智谱和MiniMax，又撞车了

文 | kiki

上市不意味着上岸，往往需要承载资本市场更挑剔的情绪和目光。

这一点，正发生在中国大模型双雄智谱（02513.HK）与MiniMax（00100.HK）身上。

继今年3月公布首份年度财报、默契提出相同的AGI公式后，两家中国大模型企业发布全员信的节点也撞车了。

智谱创始人唐杰在内部信中阐释了AGI的理解，智谱将开启「Touch High（摸高）计划」，即继续聚焦于AGI研究，而不是短期商业变现。

就在几天前，MiniMax创始人闫俊杰在内部信中宣布，从即日起，直到公司实现AGI的那一天，他将不再从公司领取任何薪酬。

仅从内部信形式来看，智谱偏向长期技术叙事，MiniMax则用上了资本市场最爱的「创始人不领薪酬」，前者理想、后者务实，但折射出的是两家公司当前面临的困境：

当市场意识到「Token不经济」，人们对大模型价值的定价逻辑正在发生改变。

1、为什么是现在？

智谱内部信的标题为《巨浪已来》，MiniMax则是《向天空的尽头》，光从标题来看，一个瞄向大海、一个望向天空，两家大模型公司都在技术层表达了对AGI的无尽探索。

但跳出技术叙事，两封内部信发布的节点很值得考究。

第一，两家大模型公司都迎来了上市后的首次「解禁大考」。

解禁不意味着抛售，可能是公司价值的直接体现。

本质上，解禁给了基石投资者兑现窗口，他们可根据公司的技术迭代速度、商业化增长、模型训练效率等因素选择是否继续持有，而基石投资者的选择不可避免会对股价、市场信心等方面产生影响。

第二，两家大模型公司都需更多的「粮草弹药」。

MiniMax港股IPO时，募资净额约54.61亿港元，上市约半年里，已使用约77%的募资用于研发与基建，公司称消耗速度超预期。

另一边的智谱上市前约50亿港元的募资总额，同期也已消耗募集资金的93%。

花钱速度远超预期，两家企业都在寻求更多的资金渠道。

一方面是，从港股回A。此前MiniMax和智谱都曾表示，已启动A股IPO申报或上市辅导。

另一方面，是港股再融资。

智谱宣布配售H股，拟募资约314.1亿港元，是年初IPO募资的6倍；MiniMax采用了更灵活的组合融资方式，以「配售新股+可转债」合计募资160.4亿港元，是年初IPO募资的仅3倍。

从募资用途来看，双方花钱的手段有相似性，都明确指向了基模迭代、算力基础设施建设以及商业化拓展。

不同的点在于，智谱偏向生态扩张，MiniMax专注在应用整合。

智谱提到了其资金用于战略投资及并购，这显示出智谱更强的生态扩张意图。

智谱曾多次下场做LP。据其2025年财报，智谱参与成立的星连资本出手30多个企业，整体价值为13.027亿元，增幅达186.26%，作为LP的智谱收获的财务账面权益值约2.79亿元。

MiniMax则提到资金将用于Harness类AI原生产品的全球商业化和开发上。

这和MiniMax此前因Agent收获的高光时刻有关，OpenClaw的火热下，MiniMax凭借M2.5和M2.7模型的53天高频迭代，抓住了Agent渗透的红利。

但很快，两家大公司都撞上了一面相同的墙。

2、撞上了相同的墙

这面墙叫做：Token不经济。

将时间拨回今年年初，在首份年报披露时，智谱和MiniMax给出了类似的公式。

智谱说：“AGI商业价值=智能上界×Token消耗规模”。MiniMax说：“平台价值=智能密度×Token吞吐量。”

两家大模型的共识是智能上限和Token消耗相关，这也是当时行业的普遍认知。

但很快，庞大的Token消耗订单撑不起实际交付成果，「Token越来越贵」「token plan的价格争议」一时间成为讨论的焦点。

这也是所谓的「Token不经济」：Token量是在激增、模型厂商为了覆盖成本提升API定价，但下游使用者承担了攀升的成本，一旦交付效果不及预期，很容易直接影响人们对模型能力的质疑。

这其实是大模型行业里的「灰姑娘水晶鞋效应」，用户对AI模型的期待就像灰姑娘的脚，永远等待一双尺寸合适的水晶鞋，想要锁定忠实用户，提升留存率，就必须要用SOTA模型的技术能力帮助他们解决实际业务场景的问题。

意识到这一点的智谱和MiniMax也开始掉转车头，集中解决「Token不经济」的问题。

在模型侧，重点提升的是两大能力：Coding能力和长程任务能力。

具体来说，Coding能力解决的Token定价问题，长程任务解决的是Token的交付效果。

一方面，中国大模型厂商从Anthropic里学到的启示是，Coding不仅是实现token商业化变现的核心场景，很容易实现溢价，而且能避免陷入「做模型、还是做产品」的创新者窘境。

MiniMax Agent首席架构师阿岛在采访中提到：“今天做通用Agent应用比较悲哀的一点是，你的创新，最终都会被模型内化掉，甚至你写的很多Skill，未来可能都不再需要了。”

但Coding场景很好地实现了「模型即产品」，编程能力领先的模型公司在看到被解锁的应用场景和用法后，往往会迅速将它们吸收、内化到下一代模型和Agent产品中，快速让忠诚度较高的企业用户和开发者直接体验到。

而长程任务能力则是解决模型的实际交付成果。

唐杰在内部信中也提到，今天模型令人兴奋的突破就在于，模型能学会完成一个极长的任务，不是即时问答，而是跨越数周、数月乃至数年的规划与执行。

换言之，为了让模型完成更复杂、更长的任务，两家大模型厂商都在尝试将底层模型的编程、工具调用、深度搜索、多步任务执行等能力，封装为可调用、可编排、可交付的Agent工作流，比如MiniMax推出的MiniMax Agent。

3、谁被低估了？

内部信同期发布的节点，两家企业也自然被拿来反复比较。

最明显的差距在于市值。

截至发稿前，智谱市值超7000亿港元，MiniMax接近700亿港元，相差十倍的市值差距，也让投资者产生好奇，相似的独立大模型基因、同样尚在亏损，为何走出了不同的行情？

第一，智谱有参照物。

早期智谱曾将自己定位中国版OpenAI，早在业绩电话会上就花了大量篇幅去对标Anthropic，这次再内部信中有特别强调了「极致的安全治理」。

而因为长期押注Coding，Anthropic实现了对OpenAI的阶段性反超，比如公司估值、年度经常性收入（ARR）。

智谱较早押注Coding方向，为其提升B端收入的可见性埋下了伏笔，相比之下，MiniMax走的是多元化路径，BC两条腿走路，叠加原生多模态心智，相比智谱，缺少对标对象的MiniMax也因此少了确定性。

第二，智谱享受技术基础设施的溢价。

从内部信中提到的摸高计划来看，智谱提到一个关键，未来并不追求短期的应用变现。

此前，DeepSeek和智谱还被曝正在自主研发AI推理芯片，旨在降低对英伟达、华为等外部芯片供应商的依赖，智谱正和国内多家芯片设计企业展开初步磋商，计划为旗下GLM大模型开发定制化AI芯片。

这都反映出，智谱向资本市场展示的，不单单是一个模型平台商，而是一个全栈AI基础设施商，这无疑是一个更长期、更大的叙事，智谱也天然享受了技术基础设施带来的溢价。

但无论是智谱还是MiniMax，资本市场的短期反差并不是终点，内部信起到的作用既是对投资者的预期管理，也是自身的一次再激励。

谁被低估、谁被高估，这个问题也并不重要。短期来看，财报基本面就是韧性的体现，MiniMa需要回答多元化路线的增长确定性，智谱则需要回答Coding的短期先发优势能否转化为持续的动能。

长期来看，中国大模型的竞争也尚未结束，谁落后、谁领先，改变还在继续。

参考资料：

1、腾讯研究院：Token不经济