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大模型财报大比拼:烧钱过后,谁在真实盈利?

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作者/浩海投研 星空下的烤包子

过去两年,"百模大战"烧掉了数百亿资金。2025年,战火从技术比拼转向商业兑现,企业间的差距骤然拉开——有的公司收入飞涨却越亏越多,有的公司则开始出现盈利。

这场分化不仅是行业走向成熟的信号,更揭示了谁在裸泳、谁已上岸。从2023年的"百模大战"到2025年的商业化加速,行业经历了从狂热到理性的演变。资本退潮、客户变精、监管收紧,盈利从"以后再说"变成了"现在就问"。

据笔者统计,2025年上半年国内大模型相关融资事件同比减少23%,融资金额下降18%,而企业平均研发支出却上涨了35%。其中,科大讯飞(002230)率先交出正向利润的成绩单,宣告大模型盈利拐点已经到来。


科大讯飞2026年5月6日股价走势 (来源:东方财富)

一、大模型进入下半场:两个变化决定了谁生谁死

1►市场分层与政策规范,重塑行业格局

在笔者看来,大模型行业目前已告别了"千模大战"的混沌状态,开始走向专业化分工。这条产业链被切分得越来越细:有人专做基础大模型,如智谱的GLM、百度的文心;有人深耕垂直行业,如数坤科技的医学影像大模型;还有人专攻端侧小模型,如面壁智能的MiniCPM;还有像科大讯飞既做基础大模型、又深耕垂直行业的企业。每一种定位对应完全不同的商业模式、成本结构和盈利周期。


来源:公开信息

与此同时,监管的靴子不断落地。《生成式人工智能服务管理暂行办法》正式实施后,各地又出台了算法备案、安全评估、数据合规等配套细则,这也让缺乏法务和安全团队的中小创业公司压力倍增。

一个直观的数据是:2025年完成大模型备案的企业数量比2024年减少了40%,而头部厂商的备案通过率超过90%,长尾厂商则不足30%。合规能力强、场景深耕型企业的竞争优势愈发明显。

除此之外,市场规模也在加速扩张。据艾瑞咨询统计,2025年中国大模型市场规模突破800亿元,其中行业垂类模型已占42%。这意味着,懂行业的公司正在赢得更多订单,而泛化的通用模型供应商开始失去议价权。

金融、医疗、教育、政务这四个领域贡献了超过60%的行业大模型采购金额,成为真正的"现金牛"场景。

2►竞争焦点从技术炫技转向商业闭环

过去讲一个"万亿参数""超越GPT-4"的故事,就能轻松拿到融资或政企订单。现在,客户问的是三句话:能不能稳定运行?服务会不会断?总成本划不划算?大模型厂商不得不从"技术军备"转向"商业落地"。

能跑通的项目确实多了,但能大规模复制的商业模式还很稀少。企业之间真正的分水岭,变成了生态整合能力和行业服务能力。

以政务场景为例,某城市要部署一个政务大模型,招标时看重三项:是否具备本地化服务团队、能否对接现有数字政府平台、是否通过等保三级认证。这些与技术参数无关,却直接决定了谁中标。拥有完善渠道和行业积淀的厂商在招投标中的中标率往往会更高。

二、科大讯飞:唯一盈利的大模型公司,凭什么?

据笔者观察,不少大模型公司一边烧钱,一边缺钱。据不完全统计,2025年有超过30家中小大模型创业公司停止运营或被迫卖身,行业洗牌已经实质性开始。

在这一片亏损中,科大讯飞的财报显得格外亮眼。2025年,公司营收271.05亿元,同比增长16.12%,归母净利润8.39亿元,是几家头部大模型公司中唯一盈利的。


4家大模型公司核心财务数据对比 (来源:公司年报)

盈利的核心原因有两点。

业务结构多元,教育、开放平台、智慧城市三大板块均双位数增长,成熟业务为大模型研发持续输血,不像智谱和MiniMax那样单靠融资支撑;

研发效率突出,公司研发投入占营收比重仅19.79%,远低于智谱的439%和MiniMax的240%,但基于全国产算力(华为昇腾)训练,单位算力成本比进口方案低30%—40%,公司经营现金流32.08亿元,是净利润的3.8倍,盈利质量扎实。大模型直接收入3.85亿元,同比增长263%,生态开发者达1074万,这就说明其飞轮效应已经启动。

三、商业化仍有三道坎,多数企业还没跨过去

尽管科大讯飞率先突围,但整个大模型行业的商业化之路远未平坦。三道深坎摆在绝大多数企业面前,谁跨不过去,谁就会在接下来两年被淘汰。

1►变现模式尚未定型,烧钱容易赚钱难

目前行业尝试了多种变现方式:API调用计费、MaaS订阅制、项目制交付、智能硬件捆绑、行业解决方案分成等等。但一个尴尬的现实是:算力成本太贵,收入增长往往跑不过成本增长。

ToC端订阅付费更不乐观。国内大模型应用的月付费率普遍低于5%,即便是用户量过亿的某头部产品,付费会员转化率也只有不到4%。原因很简单:用户认为"基础功能免费就够了",而企业又不敢贸然收窄免费额度,担心用户流失。

ToB端则是另一番景象:决策链条长,一个百万级的项目可能需要反复沟通6个月;定制成本高,客户往往要求私有化部署和数据不出域;复购不确定,一期项目验收后,二期是否继续合作存在很大变数。其中,标准化产品与个性化需求之间的矛盾,是当前最大难题。

2►能落地不等于能规模化,场景深潜才是护城河

教育、医疗、政务、金融等领域的渗透正在加速,但"在一个点落地"和"在全国铺开"之间隔着巨大的鸿沟。某医疗大模型公司在三家三甲医院试点效果良好,医生的使用率和满意度都很高,但当它试图推广到20家医院时,发现每家医院的接口标准、数据格式、业务流程都不一样。结果,定制工作量从预计的200人天暴增至800人天,成本陡然增加。

这揭示了一个残酷的事实:大模型的价值与行业知识的深度高度相关,而行业知识的积累需要时间和客户渠道。拥有多年行业数据沉淀、成熟客户关系和持续服务能力的公司,才能在招投标和用户留存中胜出。

所以,未来的竞争不再是"谁的模型更强",而是"模型+数据+场景+生态"的综合较量。

3►算力卡脖子,自主可控是胜负手

算力成本依然是盈利的最大制约。高端芯片获取受限,国产算力生态尚不完善,这是所有大模型公司都必须面对的地缘政治和供应链风险。那些完全依赖英伟达GPU的公司,一旦遭遇出口管制或涨价,毛利率会急剧下滑。

举个栗子,2025年第三季度,由于美国进一步收紧对华高端芯片出口,H100和B200的价格在黑市上翻了近两倍,导致多家明星创业公司的推理成本暴涨,不得不暂停了部分低价API服务。

国产算力正在快速追赶,但坦率地说,在AI芯片等领域,我们仍有差距。

四、总结与展望:烧钱时代结束,赚钱时代开始

短期看,大模型行业仍会继续烧钱,但分化会越来越剧烈。能够率先实现经营现金流正向循环的企业,将获得整合行业的机会。预计再过几年,国内大模型厂商数量将从目前的100多家缩减至20家以内,淘汰率超过80%。那些依赖融资、缺乏场景、研发效率低下的公司将批量出局。

长期看,随着行业应用从试点走向常态,以及模型推理成本预计年均下降20%-30%,大模型的商业价值将真正爆发。Gartner预测,到2028年,全球大模型驱动的商业应用市场规模将超过3000亿美元,其中行业垂类模型占比将超过60%。教育、医疗、金融、制造等领域的深度渗透,将创造出比"通用聊天机器人"大得多的价值。

未来的赢家,不是参数最大的,不是融资最多的,而是最会创造真实价值、最能把技术转化为可持续现金流的公司。烧钱的时代结束了,赚钱的时代刚刚开始。

注:本文不构成任何投资建议。股市有风险,入市需谨慎。没有买卖就没有伤害。

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