闫俊杰认为，在AI时代，最终决定胜负的并不是单纯的烧钱和烧资源，而是智能能力进步的速度，而速度来自研发效率。

文 | 钱丽娜

ID | BMR2004

2026年3月，MiniMax（0100.HK）发布其上市后的首份年度业绩报告。报告显示，MiniMax正处于规模化商业变现的临界点。公司创始人闫俊杰认为，商业生态的事情刚刚开始。MiniMax是少有除了大厂之外能同时做模型和产品生态的公司，“可能在亚洲也是初创公司中的唯一”。

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财务表现全面提升，国际市场收入占比超70%

2025年，公司总收入达7903.8万美元，同比增长158.9%；毛利约2007.9万美元，同比增长437.2%；毛利率由2024年的12.2%提升至25.4%；研发费用同比增长33.8%；营销费用同比下降40.3%。

闫俊杰在电话会上透露，2026年2月公司ARR（年度经常性收入）已超过1.5亿美元，面向企业客户和个人开发者的开放平台产品，2026年2月新注册用户数已经达到2025年12月的4倍以上，显示出进入新财年后商业化节奏显著加快。

目前，公司账面亏损18.7亿美元，主要是受15.9亿美元的“金融负债公允价值亏损”影响，本质是由于公司估值增加导致的优先股重新计量，并非经营性亏损。经调整净亏损为2.5亿美元。在研发费用增长33.8%的情况下，毛利增速近5倍，研发转化效率显著提升。在现金储备方面，截至2025年年底，公司拥有约10.5亿美元现金，为未来模型研发和算力投入提供了重要保障。

截至2025年12月31日，MiniMax已累计服务超过200个国家及地区的逾2.36亿名用户，以及来自超过100个国家及地区的21.4万企业客户和开发者。2025年，国际市场收入占总收入超过70%，开放平台收入中，国际市场占比已经超过50%。

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收入结构“双轮驱动”，研发效率持续领先

在7900万美元的收入中，MiniMax呈现出较为清晰的“双轮驱动”模式。其中，AI原生产品收入占比约67%，为5300万美元，同比增长143%。AI原生产品主要包括互动娱乐和内容生成类产品，海螺AI、Talkie/星野等爆款应用不仅是现金奶牛，更是模型的“练兵场”，通过真实用户反馈（RLHF）反哺底层模型，形成了难以复制的数据闭环。

其中，开放平台收入占比约33%，接近2600万美元，同比增长198%。M2.5等模型已被Notion、Google Vertex AI等全球头部平台集成，标志着其已进入全球主流办公生态。

2026年前两个月，MiniMax的业务进展已呈现出明显加速态势，模型调用量与新增用户规模均出现跃升。数据显示，M2系列文本模型在2026年2月的平均单日Token消耗量已较 2025年12月增长6倍以上，其中来自Coding Plan的Token消耗量增长超过10倍。

闫俊杰披露，2025年毛利率提升的核心原因，为推理成本的持续下降。以MiniMax 2026年2月发布的M2.5模型为例，其运行成本进一步下探——按每秒100Token的输出速度，连续运行一小时成本约1美元，1万美元即可支持4个AI Agent连续运行一年。推理成本降至可规模化部署区间，使企业将AI Agent纳入常态化业务流程具备现实基础。闫俊杰在电话会中披露，得益于算法优化、算子实现及编解码工程优化等工作的迭代，截至2026年2月，M2系列文本模型每百万Token的推理算力成本较2025年12月下降超过50%，海螺视频生成模型推理延迟同期下降超过30%。

在研发迭代效率上，闫俊杰认为，在AI时代，最终决定胜负的并不是单纯的烧钱和烧资源，而是智能能力进步的速度，而速度来自研发效率。MiniMax在研发的各个环节都极度重视迭代速度，比如优化算法、实验设计、实验迭代次数、分析决策机制，充分利用创业公司敏捷的组织形式，自上而下和自下而上相结合；同时复用不同模态之间的经验和基础设施，让研发效率领先。人才密度+AI原生的研发组织，可以使得迭代效率持续领先。

对此，《商学院》记者查询星河智源MindFlow科创大数据平台显示，从2024年到2025年，上海稀宇科技有限公司（MiniMax的主体公司）共申请了32项发明专利，这些专利围绕语言模型的推理优化、训练数据的获取方法、分布式系统的数据调度、音频处理模型的音频生成方法、音乐生成方法、角色扮演对话数据生成方法、多模态模型后训练方法展开，大部分已获授权并公开。在同一专利方向上，发明专利的申请也多有迭代，这从一个侧面显示了公司在差异化技术路径上的研发效率。

以一种语言模型的推理优化方法及装置（专利号：CN120317378B）为例，该发明实现了语言模型对输入的长文信息进行推理时对显存的较小占用，在实际应用中可以提高语言模型推理服务的吞吐量，优化推理过程中的显存占用和模型推理性能，进而提高模型计算推理时的效率。从技术上呼应了公司推理成本不断下降的趋势。

三重机会：新技术挑战、智能供给爆发、应用层创新窗口期

在电话会中，闫俊杰披露对未来的展望。他认为，2026年智能水平会有很大的发展，公司的努力目标将放在以下三个方面：

1. 编程领域会开始出现L4—L5级别的智能，从“工具”走向“同事级”协作。
2. 办公领域在接下来一年，将复刻去年编程领域的进步速度，AI智能体在办公领域的交付能力和渗透率会显著提升。
3. 多模态创作今年将走向“直出可交付”的中长内容，甚至出现更接近流式、实时输出的形态。

三大目标叠加，意味着：新的技术挑战、更大规模的智能供给爆发，以及应用层巨大的创新窗口期。也意味着Token 量级很可能出现1—2个数量级的增长。

闫俊杰认为，L3是工具级的智能，L4—L5是同事和组织级的智能。现在的编程智能主要是在明确的任务上实现软件的设计、开发、测试。但他认为，未来编程还有两个方向的巨大提升空间：一是更复杂、更创新性的任务；二是需要多个智能体像人类一样被有效组织和协作，比如训练一个大模型就需要上百人的高效协作和长期努力。Coding是智能体的一部分，是智能体在生产力场景中最早被验证的能力。

对此，MiniMax认为，虽然编程模型让越来越多人可以写代码，但需要写代码的人在就业市场里还是很少一部分，更多工作场景是由非代码软件完成的，数据分析、Excel表格、汇报PPT等，这些办公场景是比编程更大的市场。

闫俊杰的判断是，更强的模型会带来更高的天花板，目前MiniMax的业绩是基于2系列模型做出来的，未来3系列模型会进一步打开空间。

在产品独特性上，公司未来会走不同的技术路线。闫俊杰认为，创业公司需要具备独特的技术路线规划和研发定义能力，不能随波逐流。不追求在所有维度上全面胜出，但可以定义出有自己独特优势的模型能力，如M2、海螺2、Speech 2系列的模型都做出了独特差异化，以此打开了市场。未来组织和资源显著放大后，这种独特性会更强、价值更高。

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从流量入口到智能范式：做AI时代的平台公司

在公司战略层面，闫俊杰表示，MiniMax会从大模型公司向AI时代的平台型公司迈进。互联网时代的平台公司是流量的入口，而AI时代的平台公司，是能定义和推动新智能范式并在产品和商业上享受范式红利的组织。这依赖于智能范式的定义能力、技术和产品的创新能力，以及可扩展的基建和Token高效的吞吐能力。

对于如何成为AI时代的平台公司，闫俊杰的解释是，当智能边界突破时，围绕这个突破，会产生大量新场景和新用户，进一步形成新的生态和新的商业化红利，能定义这个智能边界，并且产品和商业上能享受这个红利的公司就是平台公司。编程领域和智能助手领域都已经产生了这样的公司。

为什么MiniMax有机会成为平台公司？闫俊杰判断：AI目前还不是存量博弈的市场。每年的增量大于存量，同时也不是一个赢家通吃的市场。接下来2—3年，模型研发能力和基建能力有较大可能开拓出新的场景，在编程、办公、互动娱乐等领域都有巨大的创新空间和市场空间。

在目前高速增长的市场环境下，闫俊杰认为MiniMax的机会体现在以下几个方面：

模型层：模型和研发能力的长期积累、行业最快的迭代速度，本身就是壁垒。在过去的108天里，MiniMax陆续更新了M2、M2.1和M2.5三个版本，每次都带来了用户数和调用量的高速增长。公司从创业第一天开始积累到现在的跨模态能力，能够在全模态融合的必然趋势中占据进一步的优势。

产品层：模型+产品的双重能力构成强壁垒。因为模型的能力直接定义了产品的能力。这种“模型即产品”的一体化能力，是单一产品公司或单一模型公司难以复制的。

生态层：公司利用自己模型的特点，有了一定的在生态中发挥积极作用的能力。比如在OpenClaw中，从最早期提供适合使用的模型，到通过性价比高的模型帮助开发者降低门槛，到进一步在产品中集成MaxClaw和OpenClaw生态融合，进一步降低使用门槛。

接下来，公司一方面通过下一代系列的M3、Hailuo 3等全模态模型突破智能边界，形成模型的独特性；另一方面围绕模型打造独特的产品及生态。闫俊杰认为，MiniMax是少有除了大厂之外能同时做到这两件事的公司，可能在亚洲也是初创公司中的唯一。

闫俊杰表示：AI时代平台公司的价值=提供智能的密度×Token吞吐。当两者都足够强，平台价值自然会显现。

回看MiniMax过往的经历，MiniMax曾是最早做“AI to C”的公司，早在2022年推出AI角色扮演产品Glow，之后在国内推出星野，海外推出Talkie。海螺视频生成名噪一时，C端产品的成功，曾为MiniMax带来不错的商业回报。2024年上半年以前，MiniMax走的是模型和应用双轮驱动的模式。

闫俊杰始终强调，MiniMax是一家“技术驱动”而非“产品驱动”的公司，最重要的目标是技术迭代。他曾在采访中提到，相信技术领先性带来的收入跳变，不迷信传统互联网经验。

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错位竞争：做多模态而不是对话，扩展智能边界

相比字节跳动的“豆包”依托国内巨大流量、阿里巴巴的“千问”依托阿里云生态，MiniMax是少数同时在文本、语音、视频、音乐四个模态均达到世界领先水平的公司。

2025年10月，公司发布了视频模型Hailuo 2.3，在人物动作、画面质量和风格化方面实现显著提升，同时推出更快速的Fast模型，批量创作成本最高可降低50%。还在海螺AI产品中升级了Media Agent，支持全模态全能创作，一键成片。截至2025年年底，视频模型已帮助全球创作者累计生成了超过6亿个视频，语音模型帮助全球用户生成累计超过2亿小时的语音。新发布的音乐模型Music 2.0与2.5也实现了显著跃升。

多模态的战略是自公司创立之始便定下的。2023年，MiniMax的判断是：不做移动端的通用个人助手，即类似豆包和ChatGPT的对话产品，因为没有创造独特价值。相反，公司把资源集中放在产生独特价值的模型研发和产品创新上。这样的战略选择，也更有利于长期差异化，提高胜率的选择。

不同模态各自的积累都非常重要，且现在已经明确了不同模态跨模态融合的关键节点，能够在全模态融合的必然趋势下占据优势。

闫俊杰认为，多个模态的融合是持续提升智能的基本前提。每个模态的积累都是漫长的过程，从数据到单独模态，再到整合多个模态，整个链条需要非常长的时间，这正是核心积累和独特性。过去半年，全球已经有几个通过模态融合带来智能边界变化的模型验证了这个趋势。比如Nano Banana Pro这样的图像模型，将视觉理解和生成融合在一起，进一步拓展了智能边界。

目前，视频生成是除编程和智能助手外最大的市场，2026年MiniMax的目标是做到中长视频，以及接近实时的生成，从而放大市场机会。

闫俊杰表示，从公司创立第一天开始，对AGI的理解就是多模态的输入和输出，因此公司组织搭建和研发链路中不同模态可以复用多种底层能力。在AI原生的组织架构下，做全模态的费用相比其他创业公司并没有更高且远低于巨头的投入，甚至比只做单一模态的公司做得更好。