涉及的行业与公司 * 行业：大模型（AI）行业 [1] * 公司： * 独立大模型厂商：智谱、MiniMax、Kimi、Deepseek [1][2][5][6] * 大型互联网公司：阿里巴巴（千问/通义千问）、字节跳动（豆包）、腾讯、百度 [1][8][11] * 海外厂商：Anthropic、OpenAI [12][13] 核心观点与论据 行业发展趋势：从Chat到Agent范式转变 * 大模型行业已从“会聊天”的Chat范式全面转向“能办事”的Agent范式，头部厂商聚焦原生Agent能力打造，不再单纯追求参数规模 [1][5] * 到2028年，预计60%的系统将支持多厂商交互操作，多智能体系统将从单平台演进到智能体互联网 [1][10] * 短期来看，成本和用户体验仍是多智能体系统落地的最大约束，例如Kimi Swarm单次任务成本在10至15元之间，对大部分企业日常流程仍偏高 [10] 头部厂商竞争格局与差异化策略 * 智谱：凭借全栈大模型技术自主可控及AIGC技术领先，从基座到推理再到智能体框架全链路布局，并通过核心产物开源策略快速构建行业生态 [1][6] * 于1月26日发布全球首个集结深度研究和实际操作能力的AutoGLM沉思模型，是其设备操控类智能体的重要升级 [2] * 更新了320亿参数的GLM 4 Air基座模型，性能比肩Deepseek 1，速度提升接近8倍 [2] * AutoGLM系列在Agent Bench评测中取得优异成绩，其GUI智能体GMPC以9B参数超越GPT-4O等大参数量模型 [2] * MiniMax：依靠高性价比API服务及强大的基座模型与AI原生工作台形成闭环，在TOB端、TOC端及开发者生态中占据优势 [1][6] * 于1月20日发布第二代智能体产品MiniMax Agent 2，将其定义为AI原生工作台，实现了从人适应Agent到Agent主动适应人的交互逻辑转变 [2] * 其API价格仅为Cloud Sonic 4.5的8%，性价比优势明显 [4] * Kimi：通过开源策略，以集群式Agent能力和多模态优势找到市场定位 [1][6] * 于1月27日发布并开源了万亿参数的Kimi 2.5多模态模型，具备集群式作战能力，可以调用最多100个专业分身并行完成任务 [5] * Deepseek：聚焦细分技术领域突破，从推理到OCR视觉处理，实现差异化竞争力 [1][6] * 同一天发布并开源了Deepseek OCR 2，通过贴近人类阅读逻辑的视频编码技术，使AI能够精准读懂复杂文档、表格和公式 [5] 大型互联网公司的AI入口争夺战 * 各大型互联网公司加剧对AI超级入口的争夺，试图掌握高频流量入口，并优化推理成本，以改写盈利预期和估值锚点 [8] * 腾讯：调整组织架构并招聘高质量AI人才，推出会员3D模块与世界模块，重点期待微信Agent与3D世界模块 [8] * 元宝宣布于2月1日启动新春活动，发放10亿现金红包吸引用户 [11] * 通过3D世界模型和AI小程序成长计划，为开发者提供免费会员大模型Token和云资源，以构建其Agent应用的生态壁垒 [11] * 字节跳动：凭借流量突围与豆包火山合作，以及豆包引入抖音商城 [8] * 旗下豆包成为2026年春晚独家AI云合作伙伴，预计春节期间AI应用流量峰值可达700亿次 [11] * 目前豆包模型日调用Token已超过50万亿，其MaaS服务覆盖80%的头部消费品牌、90%的车企及80%的头部券商 [11] * 阿里巴巴：通过千问APP结合平头哥芯片与通义千问形成完整生态系统 [8] * 千问APP全面接入其生态系统，包括淘宝、飞猪、高德等，仅两个月时间内月活跃用户已接近2000万 [11] 大模型竞争的核心主线 * 大模型层面的竞争主要围绕四条主线展开，将决定各厂商在市场中的竞争优势 [3][14] 1. 高阶推理能力：如千问3MAX THINKING、Deepseek下一代模型及Kimi K二等，展示了推理大模型在金融、科研及复杂工业设计中的价值空间 [14] 2. 原生多模态：如Deepseek OCR 2、Kimi多模态以及千问Omni等，将多模态视为数据基础设施加交互界面，不仅服务于C端，也提升训练数据质量 [14] 3. 多Agent协同执行复杂任务：如Kimi Swarm、Minimax Agent及千问AgentScope等，从单一助手过渡到多Agent协同执行复杂任务 [14] 4. 工程效率与推理成本：如Deepseek V3及Gemini，在推理成本控制和工程化能力上的优势明显，直接影响其在大规模B端场景中的性价比竞争力 [14] 独立厂商的业绩与前景 * 智谱： * 预计2025年收入达七八亿元，到2027年增长至25亿至38亿元，但不会实现扭亏，因为研发、算力及交付投入较高 [3][12] * 已成为中国收入体量最大的大模型初创公司，本地化部署收入占比逐步下降，而云端部署收入占比不断提升 [20] * 本地化部署维持60%左右毛利率，对整体收入贡献显著，云端业务则是未来长期估值提升核心 [20] * MiniMax： * 预计2025年收入接近3亿元人民币，而2026年可实现约2.3亿美元收入 [3][12] * 增速更为激进，市场空间天花板更高 [12] * 在C端核心产品Talkie星野方面，截至2025年前三季度全球累计用户超过两亿，月活跃用户2,762万，总体付费率为0.89%，显著高于行业平均水平 [19] * 其ARPU从2023年的6美元提升至15美元 [19] * 在B端业务方面，其开放平台客户数已从130家增加到1,320家 [19] 商业化关键链路与挑战 * 2026年商业化确定性的关键链路有三条 [16][19]： 1. 推理成本持续下降：从2024年至2026年持续下降一个数量级，例如MiniMax利用工程化优势将价格战转化为综合成本优势 [16][18] 2. MaaS（Model as a Service）：作为增长最快的子行业，到2030年前，中国市场渗透率预计达到70% [19] 3. C端超级应用与多Agent协同：预计将在2026年迎来落地，例如MiniMax在AI陪伴、内容创作等高时长、高UP值赛道提前卡位用户心智 [19] * 独立厂商面临的挑战 [15]： 1. 互联网大厂入口战：存在赢家通吃风险，如果腾讯、字节跳动、阿里巴巴在2026年至2027年形成1至2个超级入口，将锁定C端用户习惯 2. 算力供给与成本波动：如果大厂自建IDC进度超预期或算力价格战加剧，第三方AIDC及中小模型厂商成本优势将被削弱 3. 监管约束：国内AI搜索、AI广告及AI内容生成等领域可能面临更强监管约束，商业化路径推进速度可能不及预期 其他重要内容 海外市场动态 * 根据The Information披露的数据，Anthropic将其2026年的收入预测上调20%，达到180亿美元，这表明大模型市场盘子不断扩大且增速超预期 [13] * 预计Anthropic 2025年的收入为80至100亿美元，到2027年可能突破500亿美元 [13] * 这种增长也会带动OpenAI被动上修其收入预期，对国内智谱与MiniMax估值锚定产生积极影响 [13] 发展路径共识 * 大型互联网公司在发展路径上形成三大共识 [9]： 1. 技术层面：持续进行基座轻量化、高性能升级迭代，同时聚焦长程推理、多工具调用及端云协同等核心功能打磨 2. 产品层面：将单一服务转化为场景化应用，实现从技术向产品转化 3. 生态层面：要么依托自身技术优势构建开放开发者生态，要么利用产业生态实现场景渗透 * 各头部厂商开始全球化布局，例如智谱帮助“一带一路”国家构建自主大模型，实现国际扩展 [9] 独立厂商的配置价值 * 从配置层面看，智谱和MiniMax适合作为高贝塔的模型纯度标的，在AI行情强化期受益于资金关注度放大、自身收入增长及PS扩张带来的显著增量弹性 [17] * 模型层含金量持续验证，为智谱和MiniMax带来中长期估值支持 [17]