大模型财报大比拼：烧钱过后，谁在真实盈利？

  作者/星空下的烤包子

  编辑/菠菜的星空

  排版/星空下的蛋黄酥

  过去两年，“百模大战”烧掉了数百亿资金。2025年，战火从技术比拼转向商业兑现，企业间的差距骤然拉开——有的公司收入飞涨却越亏越多，有的公司则开始出现盈利。

  这场分化不仅是行业走向成熟的信号，更揭示了谁在裸泳、谁已上岸。从2023年的“百模大战”到2025年的商业化加速，行业经历了从狂热到理性的演变。资本退潮、客户变精、监管收紧，盈利从“以后再说”变成了“现在就问”。

  据笔者统计，2025年上半年国内大模型相关融资事件同比减少23%，融资金额下降18%，而企业平均研发支出却上涨了35%。其中，科大讯飞（002230）率先交出正向利润的成绩单，宣告大模型盈利拐点已经到来。

科大讯飞2026年5月6日股价走势 （来源:东方财富）

  一、大模型进入下半场：两个变化决定了谁生谁死

  1►市场分层与政策规范，重塑行业格局

  在笔者看来，大模型行业目前已告别了“千模大战”的混沌状态，开始走向专业化分工。这条产业链被切分得越来越细：有人专做基础大模型，如智谱的GLM、百度的文心；有人深耕垂直行业，如数坤科技的医学影像大模型；还有人专攻端侧小模型，如面壁智能的MiniCPM；还有像科大讯飞既做基础大模型、又深耕垂直行业的企业。每一种定位对应完全不同的商业模式、成本结构和盈利周期。

来源：公开信息

  与此同时，监管的靴子不断落地。《生成式人工智能服务管理暂行办法》正式实施后，各地又出台了算法备案、安全评估、数据合规等配套细则，这也让缺乏法务和安全团队的中小创业公司压力倍增。

  一个直观的数据是：2025年完成大模型备案的企业数量比2024年减少了40%，而头部厂商的备案通过率超过90%，长尾厂商则不足30%。合规能力强、场景深耕型企业的竞争优势愈发明显。

  除此之外，市场规模也在加速扩张。据艾瑞咨询统计，2025年中国大模型市场规模突破800亿元，其中行业垂类模型已占42%。这意味着，懂行业的公司正在赢得更多订单，而泛化的通用模型供应商开始失去议价权。

  金融、医疗、教育、政务这四个领域贡献了超过60%的行业大模型采购金额，成为真正的“现金牛”场景。

  2►竞争焦点从技术炫技转向商业闭环

  过去讲一个“万亿参数”“超越GPT-4”的故事，就能轻松拿到融资或政企订单。现在，客户问的是三句话：能不能稳定运行？服务会不会断？总成本划不划算？大模型厂商不得不从“技术军备”转向“商业落地”。

  能跑通的项目确实多了，但能大规模复制的商业模式还很稀少。企业之间真正的分水岭，变成了生态整合能力和行业服务能力。

  以政务场景为例，某城市要部署一个政务大模型，招标时看重三项：是否具备本地化服务团队、能否对接现有数字政府平台、是否通过等保三级认证。这些与技术参数无关，却直接决定了谁中标。拥有完善渠道和行业积淀的厂商在招投标中的中标率往往会更高。

  二、科大讯飞：唯一盈利的大模型公司，凭什么？

  据笔者观察，不少大模型公司一边烧钱，一边缺钱。据不完全统计，2025年有超过30家中小大模型创业公司停止运营或被迫卖身，行业洗牌已经实质性开始。

  在这一片亏损中，科大讯飞的财报显得格外亮眼。2025年，公司营收271.05亿元，同比增长16.12%，归母净利润8.39亿元，是几家头部大模型公司中唯一盈利的。

4家大模型公司核心财务数据对比 （来源：公司年报）

  盈利的核心原因有两点。

•   业务结构多元，教育、开放平台、智慧城市三大板块均双位数增长，成熟业务为大模型研发持续输血，不像智谱和MiniMax那样单靠融资支撑；

•   研发效率突出，公司研发投入占营收比重仅19.79%，远低于智谱的439%和MiniMax的240%，但基于全国产算力（华为昇腾）训练，单位算力成本比进口方案低30%—40%，公司经营现金流32.08亿元，是净利润的3.8倍，盈利质量扎实。大模型直接收入3.85亿元，同比增长263%，生态开发者达1074万，这就说明其飞轮效应已经启动。

  三、商业化仍有三道坎，多数企业还没跨过去

  尽管科大讯飞率先突围，但整个大模型行业的商业化之路远未平坦。三道深坎摆在绝大多数企业面前，谁跨不过去，谁就会在接下来两年被淘汰。

  1►变现模式尚未定型，烧钱容易赚钱难

  目前行业尝试了多种变现方式：API调用计费、MaaS订阅制、项目制交付、智能硬件捆绑、行业解决方案分成等等。但一个尴尬的现实是：算力成本太贵，收入增长往往跑不过成本增长。

  ToC端订阅付费更不乐观。国内大模型应用的月付费率普遍低于5%，即便是用户量过亿的某头部产品，付费会员转化率也只有不到4%。原因很简单：用户认为“基础功能免费就够了”，而企业又不敢贸然收窄免费额度，担心用户流失。

  ToB端则是另一番景象：决策链条长，一个百万级的项目可能需要反复沟通6个月；定制成本高，客户往往要求私有化部署和数据不出域；复购不确定，一期项目验收后，二期是否继续合作存在很大变数。其中，标准化产品与个性化需求之间的矛盾，是当前最大难题。

  2►能落地不等于能规模化，场景深潜才是护城河

  教育、医疗、政务、金融等领域的渗透正在加速，但“在一个点落地”和“在全国铺开”之间隔着巨大的鸿沟。某医疗大模型公司在三家三甲医院试点效果良好，医生的使用率和满意度都很高，但当它试图推广到20家医院时，发现每家医院的接口标准、数据格式、业务流程都不一样。结果，定制工作量从预计的200人天暴增至800人天，成本陡然增加。

  这揭示了一个残酷的事实：大模型的价值与行业知识的深度高度相关，而行业知识的积累需要时间和客户渠道。拥有多年行业数据沉淀、成熟客户关系和持续服务能力的公司，才能在招投标和用户留存中胜出。

  所以，未来的竞争不再是“谁的模型更强”，而是“模型+数据+场景+生态”的综合较量。

  3►算力卡脖子，自主可控是胜负手

  算力成本依然是盈利的最大制约。高端芯片获取受限，国产算力生态尚不完善，这是所有大模型公司都必须面对的地缘政治和供应链风险。那些完全依赖英伟达GPU的公司，一旦遭遇出口管制或涨价，毛利率会急剧下滑。

  举个栗子，2025年第三季度，由于美国进一步收紧对华高端芯片出口，H100和B200的价格在黑市上翻了近两倍，导致多家明星创业公司的推理成本暴涨，不得不暂停了部分低价API服务。

  国产算力正在快速追赶，但坦率地说，在AI芯片等领域，我们仍有差距。

  四、总结与展望：烧钱时代结束，赚钱时代开始

  短期看，大模型行业仍会继续烧钱，但分化会越来越剧烈。能够率先实现经营现金流正向循环的企业，将获得整合行业的机会。预计再过几年，国内大模型厂商数量将从目前的100多家缩减至20家以内，淘汰率超过80%。那些依赖融资、缺乏场景、研发效率低下的公司将批量出局。

  长期看，随着行业应用从试点走向常态，以及模型推理成本预计年均下降20%-30%，大模型的商业价值将真正爆发。Gartner预测，到2028年，全球大模型驱动的商业应用市场规模将超过3000亿美元，其中行业垂类模型占比将超过60%。教育、医疗、金融、制造等领域的深度渗透，将创造出比“通用聊天机器人”大得多的价值。

  未来的赢家，不是参数最大的，不是融资最多的，而是最会创造真实价值、最能把技术转化为可持续现金流的公司。烧钱的时代结束了，赚钱的时代刚刚开始。

  注：本文不构成任何投资建议。股市有风险，入市需谨慎。没有买卖就没有伤害。