从40亿到130亿美元！中国大模型这波增长，可能和你想得不一样

过去半年，国内大模型商业化开始突然爆发。

2025年12月，中国主要AI模型公司的年化收入还只有40亿美元，而如今已经接近130亿美元。尤其6月以后，增长明显提速。

更反常识的是，这波增长并不是靠价格战换来的。

智谱今年API平均价格上涨101%，Token使用量却增长40多倍；DeepSeek也大幅提价，但使用量并没有明显下滑。

另一边，出海开始成为重要增量。MiniMax六成以上收入来自海外，Kimi海外收入已经超过国内，智谱海外收入占比估算也接近40%。这意味着，中国AI第一次跑出了真正有规模的软件出口。

在收入增长的同时，模型公司的估值也在出现分化。按最新ARR计算，DeepSeek对应不到70倍ARR，智谱和MiniMax则分别只有36倍和20倍。

为什么国内大模型收入突然加速？又为什么同样是模型公司，估值能差这么大？今天，我们就来聊聊这两件事。

中国模型收入加速增长

从数据看，国内大模型自6月以来，增长一直在加速。

2025年12月，中国主要AI模型公司的年化收入大约只有40亿美元。到了今年3月，变成60亿美元。如今，这个数据已经接近130亿美元。

也就是说，八个月时间，中国AI模型公司的年化收入规模，从40亿美元干到了130亿美元。

而且，增长速度还在加快。

2025年12月到今年3月，三个月增加了大约20亿美元。3月到6月，又增加了40亿美元。6月到8月，只用了两个月，又增加了大约30亿美元。

换句话说，最开始每个月大概新增六七亿美元ARR。最近两个月，已经变成每个月新增十几亿美元。大模型商业化开始明显提速了。

其中，最具代表性的是智谱。今年3月，智谱MaaS，也就是API业务的ARR大约只有2.5亿美元。到了7月，已经接近10亿美元。8月份，按照月度收入年化，ARR达到16亿美元。如果按照最新一周收入年化，甚至已经达到20亿美元。

仅仅8月份一个月的API收入，就已经超过智谱2026年上半年API业务的总收入。

如果按照目前的趋势继续跑，到年底，智谱API ARR可能进一步接近25亿美元。

MiniMax身上，也能看到类似的增长曲线。2025年12月，MiniMax ARR大约只有1亿美元；2026年2月，超过1.5亿美元；4月至5月，已经增长到3亿—4.3亿美元。到了8月，按照最新周度收入年化，ARR已经超过8亿美元。

管理层此前给出的目标，是2026年底收入突破10亿美元。

这轮增长背后，还有两个非常反常识的变化：

第一，增长并不是靠降价换来的。

过去两年，中国大模型最出名的标签之一，就是价格战。模型越来越便宜，Token越来越便宜。所以看到调用量和收入增长，很多人的第一反应可能是：是不是又在以价换量？

但最新的数据恰恰相反。

从8月份开始，DeepSeek不同产品的API价格上涨了大约3倍到12倍。

按照高峰时段计算，相比7月底旧价格，不同计费项普遍上涨约3—12倍。

其中，V4 Pro缓存命中输入价格，从每百万Token 0.003625美元提高到0.044美元，涨幅超过12倍；输出价格则从0.87美元提高到3.96美元，涨了大约4.6倍。

价格涨了这么多，使用量却没有明显掉下去。

智谱也是一样。今年以来，智谱API平均价格上涨了101%，基本翻倍。但与此同时，Token使用量增长了40多倍。

第二个变化，是海外收入。

按Robonomics 作者 FD估算，中国AI模型公司的海外收入，目前已经超过20亿美元。

其中，MiniMax的海外收入占比最高，其60.8%的收入来自海外。

Kimi的海外收入占比也很高。今年2月就有消息称，Kimi海外收入首次超过国内。到了6月，公司ARR已经增长到大约3亿美元，海外开发者被认为是增长的重要来源之一。

按照作者估算，智谱海外收入占比也已经达到大约40%。即便阿里、腾讯这类收入结构明显偏国内的大厂，海外模型收入占比估计也已经达到5%—10%。

这意味着，中国AI第一次出现了真正有规模的软件出口。

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从20倍到70倍ARR，估值出现分化

虽然收入增长越来越快，但一个新的问题也开始出现：

大模型公司越来越难估值了。

从目前看，国内大模型的估值，出现了明显的分化。

DeepSeek估值按最新一轮传闻大约740亿美元，ARR超过10亿美元，对应不到 70倍。智谱市值约710亿美元，最新周度ARR约20亿美元，对应 36倍。MiniMax估值约156亿美元，ARR约8亿美元，对应大约 20倍。

从20倍到70倍，差了三倍多，远远超过海外大模型的估值差。作为对比，从25年下半年开始，OpenAI和Anthropic的估值差始终维持上下在1倍左右。

为什么国内大模型估值差这么大？

一个很重要的原因是，国内厂商之间的战略分化，比OpenAI和Anthropic更大。

OpenAI和Anthropic都拥有最顶级的模型能力，也拥有足够多的算力、资本和研发资源。

虽然早期两家的优势场景并不完全一样，但一旦某个方向被验证，它们都有能力迅速重新配置资源。

最典型的是Coding。当Coding被证明是AI最重要的高价值场景之一后，OpenAI很快开始集中资源追赶。

第三方Tracker TickerTrends估算，今年2月Codex的年化收入还只有约10亿美元，到6月已经升到56亿美元，8月进一步达到88亿美元。同期，Claude Code大约151亿美元。

Claude Code当然还在领先，但两者收入差距已经从7月初的2.4倍左右，缩小到8月的1.7倍。

但国内厂商完全是另一种情况。

由于资源有限，没有人有足够资源同时把所有方向都做到最前沿，因此每家公司都必须在有限的方向上提前下注。比如，智谱早期更偏MaaS、企业API和国产算力适配，Kimi押注长文本，MiniMax则更早把资源押在多模态、视频和海外市场。

而且，国内模型公司很难像OpenAI一样，看见方向不对以后马上砸几十亿美元追赶。这就带来一个问题，当方向共识发生变化，国内模型公司的战略调整往往需要几个月甚至更长时间。

所以，国内模型公司的经营结果，会比海外头部公司更加依赖早期战略判断。战略分化越大，收入分化越大，估值自然也越难收敛。

除了战略差异化，各家在效率上也有所差异。

The Information此前报道，DeepSeek今年前7个月API业务毛利率达到82.9%，Anthropic预计60%多。也就是说，DeepSeek的毛利率甚至比Anthropic还高。

相比之下，智谱API毛利率只有24.6%，国内文本模型API毛利率大多还在40%—60%。

这个差距非常夸张。同样是10亿美元ARR，80%毛利率，意味着能留下8亿美元毛利润。20%毛利率，只能留下2亿美元，差了整整4倍。

两者叠加之下，国内模型公司的估值，恐怕很难再用一套统一的ARR倍数去衡量。

真正拉开估值差距的，只有两件事：增长路径，以及收入质量。

前者决定公司能跑多快，后者决定这份增长到底有多值钱。

文/阿奇