作者 | 张贝贝
编辑 | 丁萍
头图 | 视觉中国
大模型公司在资本市场的定价逻辑，开始被重新审视。
智谱因逆势提价还量增受到市场关注，并伴随指数纳入利好股价连创新高；MiniMax 也在客户数半年增长 5 倍、年化经常性收入 ARR 两个月翻倍的消息传来后，引发市场对其商业化进展的关注，股价于消息次日（5 月 29 日）再度翻红。
这些信号表明，驱动市场的因素已从技术叙事，悄然转向对经营质量的审视。
这背后反映的是，资本虽然仍在追逐 AI，但看重的已经不再只是谁模型更强，更看重的是谁能先赚钱。
原因很简单，当技术能力通过开源和云服务快速普惠，调用大模型已像购买水电一样方便时，技术领先不再自动等于估值领先。
换句话说，靠技术光环就能提估值的时代结束了。
在这样的背景下，建立能够自我造血的商业闭环，成为大模型企业的生存必须选择。所谓商业闭环，即产品能持续变现，收入能覆盖成本，最终摆脱融资依赖。
因此，当下投资大模型公司，不能只看参数、榜单和融资额，核心是要看三本账：收入账、成本账和资本账。
本文就用这三本账，去对比智谱、MiniMax、DeepSeek 三家公司，判断谁最有可能接近成为一家能够实现商业闭环的企业。
大模型下半场，要看三本账
对大模型公司来说，有收入，不等于真正完成商业化。
政企项目、私有化 / 本地部署、API 调用、C 端订阅等等，看起来都叫 " 商业化收入 "，但含金量不是一回事。
政企项目和私有化部署的优点很明显：客单价高，能快速把收入做起来。但问题同样明显：交付重、销售周期长、复用性差，很多时候更像一次性工程收入。它能撑规模，却未必能撑利润和现金流。
相比之下，云端 API 和 C 端订阅的产品化收入想象空间更大。它们一旦形成规模，更接近软件平台的商业模型，具备更高的复购率与边际利润。但前提是，你得先证明自己能稳定获客，并且用户愿意持续付费。
如果再往上看一层，海外收入占比高的公司，通常还意味着它具备全球化能力，未来的天花板也可能更高。
所以，大模型下半场看收入，关键看收入是不是可持续、可复制、可放大的。一次性项目收入和可复制的订阅收入，根本不是一回事。
这是要看的第一本账：收入账。
在此基础上，我们要看第二本 " 成本账 "。
很多人一提大模型成本，先想到的是训练成本。但到了今天，更值得关注的是推理成本、销售成本、交付成本和获客成本。
原因很简单，行业已经从 " 谁先把模型做出来 "，进入 " 谁先把模型卖出去并赚到钱 " 的阶段。训练成本固然重要，但那更多是前期投入；而推理、销售、交付这些成本，才是业务一旦跑起来后每天都要面对的现实。
而且，不同商业模式下，成本结构完全不同。
对于偏政企、偏私有化部署的公司来说，真正压利润的往往不是推理成本（由客户承担），而是销售、交付和长期运维成本。
对于偏云端服务、偏 C 端产品的公司来说，推理成本则是最核心的刚性支出。每一次调用、每一次生成、每一个 Agent 任务，都会立即转化成一笔真实成本。
尤其是当 AI 从 " 聊天工具 " 变成 " 会干活的数字员工 " 之后，推理成本的重要性被进一步放大。一个复杂 Agent 任务可能要经历几十轮甚至上百轮规划、调用和验证，Token 消耗量往往是普通聊天的 10 倍到 100 倍。
而销售成本可以通过调整渠道策略、提高产品自传播能力来优化，交付成本可以通过产品标准化、减少定制化来降低，甚至转型纯产品模式来规避。但推理成本不同。只要业务在运转，它就必然发生，且与业务量严格正相关，是企业每天都要面对和优化的 " 刚性支出 "。
因此，看成本的关键是要问：谁的单位经济模型更健康？谁每多赚一块钱，需要付出的成本更少？同时需关注这些比率在最近季度的改善趋势。即使整体微亏，若上述比率改善，或者核心产品线已实现单位盈利，则潜力更大。
最后，再看第三本资本账，现金流平衡是关键。
说到底，大模型公司最现实的问题还是：账上的钱还能烧多久？如果融资节奏放缓，业务还能不能继续跑？
在资本趋于理性后，现金流就变成了生死线。判断一家公司的经营质量，最终要回到两个问题：它的增长是否必须依赖持续输血？一旦资本环境转冷，它还能不能靠自身业务撑下去？
总结看，大模型企业真正的分化，已经不发生在模型榜单上，而开始发生在收入结构、成本结构和资本结构上。下半场最值得投资关注的，将是最先证明自己能不靠融资活着的那一个。
智谱们，谁能先 " 告别融资依赖 "？
基于上述框架，我们结合商业模式，对智谱（" 国家队 " 路线）、MiniMax（出海）、DeepSeek（技术驱动的成本优势）在 " 三本账 " 上的真实位置进行对比分析。
（1）智谱：B 端深耕，未来几年对融资依赖仍较大。
三家公司里，智谱最像一家已经有 " 业务盘子 " 的公司，但问题也恰恰在这里：它的收入规模，并不等于它已经跑通了商业闭环。
智谱最大的优势，是它在政企市场的深度绑定能力。
管理层的清华背景，以及中关村科学城、北京市人工智能产业投资基金等核心国资股东的支持，构成了天然的信任背书。更重要的是，智谱将这种背景优势转化为深度的产业绑定，杭州城建投资集团、珠海华发集团、成都高新区等政府机构，以及均是其客户。
这使得私有化部署项目，自 2022 年以来收入贡献一直超 70%，成为当前业绩的主要来源。
这意味着，智谱的收入账并不差，但这些私有化项目收入交付重、周期长、复用性弱，收入质量偏 " 重 "，很难天然长成一个强复购的平台型生意。
智谱显然也意识到了这一点，所以它在加速往 " 高复用的云端 MaaS 服务 " 转。MaaS 服务收入贡献已经从 2022 年的 4.5% 提升至 2025 年的 26.3%。
但问题在于，转型是要花钱的。
与转型相伴的是销售费用整体维持高位；还有研发团队扩张和模型训练、推理所需的算力投入持续增加。结果就是，智谱的亏损在扩大，从 2022 年的 1.43 亿元扩大到 2025 年的 46.98 亿元。
这也决定了它的资本账并不好看：它有业务，但业务结构还不够轻；它也有收入，但是还没形成足够强的自我造血能力。
当然，智谱也是有亮点的，最值得看的是它 MaaS 业务的变化。
2026 年一季度，智谱在 DeepSeek 全面降价的背景下，逆势将云端 API 价格平均上调 83%，调用量却不降反增 400%。说明它在某些细分场景里，确实还保有定价权。
这背后大概率是产品分层。
METR 榜单下，GLM-5.1 是少数具备 8 小时级持续工作的开源模型之一。以及正如海通国际研报中提到，对于中等复杂度任务，DeepSeek 等模型的性价比可能更高；但对于复杂项目、源码级工作、长时间持续执行任务，智谱的 GLM-5.1 仍然具备明显优势。
也就是说，智谱还有机会守住高端开发者市场，而不是被全面拖进价格战。
与此同时，它也在做成本优化。比如通过新一代网络架构 ZCube 落地，智谱在相同算力下提升了 API 响应能力，并节省 33% 的交换机与光模块成本，即降低了部分硬件成本。这意味着，MaaS 业务未来有可能出现 " 收入质量改善 + 成本效率优化 " 的双重变化。
但问题依然是，这还在路上。
这也决定了，未来几年智谱大概率仍然离不开融资。它最可能的路径是先减亏，再扭亏。
（2）MiniMax：C 端出海，短期可能最有机会接近 " 可经营 " 状态。
如果说智谱的问题是 " 收入不轻 "，那 MiniMax 的优势恰恰在于，它的商业模式更像一家产品公司。
MiniMax 走的是 " 模型 + 产品 " 一体化路线，而且是全球化路线。和很多只做底层模型、或者只做单一应用的公司不同，MiniMax 已经在语言、视频、语音、音乐等多个模态上形成研发能力，并把这些能力直接转化成面向用户的产品。
甚至，MiniMax Agent、海螺 AI（视频）、Talkie（面向国际市场）/ 星野（面向中国市场）的智能交互等产品，在海内外 200 多个国家及地区都有着大量忠实用户。
MiniMax 约七成收入来自 C 端 AI 原生产品。也就是说，它的核心收入不是一次性项目，而是更接近产品订阅和持续使用的收入。这种收入结构的最大意义，不是 " 听起来更性感 "，而是它更有可能长成真正的平台型生意。
再进一步按地区看，超过七成来自海外市场，收入天花板较高。
更关键的是，它的成本账也在变好。
MiniMax 的毛利率已经从 2023 年的 -24.68% 提升至 2025 年的 25.4%。其中，开放平台及企业服务业务毛利率保持在 70% 左右；AI 原生产品毛利率则从 2023 年的 -380.2% 提升至 2025 年前三季度的 4.7%，首次转正。
这意味着它最重要的一块业务，不再只是 " 用户很多但越做越亏 "，而是开始接近正向单位经济模型。说白了，MiniMax 已经不是单纯靠烧钱换增长。
更值得注意的是，MiniMax 的费用率也在明显下降。
研发投入仍在增加，但收入增长更快，研发费用率显著下滑；销售费用率从 2023 年的 659.74% 降至 2025 年的 65.66%，在获客上越来越依赖自然增长和口碑传播，还有管理费用率也随着规模效应显现而快速下降。
妙投注：①招股书和财报显示，其研发开支由 2023 年的 70.0 百万美元增长至 2025 年的 252.8 百万美元，年复合增速 90%；但远低于同期收入从 3.5 百万美元到 79 百万美元的 375% 的增速。②公司在 2025 年销售及分销开支 51.9 百万美元，同比下降 40.3%，销售费用率也自然下滑。
有个直观的表现是，尽管它仍然亏损，但质量在改善。
2025 年上市带来的优先股公允价值变动导致金融负债公允价值亏损高达 15.9 亿美元，剔除这部分，净亏损将从 18.71 亿美元下调至 2.81 亿美元。这个数字更能反映其真实经营状态，且低于 2024 年 4.65 亿元的净亏损。
当然，MiniMax 也不是没有风险。
它的核心风险在于，C 端出海模式是否可持续。用户增长、付费率、留存率和海外竞争环境，都会影响它能否真正跨过盈亏平衡点。
但就现阶段而言，MiniMax 至少已经证明了一件事：它的商业模式，也就是技术、产品和收入之间，已经开始形成正反馈。
所以，如果三家公司里要找一个最接近 " 可经营 " 状态的样本，MiniMax 是目前最像的那个。
（3）DeepSeek：最有技术势能，但商业闭环验证最晚。
DeepSeek 是三家公司里最容易被技术光环放大的一个。
过去两年，外界对它的认知更多停留在 " 低成本做出高性能模型 " 的开源黑马。但如果只停留在这一层，就会误判它的商业现实。
DeepSeek 其实已经不是一家只讲技术故事的公司了。它已经确立了 " 开源引流 + 企业服务变现 " 的商业模式。
从收入账看，DeepSeek 最重要的收入来源是 API 服务，这是大模型行业目前最成熟的变现方式之一：通过超低价格吸引企业和开发者大量调用其模型，再用规模摊薄固定成本，本质上是一种平台型逻辑。
从市场份额上看，DeepSeek 已经进入 " 规模化被使用 " 的阶段，成为很多开发者和企业的默认选项之一。这得益于 DeepSeek 定价在主流模型中几乎是最低的。以最新发布的 V4-Pro 模型为例，缓存命中输入价格低至每百万 Token 0.025 元（当前 2.5 折促销价），仅为主流竞品的 2.5% 左右。
妙投注：① API 服务按照调用的 Token 数量付费；Token 是大模型行业的核心计量单位，100 个 Token 大约对应 70-80 个汉字。模型的输入和输出，都会消耗 Token。② deepseek-v4-pro 模型 API 价格将于北京时间 2026/05/31 结束 2.5 折优惠活动后，正式调整为原定价的 1/4。
但问题在于，" 被广泛使用 " 不等于 " 已经赚到钱 "。
DeepSeek 最大的优势，是技术效率和成本控制能力。它可以把价格压到很低，用高调用量换市场份额。这种打法的逻辑没有问题，但它天然要求一个前提：付费率要足够高，免费流量不能长期过大，否则规模越大，商业压力也可能越大。
这也是为什么，DeepSeek 看上去利润想象空间很大，但现实经营结果仍然要谨慎看。而其官方曾披露高达 545% 的理论利润率只能说明它有潜力，但还不能等同于它已经验证了闭环。
企业定制化服务是它的另一块收入来源。由于母公司幻方量化在金融行业的背景，DeepSeek 在金融机构里的私有化部署和定制化服务具备天然优势，这让它不像纯开源社区项目那样完全缺乏变现路径。
但问题依旧在于，它的商业化还早。
所以，DeepSeek 的核心矛盾是 " 这些变现方式能不能在足够长的时间里，支撑起一个不依赖融资的经营模型 "。
今年 5 月份启动的首轮 500 亿元融资，本身就说明了一点：即便技术势能很强，商业闭环也还远未完成。它需要补算力、补基础设施、补人才，这意味着它依然处在重投入阶段。
所以，对 DeepSeek 可能最准确的判断是：虽然它最有技术和成本优势，也最有平台化潜力，但商业化验证仍在早期，距离真正可经营的状态，反而可能是三者里最晚的。
因此对比看，MiniMax 因商业模式更轻、增长质量在改善，最接近 " 可经营 " 状态；智谱最有收入规模，但从私有化部署向 MaaS 平台拓展和模型升级仍需较多投入的情况下，近几年对资本的依赖可能仍会比较大；DeepSeek 最有技术势能，但商业化还早，可能需较长时间验证。
如果一定要给一个排序，更合理的判断可能是：MiniMax > 智谱 > DeepSeek。
写在最后
当下大模型行业已经进入下半场，造血能力的比拼才是关键。所以，投资真正值得下注的，是谁先把 AI 活成一门生意的公司。
回归至二级市场投资，更接近 " 可经营 " 状态的 MiniMax，长期价投优势或更大；而智谱更容易受平台化转型和新增量预期驱动，短期弹性可能更大；DeepSeek 若未来进入资本市场，市场关注点大概率会集中在 API 变现效率和商业闭环验证进度。
另外需注意，当下大模型企业的估值都已不算低，除价值投资外，2026 年博弈交易为主或比较好，投资还需谨慎。
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