把这个数据和摩根大通那套逻辑放在一起看，会发现一个有意思的现象，市场还在用“参数规模”和“训练成本”的旧尺子丈量AI公司，而这份财报传递出一个信号——智谱正在中国复刻Anthropic的路径，完成从“技术探索者”到“智能基础设施供应商”的范式切换。而智谱已成为国内付费Token消耗量最高的厂商之一，Coding基本盘稳固，OpenClaw爆发之后，凭借GLM-5-Turbo的优秀表现，Token消

可见，端到端模型对数据的需求量之大。只是，结合国内复杂的路况，单靠大量“小模型”堆砌，以及海量人工手写规则代码的辅助，始终难以穷尽驾驶时的各种情境，这也是近来各品牌高阶智驾车辆事故频发的主要原因之一。加之，AI可以通过学习和模仿人类的思考决策逻辑，并用端到端数据驱动算法迭代升级，从而取代传统的人工手写算法规则迭代，使得处理效率更高，决策错误率更低。端到端作为一个新的技术路线，堆算力、堆数据、加算法

这冰火两重天的背后，是一个旧时代的落幕与新范式的崛起：市场不再为“卖账号”的SaaS买单，但愿意为“卖结果”的RaaS（Result as a Service，结果即服务）支付高溢价。，得益于‘结果云（Results Cloud）’基础设施的成熟，百融云创在稳固金融基本盘的同时，成功开辟了‘硅基劳动力替代’的第二战场。百融云创交出的这份以“真实结果”为墨水的成绩单，证明了它不是在造梦，而是在造“人

凭借这一策略，2025年，MiniMax全年营收增长显著，海外收入占比高于行业平均，在中国大模型公司中具备少见的全球化结构。3月2日，全球首份大模型业绩报出炉。从这个角度看，MiniMax之所以被推到新时代的聚光灯下，是经营结构已经开始触及下一代AI公司的估值核心：中国仅有的在每个模态均取得领先的公司之一，也是少数能够同时在产品层和模型层并行执行的独立公司。短短108天，从M1、M2到M2.1，再

从兼容的维度看，与壁仞科技选择兼容CUDA不同，华为昇腾910依托于华为自身的软件生态，通用性相对不足，而思远590的指令兼容性较差，可能会影响后续部署等。比如，在技术工艺上，壁仞科技的BR100采用Chiplet和 2.5D CoWos结合的封装技术，可容纳770亿颗晶体管，以提高芯片的良品率和性能，同时也正在打造完备、易用的软件平台，帮助用户实现不同软件生态的无缝转移。事实上，A800只是A1

这当然也造成过一些困扰，但从2023年的语音，到2024年的视频，再到2025年的文本，MiniMax团队基本做到了每年在一个关键模态上往上爬一级台阶，用持续的技术突破，给团队和投资人建立起信心。而减小摩擦力的意义出现在成本端——保持高研发投入是底线，但就像AI重构工作流程的应用一样，模型技术和工程效率的优化总是在推进，MiniMax云计算等训练成本占收入的比例，从早期远高于1000%，一路压缩到

这冰火两重天的背后，是一个旧时代的落幕与新范式的崛起：市场不再为“卖账号”的SaaS买单，但愿意为“卖结果”的RaaS（Result as a Service，结果即服务）支付高溢价。，得益于‘结果云（Results Cloud）’基础设施的成熟，百融云创在稳固金融基本盘的同时，成功开辟了‘硅基劳动力替代’的第二战场。百融云创交出的这份以“真实结果”为墨水的成绩单，证明了它不是在造梦，而是在造“人

进入2025年，百融云创将向商业机构交付价值的逻辑链条向智能体AI生态延伸，即通过多智能体协同作业，让AI以“硅基员工”的角色深度融入业务流程，承担起营销获客、客户服务、合同审查等多种任务，助力行业降本增效、实现智能化升级。分业务类型来看，根据中报，上半年，以决策式AI为主的基石MaaS业务收入5.02亿元，同比增长19%；百工作为百融云创智能体生态建设的关键桥梁，其作用像一个智能体生产与统一管理

面对企业采购新设备和本地部署算力的需求，凌雄科技以硬件租赁为切口，提供服务器等算力设备的订阅服务，减少企业首期投入，同时让企业可以灵活更新设备，避免设备快速过时导致的沉没成本。大手笔的基建投入揭示着算力资源的战略属性，谁掌握了更多设备，更多算力，谁就能创造更多价值。值得关注的是，通过“租赁-回收-翻新-再流通”的设备全生命周期管理，DaaS企业不仅高效解决了旧设备如何“体面退出”和价值再利用的问题

这当然也造成过一些困扰，但从2023年的语音，到2024年的视频，再到2025年的文本，MiniMax团队基本做到了每年在一个关键模态上往上爬一级台阶，用持续的技术突破，给团队和投资人建立起信心。而减小摩擦力的意义出现在成本端——保持高研发投入是底线，但就像AI重构工作流程的应用一样，模型技术和工程效率的优化总是在推进，MiniMax云计算等训练成本占收入的比例，从早期远高于1000%，一路压缩到