MiniMax：高效与全球化战略下的另类大模型之路

在中国大模型领域，MiniMax堪称一位特立独行的玩家。

当竞争对手们纷纷卷入数百亿融资和算力竞赛，甚至不惜重金争夺流量入口时，MiniMax在招股书中披露了一个让业界震惊的数字：自2022年成立以来，其总支出仅为约5亿美元。

这5亿美元意味着什么？

与硅谷动辄数百亿的科技巨头相比，如OpenAI的累计投入已达400亿至550亿美元，MiniMax的支出显得微不足道。而在国内，这笔钱或许仅够大厂购买半年的流量包。

质疑随之而来：在AGI这场动辄千亿投资的豪赌中，MiniMax仅凭5亿美元能否获得通往未来的门票？抑或，它是否已囊中羞涩，不得不在残酷竞争中选择“消费降级”，以求“活下去”？

然而，当你细细研读这份招股书，你会发现，这种“俭朴”实则是对行业惯例的一次人效挑战。

效率的胜利：1%的资金与29岁的团队

MiniMax的招股书透露出极致的效率。

自2023年商业化以来，其营收从346万美元飙升到2024年的3052万美元，同比增长782.2%。2025年前9个月，营收再度大涨175%，达到5344万美元，远超去年全年水平。

在此期间，MiniMax在收入增长超170%的同时，研发开支增幅为30%，而销售及营销开支却下降了26%。

这些数据背后的逻辑是：MiniMax的增长并非依赖巨额广告投放，而是依靠模型智能与用户口碑（产品力）。

更令人瞩目的是，经调整净亏损在2025年与上年相比近乎持平。这意味着亏损率正在大幅收窄。

亏损收窄得益于模型工程效率的提升。从2023年训练相关的云计算服务开支占收入比的1365%，下降到今年前九个月的266.5%。

一个鲜明对比是：从成立到2025年9月，MiniMax累计花费约为5亿美金（约35亿 RMB），而OpenAI的累计花销估算在400亿至550亿美元之间。

这意味着，MiniMax仅用不到1%的资金，就打造了一家全球领先的全模态公司。

在“烧钱”成为行业共识的大模型赛道，这种资本利用率本身就是一种核心竞争力。

支撑这一高人效的，是一支极其年轻的AI原生团队。

截至 2025 年 9 月底，公司员工仅 385 人，平均年龄 29 岁，其中研发人员占比接近 74%。

没有传统大厂的冗余架构，这支年轻的团队通过扁平化管理，在短短四年内实现了文本、视频、语音全模态模型的领先，以及全球化产品的研发与运营。

这种“小团队、大产出”的战斗力，为MiniMax提供了坚实的资金护城河。

截至 2025 年 9 月 30 日，公司账上仍有高达 11 亿美元的现金储备。按当前消耗速度，即便没有IPO募资，公司现金也足以支撑运营超过 4 年。

全球化战略：MiniMax探索大模型创业的另类可能

除了高效运营，“全球化”是MiniMax招股书另一关键词。

一个直观的数据是，超过 70% 的收入来自海外。

对于一家中国大模型创业公司而言，这样的收入结构颇具区分度。当多数同行仍在面对国内互联网巨头的压力时，MiniMax已在全球市场完成了从技术到商业变现的闭环验证。

海外收入之所以能成为支柱，最直接也最易被忽略的因素是：它是国内最早、最坚定押注出海的大模型公司之一。

早在 2023 年，MiniMax 就启动Talkie（AI角色陪伴）面向海外市场，聚焦于北美等高订阅用户。 2024年8月，公司发布了视频生成模型Video 01和海螺AI视频生成产品，迅速在海外内容创作者、营销与社媒人群中扩散。

这些动作并非临时起意，而是源于创始人闫俊杰在创立之初的判断：一旦 AI 成为大众焦点，国内市场很可能陷入“纯免费”竞争。在这种模式下，创业公司几乎没有生存空间。因此，国际化成为一条必经之路。

围绕这一核心判断，MiniMax在模型与产品能力两方面实现突破。

在模型端，MiniMax的策略既激进又务实。其开源的M2在Artificial Analysis榜单上获得全球前五、开源第一的成绩。

相比排名本身，更具商业意义的是开发者的真实选择。在知名模型聚合平台OpenRouter上，M2凭借性价比和代码能力，日调用量一度冲进全球前三，并成功进入Amazon Bedrock的模型库。

“用量投票”表明，MiniMax的模型已成为海外开发者构建应用时的默认基座之一。

在产品端，MiniMax的策略同样清晰：将模型能力迅速封装成可规模化变现的AI原生应用。

通过海螺AI、星野 / Talkie（AI社交）、MiniMax语音等原生产品直接服务全球消费者。截至 9 月 30 日，To C收入同比增长 181%，付费用户数在不到两年内暴涨 15 倍。

其中，海螺AI已成为全球领先的AI视频生成平台，截至目前已帮助全球用户创作超 5.9 亿视频。

随着海螺AI、MiniMax Audio、Talkie等产品逐步成型，MiniMax构建起一个相对完整的AI-native应用矩阵。截至目前，其自研多模态模型和原生应用累计服务了来自 200 多个国家和地区的 2.12 亿个人用户以及超过 13 万家企业客户和开发者。

也在此基础上，MiniMax的商业化路径更为立体：订阅服务、应用内购买、企业API并行推进。收入来源不再高度依赖单一客户或项目。

这与国内不少大模型公司“能力证明在前、收入兑现在后”的长链路模式形成鲜明对比。

从结果来看，MiniMax的出海并非简单市场扩张而是一种结构性选择：用全球市场检验模型用产品化缩短商业化路径。

总结