快鲤鱼 . 以下文章来源于快鲤鱼 ，作者快鲤鱼 创业邦旗下AGI矩阵号，寻找海内外创新性的AGI高成长公司，记录AGI商业领袖的成长轨迹。 全球AI产业周报 为你精选过去一周（12.20-12.26）最值得关注的AI新闻和 国内外热门AI投融资事件 ，帮助大家及 时了解全球AI市场动向。 本周人工智能热点资讯 最快上市AI公司诞生？MiniMax通过港交所聆讯，成立不足四年 12月21日，全球领先的通用人工智能（AGI）公司MiniMax（稀宇科技）首次刊发其聆讯后资料集 （PHIP）版本的招股书资料，有望刷新记录，成为从成立到IPO 历时最短的AI公司，标志着中国力量 在国际资本市场迈出关键一步。 MiniMax成立于2022年初，是一家"生而全球化"的AI公司，致力于研发具备国际竞争力的通用模 型。基于自研大模型，MiniMax 成功打造了覆盖C端与B端的AI原生产品矩阵，包括海螺AI、Talkie 和星野等，并为企业用户和开发者提供开放平台服务。 截至2025年9月30日，MiniMax已有超过 200个国家及地区的逾2.12亿名个人用户以及超过100个国家的13万企业客户。值得关注的是，其 2025年 ...

（来源：经济参考报） 随着"AI六小虎"中的智谱AI与MiniMax的港股IPO进程持续推进，"全球大模型第一股"的竞速赛也成为 市场关注的焦点。 12月22日，北京智谱华章科技股份有限公司（以下简称"智谱"）和上海稀宇极智科技有限公司在同一天 双双获得境外发行上市备案通知书。国产大模型叩响资本市场大门的背后，离不开头部企业以高质量增 长展现出的商业化潜力，但巨额研发投入也折射出行业"烧钱竞赛"的残酷现实，商业化路径的长期潜力 仍需时间进一步检验。 营收增长伴随亏损 作为由清华大学团队牵头创立于2019年的人工智能公司，智谱致力于开发先进的通用大模型。机构数据 显示，按2024年的收入计，智谱在中国独立通用大模型开发商中位列第一。 业绩方面，2022年至2024年以及2025年上半年（以下简称"报告期内"），智谱营业收入分别为5740万 元、1.25亿元、3.12亿元和1.91亿元，整体毛利率均在50%以上。营收增长较快的同时，亏损也持续扩 大，公司报告期内的亏损分别为1.44亿元、7.88亿元、29.58亿元和23.58亿元。 对于持续扩大的亏损，智谱归因于对研发作出重大投资，报告期内公司的研发开支分别达到 ...

文章核心观点 - 中国两家头部大模型公司智谱AI与稀宇科技MiniMax几乎同时赴港递交上市申请，揭示了行业在巨额融资与高速增长背后普遍面临巨额亏损、商业化路径分化以及持续烧钱的严峻现实，上市被视为获取资金、确立估值标杆和转向证明商业价值的关键一步，但行业整体仍面临技术瓶颈、成本高企和寻找可持续商业模式的核心挑战 [2][4][14][16][18] 公司概况与对比 - **稀宇科技MiniMax**：成立于2022年初，是一家坚持文本、视频、语音全模态自研的通用人工智能公司，团队年轻化，创始人闫俊杰曾任商汤科技副总裁，公司累计融资超15亿美元，账上现金约11亿美元，员工385人 [4][6] - **智谱AI**：创始团队多出自清华体系，创始人唐杰为清华大学教授，员工约1000人 [6] - **核心差异**：MiniMax依赖模型能力和产品规模快速放量，更像一家AI原生产品公司；智谱AI更接近工程化与项目制驱动模式，深耕国内市场与ToG/大型ToB项目 [6] 技术路线与商业化策略 - **智谱AI的技术与商业化**：选择“基座模型+开源生态”道路，以GLM系列基座模型为核心，通过开源降低门槛，形成“开源生态-商业API付费”的转化逻辑，其面向开发者的软件工具和模型业务已获得超过1亿元人民币的年度经常性收入，并希望将API业务收入占比提升至一半 [7] - **MiniMax的技术与商业化**：聚焦于“多模态模型+AI原生产品”，自主研发多模态通用大模型，推出了“海螺AI”、“星野”等面向个人用户的产品，通过开放平台服务企业客户，并在产品内探索广告等变现机制，其最新模型MiniMax M2在部分评测中跻身全球前列 [9] 财务表现与亏损情况 - **MiniMax亏损**：2023年亏损2.69亿美元，2024年扩大至4.65亿美元，2025年前9个月达5.12亿美元，成立45个月累计亏损13.2亿美元，创全球大模型行业亏损新高 [11] - **智谱AI亏损**：2023年亏损7.88亿元人民币，2024年飙升至29.58亿元，2025年上半年达23.58亿元，三年半累计亏损超62亿元，相当于每天烧掉近600万元 [11] - **行业亏损蔓延**：科大讯飞2025年上半年预亏2-2.8亿元人民币，云从科技研发费用占营收119%且连续8年亏损，字节跳动2024年AI资本开支达800亿元且2025年或将翻倍 [13] 成本结构与研发投入 - **研发投入高昂**：MiniMax研发费用占收入比例一度超过2000%，2025年前9月仍高达337.4%；智谱AI研发人员占比超70%，持续投入全栈自研技术体系 [13] - **算力成本巨大**：一次大模型训练可能消耗数千万资金，模型迭代周期已缩短至3-4个月，行业内部人士形容“每次训练就像烧掉一栋别墅” [13] - **技术成本瓶颈**：每一代新大语言模型的训练成本正呈指数级增长，目前已达数亿美元级别，但性能提升却日益微弱 [9] 上市的意义与影响 - **提供估值标尺**：两家公司上市将首次为行业提供可量化的二级市场估值标尺，其市盈率、市销率将成为后续未上市企业融资谈判的关键依据 [14] - **补充资金弹药**：上市融资将缓解行业整体资金压力，可能形成“融资-研发-商业化”的正向循环，为其他企业带来信心 [16] - **倒逼商业价值证明**：港交所上市规则将倒逼企业从“讲述技术故事”转向“证明商业价值”，未来营收结构、客户留存率、场景落地成效将被定期披露，引导行业更关注“可规模化的商业场景” [16] 行业挑战与未来趋势 - **技术挑战**：AI幻觉问题严峻，例如DeepSeek-R1模型幻觉率高达21.02%，远高于行业平均水平；大语言模型性能提升已逐渐触及瓶颈 [9] - **生态挑战**：AI应用开发商抱怨部署成本水涨船高，而云服务商和模型厂商持续受益，利益分配不均可能阻碍生态系统健康发展 [10] - **效率革命**：行业正从“参数竞赛”转向“效率革命”，小米和谷歌在48小时内相继发布高性价比模型MiMo-V2-Flash和Gemini 3 Flash，模型架构优化效率成为新竞争焦点 [16] - **商业化考验**：寻找可持续的商业化路径是终极考验，无论是To B的API调用、开发授权，还是To C的订阅付费，商业模式成熟度仍有待突破，在汽车等垂直领域也存在车企付费意愿不高、成本居高不下等问题 [18] - **行业洗牌**：2025年可能是AI应用爆发元年和洗牌周期的开始，初创企业未来可以争取的席位可能只会有1-2个 [18]

文章核心观点 智谱与MiniMax两家中国领先的AI公司近期通过港交所聆讯 其招股书揭示了AI行业发展的关键叙事变化 安全与可信成为核心竞争力 而版权纠纷、用户素养及监管不确定性则是行业面临的系统性挑战 [1][2][5] 商业模式与财务表现 - 两家公司被市场称为“AI六小龙”成员 并在48小时内先后通过港交所聆讯 [1] 大模型叙事变化与合规关注点 安全与可信成为核心竞争力 - 安全与可信不再是被动披露的“成本项” 而是直接关系到产品稳定可用与可靠落地 成为产品力的重要体现 [2] - MiniMax将安全治理要求纳入模型开发和运营的整个生命周期 包括在模型设计阶段进行分级风险评估 在运营期间维护持续监控和干预机制 [6][7] - 智谱的GLM-4模型在检索增强生成领域的LLM幻觉排行榜中 幻觉率为全球第二低及中国最低 凸显了攻克幻觉、提升可信度的重要性 [7] 版权纠纷是系统性挑战 - 训练数据来源的合法合规性及个人数据保护是大模型行业的长期风险 [10] - 智谱承认其从第三方及公开来源获取的训练数据 无法保证完全合法合规 且在数据处理技术上存在局限 难以保证有效过滤和脱敏以完全符合法规 [10][11] - MiniMax旗下海螺AI在海外遭遇迪士尼、环球影业和华纳兄弟的版权诉讼 被指控直接与间接侵权 最高索赔7500万美元（约合52.8亿元人民币） [12] - MiniMax在招股书中首次回应 否认指控 抗辩理由包括：内容由用户生成非公司行为 版权保护范围被过度延伸 训练过程可能属于“合理使用” 以及产品作为通用工具设计合法 收费不因生成受版权内容而额外获利 [12] 用户素养问题影响产品设计与策略 - AI产品用户群体扩大至更广泛人群 用户如何使用AI直接影响公司的合规设计和商业策略 [4] - MiniMax的AI原生产品累计用户数已超过2.12亿 其情感陪伴类产品Talkie和星野用户粘性高 在全球大模型应用中平均每日使用时间排名前五 用户每天平均花费超过70分钟 [13] - 用户规模增长使未成年人保护成为重要课题 MiniMax已在模型训练、数据清洗和产品部署阶段关注相关风险 并为Talkie和星野上线青少年模式 对未成年用户施加更严格限制 [13][14] 监管环境存在不确定性 - 全球AI监管框架仍在持续调整中 是影响企业预期的关键变量 [5] - 智谱指出 中国未来可能出台的法律法规可能提出更多要求 对业务产生重大不利影响 [15] - 对于出海企业 面临海外监管的双重不确定性 MiniMax披露其国内营收占26.9% 美国市场占20.4% 并详细说明了美国州层面（如CPRA、CPA）及联邦贸易委员会（FTC）的监管政策 [16] - 监管规则的变化将对公司的业务布局与合规成本产生实质影响 [17]

公司财务与上市进展 - 公司已正式向港交所递交招股书，启动上市进程 [1] - 截至招股书披露时，公司账上现金储备超过10亿美元 [1] - 2025年前九个月，公司营收同比增长174.7% [1] - 2025年前九个月，公司经调整净亏损为1.86亿美元 [1] - 2025年前九个月，公司研发支出同比增长约30%，远低于174.7%的营收增速，显示出高效的研发杠杆率 [17][18][19] 核心技术发布：MiniMax M2.1模型 - 公司在递交招股书后迅速发布了新一代模型MiniMax M2.1 [1][7] - M2.1在多语言编程评测SWE-bench Multilingual中获得72.5%的分数，超越了Gemini 3 Pro和Claude Sonnet 4.5，达到SOTA水平 [2][3] - 模型编程能力从Python扩展至Rust、Java、Go、C++、Kotlin、Obj-C、TS及JS等多种后端语言 [2][4] - 模型在原生Android与iOS应用开发能力上获得重大升级 [2][4] - 模型响应速度更快，推理更简洁，并显著降低了token消耗 [2][7] - 模型具备强大的交错思维与指令跟随能力，擅长集成复合指令约束，可胜任办公自动化等复杂任务 [2][6] 新基准与性能表现 - 公司为评估应用开发全栈能力，构建并开源了全新基准VIBE [4] - VIBE基准涵盖Web、仿真、Android、iOS及后端五大核心子集，并采用创新的Agent-as-a-Verifier范式进行自动评估 [4] - 在VIBE基准测试中，M2.1平均得分为88.6分，显著优于M2的67.5分和Claude Sonnet 4.5的85.2分，并逼近Claude Opus 4.5的90.7分 [5][6] - 在各子项得分上：VIBE-Web为91.5，VIBE-Simulation为87.1，VIBE-Android为89.7，VIBE-iOS为88.0，VIBE-Backend为86.7 [6] 技术实测与开发者体验 - 实测显示M2.1能够快速理解复杂需求并生成项目规划，如在不到6分钟内完成一个多世界穿越主题的“虾仁模拟器”小游戏初始构建 [10][11] - 模型具备良好的审美能力，能根据“像素风格、莫兰迪色系”等要求生成美观的网页UI [11][12] - 在涉及Rust、Go、React+TypeScript+Three.js的多模块复杂全栈任务中，模型能像成熟工程师一样进行多轮交互、调试报错并最终完成系统集成 [13][14][17] - 模型展现出强大的代码重构和问题解决能力，例如将C++游戏库重构为Python版本、修改Obsidian插件等 [17] 商业战略与市场定位 - 公司通过M2.1的发布，展示了从擅长语音、视频生成和角色扮演的“特长生”，向补齐编程和逻辑推理短板的“全能型”模型的战略性进化 [10][19] - 技术迭代速度与招股书中的高效研发指标形成互文，旨在向市场证明其商业模式的可扩展性 [7][19] - 公司的商业雄心在于从C端应用渗透至B端生产力场景，通过强化模型的代码解释器和工具调用能力，以应对企业级工作流的自动化需求 [20][21] - 公司致力于构建商业闭环：C端产品（如星野、海螺AI）作为数据飞轮和现金牛；底层模型通过MoE架构控制成本并提升能力上限；开放平台基于模型能力切入高价值企业市场 [21][23]

行业格局与竞争态势 - 中国大模型行业正经历深刻的结构性变革，“百模大战”或“群模乱舞”的局面正在走向终结，行业共识认为真正能跟上国际创新步伐的国内大模型公司不超过10个，预计到2028年中国基础大模型数量将少于10个 [1][3] - 国内大模型总数已高达300个，仅北京一地发布的就有160个，但行业正从“方向验证期”进入“资本与效率双重约束期”，一级市场的大模型叙事已经结束，头部公司正寻求通过上市锁定稳定融资渠道 [3][8][21] - 曾被资本热捧的“AI六小龙”（智谱、月之暗面、MiniMax、阶跃星辰、百川智能、零一万物）在资本寒冬与巨头挤压下，战略出现明显分化，形成坚持基座大模型研发的“坚守派”和收缩或转变方向的“转型派” [15] 头部公司对比：智谱与MiniMax - **公司背景与融资**：智谱成立于2019年，由清华大学教授牵头，被视为“国家队”，累计融资超过160亿元人民币，背后集齐北京、杭州、成都、珠海、上海五地国资，最新估值约400亿元人民币 [4][7]；MiniMax成立于2022年，以美元VC为主要支持者，获得腾讯、阿里等投资，整体估值超过40亿美元（约288亿元人民币），略低于智谱 [4][5][7] - **商业路径选择**：智谱聚焦G端与B端，技术重心在多模态模型与Agent，截至2025年6月30日，私有化部署收入占比约为82% [5]；MiniMax从创立之初就同步推进多模态能力，并重点发展C端产品，其社交产品Talkie和星野在2024年贡献了公司AI产品收入的63.9% [5] - **财务表现**：智谱毛利率长期维持在50%左右，显示出较强的定价与项目交付能力，但私有化部署模式存在重人力、长周期、难以规模化复制的天花板 [6]；MiniMax毛利率持续改善，从2023年的-24.7%提升至2025年9月30日的23.3%，其B端开放平台及企业服务部分的毛利率已达69.4%，应收账款周转天数仅38天，远低于行业60-90天的平均水平 [6][18] - **上市竞速**：两家公司几乎同时冲刺港交所，智谱于2025年12月19日披露招股书，MiniMax在48小时后跟进，争夺“全球大模型第一股”，这并非因为缺钱，而是为了在行业格局清晰前锁定低成本融资渠道 [3][7][8] 月之暗面（Kimi）的挑战 - 公司正经历从技术理想主义向商业化实战的艰难转型，前金沙江创投合伙人张予彤以总裁身份全面负责公司战略与商业化，同时公司正冲刺一轮数亿美元融资，估值瞄准40亿美元，并计划于2026年下半年启动IPO [11] - Kimi曾凭借“长文本处理”能力享受技术红利，但该优势在2025年底已成为行业基线，被阿里通义千问、腾讯混元等大厂产品快速跟进，据QuestMobile数据，2025年2月和3月，Kimi的月活跃用户数已显著落后于DeepSeek和豆包，在SuperCLUE评测中已位列第二梯队 [12] - 公司商业化尝试面临挑战，2025年9月推出的多智能体系统OK Computer目标是一年内在国内外C端市场实现约1亿美元收入，但需面对巨头免费服务的竞争和国内用户较低的付费意愿，同时其Deep Researcher单次对话成本高达4-5元，成本压力巨大 [14] 技术迭代与成本挑战 - 大模型领域技术迭代遵循“开放-复制-追赶”的残酷路径，技术壁垒的半衰期急剧缩短，模型能力趋同成为趋势，竞争焦点从算法转向市场效率 [10][12] - 行业共同挑战是成本控制与商业化效率，大模型成本分为训练成本和推理成本，追求规模化的公司面临巨大的推理成本压力，DeepSeek通过架构创新大幅降低运行成本，推动了行业价格战 [17] - DeepSeek R2的发布将成为2026年重要的行业变量，可能对智谱的私有化部署业务和MiniMax的C端文本模型产品形成冲击，迫使所有公司重新思考当模型能力成为“公共品”时的独特价值 [18] 战略分化与应对 - **坚守派战略**：智谱希望未来API业务收入占比提升至50%，其面向开发者的软件工具和模型业务已实现超过1亿元的年度经常性收入，预计2025年总营收将继续实现100%以上的同比增长 [16]；MiniMax在Agent方向押下重注，其新一代文本模型MiniMax-M2在权威评测中获全球第五、开源模型第一，整体能力被评价为接近GPT-5与Claude Sonnet 4.5 [16] - **转型派战略**：百川智能已All in医疗赛道，聚焦AI儿科、AI全科等垂直产品；零一万物则放弃万亿参数大模型投入，全面拥抱DeepSeek，转型提供企业级部署解决方案 [15][17] - **海外市场布局**：MiniMax约70%的收入来源于海外市场，其海外与国内营收占比约为7:3，这既是优势（用户付费意愿高），也带来地缘政治和监管政策的风险 [6][19]；智谱收入主要集中于国内市场，尤其在G端市场有国资背景和清华系身份的信任基础，但市场规模和复制速度存在天花板 [19] 行业展望 - 全球大模型第一股、第二股都可能诞生在中国，智谱与MiniMax凭借GLM 4.6、M2等模型的优秀表现已获得国际市场高度认可 [22] - 整个行业，包括全球领跑者OpenAI，重心都已从纯粹的模型突破转向商业化落地与应用场景优化 [22] - 2026年将是行业大变局的开始，第一家上市的公司将为行业提供一套可被验证的定价参照，决定资本市场未来更愿意为何种不确定性买单 [21][24]

文章核心观点 - 智谱AI与Minimax作为中国大模型独角兽相继公开招股书，其财务数据揭示了两种截然不同的商业化路径与生存现状，代表了中国大模型公司在当前市场环境下寻求突围的主要方向 [1] - 智谱AI选择深耕B端市场，以高毛利的私有化部署为主，但面临增长天花板和客户集中度高的挑战 [7][11][13] - Minimax选择主攻C端市场并通过出海实现增长，收入结构已转向以AI原生应用为主，但面临高昂的算力成本和激烈的市场竞争 [14][15][17] - 两家公司均处于高投入、高亏损的研发阶段，现金储备和IPO融资旨在为跑通商业模式争取更长的生存时间 [20][21][24][29] 财务表现与商业模式对比 - **营收规模与增长**：2024年智谱AI营业收入为3.12亿元人民币，同比增长130%；Minimax营业收入约为3038万美元（约2.16亿元人民币），同比增长782% [4] - **盈利能力与亏损**：智谱AI毛利率为56.3%，2024年净亏损29.6亿元人民币；Minimax毛利率为12.2%，净亏损4.65亿美元（约合人民币32.7亿元） [4][5] - **研发投入**：智谱AI2024年研发投入21.95亿元人民币；Minimax研发投入1.89亿美元（约13.4亿元人民币） [4] - **商业模式差异**：智谱AI核心收入84.5%来自私有化部署，是典型的MaaS/SaaS模式，主攻B端企业及开发者；Minimax核心收入来自AI应用订阅与虚拟道具，是AI原生应用模式，主攻C端用户 [5] - **成本结构差异**：智谱AI营业成本主要包括人工成本（约54.4%）和计算服务费（22.1%），并将大量模型训练支出计入研发开支；Minimax营业成本主要是C端服务的算力成本及获客费用 [6] 市场与用户分析 - **客户与用户基础**：智谱AI拥有超过1.2万家企业客户和4500万开发者，覆盖8000万+终端设备；Minimax拥有2760万月活跃用户（MAU） [5] - **市场地域分布**：智谱AI深耕国内生态；Minimax73%的收入来自海外市场，展现出全球化基因 [5] - **行业市场现状**：2024年中国大语言模型市场规模53亿元人民币，其中机构客户贡献47亿元（占88.6%），预计未来五年复合增长率63.5%，机构客户是核心驱动力 [7] - **客单价与集中度**：智谱AI年化客单价从2022年的114万元人民币增长至2024年的215万元人民币，但客户集中度高，前五大客户收入占比接近50% [11] 战略路径与发展挑战 - **智谱AI的B端路径**：选择通过私有化部署服务政企客户，具有收入确定性，但增长面临天花板，云端MaaS业务占比下滑至15%，且该部分毛利率从76.1%跌至3.4% [11][13] - **Minimax的C端与出海路径**：为应对中国个人用户付费意愿低的困境，坚定选择出海，AI原生应用收入占比已达71%左右 [14][15] - **全球化布局**：两家公司均在探索全球化，Minimax转型激进（73%海外收入），智谱AI则通过B端赋能出海，2025年上半年东南亚市场收入占比11.1% [17] - **增长挑战**：智谱AI需突破在渗透头部机构后的增长天花板，并发展云端MaaS作为第二增长极；Minimax需在海外市场应对高昂的运营成本和激烈的竞争 [13][15] 现金储备与生存能力 - **智谱AI现金状况**：截至2024年12月31日，现金及现金等价物约24.57亿元人民币，2024年经营活动净现金消耗22.45亿元人民币（月均约1.87亿元），2025年上半年升至月均约2.21亿元，按此速度2024年末现金可支撑约11个月，但后续融资已延长现金生命线 [23][24] - **Minimax现金状况**：截至2025年9月，持有现金结余约10.46亿美元，按每月约2790万美元的消耗速度计算，现有储备可支撑约37.5个月 [24] - **IPO意义**：IPO是战略性的“抢跑”，旨在通过二级市场获取更长的打磨期，缓解商业化收入尚不足以覆盖烧钱速度的资金压力 [29] 行业竞争与估值背景 - **行业竞争格局**：大模型行业步入淘汰赛阶段，阿里千问、DeepSeek及字节跳动凭借生态与算力优势稳居第一梯队，独立独角兽面临更大竞争压力 [28] - **估值参照**：智谱AI最新估值约244亿元人民币（约34亿美元），Minimax最新估值约42亿美元 [5] - **估值对比**：与OpenAI相比（传闻估值8300亿美元，2025年上半年营收43亿美元），智谱/Minimax的估值和营收规模较小，但想象空间巨大；与传统软件公司如金山软件（市值约395.76亿元人民币，2024年营收约103.18亿元人民币）相比，其估值已不低 [27][28] - **估值逻辑**：全球尚无AI大模型公司上市先例，市场仍在探索如何对其估值，长期公允价值取决于商业落地的成败 [28][29]

行业资本化进程 - 被称为AI大模型“六小虎”的智谱与MiniMax（稀宇科技）已通过港交所聆讯并披露招股书，正式进入港股IPO冲刺阶段，预计2026年初登陆资本市场 [1] - 此次港股上市或将引导国内AI大模型厂商的叙事逻辑从“讲述技术故事”转变为“商业价值兑现”，并为后续大模型企业融资及估值提供依据 [1][9] - 智谱与MiniMax的递表或将开启AI大模型资本化新阶段，加速行业洗牌与分化，为非大厂AI公司提供定价锚 [9] 智谱公司概况与财务表现 - 智谱是AI大模型“六小虎”中首家启动IPO的企业，成立于2019年，由清华大学技术成果转化而来 [2] - 2022年至2024年，公司收入分别为5740万元、1.245亿元、3.124亿元，年复合增长率高达130% [2] - 2022年至2024年，公司毛利率分别为54.6%、64.6%、56.3%，2025年上半年毛利率为50% [2] 智谱商业模式与产品 - 公司定位为专注于基础模型研发的独立厂商，商业模式以MaaS（大模型API调用）为主，收入主要来源于本地私有化部署 [2] - 2025年上半年，本地化部署占总营收比84.8%，云端部署占比15.2% [3] - MaaS开放平台上有超270万家企业及应用开发者，截至2025年9月30日，模型赋能全球12000家企业客户、逾8000万台终端用户设备及超4500万名开发者 [3] - 推出开源基座模型GLM-4.5和GLM-4.6系列，2025年核心战略方向为智能体（Agent）模型，并开源了全球首个可自主操作手机的智能体模型AutoGLM [3] 智谱研发投入与融资 - 2022年、2023年、2024年公司研发投入分别为8440万元、5.289亿元、21.954亿元，2025年上半年研发投入为15.947亿元，累计研发投入约44亿元 [4] - 公司面向开发者的软件工具和模型业务年度经常性收入超1亿元，预计2025年营收增长100%，并计划将API业务收入占比提升至50% [4] - 成立6年间融资8轮，累计筹资超83亿元，IPO前估值已达243.8亿元，股东包括美团、蚂蚁、阿里、腾讯、小米等大厂及红杉、高瓴等知名投资机构 [4] MiniMax公司概况与财务表现 - MiniMax成立于2022年初，若2026年初成功上市，将成为全球从成立到IPO最快的AI公司 [6] - 2023年、2024年及2025年前三季度分别实现营收346万美元、3052.3万美元和5343.7万美元 [7] - 2024年公司营收较2023年实现超7倍增长，海外收入占比从2023年的约19.2%提升至2025年前三季度的73.1% [6][7] - 经调整净亏损分别为8907.4万美元、2.44亿美元和1.86亿美元 [7] MiniMax商业模式与产品 - 公司侧重于多模态路线，核心打法是“模型即产品”，营收超七成来自于to C产品 [5][6] - 2024年公司AI产品收入占比已超71%，而2023年这一比例仅为21.9% [7] - 收入主要来自AI原生产品的订阅制服务以及开放平台的企业服务，海螺AI、Talkie/星野两款应用合计占据总营收的67.7% [6][7] - 毛利率从2023年的-24.7%快速改善，于2024年达到12.2%，并在2025年前三季度提升至23.3%，C端毛利率为4.7%，除星野外公司整体毛利率近50% [7] MiniMax融资情况 - 自2021年成立以来收获7轮融资，融资额合计约15.55亿美元 [8] - 截至2025年9月末，公司的现金及现金等价物余额为3.63亿美元，现金结余合计10.46亿美元 [8] - 投资方包括米哈游、阿里、腾讯、小红书等产业资本，以及高瓴、IDG、红杉、经纬等投资机构 [8] 行业竞争格局与趋势 - 智谱以AGI基座模型为核心，MiniMax则聚焦多模态模型领域，两者技术基因与商业逻辑不同 [1] - 随着DeepSeek出现及阿里、字节等大厂入局，行业逻辑生变，2025年以来零一万物、百川智能、阶跃星辰三家“AI六小虎”均未获得新一轮融资 [8] - 华安证券分析指出，智谱通过“开源+API调用”降低门槛针对企业市场，MiniMax聚焦多模态切入影视内容创作，二者在细分市场存在差异性 [9]

文章核心观点 - 2025年是AI行业的分化之年，市场原有共识认为AI是巨头的游戏，但MiniMax的崛起挑战了这一叙事，证明了通过极致效率、前瞻性技术路线和全球化战略，初创公司可以在资源有限的情况下实现突破并成功上市 [1][17][20] 公司概况与市场定位 - MiniMax是一家成立不足4年、员工385人、核心团队平均年龄29岁的AI独角兽公司，正在冲击港股IPO [1][23] - 公司在没有背靠单一互联网大厂流量池的情况下，跑通了从模型到商业化的闭环，其C端产品（如Talkie、海螺AI）拥有真实用户和收入 [1][24] - 公司手握11亿美元现金储备，足以在零融资状态下支撑50个月 [1][24] - 公司获得了米哈游、阿里、腾讯、小红书以及高瓴、IDG、红杉、经纬、明势等顶级战略投资人和机构的投资 [2][24][25] 资本效率与技术路径 - 公司累计花费约5亿美元，不到OpenAI投入的1%，却完成了全模态布局，并与OpenAI、Anthropic等硅谷巨头分庭抗礼 [4][24][27] - 公司从成立第一天起就制定了清晰的“全模态”路线图，同步自研文本、语音、视频、音乐等多模态大模型，实现了底层架构上80%的资源复用 [6][8][28][29] - 与训练相关的云计算服务开支占收入的比例从2023年的1365%断崖式下降至2025年前九个月的266.5%，表明公司已跨越单纯烧钱的基础设施建设期 [9][30] - 公司2025年前九个月营收约5300万美元，人均产出效率高，是一家具备强大内生造血能力和极高资本利用率的技术效率型企业 [11][16][32][37] 全球化战略与商业模式 - 截至2025年三季度末，公司海外收入占比超过七成，是中国国际化程度最高的AI公司 [12][34] - 公司通过Talkie、海螺AI等产品直接触达全球超过2.12亿用户，避开了国内市场的低价内卷 [12][34] - 在B端市场，公司坚持“云端API调用”模式，其开放平台毛利率高达69.4%，远高于同行个位数或负数的毛利水平 [13][35] - 公司的语音模型技术指标一度超越全球标杆ElevenLabs，视频生成模型在权威评测中位列全球第二 [13][35] 组织架构与人才团队 - 公司员工385人，研发人员占比近74%，海外归国人才占比超30%，核心团队来自微软、谷歌、Meta、阿里巴巴、字节跳动、DeepSeek等全球领先AI企业 [15][36] - 公司内部超过80%的代码由AI辅助完成，采用“AI原生”的管理哲学 [16][37] - 公司组织架构极度扁平，CEO之下仅设不超过三层职级，确保了决策速度和信息无损传递 [16][38] - 团队平均年龄29岁，董事会平均年龄32岁，代表了中国科技圈的“AI-Native”新势力 [16][38] 行业叙事与竞争格局 - 行业存在两种叙事博弈：“资源的重力”（迷信资金、算力集群和流量，认为创业公司是配角）与“效率的张力”（通过第一性原理、组织效率和全球化嗅觉挑战巨头） [20][40] - MiniMax的成功证明了“效率的张力”这一路径的可行性，即不需要饱和式资源，聪明人的聚力同样具有强大爆发力 [20][41] - 公司的上市为港股市场提供了AGI（通用人工智能）核心能力的稀缺锚定标的 [11][32] - AI行业的最终格局尚未确定，可能由巨头主导，也可能由像MiniMax这样凭借效率和创新突围的公司重塑 [20][41]

文章核心观点 - MiniMax与智谱AI虽同处AI行业并寻求上市，但代表了两种截然不同的商业模式和生存逻辑[5][11] - MiniMax是一家生而全球化的C端应用公司，依靠产品口碑和订阅模式实现高效增长，而智谱AI是一家本土化的B端服务公司，依靠资源背景和价格战抢占市场份额[7][8][9] - 从投资角度看，智谱AI在短期内因政策与客户资源具有确定性优势，而MiniMax在中长期因全球化市场和商业模式更具增长潜力[25][31][37] - AI行业的竞争格局显示，拥有清晰商业模式和高效执行力的公司更可能穿越周期，而单纯依赖流量或烧钱模式的公司面临挑战[24][39] 公司对比分析：MiniMax vs. 智谱AI - **商业模式差异**：MiniMax收入71%来自C端产品（如海螺AI、星野），且其中超70%来自海外市场，本质是全球化C端订阅模式[6][7][10]；智谱AI收入主要来自国内企业客户，是典型的B端模式[8] - **财务表现对比**：MiniMax累计研发投入约5亿美元，不到OpenAI的1%，但已拥有2亿用户、近3000万月活，覆盖200多国，毛利率从2023年的-25%转为2024年前三季度的+23%[14][15]；智谱AI三年半累计亏损超60亿人民币，仅2024年就亏损近30亿，且亏损在加速[16] - **市场与客户**：MiniMax市场分布全球化，2025年前九个月收入中，中国大陆占26.9%，新加坡占24.3%，美国占20.4%，其他地区占28.4%[12]；智谱AI客户集中度高，前五大客户贡献40%收入，主要依赖国内市场和政策红利[26][28] - **增长逻辑**：MiniMax依靠产品驱动和自然增长，在海外市场基本不投广告，DAU稳定增长，付费用户从2023年的12万暴涨至2024年的近70万[22][23]；智谱AI通过价格战争夺市场份额，其云端部署毛利率从2022年的76%暴跌至2024年上半年的负数[9][30] AI行业竞争格局洞察 - **头部应用市场地位**：根据2025年9月数据，豆包月活1.6亿位居第一，DeepSeek月活1.4亿位居第二，Kimi月活已跌至不足1000万，仅为豆包的5%[21] - **创业公司生存策略**：面对字节（豆包）、阿里、腾讯等大厂的巨额投入围剿，创业公司需选择差异化路径，如MiniMax选择出海，智谱AI选择绑定国资[23] - **商业化能力是关键**：能上市的AI公司通常是商业模式最清晰的，而非用户最常用的[24]；DeepSeek虽有流量但商业化模式不清晰，Kimi需尽快找到稳定盈利模式以支撑至IPO[22][39] 从招股书衍生的行业机会 - **垂直化AI工具**：MiniMax证明在视频生成、AI社交等垂直领域打造工具比做通用大模型更容易变现，在细分领域解决具体问题是重要方向[40][41] - **出海战略**：海外市场对AI工具付费意愿更高，MiniMax超70%收入来自海外，从业务起始就考虑国际化是有效策略[42] - **AI基础设施服务**：算力成本仍是行业大头，提供算力租赁、模型训练优化、推理加速等基础设施服务的公司将拥有巨大价值[43][44]