聊聊MiniMax和智谱财报：谁先跑通盈利模型？

■ 各自生意的特点是什么？

■ 怎么亏的？怎么破局？

■ 接下来的挑战是什么？

作者｜陈智远

编辑｜何玥阳

作为“AI六小虎”成员，近期，MiniMax与智谱AI相继发布了2025年财报，向外界展示了两份特征鲜明的报表。

前者交出的是一份高度依赖海外泛娱乐流量的C端（消费者端）成绩单，将重兵和绝大部分资金压在多模态应用与前端用户交互上。后者则像一家传统的To B云计算与大型企业软件供应商，主攻政企数字化与MaaS（模型即服务）的底层基建。

两份财报证明了中国顶尖AI企业在商业化落地上的执行力，同时也暴露了“大模型距离真正盈利依然遥远”的现实。

营收的高增长，掩盖不了一个事实：他们都在对抗着各自商业模型中沉重的运营包袱。

能否实现健康的综合毛利率，能否跑正经营性现金流，将是衡量这些AI公司能否真正度过周期的核心标准。在大模型商业化的深水区，他们都没有捷径可走。

01

营收底色的分野：

“快钱”与“慢活”

审视两家公司的核心收入来源，C端流量变现与B端云服务交付的商业质地存在根本分歧。这决定了它们获取收入的节奏、可预测性以及天花板的高度。

MiniMax的财报带有极其强烈的“移动互联网2.0”色彩。2025年全年，MiniMax总收入约7903万美元（约合5.6亿元人民币）。在这盘看似不算庞大的营收大盘中，海外收入占比高达73%。

核心应用Talkie（海外版）及星野（国内版）驱动了MiniMax商业体系。

其营收闭环在过去一年跑得极其通畅：依靠Facebook、Google、TikTok等全球买量平台进行高频的广告投放与拉新，利用免费对话额度培养用户与虚拟AI角色的陪伴习惯，最终通过按月订阅付费（解锁更多记忆长度或对话特权）或虚拟内购（抽取角色卡牌、语音包道具）完成变现。

这套打法完美复刻了中国出海手游与社交App的经典路径，让MiniMax在早期获得了陡峭的用户增长曲线，累计服务全球超2.36亿用户。硬币的反面，则是这种商业模式天然的脆弱性。

陪伴类AI产品面临的核心困境在于，单用户ARPU（每用户平均收入）存在极低的物理天花板。

海外对标产品Character.ai的发展轨迹已经给出了前车之鉴：在经历了早期的爆发式增长后，陷入了用户增长停滞与变现困难的泥潭。当用户与虚拟角色交互的新鲜感退潮，由于缺乏真实的社会关系网络羁绊，用户的流失率会呈指数级上升。

虚拟陪伴应用目前依然是一个工具与内容属性重于社交属性的载体，无法形成极高壁垒的网络效应。为了维持这5.6亿元的营收盘子，防止日活用户规模雪崩，MiniMax必须像游戏公司一样持续购买流量。

财报显示，其2025年销售及分销开支达5190万美元，和2024年相比，降低了40.3%。但由于收入体量较小只有7904万美元，买量推广等销售费用仍然构成了Minimax沉重的负担，即，每赚1美元营收，需投入约0.66美元的销售费用。

一旦海外买量成本上升或面临特定市场的数据隐私监管阻击，其收入基本盘将受到致命打击。

与MiniMax依靠C端流量冲锋陷阵不同，智谱AI主要面向B端、G端客户，营收结构呈现出厚重且依赖大客户的底色。

2025年，智谱的整体营收规模突破7亿元，其收入矩阵由四个板块构成：开放平台及API、企业级智能体、企业级通用大模型、技术服务与其他。其中，开放平台及API是云端部署，后三者主要为本地化部署。

云端部署的MaaS商业模式，本质上是在与阿里云、华为云、腾讯云等传统巨头抢夺大型政企的模型服务预算。

本地化部署，在金融、制造、能源等垂直领域，智谱通过GLM系列模型极早地建立起了技术品牌认知。

To B生意的财务特征非常明显：客单价极高。

比如，2026年1月16日，中国邮政储蓄银行大模型平台工程（包1平台应用软件开发）采购项目（第三次）成交结果公开，智谱中标，金额409.57万元。

更为关键的是，本地化私有部署往往伴随着企业私有数据的深度微调与核心IT系统的深度耦合。模型不再只是一个工具，替换成本较高，一旦要更换供应商，企业不仅面临重写代码、重做安全合规审计的巨额工程成本，更面临核心业务中断的风险。

当然，高确定性带来的代价是爆发力的丧失。

政企大客户的采购周期极其漫长，从前期的需求调研、立项审批，到POC测试、严格的招投标流程，再到最终的交付验收和回款，周期较长。

这就导致，智谱的营收增长依赖于销售团队对标段的生硬攻克，还可能会表现出较大的波动，尤其是在成长期，还会导致应收款的高企，比如截至2025年12月31日，智谱的贸易应收款超过了3亿元，对现金流造成一定的压力。

这种特点，意味着智谱完全复制移动互联网时代的裂变奇迹，而是靠时间和人力画自己的生长曲线。

02

成本博弈：

逃离算力重负与人力泥潭

两家公司在2025年均录得巨额账面亏损，这也是当前全球基础大模型公司的普遍现状，但导致亏损的原因不尽相同。

MiniMax的亏损更凸显算力经济学的残酷性。

Minimax营业开支里，最重要的项目是研发，2025年研发开支为2.53亿美元，是收入的3.2倍。在研发开支里，大头是与训练相关的云计算服务费用，包括大模型训练、架构实验等，招股书显示，2025年前三季度这部分开支占总研发开支近80%。

C端用户的每次调用，也会产生与推理相关的云计算服务费用，这些则体现在成本里。

算下来，光是云计算服务费，就是收入的3倍多。

Minimax的转型方向是从 “大模型公司” 转型为 “AI时代的平台型公司”，核心逻辑是通过技术创新与业务模式升级，将算力成本从“亏损黑洞”转化为“规模杠杆”。

在技术端，MiniMax M2.5采用MoE（混合专家）架构，新一代模型在推理时仅激活部分参数，显著降低单次调用成本，API 输出价格为海外头部模型的1/10 至 1/20，同时保持模型性能领先。

3月18日，MiniMax推出的M2.7延续并深化了MiniMax在成本控制上的核心技术路线。

在业务端，MiniMax对C端的依赖下降，2025年，其B端业务（开放平台及其他基于AI的企业服务）收入增长了197.8%，占总收入的比重从2024年的28.6%提升到了2025年的32.8%。

接下来需要观察的是，算力成本下降曲线能否跑赢用户规模扩大带来的消耗曲线。

算力，当然也是智谱的重要亏损点，但除此之外，智谱的亏损也体现出了服务经济学的陷阱。

财报显示，截至2025年末，智谱有1095名员工，2025年总的薪酬成本是13.6亿元（含股份支付），财报还显示以 股权结算的股份酬金开支为5.58亿元，这意味着不含股份支付的薪酬成本约为8亿元。

忙活一年，收入不够发工资。

正如前面提到的，当接下一个项目时，智谱的工程师团队往往需要入驻客户现场数周甚至数月，帮助客户进行内部数据清洗、模型微调、知识图谱构建以及与现有陈旧IT系统的代码集成。

这种贴身肉搏、高度定制化的服务模式，极其消耗企业的管理带宽，并将原本具有高毛利的标准化纯软件生意，做成了重资产、低毛利的IT集成工程。

所以，智谱想变“轻”。

智谱的变轻，一方面体现在业务结构上。

从AI智能体到龙虾的爆火、Token出海，智谱的云端部署业务表现出色。

2025年，更具有规模效应的云端部署业务收入从4848万元增加到1.9亿元，增幅达到292.6%，占收入的比重达到26.3%，提升了10.8个百分点，毛利率由2024年的3.3%上升至2025年的18.9%。

据电话会披露，智谱的云端API业务，2026年3月的ARR（月收入的年化金额）已达到了2.5亿美元。

另一方面体现在资产上。2025年智谱调整了算力采购方式，2024年以租赁方式购置算力设备为主，2025年改为更灵活的以服务采购为主、以设备租赁为辅的方式。

03

大考后的变局

可以看出，两家公司在财务层面都在转好，但距离跑通盈利模型还有很远。

但跳出2025年这份静态的财报，将两家公司置身于生成式AI产业演进的宏观周期中，它们各自也面临着足以撼动其当前商业模型的市场变局。

近期，阿里云、百度智能云等头部云厂商相继官宣大模型相关服务涨价。这标志着自2024年底以来惨烈的价格战正式宣告终结。

表面上看，大厂主动停止价格战、拉升API售价，缓解了智谱在公有云调用市场的直接降价压力。这种变局的底层逻辑，对作为独立大模型创企的智谱而言，反而是一道更为严酷的考验。

大厂云生态停止价格战，向市场传递了一个极其冷酷的信号：AI底层算力（GPU推理计算）的物理成本极度刚性，亏本赚吆喝的流量买卖在云计算层面已经算不过账。 巨头们开始收缩战线，将核心诉求从跑马圈地转向商业变现。

智谱缺乏IaaS（基础设施即服务）层面的云计算基本盘。巨头们的涨价，意味着全行业算力基础设施的成本底座正在变厚。

智谱自身同样需要向底层算力供应商支付高昂的GPU租赁与算力集群费用。当算力红利期结束，缺乏算力自给能力的智谱，将在底层成本上承受更大的压迫感。

巨头放弃价格战后，其战略重点将全面转向利用PaaS与SaaS生态锁定高价值企业客户。

阿里云、腾讯云等将依托自身庞大的企业微信、钉钉等协同办公入口以及全链路云安全服务，向政企大客户提供一揽子的AI解决方案。未来的B端竞争，已经从单纯的“API比价”升级为“云端底层生态的整体封锁”。

智谱必须向市场证明，其GLM基座模型在特定垂直行业拥有绝对超越巨头通用模型的深厚积累，且能够提供远高于部署成本的业务增益。

如果无法打赢这场高附加值的生态战，智谱依然面临被巨头挤出核心政企市场的风险。

大厂在B端调整战略向利润看齐，开源社区则在底层持续对MiniMax构成威胁。

以Meta的Llama系列为代表的全球开源生态，以及国内的开源模型矩阵，正在以极快的速度迭代，迅速拉平开源模型与闭源顶尖模型之间的能力代差。

当底层的长文本理解、乃至语音和视频的多模态生成能力，彻底变成可以免费下载部署的公共基础设施时，纯粹依靠技术代差建立商业护城河的逻辑将不再成立。

MiniMax的估值体系建立在它能持续提供卓越且独家的多模态体验之上，当开源模型在多模态生成上达到同等水准时，成千上万的初创团队就可以利用开源基座，以极低的成本开发出类似Talkie或海螺AI的平替产品。

如果MiniMax能快速沉淀这些“非技术壁垒”，开源模型的威胁会被削弱；如果应用层运营滞后，不能迅速沉淀出海量的UGC（用户生成内容）数字资产，孵化出极具粘性的用户社区网络或独占IP，就可能沦为底层技术的演示套壳，面临用户流失的风险。

MiniMax的两千多亿市值，要求它在短时间内将产品运营、社交沉淀打造成更坚固的护城河，造出真正的超级应用。