MiniMax过窄门

作者: admin | 发布于: 2026-09-02 00:39 | 分类: 科技资讯

来源 | 伯虎财经（bohuFN）

作者 | 楷楷

曾经凭借Talkie和海螺AI走入大众视野的那家AI企业，正在经历一场深刻的蜕变。

不久前，MiniMax披露了IPO以来的第一份半年报：整体营收达1.17亿美元，同比猛增283.1%，已超越2025年全年7900万美元的总盘子。

更具信号意义的是，其收入版图发生了根本性重组。

今年上半年，MiniMax开放平台及AI企业服务板块贡献了7392.9万美元的收入，同比飙升703.1%，在总收入中的份额由2025年的32.85%跃升至63.42%；而AI原生产品收入为4264万美元，同比增长100.9%，占比则从67.15%回落至36.58%——面向企业的收入正式超过了面向消费者的收入。

短短六个月间，MiniMax的角色定位已从"卖AI产品给个人用户"转变为"向企业与开发者输出底层模型能力"。壳没变，内核却悄然换了方向。

不过，资本市场给出的反馈远没有预期那样积极。财报公布后的第二天，MiniMax港股仅小幅上扬3.83%，收于314.6港元。要知道，今年3月该股曾飙升至1330港元的高位，至今市值已缩水超过76%。

对于MiniMax交出的这份"转型考卷"，投资者显然还没有准备好给出高分。

归根结底，在大模型赛道取得阶段性成果不过是起点。若要真正支撑起一家AI基础模型公司的估值体系，MiniMax必须直面一个更为本质的命题：它能否实现自我造血。

01 企业级业务逆袭，从边缘走向核心

今年1月，AI大模型领域的两大头部玩家——智谱与MiniMax几乎同时敲钟港交所。二者同属"中国AI六小龙"阵营中的标杆，上市前估值均锚定在500亿港元上下，但此后股价轨迹却南辕北辙。

刚上市时，资金明显偏向MiniMax的C端叙事，推动其股价在3月摸到1330港元的历史峰值。彼时，智谱股价仅在500至700港元区间震荡。

然而，随着MiniMax锁定期到期日益临近，股价进入下行通道。7月9日，MiniMax遭遇上市后首轮大规模限售股释放，涉及总股本的63%，股价距最高点一度跌去逾85%。

资本追逐回报，天经地义。但疑问在于：为何资金不愿在MiniMax身上再多持有一段时间？

这正是CEO闫俊杰需要深究的课题。

运营C端应用，骨子里仍是一门互联网生意。用户规模做大后，边际成本固然能被稀释，但持续变现的挑战却愈发严峻——既要用营销投入维系声量，又得反复面对用户是否真愿意掏钱的拷问。

而B端生意的逻辑截然不同：采购方买下的是大模型承载的全栈能力，涵盖模型本身、Token配额和技术服务支撑。

当客户将这套能力深深植入自己的业务流程后，模型越好用，迁移成本就越高，调用频次也随之水涨船高，这才构成更可持续的商业闭环。

用户开始为模型能力真金白银地买单，这恰好为MiniMax的战略转向提供了窗口期。

2025年，MiniMax的B端与C端收入之比尚为3:7。但据闫俊杰透露，到了8月，公司ARR（年度经常性收入）已突破8亿美元大关，其中ToB约占八成，ToC约占两成。

MiniMax副总裁薛子钊在业绩说明会上将B端收入的高速增长归结为三点：

其一，付费用户和企业客户基数大幅膨胀。2025年时，MiniMax的企业客户及开发者群体尚在21.4万家；而最新财报显示，该数字已冲破200万家，是上年末的十倍。

其二，API调用频次攀升，且Token Plan（按量订阅包）被迅速接受。

这意味着用户倾向于以固定额度批量购入Token使用权，而非零散地按次结算，体现出强烈的深度使用意图，单一任务所消耗的Token量也在成倍放大。

截至今年7月，MiniMax的Token消耗量已是1月份的20倍。闫俊杰在电话会议中解读称：模型能力升级吸引了增量客户，存量客户在开拓更多应用场景后也在不断扩大用量。

他还指出，模型消费正从"人与AI的单轮对话"演变为"Agent与AI的多轮协作"。人的一个问题经由Agent拆解为多轮模型请求、工具调用乃至子Agent任务，此类推理需求的增速远超人类用户数量和消息条数的增长，最终体现为单用户Token消耗的急速攀升。

值得留意的是，尽管B端业务呈爆发态势，C端业务并未失速，整体营收体量依旧实现了翻倍式增长。

当然，MiniMax并非本轮Agent浪潮中唯一受益的大模型厂商。

第一季度，智谱将API调用单价上调了83%，但调用量反而增长了400%；另有海外媒体援引数据称，受Token调用量激增驱动，DeepSeek今年前七个月营收已达2025全年的十倍以上。

Token飞轮一旦加速旋转，收入的指数级爆发便是自然而然的结果。

02 亏损加剧，战略转向的隐性成本

然而，中途换挡必然伴随颠簸，MiniMax同样无法幸免。

最先承压的是利润表。

上半年，MiniMax录得净亏损3.58亿美元，同比收窄11%；但剔除一次性损益后的调整后净亏损高达2.93亿美元，同比扩大111.2%——后者更能折射出公司真实的运营状况。

亏损走阔的根源不难追溯：上半年研发费用达2.97亿美元，同比增长138.8%，约为同期营收的2.5倍。

只要大模型仍在迭代训练中，研发烧钱就很难刹车，这是整个行业的共性难题。

与此同时，B端业务放量后，调用量越大意味着算力开销和推理成本越高，叠加服务企业所需的基础设施投入，每一项都在推高资本支出。

先投入、后收获，这是MiniMax必须吞下的第一口苦药。

第二重代价隐藏在毛利率之中。上半年公司毛利同比增长464.8%至2081万美元，但毛利率仅为17.9%，不及2025年全年的25.4%。

管理层在业绩会上解释称，毛利率下滑与M3调价后给予用户的Token补偿挂钩，属于一次性扰动，预计下半年将有所修复。

事情的起因是今年6月，MiniMax推出新一代旗舰模型M3，在事先未充分告知用户的情况下，将长期沿用的按次计费模式切换为按Token计费，29元的月度套餐径直调至49元。

此举引发了用户群体的强烈反弹。M3上线不过一周，MiniMax便宣布永久降价50%，并坦言"过渡方案设计欠妥"。

但更深层的动因，恐怕在于白热化的行业博弈。

尽管2026年大模型行业经历了集体调价周期，但上半年DeepSeek等对手仍以极具攻击性的性价比抢夺份额，MiniMax被迫卷入价格竞争，其定价在主流模型中处于偏低位。

如此推算，虽然B端拉动了整体营收的暴增，但每单位Token的实际利润反而被压缩了。

此外，此前深耕多模态的技术路线，在Coding军备竞赛中变成了另一种拖累。

业内共识是，本轮大模型商业化的主战场集中在Coding与Agent场景，国内头部厂商早已全面布局：智谱依托GLM系列在代码领域占据领先身位；DeepSeek则以高性价比和超长上下文撕开市场缺口。

相比之下，MiniMax虽也在推进Coding和Agent方向，但在多模态优先的训练策略下，其代码能力相较同行存在一定短板。

电话会议上，闫俊杰亦直言M3在Coding方面的不足，承诺后续将集中火力强化编码、工具调用及长程Agent任务的完成度与运行稳定性。

但在"卖铲人"林立的当下，晚一步就意味着追赶难度几何级上升。

03 跨越千亿门槛后，市场正在重新定价

一个耐人寻味的细节是：6月发布M3时，管理层提及下一代模型的目标依然是冲击全球第一梯队，让用户享受到Opus级别的智力体验。

但在最近的业绩发布会上，闫俊杰的话语重心明显移向了"性价比"：下一阶段模型竞争的关键，不再是拼算力堆叠或用户规模，而是找到高效的技术路径，不断提升算力向智能转化的比率。

这在某种意义上映射了MiniMax当前的战略取舍。

面对分析师追问为何坚持M3降价，闫俊杰的回答逻辑是"薄利多销"——借技术迭代将部分成本让利给用户，换取更大的用户池和Token吞吐量；剩余部分则用于优化自身毛利率。

在他看来，降价与改善毛利率并不冲突，但前提是MiniMax必须将自身成本压降的速度跑得足够快。

这或许正是资本市场对这份成绩单反应平淡的根本原因：它验证了一条全新的收入通路，却尚未证明这条通路能沉淀为可观的利润。

MiniMax能否扛过市场这轮审视，核心取决于以下几个维度：

第一，持续拔高模型能力，尤其补齐Coding这块短板。

目前，MiniMax正并行推进三款新模型的研发：M3 Pro、M3.1和H3.1。

其中，M3.1聚焦后训练环节。闫俊杰分析指出，在同等算力条件下，推理计算效率的增益倍数与后训练规模的扩展倍数之间存在近似线性关系，本质上是通过后训练为Coding能力打补丁。

开源多模态模型则是另一张战略牌。

7月末，MiniMax发布了新一代多模态生成模型H3，并宣布将在近期开放权重。仅仅三周后，H3在全球范围内的下载量已突破2400万次，孵化出超过300个公开衍生模型。

闫俊杰判断，语言模型的进步能够抬升视觉生成模型的能力天花板，开放权重的模型、终端产品与API服务之间可构建正向循环的生态系统，"语言模型+视觉生成"的融合范式将持续催生新形态。

在Kimi和DeepSeek分别从模型精度和价格两端不断收紧生存空间的环境下，身处夹缝中的模型厂商亟需开辟差异化赛道，多模态反倒可能成为MiniMax破局的关键支点。

第二，提升智能转化效率，向盈利指标靠拢。

闫俊杰明确表态，计划在M3.1发布时将推理成本压至M3初始上线时的三分之一左右。与其一味堆砌智能上限，不如用更低的代价达成预期的能力跃迁。

此外，MiniMax还在加速搭建国产化算力集群。经历一轮高速扩张后，公司开始精打细算每一笔成本，上述各项降本措施能否如期落地，将直接决定毛利率的修复节奏。

最终，即将面世的M3 Pro、M3.1以及已在市场上铺开的H3能否赢得用户认可，将调用量切实转化为营收、再转化为利润，将直接决定MiniMax能否拿到一张全新的估值支票。

闫俊杰已经想透：在通往Coding主赛道的征途中，MiniMax必须找到属于自己的差异化生存方式。

他要打造的，是一款在多模态维度具备相对优势、同时在性价比上做到极致的模型，凭借单位成本的结构性优势，比那些追求"大而全"的竞争对手快上半拍。

这是一条窄路，但窄路走通了，前方便是宽阔的大门。

至于资本市场是否愿意为之买单，答案只能写在下一份财报里。