定价正发生着微妙的变化。

上市从不意味着上岸。很多时候，它只是把一家公司推到了更挑剔的目光之下——资本市场从来不会因为“你上来了”就网开一面。

眼下，这一幕正发生在中国大模型双雄身上：智谱（02513.HK）与MiniMax（00100.HK）。

今年3月，两家公司默契地公布了各自的年度财报，并给出了高度相似的AGI公式。紧接着，连发布全员信的节点也撞上了车。

智谱创始人唐杰在内部信中阐释了对AGI的理解，宣布开启“Touch High（摸高）计划”——言下之意，继续聚焦于AGI研究，而非短期商业变&现。

几天前，MiniMax创始人闫俊杰则在内部信中表态：从即日起，直到公司实现AGI的那一天，他将不再从公司领取任何薪酬。

只看内部信的风格，智谱偏理想、重技术叙事；MiniMax更务实，用上了资本市场最爱的“创始人不领薪酬”戏码。二者各有侧重，但折射出的困境却是相通的：

当市场意识到“Token不经济”，人们对大模型价值的定价逻辑，正在被重写。

1、为什么是现在？

智谱内部信的标题叫《巨浪已来》，MiniMax则是《向天空的尽头》。一个瞄向大海，一个望向天空，两家都在技术层表达了对AGI的不懈探索。

但跳出技术叙事，这两封内部信发布的节点其实很值得琢磨。

第一，两家大模型公司都迎来了上市后的首次“解禁大考”。

解禁不一定等于抛售，但它给了基石投资者一个兑现窗口。是继续持有，还是变钱离场？投资者会盯着技术迭代速度、商业化增长、模型训练效率这些硬指标来做决定。而他们的选择，不可避免地会传导至股价和市场信心上。

第二，两家大模型公司都急缺“粮草弹药”。

MiniMax在港股IPO时募资净额约54.61亿港元，上市约半年，已经用掉了约77%的钱，主要用于研发与基建。公司自己承认，消耗速度超出预期。

智谱这边，上市前约50亿港元的募资总额，同期也已消耗了93%。

花钱的速度远超预期，两家企业都在拼命找钱。

一条路是从港股回A股。MiniMax和智谱此前都已表态，启动了A股IPO申报或上市辅导。

另一条路是港股再融资。智谱宣布配售H股，拟募资约314.1亿港元，是年初IPO募资的6倍；MiniMax则采用了更灵活的组合融资方式，以“配售新股+可转债”合计募资160.4亿港元，是年初IPO募资的约3倍。

从募资用途来看，两家花钱的手段有相似性，都明确指向基模迭代、算力基础设施建设和商业化拓展。

不同点在于，智谱偏向生态扩张，MiniMax更专注应用整合。

智谱明确提到资金用于战略投资及并购。这一点并不让人意外——智谱曾多次下场做LP。据其2025年财报，智谱参与成立的星连资本已出手30多个企业，整体价值达13.027亿元，增幅186.26%，作为LP的智谱，财务账面权益值约2.79亿元。

MiniMax则将资金用于Harness类AI原生产品的全球商业化和开发上。这和它此前因Agent收获的高光时刻有关。OpenClaw的火热之下，MiniMax凭借M2.5和M2.7模型的53天高频迭代，抓住了Agent渗透的红利。

但很快，两家公司都撞上了一面墙。

2、撞上了相同的墙

这面墙叫做：Token不经济。

回到今年年初，在首份年报披露时，智谱和MiniMax给出的公式出奇地一致。

智谱说：“AGI商业价值=智能上界×Token消耗规模”。MiniMax说：“平台价值=智能密度×Token吞吐量”。

两家大模型的共识是：智能上限和Token消耗相关。这也是当时行业的普遍认知。

但很快，庞大的Token消耗订单撑不起实际交付成果。“Token越来越贵”、“Token plan的价格争议”迅速成为行业讨论的焦点。

这其实就是所谓的“Token不经济”：Token量在激增，模型厂商为了覆盖成本提升API定价，下游使用者承担了攀升的成本。一旦交付效果不及预期，人们很容易质疑模型本身的底层能力。

这其实是“灰姑娘水晶鞋效应”——用户对AI模型的期待，就像灰姑娘的脚，永远在等待一双尺寸合适的水晶鞋。想锁定忠实用户、提升留存率，就必须用SOTA模型的技术能力，帮助他们解决实际业务场景里的问题。

意识到这一点后，智谱和MiniMax迅速掉转车头，集中解决“Token不经济”的难题。

在模型侧，重点提升两大能力：Coding能力和长程任务能力。

具体来说，Coding能力解决的是Token的定价问题，长程任务解决的是Token的交付效果。

一方面，中国大模型厂商从Anthropic身上得到了启示：Coding不仅是实现Token商业化变&现的核心场景，容易实现溢价，还能帮公司避开“做模型还是做产品”的创新者窘境。

MiniMax Agent首席架构师阿岛在采访中坦言：“今天做通用Agent应用，比较悲哀的一点是，你的创新最终都会被模型内化掉。甚至你写的很多Skill，未来可能都不再需要了。”

而Coding场景很好地实现了“模型即产品”。编程能力领先的模型公司，在看到被解锁的应用场景和用法后，往往会迅速把它们吸收、内化到下一代模型和Agent产品中，让那些忠诚度较高的企业用户和开发者第一时间体验到。

长程任务能力则是解决模型的实际交付成果。唐杰在内部信中提到，今天模型令人兴奋的突破在于，模型能学会完成一个极长的任务——不是即时问答，而是跨越数周、数月甚至数年的规划与执行。

说白了，为了让模型完成更复杂、更长的任务，两家大模型厂商都在尝试将底层模型的编程、工具调用、深度搜索、多步任务执行等能力，封装成可调用、可编排、可交付的Agent工作流。MiniMax Agent就是一个典型例子。

3、谁被低估了？

内部信同期发布，两家企业自然被拿来反复比较。

最明显的差距在于市值。截至发稿，智谱市值超过7000亿港元，MiniMax接近700亿港元。相差十倍的市值，让投资者忍不住好奇：两家人基因相似（都是独立大模型公司），同样还在亏损，为什么走出了截然不同的行情？

第一，智谱有参照物。

早期智谱就把自己定位成“中国版OpenAI”，在业绩电话会上花大量篇幅对标Anthropic。这次内部信又特别强调了“极致的安全治理”。因为长期押注Coding，Anthropic已经实现了对OpenAI的阶段性反超——无论是公司估值还是年度经常性收入（ARR）。智谱较早押注Coding方向，为其提升B端收入的可见性埋下了伏笔。相比之下，MiniMax走的是多元化路径，B端C端两条腿走路，叠加原生多模态心智，但由于缺少对标对象，也少了一些确定性。

第二，智谱享受了技术基础设施的溢价。

在内部信提到的“摸高计划”中，智谱透露了一个关键信息：未来并不追求短期的应用变&现。另外，DeepSeek和智谱还被曝正在自主研发AI推理芯片，旨在降低对英伟达、华&为等外部芯片供应商的依赖。智谱正与国内多家芯片设计企业展开初步磋商，计划为旗下GLM大模型开发定制化AI芯片。

这一切都说明，智谱向资本市场展示的，不单单是一个模型平台商，而是一个全栈AI基础设施商。这无疑是一个更长期、更大的叙事，也天然享受了技术基础设施带来的溢价。

但无论是智谱还是MiniMax，资本市场的短期反差并不是终点。内部信既是对投资者的预期管理，也是自身的一次再激励。

谁被低估、谁被高估？这个问题其实不重要。短期看，财报基本面就是韧性的体现：MiniMax需要回答多元化路线的增长确定性，智谱需要回答Coding的短期先发优势能否转化为持续动能。长期看，中国大模型的竞争还远未结束。谁落后、谁领先，改变仍在继续。

• 参考资料：1、腾讯研究院：Token不经济