4月24日，DeepSeek正式發布新模型V4，以開源、低價、高性能給市場帶來沖擊，智譜與MiniMax雙雙跳水，市值一度跌超10%和12%。有網友戲稱，DeepSeek果然是國產大模型最嚴厲的父親。

無論是新模型V4，還是近期DeepSeek的融資消息，無疑都會給智譜和MiniMax的股價帶來較大波動。4月23日，我們獨家報道DeepSeek最新估值達到3000億元，目前這個數字已經得到一位DeepSeek內部人士的確認。

當前真正卡住智譜和MiniMax的不是別的，而是年初龍蝦火爆后帶來的算力荒。

一位頭部大廠算法人員算了一筆賬，在同一個項目里改幾行代碼，不搭skills，AI先得讀完整套系統的上下文，工程文件、依賴聲明和類定義統統加載，單次任務幾十萬Token可能一下就燒完了。去年底同樣花10塊錢能跑完的任務，今年賬單上變成了近20塊。

“真到了需要復雜推理還原問題的時候，真不如自己手寫，AI的性價比不如大學生，好用還便宜。”今年以來，智譜API價格連漲三次，4月發布GLM-5.1后Token價格再度上調10%，外版Coding Plan月付價格幾乎翻倍，算下來，第一季度智譜的API定價累計上調約83%。MiniMax則將之前的Coding Plan全面升級為Token Plan，新增免費額度減少。

做出同樣動作的還有阿里和騰訊，他們都將Coding Plan下架換成Token Plan。4月，阿里云四天內連發三條產品漲價公告，部分項目漲幅最高達34%。更早的3月，騰訊云部分模型價格漲幅高達463%。這意味著，哪怕成為高階會員，Token量大管飽的日子也已經一去不復返了。

智譜CEO張鵬上個月在內部會議表示，“未來12個月最大問題是算力，不是需求。”而為了在有限的資源下求生存，MiniMax創始人閆俊杰表示，雖然公司同期收入增長了158.9%，但公司內部已經不再盲目追求用戶量的絕對值，并宣布，截至2月，M2系列模型的百萬Token推理成本已較2025年12月下降了超50%。

摩根大通最近將智譜與MiniMax同列為“中國AI采用周期的結構性受益者”，面對同樣的算力擠兌，智譜和MiniMax交出了截然不同的答卷。

01

算力成了大模型廠商的生死線

春節以來，開發者社區的投訴帖幾乎沒有停過。Kimi自2月起高峰期常現算力不足，智譜更是一連遭遇了多輪危機，2月GLM-5上線后調用量暴增，API排隊蔓延，部分開發者的長鏈代碼生成任務直接中斷。

智譜不得不公開致歉，承認“規則透明度不夠、GLM-5灰度節奏太慢、老用戶升級機制設計粗糙”，甚至開啟全額退款通道。

4月12日，MiniMax正式開源M2.7模型，首日完成華為昇騰、摩爾線程、沐曦等多款國產GPU的Day-0適配，宣布通過MoE架構優化顯著降低了推理成本。但即便如此，用戶們吐槽MiniMax服務器繁忙、連續掉線、限流的帖子也不在少數。

這種算力短缺的根源在兩端的同時失控。需求端，OpenClaw等智能體應用將Token消耗量推高了不止一個數量級。傳統對話場景一篇文章消耗幾千Token，一個典型的Openclaw自動化任務，其Token消耗量是傳統對話場景的3至5倍，在文件整理、代碼生成、多輪工具調用等環節，單次任務的上下文攜帶量成倍增長。

根據智譜發布的2025年度財報，公司全年實現營業收入7.24億元，同比增長131.9%。但營收增速背后是更驚人的虧損擴大，年內虧損達到47.18億元，同比擴大59.5%，經調整凈虧損31.82億元，同比擴大29.1%。研發開支高達31.80億元，其中支付給第三方算力供應商的計算服務費用占據大頭。

張鵬在一次AI開源前沿論壇上說：“所有的技術，包括智能體框架，在很多場景下可以帶來十倍級的效率提升，但前提是算力充足。”在2026中關村論壇上，他再次強調：“大模型未來12個月面臨的最大問題可能是算力。”

這種“增收巨虧”的局面并非智譜獨有。閆俊杰也不止一次公開表示，用戶量的增長和模型廠商收入的增長間并不存在正相關。這恰好解釋了當下大模型公司“增收不增利”的窘境來源。

供給端則被死死卡住。2025年5月，美國商務部升級芯片出口限制，英偉達H20被納入禁售名單。雖然后續H20有望重返中國市場，但配額大幅縮減。據SemiAnalysis數據，H100一年期租賃價格從2025年10月的約1.70美元/小時/GPU漲至2026年3月的約2.35美元/小時，漲幅近40%。

我們獨家獲悉，某頭部大廠更是拿出數百億的預算從年初就開始求卡，但仍然買卡無門。

據中國信通院數據，2025年英偉達在中國數據中心市場的份額已從2022年的95%下滑至50%，而國產AI芯片份額從12%增長至25%。華為昇騰以約81.2萬塊的出貨量位居國產第一，市場份額約49.2%，但與英偉達剩余份額相加仍難以滿足爆發式增長的算力需求。

這種供給失衡，讓Token市場出現了K型分化。低成本“閑聊型”Token價格一降再降，阿里通義千問一度壓至0.0005元/千Tokens，字節豆包0.0008元/千Tokens。這些面向基礎場景的Token，成了黃仁勛口中類似“水電煤”的基礎設施。

而另一端的“黃金型”Token——長鏈推理、復雜代碼生成、企業私有化部署，價格卻一路走高。智譜的API定價去年以來已累計提價83%，而市場需求非但沒有減弱，API調用量反而增長了400%。算力這把達摩克利斯之劍，落在了所有廠商的脖子上。

02

智譜選保毛利，MiniMax選保份額

算力短缺如同一道共同的緊箍咒，但智譜和MiniMax選擇了兩種截然不同的解脫路徑。智譜的打算很清楚，漲價，篩選，保利潤。

張鵬在3月的一次活動中表示，低價競爭不利于行業發展，上調API價格是成本變化的結果。而從今年2月至4月，智譜用連續三次上調API價格來回應了這個判斷：Coding Plan套餐漲30%，旗艦API服務漲20%，GLM-5上線后漲10%，GLM-5.1再漲10%。

Anthropic在海外已經劃出了一條清晰的參考線。最近，Anthropic調整了企業版Claude Enterprise的定價模式，從每月最高200美元的固定費用，改為每月20美元基礎費加按實際算力消耗收費。而在漲價的同時，Anthropic年化收入從2025年1月的約10億美元，一年后，AnthropicARR突破300億美元，超過OpenAI同期約250億美元的規模。

如今，Anthropic估值已突破1萬億美元，超過了OpenAI（同期約8800億美元）。

智譜選擇跟上。通過連續漲價篩選出高付費意愿的客戶，將有限的算力集中在Vibe Coding（氛圍編程）向Agentic Engineering（智能體工程）演進的高價值場景。

2026年一季度，智譜API定價累計上調83%，同期調用量卻暴增400%，云端API業務毛利率從3.3%升至18.9%。在剛結束的2025年財報電話會上，張鵬將智譜定位為 “中國的Anthropic”，并提出：“大模型公司商業價值取決于Token消耗的規模，而定價權完全取決于模型的智能上界。”

在張鵬看來，能高效處理長鏈復雜推理任務的高端Token永遠是稀缺品，而誰掌握了高端Token的定價權，誰就能在下一代競爭中占住入口。這正是智譜在毛利率從56.3%降至41%的背景下，仍堅持聚焦高價值場景的邏輯所在。

MiniMax則走了一條完全相反的路線，開源、優化、搶規模。2025年10月以來，MiniMax在不到半年的時間內完成了M2、M2.1、M2.5和M2.7四代模型迭代。2026年4月12日，M2.7在全球開源。這款2300億參數的MoE模型在推理時僅激活100億參數，激活率約4.3%，極大降低了推理成本。

為了降本，MiniMax與華為昇騰、摩爾線程、沐曦、昆侖芯等海內外芯片廠商在開源首日完成了Day-0適配。摩爾線程基于MUSA架構實現了深度調優，在MTT S5000上完成高性能推理部署。沐曦曦云C系列GPU依托全棧自研的MXMACA軟件棧實現了“模型發布即算力就緒”。

MiniMax已經拿到了成果。模型調用量爆發，M2系列文本模型單日Token消耗量在2026年前兩個月較2025年12月激增6倍以上，2月ARR已突破1.5億美元。經調整凈虧損約2.5億美元，虧損率顯著收窄。

但這也是一場危險的賭注。MiniMaxAPI客單價明顯低于智譜，單位算力的盈利空間被極度壓縮。MiniMax打的是“以規模換生態”的算盤，閆俊杰的策略是先讓Token足夠便宜，讓開發者習慣它的生態，再通過增值服務完成商業閉環。可如果開源生態變現的進度趕不上研發投入的增長，這條路就可能被高成本堵死。

而低價策略能否支撐Minimax在下一代模型研發上與智譜、阿里等巨頭競爭，仍是未知數。

03

破局關鍵在“國產芯片”和時間窗口

2025年度智譜研發開支為31.8億元，算力成本占研發總開支的七成以上，但仍無法滿足需求。GLM-5單次推理的算力消耗是前代GLM-4.7的3倍，而國產GPU的適配優化尚在推進中。

盡管智譜已完成與華為昇騰、寒武紀等7大國產芯片的深度優化，長序列部署成本下降50%，整體算力缺口依然巨大。

海外巨頭同樣承受著巨大算力緊缺的重壓。OpenAI放棄Sora視頻生成應用，將算力集中到核心模型開發中。Anthropic用鎖定AWS旗下Trainium芯片高達5吉瓦的算力資源來換取客戶穩定性，不只是傳統的風險投資。

算力的“絞索”正在勒緊每一位玩家的脖頸。而在算力的“絞索”被解除之前，智譜和MiniMax各自的探索都只是權宜之計，真正的變數是國產芯片的時間窗口。

2025年，英偉達在中國市場的AI加速卡占有率從2022年的約95%大幅下滑到約55%。國產AI加速卡總出貨量約165萬張，市占率約41%。華為昇騰以約81.2萬張的出貨量斷層領跑，占國產份額約49.2%。阿里平頭哥、百度昆侖芯、寒武紀、海光信息緊隨其后。

在智譜發布的GLM-5中，華為昇騰、摩爾線程、寒武紀等國產芯片平臺已完成深度推理適配與算子級優化。

更關鍵的一步可能在2026年到來。2026年3月，華為在合作伙伴大會上正式發布了搭載全新昇騰950PR的AI訓練推理加速卡Atlas 350。這款芯片性能據估計可達英偉達H20的近三倍，并且對CUDA體系的兼容性已大幅提升，字節跳動、阿里巴巴等大廠都計劃采用。

這意味著通往國產GPU的高質量替代之路已不是紙上談兵。這次DeepSeek V4跳過英偉達CUDA生態，適配的是華為昇騰平臺，可能動搖英偉達在AI算力市場的主導地位，打破其軟件生態壟斷。這也正是黃仁勛最近預言的“災難”。

不過當前DeepSeek自身也卡算力。V4發布時官方明確坦言，V4-Pro當前高端算力吞吐有限，自身都受高端芯片供給約束，無法向外大規模輸出富余算力。

未來的錨點在于，昇騰950PR能否在實際部署中兌現百萬級高吞吐與低延遲的承諾，國產芯片是否能在2026年實現大規模、穩定的ToB商用。假設國產芯片能做到大規模穩定商用，讓算力成本驟降，屆時低價、規模化的路徑無疑將占據上風。

留給國內大模型廠商的問題已然清晰，那就是能否在國產算力芯片全面成熟之前，搶先跑通一條脫離英偉達依賴獨立發展的路徑。

撰寫｜馬文佩、馬舒葉