國產獨立大模型公司的未來，估計是出海+垂類To B

港股科技公司的財報已經發布完畢，市場的焦點無疑是兩家大模型上市公司——MiniMax和智譜。從財報當中，我們不難發現，兩家公司的收入分布幾乎完全相反：

智譜幾乎所有的收入均來自國內，而MiniMax則有73%的收入來自海外；

智譜的絕大部分收入可以定義為To B，而MiniMax則有約三分之二的收入來自To C（注：AI原生產品收入不完全是、但絕大部分是To C）。

智譜的收入有73.7%來自本地化大模型部署，這些部署往往是基于行業和企業需求高度定制化的。

據說月之暗面也在策劃上市，我們目前尚未看到招股說明書，但是根據媒體報道，它今年第一季度來自海外的收入增長十分強勁?；蛟S我們會看到月之暗面與MiniMax類似，大部分收入來自海外？不管怎么說，不會像智譜那樣主要依靠國內市場。

我認為這毫無疑問代表了國產獨立大模型公司（這個獨立，是指獨立于互聯網大廠之外）的兩條可行的發展路線：出海，以及國內垂類To B。不一定非要二選一，也可以兩個都做，不過在現實中總會有所側重。至于其他業務，包括國內To C以及“通用型”的To B，肯定還是會做，但我不認為獨立大模型公司有多少競爭優勢。

為什么呢？因為國內To C顯然是互聯網大廠的地盤。在通用AI應用方面，字節的豆包、阿里的夸克和千問都十分強大，騰訊的元寶則還沒有放棄進入第一集團的希望。在垂類AI應用方面，螞蟻阿福這樣的早期成功案例也說明，只要互聯網大廠想做，其資源優勢和協同效應會十分明顯。大廠不僅擁有技術基建優勢、流量優勢，還樂意提供充足的免費服務，從而使得任何獨立大模型廠商都很難從國內C端收到很多錢。

看看DeepSeek的例子：它到現在還是國內排名前四或前五的AI應用，但由于它是開源的，競爭對手樂意對C端用戶提供“量大管飽”的免費服務，所以DeepSeek對國內C端用戶的收費可能性極低，只能主要聚焦于B端。對于其他獨立大模型廠商而言，除非能推出水平明顯高于大廠、又是閉源的先進大模型，才有可能從國內C端賺到較高收入——這個可能性，雖然不是零，但也十分渺茫。

至于國內的“通用AI To B”業務，更是大廠的兵家必爭之地，阿里云、火山云、百度云、騰訊云的生命線所在。獨立大模型公司固然可以利用自己的靈活優勢，在一些局部戰線上取得成果，比如最近的“全民養龍蝦”風潮就讓很多大模型廠商的Token需求劇增?？墒遣灰洠?strong>在算力價格整體上漲的今天，獨立大模型廠商是價格接受者(Price Taker)，擁有龐大算力基建和云計算部門的大廠才是價格制訂者(Price Maker)。從長期看，在Token成本上，獨立大模型廠商很難與大廠競爭，就算它們開發出了什么降低推理成本的技術，大廠顯然會在自己的下一個版本中實現模仿和迭代。

在歷史上，國內互聯網行業的多次洗牌，起源都是“位居統治性地位的大廠沒有重視、大意了”，包括字節跳動、拼多多乃至快手的崛起都能如此歸因。然而，在AI大模型領域，不存在這種時間窗口，大廠普遍在第一時間予以高度重視，分歧僅僅在于應該投入多少、怎么投入。在國內C端應用上，冒出一個爆紅的DeepSeek已經是意外中的意外了，其他獨立廠商的應用再強，大概也只能滿足于第二集團的領先位置，很難與武裝到牙齒的大廠應用匹敵。

To B則是另一個故事：這個市場太復雜了，行業垂類很重要，客戶關系也很重要。許多垂類客戶對于大廠而言，油水不足，拿下的難度也太大。雖然大廠普遍也想做MaaS（模型即服務）以及基于AI的SaaS，但是無論由誰來提供這些服務，底層算力大部分都會來自大廠，它們的IaaS業務仍能受益。不管從客戶角度，還是從大廠自身角度看，一部分B端尤其是垂類B端業務由獨立大模型廠商完成，都是順理成章的，沒有必要尋求改變。

至于出海，就更不用我說了：過去三年，國內最熱的創業賽道之一就是AI應用出海。海外市場非常大、內部分化非常明顯，既有北美和西歐這樣的發達市場，也有中國科技公司很熟悉的東南亞、南亞市場，以及近年越來越重要的中東、拉美市場，等等。無論在C端還是B端，中國AI廠商（包括大模型及應用開發商）都具備兩個鮮明的比較優勢：

首先是應用開發和迭代能力，這一點國內廠商若自稱第二，恐怕沒人敢自稱第一。早在移動互聯網時代初期，很多國內廠商出海的根本動力，就是國內實在太卷了，在國內卷不動的人跑到海外，往往卻很有競爭力。而且海外市場眾多，用戶偏好和監管程度不同，總歸有能競爭過的地方。

其次是Token成本的性價比。最近許多媒體報道稱，幾家國內大模型廠商在海外尤其是發展中市場賣Token賺了很多錢，因為推理成本低、性價比很高，在部分國家很受歡迎。這確實是事實（盡管具體數字難以驗證）。那么，背后的原因是什么呢？有人提到電力供應之類“基建”方面的原因——但真實的原因恐怕更復雜。

國內廠商提供的低價Token，主要是來自激活參數規模較小的模型，它們的上限固然有限，但應付許多發展中國家的需求綽綽有余。這種“性價比競爭”策略是有效的，硅谷一線大廠未必有能力和意愿模仿，就像它們在許多其他應用領域也難以與中國廠商進行“性價比競爭”一樣。本地化運營和推廣當然也很重要，而中國廠商的本地化能力有目共睹，早在AI時代之前就得到過反復證明。

我認為在可見的未來，國產獨立大模型公司的發展路線，無非就是在“出海”和“國內垂類To B”當中做選擇，又或者兩個都選。我個人當然更喜歡出海生意，因為國內To B是一門很苦、對供應商要求極高的生意，當年研究國產軟件行業，我就對此深有感觸。但是To B市場畢竟是存在的，國內各行各業的企業又確實存在AI轉型的需求，或許真有獨立大模型公司能在這個領域獲得持續成功？

本文沒有獲得文中提到的任何一家大模型廠商或其競爭對手的任何資助或背書。

本文作者目前并不持有文中提到的大模型廠商的股份，但無法保證不通過基金間接持有。