智谱与Minimax评级分化今年6月智谱和Minimax相继被纳入恒生科技指数摩根大通在报告里给了两家公司截然相反的评价一边上调智谱目标价至1400港元重申增持一边把Minimax下调至中性目标价从1100港元直接砍到400。智谱和Minimax前后脚登录港股常被放在一起讨论。上市后两家公司市值起初并驾齐驱但在今年4月分道扬镳。智谱市值暴涨一度突破万亿目前回落到七千多亿约等于半个阿里Minimax则一路下滑到1000亿出头几乎回到了上市原点。二者业务基本面没什么根本性变化但资本市场的定价逻辑显然发生了巨大的转折。摩根大通给出智谱和Minimax完全相反的评级导火索是两家公司模型涨价截然相反的市场反应。今年6月Minimax宣布涨价旗舰模型M3定价约为前代M2.7的两倍成功惹毛众多用户。一周后Minimax宣布永久降价50%回落至与M2.7接近的水平。智谱的涨价却被市场接受。今年年初至今智谱的API价格已经提高了近一倍。GLM - 5.2发布后智谱又取消了早期版本的API折扣但模型使用量反而一直在增长。摩根大通随后得出结论模型能力与定价高度挂钩降价方反而处于弱势。两家公司虽然常被一块比较但二者经营思路截然不同。Minimax主攻C端AI原生应用产品有Minimax Agent、Hailuo AI、Talkie、星野等多款APP。智谱则押注B端收入来自企业级大模型/智能体、开放平台/API。可以说二者代表了AI公司的两个基本方向一个向C端消费者收钱一个向老板伸手。市场对两家公司截然不同的判断隐含了另一重假设C端用户并没有那么值钱。AI变现从C端转向生产力场景今年春节AI大战的风头盖过四千点保卫战阿里千问豪掷三十亿现金腾讯元宝红包在群里刷屏除夕夜豆包春晚走穴。豆包成为公认的最大赢家但胜利的代价正在显现。按照字节火山引擎官方口径2026年3月豆包大模型日均Token调用突破120万亿。作为对比2024年5月的日均用量仅为1200亿。短短两年增长1000倍。同期模型的具体收入增长不得而知但肯定远不到1000倍。当时国内大厂打的还是入口叙事。传统互联网产品能从C端消费者身上挣钱有两个极其重要的前提。一是极强的边际效应。达到阈值后多服务一个用户的成本几乎为零。比如内容生产完可以反复分发只要用户规模做起来流量可以反过来摊薄成本。二是有多种变现方式。用户不付钱没关系只要用户能长期停留在产品里交互有的是广告、电商等货币化手段。但大模型每服务一个用户都会产生对应成本庞大的用户规模是巨大的成本压力。由于缺少广告等货币化手段免费用户是纯粹的成本负担。2025年3月ChatGPT图片生成模型走红1.3亿用户在一周时间里生成了7亿张图片逼得奥特曼发推特吐槽算力成本。截至今年一季度OpenAI每进账1美元就要赔1.22美元原因就是用户规模太大。目前ChatGPT周活用户突破9亿订阅用户数超过5000万。按这个数据计算付费率仅有5%不到爱奇艺水平甚至不如知乎。按照RevenueCat统计虽然AI App单个付费用户收入贡献比非AI App高41%但流失速度也快30%。今年初奥特曼曾表示自己考虑在ChatGPT免费版和Go版中测试广告功能因为大部分人都不想花钱。大模型公司焦头烂额之时Anthropic成功证明只要强大的模型搭配高商业价值的场景少量用户也能创造巨大收入Claude系产品日活规模不到ChatGPT的5%但Anthropic的年化收入在4月超过OpenAI原因就是编程这个市场价值太高。今年2月Anthropic融资300亿美元5月融资650亿美元。不到四个月公司估值从3800亿美元跳到9650亿美元一己之力改变了资本市场对AI公司的定价逻辑也给全世界的同行指了条明路。春节45亿红包大战落幕时有两件事同时发生。一是OpenClaw横空出世一上线就广受牛马欢迎和跟风。二是Anthropic狂飙突进Claude Code半年时间年化收入突破10亿美元Anthropic成为AI Coding标杆。两件事都指向生产力场景AI变现的关键不是帮用户点奶茶而是帮用户上班。模型的变现路径已经集中于工作流、企业API消耗、AI Coding等生产力场景。举个不恰当但好理解的例子同样卖摄像头C端AI助手是卖给停车场摄像头是定时折旧贬值的资产纯赚辛苦钱。B端的编程和API是卖给交管部门摄像头是抓拍和罚款的生产力工具只要罚款收入覆盖设备投资怎么都是赚。哪个客户的支付意愿和付费能力强不言而喻。AI免不了出现幻觉聊天机器人付费难度很大流量货币化手段基本没有。定位购物、打车、点外卖的AI助手目前并没有革命性的体验改善甚至效率有没有提高都存疑商业化更加遥遥无期。与之对应大模型对B端工作流的改造堪称革命性。以编程为代表的B端应用工作方法和流程高度结构化正好位于大模型的舒适区正中心更重要的是投入产出可以清晰测算。按照Menlo Ventures的测算2025年企业生成式AI支出为370亿美元有190亿美元流向应用层。部门级AI支出里编程占55%是最大的应用场景。因此打完了入口大战的大厂氪金项目都在向生产力场景转移。今年3月OpenAI放弃Sora重点转向代码集中资源和Anthropic缩小差距。谷歌一直走原生多模态路线代价是代码能力全面落后。等到Claude大杀四方谷歌也开始集中资源攻克AI Coding。国内豆包推出专业付费版接入豆包2.1Pro。宣传也很直接主力模型在Coding、Agent、VLM三个方向升级都是付费上班项目。腾讯也一样。虽然微信AI助手小微高调内测但目前来看更像是对资本市场的一个回应。过去一个季度腾讯真正花心思推广的还是WorkBuddy、CodeBuddy和企业级Agent套件。腾讯官方披露CodeBuddy已经覆盖腾讯超过95%的工程师整体编码时间缩短40%。事实证明想让模型赚到钱关键还是让老板心甘情愿开发票。AI基建的压力与出路最会做生意的马斯克在SpaceX的IPO文件里算了一笔账AI应用未来总市场规模28.5万亿美元不含中国和俄罗斯其中基础设施2.4万亿企业应用22.7万亿。至于C端的订阅和广告规模敢想敢干的马斯克也只估了1.36万亿不到企业端规模的零头。为了训练模型和提供云服务科技公司义无反顾地把几乎所有现金流变成了GPU、服务器和数据中心。大家的资本开支爆炸式拉升现金流断崖式下跌。国内字节跳动的净利润直接下跌了70%阿里的自由现金流已经转负了以稳健著称的腾讯资本开支也愈发大手大脚大家不约而同都在搞AI基建。六月传出消息字节跳动正与多家银行洽谈新增约200亿美元贷款为AI基础设施的军备竞赛补充弹药。这将是字节史上最大的一笔离岸贷款。上游万亿规模的资本开支面临极大的折旧压力回报从哪来所有人都需要一个明确的答案。微软26年Q3财年电话会上分析师发出终极一问大家都看见AI需求很强问题是谁来给这一切买单呢押注生产力工具除了变现效率的考虑也是给市场一颗体面的定心丸。相比C端无数个有关未来的大饼生产力AI讲的是付费席位、年度经常性收入、KA客户订单和用量计费听上去就靠谱。相比嚷嚷坚决不花钱的C端用户程序员买起积分和高级会员一点也不手软。有Meta员工建了个排行榜统计公司Token消耗量。30天内Token总用量突破60万亿排名第一的用户凭一己之力消耗了2810亿Token。AI厂商们已经深谙预期管理之道。微软学会了大谈Copilot paid seats、Amazon和Oracle讲AI云收入和GPU利用率。最优秀的要数Salesforce不仅讲ARR还发明了一个堪比生态化反的新概念智能体工作单元Agentic Work Units。高管说他们已把近20万亿tokens转化成24亿个AI真正交付工作的时刻。于是高科技公司加大模型服务采购力度大幅提高了效率员工工资的账越算越亏大量岗位被裁撤而剩下的人必须证明自己很会用AI。员工为了避免被裁撤也要自费使用AI工具避免自己被裁。大模型终于有了可观的回报只是看上去有点不太对劲。
智谱与Minimax评级分化，AI变现从C端转向生产力场景成大势
智谱与Minimax评级分化今年6月智谱和Minimax相继被纳入恒生科技指数摩根大通在报告里给了两家公司截然相反的评价一边上调智谱目标价至1400港元重申增持一边把Minimax下调至中性目标价从1100港元直接砍到400。智谱和Minimax前后脚登录港股常被放在一起讨论。上市后两家公司市值起初并驾齐驱但在今年4月分道扬镳。智谱市值暴涨一度突破万亿目前回落到七千多亿约等于半个阿里Minimax则一路下滑到1000亿出头几乎回到了上市原点。二者业务基本面没什么根本性变化但资本市场的定价逻辑显然发生了巨大的转折。摩根大通给出智谱和Minimax完全相反的评级导火索是两家公司模型涨价截然相反的市场反应。今年6月Minimax宣布涨价旗舰模型M3定价约为前代M2.7的两倍成功惹毛众多用户。一周后Minimax宣布永久降价50%回落至与M2.7接近的水平。智谱的涨价却被市场接受。今年年初至今智谱的API价格已经提高了近一倍。GLM - 5.2发布后智谱又取消了早期版本的API折扣但模型使用量反而一直在增长。摩根大通随后得出结论模型能力与定价高度挂钩降价方反而处于弱势。两家公司虽然常被一块比较但二者经营思路截然不同。Minimax主攻C端AI原生应用产品有Minimax Agent、Hailuo AI、Talkie、星野等多款APP。智谱则押注B端收入来自企业级大模型/智能体、开放平台/API。可以说二者代表了AI公司的两个基本方向一个向C端消费者收钱一个向老板伸手。市场对两家公司截然不同的判断隐含了另一重假设C端用户并没有那么值钱。AI变现从C端转向生产力场景今年春节AI大战的风头盖过四千点保卫战阿里千问豪掷三十亿现金腾讯元宝红包在群里刷屏除夕夜豆包春晚走穴。豆包成为公认的最大赢家但胜利的代价正在显现。按照字节火山引擎官方口径2026年3月豆包大模型日均Token调用突破120万亿。作为对比2024年5月的日均用量仅为1200亿。短短两年增长1000倍。同期模型的具体收入增长不得而知但肯定远不到1000倍。当时国内大厂打的还是入口叙事。传统互联网产品能从C端消费者身上挣钱有两个极其重要的前提。一是极强的边际效应。达到阈值后多服务一个用户的成本几乎为零。比如内容生产完可以反复分发只要用户规模做起来流量可以反过来摊薄成本。二是有多种变现方式。用户不付钱没关系只要用户能长期停留在产品里交互有的是广告、电商等货币化手段。但大模型每服务一个用户都会产生对应成本庞大的用户规模是巨大的成本压力。由于缺少广告等货币化手段免费用户是纯粹的成本负担。2025年3月ChatGPT图片生成模型走红1.3亿用户在一周时间里生成了7亿张图片逼得奥特曼发推特吐槽算力成本。截至今年一季度OpenAI每进账1美元就要赔1.22美元原因就是用户规模太大。目前ChatGPT周活用户突破9亿订阅用户数超过5000万。按这个数据计算付费率仅有5%不到爱奇艺水平甚至不如知乎。按照RevenueCat统计虽然AI App单个付费用户收入贡献比非AI App高41%但流失速度也快30%。今年初奥特曼曾表示自己考虑在ChatGPT免费版和Go版中测试广告功能因为大部分人都不想花钱。大模型公司焦头烂额之时Anthropic成功证明只要强大的模型搭配高商业价值的场景少量用户也能创造巨大收入Claude系产品日活规模不到ChatGPT的5%但Anthropic的年化收入在4月超过OpenAI原因就是编程这个市场价值太高。今年2月Anthropic融资300亿美元5月融资650亿美元。不到四个月公司估值从3800亿美元跳到9650亿美元一己之力改变了资本市场对AI公司的定价逻辑也给全世界的同行指了条明路。春节45亿红包大战落幕时有两件事同时发生。一是OpenClaw横空出世一上线就广受牛马欢迎和跟风。二是Anthropic狂飙突进Claude Code半年时间年化收入突破10亿美元Anthropic成为AI Coding标杆。两件事都指向生产力场景AI变现的关键不是帮用户点奶茶而是帮用户上班。模型的变现路径已经集中于工作流、企业API消耗、AI Coding等生产力场景。举个不恰当但好理解的例子同样卖摄像头C端AI助手是卖给停车场摄像头是定时折旧贬值的资产纯赚辛苦钱。B端的编程和API是卖给交管部门摄像头是抓拍和罚款的生产力工具只要罚款收入覆盖设备投资怎么都是赚。哪个客户的支付意愿和付费能力强不言而喻。AI免不了出现幻觉聊天机器人付费难度很大流量货币化手段基本没有。定位购物、打车、点外卖的AI助手目前并没有革命性的体验改善甚至效率有没有提高都存疑商业化更加遥遥无期。与之对应大模型对B端工作流的改造堪称革命性。以编程为代表的B端应用工作方法和流程高度结构化正好位于大模型的舒适区正中心更重要的是投入产出可以清晰测算。按照Menlo Ventures的测算2025年企业生成式AI支出为370亿美元有190亿美元流向应用层。部门级AI支出里编程占55%是最大的应用场景。因此打完了入口大战的大厂氪金项目都在向生产力场景转移。今年3月OpenAI放弃Sora重点转向代码集中资源和Anthropic缩小差距。谷歌一直走原生多模态路线代价是代码能力全面落后。等到Claude大杀四方谷歌也开始集中资源攻克AI Coding。国内豆包推出专业付费版接入豆包2.1Pro。宣传也很直接主力模型在Coding、Agent、VLM三个方向升级都是付费上班项目。腾讯也一样。虽然微信AI助手小微高调内测但目前来看更像是对资本市场的一个回应。过去一个季度腾讯真正花心思推广的还是WorkBuddy、CodeBuddy和企业级Agent套件。腾讯官方披露CodeBuddy已经覆盖腾讯超过95%的工程师整体编码时间缩短40%。事实证明想让模型赚到钱关键还是让老板心甘情愿开发票。AI基建的压力与出路最会做生意的马斯克在SpaceX的IPO文件里算了一笔账AI应用未来总市场规模28.5万亿美元不含中国和俄罗斯其中基础设施2.4万亿企业应用22.7万亿。至于C端的订阅和广告规模敢想敢干的马斯克也只估了1.36万亿不到企业端规模的零头。为了训练模型和提供云服务科技公司义无反顾地把几乎所有现金流变成了GPU、服务器和数据中心。大家的资本开支爆炸式拉升现金流断崖式下跌。国内字节跳动的净利润直接下跌了70%阿里的自由现金流已经转负了以稳健著称的腾讯资本开支也愈发大手大脚大家不约而同都在搞AI基建。六月传出消息字节跳动正与多家银行洽谈新增约200亿美元贷款为AI基础设施的军备竞赛补充弹药。这将是字节史上最大的一笔离岸贷款。上游万亿规模的资本开支面临极大的折旧压力回报从哪来所有人都需要一个明确的答案。微软26年Q3财年电话会上分析师发出终极一问大家都看见AI需求很强问题是谁来给这一切买单呢押注生产力工具除了变现效率的考虑也是给市场一颗体面的定心丸。相比C端无数个有关未来的大饼生产力AI讲的是付费席位、年度经常性收入、KA客户订单和用量计费听上去就靠谱。相比嚷嚷坚决不花钱的C端用户程序员买起积分和高级会员一点也不手软。有Meta员工建了个排行榜统计公司Token消耗量。30天内Token总用量突破60万亿排名第一的用户凭一己之力消耗了2810亿Token。AI厂商们已经深谙预期管理之道。微软学会了大谈Copilot paid seats、Amazon和Oracle讲AI云收入和GPU利用率。最优秀的要数Salesforce不仅讲ARR还发明了一个堪比生态化反的新概念智能体工作单元Agentic Work Units。高管说他们已把近20万亿tokens转化成24亿个AI真正交付工作的时刻。于是高科技公司加大模型服务采购力度大幅提高了效率员工工资的账越算越亏大量岗位被裁撤而剩下的人必须证明自己很会用AI。员工为了避免被裁撤也要自费使用AI工具避免自己被裁。大模型终于有了可观的回报只是看上去有点不太对劲。
