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MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX) 今日新闻

2026-05-07 12:16B.AI API 推出四款新模型,包括 GPT-5.5 Instant,并在 OpenAI 发布后 48 小时内推出B.AI API 已推出四款新模型:GPT-5.5 Instant、DeepSeek-v3.2、MiniMax-M2.7 和 GLM-5.1。GPT-5.5 Instant 在 OpenAI 发布后 48 小时内完成了底层适配与接口集成,实现对最新算力的零延迟访问。与 GPT-5.3 Instant 相比,新模型在医疗、法律和金融等高精度场景中使幻觉率降低 52.5%,同时显著提升逻辑清晰度与输出简洁性。2026-05-05 08:11香港恒生指数今日下跌 0.76%;AI、芯片股走低香港恒生指数今日收盘下跌 0.76%(5 月 5 日),恒生科技指数下跌 0.94%。大型语言模型和半导体股票领跌,其中智谱 AI 跌幅超过 3%,Minimax 下跌超过 2%,中芯国际下跌 1.87%,华虹半导体下跌 1.65%。2026-05-04 05:11TradFi 上涨提醒:MINIMAX(MINIMAX-W 00100.HK)上涨超 12%Gate News 消息,据 [Gate TradFi](https://www.gate.com/zh/tradfi) 最新数据,MINIMAX(MINIMAX-W 00100.HK)短时上涨 12%,当前波动幅度明显高于近期平均水平,市场活跃度上升。2026-05-04 01:31TradFi 上涨提醒:MINIMAX(MINIMAX-W 00100.HK)上涨超 8%Gate News 消息,据 [Gate TradFi](https://www.gate.com/zh/tradfi) 最新数据,MINIMAX(MINIMAX-W 00100.HK)短时上涨 8%,当前波动幅度明显高于近期平均水平,市场活跃度上升。2026-04-27 03:11香港上市的 MiniMax-W 跌超 14%,Zhipu 在 DeepSeek 模型发布时跌超 6%Gate News 消息,4 月 27 日——香港上市的 MiniMax-W 日内下跌超 14%,而 Zhipu 在同一时段内下跌超 6%。 跌势缘于 DeepSeek 于周五发布新模型,并宣布在周六推出限时促销活动。

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金色财经_

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10小时前
> **中国占了全球 61% 的 AI Token 调用量,但赚到的钱可能不到 Anthropic 一家的零头。** 2026 年 2 月的一个深夜,旧金山 Mission District,一个叫 Arjun 的印度裔开发者盯着屏幕上的账单发呆。他用 Claude 跑了一套自动化代码审查的 Agent 工作流。十几个子任务并行,反复调用上下文,AI Token 的消耗不是线性的,是指数级的。一个晚上,几十美元烧没了。 第二天,他在 OpenRouter——全球最大的 AI 模型聚合平台——切到了中国公司 MiniMax 的 M2.5 模型。同样的工作流,账单缩水一个数量级。代码照跑,结果没差多少。 Arjun 不知道的是,他的每一个请求,正从加利福尼亚出发,经太平洋海底光缆,抵达中国西北省份的数据中心。GPU 集群启动,电力从国家电网流向芯片,推理完成,结果回传,不到两秒。 **电力从未离开中国的电网,但电力的价值,通过大模型,以 AI Token 为载体,出海了。** 这不只是一个开发者的选择,整个硅谷都在"全员 token-maxxing"。Arjun 只是这场全球 AI Token 消费狂潮的一个缩影。 ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-d1492e67fb-60997de664-8b7abd-e5a980) 而太平洋的另一边,画面截然不同。 同年春天,中国大西北的戈壁滩上,几座前两年还热火朝天的算力中心安静了下来。一位从事算力中心建设多年的老哥,在全员 fomo 的时候对我说过一句话: > "AI Token 出海并没有像很多媒体上说的那么简单。" 他说的不是技术问题,是消化问题。大模型厂自建的算力中心能自己消化,这是最优路径;电信运营商的次之,有渠道兜底;最尴尬的是民营资本追着 AI 风口砸下去的那一批——看似阳光万里,实则没人兜底。 跨境的那道墙,根本出不去——大西北那些烂尾或半闲置的机房,不是建不起来,是建起来之后才发现:**墙比电站还高**。 一边是全员 token-maxxing 的硅谷,一边是空转的大西北数据中心。中国最便宜的电,生产了全世界最便宜的 AI Token。可中国的 AI 企业,到底又能够从中捕获多少价值? 一、十年前,同一批电站迎来过另一批客人 ------------------- 2015 年前后,四川、云南和新疆的电站管理者开始接待一群奇怪的访客。他们租下废弃厂房,装进密密麻麻的机器,24 小时通电运转。机器什么都不生产,只是不停地做一道数学题。偶尔,从无穷无尽的运算里,蹦出一枚比特币。 **那是电力价值出海的 1.0 版本**。廉价水电经矿机的哈希运算,兑换成全球流通的数字资产,再到交易所上变现为美元。电力没有穿越任何边境,但电力的价值,以比特币为载体,流向了全球。巅峰时期,中国占到全球比特币算力的七成以上。 比特币的价值捕获路径极短——电力变成计算,计算变成 BTC,BTC 变成美元。中间不依赖任何人。比特币本身就是终端产品,一种由能源背书的数字黄金,出了矿场就能变现。它可以裸奔出海。 但路径短意味着根基浅。 2021 年监管一刀切,矿工四散,价值捕获瞬间归零。算力迁徙到哈萨克斯坦、德克萨斯、加拿大。电站一度电都没少发,只是那些电,不再能变成美元了。 > **电力的逻辑没有消失,它只是在等一个新的外壳。** ChatGPT 横空出世后,同一批电站、同一批厂房、有些甚至是同一份电力合同,摇身一变成了 AI 数据中心。矿机换成 GPU,比特币换成 AI Token。 但 AI Token 不是比特币。 比特币是终端产品,AI Token 是半成品。AI Token 必须经过模型、产品、工作流的层层包装,才能变成客户愿意付费的东西。它不能裸奔出海。围绕这个半成品搭建起来的产业链,远比挖矿复杂——从底层的绿电和液冷机房,到中间的 AI 芯片和服务器,再到上层的大模型 API、聚合平台和跨境合规,七层环节首尾相连。 ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-ad77cc9cf7-f1e75b0277-8b7abd-e5a980) 链条变长了。每一层都有人截胡。 不变的只有电力,以及一个没变的问题:这一次,价值能留下多少? 二、一度电的旅程,和它的断桥 -------------- 要回答这个问题,先跟着一度电走一遍。 Arjun 每按一次回车,背后是五个环节在接力:电力→算力→模型训练→模型推理→AI Token 交付到他的屏幕上。 前三步早就结束了。四川水电站的一度电,流向内蒙的数据中心,驱动 GPU 集群运转数月,喂进万亿条数据,训练出一个大模型。烧完之后,模型的"配方"就定了。中国的电力优势在这一步被完整编码进去——更低的训练成本,更高效的架构设计,十几家公司互相踩踏逼出来的工程优化。一度电的能量,压缩进了一个几百 GB 的文件里。 后两步是此刻正在发生的。Arjun 每按一次回车,某个数据中心就要启动一次推理:加载配方,消耗算力和电力,现场产出一批 AI Token,传回结果。每一个 AI Token 的诞生,都需要实时的电。 **问题是:到底是哪个数据中心?** ### 2.1 AI Token 出海两条完全不同的路 Arjun 现在走的是第一种——推理在中国完成,AI Token 通过 API 跨境交付。请求穿越太平洋到贵州,结果再传回旧金山。国内 0.38 元/度的绿电,直接压低了每个 AI Token 的边际成本。Arjun 享受到的低价,本质上是中国的水电在买单,电力优势完整兑现。 第二种——把配方搬到海外,在弗吉尼亚或新加坡做推理。智谱、DeepSeek 上架微软 Azure,MiniMax 进入亚马逊 AWS,走的都是这条路。推理用当地的电、当地的 GPU,每个 AI Token 的成本跟中国电价没有一分钱关系。 ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-52a1d4e563-113ee331fa-8b7abd-e5a980) ### 2.2 可口可乐从来不出口瓶装水 第二种模式的逻辑像可口可乐——从不把美国工厂的瓶装水运到全世界,出口的是配方,到了当地用当地的水和灌装线。 打开阿里云百炼的后台,有一个下拉菜单:服务部署范围——"中国内地""国际""全球"。选"国际",推理跑在弗吉尼亚,合规消失,电价也变成美国的了。这个下拉菜单,就是从第一种模式切到第二种模式的开关。 但可口可乐靠配方赚遍全球,是因为没人能复制它。大模型不一样——DeepSeek、通义千问是开源的,权重文件谁都能下载。配方公开了,灌装线是别人的,电也是别人的。价值捕获的锚点只剩一个:**出配方的速度。** 银河证券的研报说,全球大模型迭代周期已从半年缩短至数月。芯片禁令一旦拖慢迭代,保鲜窗口就越来越短。 Arjun 不关心配方来自哪个国家。他只关心这周哪个最便宜、下周还能不能用。 一度电的出海旅程,在训练和推理之间断掉了。断掉的不只是成本链,还有价值捕获。 ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-e80ee8c13c-b62483474b-8b7abd-e5a980) 第一种模式保住了电力优势,却丢了市场——企业客户不接受数据经过中国,时延也是硬伤。第二种模式打开了市场,却丢了成本——你卖的不再是便宜的电,而是配方本身。 时间也不站在中国这边。德勤预计,全球 AI 算力重心正从训练转向推理——推理占比将从 2023 年的三分之一升至三分之二,未来可能超过八成。训练只花一次钱,推理是每天烧的账单。推理越重要,电价能决定的部分就越小。 这就是 AI Token 出海和光伏出海最本质的区别。光伏从硅料到组件到装船,成本优势全程传导,没有断裂点。AI Token 的成本链在训练和推理之间裂开了一道缝。电力红利过不去,真正跨境传导的,是编码在那个几百 GB 配方里的工程能力。 两种模式,两种困境。靠便宜的电直接卖 AI Token 出海,这条路能走多远? 三、便宜的电,过不了的墙 ------------ 不远。三道墙在收窄这条路。 **第一道是物理的墙。** Arjun 的请求跨越太平洋,往返 150 到 300 毫秒。一轮对话感觉不到。但 Agent 工作流是几十轮连续调用,机器不等人,延迟累积到秒级,工作流就卡了。不是政治问题,不是制度问题,是光速决定的。 要么站在光里,要么光站在那里。 **第二道是制度的墙。** 美国企业采购 AI 服务,技术负责人必须回答五个问题:数据是否传入中国?日志在哪里?输入输出是否用于训练?是否符合当地法规?出了问题谁负责? 五个问题答不上来,采购流程停在那里。不是模型不好用,是合规部门不签字。 大摩首席经济学家邢自强提过一个更尖锐的先例:华为在 5G 设备上也有技术和价格的双重优势,2018 年之后,照样被踢出欧美电信网络。5G 基站和 AI Token 一样,底层都涉及数据流经谁的设备、存在谁的服务器。他的原话是: > **"不要过度吹捧 Token 出海的电力优势,而忽视地缘政治与安全考量。"** 技术优势救不了信任赤字。 **第三道是政治的墙。** 芯片禁令卡训练端,模型审查卡上架端。最不可预测的变量。 三道墙圈出的范围很窄:靠便宜的电卖 AI Token 出海,能触达的只剩对合规不敏感、对时延能忍、对价格极度敏感的长尾开发者。配方出海那条路,电力优势又传导不过去。 两种模式,两个死角。中国 AI 企业在全球价值链上,到底站在什么位置? 四、小擂台上的冠军,价值链上的看客 ----------------- 2026 年 2 月 24 日,OpenRouter 数据出炉:平台前十模型总 AI Token 消耗 8.7 万亿,中国模型独占 5.3 万亿,占比 61%。 **"中国首超美国"——消息炸遍中文互联网。** OpenRouter 的 COO Chris Clark 在播客里描述他看到的画面:"中国开源模型在美国企业的 Agent 工作流中占比异常高。"一个复杂编码任务,用 Claude 花 50 到 100 美元,用 DeepSeek V3.2 大约 0.5 美元。百倍价差,对跑着几十个 Agent 的创业公司来说,是生死线。 但 61% 背后,藏着两个真相。 **第一个:这只是小擂台。** OpenRouter 能统计的 AI Token 消耗,只占全球约 3%。大擂台在另一边,比分悬殊。 2026 年 4 月,Anthropic 年化收入突破 300 亿美元。15 个月前这个数字还只有 10 亿——30 倍增长。Claude Code 一个编码工具,上线半年做到 10 亿美元。1000 家企业年付费超百万美元,八成收入来自企业客户。OpenAI 年化 250 亿。 中国这边:MiniMax 九个月烧了 5 亿美元,营收 7900 万。《财经》杂志更冷酷——部分中国模型的 API 毛利率可能为负,每处理一次请求都在亏钱。 > **中国生产了最多的 AI Token,但在价值链上几乎隐形。** **第二个:不是所有 AI Token 价值相等。** 同一个 AI Token,闲聊值 0.01 美元/百万,写代码值 200 美元/百万,法律审阅值 1000 美元/百万。十万倍的差距。行业测算,不到 5% 的消耗创造了超过 80% 的商业价值。 ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-2331ed79e2-57b7f72ca3-8b7abd-e5a980) 就在本文写作的同一周,Anthropic 和 Blackstone、Goldman Sachs 成立了一家 15 亿美元的合资公司,把工程师直接驻场到 PE 投资组合里的企业中去。同时发布 10 个金融 Agent——pitchbook 生成、KYC 审查、信用备忘录、月末结账、财务审计。Jamie Dimon 和 Dario Amodei 同台出席。一个 KYC Agent 跑一次消耗几十美元 AI Token,省下的合规人力成本是几千美元。 这就是高价值 AI Token 的真实画面。 ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-1b188ab6f5-6368e0678d-8b7abd-e5a980) Goldman Sachs 的 Marc Nachmann 说了一句话:"光有模型不会改变你的工作流。你需要能把技术和实际业务结合起来的人。" 这句话精准地切开了中美之间的价值差距。中国公司在比谁的 AI Token 更便宜,Anthropic 在比怎么把 AI Token 嵌进 Goldman 的每一条业务线。前者卖原材料,后者卖解决方案。中国模型在全球开发者的工具箱里,不是首席架构师。是计件工人。 这像极了 2008 年的中国光伏——出货量全球领先,但利润最薄的组件环节才是主场。定价权、品牌溢价、高端份额,都在别人手里。那一年距中国光伏真正统治全球,还有十多年。 但 2008 年的光伏故事没有停在"有量无利"。最终赢下全球的中国企业,不是靠硅料便宜,是靠控制了从硅料到组件到电站的全栈。 > **AI Token 出海的希望也不在电价上——在能不能从"最便宜的生产者"变成嵌入企业工作流的基础设施。** 并非没有人在尝试。 迅策科技正在金融和能源的垂直场景里,用 AI Token 计费深度绑定客户的数据和业务流程。Token 收费占比从 5% 提升至 20-30%,2025 年下半年首次盈利。它卖的不是便宜的 AI Token,而是"用 AI Token 重新跑你的业务"。逻辑和 Anthropic 向 Goldman 驻场交付如出一辙——只是一个在中国的垂直行业里刚起步,另一个已经拿到了 15 亿美元和 Jamie Dimon 的站台。 差距是巨大的,但方向是对的。 五、电力没变,账单在变 ----------- 2026 年 5 月,豆包推出付费版,68 元/月。3.45 亿月活的产品开始收费。 同一周,腾讯云 AI 服务涨价 5%,智谱 GLM-5 定价比上一代涨了 50%。 有人拆过豆包的推理成本——硬件折旧 58%,电力 29%。每多一个用户就是 GPU 集群上多一份消耗。字节内部已有声音:"商业化看不到明确路径,大 DAU 的推理成本对利润有压力。" 十几家公司赔本赚吆喝的日子,到头了。 涨价暴露了一个比三道墙更根本的问题:电力优势降低了 AI Token 的生产成本,但 AI Token 的价值,从来不取决于生产成本,取决于它被用来做什么。一度电变成的 AI Token,闲聊和企业决策,价值差十万倍。 中国有全世界最便宜的电,训练出了全世界最便宜的 AI Token,在 OpenRouter 上占了 61%,但 Anthropic 一家的年收入,可能超过所有中国大模型公司的总和。 贵州山里的水电站和数据中心还在转。十年前,同样的电养活了矿场,矿场被驱散了。如今同样的电养活了 AI Token 工厂。工厂还在,只是产出的 AI Token 越来越多,留下的价值越来越少。 Arjun 今晚又怒省了几十美元。但他省下的每一美元,恰好就是中国 AI 企业没能捕获的那部分价值。
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13小时前
人工智能和代理经济持续增长。 𝘈𝘐 𝘢𝘨𝘦𝘯𝘵𝘴 𝘢𝘳𝘦 𝘴𝘸𝘢𝘱𝘱𝘪𝘯𝘨, 𝘴𝘪𝘨𝘯𝘪𝘯𝘨, 𝘧𝘶𝘯𝘥𝘪𝘯𝘨, 𝘢𝘯𝘥 𝘵𝘳𝘢𝘯𝘴𝘢𝘤𝘵𝘪𝘯𝘨 𝘢𝘶𝘵𝘰𝘯𝘰𝘮𝘰𝘶𝘴𝘭𝘺, 24/7, 𝘢𝘵 𝘮𝘢𝘤𝘩𝘪𝘯𝘦 𝘴𝘱𝘦𝘦𝘥. 这些是你本周可能错过的一些重大更新 👇 -------------------- ➢ @MoonPay 推出了 MoonAgents 卡,一种虚拟万事达卡借记卡,让 AI 代理可以直接在任何支持万事达卡的商户使用链上钱包中的稳定币。 -------------------- ➢ @Oobit,由泰达币支持,推出了代理卡。这是一种支持 Visa 的支付卡,供 AI 机器人使用 USDT 余额,设有每笔交易的支出上限。 -------------------- ➢ @gensynai 推出了 Delphi,这是第一个由 AI 结算的信息市场。AI 自动决定结果,无需人为控制,创作者收入自动以 USDC 支付。 -------------------- ➢ @BAI_AGI 现已在 Claude、GPT、Gemini、Kimi、GLM 和 MiniMax 上提供单一 API 网关,支持匿名加密支付和零 KYC 要求。 -------------------- ➢ @trysaperly 作为首个为 AI 代理打造的电话运营商推出,提供统一的电话号码,用于呼叫和消息,任何 MCP 兼容的代理都可以访问。 -------------------- ➢ @ElasticsAI,是一个面向预测市场的原生 AI 操作系统,获得 $2M 前种子轮融资,投资方包括 a16z 天使、@ElevenLabs 和 @redstone_defi。代理可以根据自然语言策略描述自动化你的预测市场交易。 -------------------- ➢ @perplexity_ai 在其代理 API 中推出了金融搜索工具,一个调用返回授权的金融数据、实时价格、收益、SEC 文件和引用来源的工具。一个彭博终端被压缩成单一的代理调用。 -------------------- ➢ @Hut8Corp 在 Beacon Point 签订了一份为期15年、容量为352兆瓦的 AI 数据中心租赁合同,基础合同价值98亿美元,续约后最高达251亿美元。前比特币矿工现已成为 AI 计算基础设施的支柱。 -------------------- ➢ @0G_labs GLM-5.1,一个拥有7540亿参数的 MoE 模型,获得 MIT 许可证,已在 0G 私有计算机的 TEE 中运行 FP8。这将前沿规模的机密 AI 推理带入去中心化计算。 -------------------- ➢ @Tiny_Fish 为所有开发者和 AI 代理免费提供网页搜索和抓取功能,支持 Claude Code、Cursor、Codex 和所有主要的代理框架。 -------------------- ➢ @intelligenceco 推出了 Cofounder 2,这是一个代理平台,协调工程、销售、市场、运营和设计中的 AI 代理,自称为“单人百亿加密公司”的基础设施。 -------------------- ➢ @ElevenLabs 在 ElevenCreative 中推出了工作室代理。 工作室是时间线编辑器,创作者和市场营销人员可以在其中混合配音、音乐、音效和视频,制作成成品内容。 我错过了哪个?在评论中告诉我 👇
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