共计 1139 个字符，预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。
聊聊 MiniMax 和智谱财报: 谁先跑通盈利模型?
建议按 ” 变化—原因—影响 ” 的顺序阅读。
在生成式 AI 浪潮席卷全球的背景下,商业化落地成为检验企业成色的关键试金石。近期, 国内 AI 领域的两位重要玩家——MiniMax 与智谱 AI, 相继发布了 2025 年财报。两份报表风格迥异, 却共同指向一个核心问题: 在烧钱换增长的行业常态下, 谁能率先跑通可持续的盈利模型?
📌 营收底色:C 端快钱与 B 端慢活
审视两家公司的收入来源,可以发现其商业逻辑存在根本性差异 。MiniMax 的营收带有浓厚的“移动互联网出海”色彩。2025 年, 其总收入约 7903 万美元, 其中海外收入占比高达 73%。核心驱动力来自 Talkie(海外版) 和星野 (国内版) 等应用, 通过广告买量拉新、免费对话培养习惯, 最终依靠订阅付费或虚拟内购完成变现。
从已披露信息看, 这一变化更值得关注的, 不只是表面动作本身, 还包括其对后续行业节奏、用户预期和市场竞争的连锁影响。
这套模式虽带来了陡峭的用户增长曲线——累计服务全球超 2.36 亿用户,但也暴露了脆弱性。陪伴类 AI 产品的单用户收入天花板较低, 用户流失风险高。为了维持营收,MiniMax 必须持续投入巨额销售费用。财报显示, 其 2025 年销售及分销开支达 5190 万美元, 销售费用率约 66%, 意味着每赚 1 美元营收, 需投入约 0.66 美元的推广成本。
🔍 成本博弈: 算力重负与人力陷阱
MiniMax 的亏损凸显了算力经济学的残酷性。2025 年研发开支达 2.53 亿美元 , 是收入的 3.2 倍, 其中近 80% 用于大模型训练等云计算服务。加上 C 端用户调用产生的推理成本, 整体算力支出远超营收规模。为应对这一挑战,MiniMax 正通过技术升级降低成本——例如采用 MoE(混合专家) 架构的 M2.5 模型, 推理时仅激活部分参数, 将 API 输出价格降至海外头部模型的 1 /10 至 1 /20。
智谱的亏损则更多体现了服务经济学的陷阱。截至 2025 年末 , 公司拥有 1095 名员工, 总薪酬成本(含股份支付) 达 13.6 亿元。高度定制化的本地化部署项目需要工程师团队长期驻场, 帮助客户进行数据清洗、模型微调、系统集成, 这种“贴身肉搏”模式将高毛利的软件生意做成了重资产、低毛利的集成工程, 极大消耗管理带宽。
💡 行业变局: 巨头涨价与开源威胁
对智谱而言,近期阿里云、百度智能云等头部厂商相继宣布大模型服务涨价, 标志着行业价格战暂告段落。这表面缓解了智谱的直接降价压力, 但底层逻辑更为严峻: 巨头们停止“亏本赚吆喝”, 意味着算力成本刚性凸显。缺乏 IaaS 基础设施的智谱, 需向底层供应商支付高昂的 GPU 租赁费用, 成本压力可能进一步加大。此外, 巨头们正利用 PaaS 与 SaaS 生态锁定高价值客户, 智谱必须证明其在垂直领域的模型优势足够突出, 才能避免被挤出核心市场。
