別再盯著大模型第一股，關鍵看誰先跑通Anthropic模式

在追求AGI的路途上，中美兩國的資本市場，正為大模型公司提供兩條截然不同的路徑。

2025年12月17日，被業內視為最早系統性對標OpenAI的智譜和另一家模型廠商MiniMax，傳出參與港交所上市聆訊。兩天后，智譜正式宣布通過港交所聆訊并遞交招股書。21日，MiniMax也遞交招股書。

這意味著國產大模型公司沖刺中國大模型第一股的同時，也正在探索一條不同于OpenAI的資本路徑，不再依賴單一戰略投資方，而是通過公開市場，構建更長期、更多元的結構。

奔赴AGI是一個極其漫長的周期。當模型廠商首次將自身置于公開市場之下，接受持續的信息披露與公眾審視，也意味著行業正從早期以敘事驅動為主的階段，邁入以財務表現和商業兌現為核心的“資本定價期”。

從已披露的信息和行業共識來看，智譜與MiniMax的核心商業邏輯，都高度集中于MaaS的API調用服務，也是大模型獨角獸Anthropic的主要盈利模式。

這家巨無霸在過去的短短的8個月時間里（1-8月），收入暴漲5倍，達到50億美元，被視為OpenAI最強勁的對手之一。

對于國產模型廠商，一個更現實的問題也隨之浮現。是不是第一股不重要，能否持續賣出模型、獲得穩定且可預期的收入，才是資本市場真正關心的問題。

在基座模型廠商與互聯網大廠高度競爭的格局下，獨立初創公司的生存空間究竟在哪里？以MaaS為主流的商業模式，是否足以支撐模型公司在長期、高投入研發周期下的資本估值？誰會先跑通Anthropic的商業模式？

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關于獨立模型廠商MaaS的兩大誤解

想要理解模型公司的估值，得先搞清楚模型公司的MaaS模式。

MaaS模式是近年來云業務從基礎設施，向上層應用服務延伸的新形態，指模型服務廠商依托自有或租用的算力，將預訓練模型封裝成標準化產品提供給中小企業，幫助其省去購置芯片、構建昂貴算力設施、組建AI人才團隊以及模型適配調試等環節。

也就是說，MaaS是為了幫助企業用戶更方便地使用模型能力，模型廠商們相當于把房子建好，企業以及開發者可以直接拎包入住。

如何理解MaaS模式？很多人是有誤解的。有人認為相比云廠商的MaaS，獨立廠商的MaaS沒有算力成本和生態產品優勢，也就意味著MaaS模式在模型廠商這里根本不成立。

智譜高級副總裁吳瑋杰此前曾對我們說，“這種觀點有失偏頗。如果按照這個人的邏輯，今天國內市值前10的互聯網公司幾乎都在通過MaaS API的方式調用智譜的模型，既然智譜GLM4.6也是開源模型，他們為什么不選擇在自己的云上部署并調用呢？”

實際上，這里主要有兩個原因。

一是，模型開源并不意味著模型直接部署后，可以高并發、穩定、便宜、快速地跑起來，這背后需要有強大的工程化能力做支撐。模型廠商提供的API，不只是模型本身，還封裝了相關優化推理能力，比如無損量化、芯片適配、混合精度等。

另一個原因是，獨立廠商將模型作為核心產品，持續快速迭代，而互聯網大廠，會更關注在特定場景下模型的效果和服務的可用性。客戶希望能在第一時間用到最好的模型，為其用戶帶來更好的體驗，如果沒有模型廠商支持，云廠商無法在短時間內提供與原廠一樣的服務體驗。

模型更新很快，以智譜GLM為例，從4.5版本迭代到4.6，只有兩個月左右，也會導致模型部署和開源跟不上模型迭代速度，云廠商想一直用最強的模型，只能從原廠去調用API。

因此，直接調用獨立模型公司的API，對他們來說反而是最優選擇。

云廠商也有自己的限制。大廠之間存在競爭關系，正像阿里不會使用字節的豆包模型，小紅書也不會調用抖音的模型一樣，這就給獨立模型廠商營造了生存空間。也就是說，模型產商的MaaS能為云廠商之間的競爭提供了一個緩沖帶，而隨著大廠在AI方面的投入日益增加，這個緩沖帶必然是會長期存在的。

但這并不說明模型廠商只是個“替代品”，大廠、企業以及開發者最終選擇哪家MaaS 平臺，更多的仍然是基于模型性能，和模型廠商在服務層面提供的工程化能力。

另一個誤解是，不少人認為在云廠商的價格戰下，大模型token價格下降，MaaS收入很難有高溢價收費。

實際上，人們忽視了MaaS的規模效應。MaaS是目前模型廠商最能夠實現規模化的商業模式，它可以續費，而不是一次性收入。這是模型公司第一次能獲得類似阿里云、AWS 那種“高續費、高黏性”的收入結構。

很多情況下，如果一家企業一旦在某個場景使用了一家公司模型，穩定運營一段時間后，輕易不會遷移。因為成本太大了。

長遠來看，MaaS的規模效應會帶來對模型性能的反哺。通常情況下，模型使用量越大，不僅能大幅降低模型推理的單位成本，而且收到更多真實場景需求反饋，加速模型迭代。

如果將目標聚焦到海外，Anthropic就是MaaS規模化效應的最好例證。2024年，Anthropic的收入只有3.8億美元，而今年11月，Anthropic上調了營收預期為47億美元，其中38億來自MaaS收入，相當于OpenAI預測的同期API收入的兩倍。

Anthropic的毛利率更是從去年的-95%，上漲至今年50%。Anthropic預計，最早在2027年實現現金流轉正，比OpenAI盈利時間表還要提前三年。

Anthropic正是憑借Claude模型在編程能力的卓越表現，成為全球獨立模型廠商里 MaaS收入最大的一家。也是支撐其估值在大半年時間翻升6倍的重要原因。

而國內模型廠商MaaS模式的規模效應，才剛剛開始。

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獨特的MaaS樣本：純API調用和私有化部署

國內MaaS商業化也開始進入加速期。IDC最新數據顯示，2025年上半年，中國公有云上大模型調用量達536.7萬億Tokens，較2024年全年增加近4倍。

下半年增速更明顯，尤其是基礎模型能力大幅提升后。在智譜的公開報道中，其旗艦模型GLM4.5發布后，token調用量和模型API收入出現十倍增長。

資本對國產模型公司的重新估值，與這股需求側的快速躍升密切相關——模型行業正在從“故事期”正式邁入“落地期”。

智譜的收入，主要來自兩部分，一是面向政府、大企業的本地化部署業務，一是提供API調用服務的MaaS業務。根據招股書披露，智譜2024年收入3.12億，相當于2022年的兩倍，三年營收復合增長率高達130%。在弗若斯特沙利文數據中，以2024年收入計算，智譜已是中國最大的獨立大模型廠商，同時在所有通用大模型廠商中位列第二，甚至超過阿里巴巴和商湯科技。

來自智譜招股書

當前智譜的收入結構，還依賴第一類本地化部署業務，這一業務占比8成。不過，輕量化的MaaS業務收入占比已經大幅提升。據悉，智譜的目標是將MaaS收入占比提升至50%。

收入結構的變化背后，受益于智譜已初具規模的MaaS收入增長。招股書披露，智譜云端MaaS和訂閱業務呈現指數級增長趨勢，付費流量收入超所有國產模型之和。

實際上，早在2021年，智譜就提出MaaS業務，其在云端提供三類標準化產品：通用模型API、垂類模型API 和Coding訂閱。推理能力、智能體能力成為今年各家模型公司的“標配功能”，也是推動 MaaS 收入激增的主因。

其中最能說明問題的，是智譜的Coding能力。智譜CEO張鵬此前對媒體披露，面向全球開發者的模型服務業務（GLM Coding Plan）年度經常性收入（ARR）已突破1億元人民幣，折合美元約1400萬。

這個增長數據乍看似乎不起眼，但卻是一個極有想象力的信號。國內擁有超過1000萬開發者，此前因為模型能力的代際差，大多數開發者在使用開發工具時，會優先使用國外頂級模型。

但隨著國內模型能力提升，在大部分任務完成度上，國內第一梯隊的模型能力和國外模型能力相差無幾。而AI Coding工具的門檻越來越低，大量的泛開發者群體涌入，會不斷放大用戶對更有性價比優勢的國內AI編程模型的需求。

在中美AI主權爭奪的敘事下，類似海外模型廠商Anthropic斷供風波，加劇海內外開發者的反感，給具有性價比優勢的國內模型廠商帶來了利好機會。

據悉，智譜的海外收入增速最快。海內外的主流AI編程工具包括谷歌收購的Windsurf，字節的海外編程工具TRAE、阿里巴巴面向海外的Qoder等，都把智譜的模型變成自己產品里的隱形底座。

這也說明全球開發者正進入“多模型混用”時代，他們會選擇在不同任務上，使用最具性價比的模型。海外用戶付費意愿更強，也意味著一旦能融入全球開發者的工作流，可能會產生更強的“護城河”。

除了MaaS業務，原有的本地化部署業務毛利如何，也是值得關注的重點。根據招股書披露，智譜本地化部署業務的毛利率近三年均在50%以上。

本地化部署傾向被認為是長周期、回款慢的業務，為何毛利如此高。這或許跟智譜在私有化業務上，走出了一條不同于傳統政企交付的路線有關。今年3月，智譜推出“模力社區—大模型 MaaS 平臺”，落地上海浦東垂類模型生態集聚區。這意味著在一個可信的園區環境中，將GLM系列模型以平臺化方式部署，讓園區內多家企業可以共享調用。

這個模式的獨特性在于，它既不像傳統私有化那樣周期長、成本高、重度定制，也不像純API那樣受限于數據安全和政府合規要求。它介于“兩者之間”，是一種“一次部署、多方共享”的輕量化本地MaaS模式，優勢是低成本、效率高、可規模復制。

也因此，從商業化上看，上述兩部分業務都在持續發力。商業飛輪一旦轉動起來，就會越轉越快，行業格局就逐漸固化。OpenAI、Anthropic、智譜等都在嘗試構建這樣的飛輪。

03

國產模型廠商是否被低估

很長一段時間，因為DeepSeek效應掀起的全球熱，一度讓市場唱衰AI 六小龍的聲音不絕于耳。在DeepSeek強模型能力下，B端反哺C端，可謂名利雙收。市場上一度只認DeepSeek，其他模型廠商紛紛調整策略，有的放棄了基座模型研究，開始轉向垂類模型，專注落地效果。

盡管擺脫了DeepSeek陰影的幾家獨立基座模型廠商，估值較上一輪融資均顯著提升，但與美國模型廠商的估值邏輯相比，仍存在巨大差距。

美國第一梯隊模型廠商OpenAI的估值已達到5000億美元，也是全球估值最高的AI公司，Anthropic最新估值3500億美元。相比之下，國內第一梯隊的三家模型廠商估值均不及OpenAI 的1/100，Anthropic的1/50。

今年以來，兩大巨頭的融資節奏非常夸張。縱向對比融資結果，Anthropic估值增速最快，最新估值相比今年3月的615億美元，暴漲了近6倍。而OpenAI 的估值相比今年4月時估值，也增加了2000億美元。

很大一部分原因，是他們捆綁了三方資本、算力公司形成的強“AI聯盟”，資金在內部形成了“閉環”。比如今年11月，Anthropic和英偉達、微軟簽訂一筆150億美元融資協議，Anthropic獲得巨額資金的同時，作為回報，承諾從微軟購買價值300億美元的Azure算力，這些算力又要完全運行在英偉達的AI系統之上。

國內模型公司被低估的原因可能較為復雜。中國融資環境復雜，國內創投機構因為自身的融資困難，并不是很有耐心，一些大模型的投資人都希望隔輪退，早點套現。相比模型公司，他們更喜歡AI硬件這類偏向應用的領域，因為有收入和買單方，更容易退出。

國內外資本的估值邏輯存在顯著差異。OpenAI作為引領全球GPT浪潮并在AGI領域多次樹立里程碑的公司，其全球影響力賦予了美國AI模型獨特的敘事邏輯，估值已經超越了傳統企業的評估框架。

根據OpenAI近期披露的財務數據，OpenAI在2025年上半年實現營收43億美元，已超過去年全年總額，但凈虧損達135億美元。目前OpenAI的估值為5000億美元，這種估值邏輯與國內主流的PE（市盈率）倍數體系完全不同。

這也意味著，硅谷的邏輯是將OpenAI視為未來全球公司的操作系統，而非傳統的AI工具，享有全球操作系統的溢價。這個故事很大，誰掌握了操作系統，誰就掌握了未來的產業節奏。

而智譜在內的國內頭部廠商的模型被視作效率產品，依然是按照傳統的成本結構定價，忽略掉了模型廠商的自我迭代能力和復雜的國際因素。

比如，這家脫胎于清華大學知識工程實驗室的獨立模型公司，一直保持穩定的強更新能力。今年7月，智譜推出基座模型GLM4.5，首次在一個模型里原生融合了推理能力、編碼和智能體能力。9月底上線的GLM4.6，在Coding能力上，與世界最頂級的模型Anthropic Claude Sonnet 4、GPT-5 并列全球盲測第一，展示了其在 SOTA 級別模型上的技術壁壘。

實際上中國的開源模型，也在加速參與AI定義全球敘事的可能。對許多想發展AI的第三方國家而言，中國開源模型更有優勢。比如他們完全可以把國內模型部署在私有云上，不僅免費，而且數據可控、安全。

今年以來，智譜向“一帶一路”沿線多個國家，包括越南、印尼、馬來西亞、新加坡、阿聯酋、沙特和肯尼亞等輸出AI基礎設施和技術支持，幫助他們構建自主可控的AI能力。也因此，智譜一度被OpenAI視為中國最大的“頭號競爭對手”。

當然OpenAI的目的，表面看是為了給美國政府施壓，最終還是為了爭奪全球敘事能力，保持自身估值上漲的可持續性。

單純從盈利能力上去評估中國模型廠商，顯然會低估中國模型能力。中國模型憑借高性價比、高性能，借助海外主權國家將大模型發展延伸到產業和國家級基礎設施的機會，理應完成一次估值框架的遷移。不過中國獨立模型廠商想要爭奪全球敘事，也需要更多的算力、資本全方位投入。

作為OpenAI在中國市場映射標的，智譜只要還留在牌桌上，收入規模化趨勢依然在，就有機會像OpenAI一樣，爭奪更大的估值空間。

撰寫｜柳嘉

編輯｜八尺

「白鯨實驗室」原創文章

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