小米最新一季财报里，出现了一组过去很少同时出现的数字。

图片来源于网络

2026年第二季度，小米集团收入1089亿元，同比下降6.1%；经调整净利润62亿元，同比下降42.6%。

截图自小米2026年二季度报及半年报

同期研发费用却达到92亿元，同比增长18.9%，上半年累计研发投入达到182亿元。

截图自小米2026年二季度报及半年报

利润下降，研发继续增加。小米在财报中给出的解释之一，是正在提高AI基础设施投入。

更具体的AI成绩也第一次被集中写进财报：4月发布的MiMo-V2.5，在OpenRouter平台单周Token使用量达到10.5万亿，排名第一；MiMo已经开始产生收入；机器人则进入小米汽车工厂，自攻螺母工位双侧作业成功率从90.2%提高至98%。

从大模型、API，到智能家居和机器人，小米过去一年在AI上的动作已经明显加快。

但这份财报同样留下了另一组数字：小米没有单独披露MiMo到底赚了多少钱；智能汽车、AI及其他创新业务二季度仍亏损26亿元；该业务毛利率由去年同期的26.4%降至19.2%，小米明确表示，下降原因之一就是AI业务成本增加。

换句话说，小米大模型已经跨过“有没有人用”的阶段，但距离证明这门生意已经成立，还有一段距离。

小米开始为AI花更多的钱

财报发布后，雷军专门提到了92亿元研发投入。

截图自小米2026年二季度报演示文稿

这个数字足够醒目，92亿元是小米整个集团二季度的研发费用，汽车、芯片、操作系统、智能手机、IoT和机器人都在分享这笔研发预算。

截图自小米2026年二季度报演示文稿

不过，小米在财报中明确说明，本季度研发费用由去年同期77.6亿元增加至92.3亿元，一个主要原因就是智能电动汽车、AI等创新业务研发增加，特别是AI基础设施投入提高。

截至6月底，小米共有24961名研发人员，占集团员工总数47.2%。

截图自小米2026年二季度报及半年报

更直接的预算来自雷军今年3月的公开表态。

雷军宣布，小米未来三年至少投入600亿元发展AI，并透露2026年的AI预算已经超过此前规划的160亿元。MiMo团队平均年龄约25岁，超过一半成员拥有博士学位或毕业于北大、清华等高校，团队负责人则是曾参与DeepSeek模型研发的罗福莉。

小米已经决定把大模型从产品功能升级成集团级技术投入。

但600亿元放到今天的AI竞争里，已经不再成“稀罕事儿”。

阿里早在2025年就宣布，未来三年投入至少3800亿元建设云计算和AI基础设施；腾讯仅2026年第二季度资本开支就达到528亿元，其中AI算力是主要投向之一。阿里今年第二季度资本开支也已经达到676.8亿元。

不过这些数字的统计口径并不相同：阿里的3800亿元覆盖云和AI基础设施，腾讯528亿元是公司整体资本开支，小米600亿元则是雷军公布的AI投入，因此不能简单横向排名。

但它们至少呈现了大模型竞争越来越明显的一项门槛——训练模型只是开始，算力、推理、应用和数据中心会持续吞噬现金。

阿里本季度云业务收入已经达到484.4亿元，同比增长45%；腾讯则可以通过广告、游戏、企业服务和云计算吸收AI基础设施投入。

相比之下，小米现在能够清晰披露的AI直接收入依然很小。

从罗福莉到MiMo-V2.5

小米补上基础模型这一课

一年多以前，小米在基础大模型上的外部存在感还远没有今天这么强。

改变首先发生在人。

2024年底开始，市场陆续出现罗福莉加入小米的消息。她此前曾参与DeepSeek-V2研发。坊间一度流传雷军以“千万年薪”邀请其加入，但这一薪酬数字从未得到小米确认，不过到了2026年，罗福莉已经正式以小米MiMo大模型团队负责人身份公开出现。

团队成形之后，模型开始快速迭代。

2025年4月，小米公开MiMo-7B系列，选择以70亿参数的小模型切入数学、代码和推理能力；一年之后，MiMo的产品形态已经进入万亿参数和Agent阶段。

今年3月，一个名为Hunter Alpha的匿名模型突然出现在OpenRouter。由于模型规模和时间节点，不少开发者一度猜测它可能是DeepSeek的下一代模型。

最后公布的答案却是小米MiMo-V2-Pro。

Reuters当时报道，这款模型在身份公开前已经处理超过万亿Token，并迅速获得开发者关注。MiMo-V2-Pro总参数规模超过1万亿，激活参数420亿，小米对它的定位也从单纯推理转向Agent任务。

10.5万亿Token的真实使用量

但“全球第一”需要拆开看

此次雷军说“小米大模型登顶全球”。

在小米财报的原文中显示，MiMo-V2.5在OpenRouter平台的单周Token使用量排名第一，达到10.5万亿Token。

截图自小米2026年二季度报演示文稿

它不是全球AI用户数量第一，不是所有API渠道合计调用量第一，也不是模型综合能力排名全球第一。

财报本身把统计平台限定在了OpenRouter。

OpenRouter最新公开数据仍然能够证明MiMo的实际开发者使用规模。在其视觉模型周榜中，MiMo-V2.5近期以5.27万亿Token排名第一，GPT-5.6 Luna和MiniMax M3随后。

但如果换一个指标，结果就不一样了。

独立模型评测机构Artificial Analysis目前给MiMo-V2.5的Intelligence Index评分为38，在其101款模型中排名第21。这个成绩明显高于同类型开放权重模型中位数，但并不是全球第一。

截图自Artificial Analysis：MiMo-V2.5独立性能与价格测试

MiMo更突出的一项指标其实是价格：其输入成本约0.14美元/百万Token，输出约0.28美元/百万Token，缓存命中价格只有0.003美元/百万Token，在Artificial Analysis统计的模型中处于最低价格区间。

MiMo获得了相当可观的真实开发者使用量；但它的扩张同时建立在模型能力、低价格和大规模开发者补贴之上。

今年5月，小米宣布MiMo-V2.5 API永久降价，部分计费场景相比原价格最高下降99%；Token Plan使用额度则提高到原来的5至8倍。在此之前，小米还启动了100万亿Token级别的开发者激励计划。

目前国内MiMo-V2.5普通API的价格是：缓存未命中输入1元/百万Token，输出2元/百万Token；Pro版分别为3元和6元。

截图自MiMo官方API价格页面

低价并不意味着调用量没有价值。

相反，对一个此前开发者生态很弱的新模型来说，让开发者真正把代码Agent和应用迁过来，本身就是竞争的一部分。

但它决定了另一个事实：OpenRouter调用量不能直接转换成商业收入，更不能直接用调用量判断利润能力。

AI已经开始赚钱

但财报还不愿意告诉市场赚了多少

根据财报，小米二季度“智能电动汽车、AI及其他创新业务”收入249亿元，同比增长17.1%。

但249亿元不是AI收入。

财报进一步拆分后可以看到，其中239亿元来自智能电动汽车，另外约10亿元来自其他相关业务，包括汽车售后服务，以及MiMo大模型系列产生的AI业务收入。

截图自小米2026年二季度报

财报对这10亿元也没有继续拆分。

正面看，大模型已经从研发费用科目进入收入科目。小米目前已经形成按量API和Token Plan两套收费模式，Token Plan从每月39元到659元不等，可以直接接入OpenCode、OpenClaw、Codex和Claude Code等开发工具。

截图自MiMo官方Token Plan价格

另一面则是，AI现在仍然明显是一门先花钱的生意。

智能汽车、AI及其他创新业务二季度经营亏损26亿元；该板块毛利率由去年同期26.4%下降至19.2%。小米在财报中直接把毛利率下降部分归因于AI业务相关成本增加。该业务营业费用同比增长25.7%，达到74亿元。

这让财报中的“AI开始贡献收入”多了一层现实含义：

收入已经出现，成本同样在更快出现。

对于今天的小米，真正有用的指标已经不是下一季度Token调用量再翻多少倍，而是AI收入什么时候能够被单独披露、推理成本能否随规模下降，以及这些用户在优惠结束后还剩多少。

小米最有吸引力的一张牌

不在API市场

如果只与阿里、腾讯比较云和API，小米未必占优势。

但它拥有另一组这些公司很难完全复制的资源。

截至2026年6月底，小米AIoT平台连接设备达到11.608亿台，同比增长17.4%；全球月活用户达到7.665亿，同比增长4.8%。

这11.6亿台设备才是小米押注AI最容易被低估的一部分。

大模型公司通常需要先争夺用户入口，再寻找应用；小米已经拥有手机、电视、音箱、可穿戴设备、家电和汽车等入口。

今年8月发布的HyperOS 4中，小米已经把MiMo进一步接入“超级小爱2.0”。按照财报披露，其目标是让AI从理解指令继续走向跨应用、跨设备执行任务。

智能家居则有Miloco 2.0，小米希望模型能够理解家庭环境，记住用户和设备状态，并执行具体操作。

如果这些能力能够真正跑通，小米的商业路径不一定需要复制阿里云。

模型本身可以很便宜，甚至可以不赚钱；只要它能够增加手机和汽车的产品差异、提高IoT设备使用频率，或者成为“人车家”之间的统一Agent入口，AI产生的价值就可能出现在其他业务里。

这是小米与纯模型创业公司的最大不同。

但它同样是目前最缺乏数据证明的一环。

小米披露了7.665亿全球MAU和11.608亿台IoT设备，却没有公布超级小爱的生成式AI用户规模、MiMo在小米手机中的日调用次数、Agent任务完成率、AI功能对设备销售或者用户留存究竟产生了多少贡献。

换句话说：

设备入口是真实存在的，AI能否把这些入口重新组织起来，目前仍然主要是一张潜力牌。

机器人给出了另一种答案

但98%也需要放回场景里看

相比消费者端难以量化的AI使用，小米汽车工厂提供了一个更具体的实验场。

今年7月发布的Xiaomi-Robotics-1使用超过10万小时真实世界操作轨迹进行预训练，覆盖超过1700种家庭、商业、工业和户外场景。

截图自小米机器人官方：Xiaomi-Robotics-1

随后，小米把机器人放进自己的汽车工厂。

财报显示，在自攻螺母上料工位，机器人的双侧任务成功率由90.2%提高到98%；进入总装物流区域后，中控台侧盖分拣和周转箱折叠两项任务成功率则分别达到90%。

98%是一个非常具体的落地数据，但它同样不能被扩展成“小米机器人已经可以大规模替代工人”。

它证明的是：在一个定义明确的汽车制造工位里，小米机器人经过训练已经能够达到相对稳定的作业成功率。

接下来仍然需要观察节拍、故障时间、部署成本、人工维护以及不同工位之间的迁移能力。

不过，对小米而言，它至少解决了机器人公司经常遇到的一个问题——去哪里找真实场景训练。

汽车工厂本身就是训练场，智能家居又提供家庭环境，手机和汽车则能继续提供视觉、语言和交互入口。

从这个角度理解，小米做大模型和机器人并不是两条完全分离的业务。

小米AI现在最大的优势

也是最大的压力

这份财报最终呈现出了一个很有意思的矛盾。

一方面，小米可能是国内少数同时拥有大模型、手机、IoT、汽车和机器人真实生产场景的公司。

模型已经进入OpenRouter的头部使用区间，MiMo开始产生收入；11.6亿台IoT设备提供终端入口，小米汽车工厂则成为具身智能的真实测试场。

但另一面，这几条业务都需要继续花钱。

小米二季度集团营收同比下降6.1%，经调整净利润下降42.6%；智能手机收入同比下降7.5%，出货量下降约26%。公司和Omdia数据指出，存储和关键零部件价格上涨仍然在挤压手机业务利润。

也就是说，小米正在一个基本盘利润受到挤压的阶段，同时供养汽车、芯片、AI和机器人几条资本密集型路线。

它并非没有资金。6月底，小米现金资源仍达到2193亿元。

但问题从来不是“有没有钱做AI”，而是资本最终如何产生回报。

阿里可以观察云收入和AI产品收入，腾讯已经能够观察AI对广告效率、企业服务和云需求的贡献；到了小米这里，判断标准可能会更加复杂。

MiMo可能直接卖Token赚钱，也可能最终被装进手机；可能帮助汽车形成新的交互入口，也可能成为机器人控制系统的一部分。

这正是小米AI最值得观察，也最难计算的一点。

10.5万亿Token说明开发者开始真正使用MiMo；98%的工位成功率说明AI已经走出实验室；AI收入第一次进入财报，则说明小米已经开始测试这门生意应该如何收费。

但现在仍然缺少三个数字：

MiMo到底产生了多少收入；超级小爱到底有多少真正使用AI的新用户；600亿元AI投入最终能够带来多少新增利润。

这些数字被披露出来之前，“小米大模型全球第一”更适合作为一次阶段性成绩，而不是小米已经赢下AI竞争的结论。

对于刚刚补齐基础模型、开始进入Agent和具身智能的小米来说，真正困难的阶段，可能恰恰从登上OpenRouter第一之后才开始。