已经上岸的中国大模型双雄智谱（02513.HK）与MiniMax（00100.HK）迎来了一个相似的关键性时刻：3000亿市值的高估值、超预期的营收高增。

今年3月，两家公司均已公布上市后的首份年度财报，向投资者展示了各自的「首秀」成绩单，除了三位数的营收增速外，双方又默契地各自向资本市场提出了一个公式，

智谱给出的公式是：AGI商业价值=智能上界×Token消耗规模；MiniMax的公式是：“平台价值=智能密度×Token吞吐量。”

给公式的原因既是为了明确自身的差异性，也是为了给自己定价。

智谱和MiniMax的公式有共性，它们都认同模型的商业价值衡量标准来自Token的消耗规模；但也有明显的差异，智谱仍是认为自己是面向B端的大模型公司，但MiniMax更看重自己C端的平台化能力。

两个公式，是两种战略和命运的分化，而两家公司上市后的首份年报里，也写满了中国大模型公司的苦与甜。

1、营收狂飙背后，业务结构都在变化

先看两家公司提到的Token消耗规模，这直接和收入的增长挂钩。

过去一年，智谱全年营收约7.2亿元人民币，同比增长132%；MiniMax营收7904万美元（约5.6亿元人民币），同比增长159%。

从收入规模看，智谱是MiniMax的1.3倍，但从收入增速来看，MiniMax明显优于智谱。

深入来看，两家公司的营收结构也在悄然发生变化。

智谱呈现出「本地化部署快速下降、云端部署迅速占比提升」的趋势。

2024年，智谱的云端部署收入仅占15.5%，本地化部署贡献超八成营收。但一年过后，云端部署业务收入已暴增至1.9亿元，占总收入比例一举跃升至26.3%。

云端部署主要为API和开放平台，和本地部署业务的重交付、长回款不同，云端部署标准化、轻量化且高商业化效率，因此收入增长短期更可见。

MiniMax的收入增长主要靠C端的AI原生产品，包括海螺AI、Talkie及星野等，超七成营收也都在国际市场。但过去一年，开放平台及其他基于AI的企业服务收入占比从28.6%上升到32.8%，同比增长197.8%。

换言之，同样依靠API的轻资产，MiniMax在to B端的收入也在迅速起量。

两家公司收入的激增，要感谢OpenClaw等智能体的爆发。MiniMax就提到，OpenClaw在去年11月份推出后，其API接口收入占比已接近41%，增速同比接近300%。

除了外部Agent的推动，MiniMax和智谱也确实是大模型「卷王」，毕竟API的规模增长，依靠模型的质价比。

MiniMax用108天完成从M2到M2.5的三代演进，智谱在今年2月推出了备受好评的GLM-5。「硅基研究室」也观察到，在「养虾」热潮中，MiniMax和智谱也是快速推出Coding Plan、适配多平台的大模型企业之一。

尽管有着不同的产品哲学和增长路径，但两家企业的任务殊途同归，就是用尽一切力气扩大Token消耗规模。

2、不同的变量，相似的挑战

从两家企业给出的公式来看，「智能密度」和「智能上界」是估值和增长的关键差异点。

智谱口中的「智能上界」更强调的是模型能力的代际领先，因为模型能力直接决定了API的定价权。

这背后有两个驱动因素——

一是，随着模型能力走向真实交付，包括智能体编码、长时程工作流等能力将成为模型厂商竞争关键，用户也会以效果和任务付费，而非考虑token单价。

二是，硬件、算法的改善，拉动推理单位成本的持续下降，这也会给无法快速迭代模型能力的厂商带来定价压力。

摩根大通就指出，留在能力前沿的模型有望同时实现量价双升，未能持续改善的模型则更可能在使用量增长的同时面临价格下滑，利润率前景不确定。

MiniMax强调的「智能密度」则是一种效率指标。

在我们看来MiniMax更像是在说单位Token内的有效智能价值。效率也是创始人闫俊杰经常提到的关键词，他曾表示，2025年寻求训练的效率，今年将会转向追求更高的研发效率和模型迭代效率。

因此，同样是专注模型迭代，MiniMax看重的是模型的效率和组织的效率，其和智谱的差异化在于：第一，MiniMax追求全模态，把语言、视频、语音、音乐等主要模态都尽量跑通，追求端到端的效率；第二，模型能力和产品迭代同时进行，瞄准商业化落地。

除此以外，MiniMax的组织效率也更高，人均创收能力更强。我们计算了两家公司去年的人效比，MiniMax是智谱的2倍，以不到智谱一半的人手实现相近收入，人效更高。

尽管「智能密度」和「智能上界」是不同的变量，但两家企业的挑战是类似的。

首先是账面的亏损。

2025年，智谱经调整净亏损约31.8亿元，较2024年扩大29.1%，MiniMax经调整净亏损约2.5亿美元（约17.2亿元人民币），同比仅小幅增长2.71%，两家公司平均每天就亏了超1300万。

虽然智谱和MiniMax部分业务的毛利水平有所优化，规模效应初步显现，但距离盈亏平衡仍有相当大的距离。

其次是算力瓶颈。

智谱CEO张鹏此前提到：“大模型未来12个月面临的最大问题可能是算力。”

和chatbot不同，使用Agent完成一次任务背后触发的是几十上百次的模型调用，复杂任务甚至对应几万到百万Token，被人们吐槽「Token黑洞」的小龙虾已经印证了这一点。

更关键的是，智谱和MiniMax并不是自购芯片或自建数据中心，它们的算力支出实际都流向了云厂商，本质上属于算力下游的他们也会面临算力的「卡脖子」。

换言之，随着OpenClaw等应用驱动的Token消耗进入指数级增长，两家公司都面临着「有需求、无算力」的窘境。

3、两个公式，再看中国大模型的未来

而两家公司给出的两个公式，折射出中国大模型行业的新趋势。

第一，模型公司的研发会转向智能体思维。

闫俊杰认为强调工具级能力的L3级智能体已经到来，迈向L4-L5级智能则是同事和组织级能力，他提到一个观察，公司内部正在经历一个明显转变，员工正从「教Agent如何工作」逐步转向「观察Agent如何工作」。

这也意味着，大模型公司的模型研发会从让模型「多想一会儿、推理链更长」变成「模型以更有效的方式来思考」。

从阿里离职的林俊旸也提到了类似的观察，模型架构和训练数据仍重要，但环境设计、rollout基础设施、评估器的稳健程度、多个Agent的协调进入了核心圈。

第二，单用户token消耗量的指数级提升，对大模型公司推理算力的计算系统提出了新要求。

对推理算力和推理效率的优化，不只是推理算力「够不够」的问题，更在于能否扛住高并发高吞吐、实现持续降本以及和国产芯片做适配。

智谱提到，公司正在加大国产芯片的「Day 0」适配与软硬一体化调优投入。MiniMax也公布了推理效率的优化成果。数据显示，截至2026年2月，M2.5系列每百万Token推理算力成本较2025年12月下降逾50%，Hailuo视频生成模型推理延迟降低逾30%。

第三，模型能力竞争从卷速度、卷价格转向了卷价值，未来谁能够在高价值场景中掌握API的定价权是关键。

智谱高管在业绩交流会上也提到一个观察：“随着Agent的演进，Token也会分层，低复杂度、标准化的token走向低价甚至免费，高复杂度、高可靠性的高质量token具备持续定价权。”

对API定价权的关注背后是大模型公司智能稀缺性的体现，这也是为什么智谱反复向资本市场强调API涨价口，仍供不应求的原因所在。

这也预示了，中国大模型赛道将走向「头部分化」，新的淘汰赛正在加速。

截至发稿前，智谱市值达3092亿港元，MiniMax市值超2915亿港元，它们已代表了两种不同的进化路径——智谱的B端模型能力路径、MiniMax的C端「产品+效率」模式，也为AI创业提供了两个可参考的样本。

但对二级市场而言，大模型双雄当下的高估值仍受到市场的审慎目光，未来的时间内它们依旧需要证明中国AI企业的多元创新能力和创收实力，除了ARR、Token消耗增速、高价值业务场景、营收增速等基本指标，还有给到市场更多的情绪价值，争取更多的支持。

这也是为什么智谱在业绩电话会上花了大量篇幅去对标Anthropic，讲述Token架构力的故事。

在中国大模型公司发布业绩的同时，大洋彼岸外他们的对标对象也开启了新一轮动作—OpenAI完成了新一轮融资，个人投资人也进入了名单里。

Anthropic以意外方式将编程工具Claude Code的万行源码暴露在人们面前。

理解中国大模型双雄两个公式背后的逻辑，或许比记住公式本身更加重要，毕竟，在这个快速变化的时代，唯一不变的，是变化本身。