3月4日凌晨，因阿里云Coding Plan订阅火爆导致模型API调用量暴涨，阿里云发布公告称，将阶段性调整Coding Plan优惠活动，以保障用户体验。调整后，其首购优惠额度将于每日9：30-11：30、14:30-16:30两个时间段限量供应。据悉，阿里云Coding Plan于2月22日上线优惠活动，新用户首购可享2折优惠，其中每月18000次请求的Lite版仅需7.9元，每月90000次请求的Pro版仅需39.9元，极大地降低高频次编码需求场景的成本 。因极致的性价比，阿里云Coding Plan备受Agent和Coding用户欢迎。目前，阿里云Coding Plan已上线Qwen3.5、GLM-5、Kimi K2.5和MiniMax M2.5等8款顶尖编程模型，是目前市场上最强的订阅服务。公告内容如下：因阿里云Coding Plan订阅太火爆，模型API调用量暴涨。 为保障用户体验，从3月4日开始，阿里云将对Coding Plan首购优惠活动进行阶段性调整：Lite版套餐7.9元首购优惠和Pro版套餐39.9元首购优惠，每日9：30-11：30、14:30-16:30两个时间段限量供应，售完即止。已订阅优惠套餐的用户权益和续费权益保持不变，常规订阅目前保持不变。 我们将持续扩大资源供应，重点保障订阅用户的使用体验。感谢您对阿里云的支持。 阿里云百炼 2026年3月4日

2026年3月4日，鸿蒙智行举办技术焕新发布会，正式发布新一代双光路图像级激光雷达。时代旗舰尊界S800与全景智慧旗舰SUV问界M9，同步首发搭载全球量产最高规格高达896线激光雷达[1]，超高清、超远距、超精准，以感知能力的跃迁，重新定义安全边界。同时，尚界Z7更多新品信息将于3月底发布。华为常务董事、产品投资评审委员会主任、终端BG董事长余承东在发布会上表示：“鸿蒙智行始终坚守‘安全是最大的豪华’核心理念，不断突破智能汽车的技术边界与行业天花板，用中国原创的硬核科技，为用户打造极致安心、极致豪华的出行体验。”硬核数据印证领先实力，百万信赖筑就行业标杆鸿蒙智行始终以全流程主导的体系化能力，推动中国智能电动汽车产业升级。从产品定义、品牌营销、产品设计、核心技术研发，到渠道零售、服务体系、质量流程管控、全生命周期升级与维护，实现全产业链环节的深度赋能。鸿蒙智行旗下“五界”聚势，AITO问界、LUXEED智界、STELATO享界、MAEXTRO尊界、SAIC尚界，累计交付量突破128万台，连续14个月稳居中国汽车品牌成交均价No.1，赢得超百万用户的认可与信赖，成为中国高端智能电动汽车市场的引领者。截至2026年3月3日，鸿蒙智行主动安全系统已避免可能碰撞超过354万次[2]。华为乾崑智驾®️累计辅助驾驶里程87.6亿公里；实测数据显示，ADS辅助驾驶模式下，平均安全行驶里程为中国道路平均水平的3.95倍；ADS人驾模式下，平均安全行驶里程为中国道路平均水平的2.81倍[3]，践行“安全是最大的豪华”理念。感知技术代际跃迁，首发新一代双光路图像级激光雷达本次发布会的核心，是尊界S800与问界M9同步首发搭载全球量产最高规格[4]新一代双光路图像级激光雷达，高达896线，实现感知能力的跨越式突破。这也是鸿蒙智行继行业首发192线激光雷达、高精度固态激光雷达与分布式4D毫米波雷达矩阵后，在核心感知技术上的又一次代际突破。华为智能汽车解决方案BU CEO靳玉志在发布会上介绍，新一代双光路图像级激光雷达首创双光路架构，具备两个不同焦段激光接收单元，实现广角+长焦一体成像。高清画中画的成像效果，既见全局也辨细节；成像分辨率提升4倍；配备业界首创钢化膜玻璃视窗，硬度提升25%，耐久能力提升2倍[5]5，兼顾高性能与高可靠性。实测数据显示，相较192线激光雷达，新一代双光路图像级激光雷达可识别最小目标高度从30cm降至14cm，最远可识别距离从100m提升至162m；黑夜无光环境低反射率目标最远识别距离从42m提升至122m[6]6，感知精度与识别距离均达到行业顶尖水平。更强大全向立体融合感知系统，覆盖更多难例场景基于新一代双光路图像级激光雷达的升级，车辆搭载的全向立体融合感知系统再度进化，尊界S800全车配备36个高精度辅助驾驶传感器，包含4个激光雷达、3分布式4D毫米波雷达矩阵、2个4D毫米波角雷达、11个视觉摄像头、12个超声波雷达与4个车外麦克风，通过前向15个、侧向8个与后向13个传感器[7]7的全维度精准布局，实现更广的感知范围，可覆盖更多难例场景。搭载新一代双光路图像级激光雷达的测试车辆完成了全场景高速主动安全极限验证，可实现120km/h暗光环境下小目标纸箱成功避让、130km/h时速下低反射率横倒轮胎成功避让、120km/h时速下多类型障碍物连续避让等多项极限操作，实现全高速场景的全维度安全防护。尊界S800持续引领，铸就科技超豪华时代标杆作为鸿蒙智行旗下的时代旗舰，尊界S800自上市以来便持续领跑中国超豪华汽车市场。上市9个月，尊界S800累计交付量已突破15,000台[8]8，连续5个月稳居百万豪车销量冠军[9]9，以硬核实力引领中国汽车产业向超高端赛道突破。外观与工艺设计上，尊界S800首创车规级水晶大灯、多层映射门把手与多层映射水晶尾灯，以创新设计语言诠释旗舰格调；中央控制旋钮采用巴黎饰钉纹理，搭配星环散射体切割镜面手工抛光工艺、胡桃木高光工艺[10]10，将车内豪华质感拉满。智能交互方面，尊界S800首次实现多场景灯光系统感应联动、手势感知与玻璃明暗状态联动[11]11，支持多终端、多场景智能联动[12]12，带来卓越的智能座舱体验。尊界S800荣获2025第十届中国设计智造大奖全场大奖[13]13，成为中国超豪华智能汽车的标杆之作。搭载新一代激光雷达的尊界S800，已于2026年3月4日开启预定，建议零售价72.8万元起，即刻下定，至高可享价值153,000元购车权益，权益截止时间为2026年3月31日23:59:59。问界M9，引领中国高端豪华SUV的现象级作品作为鸿蒙智行旗下的全景智慧旗舰SUV，问界M9自上市以来持续引领高端豪华SUV市场。截至目前，问界M9累计交付突破28万辆，荣膺2025年50万级豪华SUV全年销量冠军[14]14，重新谱写高端豪华SUV版图。凭借领先的产品实力，问界M9更是斩获多项行业第一：质量层面，荣膺杰兰路新能源汽车产品质量第一[15]15；安全层面，在C-NCAP测试中创下SUV历史最高得分[16]16；口碑层面，2025年蝉联净推荐值车型总榜第一[17]17；保值率层面，包揽2025年度中国插混（含增程）车型及纯电动SUV保值率双榜第一[18]18。搭载全新一代激光雷达的问界M9，已于2026年3月4日开启预定，建议零售价47.98万元起，即刻下定，至高可享价值87,000元购车权益，权益截止时间为2026年3月31日23:59:59。鸿蒙智行尚界Z7轿跑猎装双箭齐发发布会上，尚界Z7多项设计细节曝光，同时，余承东官宣鸿蒙智行首款猎装车尚界Z7T，为年轻用户出行创造更多可能。尚界Z7定位风尚科技轿跑，以都会美学设计引领都市潮流，全系搭载全新华为途灵平台，为年轻用户提供自在纯粹的驾驶乐趣。尚界Z7T定位风尚科技猎装，拥有更自由的装载空间，完美平衡个性颜值与实用性，满足年轻人更多元户外用车场景需求。此外发布会还透露，新车将首搭可自动转向、智能迎宾的随动四维屏[19]19，以及可放置毛绒玩偶、手办的灵感橱窗19，并拥有电光紫粉、晚山新绿、琥珀金绿等丰富的个性车色可选。关于新车的更多信息，将会在3月底对外披露，敬请期待。 数据统计截止至2026年3月4日 ↑ 数据来源于华为乾崑内部。 ↑ 数据来源于华为乾崑内部，统计时间截止2026年2月28日，覆盖搭载华为乾崑智驾®️ADS的所有车型，基于匿名化数据进行统计分析。目前乘用车所搭载的华为乾崑智驾®️ADS仅为辅助驾驶系统，不能代替驾驶员操控，不能应对所有路况、天气和交通，驾驶员应时刻保持注意并做好随时干预的准备。具体车型是否搭载上述功能，功能效果以及OTA详情等请以车企官方信息为准，具体功能的操作方法、注意事项与局限等详见车企用户手册等。 ↑ 数据统计截止至2026年3月4日 ↑5 提升数据为新一代激光雷达对比192线激光雷达结果，数据来源于华为乾崑内部 ↑6 数据来自华为乾崑智驾 ↑7 部分功能与产品配置有关，功能详情请以官方公布为准 ↑8 数据来源于鸿蒙智行官方 ↑9 数据来源于第三方公开数据 ↑10 部分功能为选配，部分功能与产品配置有关 ↑11 部分功能为选配，部分功能与产品配置有关 ↑12 部分功能需搭配华为终端产品使用，功能详情请以官方公布为准 ↑13 部分功能需搭配华为终端产品使用，功能详情请以官方公布为准 ↑14 数据来源于第三方公开数据 ↑15 杰兰路2025新能源汽车质量榜单 ↑16 M9车型C-NCAP测试得分93.9%系依据《C-NCAP管理规则（2021年版）》于2024年进行的试验结果，该得分仅反映该车型在该版本规程下的测试表现。 ↑17 NPS数据来源于《杰兰路2025H2新能源汽车品牌健康度研究》 ↑18 保值率数据来源于中国汽车流通协会发布的《2025年度中国汽车保值率报告》，原报告中该数据基于1年车龄纯电和插电混动车型二手市场保值情况进行计算评估 ↑19 部分功能与产品配置有关以及部分功能需搭配华为终端产品使用，功能详情请以后续官方公布为准。安全出行，请遵守交通规 ↑

作为鸿蒙智行旗下的全景智慧旗舰SUV，问界M9自上市以来持续引领高端豪华SUV市场。截至目前，问界M9累计交付突破28万辆，荣膺2025年50万级豪华SUV全年销量冠军①，重新谱写传统高端豪华SUV版图。凭借全方位领先的产品实力，问界M9更是斩获多项行业第一：质量层面，荣膺杰兰路新能源汽车产品质量第一②；安全层面，在C-NCAP测试中创下SUV历史最高得分③；口碑层面，2025年蝉联净推荐值车型总榜第一④；保值率层面，包揽2025年度中国插混（含增程）车型及纯电动SUV保值率双榜第一⑤。在本次技术焕新发布会上，问界M9迎来重磅升级，首发搭载新一代双光路图像级激光雷达。作为迄今为止全球量产线数最高的激光雷达，其具备超高清、超远距、超精准三大核心优势，对于小体积目标以及低反射率障碍物的识别距离实现大幅跃升，整体实现感知能力的跨越式突破。基于全新激光雷达的升级，问界M9搭载的全向立体融合感知系统再度进化，全车配备36个高精度传感器，构建起更强大的感知网络。搭载全新一代激光雷达的问界M9，于2026年3月4日发布后同步开放下定，建议零售价47.98万元起，即刻下定，可享1.5万元购置税补贴，产品选配金权益、ADS高阶包赠送等多重权益，首销权益于2026年3月31日截止。————————————————①数据来源于易车网车型零售数据②数据来源于杰兰路2025新能源汽车质量榜单③数据来源于《C-NCAP管理规则（2021年版）》于2024年进行的试验结果，该得分仅反映该车型在该版本规程下的测试表现。④数据来源于《杰兰路2025H2新能源汽车品牌健康度研究》⑤数据来源于中国汽车流通协会发布的《2025年度中国汽车保值率报告》，原报告中该数据基于1年车龄纯电和插电混动车型二手市场保值情况进行计算评估

2026年3月4日，鸿蒙智行技术焕新发布会，重磅揭晓新一代双光路图像级激光雷达。时代旗舰尊界S800，成为首发搭载全球量产最高规格896线激光雷达[1]的车型，以突破性的感知能力跃迁，引领主动安全技术新高度，让每一次出行更安全、更放心。持续领跑中国超豪华汽车市场，引领行业感知技术跃迁自上市以来，尊界S800凭借硬核产品实力，持续领跑中国超豪华汽车市场。上市9个月，尊界S800累计交付量已突破15,000台[2]，连续5个月稳居百万豪车销量冠军[3]，引领中国汽车产业向超高端突破。尊界S800首发搭载的新一代双光路图像级激光雷达，超高清、超远距、超精准，首创双光路架构，具备两个不同焦段激光接收单元，实现广角+长焦一体成像。高清画中画的成像效果，既见全局也辨细节；成像分辨率提升4倍；配备业界首创钢化膜玻璃视窗，硬度提升25%，耐久能力提升2倍[4]，兼顾高性能与高可靠性。在高速场景主动安全极限验证中，搭载新一代双光路图像级激光雷达的尊界S800，可实现120km/h暗光环境下小目标纸箱成功避让、130km/h时速下低反射率横倒轮胎成功避让、120km/h时速下多类型障碍物连续避让等多项极限操作，实现全高速场景的全维度安全防护。OTA升级常用常新，智能体验持续引领尊界S800常用常新，新春OTA新增全新智能迎宾灯语，专属“马到成功”主题，尊享新年出行礼遇；手势控车再升级，新增手势一挥关闭二排对侧车门功能，交互更便捷、更优雅，让每一公里都在引领时代的标准。尊界S800已全系升级华为乾崑智驾®️ADS 4.1，辅助驾驶体验再升级，端到端时延减低30%，通行效率提升20%，重刹率降低50%[5]，避障更丝滑，变道更机敏，匝道汇入汇出更高效，覆盖更多复杂场景，支持乡村窄路和山区小路等一键开启NCA领航辅助。新增三点式掉头[6]，让窄路通行更从容。主动安全能力再升级，驾驶员失能辅助功能全面增强，可自主识别驾驶员失能状态，完成自主减速、靠边停车、打开双闪，解锁车门操作，新增主动拨打救援电话、投射救援灯语[7]功能。辅助驾驶爆胎稳定控制辅助再升级，支持高速对开路面130km/h时速下靠边停车[8]。诠释未来奢华新境，重构全域舒适座舱外观设计上，尊界S800采用天地人和设计理念，融合尖端科技与美学。双百万像素星河大灯车规级水晶大灯设计，历经近百道工序手工打磨，彰显匠心工艺。星云画卷尾灯运用多层映射技术，呈现一步一景的动态成像效果。手握星辰门把手独创立体星光技术，于细微处尽显科技的浪漫。尊界S800提供6款专属车身配色，破晓金黑取意喜马拉雅山脉的黎明将至，云境银紫撷取昆仑之巅的晨光出现；凌云墨白还原五岳胜境的日照云起；旷野棕金诠释塔克拉玛干的旷野如金；云霞晖寓意东海之滨的夕照余晖；星耀黑复刻中原大地的月落星启，彰显不同的格调与品味。双色车身采用6C4B车漆工艺，历经170+道工序精雕细琢，实现零阶差分色腰线效果。尊界S800以5480×2000×1542mm的车身尺寸和3370mm轴距、3.4m²纯平地板，打造阔境天成的舒适座舱。工艺设计上，中央控制旋钮采用巴黎饰钉纹理，搭配星环散射体切割镜面手工抛光工艺、胡桃木高光工艺，尽显超豪华质感。门板扶手、座椅与中岛温度三档可调，石墨烯恒温加热，智能隐私光幕玻璃[9]秒级手势调光，打造阔朗有致舒逸自在的座舱空间。40英寸车规级激光投影巨幕，配合中央旋翼挡板与侧翼屏风，升降式空间屏风与后排一键隐私功能，保证前后排视觉隔离。尊界S800的HUAWEI SOUND ULTIMATE华为悦彰非凡系列音响系统，7.5.10独立声道、43单元扬声器、2920W澎湃功率与空间音分轨模型，实现每一座都是独立音乐厅的沉浸听音体验。智能交互方面，尊界S800的创新智慧电动门，联动毫米波雷达与固态激光雷达，智能感应动静态障碍物，自动调节开启角度，支持隔空手势开前门，二排手势关车门[10]。引入NearLink星闪连接技术，星徽流转智能迎宾光毯与星光大道侧翼光毯点亮，带来满满的科技感与仪式感。智能可变星空顶[11]，呈现满天星光、北斗七星与流星雨特效。智能追光系统[12]，追光灯分区布局点亮仪式感。尊界S800行政四座后排采用轿车级双零重力座椅布局，配备ActiveSafe双零重力座椅，创新主动安全设计，联动ADS自主调整座椅姿态。开创自主智能新体验，领先架构守护安全出行尊界S800搭载途灵龙行平台，自主智能数字底盘，六合一全域融合架构，最小决策链路时延小于1ms，处理能力提升10倍，带来超机动、超灵活、超舒适与超安全的体验提升。自适应扭矩调节与动力分配，实现全维舒适协同控制。路况附着力感知，实现自适应滑移率控制。时空推理悬架，实现颠簸与弯道的事前预判。搭载后轮转向技术，蟹行角度±12°，转弯半径仅5.05m，带来灵活如燕、稳如磐石的操控体验。基于新一代双光路图像级激光雷达的升级，尊界S800搭载的全向立体融合感知系统更强大，全车配备36个高精度辅助驾驶传感器，包含4个激光雷达、3分布式4D毫米波雷达矩阵、2个4D毫米波角雷达、11个视觉摄像头、12个超声波雷达与4个车外麦克风，通过前向15个、侧向8个与后向13个传感器[13]的全维度精准布局，实现更广的感知范围，可覆盖更多难例场景。搭载新一代激光雷达的尊界S800，已于2026年3月4日开启预定，建议零售价72.8万元起，即刻下定，至高可享价值153,000元购车权益，权益截止时间为2026年3月31日23:59:59。 数据统计截止至2026年3月4日 ↑ 数据来源于鸿蒙智行官方 ↑ 数据来源于三方公开数据 ↑ 提升数据为新一代激光雷达对比192线激光雷达结果，数据来源于华为乾崑内部 ↑ 数据来自华为乾崑智驾 ↑ 部分功能需单独购买，具体以公告或产品实际交付为准 ↑ 投射救援灯语仅搭载百万像素智慧投影大灯车辆支持 ↑ 该路况测试场景车型为尊界S800三电机四驱版本 ↑ 部分功能为选配，部分功能与产品配置有关 ↑ 部分功能为选配，部分功能与产品配置有关，功能详情请以官方公布为准，该功能需二排只乘坐一人 ↑ 部分功能为选配，部分功能与产品配置有关 ↑ 部分功能为选配，部分功能与产品配置有关 ↑ 部分功能与产品配置有关，功能详情请以官方公布为准 ↑

3月4日，鸿蒙智行技术焕新发布会于深圳举行。发布会上，尚界Z7多项设计细节曝光，同时余承东官宣推出鸿蒙智行首款猎装车尚界Z7T，为追求个性、热爱生活的年轻用户提供更多选择。双箭齐发，个性自在表达 尚界Z7定位风尚科技轿跑，以都会美学设计引领都市潮流。低趴姿态搭配高级型面，年轻时尚兼顾运动气息；比星辰更璀璨的都市流光大灯，配合钻石晶簇尾灯设计，科技感与辨识度并存，气质拉满。新车全系搭载全新华为途灵平台，为年轻用户提供自在纯粹的驾驶乐趣。年轻，不止一种态度。尚界Z7T定位风尚科技猎装，作为鸿蒙智行首款猎装车，不仅拥有前卫运动的造型，更拥有自由的装载空间，完美平衡个性颜值与实用性，满足年轻人更多元的户外用车场景需求。色彩是设计的灵魂，发布会上，电光紫粉、晚山新绿与琥珀金绿全新配色也同步曝光，每一款都独具特色，充分满足年轻用户的个性主张。余承东透露，尚界Z7还将带来更多种丰富的个性化车色选择，全方位覆盖年轻用户的多元审美偏好。潮趣座舱，年轻自有玩法 尚界Z7内饰亮点也在发布会上首次曝光，首搭全新的随动四维屏①，可以自动转向、智能迎宾，呼叫小艺就能转向应答！更符合人体工程学设计，情绪价值拉满！同时，尚界Z7还带来了全新灵感橱窗①，副驾创新储物空间设计装得下年轻人所爱所玩，毛绒玩偶、毛绒手办轻松陈列其中，让创意时刻随行！尚界Z7轿跑猎装双箭齐发，覆盖年轻人的不同出行场景与个性需求。无论是追求都市潮流的精致出行，还是向往无拘无束的户外探索，尚界Z7与Z7T都能完美适配，成为年轻人个性出行的首选。余承东在发布会中提到，关于新车的更多详细信息，将于3月底正式揭晓，敬请期待！————————————————① 部分功能与产品配置有关以及部分功能需搭配华为终端产品使用，功能详情请以后续官方公布为准。安全出行，请遵守交通规则。

3月2日，香港特区政府创新科技及工业局公布，沙岭数据园区用地完成招标。最终，润泽智算科技集团股份有限公司（下称“润泽科技”）旗下控股公司——香港润江智算科技有限公司，以5.81亿港元成功中标，获得这幅土地长达50年的批租权。 这块位于北部都会区核心、总面积超过11万平方米的土地，将被打造为一个总楼面面积达25万平方米的高端数据中心园区。其中，接近九成（88%）的面积将专门用于建设高端数据中心。项目预计在42个月内开始营运，而从开发到投入营运的头三年，累计投资规模预计将高达238亿港元。 为什么这个项目会受到如此关注呢？关键在于它将带来的算力飞跃。 根据规划，至2032年全面达产后，这个数据中心园区将能提供每秒18万千万亿次浮点运算（即180 EFlops）的算力供给。这是一个什么概念？它相当于目前香港整体算力水平的整整36倍。 香港创新科技及工业局局长孙东此前曾指出，虽然香港算力规模已具优势，但面对全球算力竞争和本地AI产业发展的迫切需求，发展新的算力设施已迫在眉睫。沙岭项目，正是对这一短板的直接回应。它将从根本上弥补香港高端算力供给的不足，为人工智能研发、数字服务创新和科技企业集聚提供强大的底层支撑。 它被视作香港北部都会区创科产业布局的关键标志性项目，深度对接了《香港创新科技发展蓝图》和2025年《施政报告》中加快北部都会区创科布局的核心要求。 更为重要的是，它与香港特区政府的政策节奏高度同频。2026-27年度财政预算案明确提出要提速建设沙岭数据园区算力基建，以支持AI等前沿科技。润泽科技的此次中标，意味着这一规划正从蓝图加速走向现实。 项目营运首三年，预计就能为香港创造约46亿港元的经济产出，并新增约180个高技术岗位。它为香港经济结构的优化升级，注入了实实在在的持续动力。 此次招标采用了一种名为“双信封制”的创新模式：非价格建议（如投资计划、算力规模、产业贡献等）占70%权重，价格建议仅占30%。这意味着，政府更看重投标者能否真正带动产业发展，而非单纯出价最高。 最终，润泽科技相关实体成为唯一入标并成功中标的团体。这背后是其在内地运营超过20个数据园区的丰富经验。香港政府方面表示，经过严格审核，认定中标者有能力兑现承诺，并要求其提供相当于总投资约2%（即超过4亿港元）的保证金，以确保各项指标按时按质完成。 作为北部都会区创科核心枢纽的一部分，沙岭数据园区将与一河之隔的“河套深港科技创新合作区”形成功能互补、协同联动的发展格局。 随着河套合作区科研数据“过河”方案的推进，沙岭数据中心将成为跨境创新资源互联互通的关键节点。它有望助力香港与深圳等粤港澳大湾区核心城市，实现算力资源、科研成果与产业需求的精准对接，强化香港连接内地与全球市场的“超级联系人”角色。 对于半导体产业而言，一个拥有世界级算力基础设施的香港，将极大增强其对全球顶尖芯片设计公司、AI芯片初创企业及EDA厂商的吸引力。

OpenClaw未必是终局形态，小龙虾也未必一直鲜红。但其在复杂、封闭、充满博弈的现实环境中，找到一条能够先执行、再优化、再重构的路径。当Agent开始在旧秩序中工作，而不是在理想环境中演示，企业的智能化进程，也将真正进入了深水区。 作者|斗斗 编辑|皮爷 出品|产业家 建立13000万个社区，发布27000条帖子；自主购买电话卡给开发者打电话；自主联系热门餐厅，说服接线员挤出了空位；失控将Meta安全总监的200多封邮件删除；谷歌带头封杀，Anthropic紧随其后…… 这一连串离谱又充满戏剧性的事件，都指向同一个主角。 2026开年，一个名为OpenClaw的开源项目以闪电般速度席卷GitHub，一天斩获9000颗星。两周后，星标突破17万，一时间，标志性的小龙虾图案登上各大社交平台头版。 这一路径的出现，也让产业链参与者迅速嗅到机会。 OpenAI直接挖走OpenClaw创始人。创业领域，美团联合创始人王慧文发出“英雄帖”，广招对OpenClaw相关领域感兴趣的创业者和技术人才。国内一众模型厂商等“卖铲人”则各显身手，智谱、Kimi、MiniMax、阿里云等国纷纷推出CodingPlan的API套餐，试图深度绑定这只炙手可热的“龙虾”。 事实上，OpenClaw的特殊之处在于，任何人都能基于其打造专属Agent助手，通过聊天界面让Agent跨平台、跨系统完成任务，这与过去“只说不做”“集成式”的AI助手截然不同，意味着Agent真正长出手脚，开始进入真实世界。 那么，OpenClaw的价值究竟是什么？真的无所不能吗？它为AI产业化落地带来了什么？真的能推动我们走向通用AGI吗？以及，在如今中国企业Agent落地正进入系统繁多却彼此割裂的深水区，OpenClaw这一路径，是否能够改变现状？ 不论OpenClaw后续如何，但这些疑问背后，一个不可否认的事实是，火爆2个月的OpenClaw，已然给中国的AI落地产业链，带来一个新的方向和进化，那就是从智能体单点的技术、协议走向真正的智能体跨体系协同时代。 一、困在API里的Agent，开启“外挂” 一直以来，Agent被视为让AI成为真正生产力的关键纽带。大模型像一个极其聪明的大脑，却并不会真正去“做”：它不会自己打开网页、填写表格、整理文件或跨平台操作。 Agent的意义，是为这个大脑装上“手脚”，让其不仅能思考，还能调用工具、访问系统、操作软件，完成一连串具体步骤。比如，把“帮我做一份行业报告”拆解为自动搜索资料、筛选信息、整理数据、生成图表、排版成文档并发送邮件，形成完整闭环。 但这个闭环始终存在裂痕。 数据显示，在WebArena这类真实网页多步任务测试中，GPT-4级模型在3—5步任务上的成功率约为40%—60%，一旦超过10步，往往降至15%—25%；超过15步时，成功率跌破10%。公开案例也显示，6—8步以上流程中，人工介入率高达40%—60%。 以电商行业为例，一家小型电商公司老板每天要登录多个后台，查看库存、对比竞品价格、调整定价，再检查广告消耗和ROI，最后导出报表生成日报。他希望用Agent自动化实现每天早上8点自动完成所有流程，团队只做策略判断。 但理想很丰满，现实很残酷。 上线第一天，Agent从ERP拉取库存数据，发现某款空气炸锅低于安全阈值，准备同步到平台避免超卖，却发现平台API只支持读取库存，不支持修改前台展示，仍需人工操作。 接着是比价。Agent即便抓取到竞品价格，但需要执行“批量改价”时，发现平台对改价API的权限做了分级，只有特定类目和大商家才能调用，而且频次有限。所谓“自动调价”，变成了“自动算价+人工执行”。 有企业尝试用RPA录制脚本，但电商后台频繁改版，维护成本极高，往往变成脚本工程师的长期劳动。 可以看到，企业落地Agent的前提非常苛刻，往往走的是对接API、梳理数据结构、重构权限体系、定制流程引擎这种“重集成”路线。这是一条典型的IT项目路径，周期长、投入重、改造深，一旦某个系统升级，接口就要重做。 OpenClaw这种开源框架，恰恰提供了另一种思路。 其基于视觉识别屏幕内容，定位按钮、文本和输入框。通过鼠标点击、键盘输入、滑动、滚动等通用控制完成操作，并在目标驱动下进行决策循环。 相比“重集成”路线，OpenClaw不再依赖平台开放接口，也不强求企业重构系统，而是在屏幕层直接接管操作逻辑，实现更强的执行力，深入企业生产环境。 例如在一项基于 CL-bench的公开测试显示，在 HR 培训类标准化任务集中，OpenClaw+MiniMax-free Agent 组合的任务解决率达 20%，而对应 MiniMax-M2.1、DeepSeek-chat 裸模型的任务解决率为 0%。 这种执行范式的转变，使得企业用户们跃跃欲试。 Agent迎来新一轮爆发。 二、新一轮Agent爆发的“助攻者”们 2026年初，AI领域再次出现明显躁动，资本、企业与开发者情绪同步升温。 美团联合创始人王慧文发布“英雄帖”，招募OpenClaw创业团队并提供融资支持；开发者论坛被红色小龙虾刷屏；上下游厂商纷纷宣布接入……这种气氛，与2025年同期DeepSeek掀起的“接入潮”如出一辙。 在中国这个特殊的市场，从不缺乏将新范式迅速商业化的力气和手段。 1月底，第一波“卖铲人”，迅速就位。 互联网巨头共识很清晰，那就是不能把核心入口交给开源框架，而要以OpenClaw为参照，结合自身生态形成闭环，从算力、模型到场景全部打通。 阿里云是动作最典型的一家。 2月28日，其推出CoPaw个人智能体工作台，对标OpenClaw，主打“三条命令极简部署”，针对原框架部署复杂的问题做优化。同时原生适配钉钉、飞书、QQ等主流IM，支持本地与云端双模部署，并深度融合通义千问模型能力，解决海外开源框架在国内生态“水土不服”的问题。 在云侧，其上线OpenClaw一键安装与预装镜像，15分钟即可完成部署。其逻辑非常直接，那就是用OpenClaw吸引开发者和企业上云。 总的来说，阿里云的思路是以云基础设施为底座，以通义千问为模型中枢，以钉钉为高频办公场景，通过开源策略吸纳开发者，最终形成闭环。 腾讯云的策略更偏向流量入口。 其通过轻量服务器预置OpenClaw模板，打通企业微信、QQ、飞书、钉钉，并提供可视化切换面板，降低部署门槛。同时，腾讯内部启动自研Agent平台，目标是深度绑定微信、小程序与企业办公生态，减少对外部框架的依赖。 要知道，腾讯最大的优势是社交与IM的垄断级流量入口。无论是C端用户还是中小B端企业用户，触达能力都是行业最强。一旦Agent能力嵌入社交与办公体系，扩散速度会非常快。 百度智能云的打发则围绕搜索入口。 其将核心产品深度内嵌，在百度app实现一键调用OpenClaw智能体，企业在百度智能云完成部署后，可以直接通过搜索框或消息中心调用。后续还将覆盖百科、学术、文库、电商等全生态产品。在能力层面，百度千帆把搜索、百科、学术检索等能力封装为Skill，上架OpenClaw生态，补足中文信息能力。同时推出免部署云端版本，降低使用门槛。 总的来看，百度依托搜索入口和内容生态，把Agent嵌入高频搜索场景，而不是做一个孤立工具。 火山引擎的打法则更偏向流量分发与场景缝合。提供OpenClaw的完整部署方案，并通过豆包大模型、飞书、抖音API打通场景。开发者可以快速构建带货客服、企业数字员工等应用，字节承担流量分发角色。 基于抖音流量池、飞书企业场景和火山引擎的MaaS能力。其目标，是覆盖开发、部署到变现的全流程。 相比巨头强调闭环，模型创业公司更聚焦于成为“最合适的大脑”。 月之暗面率先推出KimiClaw，主打云端托管、无需本地安装，解决部署门槛问题。Kimi的优势在于长上下文能力与工具调用能力领先，同时在C端用户中认知度高。对其而言这一方案可以精准命中普通用户的使用痛点。 数据显示，KimiK2.5在OpenRouter平台调用量持续领先，并在OpenClaw模型调用榜中位居第一。 MiniMax则强调其多模态能力均衡以及底层训推架构的解耦能力，推出MaxClaw模式，一键打通OpenClaw生态，无需自行配置API。 数据显示，在一项“本地文件检索-全网资讯补充-稿件撰写-邮件发送”长链路办公任务闭环执行实测中，接入 MiniMax-M2.5的 OpenClaw，可 100% 完成全流程闭环执行，无中途中断、无关键环节失败。 智谱强调的是国产化与合规优势，推动GLM-5旗舰模型无缝兼容OpenClaw。强化了编程与长流程能力；科大讯飞则以语音能力和教育办公场景切入，提供低成本调用方案。 除了巨头和模型厂商，产业链玩家也迅速跟进。网易有道发布LobsterAI，定位“中国版OpenClaw”。 国产芯片与硬件厂商也加速适配，龙芯完成基于3B6000M芯片的本地部署；中科创达实现魔方派与AIBOX适配；清昴智能完成对昇腾等国产芯片的兼容。 最焦虑的RPA厂商和最怕被架空的SaaS厂商，也开启了自我革命。飞书发布了Agent友好型UI协议；金山办公2月20日也正式开放WPSAI行动套件；弘玑Cyclone、来也科技等，作为传统RPA代表，也迅速推出了“OpenClaw企业级管理后台”。也有一些安全厂商如奇安信，针对OpenClaw的安全性问题，发布了Agent行为防火墙。 无论是AI模型服务商押注OpenClaw最合适的大脑，还是互联网巨头打造从算力到场景形成闭环，亦或是产业链在补能力、SaaS巨头主动示好的“扶手计划”，本质上是基于自身优势构建差异化护城河，更是在为一个原本“笨拙、昂贵、有风险”的新生儿，合力打造一个可落地的温室。 OpenClaw在中国的火爆，早已超出了一个开源项目的范畴，转而演变成一场全产业链的“集体进化”。 三、性能、成本与安全：商业化落地前的“成人礼” 可以确定的是，OpenClaw正在抬高企业对Agent的预期。 过去，Agent更多被当作问答助手或分析助手；如今，企业开始把其视为能够执行流程的数字劳动力。在流程重复、环境相对可控、缺乏API接口或人工成本高昂的场景中，其确实具备先发优势，这也是资本和产业链迅速跟进的原因。 但问题在于，OpenClaw真的无所不能吗？ 答案是否定的。 要知道，OpenClaw与集成式Agent存在本质差异。集成式Agent基于结构化接口，通过API直接调用系统能力，一次请求通常在1至3秒内完成，多个动作还可以并行执行。 而OpenClaw采用是“截图—模型推理—坐标计算—动作模拟”的视觉闭环。每一次操作都要经过完整的感知与决策流程，单步耗时往往在15至30秒之间。例如一个“登录系统并导出报表”的简单任务，集成式Agent可能5秒完成，OpenClaw却需要3至5分钟的反复尝试。效率差距由此拉开。 更关键的是稳定性。集成式Agent依赖协议交互，输入输出结构清晰，可控性强；OpenClaw则高度依赖模型对像素界面的理解。一旦出现动态弹窗、页面刷新或UI微调，就可能产生“视觉幻觉”，导致点击偏移甚至陷入循环错误。 因此，OpenClaw不仅响应慢，而且在复杂环境中不够稳定。 效率之外，是成本问题。 集成式Agent主要消耗文本Token，单次任务成本可以低至0.01美元甚至更低。OpenClaw却需要持续传输高分辨率截图，每次推理可能消耗1000至1500个视觉Token；若任务链条较长，单次成本可能达到1至2美元。对于高频企业调用场景，这意味着成本可能是集成式方案的数十倍甚至百倍。 模型厂商的反应，也从侧面印证了这一点。 Anthropic就曾更新服务条款，禁止在OpenClaw等第三方工具中使用ClaudeFree、Pro或Max账户的OAuth，将这种行为定性为“token套利”和安全风险。随后，谷歌称检测到自家AI编程工具Antigravity后端出现“大规模恶意使用行为”，严重降低了正常用户的服务质量，连夜封禁OpenClaw。 这些动作传递出同一个信号，那就是基于订阅制的定价体系，难以承受OpenClaw这种高频、高消耗的调用方式。 如果说性能与成本尚属效率问题，那么稳定与安全则更为棘手。 集成式Agent可通过APIKey实现细粒度的权限控制，例如只读权限或仅限操作特定数据库范围。但OpenClaw本质上模拟的是“人类操作界面”，拥有更接近全局控制的能力。权限边界因此变得模糊。 近期，Gartner与Password等机构均发出警告，指出其容易受到“UI提示词注入攻击”。此外，已有数家韩国科技巨头和金融机构在内部网络中禁用OpenClaw，以防机密泄露。 在性能、成本与安全三重约束下，OpenClaw若要真正进入大规模生产环境，仍面临不小的现实挑战。 即便如此，OpenClaw的价值不仅在于其技术能力本身，更在于其提供了一种思路，那就是当理想的接口整合难以推进时，Agent或许不必等到系统重构完成，才有资格走进生产环境。 而这，恰恰触及了中国企业数智化转型中最现实的一道门槛。 四、再看中国企业落地Agent的“现实路径” 根据《2024中国企业数字化转型报告》数据显示，中国大型企业平均拥有超过150个独立IT系统，其中约60%属于缺乏维护、无API文档或接口封闭的老旧系统。 一直以来，中国企业数智化转型都较为沉重。中国许多企业的数字化，大多不是自上而下一次性重构，而是在十几年时间里不断叠加。系统之间彼此割裂，但却又互相依赖。 因此，动一个系统，牵一发动全身。打通一次接口，意味着漫长的权限审批、数据安全评估、供应商协调。于是需求侧形成了一个悖论，他们希望AI能够真正进入生产环境带来生产力，但又无法承受结构性改造的代价。 在这种背景下，要求企业为了AI去大规模重构底层系统，可谓难上加难。 Anthropic与研究机构Material在2025年末对美国500多位技术领导者做了一次调研，近一半（46%）的组织认为与现有系统的整合是主要障碍。 软件供给侧同样高度碎片化。SaaS厂商希望构建自己的封闭生态，平台企业希望把数据锁在自己的护城河里，传统SI靠复杂集成吃饭，RPA厂商依赖脚本维护盈利。商业博弈下，使得接口难以开放，导致企业Agent落地的成本居高不下，因为每一个对接动作，背后都是利益再分配。 在这种背景下，OpenClaw的路径不单纯的技术创新，更是一种对既有权力结构的规避。企业不用去申请接口，而是直接在“界面层”操作。这种方式，本质上绕过了供给侧的封闭逻辑。 但问题也随之而来。 当Agent绕过API、绕过权限分层，直接模拟人手操作时，其在某种意义上削弱了平台对流量与数据的控制力。长远来看，供给侧会主动为Agent降低摩擦，还是会加强封锁？ 一种可能是，Agent成为旧系统的“补丁”。不触动底层结构，只在其上叠加一层行动智能，让僵化的系统继续运转，这是一条温和演进路径。 另一种可能是，随着Agent成为主流执行主体，系统设计逻辑会反向重塑。未来的软件不再围绕人类交互，而是为Agent交互而生。界面更加结构化、可机器识别，权限将围绕“数字员工”重新划分，审计与合规将嵌于Agent行为链条之中。如果这一趋势成立，那么Agent并不是“外挂”，而是下一代操作系统的雏形。 这是一个值得持续观察的博弈，难有定论。 站在当下，回看开篇那些略显荒诞的瞬间，无论是自动打电话、强行订位，还是误删邮件，更像是Agent第一次真正触碰现实世界时不可避免的摩擦。 OpenClaw未必是终局形态，小龙虾也未必一直鲜红。但其在复杂、封闭、充满博弈的现实环境中，找到一条能够先执行、再优化、再重构的路径。当Agent开始在旧秩序中工作，而不是在理想环境中演示，企业的智能化进程，也将真正进入了深水区。 原文标题 : OpenClaw爆火60天：中国产业AI落地的“又一次集体进化”

作者｜唐飞 3月2日，人工智能（AI）企业MiniMax发布上市以来首份业绩年报，这也是其登陆港交所以来交出的首份全年成绩单。 财报呈现鲜明的两面：一方面，营收高速增长、海外市场持续扩张、用户规模稳步攀升；另一方面，亏损也在同步放大，尤其金融负债的公允价值变动，令净利润承压明显。 具体来看，2025年MiniMax总收入7903.8万美元，同比增长158.9%，超过70%收入来自国际市场；年内亏损18.72亿美元，同比增加302.3%，其中金融负债公允价值亏损近16亿美元，经调整净亏损为2.5亿美元。 在刚刚结束的电话会上，MiniMax创始人、首席执行官闫俊杰披露新一年的增长态势——2026年2月，公司ARR（年度经常性收入）超过1.5亿美元；面向企业客户和个人开发者的开放平台产品，2026年2月新注册用户数已经达到2025年12月的4倍以上。 在多数AI企业还在国内市场激烈“内卷”时，MiniMax为何能率先在海外“狂飙”？高增长背后，AI商业化的答案是否已经浮现？本文将透过这份财报，深度解析MiniMax的全球化路径、成功逻辑以及支撑其高估值背后的喜与忧。 自1月9日上市起，MiniMax股价在不到两个月时间里里一路攀升。此前发行价为165港元/股，截至3月3日收盘MiniMax股价报821港元/股，总市值2575亿港元，累计涨幅已经接近500%。 市场给与的超强信心主要源自MiniMax这份优异的“成绩单”，如果用一句话总结MiniMax这份财报，那就是收入结构显著优化，规模效应初显。 先看核心数据，2025年，MiniMax实现总收入超7900万美元，较2024年的约3050万美元同比增长158.9%。 比增速更值得关注的是利润结构的变化，公司毛利率从12.2%跃升至25.4%，毛利同比增长437.2%至约2010万美元，增幅显著高于收入增幅，反映出模型效率和基础设施优化正兑现为真实的经济回报。 其中，最引人注目的是其全球化成绩——国际市场收入占比达到73%，较2024年的69.8%进一步提升。这意味着，这家中国AI公司的主要市场实际上在海外，绝对值高达约5770万美元。 分业务板块看，业绩高增的“发动机”主要有两个。 C端（AI原生产物）收入5307.5万美元，同比增长143.4%，占总收入的67%。增长主要来自海外爆款应用Talkie（星野海外版）和海螺AI的持续推广。财报特别提到，Talkie的付费用户已从2024年的不足50万增长到177万，用户付费意愿显著提升。 B端（开放平台及企业服务）收入2596.3万美元，同比增幅高达197.8%。这部分增长主要得益于M2系列模型在海外开发者社区的火爆，带动付费客户数量显著增加。 这种“C端+B端”双轮驱动的商业模式，为MiniMax提供了稳定增长、可预测的经常性收入，也让盈利能力得到显著提升。 东吴证券在相关研报中指出，MiniMax的商业模式可持续性强，主要源于三点： 第一，模型层定位决定其处于价值链上游。应用层玩家依赖底层模型，议价权弱，而MiniMax全栈自研确保技术独立性，成本控制能力领先； 第二，双轮结构平衡了增长与盈利。消费者业务提供弹性，企业业务提供稳定性，整体抗宏观波动能力强； 第三，飞轮效应随模型迭代持续强化。行业经验显示，一旦进入领先梯队，技术与数据积累会形成马太效应，后发玩家追赶难度极大。 此外，财报里另一个值得关注的点是其亏损——2025年内亏损18.72亿美元，同比增加302.3%。但具体来看，这18.72亿美金亏损中有16亿美金是金融负债公允价值亏损，即由优先股公允价值变动造成的“纸面亏损”，可以理解为这是给早期投资人的股票收益，不是因为实际业务带来的亏损。 也因此，这张营收成绩单就显得更有分量。 对MiniMax而言，2025年是技术全面进击、商业化加速落地的一年。这一年，MiniMax构建了全模态的研发能力，语言、视频、语音、音乐等各主要模态均拥有了具备全球竞争力的模型。 以文本模型为例，从去年6月发布的MiniMax M1，到第四季度的M2、M2.1，再到今年2月发布的M2.5，技术迭代周期已压缩至按月刷新。MiniMax最新自研的原生Agent RL框架Forge，为文本模型带来了约40倍的训练加速。 在模型效果上，其近期发布的M2.5模型，在编程和办公场景的表现已十分惊艳。根据SWE-Bench Verified测试，M2.5得分为80.2%，与Anthropic旗下模型Claude Opus 4.6的80.8%差距不足1个百分点。 性能差距缩小的同时，价格差距明显。 根据OpenRouter今年2月的公开报价，M2.5输入端价格为0.3美元/百万Token，输出端为1.1美元；而Claude Opus 4.6对应价格分别为5美元与25美元。也就是说，在相近能力评分下，后者成本约为前者的10至20倍。 模型能力接近、调用成本更低，使M2.5在开发者社区获得快速扩散。尤其是在OpenClaw爆红之后，这种“性价比优势”被进一步放大。 此外，模型架构的优化也拓宽了商业化场景。M2系列模型采用混合MoE架构，总参数规模达2300亿，但激活参数仅约100亿。较低的激活参数量，使得顶级大模型的私有化部署成为现实，解决了金融、医疗、政务等行业对数据安全的顾虑，打开了原本难以触达的市场空间。 技术实力之外，Talkie/星野充满“人味”的玩法则是另一种崛起路线。海外版Talkie与国内版星野是AI陪伴产品，专注于实时人机交互体验。除了自由聊天外，用户还可以与智能体互动，参与脚本式或主题式的“故事”，这些故事是半引导式叙事。故事可以由用户创作，也可以取材于热门的模板，支持结构化叙事和开放式对话。 根据灼识咨询的数据，截至2025年9月底，Talkie/星野在全球大模型应用中平均每日使用时间排名前五，用户每天平均花费超过70分钟，十分接近同期TikTok的日均使用时长。 东吴证券分析师认为，MiniMax成功的关键在于产品差异化。Talkie/星野的深度角色互动在情感陪伴领域形成壁垒，海螺AI的视频生成则抓住短视频全球化趋势。相比国内多数大模型公司仍以本地化部署为主，MiniMax的全球化视野使其收入结构更健康，汇率波动和区域政策风险也更分散。 2500多亿港元市值的MiniMax，已经超过百度、携程、美图、阅文等多家港股上市互联网大厂。 摩根士丹利在2月的一份研报中更是给予MiniMax“增持”评级，目标价930港元，认为其业绩的支点在于模型技术能否持续蝉联全球第一梯队，以及收入结构是否具备全球化扩张的弹性。瑞银则将目标价定在1000港元，理由是看好基础模型产业及公司商业化加速前景。 换言之，资本仍在在为未来的增长买单。但这种高估值的逻辑也很容易理解，在港股市场，纯AI概念的公司只有两家——MiniMax和智谱，供需决定了价格，稀缺性带来了溢价。 但问题在于，这种估值需要较高的业绩增速来适配。 摩根士丹利预计，到2027年，MiniMax收入将增至7亿美元左右，毛利率提升至32%：瑞银预测，MiniMax 2025年-2027年收入分别为7300万美元、2.09亿美元、8.09亿美元，复合增速超过200%。 只有这样，MiniMax才撑得起930港元甚至是1000港元的目标价和未来可能触及的近3000亿港元的市值。 然而，前方并非坦途。一位券商分析师告诉我们，MiniMax要维持高增长和高估值，仍需跨越“三重门”。 首先是技术迭代的“压力测试”。对于高估值AI公司而言，每一轮模型发布都是一次大考。在当今以月为单位的技术革新周期下，下一代模型能否实现明显突破，将直接影响资本市场的信心。技术一旦落后或停滞，估值可能迅速收缩。 其次是海外版权的“诉讼风险”。2025年9月，迪士尼、环球影业、华纳兄弟探索频道等多家影视巨头起诉MiniMax，指控海螺AI在训练、生成与推广阶段构成侵权，最高可能面临7500万美元索赔。若判例趋严，模型训练与合规成本将大幅上升，直接冲击本就不高的毛利率。 最后是宏观环境的“地缘风险”。超过七成来自海外收入，使公司对跨境法规与算力环境的变化高度敏感。一旦出现技术出口限制或平台准入门槛提高，或者哪怕只是算力中心的短暂“断电”，其增长路径可能直接受阻。 Vention发布的《2026年人工智能（AI）状况报告》指出，当前全球AI热潮与历史上的互联网泡沫有相似之处，但本质区别在于与核心业务流程的融合深度。互联网泡沫破灭后，并未杀死互联网，而是清除了噪音，为后续发展奠定了基础。 该报告还提出，市场正在变得更具选择性，早期兴奋、大量投资、预期超越现实的阶段似曾相识。但现在，仅仅推出AI产品已不够，关键在于是否解决实际问题、融入现有工作流程。 结合上述报告给出的趋势可以发现，MiniMax、智谱、月之暗面、阶跃星辰等国内头部大模型厂商的竞争路线也已发生改变。已从早期的参数、规模、专利、论文等军备竞赛阶段，转向落地场景的效率、成本控制与商业化变现能力阶段。 提到公司下一步的发展策略，闫俊杰透露：“在公司战略层面，我们会从大模型公司向AI时代的平台型公司迈进，持续定义和推动新的智能范式，以可扩展的基建和token吞吐能力，为全球用户和合作伙伴提供更强大的智能。” 至少从目前来看，MiniMax从战略到技术都处于行业前列，在这种情况下，账面亏损已经不再是衡量标的的核心标尺，取而代之的是平台化潜力与增长潜力。从这个维度来看，MiniMax仍是不错的投资标的，高盛更是认为“MiniMax是中国AI模型公司中定位最好的公司之一”。 对于关注AI出海的读者而言，MiniMax的未来表现，值得持续跟踪。 原文标题 : 海外贡献73%，MiniMax给AI出海打了个样

就在最近，小鹏发布了第二代视觉—语言—动作（VLA）模型。其实随着自动驾驶技术的发展，行业正处于从手工规则体系向物理世界大模型的深层跨越。早期的自动驾驶方案高度依赖于模块化的架构设计，将感知、预测与规划拆分为独立的环节。 但随着行驶场景复杂度的增加，模块间信息流失和规则局限导致的瓶颈日益凸显。其实不仅仅是小鹏，理想、吉利等车企也都将VLA模型用于量产车，为何那么多车企都依赖VLA模型？ 相较于模块化，VLA有何优势？ 传统的自动驾驶架构采用级联设计。传感器采集数据后，由感知模块进行目标检测与语义分割，输出物体标签；随后，预测模块计算周围参与者的可能轨迹；规划模块再根据预设的数学模型生成车辆的行驶路线。 在这种模式下，任何前端感知的微小误差都会在后续环节中被放大，且由于各模块之间采用的是预定义的手工接口，系统很难捕捉到环境中微妙的非结构化信息。 模块化架构示意图，图片源自：网络 VLA模型的引入彻底改变了这一流程。视觉—语言—动作模型（Vision-Language-Action,VLA）本质上是一种端到端的智能系统，它通过统一的神经网络将多模态感知与高层逻辑推理、底层动作执行融为一体。 其核心价值是将原本相互独立的感知模块（看）、逻辑模块（想）与执行模块（做）在同一个语义空间内完成了对齐。与传统的自动驾驶系统相比，VLA不仅能够识别环境中的像素点或几何结构，更能理解这些信号背后的语义逻辑。 VLA模型由视觉编码器、大语言模型（LLM）骨干网络以及动作解码器三个核心组件构成。视觉编码器将摄像头采集的多视角图像转化为高维的特征向量，这些向量包含了环境的空间布局与物体特征；LLM骨干网络则作为决策中心，利用预训练过程中积累的海量世界知识对视觉特征进行逻辑加工；动作解码器则将这些抽象的推理结果转化为如转向角度、加减速数值等具体的物理动作。 VLA架构示意图，图片源自：网络 这种一体化的映射方式使得系统能够以一种更接近人类认知的方式来处理驾驶任务。在人类驾驶过程中，大脑并不会先在意识里标出每一个行人的精确坐标再进行计算，而是基于对场景的整体理解（如“这个行人可能要过马路”）直接产生避让动作。VLA模型通过共享的Transformer架构，对语言、视觉和动作模态进行协同编码，构建了统一的语义空间，实现了从感知理解到动作决策的无缝衔接。 语言转译重要吗？ 看到诸多文章介绍小鹏第二代VLA模型时，都提及其去掉了“语言转译”这一环节，那语言转译到底有什么作用？对于自动驾驶来说重要吗？ 所谓语言转译，是指将视觉信号“翻译”成自然语言描述（例如“前方路口有交警在指挥”），然后再根据这段文字描述推导出动作指令。这种设计在早期是为了借用大语言模型的逻辑推理能力，但随着技术向量产端推进，其弊端也愈发明显。 自然语言虽然适合表达抽象逻辑，但在描述极其复杂的三维物理世界时，其精度可能不足。将高维的、连续的视觉流压缩成离散的文字标签，不可避免地会丢失大量的空间细节和运动趋势。 此外，在VLA的训练中，研发人员需要为海量的视频数据配上详尽的人工旁白，告诉模型画面中发生了什么，以及为什么要做这个动作。这种“保姆式”的监督学习不仅成本高昂，且标注的速度远远无法满足模型进化的需求。 小鹏第二代VLA模型之所以拆掉语言这根“拐杖”，转向了更极致的自监督学习模式，是因为在这种体系下，模型可以直接从原始视频和真实的驾驶轨迹中学习，只要有视频输入和对应的物理动作输出，模型就能自主学习其中的因果关系，无需人工中间介入。 去语言化还可以大幅提升系统的实时性。在自动驾驶中，毫秒级的延迟决定了安全性。VLA模型因为存在多步推理（视觉->语言->动作），计算链路长，有时难以满足毫秒级的响应要求。若将视觉信号直接映射为动作，则可以消除中间解码和生成的耗时。 为了实现这一目标，动作的表征方式也将发生变化，将连续的轨迹预测转化为离散的动作Token，并整合进大模型的词表，是目前可行的路径之一。通过这种方式，动作生成就像语言预测下一个单词一样，能够充分复用大模型已有的序列建模能力。 这种从“语言理解”向“物理直觉”的转变，实际上是自动驾驶向更高级智能形式的演化。它可以让模型变成一个拥有多年驾龄、通过肌肉记忆进行决策的老司机。 VLA的优势在哪里？ 自动驾驶的技术发展，已经让自动驾驶系统在高速路或城市路段有了较好的表现，现在最难处理的其实是“长尾场景”。所谓长尾，是指那些在正常行驶中极少出现、难以通过穷举规则覆盖的极端情况，像是马路上突然出现的异形掉落物、复杂的施工路障、交警不规范的手势指挥等都属于长尾场景。 在传统架构中，遇到此类未见过的场景，感知模块可能会报错，或者规控模块会因为没有匹配的规则而采取僵硬的紧急制动。 VLA模型的优势在于它将“理解”引入驾驶决策。基于大规模预训练的大模型拥有强大的知识库和情景理解能力。举个例子，即便模型没有在训练集中见过某种特定形状的施工围栏，但它通过在互联网海量数据中学习到的通识知识，能够理解“红白相间的物体通常代表障碍物”或者“身穿反光背心的人通常是工作人员”。 这种基于知识的决策模式，使得VLA能够处理复杂的交互逻辑。在潮汐车道或无图小路等场景下，VLA可以分析周围车辆的意图和环境的细微变化，做出更拟人化的规划。它不会仅是避让障碍物，而是能够理解“此时前车减速可能是为了礼让行人”，从而提前做出预判，避免了传统系统常见的频繁急刹或顿挫感。 VLA模型还具备“双系统思维”的能力。它既能通过快速路径实现类似于本能的驾驶反应（快思考），也能在遇到极端复杂情况时，调动增强的推理逻辑进行深度分析（慢思考）。这种灵活性确保了系统在保证效率的同时，拥有处理高难度决策的上限。 为了解决长尾数据的稀缺性，有些技术方案还引入了“世界模型”（World Models）。世界模型可以被看作是自动驾驶系统的“模拟大脑”，它能够预测动作对未来的影响，并仿真出大量极端的、在现实中难以收集的危险场景进行自我训练。VLA与世界模型的结合，可以让自动驾驶从“在现实中试错”转向“在想象中进化”。 这种能力的提升，意味着自动驾驶系统正在从一个“称职的司机”向“智慧的驾驶专家”转变。VLA不仅解决了“怎么开”的问题，更在底层逻辑上解决了“为什么这么开”的理解问题。 VLA落地的难点在哪里？ 大模型一般需要拥有数十亿甚至数百亿的参数，要在车载嵌入式平台上实现毫秒级的推理响应，需要非常多的工程优化。 混合专家架构（MoE）可以将模型拆分为多个专业领域的小模块，在每一时刻仅激活最相关的部分专家，可以在不牺牲模型容量的前提下，大幅降低推理时的计算量。理想就将32B的大模型蒸馏为3.2B的MoE架构，成功部署在Thor芯片上。 推理步数的压缩也很关键，传统的路径生成需要多次迭代（如Diffusion模型），而通过引入流匹配（Flow Matching）等算法，可以将原本10步的推理过程压缩至2步甚至1步，从而在10Hz的帧率下实现完整的交互响应。此外，混合精度推理（如INT8/FP8/FP4）和底层算子魔改，也可以进一步利用硬件的有效性能。 虽然VLA模型作为“大脑”负责复杂的认知决策，但行业普遍共识是需要保留一个经过严格验证的传统控制系统作为“安全基座”。这种混合架构确保了即使大模型在某些罕见情况下出现幻觉或推理错误，底层的安全网也能守住最后一道防线。 最后的话 VLA的普及标志着自动驾驶数据竞争重心的转移。以前，企业比拼的是人工标注的数据量；而现在，竞争的核心变成了算力储备、世界模型的仿真效率以及对大规模无标签视频数据的利用能力。 VLA从逻辑理解到物理行动的闭环，不仅加速了端到端技术的成熟，也让自动驾驶系统距离真正的“拟人化”更近了一步。随着算法、算力和数据三要素的持续提升，基于VLA架构的物理人工智能将在更广泛的移动场景中展现其价值，重塑未来出行的安全与效率标准。 -- END -- 原文标题 : 为什么很多车企都青睐VLA模型？

一年营收7904万美元，不如董宇辉一个人赚得多，市值却高达2360亿港元，这是AI时代的资本新奇迹。 3月2日，AI大模型公司MiniMax交出了上市后的首份成绩单。 财报数字可用AI自媒体们报道大模型习惯用的“炸裂”一词来形容：营收7904万美元，同比增长159%；年内亏损18.7亿美元，同比扩大302%（经调整净亏损2.5亿美元，与上年2.44亿美元基本持平，同比仅扩大2.7%。）；最新市值2360亿港元，约304亿美元。 这家被贴上“港股纯AI第一股”标签的公司，交出了一份备受关注的财报。 01 AI巨头，业绩干不过董宇辉？ 先看一个扎心的对比。 第三方数据显示，2025年全年，与辉同行直播间带货销售额超过210亿元，按美元折算约29亿美元。而MiniMax全年营收多少？7904万美元。 董宇辉一个人带的货，是MiniMax这家AI巨头营收的36倍。 再看利润。直播带货行业佣金比例大约在10%左右，按此估算，与辉同行2025年佣金约21亿元，折合近3亿美元（注：董宇辉佣金率比行业低，佣金还需扣除团队成本、平台分成和税务支出等才是利润。）而MiniMax呢？经调整净亏损2.5亿美元。 简单地说，300亿美元的AI巨头赚钱能力不如头部网红主播。 有人说这样的对比没意义，一个是前沿科技，一个是直播卖货，怎么能比？但资本市场从不听故事，只认数字。当你发现AI巨头商业化能力不如一个网红主播时，这故事就耐人寻味了。 如果说绝对值小可以用“还在早期”来解释，那增速呢？ 2025年，MiniMax营收7904万美元，同比增长159%。这个增速放在传统行业确实亮眼，但在AI赛道呢？ MiniMax2024年营收3050万美元，同比增长782%。从782%降到159%，增速大幅下滑。基数变大增速放缓是客观规律，但问题是，7904万美元这个基数，真的很大吗？ 横向对比：2025年OpenAI年化收入突破120亿美元，这体量还能实现翻倍增长。拿MiniMax跟OpenAI比有点欺负人，但部分投资人给MiniMax的估值逻辑正是“中国的OpenAI”。 在科技行业，“用亏损换规模”的叙事很常见。 MiniMax在财报里也描绘了美好的蓝图：“编程领域会开始出现L4—L5级别的智能，从“工具”走向“同事级”协作。未来编程可以适应更复杂、更创新性的任务，多个智能体能像人类一样被有效组织和协作。谈到办公场景，他表示，这是一个覆盖范围更广，市场空间更大的场景，接下来一年办公将复刻去年编程领域的进步速度。” 但我更关心的是，这些蓝图到底能带来多少真金白银？ 02 不一样的亏损：Uber们因“打仗”主动亏 AI科技行业，巨额亏损并不罕见。 比如Uber，2016年到2018年，Uber累计亏损超100亿美元。但2018年，Uber营收达112.7亿美元，覆盖63个国家，月活用户9100万。它的亏损，是全球化扩张中的“战略性投入”——补贴司机、抢占市场、烧死对手。 再看美团。2025年第三季度，美团净亏损186亿元。为什么亏？京东点火、阿里煽风的外卖大战打疯了，补贴烧得血流成河。同期美团营收955亿元，核心本地商业板块虽然亏了141亿，但订单规模守住了，高客单价优势保住了。它的亏损，是贴身肉搏中的“市场争夺战”。 还有小鹏。2020年到2023年累计亏损超270亿元。但小鹏有车卖，有交付量，有大众给的“血包”，2024年营收408亿。它的亏损，是AI汽车与机器人这条重资产赛道上的“入场费”。 Uber们是赚大钱、亏更多的钱，但只要市场竞争烈度降低或者企业决定不再“规模优先”，马上就能扭亏为盈，但MiniMax是赚了小钱、却亏了大钱，研发投入、算力消耗都特别烧钱。 所以，MiniMax最需要回答的问题还是：不管怎么亏，都得先有“大钱”收入保底。 03 2575亿港元市值，其实是“市概率”估值逻辑 MiniMax是港股唯二的“纯AI”公司，另一家是谁不重要，重要的是这个概念值多少钱。 截至3月2日，MiniMax港股报752.5港元/股，总市值2360亿港元，约304亿美元。 看上去，市场给MiniMax的定价逻辑与市盈率、市销率、市净率、市梦率无关。 对比一下：OpenAI最新估值7500亿美元。 小学数学：304 ÷ 7500 ≈ 4%。一个合理的逻辑是：MiniMax有4%的概率，成为中国版的OpenAI，因此享有后者4%的市值。 这就是“市概率”估值逻辑——不是看你现在值多少，是看你未来“可能”值多少。 有人会问：Manus营收很少，不也被Meta以超过20亿美元收购了？MiniMax凭什么不能值304亿美元？ Manus2025年3月上线，4月融资估值5亿美元，12月被Meta收购，金额超20亿美元。营收呢？上半年还“尚未起色”，12月声称营收超1亿美元。 这是一场典型的巨头“人才并购”——Meta看中的不是那点营收，而是团队的技术能力和产品潜力。就像它愿意花1亿美元年薪挖一个顶尖AI研究员一样，这是一种战略投资，不是财务投资。 在二级市场，规则有些不同。 买股票就是买公司，段永平说，核心就看生意模式，买公司存续期的未来现金流的折现。营收多少，利润多少，用户多少，增长多少，比“团队多牛、技术多前沿”更重要。因此，在二级市场，没有真金白银的业绩支撑，光靠“我们团队很厉害”，是很难撑得起百亿美元市值的。 一级市场投人，二级市场投业务。这个道理，很多“AI概念股”的投资者其实也门清。 04 解禁日到了，港股将会露出真实底色 你可能会说，MiniMax的股价表现会啪啪打我的脸，毕竟财报发布后，MiniMax股价又暴涨了一波。 但上市初期市值飙涨，甚至跌不下来，是港股次新股的经典剧本。 上市初期，流通盘小，筹码集中，供不应求，股价容易被拉高；等到解禁期一到，早期股东、员工持股批量解禁，抛压将让股价显露真实价值水准。 类似案例比比皆是。某知名港股科技公司，解禁前股价100港元，解禁后三个月跌到30港元；某生物医药明星股，解禁当日暴跌40%；某消费龙头，解禁后一年跌去七成。 MiniMax的剧本会一样吗？不好说，这取决于早期股东、管理层、持股员工们的态度，也看现在买入的投资者们是否能一直“因为相信而看见”，说不定MiniMax基本面能在解禁前爆发式改善呢？还有，很多投资者买AI股票也不看基本面。 MiniMax高管说，公司将从大模型公司向AI时代的平台型公司迈进。闫俊杰将AI平台价值定义为“智能密度×Token吞吐量”，他说，未来AI行业竞争核心在于能否定义智能边界，当智能边界被突破时，会产生大量新场景和新用户，进一步形成新的生态和新的商业化红利。 财报里，MiniMax强调了很多技术指标：M2.5模型与MiniMax Agent产品在全球市场迎来新的增长高峰，日均token消耗量增长6倍、登顶HuggingFace热榜。 这些指标看着很硬核，但和普通投资者要有关系，必须变为真金白银，哪怕不是利润，收入也成。 截至2025年底，MiniMax累计服务用户2.36亿，累计企业客户21.4万。这个用户规模，如果能有效变现，确实很有想象力。 05 AI最后的难题：商业化，还是商业化 其实MiniMax这一资本奇迹，是AI产业“不看古典基本面”的一则缩影。 看看那些号称“中国英伟达”的GPU公司： 某国产GPU龙头，2024年营收不到10亿元，市值却超500亿元，市销率50倍；某AI芯片明星，营收增长翻倍，但亏损扩大三倍，市值在高位徘徊。没有一家能拿出与市值匹配的业绩。 毫不夸张地说，整个AI赛道，都在靠“市概率”撑着。市场赌的是：这些公司中，总有一家能跑出来，成为下一个英伟达、下一个OpenAI。 只要有0.1%的概率成为下一个英伟达，公司就配拥有0.1%的英伟达的价值。 大模型基础技术，长期来看会趋同，特别是在开源成为主流的大背景下。 看看AI消费级应用赛道：豆包、千问脱颖而出，其实就不只是一个技术问题。产品体验、运营能力、推广能力、商业化路径，以及生态，才是真正的护城河。比如豆包背后是字节的内容生态与抖音的流量入口，再比如千问背后是阿里的云计算/芯片/模型技术与大消费服务生态。 因此，在真正跑通商业化外，AI小巨头们还要回答“生态建设”的问题。 以及出海。MiniMax在加速出海，这也是Manus给行业的启发：国际化。有投资人直言：“如果只是服务国内市场，其估值大概只有几亿元人民币，未来盈利也会非常有挑战性。”2025年，MiniMax在中国内地以外收入约占73%，实现了以海外为主的营收结构，这是利好。 对于头部AI大模型“小巨头”们来说，能上市至少意味着融资成功，但这顶多能续命。要安全发展，还是要成熟的商业化能力。 现在看来，绝大多数公司都还不安全。 今天的AI赛道，锣鼓喧天，花团锦簇。但真正能穿越周期的，永远是那些能拿出真业绩的公司。 期待MiniMax们能够建立起更强大的商业化模型。 （注：本文撰写使用了DeepSeek的AI辅助功能） 原文标题 : AI巨头收入不如董宇辉！2575亿MiniMax是泡沫吗？

技术服务于“爽点效率”，才会成为生产力。 作者|王铁梅 编辑|古廿 Seedance 2.0引爆互联网半个月后，被称为短剧界“竖店”的郑州，气氛开始变化。 往年春节档前后，是短剧公司最忙的时候。但今年，一批团队选择按下暂停键。 “我们做短剧两年了，但现在这个形势，不转就晚了。”春节刚过，张苗所在公司裁掉近一半岗位，暂停手头真人短剧项目，转向AI仿真人赛道。 平台的信号很明确。根据抖音集团近期政策，AI仿真人短剧被列为重点扶持方向。红果将仿真人剧本分为S+、S、A+、A四档，分别给予8万、6万、4万、2万元保底，同时统一享有20%的永久分账。 这意味着，一部S+级作品，保底收入就足以覆盖大部分制作成本。播放量越高，分成越多。与普通真人短剧相比，堪称一次“兜底式激励”。 据《短剧黑马》报道，字节内部已将仿真人漫剧列为未来三年文娱核心发力方向之一。资金、政策与流量入口同时倾斜，转向几乎成为理性选择。 但社交平台上的观众吐槽画面虚假、人物怪异、动作僵硬，“恐怖谷效应”成为高频词。按照这种评价体系，似乎只有当技术进化到足够逼真，争议才会消失。但在业内人士看来，这个判断本身存在偏差。 AI短剧能否跑通，并不取决于它“像不像真人”。短剧的核心竞争指标，从来不是影像真实度，而是爽点密度与反转效率。 AI改变的不是短剧的精美度，而是生产效率。传统真人短剧，一分钟成本往往在数千元以上。AI仿真人模式下，单分钟成本被压缩至千元甚至更低，制作周期从数月缩短到数周。 在这种结构下，真正承压的并非演员，而是传统制作链条上的组织岗位：制片、执行导演、现场调度等环节。过去短剧拼的是谁能更快拉起一个剧组，现在拼的是谁能更快找到爽点公式。 重点不在于仿真度 2026年开年，《斩仙台真人AI版》闯入行业视野。上线6天播放量破亿，登顶多个短剧榜单。这部作品的成本，据创作平台方可梦智能CEO熊昺辉透露12人团队、30天制作周期、10万元算力成本。 “也就是说这部剧的成本仅为传统真人短剧的四分之一。”对于这个成本张苗概括到。 效率方面，据熊昺辉的介绍，81集的《斩仙台真人AI版》平均每集40个镜头，团队采用“AI+人工”组合，30天完成所有分镜工作，而传统流程需要数月。同时，AI快速完成御剑飞行、斗法等复杂动作的生成，避免了真人演员拍摄的安全风险和局限性。 虽然在成本和效率方面优势显著，且成了短剧黑马，但这部作品的画面却并未达到与实拍真人短剧真假难辨的程度。 它同样存在画面不流畅、表演僵硬等AI真人短剧的特有缺陷。尽管如此，真人短剧观众经常吐槽的的“口型对不上”“眼神飘忽不定”“动作僵硬”，在这部剧的弹幕里几乎没有出现。 张苗告诉「市象」，行业的焦虑点可能从一开始就错了。“观看仿真人短剧的受众，从来不是为了替代实拍短剧的。仿真人短剧自有其受众。那些因为不够真实就划走的观众，本来就不是我们努力的方向。” 从用户结构看，据WETRUE数据显示，短剧用户仍以中老年人群为主，41—50岁观众占比接近三成，三四线城市是重要市场。对他们而言，情节推进速度、反转密度与情绪刺激强度，往往比影像精度更重要。 换言之，短剧的竞争核心仍然是“爽感效率”，而非影像精度。 技术升级并未改变这一点。Seedance 2.0等模型推动了生成能力跃升，但AI真人短剧目前的商业逻辑，不是因为仿得像，而是因为足够便宜。 目前行业测算，一部在红果等平台具备商业可行性的AI真人短剧，单分钟成本可低至千元甚至百元。100分钟体量，总成本在十几万元区间。相同规模的真人短剧，投入通常是其三至四倍。 节省下来的预算，并未大规模投入到“更逼真”的影像生产，而更多转向流量获取与投放。 极致真实的画面，仍然属于广告与电影工业体系。一分钟几十万元的制作标准，并不适用于以高频更新和情绪密集为特征的短剧市场。 在这一点上，赛道头部的雪宝工作室曾有过教训。 它们同期制作了两部剧：一部耗时一两个月打磨影像真实性和人物细节的《长恨朱门月半明》，另一部题材新颖但质感不如前者的《肥妃》。最终播出时，《长恨朱门月半明》因剧本不够新颖，播放量远不及预期。 此后，雪宝工作室内部定下一条原则：技术要为内容服务，不允许团队炫技。“AI仿真人剧需要有短剧的内核，比如反转和爽感，但一定要加入AI的特性，它才是真正的AI短剧，而不是传统的真人短剧。”雪宝总结道。 《斩仙台真人AI版》也遵循了这一思路。其剧本源自已跑通市场的AI动态漫版本，是一个经过验证的IP。更好的AI模型并未创造新需求，而是压缩了真人改编成本。 因此，AI真人短剧的爆发，比技术进步更重要的，或许是生产结构的变化。至少在目前的早期阶段，仿真度还不是一部爆款作品的重点。 影响漫剧还是真人短剧？ AI仿真人技术进入短剧行业后，最先爆发的赛道并非人们预期的“替代真人短剧”，而是解说漫。 AI动态漫的制作成本还在每分钟1000元左右时，AI解说剧已经可以做到几十元一分钟。有制作方告诉「市象」，用内部搭建的工作流和工具，成本甚至可以压低到20元一分钟。 极低的成本叠加极高的生产效率，让大量制作方扎堆涌入这条赛道。据了解，目前一家分销商单日就能跑1000多部AI真人解说剧。 巨量引擎数据显示，漫剧平台供给量已突破10万部，其中以制作成本偏低的表情包类及解说类漫剧为主。近两个月，AI真人解说漫的上榜率持续走高，有头部漫剧承制方透露，抖音漫剧大盘日消耗3000万中，至少有2000万来自AI真人解说剧。 数量爆发之下，一部冒尖的爆款，往往有上千部作品沦为陪跑。解说漫的本质更像有声书，短期虽然有红利，长期却很难突围。 2026年1月底，抖音集团短剧版权中心升级剧本合作机制，将仿真人剧剧本分为S+、S、A+、A四个档次，最高保底8万元，永久分账20%。与此同时，动态解说漫系数降至5倍、静态解说漫仅维持在1倍。 这些调整释放的信号是，平台不想为“低质走量”的内容买单，要把资源集中到真正有长期价值的短剧作品上。这也意味着，AI仿真人技术的应用路径也要从“低成本走量”的解说漫，转向真正意义上的短剧生产。 比如几个月前，酱油动漫、友和文化等头部AI漫剧公司还打算all in AI精品漫剧。而如今，它们刚想投入AI真人短剧解说，又要考虑平台的新政背后的含义。“行业还处于混沌发展期，我们也只能边走边看。”张苗表示。 一位漫剧公司创始人认为“大部分的漫剧公司选择漫剧赛道，是因为AI只能先做动画，一旦能做仿真人，80%或90%以上的团队还是会做仿真人。”这话背后的逻辑是，类比真人短剧，AI仿真人剧的市场规模将会比当前漫剧市场更大。 技术没有改变商业逻辑，但是决定了早期红利的内容形式。比如，解说漫之所以最先被量产，是因为当时的AI视频生成被戏称为“PPT动画”。单帧画面精美，但连起来缺乏镜头语言。创作者只能用“抽卡”的方式大量生成素材，再人工筛选拼接。 AI从解说漫、漫剧再到仿真人短剧，核心都是生成内容的可用性。 以炬核智能制作早期的AI剧《兴安岭诡事》时，人物和场景一致性仅有60%至70%。但到了2025年底的《兴安岭诡事2》，这一指标已提升至80%至90%，如今最先进模型的角色一致性可以达到98%。 据测算，目前市场最具代表性的视频生成大模型Seedance 2.0可用率可以提升至90%。此前AI视频生成的平均可用率仅为20%左右，每产出5分钟素材，只有1分钟能进入成片。 比替代演员更早发生的变化 技术进步，也在影响短剧制作的用工结构。 春节前夕，张苗就听闻不少短剧公司的转向打算。“往年这个时候，大家忙着赶工备剧，抢占春节档流量红利。但今年，主旋律都变成了裁员和转岗。” “首先裁掉的就是短剧原本的制片岗位，所有和实拍相关的岗位都做了重新评估。”另一位短剧从业者告诉「市象」，制片岗在AI面前几乎完全丢失了优势。 传统剧组需要协调演员档期、场地租赁、群演调度、器材运输，一套流程走下来，制片是核心枢纽。但现在AI剧组几个人就能跑通全流程，从剧本到成片，中间需要“人”来协调的环节大幅减少。 “我们和平台方做了交流，对方也明确提出，今后影视制作费用必须大幅度下降。”这意味着，这种岗位收缩不是临时调整，被重新评估的不只是制片。 导演群体同样面临筛选。“现在给导演的选择就是，要么你能干AI剧，要么就转行。”但他也提到，对习惯传统拍摄的从业者而言，AI剧出成绩的难度比真人短剧高出几倍，创作者需要在没有真人演员的情况下，靠提示词“导”出有灵魂的表演。“这一关，能筛掉相当一部分传统真人短剧导演。” 传统的影视行业的内容生产有固定流程，可有了AI工具之后，打开电脑就可以生成内容，只要创意够好，就会有观众为之买单。 影视公司不生产创意，创意来源于公司里的个人。“我们也不想裁员。”张苗说，“但如果个人用AI工具做内容比打工挣得多，那为什么还要给公司干呢？对于影视公司来说，这是非常严肃、现实的问题。” 对比幕后工作者的竞争压力，短剧演员的替代反倒来的更迟一些。 目前AI只是让演员与平台、经纪公司捆绑得更紧密。有演员透露，“好的剧本基本内定了，演员全部是公司签约的艺人，哪怕你是公司新签约的新人，好的剧本也会先给新人。”同时AI本身也需要演员、IP等影视素材。 Seedance 2.0发布仅两天后，代表华纳兄弟、Netflix、迪士尼等七大影业公司的美国电影协会发表声明，指责该工具存在大规模版权侵权风险。同时，知名科技博主“影视飓风”创始人Tim在测评视频中，同样公开质疑了侵权问题。 随后字节跳动很快做出反应，即梦创作者社群中，平台运营人员发布通知称，目前暂不支持输入真人素材作为主体参考，并强调“创意的边界是尊重”。 抖音集团副总裁李亮也表示，Seedance 2.0需要真人认证才能制作数字分身，平台暂时也不支持真人人脸参考和IP形象的生成，包括迪士尼、熊出没这类IP形象，“最近团队投入最多的一件事就是不断维护和加强反侵权策略”。 在法律边界尚不清晰的时候，有从业者提出：如果未经授权使用艺人姓名、形象或声音所带来的风险是明确的，那么在获得权益人充分同意并以负责任方式使用的前提下，AI技术能否合规地变成生产力？ 一位业内人士猜测：“未来的顶流，也许是数字分身授权最成功的那个人。”如果如此，演员的价值不会消失，而是转化为可规模化的权利资产。 （文中人物为化名） 原文标题 : AI短剧狂飙，谁先失业

文/王慧莹 编辑/子夜 2025年是中国AI大模型行业的分水岭。 这一年，资本从追逐参数竞赛转向拷问商业闭环，用户从尝鲜式体验转向实用性考量，而关于大模型行业究竟有多少泡沫的质疑，始终像一把达摩克利斯之剑悬在行业玩家的头顶。 喧嚣褪去，行业也意识到：AI的终局不是技术论文，而是能不能长出可持续的生意。 在这样的背景下，大模型企业MiniMax上市后的首份年报，注定不只是自家成绩单，更是观察整个赛道走向的切片。 据MiniMax创始人闫俊杰透露，截至2026年2月，公司ARR（年度经常性收入）已超过1.5亿美元。 透过全年的增长，这家以C端应用Talkie破圈的大模型企业，并未沿着收入持续高增长的剧本走，却凭借营收结构优化、全模态模型等打开了新的市场预期。 真正值得市场反复思考的，是闫俊杰对MiniMax未来的想象。 MiniMax要成为AI时代的平台型公司、MiniMax有信心在关键AI战役中取胜……这家大模型企业，正试图在巨头环伺的赛道中走出一条属于自己的平台型公司之路。 1、季度走弱、结构优化，MiniMax寻找韧性 3月2日，上市不到两个月的MiniMax交出了首份全年业绩答卷。 2025年，公司实现总收入7903.8万美元，同比增长158.9%，高于分析师平均预期的7140万美元。其中，国际市场收入占比达73%，业务覆盖 200 多个国家和地区，个人用户累计达2.36 亿。 细分来看，以Talkie为代表的AI原生产品收入5307.5万美元，同比增长 143.4%，占据总营收的67.2%，仍是基本盘。 从用户侧看，MiniMax的C端基本盘已经具备相当厚度。2025年前三季度，AI原生产品付费用户达到177.16万，每位付费用户的平均支出从2023年的6美元提升至15美元。 支撑这些收入的，是MiniMax情感陪伴+生产力工具的双布局，既有主打情感陪伴的Talkie，强调用户与虚拟角色互动；也有聚焦视频生成的海螺AI。 图源海螺AI官网 更大的增量来自企业端收入。2025年，开放平台与企业服务收入2596.3万美元，同比暴涨197.8%，增速显著领跑，付费客户数突破21.4 万，成为第二增长曲线。 今年2月，面向企业客户和个人开发者的开放平台产品中，新注册用户数已经达到2025年12月的4倍以上。 盈利层面，2025年大模型行业持续的高投入，没有改变MiniMax亏损的现状，MiniMax经调整净亏损为2.51亿美元，较上年的2.44亿美元扩大了2.7%。 这份财报中，最亮眼的莫过于毛利的跨越式增长。2025年，MiniMax毛利达到2007.9万美元，同比激增437.2%。财报明确指出，这主要得益于模型及系统效率的提升，以及基础设施配置的优化。 在AI大模型领域，高昂的研发成本一直是难以逾越的大山，MiniMax却展现不错的研发效率。 2025年，其研发开支为2.5亿美元，同比增长33.8%，但研发效率明显提高。2025年，研发开支占总营收的比重，已从2024年的619%，下降到了2025年的320%。 众多财务指标都在释放出积极信号，MiniMax正从高投入走向健康经营的关键阶段，并走出规模化效应。 需要承认的是，当我们将视线聚焦到第四季度，MiniMax营收增速放缓明显。根据前三季度已公布收入推算，四季度MiniMax实现收入约2600万美元，同比增长131%，虽然高于市场预期，但相较前9个月的175%，回落明显。 究其原因，结合2025全年报和招股书计算，四季度Minimax在C端的收入小超1500万美金，同比增长82%，相比于前三个月接近150%的增速，近乎腰斩。 不过，单季增速放缓没有影响机构对MiniMax的评级，瑞银给出1000港元目标价，大摩则给予930港元目标价。 逻辑在于，这场单季度的降速换挡，本质是收入结构优化的表现。 第四季度，开放平台及其他企业服务收入达到1100万美元，同比增长278%，较前三季度160%的增速进一步加快。 此前，市场此前对MiniMax最大的质疑集中于“C端过重、B端偏弱”的结构，担忧公司过度依赖单一爆款产品，抗风险能力不足。如今，2025年财报数据，直接回应了这一质疑。 过去依赖Talkie、海螺AI等C端爆款拉动增长的模式，正在转向C端稳健经营、B端高速扩张的双引擎结构。这种切换伴随着短期增速波动，但长期看降低了单一产品依赖，提升了商业韧性。 这不是被动妥协，而是主动选择。从单一爆款驱动，转向双轮驱动，是大模型公司走向成熟的标志性阵痛。MiniMax用一份韧性的财报，证明其商业化正在从产品运气转向体系能力。 2、技术升级、成本下降，MiniMax加速商业化 MiniMax 这份业绩，不仅是两年商业化的阶段性总结，更是全球生成式AI行业从概念狂欢走向价值兑现的重要观测样本。 2025年下半年，中国大模型行业悄然完成了一场竞赛重心的转移，不少头部玩家都将重点从大参数量转向高效推理，从模型能力对标转向商业场景落地。 行业共识逐渐清晰，下一阶段的赛点，不在于谁能做出最聪明的模型，而在于谁能把聪明的模型变得足够便宜、足够好用、足够有规模。 正是在这场集体转向中，MiniMax完成了从技术追赶到商业验证的关键一跃。 “我们只用108天，就把M2系列从第一代迭代到了第三代。”在财报会议上，闫俊杰如是说道。 2025年第四季度，MiniMax相继推出M2、M2.1、M2-her三款模型。仅用108天，便完成从M2到M2.5的连续升级，进步速度显著超越Anthropic、OpenAI、Google等海外巨头。 强调文本与对话基础能力的M2，在OpenRouter上成为首个日token消耗量超过500亿的中国模型，同时登顶HuggingFace当周全球热榜第一；M2-her聚焦长程对话与情感交互，100 轮对话表现全球领先。 表现更为突出的是M2.5，成为MiniMax技术能力的集大成者。 图源MiniMax官网 在核心编程测试SWE-Bench Verified中，M2.5取得80.2%的成绩，刷新行业纪录。在多语言相关任务Multi-SWE-Bench上，M2.5更是达到第一。BrowseComp、Wide Search等搜索与工具调用榜单中，M2.5同样达到行业顶尖水平。 更关键的是效率提升。在SWE-Bench Verified测试中，M2.5完成任务的速度较上一代M2.1提升37%。 具体应用场景上，M2.5可以实现编码前主动拆解架构、规划流程，接近真实架构师思维。M2.5可独立完成从需求分析、系统设计到代码实现、缺陷修复的全流程开发，模型不再是简单代码补全工具，而是可落地的软件开发助手。 在办公场景，M2.5 对 Word、PPT、Excel 金融建模等高阶任务全面优化，工具调用与搜索能力提升20%，更低轮次、更高准确率完成复杂Agent任务，为企业级落地扫清能力障碍。 但真正让M2.5具备商业竞争力的，是其极致的成本优势。 在每秒输出100 token的情况下，M2.5连续工作一小时只需1美元；在每秒输出50 token的情况下，仅需0.3美元。按输出价格计算，仅为Claude Opus、Gemini 3 Pro、GPT-5等海外模型的1/10至1/20。 这意味着，1万美元可以让4个Agent不间断工作一整年。当算力成本不再是约束，企业客户的态度也从“试点AI”转向“主动拥抱AI”。这也解释了MiniMax的B端业务过去一年为什么能快速增长。 调用量的爆发式增长，是开发者用Token投票的最直观证据。M2系列文本模型在2026年2月的平均单日token消耗量已增长至2025年12月的6倍以上，其中编程场景的token消耗量增长超过10倍。 可以说，MiniMax正将技术迭代与推理成本下降，转化为实实在在的商业化成果。技术破局带来成本优势，成本优势撬动商业化起量，尤其是B端业务增长反哺技术迭代，MiniMax的商业化飞轮正在越转越快。 3、多模态突围，MiniMax要做“AI时代的基础设施” 商业化有进展，另一个问题随之浮现：靠模型调用收费能撑起多高的天花板？ 在群雄逐鹿的大模型赛道，这个天花板看似并不高。更重要的是，如果只是作为API提供商，MiniMax或终将陷入与巨头的价格战泥潭。 想要持续吸引资本市场，在这场马拉松中跑得更久，MiniMax需要更高维度的战略。闫俊杰在业绩会上给出了自己的答案——公司的下一阶段战略，是从大模型公司向AI时代的平台型公司迈进。 所谓AI时代的平台型公司，并非像流量平台之于互联网时代，AI时代的平台公司是能够定义智能边界，同时在产品与商业层面兑现行业红利的企业。 闫俊杰认为，一家AI时代平台公司的价值，可简单估算成“提供智能的密度乘以token吞吐”。 智能密度，解决的是“能做什么”的问题；Token吞吐，解决的是“能服务多大规模”的问题。言外之意，要用更多的模型服务更多的客户和人群，才能释放更多的价值。 当OpenAI、Google等巨头都在致力于成为AI平台公司，刚上市几个月的MiniMax如何走出一条自己的路？ 支撑这一战略的，是MiniMax全模态能力的持续积累。和多数AI大模型企业先做语言大模型，再做语音和视觉不同，MiniMax从一开始就决定了做多模态模型，是中国最早推出MoE模型的团队之一。 多模态路线基础下，MiniMax坚持语言、视频、语音、音乐多模态并行研发。此次电话会中，闫俊杰重申了选择多模态的原因，在他看来，多个模态的融合是持续提升智能的基本前提。 2025年底，以海螺2.3为代表的视频模型累计生成超过6亿个视频。此外，Fast 模型批量操作成本降低 50%。语音模型Speech 2.6累计生成超过2亿小时语音，支持40多种语言；音乐模型Music2.5，支持长内容生成，复杂情感与多种唱法…… 据MiniMax介绍，今年上半年，即将推出的MiniMax-M3与海鸥3系列模型，将是多模态融合的最新成果。 在产品定位上，MiniMax还做出了清醒的战略取舍，希望借差异化突围。 MiniMax明确选择不做类似豆包、ChatGPT移动端的通用个人助手，要聚焦高价值生产力场景，包括编程、办公、互动娱乐等方向。 闫俊杰表示，公司不追求在所有维度全面领先，而是着力打造具备独特优势的模型能力。M2、海螺2、Speech2等系列模型的差异化表现，正是这一思路的产物。 这无疑是个明智的选择，在资源有限的创业阶段，聚焦能够产生独特价值的领域，打出差异化竞争力，有助于MiniMax绕过巨头们的竞争并站稳脚跟，更让其平台定位更聚焦、更清晰。 值得关注的是，为了向平台型公司进阶，MiniMax已经将自身作为AI原生组织的试验场。 截至2025年底，MiniMax内部Agent“实习生”已为近90%的员工提供支持，涵盖编程开发、数据分析、人力招聘等多个场景。 这种“先自用、再外售”的路径，使公司不仅是模型供应商，更可能成为企业级AI生产力平台的基础设施提供者。若这一模式跑通，MiniMax将实现从“大模型研发商”向“平台型公司”的战略跃迁。 当然，挑战依旧存在。高额研发投入仍将持续压制利润表现，全球算力成本波动及国际竞争压力不容忽视，竞争格局的不断变化是另一个不确定性。如今，MiniMax盈利时间表尚未明确，长期资金消耗压力不容忽视。 从长期视角看，AI竞赛已进入下半场，MiniMax正站在一个关键临界点上。想要从大模型公司转向平台型公司，还需要更多的现实基础做支撑。只有平衡好技术迭代速度和商业化效率，才能走出关键一步。 正如闫俊杰所言：“在AI时代，最终决定胜负的并不是单纯的烧钱和烧资源，而是智能能力进步的速度，从而能够产生更大量级的商业化收入和市场规模，而速度来自研发效率。” 2025年的成绩单，是一次能力验证，2026年的执行力，将决定MiniMax能否真正完成这场战略升级。 （本文头图来源于MiniMax官网。） 原文标题 : B端提速、毛利激增，MiniMax跑到新拐点