文 | 数读社
2026 年上半年财报披露了一个反常现象：智谱与 MiniMax 两家公司的营收均实现了翻倍以上的增长，但销售费用却同时出现下降。
智谱营收 9.54 亿元，同比增长 399.7%，但销售及营销开支不增反降，同比缩减 14.8% 至 1.78 亿元。
MiniMax 也交出了类似的答卷。营收 7.86 亿元，同比增长 283.1%；销售及分销费用同比下降 17.9% 至 1.81 亿元。
营收暴涨、销售费用反降——这条在传统行业或 SaaS 领域画不出的曲线，揭示了大模型公司增长引擎的一次切换。
01 从 " 人推模型 " 到 " 模型自销 "
销售费用下降不是 " 省钱 " 的结果，而是增长逻辑变了。
智谱砍销售费用的底气，源于平台获客方式有了变化。
去年上半年，智谱的收入大头还是企业级通用大模型的本地化部署——把模型打包卖进客户机房，每单几百万到几千万不等，收入确认依赖交付验收，复购依赖关系维护。这种生意天然需要一支庞大的销售队伍去跑项目、做关系。
但今年上半年，开放平台及 API 收入从去年同期的 2910 万元暴增至 8.25 亿元，占总收入比重跃升至 86.5%。客户不再需要销售上门推销，而是直接在平台上按 Token 调用量自助充值。
交易方式变了，销售的角色自然被稀释。智谱在财报中的表述很直白：" 收入从一次性确认转为持续发生，本公司第一次拥有了可预见的经常性收入。"
智谱在财报后的动作也印证了这一趋势：9 月 2 日，智谱正式入驻天猫开设官方旗舰店，销售 GLM Coding Plan 订阅套餐，个人版 Lite 月付 118 元、Pro 月付 538 元、Max 月付 1078 元。
把大模型套餐放到电商平台上卖，这在传统软件时代难以想象，但今天它正在发生。模型的获客成本正在趋近于电商的标准获客成本。
MiniMax 的逻辑类似，但路径不同。MiniMax 早期以海螺 AI、星野等 C 端产品闻名，常被贴上 "C 端公司 " 的标签。
但今年上半年，其开放平台及企业服务收入同比增长 703.1% 至 4.97 亿元，占总收入的 63.4%，首次超过 AI 原生产品（2.87 亿元），成为第一大收入来源。
在业绩会上，MiniMax 披露，当前 ARR 中 To B 业务约占 80%，To C 约占 20%。一年前还是 C 端为主的收入结构，如今 B 端已经成为绝对主力。这种结构调整的速度，同样不是只靠销售驱动能实现的。
当一个模型的能力足够强、推理成本足够低时，开发者和企业客户会主动迁移过来，不是因为销售打了电话，而是因为不用这个模型，竞争力就落后了。这种 " 产品能力驱动的自然增长 "，正在从根本上改写 AI 公司的销售费用结构。
但是，两家公司同时优化销售费用，同样可以理解为一种主动的战略选择：将资源从高投入、低边际效用的地面推广，集中转向模型研发和基础设施升级。
这既是 " 技术能力的提升 "，也是 " 战略重心转移与成本结构优化 "，两者并非单向决定。销售费用的下降不仅仅是 " 能力够了所以不用推广 " 的自然结果，更是管理层在资源有限的前提下，主动 " 把钱花在更有效率的地方 "。
02" 深度转化 " 与 " 服务缺口 "
销售费用可以一起砍，但背后展现的商业模式不同。
智谱 86.5% 的收入来自开放平台及 API。API 生意的优势是自助充值、按量付费、经常性收入，但它的劣势同样明显：客户迁移成本有分层，需要花力气推动用户向深度调用转化。
浅层调用的开发者和中小企业，切换模型确实只需要改几行代码。这类客户对价格最敏感、对新模型最愿意尝鲜，几乎没有忠诚度可言。一旦竞争对手推出性能相当但价格更低的产品，这部分收入可能快速流失。
但对于将 AI 深度嵌入核心生产流程的企业客户，情况则完全不同。
据 Zapier 的调查，2026 年，在尝试更换 AI 供应商的企业中，仅 42% 表示过程顺利，其余 58% 遭遇失败或远超预期的代价。
原因在于：AI 系统涉及供应商专属 API、私有训练数据、自定义部署工具和深度工作流集成，这些要素无法在不同供应商间无痛迁移。
换言之，API 调用的切换成本确实不高，但企业客户一旦将模型深度嵌入核心业务，就形成了事实上的 " 技术锁定 "。
这种锁定效应，在一定程度上对冲了 " 零切换成本 " 的风险，它让客户黏性比想象中更强，也让 " 压缩销售 " 这个动作，多了几分合理性。
智谱的 API 客户呈现 " 两头分化 "：浅层客户切换成本极低，价格或性能稍有波动就可能流失。深度客户则因私有训练数据、自定义部署和工作流集成，形成了较强的技术锁定效应。
智谱 MaaS 开放平台的 Token 调用量较年初增长超过 40 倍，付费日活用户增长 603%，前十大客户日均调用量增长 98 倍。这些数据印证了深度绑定的趋势，头部客户正在将智谱模型嵌入核心业务。
但真正的考验在于：在 " 优化高成本推广 " 后，智谱能否以更低成本推动客户深层次转化？
深度调用客户需要 API 稳定性保障、微调支持、行业解决方案参考和社区生态反哺。这些能力过去部分依赖销售团队居中协调，未来则需要更高效的自助服务工具、更完善的技术文档和更活跃的开发者社区来承接。
智谱的潜在风险在于职能转型的速度，能否跟上客户从 " 浅层试用 " 到 " 深度绑定 " 的节奏。如果转型慢了，深度客户的粘性优势可能还没兑现，浅层客户的价格敏感流失就已经先到了。
MiniMax 的收入结构从 C 端为主切换到 B 端为主，费用开支却因为用户自然增长而下降，这是一个值得关注的结构性变化。
销售费用下降的钱，去了哪里？
如果压缩的是低效的地推和品牌广告，同时把资源倾斜到客户成功、解决方案架构师、售后技术支持团队上，那这就是一次精准的再配置——以更低的获客成本，匹配更高的客户服务密度。
但如果费用的下降是全面收缩，只管用户自然增长，忽视售后能力，那问题就会积累：B 端企业客户，尤其是海外大客户，需要的不仅是 " 一个好的模型 "，还有 SLA 承诺、安全审计、定制化微调和专属响应。这些服务并不天然附属于 API 接口，需要人来交付。
MiniMax 全球 200 万企业客户和开发者中，真正需要贴身服务的头部客户或许有限，但随着 B 端收入占比持续攀升，头部客户的绝对数量和服务深度都在增长。销售可以砍，但交付和服务能力不能砍，否则收入越高，续约风险积累得越快。
真正的风险不是 " 销售压缩 "，而是 " 压缩的究竟是不必要的销售开支，还是必要的客户成功能力 "，这取决于财务报表之外的管理细节，目前公开信息无法给出定论。
03 模型即销售 销售不止于模型
大模型的竞争从 " 卖软件 " 变成 " 卖智商 "。
传统软件公司的销售费用率通常在 20%-40%，需要销售去说服客户 " 你为什么需要这个软件 "。
但大模型的逻辑不同：客户不是因为被说服才用，而是因为不用就会在竞争中落后。当一个模型的智能水平足够高时，采用它的决策成本趋近于零，销售的价值自然趋近于零。
这解释了为什么两家的销售费用可以同时下降，而收入仍在暴涨。也解释了为什么两家的研发费用仍然是销售费用的 10 倍以上。智谱研发开支 21.31 亿元，是销售费用（1.78 亿元）的 12 倍，MiniMax 研发开支 20.0 亿元，是销售费用（1.81 亿元）的 11 倍。
大模型不再像过去那样需要销售了。或者说，不太需要传统意义上的销售了。当客户从 " 要不要用 AI" 变成 " 怎么用 AI 才能最大化价值 " 时，销售的角色就从 " 说服客户签约 " 转向 " 帮助客户成功 "，这更接近于工程师、顾问与销售人员的复合体。
这也就意味着，销售的功能逐渐从售前转向售中和售后。OKR 从用户量转向用户留存。模型自己就是最好的销售，人更像是为模型吸引过来的客户打工。
