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牛馬最有價值的一次。
文|任彤瑤
編|李墨天
文章來源|遠川研究所(ID:caijingyanjiu)
今年6月,智譜和Minimax相繼被納入恒生科技指數,摩根大通在報告里給了兩家公司截然相反的評價[1]:
一邊上調智譜目標價至1400港元,重申”增持”;一邊把Minimax下調至”中性”,目標價從1100港元直接砍到400。
智譜和Minimax前后腳登錄港股,經常被放到一起討論,上市后,兩家公司市值也并駕齊驅,但在今年4月分道揚鑣。
智譜市值暴漲,一度突破萬億,目前回落到七千多億,約等于半個阿里;Minimax則一路下滑到1000億出頭,幾乎回到了上市原點。
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不怕兄弟苦,就怕兄弟開路虎。二者業務基本面沒什么根本性變化,但資本市場的定價邏輯,顯然發生了巨大的轉折。
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你是什么模型
摩根大通給出智譜和Minimax完全相反的評級,導火索是兩家公司模型漲價截然相反的市場反應。
今年6月Minimax宣布漲價,旗艦模型M3定價約為前代M2.7的兩倍,成功惹毛眾多用戶,一周后,Minimax宣布永久降價50%,回落至與M2.7接近的水平。
智譜的漲價卻被市場接受。今年年初至今,智譜的API價格已經提高了近一倍。GLM-5.2 發布后,智譜又取消了早期版本的API折扣,但模型使用量反而一直在增長。
摩根大通隨后得出結論:模型能力與定價高度掛鉤,降價方反而處于弱勢。
兩家公司雖然常被一塊比較,但二者經營思路截然不同。
Minimax主攻C端AI原生應用,產品Minimax Agent、Hailuo AI、Talkie、星野等多款APP。智譜則押注B端,收入來自企業級大模型/智能體、開放平臺/API。
可以說二者代表了AI公司的兩個基本方向,一個向C端消費者收錢,一個向老板伸手。
市場對兩家公司截然不同的判斷,隱含了另一重假設:C端用戶并沒有那么值錢。
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鐵子路走窄了
今年春節,AI大戰的風頭蓋過四千點保衛戰,阿里千問豪擲三十億現金,騰訊元寶紅包在群里刷屏,除夕夜豆包春晚走穴。
豆包成為公認的最大贏家,但勝利的代價正在顯現。
按照字節火山引擎官方口徑,2026年3月,豆包大模型日均Token調用突破120萬億。作為對比,2024年5月的日均用量僅為1200億。短短兩年,增長1000倍。
同期模型的具體收入增長不得而知,但肯定遠不到1000倍。
當時,國內大廠打的還是入口敘事。傳統互聯網產品能從C端消費者身上掙錢,有兩個極其重要的前提。
一是極強的邊際效應。達到閾值后,多服務一個用戶的成本幾乎為零。比如內容生產完可以反復分發,只要用戶規模做起來,流量可以反過來攤薄成本。
二是有多種變現方式。用戶不付錢沒關系,只要用戶能長期停留在產品里交互,有的是廣告、電商等貨幣化手段。
但大模型每服務一個用戶,都會產生對應成本,龐大的用戶規模是巨大的成本壓力。由于缺少廣告等貨幣化手段,免費用戶是純粹的成本負擔。
2025年3月,ChatGPT圖片生成模型走紅,1.3億用戶在一周時間里生成了7億張圖片,逼得奧特曼發推特吐槽算力成本。截至今年一季度,OpenAI每進賬1美元,就要賠1.22美元[6],原因就是用戶規模太大。
目前,ChatGPT周活用戶突破9億,訂閱用戶數超過5000萬。按這個數據計算,付費率僅有5%,不到愛奇藝水平,甚至不如知乎。
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按照RevenueCat統計,雖然AI App單個付費用戶收入貢獻比非AI App高41%,但流失速度也快30%[7]。今年初,奧特曼曾表示自己考慮在ChatGPT免費版和Go版中測試廣告功能,因為大部分人都不想花錢。
大模型公司焦頭爛額之時,Anthropic成功證明,只要強大的模型搭配高商業價值的場景,少量用戶也能創造巨大收入:
Claude系產品日活規模不到ChatGPT的5%,但Anthropic的年化收入在4月超過OpenAI,原因就是編程這個市場價值太高。
今年2月,Anthropic融資300億美元,5月融資650億美元。不到四個月,公司估值從3800億美元跳到9650億美元,一己之力改變了資本市場對AI公司的定價邏輯,也給全世界的同行指了條明路。
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上班才有前途
春節45億紅包大戰落幕時,有兩件事同時發生。
一是OpenClaw橫空出世,一上線就廣受牛馬歡迎和跟風。
二是Anthropic狂飆突進,Claude Code半年時間年化收入突破10億美元[8],Anthropic成為AI Coding標桿。
兩件事都指向生產力場景,AI變現的關鍵不是幫用戶點奶茶,而是幫用戶上班。模型的變現路徑已經集中于工作流、企業API消耗、AI Coding等“生產力場景”。
舉個不恰當但好理解的例子:
同樣賣攝像頭,C端AI助手是賣給停車場,攝像頭是定時折舊貶值的資產,純賺辛苦錢。B端的編程和API是賣給交管部門,攝像頭是抓拍和罰款的生產力工具,只要罰款收入覆蓋設備投資,怎么都是賺。
哪個客戶的支付意愿和付費能力強,不言而喻。
AI免不了出現幻覺,聊天機器人付費難度很大,流量貨幣化手段基本沒有。定位購物、打車、點外賣的AI助手,目前并沒有革命性的體驗改善,甚至效率有沒有提高都存疑,商業化更加遙遙無期。
與之對應,大模型對B端工作流的改造堪稱革命性。以編程為代表的B端應用,工作方法和流程高度結構化,正好位于大模型的舒適區正中心,更重要的是投入產出可以清晰測算。
按照Menlo Ventures的測算[9],2025年企業生成式AI支出為370億美元,有190億美元流向應用層。部門級AI支出里,編程占55%,是最大的應用場景。
因此,打完了入口大戰的大廠,氪金項目都在向生產力場景轉移。
今年3月,OpenAI放棄Sora,重點轉向代碼[10],集中資源和Anthropic縮小差距。谷歌一直走原生多模態路線,代價是代碼能力全面落后。等到Claude大殺四方,谷歌也開始集中資源攻克AI Coding。
國內,豆包推出專業付費版,接入豆包2.1Pro。宣傳也很直接,主力模型在Coding、Agent、VLM三個方向升級,都是付費上班項目。
騰訊也一樣。雖然微信AI助手小微高調內測,但目前來看,更像是對資本市場的一個回應。過去一個季度,騰訊真正花心思推廣的,還是WorkBuddy、CodeBuddy和企業級Agent套件。
騰訊官方披露,CodeBuddy已經覆蓋騰訊超過95%的工程師,整體編碼時間縮短40%[11]。
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事實證明,想讓模型賺到錢,關鍵還是讓老板心甘情愿開發票。
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來一顆定心丸
最會做生意的馬斯克,在SpaceX的IPO文件里算了一筆賬:
AI應用未來總市場規模28.5萬億美元(不含中國和俄羅斯),其中基礎設施2.4萬億,企業應用22.7萬億。至于C端的訂閱和廣告規模,敢想敢干的馬斯克也只估了1.36萬億,不到企業端規模的零頭。
為了訓練模型和提供云服務,科技公司義無反顧地把幾乎所有現金流變成了GPU、服務器和數據中心。大家的資本開支爆炸式拉升,現金流斷崖式下跌。
國內,字節跳動的凈利潤直接下跌了70%,阿里的自由現金流已經轉負了,以穩健著稱的騰訊資本開支也愈發大手大腳,大家不約而同都在搞AI基建。
六月傳出消息,字節跳動正與多家銀行洽談新增約200億美元貸款,為AI基礎設施的軍備競賽補充彈藥[12]。這將是字節史上最大的一筆離岸貸款。
上游萬億規模的資本開支面臨極大的折舊壓力,匯報從哪來,所有人都需要一個明確的答案。
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微軟26年Q3(財年)電話會上,分析師發出終極一問[13]:大家都看見AI需求很強,問題是誰來給這一切買單呢?
押注生產力工具,除了變現效率的考慮,也是給市場一顆體面的定心丸。
相比C端無數個有關未來的大餅,生產力AI講的是付費席位、年度經常性收入、KA客戶訂單和用量計費,聽上去就靠譜。相比嚷嚷堅決不花錢的C端用戶,程序員買起積分和高級會員一點也不手軟。
有Meta員工建了個排行榜統計公司Token消耗量[15]。30天內Token總用量突破60萬億,排名第一的用戶憑一己之力消耗了2810億Token。
AI廠商們已經深諳預期管理之道。微軟學會了大談Copilot paid seats、Amazon 和 Oracle 講 AI 云收入和GPU利用率。
最優秀的要數Salesforce,不僅講ARR,還發明了一個堪比生態化反的新概念[14]:智能體工作單元(Agentic Work Units)。高管說,他們已把近20萬億tokens轉化成24億個“AI真正交付工作的時刻”。
于是,高科技公司加大模型服務采購力度,大幅提高了效率,員工工資的賬越算越虧,大量崗位被裁撤,而剩下的人必須證明自己很會用AI。
員工為了避免被裁撤,也要自費使用AI工具,避免自己被裁。
大模型終于有了可觀的回報,只是看上去有點不太對勁。
參考資料:
[1] Zhipu AI:Mature intelligence deflates pricing, but GLM-5.2 shows frontier upgrades can do the opposite; OW, 摩根大通
[2] 智譜:崛起中的大模型巨頭,招商證券
[3] 中國人工智能行業 回答投資者的十大問題,摩根大通
[4] MINIMAX財報
[5] 智譜財報
[6] 豆包將推出收費服務,國產大模型開始算賬,財經
[7] State of Subscription Apps 2026, RevenueCat
[8] Anthropic acquires Bun as Claude Code reaches $1B milestone, Anthropic
[9] AI’s Consumer Tipping Point Has Arrived, Menlo Ventures
[10] OpenAI drops AI video tool Sora, startling Disney, sources say, Reuters
[11] 騰訊首發效率智能體工具集,打造“AI提效新標配,中國日報
[12] ByteDance Seeks $20 Billion in Its Largest-Ever Offshore Loan, Bloomberg
[13] Microsoft Fiscal Year 2026 Third Quarter Earnings Conference Call
[14] Salesforce Inc. Q4 FY26 Earnings Conference Call
[15] A Meta employee created a dashboard so coworkers can compete to be the company’s No. 1 AI token user—and Zuckerberg doesn’t even rank in the top 250, Fortune
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