DeepSeek上市前夕：梁文锋如何用价格战狙击MiniMax商业化？
中国人工智能大模型行业的竞争格局，正在经历一场从技术崇拜向商业效率的深刻转向。随着彭博社报道DeepSeek已启动IPO准备工作，且最快可能在今年提交申请，中国头部大模型公司的版图即将迎来新的变量。继智谱AI与MiniMax登陆港交所之后，DeepSeek若顺利上市，将补齐这一阵营中“开源、低成本、激进定价”标签的最后一块拼图。然而，在梁文锋尚未走进二级市场之前，他通过模型迭代与价格体系的重构，早已对闫俊杰领衔的MiniMax完成了一次隔空的“狙击”。这场较量，不仅关乎股价波动，更直指大模型商业化的核心命题：在技术同质化趋势下，如何构建可持续的盈利模型？
价格战重塑市场定价锚点
若以即将到来的IPO为时间节点，智谱、MiniMax与DeepSeek将被置于同一估值框架下进行横向比较。这三家公司虽业务交叉，但市场关注的侧重点各有千秋：智谱在Coding、Agent及企业API端动作密集，展现出强烈的B端渗透意图；MiniMax则凭借多模态技术与消费级产品的丰富矩阵，更受资本市场对消费侧故事的关注；而DeepSeek最鲜明的竞争力，在于其开源生态下的极致成本控制与极具侵略性的定价策略。
MiniMax与智谱的上市历程，为理解这一轮竞争提供了微观样本。2026年1月，两家公司先后登陆港交所，初期市场情绪高涨。然而，随着解禁期的到来，股价波动成为常态。MiniMax发行价为165港元，虽曾冲高至1330港元，但在大规模股份解除限售后，股价遭遇重挫。7月9日，近半数股份解禁当天，股价下跌近18%，次日再跌近10%。尽管闫俊杰在后续全员信中强调长期方向不变，并宣布在实现AGI前放弃薪酬以激励团队，但市场对其技术路线与商业化前景的担忧并未完全消散。
引发市场重新审视MiniMax基本面的导火索，是DeepSeek发起的新一轮价格战。4月24日，DeepSeek发布V4 Preview，重申长上下文与低成本优势，直接导致智谱与MiniMax股价同日下跌超9%。随后，DeepSeek宣布V4-Pro限时降价75%，并将API缓存命中输入价格降至原价的十分之一。这一举措迅速压缩了竞争者的定价空间，MiniMax盘中股价一度跌幅逾14%。
在DeepSeek进入之前，MiniMax曾凭借M2.5模型在Coding领域的强化以及相对亲民的价格，在OpenRouter平台获得大量调用，周调用量一度突破3.07万亿Token。然而，随着DeepSeek持续下调API价格，“性价比高”这一曾经的核心优势逐渐变得不再稀缺。当基础推理能力的边际成本趋近于零时，单纯的低价已无法构成持久的竞争壁垒。
多模态优势下的商业化焦虑
面对DeepSeek的压境，MiniMax曾试图通过产品迭代与计费模式调整来回应。6月1日，MiniMax发布M3模型，重点强化Coding与Agent能力，支持100万Token上下文及原生多模态，旨在以更强的性能对抗低价竞争。然而，伴随模型升级的是计费模式的重大变更：从按调用次数计量切换为按Token消耗计量。
这一调整初衷合理——M3尺寸更大、运行耗时更长，单次调用的算力成本显著增加，按次数收费难以覆盖成本。但对于用户而言，规则突变导致实际消耗额度直观且快速增加，引发了强烈的不适感。尽管MiniMax迅速致歉，通过保留老用户权益、赠送额度及延长补偿有效期等方式安抚市场，并将限时折扣改为永久五折，但这一事件暴露了其商业化路径上的深层困境：在涨价困难、流量红利见顶的背景下，如何将庞大的调用量稳定转化为持续的收入与利润，仍是未解之题。
回看MiniMax的上市逻辑，其核心优势在于多元化的消费级产品矩阵。凭借Talkie、星野、海螺AI等产品，MiniMax在2025年前9个月实现了71.1%的收入来自AI原生产品，且海外收入占比高达73%。相较之下，智谱的收入结构则更偏向于面向企业及公共部门的本地化部署，云端服务仅占15.2%。MiniMax的模式更接近OpenAI早期的多条产品线并行策略，拥有更广阔的想象空间与全球化故事。
然而，市场风向已变。Anthropic的崛起重新定义了成功的商业路径。围绕Claude模型、Claude Code及企业API，Anthropic建立了一条高度集中的商业闭环。强模型驱动Claude Code，后者深入企业工作流，进而带来订阅与API的双增长。2026年初，Anthropic年化收入达140亿美元，其中80%来自企业客户。这证明，Coding不仅是技术展示窗口，更是快速变现的高效渠道。
智谱敏锐地捕捉到了这一趋势，持续投入Coding与Agent，推出GLM Coding Plan，推动API收入快速增长。CEO张鹏更是明确将Anthropic作为对标，提出“当模型足够强，API本身就是最好的商业模式”。在这一语境下，MiniMax虽然也在强化Coding与Agent，推出了MiniMax Agent与MiniMax Code，但尚未打造出类似Claude Code那样具备强劲用户粘性与清晰收入数据的第一方核心产品。产品线过多，虽分散了风险，但也可能摊薄研发与算力资源，导致核心竞争力不够聚焦。
收敛战线：从OpenAI战略看MiniMax的破局之道
MiniMax并非没有底气。根据其向港交所披露的数据，2025年全年营收达7904万美元，同比增长158.9%，毛利率从12.2%提升至25.4%，全球累计用户超2.36亿。然而，高增长背后是高投入的压力。2025年，MiniMax研发开支达2.528亿美元，是当年收入的3倍以上。文本、视频、语音、音乐、社交及Agent，每条赛道的推进都需要消耗巨额算力与人力。融资可以补充弹药，却无法无限延伸公司的注意力。
在这一背景下，OpenAI近期的战略调整提供了极具参考价值的范本。2026年4月，OpenAI宣布停止Sora网页端服务，独立浏览器Atlas也将停运，但其将Atlas积累的能力整合至ChatGPT与Codex中。Codex，这款最初面向开发者的编程Agent，目前每周用户已超500万，其中超100万用户将其用于非软件开发领域。随后，OpenAI推出ChatGPT Work，进一步厘清产品分工：Chat负责问答，Work负责研究、调用文件及应用并生成文档，Codex专注软件开发。三者集成于新版ChatGPT桌面端，实现了底层能力的复用与用户关系的沉淀。
这种“做减法”的策略，本质上是减少不同产品在账号、订阅、工具及交互系统上的重复建设，让模型能力、用户使用数据与付费关系收敛至更少的核心入口。对于企业市场而言，三星已开始在研发、制造及营销场景部署ChatGPT与Codex，Codex验证的长任务执行、工具调用及多步骤协作能力，正通过通用工作入口溢出至更广泛的生产力场景。
MiniMax无需完全照搬OpenAI，因为Talkie、星野等C端产品已拥有独立的生态与收入流。但其核心启示在于：在算力成本日益高昂、价格战常态化的今天，平均用力已难以为继。MiniMax需要明确不同业务的优先级，将更多的研发资源与商业化精力集中至最能带动模型调用与持续收入的方向。保留多模态与消费产品优势的同时，必须为这些能力找到一个清晰的中心，否则在DeepSeek等主打极致效率的竞争对手面前，多线作战可能成为拖累利润率的沉重包袱。
梁文锋的“狙击”，不仅是价格的压制，更是对行业底层商业逻辑的重塑。当开源模型不断抹平技术差距，商业竞争的重心将从“谁有功能”转向“谁更赚钱”、“谁更高效”。对于尚未上市但已启动IPO准备的DeepSeek而言，这一轮价格战是其建立市场定价权的利器；对于已上市的MiniMax而言，如何在保持多元化的同时实现核心能力的收敛与商业化闭环的验证，将是决定其能否在二级市场站稳脚跟的关键。大模型的下半场，不再是单纯的技术军备竞赛，而是关于效率、聚焦与生态构建的系统性较量。