中國大模型領域的兩家頭部企業智譜與MiniMax，近期先后向港股市場遞交招股書，引發資本市場對“全球大模型第一股”的激烈討論。這場競爭背后，折射出AI產業兩種截然不同的發展路徑：一方深耕底層技術，試圖成為AI時代的“水電煤”；另一方聚焦應用創新，不斷推出吸睛的消費級產品。兩種模式在資本市場的碰撞，實質是AI產業價值歸屬的深度較量。

從創立基因來看，兩家企業的戰略選擇早已埋下伏筆。若將AI產業比作正在建設的智慧城市，智譜選擇優先構建電網、水廠等基礎設施，而MiniMax則致力于打造霓虹燈等標志性景觀。前者以清華大學實驗室為起點，堅持全棧自研GLM架構，從模型結構到訓練框架均保持技術自主性，其商業模式類似于開發AI時代的操作系統；后者雖同樣具備自研模型能力，但戰略重心明顯偏向應用層，通過AI對話、陪伴、音視頻生成等消費級產品快速占領市場。

招股書數據顯示，智譜的商業模式呈現典型的“基礎設施”特征。截至2025年6月，其模型已服務超8000家機構客戶，賦能設備數量突破8000萬臺，覆蓋科技、金融、醫療等關鍵領域。這種跨行業的規模化滲透能力，使其在OpenAI內部文件中被列為最具威脅的國際競爭對手。財務表現上，智譜2024年全年收入達2.63億元，2025年上半年收入1.62億元，海外客戶貢獻占比達11.6%，顯示出基礎服務模式的可持續性。更值得關注的是，其毛利率長期維持在50%以上，2025年上半年年復購率高達79%，表明政企客戶對底層模型的依賴度持續增強。

MiniMax則展現出截然不同的財務畫像。其2025年前9個月收入中，71.1%來自C端應用訂閱與內購，海螺AI、Talkie/星野兩款產品貢獻了67.7%的營收。這種“應用驅動”模式雖帶來快速起量，但毛利率長期徘徊在25%以下，2024年甚至低至12.2%。招股書揭示，高昂的營銷支出是主要拖累——2024年營銷費用達6.12億元，是同期營收的2.8倍。有趣的是，其B端業務毛利率卻高達69.4%，與C端形成鮮明對比，這種“C端虧損、B端盈利”的悖論，暴露出應用層競爭的殘酷性。

技術演進規律為這場競爭增添了變數。歷史經驗表明，PC時代的操作系統、移動互聯網的底層生態、云計算的基礎服務，最終都成為產業價值的核心沉淀區。反觀應用層，GPT-4的發布曾導致大批基于GPT-3.5的應用迅速褪色，Sora的橫空出世更讓多個文生視頻創業公司估值歸零。這種“基座躍遷抹平應用優勢”的現象，在大模型時代可能愈發顯著。當開源模型性能持續提升，部署工具日益完善，企業客戶轉向垂直自研的可能性正在增加，這對依賴定制化服務的模式構成潛在挑戰。

資本市場的選擇似乎暗合技術演進邏輯。智譜通過標準化技術棧向云端MaaS服務遷移，試圖構建“本地化部署+云端增長”的雙輪驅動模式；MiniMax則持續加碼消費者市場，但其收入結構已發生顯著變化——API開放平臺業務占比從近80%驟降至不足30%。這種轉型背后，是算力成本與收入倒掛的現實困境：2025年前9個月，兩家企業研發支出中算力成本占比均超過70%，每投入3元算力僅能收回1元收入，這種“燒錢換增長”的模式難以持續。