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      MiniMax的千億市值,是AI2.0的勝利,還是資本的新幻覺?

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      導讀:又是一家想象力遠高于盈利能力的公司。

      李彥丨作者

      木魚丨編輯

      壹覽商業丨出品

      1月9日,MiniMax母公司稀宇科技在香港聯交所掛牌上市。略顯遺憾的是,另一家大模型公司智譜啟動招股和擬掛牌時間都恰好比MiniMax早一天,所謂“港股大模型第一股”的名頭最終花落智譜。


      當然,這并不影響MiniMax力爭第一。從開盤當日股價表現看,MiniMax最終以345港元每股的價格收盤,較發行價高出109.09%,隨后幾個交易日股價持續上漲,截至1月13日發稿MiniMax最終以365港元每股的價格收盤。雖然MiniMax的收入僅為商湯科技的十分之一,但并不妨礙其對商湯實現了市值上的超越,成為港股市值最高的大模型公司。相較之下,智譜發行首日收盤價為131.5港元,較116.2港元的發行價上漲僅13.17%。


      短短三年間,MiniMax完成了從模型發布、產品商用到用戶破千萬的躍遷,并在資本市場積累起了難以忽視的存在感:IPO定價估值上限逼近504億港元、14家基石機構認購約3.5億美元、占比近七成——除了博裕、IDG等知名投資機構,阿布扎比投資局、阿里巴巴也赫然在列。

      在巨頭們的重金角逐和DeepSeek異軍突起的雙重沖擊下,百模大戰的熱潮在2025年散去,Minimax成了當下為數不多仍在通用大模型競技場的玩家。據招股書,在2025年的5月,其發布的MiniMax M1在發布時即在OpenAI MRCR和LongBench等評測榜單中獲得全球第二名、10月發布的MiniMAX M2在全球權威測評榜單Artificial Analysis上總分全球前五、開源第一,視頻模型Hailuo 02系列在多個榜單中位列全球前三;語音模型Speech02系列則力壓OpenAI登頂全球第一。

      耀眼的榜單評測相反的,是略顯刺眼的基本面——高增長+高虧損:MiniMax在2023年錄得346萬美元收入,凈虧損2.69億美元;2024年收入3052.3萬美元,凈虧損4.65億美元;2025年前9月5343.7萬美元,凈虧損5.12億美元,通俗來說就是“賣1塊賠10塊”。

      透過 MiniMax的招股書 ,我們看到了 AI2.0時代仍無法回避的一個問題: 商業 閉環究竟如何落地? AI1.0時代的場景,會再度重現嗎?

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      AI 1.0時代,沒有贏家

      商湯、曠視、依圖和云從曾被并稱為AI視覺“四小龍”。它們誕生于谷歌阿爾法狗(AlphaGo)戰勝圍棋世界冠軍李世石的上一輪AI熱潮之中。

      2016年前后,這批企業獲得中美資本追捧,憑借計算機視覺技術切入安防、金融與政務場景。但隨著技術應用邊界逐漸顯現,技術難以跨場景泛化,政府訂單收縮,壞賬風險累積等問題隨之出現,資本市場的關注也迅速轉移,AI視覺概念隨之降溫。

      這段歷史后來被概括為“AI 1.0時代”。在這一階段,創業公司高度依賴數據采集與人工標注,不同場景彼此割裂,數據和應用更像一座座孤島,商業化主要依靠“項目制+定制化交付”完成閉環。本質上,這是以人力和工程交付為核心的生意,規模效應有限,也難以形成技術復利。

      進入低谷后,“四小龍”走向分化。

      曠視在漫長的上市受挫后選擇收縮戰線,轉向物流機器人和汽車相關業務,創始人印奇更是投身整車產業,尋求新的技術落點。依圖和云從則長期困守安防主業,先后放棄曾高調布局的AI醫療,在項目制模式下反復裁員、壓縮規模,以求生存。

      印奇在與《晚點Latepost》的采訪中分享了自己對第一批AI創業廠商們的觀點。

      “這波AI創業的閉環都很長:做了很多輪融資,商業化結果卻跟投入不成正比。當時大家都相信,到了一個臨界點后,會有爆發性的商業結果。這個大邏輯我認同,但當閉環的鏈路越長,它越容易連不回來。”

      直到2022年底OpenAI推出ChatGPT,生成式AI與大模型快速普及,模型能力開始具備跨任務遷移、自我迭代和平臺化擴展的可能性,行業才正式邁入以通用模型和多模態產品為核心的“AI 2.0時代”。

      商湯是四小龍中唯一擁抱AI 2.0浪潮的企業。2023年,商湯重新規劃了業務板塊,確立了生成式AI、視覺AI以及智能汽車三大業務板塊,試圖擺脫對智慧城市和安防項目的依賴。在其披露的2025年半年報中,三大業務統計口徑又變為生成式AI、視覺AI以及X創新業務。其中,生成式AI半年營收18.16億元,占整體比例達到77%。

      但應收賬款高企、現金回收壓力仍在考驗其轉型成效,2018年-2025年上半年,商湯總收入為263.71億元,但總凈虧損高達559.32億元。2023年、2024年、2025年上半年的應收賬款分別到達53.56億元、50.68億元、47.19億元。

      從 AlphaGo點燃想象,到泡沫褪去、格局分化,AI 1.0只用了短短數年。技術曾被寄予“通用化”的厚望,商業現實卻給了行業重創。如今,大模型與生成式AI打開了新的可能性,MiniMax又是否會讓歷史重演?

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      AI2.0:技術可以規模化,但商業卡點仍在

      MiniMax是為數不多在個人用戶與企業客戶兩端收入相對均衡的大模型廠商。

      招股書顯示,2025年前9個月,MiniMax面向個人用戶的AI原生產品貢獻了71.1%的收入。具體來看,MiniMax圍繞情緒陪伴、多模態內容生成等高頻場景,推出了Talkie、海螺AI等AI原生產品。這類產品強調使用頻率與用戶黏性,更接近互聯網產品邏輯。對應的變現方式也更為多元,主要有訂閱、應用內付費、廣告三種方式。


      訂閱付費是其最主要的收入來源,僅海螺AI的訂閱收入就達到約1414.7萬美元;第二大收入源自Talkie/星野(國內版)的廣告收入,約1118.8萬美元。


      雖然MiniMax的收入大部分源于個人用戶,但幾個主要產品的核心用戶增長指標卻有了放緩的跡象2025年前9個月,MiniMax主應用新用戶數增長率同比下降46.36%,Talkie/星野新用戶數增長率同比下降7.4%。

      老用戶的留存率也并不樂觀。MiniMax主應用平均月活用戶數同比下降34.03%,用戶規模的擴大并未轉化為更高使用頻率;Talkie/星野平均月活用戶數同比增長61.71%,但顯著低于其用戶數124.35%的增幅。

      付費側同樣呈現出集中化特征。盡管MiniMaxAI原生產品累計用戶已達約2.12億,但付費用戶僅177萬,整體付費轉化率仍不足1%。C端收入的放大,更多依賴少數高頻、高付費用戶,而非廣泛的用戶付費基礎。

      與此同時,算力成本對面向用戶的商業模式形成了持續約束。招股書顯示,MiniMax銷售成本中93%來自云計算服務。2024年,AI原生產品毛利率仍為負值;直到2025年前9個月,整體毛利率才由負轉正,但也僅有4.7%。

      在此基礎上,MiniMax對市場投放的依賴亦不容忽視。2024年,公司營銷費用達到峰值8699.5萬美元;2025年前9個月雖降至3932.5萬美元,但占當期收入比例仍超過10%。累計投放素材超過10萬條,意味著其用戶擴張在相當程度上仍依賴買量支撐。

      相比之下,海螺AI在同期單個付費用戶平均支出約56美元,為Talkie的11.2倍,更偏向高價值、工具型付費用戶。但這一業務也面臨更高的不確定性。2025年以來,MiniMax相繼卷入多起版權糾紛,圍繞訓練數據合法性與生成內容相似性的問題仍未完全厘清。技術能力帶來的收入增長,與潛在法律成本之間的張力,正在成為其商業化過程中無法回避的變量。

      綜合來看,MiniMax的C端業務已經完成了從“冷啟動—爆發—規模化”的第一輪驗證,但也同步暴露出AI2.0產品在用戶側的共性問題:規模增長先于商業效率,使用價值先于盈利能力。

      這意味著,這類應用產品在算力價格、獲客成本和合規邊界尚未出現結構性改善之前,單純依賴用戶規模,仍難以構成商業閉環的終點。

      3

      在盈利前,先燒錢

      相比之下,MiniMax的B端業務有著更有效率的盈利能力。

      招股書顯示,2025年前9個月,MiniMax的B端業務實現收入1542萬美元,同比增長161%,占總收入的28.9%,毛利率達到69.4%。這部分收入幾乎全部來自開放平臺API調用。企業與開發者按調用量付費,模型能力以標準化接口被持續消耗。

      截至目前,MiniMax的開放平臺已覆蓋100多個國家和地區,服務對象以開發者和平臺型企業為主,根據招股書可以推測,小紅書、閱文集團和金山辦公(WPS)都是其客戶。


      值得一提的是,早于MiniMax一天上市的智譜卻是一家主要面向政企客戶的大模型廠商,它的商業模式更接近與AI 1.0時代的邏輯,核心收入來自本地化部署與云端MaaS兩條線,其中近85%仍由本地化部署業務貢獻。過去三年,其收入從2022年的0.6億元增至2024年的3.1億元,2024上半年和2025上半年的收入分別為0.4億元和1.9億元,同比增長超300%。

      MiniMax面向的是分散的開發者與平臺型企業客戶,收入隨調用量線性增長,更接近互聯網產品邏輯;智譜則服務于數量有限但體量龐大的政企客戶,收入依賴項目制確認,更強調安全、合規與深度適配。但這也讓兩者面臨著截然不同的商業化難題:

      對MiniMax而言,挑戰在于如何在調用規模放大后真正跑出單位經濟性——當收入隨調用量線性增長時,算力成本、流量成本和內容合規風險是否能夠同步被攤薄,決定了其模式能否走向自我造血;而對智譜來說,問題則在于項目制天花板依然存在,即便模型更通用、交付更標準化,其收入增長仍然受制于政企客戶的采購節奏、預算周期與回款效率,難以形成類似互聯網產品的復利曲線。


      但解決這些問題的前提是,賬本上的錢得夠燒。過去三年,兩家公司合計投入研發資金超過70億元。MiniMax的研發費用率長期維持在70%左右,智譜則接近80%。

      截至 2025年9月30日,MiniMax賬面現金、現金等價物及理財合計約10.4億美元(約合人民幣73.34億元)。按披露的月均現金消耗約2790萬美元測算,在不進行新增融資的情況下,其現有資金可支持約37個月的經營活動。相比之下,智譜當前現金規模對應的可持續經營周期只有9個月。

      4

      結語

      MiniMax創始人閆俊杰曾是商湯的副總裁,他避開了商湯的老路,MiniMax從一開始就將重心放在通用模型與產品化能力之上,更看重規模化消費,而非單場景的定制。這也讓 MiniMax 更早直面效率問題,也確實倒逼這家中國企業用OpenAI約1%的資金復刻出了一個能在世界舞臺上扳手腕的“多模態”大模型。

      不過,溢價的存在是有前提的,那就是市場相信大模型能夠真正走出項目制陷阱、跑通單位經濟性。

      但這條路并不輕松。 MiniMax 已經證明了自己具備做產品的能力,接下來真正的考驗在于:它能否在合規、成本與版權風險并存的環境中,持續給市場帶來“超預期”。在市場最喧囂的時刻,真正的競爭才剛剛開始。

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