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春節(jié)AI風暴：AI走出幼年期

2026-02-25 16:35

來源 | 伯虎財經(jīng)（bohuFN）

作者 | All too well

今年2月，當恒生科技指數(shù)還處在一路向南的慘淡當中時，有兩個“小登”走出了不一樣的行情。上市兩個月的智譜從一月底的226.4港元每股一路飆升到發(fā)稿前的628港元每股；上市不過一個半月的MiniMax從一月底的473港元每股上漲到發(fā)稿前的880港元每股。

兩家公司市值均一度跨過3000億港元關口。

3000億港元是什么概念？橫向對比一下就很直觀——當前B站總市值957.17 億港元，京東市值約為3016.79億港元。也就是說，這兩家成立還尚不足十年的AI公司，市值已經(jīng)悄然越過許多互聯(lián)網(wǎng)巨頭。

和“小登”在二級市場予取予求不同，大廠們正忙著讓更多人用上AI。

今年春節(jié)，字節(jié)、阿里和騰訊紛紛取消了春節(jié)休假，嚴陣以待，應對用重金換來的AI需求。在各家的戰(zhàn)報里，僅除夕當天，豆包 AI 互動總次數(shù)達到 19 億次；阿里花費30億元，讓近 2 億用戶使用千問下單消費；騰訊用10億紅包，換來了1.14 億的月活新高。

這是大廠們2026年的第一波交鋒。如何撬動和發(fā)現(xiàn)更多的需求？如何先人一步的占據(jù)AI時代的入口？這是大廠們關心的問題。

無論是大廠們的撒幣買用戶，還是二級市場上的AI“小登”當?shù)溃际茿I時代里的不同切口。毫無疑問的是，AI應用已經(jīng)開始深入融合我們的生活，它既站在港股AI“小登”的升浪中，也藏身在大廠的FOMO情緒里，催促后者把它推向每一個人。

01 2026，AI商業(yè)化元年？

MiniMax和智譜的狂飆之所以讓不少人擔憂，很大程度上是因為他們的市值無法適用于傳統(tǒng)的估值模型。

即便是把它們放到AI企業(yè)的籃子里，也屬于是被嚴重高估的。美國同行Anthropic 最新估值約 3800 億美元，年化收入已經(jīng)超過 20 億美元，市銷率大約 190 倍。而如果以MiniMax前九個月5344 萬美元對應的3000億港元營收來算，后者的市銷率超過 700 倍。

但推動MiniMax和智譜這波上漲的重要原因是，它們的新模型證明了中國AI團隊有能力用算法效率彌補硬件短板，做出讓專業(yè)用戶為之付費、好用的模型。

以智譜為例。

程序員一直是AI的重要付費群體，此前大火的vibe coding就是讓AI作為產出工具來完成寫代碼的工作。但在全球權威編程基準測試里，閉源模型的領先一直很明顯。

智譜新發(fā)布的GLM-5打破了這個慣例，從Artificial Analysis測試的結果來看，GLM-5直接躋身智能程度全球第4，編程能力全球第6，代理能力全球第3，緊追頂尖的閉源模型。而在AA-Omniscience幻覺率測試中，GLM-5把幻覺率壓縮至34%。

除了在推理、代碼和自主能力上的全面升級，GLM-5還大幅降低了運行成本。GLM-5引入的深度稀疏注意力機制讓它能夠根據(jù)內容智能篩選出最重要的詞，舉個例子，同樣是12.8萬個詞的長文本，GLM-5的計算量直接砍掉了一半到三分之二。因此，GLM-5的參數(shù)總量擴展到了7440億，但每次實際激活運算的參數(shù)只有400億。

新模型發(fā)布后，由于用戶規(guī)模與調用量快速提升，智譜還官宣GLM Coding Plan價格上調30%以上。主打輕量化和效率的MiniMax M2.5在被以OpenClaw為代表的Agent需求推動下，只用了一個星期的時間，就成了OpenRouter上Tokens調用量的榜一。

不再追求模型參數(shù)，而是讓用戶真正用起來，這和過去我們熟悉的AI廠商開打價格戰(zhàn)的競爭態(tài)勢是截然不同的。

即便是仍然花大價錢買用戶的大廠們，實際上競爭的也是好用。

晚點LatePost報道，2025 年初，字節(jié)跳動 CEO 梁汝波曾在集團全員會上說，豆包沒顯出 “越多人用越好用” 的互聯(lián)網(wǎng)產品特性，他提出字節(jié)要追求智能上限。春節(jié)前，Doubao2.0升級，除夕當天，Qwen3.5上線。兩者同樣強調Agent執(zhí)行能力，能辦事，真有用。視頻生成模型Seedance2.0發(fā)布后，游戲科學CEO、《黑神話：悟空》制作人馮驥更是發(fā)出了“AIGC的童年時代，結束了”的感嘆。

和小登們不同的是，這些擁有龐大生態(tài)、版圖從電商、生活服務蔓延到短視頻、游戲乃至支付巨頭們，還需要借由AI繼續(xù)鞏固自己的地位。

所以千問接入了淘寶閃購、支付寶、淘寶、飛豬、高德等阿里系應用，為了讓千問的使用體驗更好，阿里投入了大量資源，每周更新2-3 次，一些需求從設計到上線僅需 1-3 天。

無論是智譜和MiniMax的搶跑，還是大廠的紅包大戰(zhàn)，其實都在面向不同的人群，努力讓AI真正被用起來。

02 繁榮背后的隱憂

OpenRouter數(shù)據(jù)顯示，今年2月第一周處理的AI tokens達到13萬億，環(huán)比1月第一周接近翻倍。這和當下行業(yè)的Agent爆發(fā)式增長有很大關系。

在海外，OpenClaw作為一款開源的個人AI助手，能夠在本地電腦或服務器上自主運行，并通過自然語言指令執(zhí)行各種任務。它的爆火速度堪稱史詩級，其在發(fā)布后的短短一周內就突破10 萬顆星標，成為GitHub歷史上增速最快、關注度最高的開源項目之一。

雖然當下處于墻內墻外兩開花的狀態(tài)，但AI應用還存在不少隱憂。

首先，高投入高虧損是行業(yè)常態(tài)，以智譜和MINIMAX為例。

2022—2024年、2025年上半年，智譜的營收分別為0.57億元、1.25億元、3.12億元、1.91億元，凈利潤分別為-1.43億元、-7.88億元、-29.56億元、-23.51億元，三年半虧損62.38億元。

2022—2024年、2025年前三季度，MINIMAX營收分別為0、0.03億美元、 0.31億美元、0.53億美元，分別實現(xiàn)凈利潤-0.74億美元、-2.69億美元、-4.65億美元、-5.12億美元，三年又三個季度合計虧損13.2億美元。

虧損主要出在人力成本和算力成本。據(jù)海豚投研分析，兩個公司員工整體都沒超1000人，尤其是Minimax都不足400人；兩家公司研發(fā)人員都接近75%，單人頭月成本6.5-8.5萬元人民幣（不含期權激勵），其中Minimax研發(fā)人員單人月成本是16萬。

看著不低的人力成本，但和動不動上億美金搶人大戰(zhàn)的慘烈比起來，又不算離譜。真正的壓力來自算力。

從兩家公司披露的數(shù)據(jù)來看，單單模型訓練相關的算力投入，就占到了總支出的 50% 以上，是絕對的大頭，也是虧損的核心來源。

以 2023 年為例，研發(fā)一代模型的訓練成本大約在四五千萬美元之間。而當模型進入下一代，為了實現(xiàn)代際差異，無論是數(shù)據(jù)量、參數(shù)規(guī)模還是算力需求，往往都呈現(xiàn)指數(shù)級增長。模型升級一代，訓練成本提高 3—5 倍幾乎是常態(tài)。

也就是說，算力效率提升了，但算力總需求卻在放大。

一方面，模型規(guī)模持續(xù)膨脹，多模態(tài)能力不斷疊加；另一方面，Agent、編程助手等高頻場景開始落地，調用次數(shù)迅速上升。在這種情況下，即便單次 token 成本快速下行，只要總調用量和模型復雜度同步飆升，企業(yè)最終要支付的算力總賬單，反而可能越滾越大。

這也解釋了，為什么推理成本明明在下降，公司燒錢卻越來越厲害。

根據(jù)灼識咨詢數(shù)據(jù)，行業(yè)平均推理成本已從2022年底每百萬 token 約 20 美元降至 2024 年底不足 0.1 美元，未來仍可能繼續(xù)下降。單次調用確實更便宜了。

與此同時，2024 年，MiniMax 與推理及訓練相關的云計算成本合計約 1.67 億美元，占營收比例達 545%。也就是說，每賺1塊錢，要付出 5 塊多的算力費用。智譜當年計算與算力服務費合計 15.83 億元，占營收 506%。每進賬 1 塊錢，大約 5 塊被算力吞掉。

而且這種趨勢還愈演愈烈。智譜的算力服務費占研發(fā)開支比例，從 2022 年的 17.3%，一路爬升到 2025 年上半年的 71.8%；MiniMax 與訓練相關的云計算開支占研發(fā)比例，也從 39.4% 提升至接近 80%。

這就意味著，目前的情況下，模型要優(yōu)秀，訓練成本就越高，收入似乎也跟不上更新迭代的速度，到底何時才會有個結果？

其次是監(jiān)管和侵權風險。比如Seedance2.0不僅收到了來自版權方的律師函，還下線了爭議極大的真人素材參考能力。

浪潮之下，畢其功于一役是不切實際的想法。AI的參與者們面臨的是一場真實的商業(yè)戰(zhàn)爭，而剛剛過去的春節(jié)可能只不過是一道開胃前菜罷了。

參考來源：

1、至頂AI實驗室：智譜GLM-5技術曝光，代碼能力已經(jīng)趕上Claude？

2、硅基星芒：智譜與Minimax交出“大招”之后，DeepSeek“平A”了一下