智譜 VS MiniMax：國產大模型雙雄上市記

本文系基于公開資料撰寫，僅作為信息交流之用，不構成任何投資建議

48小時內，兩家國產大模型巨頭——智譜與MiniMax，先后敲響港交所的鐘聲，屬于中國AI的資本敘事，悄然進入新章。

今天我們來拆解對比下智譜和MiniMax招股書透露的財務基本面，來看看二者在資方、商業化變現路徑、成本支出中有哪些不同，順便探析下現如今國產大模型整體的發展狀況。

（注：本文數據均來自招股書，匯率按1：7估算）。

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資方對比：智譜“國家隊”氛圍更濃

行文伊始，我們先來看一下二者融資歷程和背后的資方差異。

根據招股書，自2022年起，智譜在上市前已完成8輪市場融資，智譜的資方主要分為三大類：國資背景的基金、VC\PE機構及互聯網產業資本。

除了地方大基金，相對知名的VC機構有君聯資本、啟明創投、今日資本、達晨財智、紅杉等等，知名的互聯網產業基金有美團系的三快科技、阿里系的上海飛玡、以及騰訊和小米系等等。

MiniMax背后的資方同樣豪華，在成立短短三年多以來，經歷了7輪融資，相對知名的VC機構有紅杉、經緯、基石資本、云啟資本、IDG、高瓴創投等等，相對知名的互聯網產業基金包括米哈游、阿里巴巴、騰訊、小紅書、小米、金山等等。

作為明星項目，二者背后的資方有一定的重疊度，差異最大的一方面是智譜的國家資本多一點，MiniMax因為大部分業務在海外，國際資本多一點，產業基金中，米哈游比較特殊，持股MiniMax的份額較高，畢竟米哈游是MiniMax的客戶，也是同地區不同領域的佼佼者。

資方的差異也決定了現階段二者商業化路徑的分野，智譜更青睞機構客戶，也不難理解為何劉德兵在上市的內部信中，沒談市值沒談預期，而是專注地聊了聊技術；而MiniMax則是以C端客戶和AI應用為主，需要更大的曝光，因此我們能在羅老師的博客中，看到閆俊杰的身影。

02

生意對比：To B毛利高，To C增速快

毋庸置疑的是，智譜和MiniMax都是目前國內領先的大模型廠商，從財報的表述來看，它們對利用大模型商業化這件事的思考不同。

智譜和MiniMax的終極目標都是AGI，智譜的表述更大膽一點，從業務介紹的第一句就挑明智譜創立的目的，就是在中國追求通用人工智能（AGI）的創新。而MiniMax的表達略顯含蓄：致力于推動人工智能創新，已執行各類人類智力任務。

但是從商業化的路徑來看，MiniMax明顯是更大膽的那一個。

智譜目前主要的業務圍繞著機構客戶，采用模型即服務（MaaS） 模式，核心是為機構客戶提供基座大模型能力，商業化變現之路更像是互聯網時代的SaaS公司。具體的業務模式有兩種，一種是幫助客戶本地定制專屬AI模型，一種是在云端幫客戶構建AI解決方案。

而MiniMax商業化路徑完全是圍繞著應用和C端用戶，披露的口徑也從機構用戶變成了MAU，據財報披露目前其原生AI產品付費用戶規模約為177萬，企業級機構客戶約2500家。

月活用戶中，Talkie/星野（Talkie國內版）這一款產品的用戶數就接近四分之三，Talkie是一款語音文字生成類的情感APP，我們也曾經專門介紹過（詳見：《騰訊米哈游押寶的中國AI應用，正在海外悶聲發財》）。

簡單來講，智譜和MiniMax，一個TO B，一個TO C。

兩種模式也直觀反映在了二者的業績，MiniMax過去三年的收入更加平滑，基本盤更大，今年前九個月的收入增速約為175%。

而智譜今年上半年的增速更快，達到了325%，其一是基數較低，其二是To B客戶付費能力強，短期內的收入彈性較大。

從成本側來看，TO B業務的確定性也更強，并且可以攤平前期投入成本，換算到單一項目的成本更低，而TO C業務需要一定量的前期投入，隨著用戶增多，必然要花費更多的營運成本，因此智譜毛利轉正更早，且平均毛利要高于MiniMax。

2022年至今，MiniMax一共虧損了92.4億人民幣，而智譜在未披露2025年Q3的前提下，同樣虧損了62.48億人民幣。整體估算來看，MiniMax自2022年以來，比智譜多虧了20億。

智譜的TO B短期收入增速更快，毛利更高，這么看目前大模型是不是TO B的模式更好？

顯然也不是，因為MiniMax比智譜晚成立兩年半，并且知道2023年才開啟商業化變現之路，而目前智譜整體的收入基本盤還不如MiniMax，按照披露口徑估算（MiniMax收入按兩個季度估算），目前智譜的收入規模約為MiniMax年度收入的76%。

也就是說拉長周期來看，TO C模式的增長穩定性，高增速的可持續性更強，并且MiniMax還有一個優勢，就是來自非中國大陸地區的收入占比達到了73.1%，掙Dollar換算過來確實更掙錢。

To C的模式變現的方法更多（比如廣告、用戶付費等），相對更成熟穩定，因此市場給于MiniMax的估值略高。

當然，目前兩家大模型公司還處在探索期，上市是為了彌補資金缺口，未來的商業化變現路徑并不確定，無論To C還是To B，只是目前我們根據招股書膚淺的判斷，未來二者的商業化路徑也有可能趨同。

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成本對比：大模型企業算力成本占企業總費用大約65%

聊完了收入側，我們再來看看成本側二者的差異，智譜和MiniMax因為成立年限較短，無論是資產側還是成本側，報表都相對簡單清晰，我們拆分了費用及資產，得出了二者較為明顯的四個方面差異：

1）MiniMax的階段性營銷費用更高，智譜的研發成本更高

從成本結構來看，智譜和MiniMax過去三年的管理成本完全一致，差異主要在銷售費用和研發費用中，其中MiniMax 2024年整體的銷售費用達到了智譜的150%以上，是最顯著的差異點。

銷售成本很好的反應了二者業務模式的不同，拆分銷售成本明細項來看，最新一期MiniMax的業務推廣費占比達到92%，C端產品的廣告費投入要遠高于B端產品，并且MiniMax目前主要的收入源自海外，因此投入成本以美元計價，此前Talkie的投流非常高，費用自然更高。不過2025年以來，MiniMax的銷售投入有明顯的收窄趨勢。

智譜的銷售費用中，廣告占比僅為46%，人員成本占比34%，也比較符合互聯網時代SaaS產品依賴人員銷售的慣性邏輯。

研發成本方面，二者的研發投入費用都很高，2022-2024三年間，智譜投入了28億，MiniMax投入了19億，并且明顯都有加速的趨勢。現階段來看，智譜花在研發的費用還是略勝一籌。

2）MiniMax人員成本顯著低于智譜

拆解費用細項我們便會發現，不僅僅是前文中提到銷售費用，智譜在其他各項費用明細中，人員成本的占比都要比MiniMax高，并且主營業務成本中，智譜人員成本的占比達到了39%，是支出第一大項，而MiniMax僅有1.4%。

當然，這可能還是與業務模式相關，畢竟定制化業務本就需要更多的研發人員，智譜整體的人員規模要遠比MiniMax高。

3）智譜和MiniMax的研發開支70%-80%花在算力上

再來看一下智譜和MiniMax研發費用的細分類別開支，以今年已披露的研發費用構成來看，智譜和MiniMax的研發投入結構高度一致。

智譜的人員工資為17%，MiniMax為16%+4%的股份支付對價，二者相差三個點。外部的技術服務費約1-3%，沒有差距。

差異較大的可能是折舊費用，從資產層面來看，MiniMax的使用權資產中，沒有標明算力成本，大多數是物業及辦公成本，智譜有部分自購算力資產，因此研發費用中計提了部分折舊，可以推算MiniMax的算力大多數依賴外租。

智譜和MiniMax的算力成本占研發的比例都超過70%，如果智譜的折舊費用與算力相關，那么二者都有80%的研發成本花費在了算力上。

而研發費用也是二者支出最高的成本項，刨除業務所需的主營業務成本，智譜和MiniMax的研發費用占期間費用的比例分別為80.2%和74.6%。

換句話說，目前大模型公司的算力成本，占總費用的65%左右。

4）智譜和MiniMax的現金儲備相同，但MiniMax的閑錢更多

再來看一下智譜和MiniMax資本構成有何不同。

截止最新的財報期（智譜25年6月，MiniMax25年9月），MiniMax的總資產約79億，而智譜的總資產約為51億，MiniMax更“重”一點。

分項目來看，還是因為業務模式的差距，讓智譜和MiniMax在少數資產項目上產生了差異，比如智譜的應收款更多一點，MiniMax預付成本更多一點。

智譜和MiniMax都沒有債務壓力，智譜的銀行貸款1.37億左右，MiniMax僅有0.99億，絕對金額都非常小。

從營運側來看，智譜2024年經營性現金流支出了22.45億元，MiniMax支出了18.09億元，智譜略多。截止報告期最新的現金流余額，智譜為25.52億元，MiniMax為25.39億元，二者相差不大。

從智譜的角度來看，相對缺乏現金流，這輪上市確實幫助其緩解了資金壓力；而MiniMax目前來看資本盈余還較多，前文中提到的資產差異中，MiniMax還有45億以公允價值計量的短期投資，附注闡釋了這部分資產主要為理財，現金安全墊更厚一點。

04結語

誠然，前文中提到的智譜與MiniMax財務層面的差異，都是我們通過拆分科目，用放大鏡的視角來尋找二者的差異。如果從結構來說，無論是資產結構占比，還是營收增速趨勢，甚至是費用的支出構成，智譜和MiniMax的差異并不大。

拆解財報最大的好處是讓我們認識到了大模型公司真正的樣子，比如現階段大模型企業的營收增速連年翻倍，大模型公司也有不少的營銷支出，并且65%左右的成本都集中在算力等等。

除此之外，無論是智譜還是MiniMax，都是以AGI為最終目標，現階段無論是押注機構深層賦能，還是擁抱用戶廣泛連接，只是當前背景下的兩種注腳而已，To B也好To C也罷，可能未來的終局，都是To AI（為達成AGI而服務）。