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02-10

既然SAAS在国内发展不起来，那么云端AI API也必然市场不大

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。

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？

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href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>和<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>，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。 ”</strong></p></blockquote><p>摩根大通给出的理由非常直接。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>第三，平台掌控高频交易与消费流。报告强调，<strong>“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。”</strong></p><p>报告用平台触达举例：</p><blockquote><ul style=\"\"><li><p>“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”。</p></li><li><p><a href=\"https://laohu8.com/S/09988\">阿里巴巴</a>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。”</p></li></ul></blockquote><p>在这一框架下，模型能力本身并不必然对应利润能力。<strong>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。</strong></p><p>这也是摩根大通反复强调的一句话：</p><blockquote><p>“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。”</p></blockquote><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/48f7f0338df33b7f5eabe2b2aa9c3295\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"360\"/></p><h2 id=\"id_138056007\">独立模型公司还有没有机会？</h2><p>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？</p><p>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<strong>双轨竞争格局</strong>：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。</p><p>在摩根大通看来，<strong>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。</strong></p><p>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。</p><blockquote><p>“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。”</p></blockquote><p>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：</p><blockquote><p>“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。”</p></blockquote><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8c5e72820159f15640202024272dd280\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"446\"/></p><h2 id=\"id_225266038\">智谱：用私有化部署守住现金流</h2><p>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。</p><p><strong>1. 财务真相：本地化部署才是当前的利润支柱</strong></p><p>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）。</p><p>数据显示，智谱目前的收入重心在“高合规”需求上：<strong>“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%。”</strong></p><p>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。</p><p>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。</p><p></p><p><strong>2. 增长拐点：云端API蓄势待发</strong></p><p>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。</p><p>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。”</p><p>摩根大通预测，随着规模效应显现，<strong>“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。”</strong></p><p><strong>3. 估值与预测</strong></p><p>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。</p><ul style=\"\"><li><p><strong>增长预测：</strong> 预计2026-2030年营收年复合增长率（CAGR）高达<strong>127%</strong>。</p></li><li><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/S/06838\">盈利时</a>间表：</strong> 预计公司将于<strong>2029年实现盈利</strong>，2030年的正常化调整后净利润率将达到20%。</p></li><li><p><strong>融资需求：</strong> 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。</p></li></ul><p></p><h2 id=\"id_702678576\">MiniMax：用全球化ToC跑出能力边界</h2><p>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”，<strong>其核心标签是“天生全球化”和“全模态”。</strong></p><p><strong>1. 收入结构：海外占比超七成，业务“三分天下”</strong></p><p>MiniMax展现出了与国内其他厂商截然不同的收入画像。</p><p>报告披露了一个惊人的数据：<strong>“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。”</strong></p><p>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。”</p><p>在业务构成上，MiniMax极好地平衡了风险：<strong>“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。”</strong></p><ul style=\"\"><li><p><strong>AI陪伴（Talkie/星野）：</strong> 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<a href=\"https://laohu8.com/S/TME\">腾讯音乐</a>2023年水平），年度ARPU达到31美元。</p></li><li><p><strong>生成式媒体（海螺AI）：</strong> 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。</p></li><li><p><strong>开放平台（API）：</strong> 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。</p></li></ul><p></p><p><strong>2. 技术策略：技术即产品</strong></p><p>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：<strong>“两月一次的模型迭代（速度快于3-4个月的行业平均水平）。”</strong></p><p>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。</p><p>“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。”</p><p><strong>3. 估值与预测</strong></p><p>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。</p><ul style=\"\"><li><p><strong>增长预测：</strong> 预计2026-2030年营收CAGR高达<strong>138%</strong>。</p></li><li><p><strong>盈利时间表：</strong> 预计公司将于<strong>2029年起实现盈利</strong>，2030年调整后净利润率将正常化至24%。</p></li><li><p><strong>融资需求：</strong> 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。</p></li></ul><h2 id=\"id_2757086465\">一个决定胜负的变量：推理成本</h2><p>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：<strong>算力成本结构将从“训练驱动”彻底切换为“推理驱动”。</strong></p><p>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”。</p><p></p><p><strong>1. 训练成本：走向“正常化”</strong></p><p>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：</p><ul style=\"\"><li><p><strong>智谱：</strong> 训练成本占算力总成本的百分比将从2025年的93%<strong>大幅下降至2030年的32%</strong>。</p></li><li><p><strong>MiniMax：</strong> 同期占比将从<strong>80%下降至28%</strong>。</p></li></ul><p>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”。</p><p><strong>2. 推理成本：成为支出的绝对大头</strong></p><p>未来的竞争，是推理效率的竞争。摩根大通预测：</p><ul style=\"\"><li><p><strong>智谱：</strong> 推理相关算力成本占比将从2025年的7%激增至2030年的<strong>68%</strong>。</p></li><li><p><strong>MiniMax：</strong> 同期占比将从20%激增至<strong>72%</strong>。</p></li></ul><p>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&amp;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。</p><p>这意味着，未来竞争的核心不再是“谁能训更大的模型”，而是：<strong>谁的推理更便宜；谁的利用率更高；谁能掌握定价权。</strong></p><p>在摩根大通看来，智谱与 MiniMax 的价值，不在于挑战平台，而在于<strong>占据平台之外但不可或缺的位置</strong>。</p><p></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta 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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。","news_type":1,"symbols_score_info":{"02513":1.5}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":422,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":["OTX.SI"],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":52,"optionInvolvedFlag":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"hasMoreComment":false,"orderType":2}