Coding场景能否撑起大模型公司的万亿市值？

2026年夏天，华尔街同时等来了两份尚未公开的招股书。

6月1日，Anthropic秘密递交美国上市申请；一周后，OpenAI也确认启动同样的程序。按照Reuters的报道，OpenAI最快可能在9月公开申报，目标估值最高1万亿美元。Anthropic在5月末完成融资，投后估值已到9650亿美元；OpenAI在3月完成融资后的价格是8520亿美元。两家公司还没有进入交易所，资本已经把它们放到了“万亿俱乐部”的门口。

与几个月前相比，它们已经不再只是依靠技术想象力支撑估值。到7月底，Anthropic最近一个月的收入速度折合年化超过650亿美元；OpenAI最新年化收入约400亿美元。两家合计约1050亿美元，已经是一台真实而庞大的收入机器。它们有全球用户、企业合同、开发者口碑和品牌溢价，只是利润表仍不成熟：OpenAI继续大量消耗现金，Anthropic刚刚在调整后口径下越过季度盈亏线。

这台机器最强劲的专业需求来自Coding。TickerTrends根据其跟踪模型估算，截至8月10日，Claude Code年化收入约151亿美元，Codex约88亿美元，合计约239亿美元，相当于美国双雄总年化收入的23%。这还没有完整计入Cursor、Lovable等应用调用底层模型所形成的Coding收入。把间接调用纳入后，本文认为，Coding相关收入目前很可能占美国双雄总收入的三成至四成。这不是审计数字，而是一个可以被后续财报证伪的研究性估计；但它比“只能确认17.9%”更接近行业正在发生的事情。

问题也因此变得更尖锐：如果资本市场已经把两家狭义大模型公司定价到接近2万亿美元，Coding还剩多少渗透空间？数字内容、办公和企业智能体能否接过下一棒？这些新收入最后会留在模型公司，还是被IDE、办公套件、内容平台和云厂商拿走？

本文只看狭义大模型公司：收入与估值主要由基础模型、模型接口和自有AI原生产品驱动的企业。Google、微软、亚马逊、Meta、阿里、腾讯、字节等业务更复杂的公司不进入估值样本，但它们的AI产品可以作为需求规模和定价参照。数据截至2026年8月24日；上市公司市值取8月21日收盘，未上市公司采用最近一笔已完成融资的投后估值，拟议融资只做旁注。

全球估值断层：前两名不是领先，而是另一个数量级

把所有公司的估值按绝对金额排在同一条轴上，行业格局几乎不需要解释：Anthropic为9650亿美元，OpenAI为8520亿美元；第三名智谱只有约673亿美元，不到Anthropic的7%。前两名合计约1.82万亿美元，后面六家公司合计约1900亿美元，差距接近十倍。

中国公司构成第二梯队。智谱8月21日市值约5257亿港元，折合673亿美元；DeepSeek最近一笔已完成融资隐含估值约518亿美元，正在商谈的740亿美元只是目标价；月之暗面最新完成轮投后估值350亿美元，拟议中的500亿美元也不能写进主柱；MiniMax市值约1213亿港元，折合155亿美元。

欧洲和加拿大再低一档。法国Mistral最近一轮已完成融资估值117亿欧元，折合约137亿美元；加拿大Cohere最近估值约69亿美元。图中不使用对数坐标，后六家公司的柱子看起来很短，恰恰是这张图最重要的信息：全球狭义大模型行业还没有形成一条平缓的排名曲线，而是两家超级公司与一群追赶者。

资本路径也已经分叉。美国先在一级市场把两家公司推到万亿门口，再等待公开市场审视；中国由智谱和MiniMax先上市，让二级市场每天给收入增速、亏损和新品重新定价。中国更早拥有了两份可审计的纯模型公司账本，美国则先拥有了两个全球收入平台。

美国双雄：商业化已经坐实，盈利模式仍未坐实

OpenAI的底盘仍是消费互联网。2025年实际收入约130亿美元；2026年一季度收入57亿美元。3月公司披露活跃用户约9亿、消费订阅用户5000万；到今年，企业收入占比已超过40%，公司预计年底接近一半。8月中旬，联合创始人Greg Brockman在内部信息中称最新年化收入已超过400亿美元（Axios、OpenAI经营公告）。

用户规模和品牌都很成熟，成本结构却不是。OpenAI 2025年现金消耗约80亿美元，推理成本增加四倍，调整后毛利率从40%降到33%；2026年一季度又消耗现金37亿美元。公司预计到2030年累计计算投入约6000亿美元，并告知投资者2030年前不会盈利（Reuters）。

Anthropic没有ChatGPT那样庞大的免费流量池，却抓住了企业模型接口、Coding和智能体这类高强度工作负载。公司年化收入从2025年末90亿美元，升至2026年2月140亿、5月470亿，7月底超过650亿美元（Reuters）。一季度实际收入约48亿美元，二季度初步收入超过115亿美元；二季度首次取得约5.6亿美元调整后营业利润，但这个数字剔除了股权激励，不是通用会计准则净利润或自由现金流（Reuters）。

650亿美元仍要打一个星号。Anthropic把最近28天消费额乘以13，并把月度订阅乘以12；第三方云平台收入按总额确认，而OpenAI会扣除合作伙伴分成。Anthropic 2023年至2025年累计会计收入只有“超过50亿美元”，与7月单点年化650亿美元之间的巨大落差，既说明增长速度惊人，也说明线性外推很危险。

所以，美国双雄的“成熟”有明确边界。它们已经完成产品、用户、品牌和付费习惯的全球验证，不再是只有融资故事的实验室；但毛利率、净利润和自由现金流还没有成熟。OpenAI用大众订阅建立入口，再把Codex和企业产品叠上去；Anthropic用较少但消耗量极高的企业客户换收入。前者要证明流量可以持续转向高价值工作，后者要证明极高的月度年化收入能够沉淀成全年现金流。

中国四强：产品进入主赛道，收入仍在全球追赶

中国公司并不缺有竞争力的产品。智谱在Coding社区找到突破口，DeepSeek依靠开放模型形成全球影响力，月之暗面在长文本和模型接口上增长很快，MiniMax已经在视频、语音和海外产品上建立收入。但从财务规模看，它们还处在追赶阶段。

智谱2025年收入7.24亿元，同比增长132%；毛利率41%，净亏损47.18亿元，调整后亏损31.82亿元，研发费用31.8亿元，是收入的4.4倍。收入中，本地化部署5.34亿元，占74%；云端与模型接口只有1.90亿元。截至2025年，它更像一家“模型能力加私有化交付”的企业服务公司，而不是全球订阅平台（智谱年报、Reuters）。

2026年的变化非常快。智谱3月披露模型即服务年度经常性收入约17亿元，12个月增长60倍；一季度接口价格累计提高83%，调用量仍增长400%。到7月，Bloomberg报道其当月销售速度折合约10亿美元年化。这个数字来自单月外推，不是半年报，却能解释市场为什么愿意给出673亿美元市值。

MiniMax 2025年收入7904万美元，同比增长159%；毛利率25%，研发支出2.53亿美元，调整后亏损2.51亿美元。公司收入中，AI原生产品占67%，开放平台与企业服务占33%，海外占比超过70%（公司财报）。5月公司向Bloomberg表示，年度经常性收入已至少3亿美元，企业与开发者用户超过100万。

DeepSeek没有公布会计收入、毛利率、研发费用或亏损。The Information的报道经Reuters Breakingviews转述，近期年化收入约4亿至5亿美元，主要来自云端模型访问和接口。按518亿美元已完成融资估值计算，估值相当于年化收入的约104至130倍。网络上广泛传播的某次训练成本，不能替代公司的完整成本表。

月之暗面也没有审计财报。公开报道显示，其年化收入从3月超过1亿美元、5月约2亿美元，升至6月中旬超过3亿美元，接口收入占比超过70%；按350亿美元最新投后估值，估值相当于年化收入约117倍（Bloomberg、证券时报）。接口还服务搜索、办公和智能体，不能直接等同于Coding。

把口径尽量统一到最新年化收入，美国双雄合计约1050亿美元，中国四家公司合计约20亿美元，前者大约是后者的50倍。即使承认中国数字中有披露滞后，这个数量级差距也不会消失。

全球收入格局可以概括成一句话：美国双雄已经完成了全球商业化验证，中国公司完成的是产品能力验证，商业化仍主要处在本土和局部海外市场的追赶阶段。中国公司现在的估值押注的是收入能够从几十亿元跨到几百亿元；美国双雄的估值押注的是千亿美元收入能否继续翻倍，并最终产生与科技巨头相称的利润。

拆开美国双雄的收入：网页聊天、企业席位、API与Coding

在判断Coding占比之前，必须先把三个容易混在一起的概念分开：谁付钱，是消费者还是企业；怎样付钱，是订阅、按量调用、云渠道分成还是本地化部署；钱买来做什么，是聊天、写作、搜索、Coding还是执行企业流程。

这三个维度并不重合。一个ChatGPT Plus用户可能主要用Codex，一个Cursor客户会通过接口为Claude的Token付费，一家企业购买的Claude席位可能同时用于代码、文档和客服。如果把“订阅收入”“接口收入”和“Coding收入”直接相加，必然重复计算。更合理的方法是先做一张按收费渠道划分的收入表，再用产品数据和任务结构做第二次归因。

下表是本文根据截至8月24日的公开信息，对两家公司最新年化收入所做的中央估计。区间不是公司指引，而是让所有已知数字尽可能同时成立的收入桥。

最新年化口径	消费订阅及广告	企业席位与自有应用	接口及云渠道	授权和其他
OpenAI：约400亿美元	约210亿美元（180亿至230亿）	约70亿美元（50亿至90亿）	约100亿美元（70亿至120亿）	约20亿美元（0至30亿）
Anthropic：约650亿美元	约130亿美元（100亿至130亿）	约130亿美元（100亿至160亿）	约390亿美元（360亿至420亿）	已包含在前三项

中央估计相加等于各自总额，区间则允许渠道之间互相挪动。OpenAI的消费订阅估计置信度中等，企业席位和接口拆分置信度中低；Anthropic“企业合计约八成”证据较强，企业内部的接口与席位拆分仍是推算。广告、授权和云渠道的净额确认方式，是误差最大的部分。

OpenAI：网页聊天仍是现金牛，Coding正在重做企业收入结构

OpenAI最清楚的一条分界来自公司自己。首席营收官4月披露，企业客户贡献已经超过收入的40%，年底目标是与消费收入各占一半（OpenAI）。按400亿美元最新年化收入计算，企业相关收入至少160亿美元，消费及其他收入不超过240亿美元。首席财务官同时表示，ChatGPT约9亿周活用户中约95%没有付费（AP）；3月披露的消费订阅用户约5000万。OpenAI因此首先是一家依靠少数付费用户补贴巨大免费流量的网页订阅公司。

从订阅人数反推，5000万人全部按每月20美元付费，对应年收入120亿美元。本文中央估计的消费收入约210亿美元，相当于在5000万订阅用户不增长的情况下每人每月约35美元。这个数高于Plus价格，却并非不可能：Pro每月200美元，付费人数此后仍在增长，Go、广告和电商分成也开始进入收入。但由于OpenAI没有披露8月订阅人数和各档位结构，180亿至230亿美元只能视为可检验区间。

企业端可以再拆成席位和接口。OpenAI截至2025年末拥有超过700万个ChatGPT工作席位；按每席位每月25至60美元计算，当时对应21亿至50亿美元年化标价收入（OpenAI企业报告）。考虑到企业席位此后继续增长、Codex席位开始按Token追加计费，当前企业席位和自有应用收入落在50亿至90亿美元是合理的。

接口收入可以用另一条完全独立的路径校验。OpenAI披露其接口每分钟处理超过150亿Token，一年约7.9千万亿Token。如果平均每100万Token实际收入为0.9至1.5美元——考虑小模型、缓存、输入输出价差和大客户折扣——对应年收入约71亿至118亿美元，正好落在本文70亿至120亿美元的接口区间。这也让“企业收入超过四成”闭合起来：约70亿美元企业席位加约100亿美元接口，已经占总收入约43%。

收费渠道说明钱从哪里来，任务数据才说明钱为何而来。OpenAI对消费版ChatGPT的研究显示，编程只占消息量约4.2%，绝大多数对话是实用建议、信息查询和写作（OpenAI研究）。所以，OpenAI最大的一块收入仍是通用网页聊天，而不是Coding。

企业端却是另一幅图景。截至6月，Codex已经占企业客户Codex与ChatGPT合计输出Token的64%；而且法律、销售、招聘和营销人员的Codex周活增速都远高于工程师（OpenAI Enterprise Signals）。这64%不能直接当收入占比——Coding任务输出更长、计算成本更高——但它证明企业增量正在从聊天转向可执行的智能体。

TickerTrends估算，8月10日Codex年化收入约88亿美元，相当于OpenAI总收入的22%、企业收入的约45%。再考虑Cursor等第三方Coding产品调用OpenAI模型、却不会被标成Codex收入的部分，本文估计OpenAI的Coding相关收入约100亿至120亿美元，占总收入25%至30%。OpenAI的基本盘是网页聊天订阅，Coding则是增长最快、最可能把消费公司改造成企业软件公司的那部分收入。

Anthropic：接口是发动机，Coding嵌在接口、席位和订阅三条渠道里

Anthropic的结构几乎倒了过来。公司拥有超过30万家企业客户；Reuters报道企业贡献约80%的收入。2026年4月，年支出超过100万美元的企业客户已超过1000家。公司不是先用免费聊天获得数亿消费者，再转向企业，而是从模型接口、云渠道和开发者工作负载起家。

Anthropic管理层此前预计，到2027年约三分之二收入来自接口，而且大部分经亚马逊等云伙伴产生（The Information）。Claude现在同时进入AWS、Google Cloud和Microsoft Azure。更重要的是，Anthropic对云转售收入采用总额确认：终端客户通过云平台支付的金额先全部计入Anthropic收入，再把云平台分成列作费用。这会让它的收入高于采用净额确认的可比口径，也是OpenAI质疑其650亿美元年化收入“看起来更大”的原因。

据此，本文把Anthropic约650亿美元年化收入拆成：接口及云渠道约390亿美元，占60%；Claude Enterprise、Team、Cowork等企业席位和自有应用约130亿美元，占20%；Pro、Max等消费订阅约130亿美元，占20%。后一个数字实际是上限，因为“企业约占八成”意味着消费收入最多只能在130亿美元附近。

这张渠道表仍低估了Coding，因为Claude Code不是一个独立会计分部。个人可以用Pro或Max订阅调用Claude Code，企业可以购买团队席位，也可以在AWS Bedrock、Google Vertex或第三方Coding应用中按Token付费。同一类代码任务会分散在三条收入渠道里。

产品数据给出了第一条下限：Anthropic在2月确认Claude Code年化收入超过25亿美元；TickerTrends跟踪估算到8月已升至约151亿美元，占Anthropic总收入约23%。任务数据给出第二条校验：Anthropic自己的经济指数显示，计算机和数学任务占Claude网页端对话的34%，占自有接口记录的46%，并明确称其中大部分与Coding有关（Anthropic Economic Index）。

如果按本文60%接口、40%订阅和席位的渠道权重计算，计算机和数学任务的加权占比约41%。其中并非全部是写代码，但Coding任务通常比普通聊天消耗更多输出Token，收入权重也更高。两项因素大致抵消后，本文估计Anthropic的Coding相关收入约240亿至290亿美元，占总收入37%至45%。其中约151亿美元能够被Claude Code产品名捕捉，其余来自Cursor等第三方应用、企业接口和未单独标识的代码工作负载。

Anthropic剩余收入也并非只有“网页聊天”。接口流量中，办公与行政支持任务已经占13%，包括邮件、文档处理、客户关系管理和排程；教育、写作、研究、客服和其他智能体构成另外一半以上。它的本质更接近一家以接口为发动机、以Coding为最大工作负载、再向其他企业流程扩张的模型基础设施公司。

智谱提供了一张真实模板：四类收入、两种交付方式

智谱的上市价值，不只是多了一家可比公司，而是第一次让投资者看见纯模型公司的分部账。2025年，智谱按产品把7.24亿元收入拆成四块：

智谱2025年审计口径	收入	占比	毛利率
开放平台及接口	1.90亿元	26.3%	18.9%
企业级智能体	1.66亿元	22.9%	52.3%
企业级通用大模型	3.66亿元	50.4%	47.0%
技术服务及其他	254万元	0.4%	92.0%

按交付方式看，云端部署收入1.90亿元，占26.3%；本地化部署5.34亿元，占73.7%（智谱年度业绩）。这张表可以直接套到美国双雄：开放平台及接口对应OpenAI、Anthropic的按量Token和云渠道；企业级智能体对应Frontier、Cowork和各类工作流；企业级通用大模型对应企业许可和部署；Coding Plan、ChatGPT、Claude则是标准化订阅产品。最大的区别是，美国企业更常通过云端接口交付，中国政企客户过去更偏好本地化部署。

这份账也提醒投资者，不同收入的质量差异很大。智谱2025年接口业务增长近三倍，却只有18.9%的毛利率；企业智能体毛利率52.3%，本地化通用模型约47%。标准化Token收入最容易规模化，却未必天然高毛利；非标准化部署毛利较高，却要投入销售、实施和验收人员，增长上限更低。

2026年，智谱的收入结构正在迅速越过旧财报。2025年12月，GLM Coding Plan年化收入超过1亿元、付费用户超过15万（上海证券报）；到2026年3月，付费开发者达到24.2万，价格上调30%。若用户档位结构不变，仅人数和价格就把Coding Plan年化收入推到约2.1亿元。同期全部MaaS接口年化收入约17亿元，说明直接Coding订阅约占接口收入一成多，而不是全部。

6月GLM-5.2发布后，情况再次变化。36氪从股东处获得的数据称，智谱5月接口年化收入约5亿至6亿美元，7月升至约10亿美元、折合约72亿元；公司未对这一数字回应（36氪报道）。GLM-5.2以Coding为最主要能力，Vercel监测到其调用增速居年内模型首位，云厂商销售也称客户需求集中涌向该模型。

直接Coding Plan的最新用户和档位没有披露。按3月约2.1亿元年化收入，再考虑后续涨价与GLM-5.2带来的用户增长，本文估计7月直接Coding订阅约2亿至5亿元，只占72亿元接口年化收入的3%至7%。但大量客户通过标准接口、云平台和企业系统调用代码能力，不能归到Coding Plan名下。综合产品定位、开发者增长和渠道反馈，本文给出的低置信度判断是：Coding相关工作负载可能占智谱7月接口年化收入的30%至45%，约22亿至32亿元；其中绝大多数不是个人订阅，而是企业和第三方平台的Token消费。

三家公司合起来，Coding占比可以更精确地落在三成至四成

把两家美国公司的估计相加：OpenAI的Coding相关收入约100亿至120亿美元，Anthropic约240亿至290亿美元，合计约340亿至410亿美元，占美国双雄1050亿美元总年化收入的32%至39%。这个结果与此前“三成至四成”的判断一致，但逻辑已经不再依赖一条第三方估算，而是同时通过收费渠道、用户数、席位、接口吞吐、产品收入和任务结构进行了交叉验证。

结论也需要分公司表达。OpenAI最大的收入来源仍是ChatGPT网页端及其消费订阅，Coding大约贡献四分之一至三成，却正在主导企业收入增量；Anthropic最大的收费渠道是接口，Coding很可能贡献接近四成，是收入骨架而不是支线；智谱2025年的底盘仍是本地化部署，但2026年的估值故事已经切换到MaaS和Coding。

这也解释了为什么“Claude Code收入占多少”不是一个足够好的问题。真正决定估值的是，Coding能否从一个独立产品变成横跨个人订阅、企业席位、接口和云渠道的高强度工作负载。现在的公开信息显示，它已经做到了第一步。

把万亿放进美股：估值座次已经很高，财务座次还很低

按8月21日收盘的广义美国科技平台口径，英伟达、苹果、Alphabet、微软、亚马逊、SpaceX、博通、Meta和特斯拉的市值依次约为5.20万亿、4.51万亿、4.20万亿、3.59万亿、2.79万亿、1.86万亿、1.75万亿、1.40万亿和1.14万亿美元。把私募估值原样当作上市首日市值，Anthropic排第十，OpenAI排第十一；它们只高于约4220亿美元的Oracle和约4180亿美元的Palantir。

即使两家公司都以整整1万亿美元上市，也仍在特斯拉之后，无法进入科技七巨头。万亿美元只是美国超级科技公司的门槛，不是典型体量。科技七巨头平均市值约3.26万亿美元，中位数约3.59万亿美元。

最直观的差距不在排名，而在同一张利润表上：

科技七巨头最近四个季度合计收入约2.61万亿美元，平均每家3723亿美元；美国双雄最新年化收入合计1050亿美元，平均每家525亿美元，前者约为后者的7倍。
科技七巨头合计净利润约8737亿美元，平均每家1248亿美元，组合净利率约34%；OpenAI仍在消耗现金，Anthropic只有二季度调整后营业利润为正，尚无可比的通用会计准则年度净利润。
科技七巨头市销率中位数约9.7倍、市盈率中位数约26.9倍；按最新年化收入计算，Anthropic市销率约14.8倍，OpenAI约21.3倍，两家合并约17.3倍。亏损意味着两家公司暂时没有有效市盈率。

反过来算，1万亿美元市值若按科技七巨头9.7倍的中位市销率，需要约1035亿美元年收入；若按26.9倍中位市盈率，需要约371亿美元净利润。Anthropic当前650亿美元年化收入还要增长约六成，OpenAI当前400亿美元还要增长约1.6倍，才到达前一个门槛；后一个利润门槛，两家都没有开始接近。

这不是说两家公司一定不值当前价格。高增长公司理应获得高于成熟巨头的估值倍数。问题在于，市场已经提前支付了增长、利润率改善和行业集中三张期权：收入必须继续高速增长，算力和渠道成本不能吞掉毛利，模型公司还要守住工作流入口。任何一张期权落空，估值倍数都会先于收入增速下降。

Coding的天花板：卖席位不够，必须进入软件劳动预算

SlashData估算，2025年全球开发者约4840万。极端假设每个人都购买同一类AI Coding服务：每月20美元，年市场约116亿美元；每月100美元，约581亿美元；每月200美元，约1162亿美元。

这个简单算式说明了两个问题。其一，第三方估算的Claude Code与Codex合计239亿美元，已经高于“全球开发者每人每月20美元”的极端席位池，证明当前收入不只是个人订阅，还包括企业席位、用量收费和模型接口。其二，即使全球所有开发者都支付每月100美元，581亿美元仍只有万亿美元公司收入门槛的一半左右，而且这笔钱还要在IDE、应用商、云平台与模型公司之间分配。

所以，Coding接下来的增长不能只靠多卖订阅。真正大的市场是劳动预算。美国软件开发、质量保障与测试岗位约190万个，工资中位数约13.1万美元，对应年工资池约2490亿美元。若AI能以按工单、按功能或按结果的方式捕获其中10%，仅美国就有约250亿美元收入空间。全球约4840万开发者，即使按每人每年3万美元的极保守工资成本估算，也对应约1.45万亿美元劳动池；捕获5%就是725亿美元，捕获10%就是1450亿美元。

这条路的门槛远高于代码补全。智能体必须能够理解完整代码库、执行测试、处理权限、提交可审计变更、承担稳定性约束，并把失败交回给人。只有控制代码库、执行环境、身份权限和评测，模型公司才可能从“每席位几十美元”进入“分享劳动价值”。

因此，Coding的天花板有两层：副驾驶模式的上限大约是几百亿美元席位市场；数字工程团队的上限是万亿美元级劳动预算。当前收入已经证明第一层正在快速渗透，资本市场真正定价的是第二层能否实现。

Coding之外：最大的新增空间不是电影，而是内容、办公和可执行服务

Coding之后不会只出现一个“第二场景”。更可能的结构是三条并行曲线：数字内容把个人创作者和品牌营销变成高频用户；办公智能体争夺数亿人的日常工作入口；客服和业务流程智能体直接替代可计量的运营成本。它们的共同点，是从生成文字或图片转向交付任务。

数字内容：职业创作者比影视制作大得多

把视频生成只理解为电影工业，会严重低估市场。电影只是制作链最长、版权约束最强、落地最慢的一端。更早付费的用户，是每天在YouTube、X、小红书、抖音、TikTok和电商平台生产内容的人，以及需要持续制作广告素材的品牌。

Goldman Sachs估算，全球约有5000万名创作者，创作者经济规模从约2500亿美元增长到2027年的4800亿美元；其中约4%、即200万人年收入超过10万美元，可以视为真正的职业创作者。更宽口径的研究把全球在线视频创作者估到2亿人以上，但大量用户只是偶尔发布，不能直接当付费客户。

职业创作者的工具市场可以用三种方式估算：5000万人每月支付30美元，年收入池约180亿美元；1000万名高频创作者每月支付100美元，约120亿美元；200万名职业创作者每月支付500美元，同样约120亿美元。三个情景不能相加，却把可支付市场锁定在百亿美元级，而不是只有电影制作软件的几十亿美元。

品牌预算又是另一层。美国互动广告局预计，2025年美国品牌投向创作者的广告支出约370亿美元，同比增长26%（IAB）。YouTube生态仅在美国就贡献约550亿美元国内生产总值，并支撑约49万个全职当量岗位（YouTube与Oxford Economics数据转述）。品牌和创作者需要的不是一次生成15秒视频，而是一条完整工作流：选题、脚本、图片、视频、配音、多语言、本地化、封面、投放版本、数据复盘，再根据平台反馈快速重做。

MiniMax已经给出真实付费样本。2025年前九个月，海螺AI收入1746万美元，占公司总收入33%；平均月活约565万，期内付费用户31.1万，每名付费用户平均支出56美元（港交所招股书）。到2025年末，MiniMax视频模型累计生成超过6亿条视频。其H3模型已经面向广告、电商、游戏和设计提供2K、原生立体声与素材编辑能力（Reuters）。

未来的替代顺序更可能是“个人和品牌的海量短内容—广告与电商素材—游戏和动画资产—影视分镜、特效和本地化—完整长片”。电影制作只是最后一段，职业创作者和品牌内容才是高频、大基数、可以按月收费的主体。若AI工具最终拿到4800亿美元创作者经济的5%至10%，就是240亿至480亿美元应用收入池；模型公司能拿到多少，取决于它是否控制创作工作台和分发数据，而不只是提供视频接口。

办公：微软给出上限，中国产品正在测试付费率

办公AI的用户池远大于Coding。邮件、会议纪要、资料摘要、信息检索、演示文稿、表格、文档归档和跨应用操作，不需要每次调用最强模型；真正的门槛是接入邮箱、文档、日历、企业知识库和审批流程，把“生成一段文字”变成“办完一件事”。

微软提供了最透明的上限参照。Microsoft 365商业付费席位超过4.5亿，Copilot付费席位超过3000万，渗透率不足7%。按每人每月18至30美元标价，现有3000万席位对应年化标价收入约65亿至108亿美元；若4.5亿席位全部购买，极端年化池为972亿至1620亿美元。微软生产力与业务流程部门年收入约1400亿美元，其中反推的Microsoft 365商业产品与云服务规模约1030亿美元。办公软件本身已经是千亿美元市场。

但Google也展示了价格压力。2025年，Google把Gemini并入Workspace套餐，原来单独标价约20美元的AI能力，捆绑后相对原基础套餐只增加约2美元（Google官方公告）。办公AI可能侵蚀传统许可证和协作软件预算，却未必创造同等规模的新增收入；平台为了守入口，可以把AI当作套餐升级而不是独立产品。

中国市场正在进行更激进的付费实验。WPS Office全球月活设备6.78亿，WPS AI国内月活8013万，年度付费个人用户4615万；2025年个人业务收入36.26亿元，粗略折算每名付费用户每年约79元（金山办公年报）。这不是AI客单价，却说明大众办公的付费水平可能远低于美国。

腾讯WorkBuddy在2026年6月的桌面端月访问量约2097万，在17款国内AI办公智能体中排名第一（易观数据转述）；个人连续包月价格为70元、140元和700元，企业旗舰版标价198元/人/月（腾讯云定价、WorkBuddy官网）。腾讯没有披露独立收入，而且“月访问量”不是月活用户，不能直接乘价格。一个更稳妥的标尺是：每100万名付费个人用户按每月100元计算，对应年收入12亿元；每100万企业席位按198元计算，对应约24亿元。

豆包则拥有更大的免费流量池。第三方数据显示，2026年一季度豆包月活约3.45亿；6月24日正式推出68元、200元和500元三档专业版，面向软件开发、数据分析、专业设计和流程自动化（央视财经转述）。豆包没有披露付费用户和收入。若仅有1%的月活购买最低档，年化收入约28亿元；3%转化约84亿元；5%约141亿元。这些只是情景，不是预测，但已经说明中国办公AI的核心变量不是用户够不够，而是付费率能否从零跨到几个百分点。

字节还把豆包与飞书的产品团队整合。媒体报道，飞书2025年收入超过30亿元，2026年二季度年度经常性收入同比增长超过100%，新增客户中超过九成同时采购AI产品（《财经》转述）。这条路径很值得狭义模型公司警惕：办公入口、企业组织、权限、文档和销售队伍掌握在传统平台手里，模型公司如果只提供接口，很可能出现“用户属于办公平台，收入属于应用商，算力成本属于模型厂商”的分配结构。

第三条曲线：客服和企业流程，比医疗法律更早规模化

办公之外，最可能紧随Coding规模化的并不是高风险的医疗和法律，而是客服、销售运营、财务对账、采购和后台流程。它们同样高频、结果可验证，而且企业已经有明确的人力或外包预算。

Gartner预计，到2029年，智能体可自主解决80%的常见客服问题，并使运营成本下降30%。全球商业流程服务市场2024年约2210亿美元，预计2029年接近2680亿美元（Gartner市场预测）；美国约260万名客服人员的年工资池就超过1200亿美元。即使模型与应用只分走节省成本的一部分，也是数百亿美元级收入机会。

这个方向与Coding有相同的商业闭环：问题能否解决、订单是否完成、退款是否正确、账目是否对上，都可以评测。模型公司一旦能按解决问题、完成流程或节约成本收费，客单价就不再由Token成本决定，而由企业原有劳动预算决定。反过来，权限、审计、责任和旧系统集成会成为新的护城河。

**这里需要加一项前提说明：上述测算默认现有算力框架渐进演化，而不是突然断裂。**固定能力水平的推理价格已经以每年约5至10倍的速度下降，领先AI芯片能效大约每年改善40%；但全球AI芯片计算能力存量约每年增长3.4倍，前沿模型训练算力却约每年增长5倍（Epoch AI、相关研究）。单位成本在降，总账单仍在升。短期内也很难看到“算力突然免费”：IEA预计全球数据中心用电量将从2024年约415太瓦时增至2030年约945太瓦时；McKinsey估算，到2030年仅满足AI需求的数据中心投资就需要约5.2万亿美元。

这不是新的增长曲线，而是全文估值模型的失效条件：如果训练成本断崖式下降，更多公司将有能力训练接近前沿的模型，资本护城河会变薄；如果个人电脑能够低成本运行足够强的本地模型，大量推理将从云端搬到终端，接口收入和分发优势会被重写。算力变便宜可能改善毛利和普及率，也可能迅速转化为价格战，让价值流向设备、工作流和客户关系。本文不把这种技术突变作为基准情景；一旦发生，后面的收入与估值推演都需要重算。

最后的总账：增长空间存在，但当前估值已经预付三年

在当前算力和产业分工没有突变的前提下，可以把大模型需求天花板拆成四块。

Coding：目前美国双雄以产品名称直接识别的代码收入约239亿美元；计入企业接口和第三方应用中的代码工作负载后，本文估计约340亿至410亿美元。若从席位收费进入数字劳动力，模型及智能体收入池可能扩展到600亿至1200亿美元。
数字内容：全球创作者经济到2027年可能达到4800亿美元。若AI工具获得5%至10%，应用收入池约240亿至480亿美元；模型层能拿到多少，取决于是否掌握创作和分发工作流。
办公：Microsoft 365已经证明存量办公软件是千亿美元市场。按5亿至10亿高频用户、每月5至10美元计算，AI办公应用的极端收入池约300亿至1200亿美元；捆绑、低付费率和平台分成会明显压低模型公司的可得收入。
客服与企业流程：全球商业流程服务市场超过2000亿美元。如果智能体分享10%至20%的成本节约，模型与应用可以形成约200亿至500亿美元的新收入池。

这些区间不能简单相加：同一名程序员也是办公用户和内容创作者，同一笔企业预算可能从软件许可证转移到智能体，而不是净增。但它们足以回答方向问题：需求端并不缺少支撑一两家万亿美元公司的最终市场，真正稀缺的是模型公司能否把应用层收入留在自己手里。

再把资本市场的账算一遍。OpenAI与Anthropic当前估值合计约1.82万亿美元，最新年化收入合计约1050亿美元，合并市销率约17.3倍。假设三年后市场按科技七巨头约10倍市销率定价：

年收入每年增长15%，三年后约1600亿美元，对应估值约1.60万亿美元，低于今天；
年收入每年增长20%，三年后约1810亿美元，对应约1.81万亿美元，基本只是守住当前估值；
年收入每年增长30%，三年后约2310亿美元，对应约2.31万亿美元，三年总回报约27%，还没有计算上市融资和员工股权带来的稀释。

如果最终要从市销率故事切换为市盈率故事，门槛更高。按30%净利率和约27倍市盈率，双雄需要约2250亿美元收入、675亿美元净利润，才能大体支撑今天1.82万亿美元的合计估值。这相当于未来三年收入保持接近30%的复合增长，同时把当前亏损或低利润率变成成熟软件巨头级盈利。

因此，当前估值并非完全讲不下去，但容错率很低。Coding必须继续增长，且新增收入不能只来自更贵的Token；数字内容、办公和企业流程至少要贡献未来增量的一半左右；推理成本下降还必须快于产品降价和用量增长。三项条件缺一，收入可能仍然增长，股权回报却未必增长。

新增场景越接近普通人的日常工作，专业模型公司面对的竞争反而越强。Coding需要前沿推理、长上下文和严密评测，模型能力本身可以形成明显差异；邮件整理、会议纪要、客服回复、短视频改写、日程安排和企业审批更看重账户体系、历史数据、组织权限、支付关系和分发入口，对“最强推理”的要求没有那么高。Google拥有搜索、Gmail、Workspace、Android和Chrome，腾讯拥有微信、企业微信、腾讯文档、会议和WorkBuddy，微软拥有Office、Teams和Windows，字节拥有豆包、飞书和内容分发。它们可以把足够好的模型直接捆进已有产品，用更低价格换取采用率，也更容易获得完成任务所需的上下文。

所以，办公、内容和企业流程的市场容量不能原样算成OpenAI、Anthropic或智谱的收入空间。越往应用层下沉，传统科技公司的客户基础越重要，专业模型公司的技术领先越可能被压缩成一个可替换的接口。后者若不能控制最终产品、企业工作流或独有数据，即使全社会AI采用率快速上升，也可能出现行业收入大增、模型供应商只拿到较薄分成的结果。

行业结构也不会简单变成全球前两家通吃。前沿训练会高度集中，能够承担数百亿美元算力承诺的实验室可能只剩两到五家；推理和应用层却会因为开源模型、区域合规、本地运行和多模型路由而分散。最终更可能是一根杠铃：少数前沿模型公司在一端，大量开源、主权和垂直模型在另一端；中间那些既训练不起前沿模型、又没有客户入口和独有数据的通用模型公司最危险。

文章的答案由此可以说得更明确：Coding已经足以支撑万亿美元估值的故事，却不足以独自兑现万亿美元市值。真正能让故事继续讲下去的，是Coding从工具进入劳动预算，数字内容从生成片段进入创作者工作流，办公智能体拿到数亿人的日常入口，再加上客服和企业流程按结果收费。

这些市场加在一起，空间足够大；但今天的估值已经提前支付了三年的高速增长。投资者真正押注的，不只是模型会不会更聪明，而是专业模型公司能否在Google、微软、腾讯、字节等平台的夹击下，从昂贵且可替换的推理供应商，变成掌握客户、工作流和利润分配权的平台。

（本文为市场复盘与资讯梳理，不构成投资建议。）