智谱基座模型 VS MiniMax Agent实习生，AI赛道价值分野已现

一个在基座模型上高歌猛进，一个在应用层埋头深耕，今天的AI市场正在用资本投票给出清晰的价值判断。

今天，中国AI界同时出现了两条引人注目的动态：智谱AI宣布其最新轻量级混合思考模型GLM-4.7-Flash正式开源并免费提供，而聚焦多模态AI的MiniMax则向全公司开放了AI-native Workspace，更多人理解为内部办公Agent工具“Agent实习生”。

这两则消息看似平行，实则揭示了AI行业两条截然不同的发展路径。

智谱坚持的“卖水人”战略，专注于提供底层基础设施；而MiniMax则扮演“淘金者”角色，专注于上层应用开发。

资本市场的反应，已经为这两种模式估值——2025年全球AI投资超过3000亿美元，其中超过60%流向基础设施和平台层，而非应用层。2026年，AI基础设施的长周期产业投资规划趋势将持续强化，更具平台价值和生态潜力的基座大模型企业，将持续受益。

据行业分析，到2027年，全球大模型市场规模预计将超过2000亿美元，其中基座模型和相关工具链将占据最大份额。

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战略分野

智谱AI今天宣布将GLM-4.7-Flash开源并免费提供，这不是一次简单的版本迭代。这个总参数量达30B、激活参数量3B的混合思考模型，在主流基准测试中表现超越同类产品。

智谱官网显示，GLM-4.7-Flash将为轻量化部署提供一个兼顾性能与效率的新选择，即日起在智谱开放平台BigModel.cn上线供免费调用。

这家公司没有停留在模型发布层面，而是建立了完整的GLM大模型矩阵：从旗舰模型GLM-4.7到如今的轻量版GLM-4.7-Flash，再到视觉推理模型GLM-4.6V和智能体模型AutoGLM。

智谱的战略定位清晰——成为AI时代的基础设施提供商，相当于移动互联网时代的安卓系统。

MiniMax今天公开了“Agent实习生”则展现了另一条路径。这不是一个通用大模型，而是一套适应内部办公系统的Agent工具。

据其发布的文章显示，这个工具能够直接嵌入真实工作流：接入授权后的本地文档、邮件、日程、GitLab、日志系统；能够读代码、改代码、提MR、监控告警。

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价值逻辑

智谱选择的基座大模型路径，遵循的是平台经济逻辑。一旦建立起技术领先和生态完整的基座模型，就能形成强大的网络效应和护城河。

基座大模型的价值在于其通用性和可扩展性。智谱的模型可以服务于千行百业，从金融风控到医疗诊断，从教育辅助到创意生成。

相比之下，MiniMax的“Agent实习生”更像是垂直领域解决方案。它的价值体现在特定场景下的效率提升和成本降低，但这种价值往往局限于特定行业或企业。

这种应用层创新面临一个根本性问题：可复制性和护城河深度。一旦基座模型能力足够强，任何公司都可以基于开源模型开发类似的应用。

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资本偏好

在港股市场，AI公司的估值逻辑已经开始分化。尽管今天两家公司都给出了新动作，但资本市场对不同路径的估值给予了不同权重。

回顾上市初期的表现，MiniMax的表现，无疑得益于其“性感”的C端故事和爆发式的增长数据。其营收从2023年的346万美元增至2024年的3052万美元，增幅高达782%，并且超七成收入来自海外个人用户。这种面向全球消费市场的互联网式增长叙事，极易点燃投资者对高成长性的追逐热情，从而推高了上市估值。

相比之下，智谱的表现显得更为“冷静”。这种表现，部分源于其更早一天上市，一定程度上消化了市场对大模型新股的整体热情。但更深层的原因在于，智谱讲述的是一个厚重、长期且略带“艰苦”的科技基建故事。它的营收增长稳健（年复合增长率130%），但绝对数字相较于其巨大的研发投入和生态野心，显得“微不足道”。2025年上半年，其研发开支高达15.95亿元，是同期营收的8倍以上。这种将绝大部分资源倾注于未来、而非换取当期靓丽财报的战略定力，需要更成熟、更有耐心的资本来理解和陪伴。

市场的短期热情往往奖励最会“讲故事”的人，但长期价值最终属于最能“解决问题”的基础。

MiniMax的股价表现，反映的是市场对AI应用爆发力的美好憧憬。然而，C端市场的多变、激烈的国际竞争与潜在的监管法律风险，为其未来增添了诸多不确定性。而智谱，则选择了一条更艰难、更厚重但也更根本的道路。它以学术界深厚的积累为起点，通过服务最核心的机构客户打磨出经得起检验的模型能力和高毛利商业模式，并获得了代表国家战略和产业资本的强力支持。它的亏损，是在为整个中国的AI时代“修路架桥”。

从长期投资角度看，基座大模型企业更具平台价值和生态潜力。据行业分析，到2027年，全球大模型市场规模预计将超过2000亿美元，其中基座模型和相关工具链将占据最大份额。

智谱的开源策略进一步强化了其生态地位。通过将GLM-4.7-Flash开源，智谱正在构建开发者生态，吸引更多企业和开发者基于其技术栈构建应用。这种策略类似于RedHat在开源领域的成功路径。

MiniMax的应用创新虽然在实际场景中展示了价值，但面临更多的不确定性。应用层竞争激烈，技术迭代速度快，客户粘性相对较低。

资本市场更加青睐那些具有技术壁垒、生态潜力和规模效应的企业。智谱的基座模型路径更符合这些特征，而MiniMax则需要不断证明其应用创新的不可替代性和规模化潜力。

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行业启示

智谱与MiniMax的战略选择，反映了中国AI行业的两种发展思路。这两种思路都有其合理性，但面临的挑战和机遇各不相同。

智谱的挑战在于持续的技术投入和生态建设。基座大模型的研发需要巨额资金和顶尖人才，而生态建设则需要时间和耐心。但一旦成功，将形成强大的竞争优势。

MiniMax的优势在于快速的市场验证和场景深耕。通过在实际工作场景中验证AI价值，MiniMax能够快速迭代产品，积累行业经验。但这种模式容易陷入“项目制”困境，难以实现规模化增长。

有趣的是，两家公司并非完全对立。理论上，MiniMax的Agent应用可以基于智谱的基座模型构建。这种上下游关系在AI行业将越来越普遍。

对于投资者而言，关键判断在于：哪种模式能在长期竞争中胜出？基座模型还是应用创新？抑或是两者的有机结合？

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结语

智谱AI官网上GLM-4.7-Flash的介绍页面简洁而专业，没有过多渲染，只有技术参数和性能数据。这种低调反而透露出基座模型提供商的自信——技术实力是最好的名片。

MiniMax展示的“Agent实习生”正在公司内部掀起工作方式变革。运维工程师不再需要24小时待命，销售可以同时处理更多潜在客户，研发人员可以将重复性编码工作交给AI伙伴。

在AI这条赛道上，资本市场已经用估值给出了初步判断。2025年全球AI投资超过3000亿美元，其中超过60%流向基础设施和平台层，而非应用层。