从40亿到130亿美元！中国大模型这波增长，可能和你想得不一样

从数据看，国内大模型自 6 月以来，增长一直在加速。

2025 年 12 月，中国主要 AI 模型公司的年化收入大约只有 40 亿美元。到了今年 3 月，变成 60 亿美元。如今，这个数据已经接近 130 亿美元。

也就是说，八个月时间，中国 AI 模型公司的年化收入规模，从 40 亿美元干到了 130 亿美元。

而且，增长速度还在加快。

2025 年 12 月到今年 3 月，三个月增加了大约 20 亿美元。3 月到 6 月，又增加了 40 亿美元。6 月到 8 月，只用了两个月，又增加了大约 30 亿美元。

换句话说，最开始每个月大概新增六七亿美元 ARR。最近两个月，已经变成每个月新增十几亿美元。大模型商业化开始明显提速了。

其中，最具代表性的是智谱。今年 3 月，智谱 MaaS，也就是 API 业务的 ARR 大约只有 2.5 亿美元。到了 7 月，已经接近 10 亿美元。8 月份，按照月度收入年化，ARR 达到 16 亿美元。如果按照最新一周收入年化，甚至已经达到 20 亿美元。

仅仅 8 月份一个月的 API 收入，就已经超过智谱 2026 年上半年 API 业务的总收入。

如果按照目前的趋势继续跑，到年底，智谱 API ARR 可能进一步接近 25 亿美元。

MiniMax 身上，也能看到类似的增长曲线。2025 年 12 月，MiniMax ARR 大约只有 1 亿美元；2026 年 2 月，超过 1.5 亿美元；4 月至 5 月，已经增长到 3 亿— 4.3 亿美元。到了 8 月，按照最新周度收入年化，ARR 已经超过 8 亿美元。

管理层此前给出的目标，是 2026 年底收入突破 10 亿美元。

这轮增长背后，还有两个非常反常识的变化：

第一，增长并不是靠降价换来的。

过去两年，中国大模型最出名的标签之一，就是价格战。模型越来越便宜，Token 越来越便宜。所以看到调用量和收入增长，很多人的第一反应可能是：是不是又在以价换量？

但最新的数据恰恰相反。

从 8 月份开始，DeepSeek 不同产品的 API 价格上涨了大约 3 倍到 12 倍。

按照高峰时段计算，相比 7 月底旧价格，不同计费项普遍上涨约 3—12 倍。

其中，V4 Pro 缓存命中输入价格，从每百万 Token 0.003625 美元提高到 0.044 美元，涨幅超过 12 倍；输出价格则从 0.87 美元提高到 3.96 美元，涨了大约 4.6 倍。

价格涨了这么多，使用量却没有明显掉下去。

智谱也是一样。今年以来，智谱API平均价格上涨了 101%，基本翻倍。但与此同时，Token 使用量增长了 40 多倍。

第二个变化，是海外收入。

按 Robonomics 作者 FD 估算，中国 AI 模型公司的海外收入，目前已经超过 20 亿美元。

其中，MiniMax 的海外收入占比最高，其 60.8% 的收入来自海外。

Kimi 的海外收入占比也很高。今年 2 月就有消息称，Kimi 海外收入首次超过国内。到了 6 月，公司 ARR 已经增长到大约 3 亿美元，海外开发者被认为是增长的重要来源之一。

按照作者估算，智谱海外收入占比也已经达到大约 40%。即便阿里、腾讯这类收入结构明显偏国内的大厂，海外模型收入占比估计也已经达到 5%—10%。

这意味着，中国 AI 第一次出现了真正有规模的软件出口。

虽然收入增长越来越快，但一个新的问题也开始出现：

大模型公司越来越难估值了。

从目前看，国内大模型的估值，出现了明显的分化。

DeepSeek 估值按最新一轮传闻大约 740 亿美元，ARR 超过 10 亿美元，对应不到 70 倍。智谱市值约 710 亿美元，最新周度 ARR 约 20 亿美元，对应 36 倍。MiniMax 估值约 156 亿美元，ARR 约 8 亿美元，对应大约 20 倍。

从 20 倍到 70 倍，差了三倍多，远远超过海外大模型的估值差。作为对比，从 25 年下半年开始，OpenAI 和 Anthropic 的估值差始终维持上下在 1 倍左右。

为什么国内大模型估值差这么大？

一个很重要的原因是，国内厂商之间的战略分化，比 OpenAI 和 Anthropic 更大。

OpenAI 和 Anthropic 都拥有最顶级的模型能力，也拥有足够多的算力、资本和研发资源。

虽然早期两家的优势场景并不完全一样，但一旦某个方向被验证，它们都有能力迅速重新配置资源。

最典型的是 Coding。当 Coding 被证明是 AI 最重要的高价值场景之一后，OpenAI 很快开始集中资源追赶。

第三方 Tracker TickerTrends 估算，今年 2 月 Codex 的年化收入还只有约 10 亿美元，到 6 月已经升到 56 亿美元，8 月进一步达到 88 亿美元。同期，Claude Code 大约 151 亿美元。

Claude Code 当然还在领先，但两者收入差距已经从 7 月初的 2.4 倍左右，缩小到 8 月的 1.7 倍。

但国内厂商完全是另一种情况。

由于资源有限，没有人有足够资源同时把所有方向都做到最前沿，因此每家公司都必须在有限的方向上提前下注。比如，智谱早期更偏 MaaS、企业 API 和国产算力适配，Kimi 押注长文本，MiniMax 则更早把资源押在多模态、视频和海外市场。

而且，国内模型公司很难像 OpenAI 一样，看见方向不对以后马上砸几十亿美元追赶。这就带来一个问题，当方向共识发生变化，国内模型公司的战略调整往往需要几个月甚至更长时间。

所以，国内模型公司的经营结果，会比海外头部公司更加依赖早期战略判断。战略分化越大，收入分化越大，估值自然也越难收敛。

除了战略差异化，各家在效率上也有所差异。

The Information 此前报道，DeepSeek 今年前 7 个月 API 业务毛利率达到 82.9%，Anthropic 预计 60% 多。也就是说，DeepSeek 的毛利率甚至比 Anthropic 还高。

相比之下，智谱 API 毛利率只有 24.6%，国内文本模型 API 毛利率大多还在 40%—60%。

这个差距非常夸张。同样是 10 亿美元 ARR，80% 毛利率，意味着能留下 8 亿美元毛利润。20% 毛利率，只能留下 2 亿美元，差了整整 4 倍。

两者叠加之下，国内模型公司的估值，恐怕很难再用一套统一的ARR倍数去衡量。

真正拉开估值差距的，只有两件事：增长路径，以及收入质量。

前者决定公司能跑多快，后者决定这份增长到底有多值钱。