中国AI大战：“百模大战”已结束，最大的利润池归属大厂，智谱和MiniMax如何突围？

当模型不再稀缺，真正稀缺的，是能把模型变成现金流的能力。

据追风交易台消息，2月9日，摩根大通证券（中国）发布研究报告《中国人工智能行业：全球布局与模型创新驱动新一代领军者》，首次覆盖中国独立大模型厂商智谱与MiniMax。

报告开宗明义：中国人工智能行业正从“百模大战”阶段，迈向以商业化落地能力、模型创新实力及全球化布局为决定成败之关键的阶段。中国AI市场正在迅速整合，“具备实力且资金充足的模型开发商数量已从超200家缩减至不足10家。”

摩根大通犀利指出，国内AI行业最大的利润池恐将流向掌握分发的平台巨头；而独立厂商的突围，则取决于谁能通过“结构性中立”找到生存缝隙——智谱向内深耕高合规的本地化部署，MiniMax向外拓展高溢价的全球市场。

这一判断的背景并不复杂。报告指出，随着模型训练成本、算力获取门槛和商业化难度持续上升，资本与算力的硬约束开始主导行业结构。换句话说，行业已经不再奖励“能不能做模型”，而是奖励“能不能长期活下来”。

在摩根大通看来，这一阶段的核心变化在于：模型能力逐步趋同；资金消耗呈指数级上升；客户开始更关注“交付能力、稳定性与可持续性”。

这意味着，大模型竞争的主线，正在从技术竞赛，转向商业系统的构建能力。

最“刺耳”的结论：利润池可能不在模型公司

在整份报告中，最容易引发市场讨论的，并不是对智谱或 MiniMax 的财务预测，而是摩根大通对利润归属的判断。

报告在“中国生成式AI行业的长期利润池”一节中明确指出：生成式AI的持久利润池，可能高度集中于大型互联网平台。

“我们仍认为国内生成式 AI 的持久利润池将高度集中于大型互联网平台，尤其是腾讯和阿里巴巴，因为它们掌控着全国范围层级的分发、变现通道以及高频消费和商户事务流。 ”

摩根大通给出的理由非常直接。

第一，平台掌控分发。报告指出，大型互联网公司天然拥有高频用户触点和成熟应用场景，AI能力更容易被“内化为功能”，而不是作为独立产品售卖。

第二，平台掌控变现路径。无论是广告、电商、游戏、内容付费还是企业服务，平台已经具备成熟的收费机制，AI更多是提升ARPU与转化率的工具。

第三，平台掌控高频交易与消费流。报告强调，“高频使用场景决定了推理调用量，也决定了规模效应是否成立。”

报告用平台触达举例：

• “微信处于日常消费活动的中心，月活用户合计约 14 亿。”腾讯将聊天机器人“元宝”嵌入微信，“用户可以将其添加为联系人进行互动，无需下载单独应用”。
• 阿里巴巴则把AI变成交易漏斗的一部分：“阿里巴巴升级了旗下千问（Qwen）AI 应用…全面接入淘宝、支付宝、飞猪和高德地图…AI 压缩了从浏览到支付的漏斗，从而支撑更高的转化，并有望提高广告收益率及抽佣率。”

在这一框架下，模型能力本身并不必然对应利润能力。在中国市场，把AI能力送到用户面前、并把钱收回来，或许往往比模型本身更重要。

这也是摩根大通反复强调的一句话：

“模型能力本身并不必然转化为盈利能力，分发和变现路径在中国市场尤为关键。”

独立模型公司还有没有机会？

既然平台巨头如此强势，独立模型厂商如智谱、MiniMax的生存空间在哪里？

摩根大通并未否认独立模型公司的价值，但其判断明显更为现实。报告将行业玩家分为双轨竞争格局：一类是拥有全栈生态的综合型科技巨头，另一类是在特定维度具备领先性的独立模型开发商。

在摩根大通看来，独立模型公司的机会，不在于与平台正面竞争，而在于提供一种“结构性中立”的选择。

报告提及，独立模型开发商的激励结构，与平台型公司存在本质差异，其目标是赋能客户应用，而非与客户形成竞争关系。

“独立提供商通常通过API、企业授权或私有化部署……直接将模型变现。这些渠道服务于同一个根本目标——最大化模型采用及利用——而不要求客户绑定单一基础设施或软件生态。”

对于大型企业而言，引入平台模型，往往意味着潜在的战略依赖风险；而独立模型商更容易被视为“工具型伙伴”。摩根大通强调：

“独立模型提供商通过结构性中立来缓解这种担忧。他们的业务激励依赖于赋能客户应用，而非与客户竞争，从而降低感知到的战略和执行风险。”

智谱：用私有化部署守住现金流

在摩根大通的分析框架下，智谱被定义为“以结构性持久的本地化业务为锚点，并迎来能力导向型API业务拐点”的典型代表。

1. 财务真相：本地化部署才是当前的利润支柱

智谱的商业模式清晰地分为两部分：本地化部署（On-premise）和云端部署（Cloud-based）。

数据显示，智谱目前的收入重心在“高合规”需求上：“2025财年上半年，公司总收入的85%来自本地化部署，该业务板块毛利率达到可观的59.1%，而云端部署毛利率为-0.4%。”

摩根大通分析称，在中国受监管行业（如政府、金融、央国企），本地化部署是通常要求。

这不仅仅是一次性买卖。报告指出：“随着基础模型的迭代，这一安装基数有可能演变为升级驱动型、经常性经济利益。”因为一旦模型嵌入关键工作流，切换成本巨大，连续的模型迭代会将本地化部署转变为一种类SaaS的经常性经济利益。

2. 增长拐点：云端API蓄势待发

虽然本地化部署赚取了高毛利，但规模化的未来在于云端API。摩根大通认为，智谱正处于一个重要拐点。

随着GLM-4.7的发布，智谱战略重心明显向智能体系统和工具增强推理倾斜。报告指出：“我们预计随着GLM-4.7在全球开发者社群（尤其是在高付费意愿和使用强度的编程工作流领域）中获得认可，其采用率将加速提升。”

摩根大通预测，随着规模效应显现，“我们预计2025年下半年起云端部署的收入和利润率将双双爬坡。”

3. 估值与预测

基于其稳固的本地化基本盘和高增长的API潜力，摩根大通给予智谱“增持”评级，目标价400港元。

• 增长预测： 预计2026-2030年营收年复合增长率（CAGR）高达127%。

• 盈利时间表： 预计公司将于2029年实现盈利，2030年的正常化调整后净利润率将达到20%。

• 融资需求： 预计公司可能需要在2026年和2027年进行外部融资，预计每年的融资金额为50亿元人民币。

MiniMax：用全球化ToC跑出能力边界

如果说智谱是深耕国内B端的典范，MiniMax则被摩根大通描述为“拥有可扩展增长引擎的全谱系AI企业”，其核心标签是“天生全球化”和“全模态”。

1. 收入结构：海外占比超七成，业务“三分天下”

MiniMax展现出了与国内其他厂商截然不同的收入画像。

报告披露了一个惊人的数据：“2025年前九个月，公司73%的总收入来自中国以外的市场，已在200多个国家和地区进行部署。”

这种全球化布局带来了极大的经济灵活性。摩根大通指出：“在推理成本高企、国内竞争激烈的行业背景下，进入国际市场、多元化的客户群和差异化的定价环境，为公司提供了结构性优势。”

在业务构成上，MiniMax极好地平衡了风险：“2025年前三季度，开放平台、生成式媒体和AI陪伴业务的营收占比各约三分之一。”

• AI陪伴（Talkie/星野）： 贡献35%收入。摩根大通预计到2030年，该业务付费率将达到18%（对标腾讯音乐2023年水平），年度ARPU达到31美元。

• 生成式媒体（海螺AI）： 贡献33%收入。为内容创作者提供视频工具，年度ARPU高达75美元。

• 开放平台（API）： 贡献29%收入。服务13.2万名开发者，付费用户年化ARPU达8200美元。

2. 技术策略：技术即产品

MiniMax的技术策略被总结为“全栈”和“全模态”。报告指出，MiniMax采用混合专家（MoE）架构，迭代速度极快：“两月一次的模型迭代（速度快于3-4个月的行业平均水平）。”

这种速度得益于其独特的“双引擎”策略：将消费者应用作为技术的验证器。

“与许多先构建模型、后搜索用例的AI实验室不同，MiniMax同时开发模型和消费者产品……随着每天有数百万用户与Talkie互动，MiniMax会收到实时反馈……这种专有的交互数据被反馈到研发流程中，用于微调模型。”

3. 估值与预测

鉴于其稀缺的全球化能力，摩根大通给予MiniMax“增持”评级，目标价700港元。

• 增长预测： 预计2026-2030年营收CAGR高达138%。

• 盈利时间表： 预计公司将于2029年起实现盈利，2030年调整后净利润率将正常化至24%。

• 融资需求： 预计集团将需要在2026年和2027年进行外部融资，预计每年金额为7亿美元。

在对两家公司的深入分析中，摩根大通揭示了一个行业共性的财务拐点，这对理解AI公司的长期价值至关重要：算力成本结构将从“训练驱动”彻底切换为“推理驱动”。

报告指出，虽然总算力消耗将持续扩大，但“训练与推理的增长曲线和成本驱动因素将与2022-25年的扩张阶段出现显著差异”。

1. 训练成本：走向“正常化”

随着基础模型架构的确立，前沿扩展预训练将变得更具选择性。摩根大通预测：

• 智谱： 训练成本占算力总成本的百分比将从2025年的93%大幅下降至2030年的32%。

• MiniMax： 同期占比将从80%下降至28%。

这意味着，过去那种为了追求参数规模而不计成本的“军备竞赛”式支出将告一段落，研发支出将进入更理性的“正常化阶段”。

2. 推理成本：成为支出的绝对大头

未来的竞争，是推理效率的竞争。摩根大通预测：

• 智谱： 推理相关算力成本占比将从2025年的7%激增至2030年的68%。

• MiniMax： 同期占比将从20%激增至72%。

这一变化对财务模型有深远影响：算力支出将逐渐从“研发费用”（R&D）转移到“营收成本”（COGS）。这也解释了为什么摩根大通如此强调API定价、推理效率（单次调用GPU时长）以及利用率对毛利率的决定性作用。

这意味着，未来竞争的核心不再是“谁能训更大的模型”，而是：谁的推理更便宜；谁的利用率更高；谁能掌握定价权。

在摩根大通看来，智谱与 MiniMax 的价值，不在于挑战平台，而在于占据平台之外但不可或缺的位置。

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