TL;DR：
MiniMax以仅为OpenAI百分之一的研发投入，撬动了极高的全模态模型性能与超七成的海外营收，证明了“效率主义”在AI军备竞赛中的生存逻辑。随着其B端API业务毛利率冲上近70%，这家即将冲刺IPO的独角兽正在用亮眼的财务闭环，试图重塑中国AI公司在二级市场的估值坐标。
在硅谷那座金碧辉煌的AI神庙里，资本通常被视作氧气，多多益善；但在上海徐汇区的MiniMax办公室里，资本更像是一瓶陈年佳酿，需细品而非豪饮。当全球AI巨头们还在为算力账单和日益枯竭的数据池焦头烂额时，这家中国最神秘的独角兽却悄然交出了一份令投资者拍案的“成绩单”。
长期以来，MiniMax在公众眼中更像是一家“AI产品工厂”，靠着海螺AI、星野和Talkie在C端社交赛道攻城略地。然而，随着其递交港股招股书，外界才得以窥见其不为人知的“B面”——一个极度轻盈、高毛利且正处于指数级增长的API业务。2025年前三季度，其营收增长了174%，达到3.8亿人民币，其中B端收入占比近三成，同比增长高达161%1。
最令市场错愕的数据并非增长率，而是性价比。MiniMax创始人闫俊杰曾直言不讳地指出，中国初创公司的技术可能仅落后硅谷5%，但估值与投入却有着百倍之差2。数据显示，MiniMax从创立至今仅消耗约5亿美元，约为OpenAI同期开支的1%3。这种“小米加步枪”打赢“飞机大炮”的叙事，固然带有某种英勇的悲剧色彩，但在商业逻辑上，它却揭示了一种极其清醒的生存法则：在算法的无尽边际成本面前，效率才是唯一的护城河。
告别“重装骑兵”
AI 1.0时代的悲剧在于，初创公司往往活成了甲方的“高级外包商”。商汤、旷视等先驱曾深陷定制化私有部署的泥淖，高昂的人力成本摊薄了利润，让AI公司看起来更像传统的集成商。MiniMax显然吸取了教训。其B端战略的核心是“绝对的轻量化”：只做API调用，不做定制化部署1。
这种“模型即产品”的策略，让MiniMax维持了极其精干的团队规模——仅约400人，而其主要竞争对手智谱AI的团队规模已达千人级2。更重要的是，这种模式带来了高达69.4%的B端业务毛利率1。这不再是苦哈哈的“搬砖活”，而是典型的互联网高杠杆生意。当模型能力（如最新的M2.1）在编程和逻辑推理上达到全球领先水平时，MiniMax便拥有了在阿里、腾讯、小米等巨头生态中“寄生”并获利的能力。
估值悖论与资本竞速
然而，资本市场的逻辑往往并非简单的成本收益比。尽管MiniMax在商业化上跑通了闭环，但大模型依然是一个吞金兽。2025年前三季度，其经调整净亏损仍达1.86亿美元3。这解释了为何MiniMax与智谱要争先恐后地冲刺IPO：在算力成本与研发投入触及天花板之前，必须拿到二级市场的长期船票。
目前，中国AI公司陷入了一个奇怪的“估值悖论”。在美股，OpenAI的PS（市销率）可以高达60倍以上1；而在港股和一级市场，中国大模型公司往往被按照传统的软件公司甚至制造业逻辑进行“微调”估值。MiniMax试图通过极高的海外收入占比（超70%）3来打破这一地缘限制。这不仅是为了规避单一市场的风险，更是为了向全球投资者证明，其模型具备在最高水平赛道上竞技的通用能力。
谁将拥有AGI的门票？
如果说AI上半场的关键词是“参数规模”，那么下半场的关键词则是“商业回响”。MiniMax的路径提供了一种新的范式：全模态自研、轻量化B端、以及全球化分发。通过交错思维链（Interleaved Thinking）等技术，其模型正在从简单的聊天机器人进化为能够处理复杂现实任务的智能体（Agent）1。
但风险依然如影随形。版权纠纷、算力供应链的不确定性，以及巨头自研模型对第三方API的挤压，都是MiniMax必须面对的硬骨头。在这场重新定义价值创造的商业革命中，MiniMax正试图证明，不靠烧掉整座森林，也能照亮通往通用人工智能（AGI）的道路。毕竟，在资本的寒冬里，最先到达终点的往往不是最臃肿的巨人，而是最灵活的跑者。
引用
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揭密MiniMax不为人知的B面 · 光锥智能 · 魏琳华 (2025/12/30) · 检索日期2025/12/30 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
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争夺“全球大模型第一股”，AI“六小虎”叙事已成过去式？ · 南方日报/南方+ (2025/12/29) · 检索日期2025/12/30 ↩︎ ↩︎
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MiniMax首次披露业绩！将与智谱争夺大模型“第一股” · 上海证券报/华尔街见闻 (2025/12/22) · 检索日期2025/12/30 ↩︎ ↩︎ ↩︎