MiniMax發布首份上市財報，最像OpenAI的中國公司如何快速商業化

閆俊杰認為，在AI時代，最終決定勝負的并不是單純的燒錢和燒資源，而是智能能力進步的速度，而速度來自研發效率。

文 | 錢麗娜

ID | BMR2004

2026年3月，MiniMax（0100.HK）發布其上市后的首份年度業績報告。報告顯示，MiniMax正處于規?；虡I變現的臨界點。公司創始人閆俊杰認為，商業生態的事情剛剛開始。MiniMax是少有除了大廠之外能同時做模型和產品生態的公司，“可能在亞洲也是初創公司中的唯一”。

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財務表現全面提升，國際市場收入占比超70%

2025年，公司總收入達7903.8萬美元，同比增長158.9%；毛利約2007.9萬美元，同比增長437.2%；毛利率由2024年的12.2%提升至25.4%；研發費用同比增長33.8%；營銷費用同比下降40.3%。

閆俊杰在電話會上透露，2026年2月公司ARR（年度經常性收入）已超過1.5億美元，面向企業客戶和個人開發者的開放平臺產品，2026年2月新注冊用戶數已經達到2025年12月的4倍以上，顯示出進入新財年后商業化節奏顯著加快。

目前，公司賬面虧損18.7億美元，主要是受15.9億美元的“金融負債公允價值虧損”影響，本質是由于公司估值增加導致的優先股重新計量，并非經營性虧損。經調整凈虧損為2.5億美元。在研發費用增長33.8%的情況下，毛利增速近5倍，研發轉化效率顯著提升。在現金儲備方面，截至2025年年底，公司擁有約10.5億美元現金，為未來模型研發和算力投入提供了重要保障。

截至2025年12月31日，MiniMax已累計服務超過200個國家及地區的逾2.36億名用戶，以及來自超過100個國家及地區的21.4萬企業客戶和開發者。2025年，國際市場收入占總收入超過70%，開放平臺收入中，國際市場占比已經超過50%。

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收入結構“雙輪驅動”，研發效率持續領先

在7900萬美元的收入中，MiniMax呈現出較為清晰的“雙輪驅動”模式。其中，AI原生產品收入占比約67%，為5300萬美元，同比增長143%。AI原生產品主要包括互動娛樂和內容生成類產品，海螺AI、Talkie/星野等爆款應用不僅是現金奶牛，更是模型的“練兵場”，通過真實用戶反饋（RLHF）反哺底層模型，形成了難以復制的數據閉環。

其中，開放平臺收入占比約33%，接近2600萬美元，同比增長198%。M2.5等模型已被Notion、Google Vertex AI等全球頭部平臺集成，標志著其已進入全球主流辦公生態。

2026年前兩個月，MiniMax的業務進展已呈現出明顯加速態勢，模型調用量與新增用戶規模均出現躍升。數據顯示，M2系列文本模型在2026年2月的平均單日Token消耗量已較 2025年12月增長6倍以上，其中來自Coding Plan的Token消耗量增長超過10倍。

閆俊杰披露，2025年毛利率提升的核心原因，為推理成本的持續下降。以MiniMax 2026年2月發布的M2.5模型為例，其運行成本進一步下探——按每秒100Token的輸出速度，連續運行一小時成本約1美元，1萬美元即可支持4個AI Agent連續運行一年。推理成本降至可規模化部署區間，使企業將AI Agent納入常態化業務流程具備現實基礎。閆俊杰在電話會中披露，得益于算法優化、算子實現及編解碼工程優化等工作的迭代，截至2026年2月，M2系列文本模型每百萬Token的推理算力成本較2025年12月下降超過50%，海螺視頻生成模型推理延遲同期下降超過30%。

在研發迭代效率上，閆俊杰認為，在AI時代，最終決定勝負的并不是單純的燒錢和燒資源，而是智能能力進步的速度，而速度來自研發效率。MiniMax在研發的各個環節都極度重視迭代速度，比如優化算法、實驗設計、實驗迭代次數、分析決策機制，充分利用創業公司敏捷的組織形式，自上而下和自下而上相結合；同時復用不同模態之間的經驗和基礎設施，讓研發效率領先。人才密度+AI原生的研發組織，可以使得迭代效率持續領先。

對此，《商學院》記者查詢星河智源MindFlow科創大數據平臺顯示，從2024年到2025年，上海稀宇科技有限公司（MiniMax的主體公司）共申請了32項發明專利，這些專利圍繞語言模型的推理優化、訓練數據的獲取方法、分布式系統的數據調度、音頻處理模型的音頻生成方法、音樂生成方法、角色扮演對話數據生成方法、多模態模型后訓練方法展開，大部分已獲授權并公開。在同一專利方向上，發明專利的申請也多有迭代，這從一個側面顯示了公司在差異化技術路徑上的研發效率。

以一種語言模型的推理優化方法及裝置（專利號：CN120317378B）為例，該發明實現了語言模型對輸入的長文信息進行推理時對顯存的較小占用，在實際應用中可以提高語言模型推理服務的吞吐量，優化推理過程中的顯存占用和模型推理性能，進而提高模型計算推理時的效率。從技術上呼應了公司推理成本不斷下降的趨勢。

三重機會：新技術挑戰、智能供給爆發、應用層創新窗口期

在電話會中，閆俊杰披露對未來的展望。他認為，2026年智能水平會有很大的發展，公司的努力目標將放在以下三個方面：

1. 編程領域會開始出現L4—L5級別的智能，從“工具”走向“同事級”協作。
   
2. 辦公領域在接下來一年，將復刻去年編程領域的進步速度，AI智能體在辦公領域的交付能力和滲透率會顯著提升。
   
3. 多模態創作今年將走向“直出可交付”的中長內容，甚至出現更接近流式、實時輸出的形態。

三大目標疊加，意味著：新的技術挑戰、更大規模的智能供給爆發，以及應用層巨大的創新窗口期。也意味著Token 量級很可能出現1—2個數量級的增長。

閆俊杰認為，L3是工具級的智能，L4—L5是同事和組織級的智能?，F在的編程智能主要是在明確的任務上實現軟件的設計、開發、測試。但他認為，未來編程還有兩個方向的巨大提升空間：一是更復雜、更創新性的任務；二是需要多個智能體像人類一樣被有效組織和協作，比如訓練一個大模型就需要上百人的高效協作和長期努力。Coding是智能體的一部分，是智能體在生產力場景中最早被驗證的能力。

對此，MiniMax認為，雖然編程模型讓越來越多人可以寫代碼，但需要寫代碼的人在就業市場里還是很少一部分，更多工作場景是由非代碼軟件完成的，數據分析、Excel表格、匯報PPT等，這些辦公場景是比編程更大的市場。

閆俊杰的判斷是，更強的模型會帶來更高的天花板，目前MiniMax的業績是基于2系列模型做出來的，未來3系列模型會進一步打開空間。

在產品獨特性上，公司未來會走不同的技術路線。閆俊杰認為，創業公司需要具備獨特的技術路線規劃和研發定義能力，不能隨波逐流。不追求在所有維度上全面勝出，但可以定義出有自己獨特優勢的模型能力，如M2、海螺2、Speech 2系列的模型都做出了獨特差異化，以此打開了市場。未來組織和資源顯著放大后，這種獨特性會更強、價值更高。

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從流量入口到智能范式：做AI時代的平臺公司

在公司戰略層面，閆俊杰表示，MiniMax會從大模型公司向AI時代的平臺型公司邁進。互聯網時代的平臺公司是流量的入口，而AI時代的平臺公司，是能定義和推動新智能范式并在產品和商業上享受范式紅利的組織。這依賴于智能范式的定義能力、技術和產品的創新能力，以及可擴展的基建和Token高效的吞吐能力。

對于如何成為AI時代的平臺公司，閆俊杰的解釋是，當智能邊界突破時，圍繞這個突破，會產生大量新場景和新用戶，進一步形成新的生態和新的商業化紅利，能定義這個智能邊界，并且產品和商業上能享受這個紅利的公司就是平臺公司。編程領域和智能助手領域都已經產生了這樣的公司。

為什么MiniMax有機會成為平臺公司？閆俊杰判斷：AI目前還不是存量博弈的市場。每年的增量大于存量，同時也不是一個贏家通吃的市場。接下來2—3年，模型研發能力和基建能力有較大可能開拓出新的場景，在編程、辦公、互動娛樂等領域都有巨大的創新空間和市場空間。

在目前高速增長的市場環境下，閆俊杰認為MiniMax的機會體現在以下幾個方面：

模型層：模型和研發能力的長期積累、行業最快的迭代速度，本身就是壁壘。在過去的108天里，MiniMax陸續更新了M2、M2.1和M2.5三個版本，每次都帶來了用戶數和調用量的高速增長。公司從創業第一天開始積累到現在的跨模態能力，能夠在全模態融合的必然趨勢中占據進一步的優勢。

產品層：模型+產品的雙重能力構成強壁壘。因為模型的能力直接定義了產品的能力。這種“模型即產品”的一體化能力，是單一產品公司或單一模型公司難以復制的。

生態層：公司利用自己模型的特點，有了一定的在生態中發揮積極作用的能力。比如在OpenClaw中，從最早期提供適合使用的模型，到通過性價比高的模型幫助開發者降低門檻，到進一步在產品中集成MaxClaw和OpenClaw生態融合，進一步降低使用門檻。

接下來，公司一方面通過下一代系列的M3、Hailuo 3等全模態模型突破智能邊界，形成模型的獨特性；另一方面圍繞模型打造獨特的產品及生態。閆俊杰認為，MiniMax是少有除了大廠之外能同時做到這兩件事的公司，可能在亞洲也是初創公司中的唯一。

閆俊杰表示：AI時代平臺公司的價值=提供智能的密度×Token吞吐。當兩者都足夠強，平臺價值自然會顯現。

回看MiniMax過往的經歷，MiniMax曾是最早做“AI to C”的公司，早在2022年推出AI角色扮演產品Glow，之后在國內推出星野，海外推出Talkie。海螺視頻生成名噪一時，C端產品的成功，曾為MiniMax帶來不錯的商業回報。2024年上半年以前，MiniMax走的是模型和應用雙輪驅動的模式。

閆俊杰始終強調，MiniMax是一家“技術驅動”而非“產品驅動”的公司，最重要的目標是技術迭代。他曾在采訪中提到，相信技術領先性帶來的收入跳變，不迷信傳統互聯網經驗。

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錯位競爭：做多模態而不是對話，擴展智能邊界

相比字節跳動的“豆包”依托國內巨大流量、阿里巴巴的“千問”依托阿里云生態，MiniMax是少數同時在文本、語音、視頻、音樂四個模態均達到世界領先水平的公司。

2025年10月，公司發布了視頻模型Hailuo 2.3，在人物動作、畫面質量和風格化方面實現顯著提升，同時推出更快速的Fast模型，批量創作成本最高可降低50%。還在海螺AI產品中升級了Media Agent，支持全模態全能創作，一鍵成片。截至2025年年底，視頻模型已幫助全球創作者累計生成了超過6億個視頻，語音模型幫助全球用戶生成累計超過2億小時的語音。新發布的音樂模型Music 2.0與2.5也實現了顯著躍升。

多模態的戰略是自公司創立之始便定下的。2023年，MiniMax的判斷是：不做移動端的通用個人助手，即類似豆包和ChatGPT的對話產品，因為沒有創造獨特價值。相反，公司把資源集中放在產生獨特價值的模型研發和產品創新上。這樣的戰略選擇，也更有利于長期差異化，提高勝率的選擇。

不同模態各自的積累都非常重要，且現在已經明確了不同模態跨模態融合的關鍵節點，能夠在全模態融合的必然趨勢下占據優勢。

閆俊杰認為，多個模態的融合是持續提升智能的基本前提。每個模態的積累都是漫長的過程，從數據到單獨模態，再到整合多個模態，整個鏈條需要非常長的時間，這正是核心積累和獨特性。過去半年，全球已經有幾個通過模態融合帶來智能邊界變化的模型驗證了這個趨勢。比如Nano Banana Pro這樣的圖像模型，將視覺理解和生成融合在一起，進一步拓展了智能邊界。

目前，視頻生成是除編程和智能助手外最大的市場，2026年MiniMax的目標是做到中長視頻，以及接近實時的生成，從而放大市場機會。

閆俊杰表示，從公司創立第一天開始，對AGI的理解就是多模態的輸入和輸出，因此公司組織搭建和研發鏈路中不同模態可以復用多種底層能力。在AI原生的組織架構下，做全模態的費用相比其他創業公司并沒有更高且遠低于巨頭的投入，甚至比只做單一模態的公司做得更好。