--- title: "中国 AI 大战：“百模大战” 已结束，最大的利润池归属大厂，智谱和 MiniMax 如何突围？" description: "中国 AI 行业的 “百模大战” 正在落幕，真正的玩家已缩减至 10 家。最刺耳的结论是，最大利润池将归掌控分发的腾讯、阿里等大厂，而非模型公司。独立厂商中，智谱靠本地化部署守住 59% 高毛利，MiniMax 则靠 73% 的海外收入和全模态产品突围。当模型不再稀缺，变现才是王道。" type: "news" locale: "zh-CN" url: "https://longbridge.com/zh-CN/news/275399201.md" published_at: "2026-02-10T03:55:50.000Z" --- # 中国 AI 大战：“百模大战” 已结束，最大的利润池归属大厂，智谱和 MiniMax 如何突围？ > 中国 AI 行业的 “百模大战” 正在落幕，真正的玩家已缩减至 10 家。最刺耳的结论是，最大利润池将归掌控分发的腾讯、阿里等大厂，而非模型公司。独立厂商中，智谱靠本地化部署守住 59% 高毛利，MiniMax 则靠 73% 的海外收入和全模态产品突围。当模型不再稀缺，变现才是王道。 当模型不再稀缺，真正稀缺的，是能把模型变成现金流的能力。 据追风交易台消息，2 月 9 日，摩根大通证券（中国）发布研究报告《中国人工智能行业：全球布局与模型创新驱动新一代领军者》，首次覆盖中国独立大模型厂商智谱与 MiniMax。 报告开宗明义：中国人工智能行业正从 “百模大战” 阶段，迈向以商业化落地能力、模型创新实力及全球化布局为决定成败之关键的阶段。中国 AI 市场正在迅速整合，**“具备实力且资金充足的模型开发商数量已从超 200 家缩减至不足 10 家。”** 摩根大通犀利指出，**国内 AI 行业最大的利润池恐将流向掌握分发的平台巨头**；而独立厂商的突围，则取决于谁能通过 “结构性中立” 找到生存缝隙——智谱向内深耕高合规的本地化部署，MiniMax 向外拓展高溢价的全球市场。 这一判断的背景并不复杂。报告指出，随着模型训练成本、算力获取门槛和商业化难度持续上升，资本与算力的硬约束开始主导行业结构。换句话说，**行业已经不再奖励 “能不能做模型”，而是奖励 “能不能长期活下来”。** 在摩根大通看来，这一阶段的核心变化在于：模型能力逐步趋同；资金消耗呈指数级上升；客户开始更关注 “交付能力、稳定性与可持续性”。 这意味着，**大模型竞争的主线，正在从技术竞赛，转向商业系统的构建能力。** **** ## 最 “刺耳” 的结论：利润池可能不在模型公司 在整份报告中，最容易引发市场讨论的，并不是对智谱或 MiniMax 的财务预测，而是摩根大通对**利润归属的判断**。 报告在 “中国生成式 AI 行业的长期利润池” 一节中明确指出：生成式 AI 的持久利润池，可能高度集中于大型互联网平台。 > **“我们仍认为国内生成式 AI 的持久利润池将高度集中于大型互联网平台，尤其是腾讯和阿里巴巴，因为它们掌控着全国范围层级的分发、变现通道以及高频消费和商户事务流。 ”** 摩根大通给出的理由非常直接。 第一，平台掌控分发。报告指出，大型互联网公司天然拥有高频用户触点和成熟应用场景，AI 能力更容易被 “内化为功能”，而不是作为独立产品售卖。 第二，平台掌控变现路径。无论是广告、电商、游戏、内容付费还是企业服务，平台已经具备成熟的收费机制，AI 更多是提升 ARPU 与转化率的工具。 第三，平台掌控高频交易与消费流。报告强调，**“高频使用场景决定了推理调用量，也决定了规模效应是否成立。”** 报告用平台触达举例： > - “微信处于日常消费活动的中心，月活用户合计约 14 亿。” 腾讯将聊天机器人 “元宝” 嵌入微信，“用户可以将其添加为联系人进行互动，无需下载单独应用”。 > > - 阿里巴巴则把 AI 变成交易漏斗的一部分：“阿里巴巴升级了旗下千问（Qwen）AI 应用…全面接入淘宝、支付宝、飞猪和高德地图…AI 压缩了从浏览到支付的漏斗，从而支撑更高的转化，并有望提高广告收益率及抽佣率。” > 在这一框架下，模型能力本身并不必然对应利润能力。**在中国市场，把 AI 能力送到用户面前、并把钱收回来，或许往往比模型本身更重要。** 这也是摩根大通反复强调的一句话： > “模型能力本身并不必然转化为盈利能力，分发和变现路径在中国市场尤为关键。” ## 独立模型公司还有没有机会？ 既然平台巨头如此强势，独立模型厂商如智谱、MiniMax 的生存空间在哪里？ 摩根大通并未否认独立模型公司的价值，但其判断明显更为现实。报告将行业玩家分为**双轨竞争格局**：一类是拥有全栈生态的综合型科技巨头，另一类是在特定维度具备领先性的独立模型开发商。 在摩根大通看来，**独立模型公司的机会，不在于与平台正面竞争，而在于提供一种 “结构性中立” 的选择。** 报告提及，独立模型开发商的激励结构，与平台型公司存在本质差异，其目标是赋能客户应用，而非与客户形成竞争关系。 > “独立提供商通常通过 API、企业授权或私有化部署……直接将模型变现。这些渠道服务于同一个根本目标——最大化模型采用及利用——而不要求客户绑定单一基础设施或软件生态。” 对于大型企业而言，引入平台模型，往往意味着潜在的战略依赖风险；而独立模型商更容易被视为 “工具型伙伴”。摩根大通强调： > “独立模型提供商通过结构性中立来缓解这种担忧。他们的业务激励依赖于赋能客户应用，而非与客户竞争，从而降低感知到的战略和执行风险。” ## 智谱：用私有化部署守住现金流 在摩根大通的分析框架下，智谱被定义为 “以结构性持久的本地化业务为锚点，并迎来能力导向型 API 业务拐点” 的典型代表。 **1\. 财务真相：本地化部署才是当前的利润支柱** 智谱的商业模式清晰地分为两部分：本地化部署（On-premise）和云端部署（Cloud-based）。 数据显示，智谱目前的收入重心在 “高合规” 需求上：**“2025 财年上半年，公司总收入的 85% 来自本地化部署，该业务板块毛利率达到可观的 59.1%，而云端部署毛利率为-0.4%。”** 摩根大通分析称，在中国受监管行业（如政府、金融、央国企），本地化部署是通常要求。 这不仅仅是一次性买卖。报告指出：“随着基础模型的迭代，这一安装基数有可能演变为升级驱动型、经常性经济利益。” 因为一旦模型嵌入关键工作流，切换成本巨大，连续的模型迭代会将本地化部署转变为一种类 SaaS 的经常性经济利益。 **2\. 增长拐点：云端 API 蓄势待发** 虽然本地化部署赚取了高毛利，但规模化的未来在于云端 API。摩根大通认为，智谱正处于一个重要拐点。 随着 GLM-4.7 的发布，智谱战略重心明显向智能体系统和工具增强推理倾斜。报告指出：“我们预计随着 GLM-4.7 在全球开发者社群（尤其是在高付费意愿和使用强度的编程工作流领域）中获得认可，其采用率将加速提升。” 摩根大通预测，随着规模效应显现，**“我们预计 2025 年下半年起云端部署的收入和利润率将双双爬坡。”** **3\. 估值与预测** 基于其稳固的本地化基本盘和高增长的 API 潜力，摩根大通给予智谱 “增持” 评级，目标价 400 港元。 - **增长预测：** 预计 2026-2030 年营收年复合增长率（CAGR）高达**127%**。 - **盈利时间表：** 预计公司将于**2029 年实现盈利**，2030 年的正常化调整后净利润率将达到 20%。 - **融资需求：** 预计公司可能需要在 2026 年和 2027 年进行外部融资，预计每年的融资金额为 50 亿元人民币。 ## MiniMax：用全球化 ToC 跑出能力边界 如果说智谱是深耕国内 B 端的典范，MiniMax 则被摩根大通描述为 “拥有可扩展增长引擎的全谱系 AI 企业”，**其核心标签是 “天生全球化” 和 “全模态”。** **1\. 收入结构：海外占比超七成，业务 “三分天下”** MiniMax 展现出了与国内其他厂商截然不同的收入画像。 报告披露了一个惊人的数据：**“2025 年前九个月，公司 73% 的总收入来自中国以外的市场，已在 200 多个国家和地区进行部署。”** 这种全球化布局带来了极大的经济灵活性。摩根大通指出：“在推理成本高企、国内竞争激烈的行业背景下，进入国际市场、多元化的客户群和差异化的定价环境，为公司提供了结构性优势。” 在业务构成上，MiniMax 极好地平衡了风险：**“2025 年前三季度，开放平台、生成式媒体和 AI 陪伴业务的营收占比各约三分之一。”** - **AI 陪伴（Talkie/星野）：** 贡献 35% 收入。摩根大通预计到 2030 年，该业务付费率将达到 18%（对标腾讯音乐 2023 年水平），年度 ARPU 达到 31 美元。 - **生成式媒体（海螺 AI）：** 贡献 33% 收入。为内容创作者提供视频工具，年度 ARPU 高达 75 美元。 - **开放平台（API）：** 贡献 29% 收入。服务 13.2 万名开发者，付费用户年化 ARPU 达 8200 美元。 **2\. 技术策略：技术即产品** MiniMax 的技术策略被总结为 “全栈” 和 “全模态”。报告指出，MiniMax 采用混合专家（MoE）架构，迭代速度极快：**“两月一次的模型迭代（速度快于 3-4 个月的行业平均水平）。”** 这种速度得益于其独特的 “双引擎” 策略：将消费者应用作为技术的验证器。 “与许多先构建模型、后搜索用例的 AI 实验室不同，MiniMax 同时开发模型和消费者产品……随着每天有数百万用户与 Talkie 互动，MiniMax 会收到实时反馈……这种专有的交互数据被反馈到研发流程中，用于微调模型。” **3\. 估值与预测** 鉴于其稀缺的全球化能力，摩根大通给予 MiniMax“增持” 评级，目标价 700 港元。 - **增长预测：** 预计 2026-2030 年营收 CAGR 高达**138%**。 - **盈利时间表：** 预计公司将于**2029 年起实现盈利**，2030 年调整后净利润率将正常化至 24%。 - **融资需求：** 预计集团将需要在 2026 年和 2027 年进行外部融资，预计每年金额为 7 亿美元。 ## 一个决定胜负的变量：推理成本 在对两家公司的深入分析中，摩根大通揭示了一个行业共性的财务拐点，这对理解 AI 公司的长期价值至关重要：**算力成本结构将从 “训练驱动” 彻底切换为 “推理驱动”。** 报告指出，虽然总算力消耗将持续扩大，但 “训练与推理的增长曲线和成本驱动因素将与 2022-25 年的扩张阶段出现显著差异”。 **1\. 训练成本：走向 “正常化”** 随着基础模型架构的确立，前沿扩展预训练将变得更具选择性。摩根大通预测： - **智谱：** 训练成本占算力总成本的百分比将从 2025 年的 93%**大幅下降至 2030 年的 32%**。 - **MiniMax：** 同期占比将从**80% 下降至 28%**。 这意味着，过去那种为了追求参数规模而不计成本的 “军备竞赛” 式支出将告一段落，研发支出将进入更理性的 “正常化阶段”。 **2\. 推理成本：成为支出的绝对大头** 未来的竞争，是推理效率的竞争。摩根大通预测： - **智谱：** 推理相关算力成本占比将从 2025 年的 7% 激增至 2030 年的**68%**。 - **MiniMax：** 同期占比将从 20% 激增至**72%**。 这一变化对财务模型有深远影响：算力支出将逐渐从 “研发费用”（R&D）转移到 “营收成本”（COGS）。这也解释了为什么摩根大通如此强调 API 定价、推理效率（单次调用 GPU 时长）以及利用率对毛利率的决定性作用。 这意味着，未来竞争的核心不再是 “谁能训更大的模型”，而是：**谁的推理更便宜；谁的利用率更高；谁能掌握定价权。** 在摩根大通看来，智谱与 MiniMax 的价值，不在于挑战平台，而在于**占据平台之外但不可或缺的位置**。 \~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 以上精彩内容来自追风交易台。 更详细的解读，包括实时解读、一线研究等内容，请加入【追风交易台▪年度会员】 ### Related Stocks - 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