体验完"龙虾"，我搞懂了当下智谱和MiniMax的估值逻辑

费尔牧笔记

体验完"龙虾"，我搞懂了当下智谱和MiniMax的估值逻辑


摘自MARS MARS 商业思考

Agent正在重新定义模型厂商的估值逻辑

过去的AI公司靠卖API调用次数来挣钱。用户问一句，模型答一句，按轮次计费。这个商业模式的天花板很明显——用户留存率低，用完就走，厂商永远在拉新。

一个传统对话用户，一天可能产生几千到几万Token的消耗。但一个OpenClaw用户不同——它会帮你写代码、查数据、整理文档，一个任务可能需要调用底层模型数十甚至上百次，每次都是完整的上下文。

一个OpenClaw用户产生的Token消耗，是传统对话用户的10倍乃至100倍。

MiniMax M2.5在2026年2月的Token消耗量达到4.55万亿，这个数字是Kimi K2.5、GLM-5、DeepSeek V3.2三家总和的数倍。

对于模型厂商来说，这意味着收入模型的根本性转变

从按对话轮次计费变成按实际算力消耗计费，Agent场景下的收入天花板远高于传统对话。Kimi近20天累计收入超过2025年全年，海外收入首次超过国内，因为Agent形态的变革，单个用户的付费潜力被放大了100倍。

传统AI产品最大的痛点是"用完就走"，但Agent不同。当你把写代码、整理数据这些重复性工作交给它，它会越来越懂你的偏好和习惯。用的越久，迁移成本越高。这是一个"用了就离不开"的商业模式。

当用户在一个平台上部署了自己的Agent，积累了大量自定义配置和技能，要迁移到其他平台的成本会非常高。

为什么智谱和MiniMax都在第一时间接入？

答案很简单：时间窗口极其珍贵，谁也不愿意把用户流量拱手让给竞争对手。

月之暗面的Kimi已经验证了Agent这条路走得通。Kimi K2.5在OpenRouter上的周Token消耗量增长261%，20天收入超过2025年全年。这种示范效应足以让任何厂商眼红。

但更重要的是，Agent正在成为模型厂商的"必选项"，而非"可选项"。

传统对话场景下，各家模型的差异无非是"回答质量好一点，反应速度快一点"。用户切换成本极低，今天用Kimi，明天就可以换成千问或豆包。

但Agent场景完全不同。当用户把自己的工作流、代码库、数据整理习惯都沉淀在一个平台上时，切换成本呈指数级上升。谁先占领用户的工作台，或许谁就赢得了未来五年的用户关系。

智谱选择了一条差异化的路径。他们的AutoGLM不强调"操控电脑"，而是强调"操作手机"——用视觉语言模型直接操作手机里的超级App。这个思路的底层逻辑是：中国用户的手机使用时长远超电脑，而且几乎所有生活服务都沉淀在微信和飞书里。

无论路径如何，目标和结果都是一样的：在Agent这个新范式下，建立自己的用户壁垒和生态护城河。

算力成本正在变得可控

传统7×24小时运行的AI对话服务，如果用Claude Sonnet，每小时成本大约在10-20美元。这个成本对于需要高频率、长时间运行的Agent场景来说，是不可承受之重。

但MiniMax M2.5给出了完全不同的定价——100 tokens/秒输出只要1美元/小时，50 tokens/秒只要0.3美元/小时。

同等运行时间下，M2.5的成本只有Claude Sonnet的十分之一到二十分之一。

这就是为什么MiniMax敢于在定价上如此激进——他们不是在"低价竞争"，而是通过极致性价比快速占领市场，建立用户心智和生态壁垒。当市场被占领后，成本优势会转化为定价权。

这也是为什么资本市场对MiniMax如此乐观：他们找到了一个可持续的盈利模型，而非像很多AI公司那样"卖一单亏一单"。

当AI从"会说话的工具"演变为"能做事系统"，谁能率先把开源能力转化为可靠的产品体验，谁就有可能在下一代计算入口的争夺中占据先机。

因此各家互联网大厂都在积极接入“龙虾”，腾讯在推WorkBuddy和QClaw，打通微信和QQ；字节在推ArkClaw，深度绑定飞书。

每个人都在争夺自己生态内的AI入口

云厂商们则扮演了"卖铲子"的角色——无论谁家的Agent跑起来，都需要用到阿里、腾讯、京东的算力资源。这部分也是确定性较高的受益者。

过去大家卖的是"对话能力"，本质上是一个工具，用完即走；未来大家卖的是"工作流"，本质上是一个员工，越用越离不开。

这是两种完全不同的商业模式，也是为什么资本市场愿意给Agent赛道如此高估值的根本原因。