2024年收入计算,智谱是中国最大的独立大模型厂商。
光鲜的增长数据下,却是惊人的亏损。智谱2024年经调整净亏损约29.58亿元,研发投入高达21.9亿元,几乎是营收的7倍。
这样的投入产出比,让人不禁想问:这种增长模式可持续吗?智谱的招股书揭示了一个现实:大模型研发是一场极其昂贵的游戏。
智谱拥有657名研发人员,占公司总员工数的74%。这反映了AI行业的一个基本现实:人才密集、算力密集、资金密集。但这种模式能否持续,取决于资本市场是否愿意继续为梦想买单。
02两种道路To B的厚重与To C的轻盈
智谱和MiniMax走上了截然不同的商业化道路。智谱选择的是To B/G的厚重模式,MiniMax则走向了To C出海的轻盈路线。
智谱84.8%的收入来自私有化部署,主要服务于政府与大型企业。虽然毛利率长期维持在50%以上,但这种项目制模式难以摆脱“堆人头、做交付”的重资产属性。
另一边,MiniMax超过70%的收入来自海外,依靠Talkie等AI原生应用实现收入增长。用户量接近2800万,展现了一种更符合互联网爆发逻辑的商业模式。
两种模式各有优劣。智谱的私有化部署虽然稳定,但增长受制于项目数量和规模;MiniMax的C端产品虽然用户增长快,但用户留存和变现始终是挑战。
03效率与困境中国式创新能否突围
招股书中最引人注目的对比之一是资金使用效率。MiniMax从成立至今累计花费约5亿美元,仅相当于OpenAI约1%的资金,就做出了全球领先的多模态模型。
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这种“中国式效率”在大模型领域尤为珍贵。在芯片受限的背景下,中国公司必须在有限的算力资源下,实现最大化的模型性能。MiniMax的算力成本占比从收入的13倍降至2倍多,显示了工程化效率的提升。
这种效率提升对行业具有重要意义。如果中国公司能在应用层比OpenAI更快跑通盈利模型,可能会改变全球AI竞争格局。
04现实的枷锁悬在头顶的达摩克利斯之剑
无论选择哪条道路,智谱和MiniMax都面临着共同的困境。商业模式尚未跑通,远未形成“研发投入-收入增长-利润覆盖”的良性循环。
智谱的困境在于“做不轻”。私有化部署项目制增长,难以实现指数级扩张。客户集中度极高,2024年最大客户贡献了19%的收入,存在明显的客户依赖风险。
MiniMax的困境则在于“留不住”。C端产品极度依赖爆款,用户忠诚度低,喜新厌旧速度快。随着用户规模扩大,推理成本线性上升,缺乏传统互联网“边际成本为零”的优势。
05开源冲击智力商品化的挑战
随着DeepSeek、Qwen等高性能开源模型的涌现,大模型的“稀缺性”正在迅速瓦解。当顶尖的智力变成像水电一样的廉价商品,依靠模型能力赚取的溢价空间将被无限压缩。
开源模型的崛起正在改变整个行业生态。企业可以基于开源模型进行微调和优化,以更低的成本满足特定需求。这对商业大模型公司构成了直接威胁。
智谱和MiniMax需要回答一个问题:在开源模型的冲击下,他们的商业模型还有多大的价值?如果模型能力不再是稀缺资源,那么他们的核心竞争力究竟是什么?
06地缘风险供应链与出海的隐忧
地缘政治和合规风险也是两家公司必须面对的挑战。智谱在招股书中特别提到了“供应链安全”问题。在芯片受限的背景下,如何持续推进AGI研发是不确定性因素。
芯片供应的不稳定性直接影响模型训练和迭代的速度。在AI竞赛中,迭代速度往往决定成败。如果无法获得足够的先进芯片,中国大模型公司可能会在技术竞争中落后。
MiniMax则面临“出海风险”。70%收入来自海外,一旦面临类似TikTok的监管压力,或者与迪士尼等巨头的版权诉讼爆发,其商业根基将面临严峻挑战。
智谱和MiniMax的上市,不是终点而是起点。递交招股书的那一刻,它们就从“被仰望的神坛”,走进了“被审视的斗兽场”。
市场将不再单纯为“技术梦想”买单。这两家公司的表现,将为整个AI行业确立估值锚点。智谱的私有化部署模式能否实现规模化扩张?MiniMax的海外C端产品能否持续吸引用户?
中国大模型的中场战事已经打响,而真正的考验,才刚刚开始。
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