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看了刚披露的MiniMax的招股书，几个数字还是蛮有趣的

第一个数字是，当前的C端和B端收入7：3开的比例。

MiniMax在25年1-9月的收入里，AI原生产品（向个人用户提供的MiniMax、MiniMax语音、海螺AI、talkie/星野等产品）收入占比71.1%，针对企业和开发者的收入占比28.9%

而2023年的时候，这个数据还是反过来的，23年C端的收入占比只有21.9%，B端收入占比78.1%

这个比例的调整代表什么呢？OpenAI作为当世大模型公司的领头羊，C端：B端的收入占比也是70% vs 30%的比例（事实上，我认为MiniMax是还是国内商业模式上最接近OpenAI的公司）

为什么【C端收入：B端收入=7：3】是一个好的比例？

一方面，C端收入的高占比代表掌握了C端流量，具备未来指数级增长的潜力。相比B端冗长的交付周期和碎片化的定制需求，有更多的C端场景也更能促进对用户需求的理解和产品的迭代

另一方面，并不是只有C端收入，还有稳定的持续增长的B端收入，代表技术具备先进性，能够辐射到B端的企业，企业对你有充分的认可

还有一点个人很认可的是，MiniMax在C端推出的MiniMax、MiniMax语音、海螺AI、talkie/星野，都是针对C端的AI原生产品。C端产品的逻辑是用户会愿意为更好的创意、更及时的情绪价值或是更高效的个人生产力直接买单，更能体现公司的技术价值

第二个数字是人均创收规模（Revenue Per Employee, RPE）。

RPE是一个经常在高盛、摩根士丹利这种顶级投行在评估科技公司时，被用于会评价公司是否具备“扩展性（Scalability）”的硬指标

低RPE代表公司要靠增加人头来换增长，规模效应弱，公司要想增加收入就要靠加人头，加人头就会面临管理墒增和组织冗余，增长天花板就存在上限

高RPE则代表公司的技术资产会创造非常大的复利，同时大概率组织更加扁平，内部信息传递效率更高

算了下，MiniMax 9个月收入5300万美金，招股书披露387人，每日收入20w美金，人均单日创收511美元。如果找一个benchmark，用同期上市的全部为B端收入的智谱对比的话，智谱6个月收入1.9亿人民币，按人民币对美元汇率0.14计算，每日收入15w美金，人均单日创收168美元，几乎是MiniMax的1/3

好的收入结构几乎必然会带来更高效的人均创收水平。更高效的人均创收水平，本质上也代表公司的智力密度更高，收入的驱动更多靠算法而非人力驱动

第三个数字是，经调整后净亏损的变动幅度

众所周知，大模型是一门烧钱的行业，国内国外全在花投资人的钱，赔本赚吆喝

在这个人均不赚钱的行业里，如果你想跑得比别人快呢，就要尽量亏得慢一点

看调整后净亏损，MiniMax 25年9个月亏损规模比去年同期增加了9%，相对在一个可控范围内

毕竟，2025年全年大模型行业的技术叙事正在从快速反应向CoT深度思考迁移，算力需求不再仅取决于输出字数，而是取决于任务难度，给算力带来了指数级增长的消耗。叠加全球供应链的不确定性和业务规模的快速增长

说明管理层本身对费用控制还可以，没有太不心疼投资者的钱

如果对比一下智谱，25年前6个月亏损规模比去年同期增加了70%，2B端的成本控制还是有很长一端路要走

AI赛道的叙事是什么

2025年这一年，我们见证了年初DeepSeek的异军突起、年中豆包背靠抖音对大规模C端用户的持续洗脑，下半年阿里全线押注AI对千问和灵光的暴力投流。到了年底，2B/2C不同的两条路线及其创业公司终于走到了港交所的聚光灯下

AI 赛道的终局，目前依然笼罩在两套截然不同的叙事中。

第一种叙事是资源的重力。在这种叙事里，AI 是属于大厂和硅谷的重工业。它迷信资源的重力：万卡集群、无限的资金流、以及既有的流量漏斗。在这种逻辑下，大厂拥有绝对的优势，Scaling Law本质上是一个关于规模的游戏。硅谷的美元霸权构建了技术的高墙，大厂的生态圈则形成了商业的闭环，新兴的创业公司最后会被逼到B端*大客户*项目*实施*落地*驻场的高运营成本+中低增速+低毛利业务中，本质上沦为另一种大厂外包

第二种叙事逻辑是挑战者的意气风发，在这种逻辑里，AI 不是互联网的延续，而是生产力的重构。一万张显卡不等于一万倍战力，大厂的冗余开支和管理错位会消解资源的浓度。在这种叙事中，中国天才可以通过第一性原理和极致的组织效率，在受限的算力和资金下，实现对大厂的挑战和超车

站在2025年底的时间节点，行业走向依旧未见明确，终局或许是大厂老登们依旧统治世界，或许是东方的少年天才们征服硅谷，胜者或许是今天牌桌上眼熟的哪些人，或许不是。但，你选择的叙事决定了你看到的世界。

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