大模型企业正在走向K型分化

文|锦缎

2026年1月9日，MiniMax（0100.HK）正式在香港联交所主板挂牌上市，成为首批完成二级市场资本化落地的大模型独角兽之一。MiniMax以165港元发行价挂牌，上市首日大涨109%，市值一度突破4100亿港元。

而截止2026年7月24日，股价已经来到196港元，市值仅684亿港元。同期上市的智谱，估值仍在5759亿的高位。资本市场给出的定价，差了不止一个量级。

拆解财报来看，我们会发现Minimax的基本面表现其实不错：

○2025年总收入为5.53亿元人民币，较去年同期增加158.9%，超过70%收入来自国际市场，远高于市场预期。

○毛利为1.41亿元人民币，较去年同期增加437.2%。毛利率为25.4%，较去年同期提升13.2个百分点。

○经调整净亏损为17.56亿元人民币，去年同期经调整亏损为17.09亿元人民币。经调整净亏损率较去年同期大幅收窄。

（注：汇率按1美元=7元人民币计算，下同。财报一图流如下，单位亿元，数据均来源于Wind）

纵观财报后，我们认为这种分化的本质，是市场正在用一套新的标准审视大模型企业：大模型企业能否构建出"基模能力—商业化结果—Infra资本投入"的正循环。

MiniMax因为M3的阶段性弱势，卡在了这个循环的第一环。

商业模式覆盖最广的大模型公司

MiniMax的"基模能力"在上市之前，走得很漂亮。得益于年初Openclaw爆火后创始人的自发推广，MiniMax的基模调用量一度位居openrouter的前列，一时风光无量。

更关键的是，相较于同期上市的大模型企业，MiniMax的商业模型覆盖更广。从营收结构来看，面向C端有Talkie和星野，面向B端有开放平台和企业服务，此外还有海螺AI等产品矩阵。2025年，MiniMax实现总收入5.53亿元人民币，同比增长158.9%，超市场预期11%。

不仅仅是产品层面的C端、B端全覆盖，销售市场也更广，2025年MiniMax海外收入达3.92亿元，同比增长170.3%，收入占比约为73%，同比上升3个百分点，海外收入绝大多数来自于AI原生产品的贡献，如Talkie和星野。

根据财报披露来看，公司收入中AI原生产品贡献67.2%的收入，开放平台及企业服务贡献32.8%；收入结构上呈现C端与B端并进增长态势，后者增速（197.8%）显著快于前者（143.4%）。

同样是今年年初登录港股的大模型企业，智谱绝大部分收入来自面向政企客户的本地化部署服务，C端业务贡献微乎其微。因此在上市初期，资本市场的反馈上亦不同。智谱的估值锚点更偏AI基础设施，上市伊始的股价波动明显小于MiniMax。

市场对大模型平台做C端应用这个方向的认可度，在年初还算高，Minimax的股价一度达到了4100亿的巅峰。但很快，seedance的推出，让市场意识到C端产品的壁垒并不算高。

并且，从MiniMax的视角出发，AI Companion应用如Talkie在海外市场获取用户的成本极高。

我们拆解销售成本来看，截止2025年9月30日，MiniMax销售费用约3.6亿元人民币，其中业务推广费占比高达92%。C端产品的广告投入远高于B端，而MiniMax近七成收入来自海外市场，投流成本以美元计价。此前Talkie在海外的投放力度极大，美元结算进一步推高了费用绝对值。C端产品虽然贡献了约67%的收入，但毛利率仅为4.7%。

尽管2025年营销开支回落，但中短期来看，高CAC的投入不会改变，C端陪伴与娱乐产品存在自然流失率偏高的问题。

AI陪伴赛道的商业本质在于"情感关系变现"。但与微信、Discord等建立在人际双向连接、迁移成本极高的真实社交网络不同，AI陪伴是单向且高度依赖算法响应的。

在平台免责条款（如数据删除上限）冲击下，用户耗时建立的情感资产极易演变为无保障的数字泡沫。缺乏稳定性与持久性的关系资产，决定了陪伴类App无法形成稳固的迁移壁垒，这直接解释了其为什么呈现出"高吸引、低留存"的流量衰减特征。

及时纠偏，控费明显，盈利有所改善

从盈利层面看，MiniMax正在从烧钱换增长向效率驱动增长切换。

2025年毛利由2024年的0.26亿元人民币增加437.2%至2025年的1.41亿元人民币，其增幅显著高于收入增幅，毛利率由2024年的12.2%增加至2025年的25.4%，同比倍增。

2025年MiniMax的归母净利润为-19.13亿美元，以此计算的净利率约为-356.24%。

但剔除优先股公允价值变动、股份支付及上市开支等非经营性项目后，2025年经调整净亏损约17.56亿元，较2024年的-17.09亿元仅微增2.8%。

盈利端的改善主要有三方面原因。

一是B端开放平台收入激增，开发者与企业客户（如Agent开发者、音视频创作机构）的付费转化率与留存率大幅提升。高毛利的B端收入在总营收中的占比快速抬升，在结构上大幅拉高了整体的综合毛利率。

二是模型及系统效率的提升，以及基础设施配置的优化所致。MiniMax通过MLA和KV Cache量化技术，将显存占用挤压了50%以上。GPU利用率从早期的15%–20%提升至50%以上，单位Token推理成本指数级下降，显著提升了算力产出比。

三是也是最主要的，MiniMax主动缩减了C端的投入。从全年时间口径看，2025年销售及营销费用同比下滑22.3%至3.66亿元，销售费率回落至68%。

M3的落差：MiniMax还没跨过关键门槛

2026年6月，MiniMax发布了新一代基座模型M3。发布前市场期待颇高，毕竟MiniMax在基模能力上曾有过不错的表现，年初Openclaw爆火时其模型调用量一度位居OpenRouter前列。但M3发布后的实际反响，与期待之间存在明显落差。

据OpenRouter平台数据显示，在M3发布后最优秀的成绩是第二周排在第3名，依旧没有超过稍早发布的Deepseek V4 Flash，并且因为定价问题后续反响一般，现如今排名已经到了第8名。

图：OpenRouter口径计算大模型调用量排名，来源：OpenRouter

基模能力的相对弱势，直接影响了MiniMax在产品层面并没有出现类似Kimi K3一样的轰动效应，间接影响了Infra层面的资本开支意愿。

Token推理成本的降低有利于API销售，但随着DeepSeek、智谱等竞争对手将Token价格压至极低，API业务的毛利率被大幅压缩。M3发布后不久，MiniMax宣布API价格永久半价。摩根大通直言，这反映了"该模型没有获得市场对其原定价涨价的认可"，说明算法效率带来的成本优势并未转化为定价权。

在财务视角审视，从MiniMax披露的研发开支和资本开支来看，"低成本模型训练"并未实质性降低整体研发投入。2025年MiniMax研发费用达17.81亿元，绝对金额同比增长33.8%。

细分来看，2025年前9个月，MiniMax研发支出中与训练相关的云计算服务开支约9.87亿元，占比达79%。而大多数成本，实际是支付给了阿里的算力供应，自身资产并没有出现明显变化。

资产结构也印证了这一点。2025年MiniMax固定资产净值约0.11亿元，生产资产/总资产为0.37%。作为对比，智谱的生产资产/总资产约13.5%，MiniMax仅为前者的1/36。租用算力意味着需要服从他人的资源调度，直接影响模型迭代的节奏自主性。更深层的问题是，如果基模没法带动Infra资本开支，本质上与AI行业重资产、重算力的底层逻辑存在偏离。

基模能力的领先优势不够明确，C端产品的商业化路径又充满不确定性，两者叠加，让大规模基建投入成为一项高风险决策。管理层选择观望，从根本上讲是一个理性的财务判断。但也正是这种观望，反过来又限制了基模能力的迭代速度，自然会影响市场对MiniMax的定价逻辑。

大模型企业正在走向K型分化

行文至此，我们已经拆解了MiniMax在收入结构、成本控制和基模迭代三个维度上的得与失。但MiniMax的个案背后，是一个正在加速发生的行业级趋势：大模型企业正在走向K型分化。

分化的逻辑并不复杂。

在大模型这个赛道里，基模能力是起点。谁的大模型更强，谁就能在商业化层面获得更强的反馈：更高的调用量、更稳的客户粘性，还有更可观的收入。商业化的正反馈一旦形成，企业就能看到明确的投入方向，敢于加大Infra层面的资本开支。

而算力和基础设施的投入，又会反过来加速基模能力的迭代，形成一条自我强化的上升曲线。

反过来，如果基模能力不够突出，商业化的天花板就会被压得很低。调用量上不去，客户流失率高，收入增长乏力——这些信号叠加在一起，让管理层不敢轻易押注大规模资本开支。算力基建跟不上，基模迭代的速度就会受限，差距被进一步拉大。

这种分化在资本市场上被同步放大。

基模强、敢于投入的玩家，会被市场视为"大模型基建的核心资产"，获得持续的资金流入和估值溢价。而基模能力模糊、资本开支踌躇不前的企业，会被资本迅速抛弃。毕竟随着开源社区（如DeepSeek V4、K3）的爆发，LLM和多模态模型85%-90%的能力已经变成了全行业的公共基础设施。技术代差从过去的大几年缩短到了现在的两三个月，技术溢价迅速归零。

MiniMax正处于K型分化的十字路口。MiniMax最独特的优势是商业化覆盖之广、海外市场的执行力、技术效率的优化能力，这些都是MiniMax在过去几年中积累下的真实能力。

同时眼下的困难是真实的，M3目前来看实际数据不如同行的迭代模型，因此定价也遭受到一定非议，资本层面的正循环逐渐停滞。更关键的是，MiniMax头上还悬着可转债的压力。

但大模型赛道的终局，也从来不是由一场发布、一个季度的数据决定的。真正决定胜负的，是能否跨越那条"看到结果才敢投入"与"先相信才能看见"之间的分界线。

本文系基于公开资料撰写，仅作为信息交流之用，不构成任何投资建议。