Jardon
03-03
牛逼
@徐君论财:
MiniMax交卷,闫俊杰瞄准三大战场
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2025年收入约7500万美元,实际7904万美元略高于该预测。摩根大通分析师徐文韬给予“增持”评级及700港元目标价,看向2030年以30倍预期市盈率估值。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">瑞银更为激进,以ARR的125倍给出1000港元目标价。大摩则给予930港元目标价,核心逻辑是押注Minimax的模型技术持续位居全球第一梯队,以及海外收入结构能否支撑国际科技公司的估值锚定。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">MiniMax创始人兼首席执行官闫俊杰在2025年全年业绩电话会上抛出两句话,一句谈技术迭代速度,一句谈增长速度:</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">“我们只用108天,就把M2系列从第一代迭代到了第三代。”</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">“截至2月底,公司年化收入(ARR)已经超过1.5亿美元。”</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">两个速度打开了新的预期。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/220744faec3737872cd34fa500416c99\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"796\"><span>图片</span></p>\n<h2>01 </h2>\n<h2>海外收入占比继续提升</h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">支撑投行逻辑的核心数据来自收入地域结构:2025年中国内地收入2138万美元,占比27.0%;海外收入5766万美元,占比73.0%,较2024年的69.8%进一步提升。海外收入占比越高,越容易被放进“全球开发者市场”和“国际云生态”的估值框架里讨论。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">AI原生产品(Talkie/星野、海螺AI、MiniMax Agent等)贡献收入5308万美元,同比增长143.4%,占总收入67.2%;开放平台及其他企业服务收入2596万美元,同比增长197.8%,占比32.8%。开放平台增长更快,意味着收入越来越多来自调用与集成关系,波动性相对更可控,也更接近“平台型收入”的审美。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/956dae6a35bb70eda743c05af13f26bf\" tg-width=\"1038\" tg-height=\"366\"><span>图片</span></p>\n<p style=\"text-align: justify;\">但是,海外市场既提供了更大的用户池,也会带来更复杂的竞争环境,保持目前估值水平的持续性要靠调用规模、成本曲线与渠道渗透去兑现。</p>\n<h2>02</h2>\n<h2>“1万美元足够让4个Agent连续跑一年”</h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">激烈竞争背后,闫俊杰把2025年定义为“夯实基础”的一年。这一年里,MiniMax构建了包括语言、视频、语音、音乐在内的全模态研发能力。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">当被问到“坚持多模态会不会让研发负担更重”时,闫俊杰的回答很直接:“这个问题我们创业第一天就开始被挑战。”</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">他解释称,MiniMax做多模态分两个阶段。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">第一阶段是用四年时间,把每个模态都做出行业领先的模型。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">第二阶段是今年上半年要推出的M3和Hailuo3,目标是把多个模态进一步融合在一起。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">闫俊杰特别提到,<strong>视频生成目前是除了编程和智能助手外最大的市场。</strong>“我们认为今年可以做到中长视频,以及接近实时的生成,这会把市场变得更大,对我们也是一个巨大的机会。”</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">“我们从第一天坚持多个模态的基座模型研发。不同模态各自的积累都非常重要,且现在已经明确到了不同模态跨模态融合的关键节点,这能够让我们在全模态融合的必然趋势下占据优势。”</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">在文本模型上,Minimax在 108 天内完成 M2、M2.1 与 M2.5 三版模型快速迭代。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">闫俊杰算了一笔账:按每秒100 token的输出速度,1个Agent连续跑一小时的平均成本大约1美元;换句话说,1万美元就能让4个Agent不间断运转一年。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">模型的高性价比带动了使用量的长。M2系列文本模型在2026年2月的平均单日token消耗量已增长至2025年12月的超过6倍,其中来自编程场景的token消耗量增长超过10倍。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">闫俊杰认为,<strong>这是长期趋势的开端,而不是一次性红利。</strong>“这个行业的增长更像阶梯性增长,不是简单的线性外推。”</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">从财报数字看,Minimax的毛利率从12.2%提升至25.4%,改善明显。公司解释为模型及系统效率提升以及基础设施配置优化。对模型公司来说,毛利率变化往往比收入更能反映底层工程能力,因为它直接对应单位推理成本与交付效率。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">费用端出现更清晰的结构性变化:销售及分销开支从8700万美元降至5190万美元,同比削减40.3%;研发开支为2.53亿美元,同比增长33.8%,增速低于收入158.9%的增长;行政开支从1438万美元增至3681万美元,增幅155.9%,其中包括上市开支688万美元。收入加速、研发相对可控、销售收缩,形成了一个更像“效率优先”的轮廓;行政费用在上市阶段抬升也符合常见路径。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">IFRS口径下年内亏损18.72亿美元,主要受优先股等公允价值变动影响;剔除股份支付费用、金融负债公允价值亏损及上市开支后,经调整净亏损为2.51亿美元,较上年的2.44亿美元仅微增2.7%。从这里看到一个积极信号,经营层面的亏损企稳。</p>\n<h2>03</h2>\n<h2>闫俊杰眼中的三大战场</h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">交完 2025的答卷之后,闫俊杰把2026年的主攻战场概括为三个,并做出三个判断:</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">第一,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;</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">第二,办公领域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;</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">第三,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。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">“这三件事叠加,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。”闫俊杰说,“Token 量级可能出现 1 到 2 个数量级的增长”。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">业绩会上,一位分析师问到了L4到L5级别编程智能的话题,以及“软件公司是否会被Agent替代”。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">闫俊杰借此阐述了他对AI能力分级的理解。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">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。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">但未来编程还有两个方向的巨大提升空间:第一,更复杂、更具创新性的任务;第二,需要多个智能体像人类一样被有效组织和协作。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">除了编程,闫俊杰更看重办公领域的潜力。闫俊杰指出,<strong>办公在接下来一年,将复刻去年编程领域那样的进步速度。</strong>他解释称:编程模型让越来越多人可以写代码,但需要写代码的人毕竟很少。<strong>更多工作场景是由非代码软件完成的,比如数据分析、Excel表格、汇报PPT等等。“这些办公场景是比编程更大的市场。</strong>”</p>\n<h2>04</h2>\n<h2>90%员工被“Agent实习生”覆盖</h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">Minimax内部也在进行基于办公场景的实践。业绩会上,闫俊杰还透露了一个有意思的数字:公司内部的Agent实习生已经覆盖了近90%的同学,涵盖编程开发、数据分析、运维管理、人力招聘、市场销售等各个岗位。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">这不仅仅是效率工具。闫俊杰把它看作<strong>公司向“AI原生组织”演进的试验。</strong></p>\n<p style=\"text-align: justify;\">“我们看到的非常明显的趋势是:在很多事情上,<strong>从人来教agent怎么干活,到越来越多的时候是人来观察agent怎么来干活,甚至有时候agent会给人带来一些惊喜。</strong>”闫俊杰说,这让组织链路显著缩短,每个环节都能享受到智能提升的红利,从模型迭代、产品创新到服务用户,迭代闭环一直在加快。而同学的时间也花在了价值更大的事情上,进一步加速组织的思考和创新。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">更重要的是,这给模型研发带来了直接好处。当agent真正在公司里跑起来,团队能非常清楚地观测到:即使是当下最好的模型,在很多环节仍然“做不对,或做不完”。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">这些有待进步的点通常具有更高的经济价值,会直接变成下一代模型和agent的研发方向。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">闫俊杰说,这形成了一个正向的飞轮。</p>\n<h2>05</h2>\n<h2>坚决不做“豆包”</h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">最后的问题是关于竞争。有分析师问:赛道里有巨头、有创业公司、有开源模型,你们到底在哪一层竞争?哪些仗必须打?</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">闫俊杰的回应很明确,MiniMax坚决不做豆包那样的通用AI助手,要做“AI时代的平台公司”。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>他将AI平台价值定义为“智能密度 × Token 吞吐量”,指出未来AI行业竞争核心在于能否定义智能边界,当智能边界被突破时,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。</strong></p>\n<p style=\"text-align: justify;\">“2023年,我们就明确做了判断:不做移动端的通用个人助手,也就是类似豆包和ChatGPT的对话产品。”闫俊杰说,原因是在这里没有创造独特价值。相反,MiniMax把资源集中在能产生独特价值的领域:Agent产品、星野、海螺视频。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">除了战略定位,闫俊杰还强调了研发迭代效率。在AI时代,<strong>最终决定胜负的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</strong>。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">“我们认为人才密度加AI原生的研发组织,可以使得迭代效率持续领先。”他说。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">“全球范围内只会留下少数AI平台型公司位于行业核心队列。模型的竞争你追我赶、有胜有负,所有的公司都面临这个挑战,没有公司可以保证模型永远处在SOTA的地位。但我们对于自己能持续赢更多关键战役,是有信心的。”</p>\n<p><a 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src=\"https://static.tigerbbs.com/220744faec3737872cd34fa500416c99\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"796\"><span>图片</span></p>\n<h2>01 </h2>\n<h2>海外收入占比继续提升</h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">支撑投行逻辑的核心数据来自收入地域结构:2025年中国内地收入2138万美元,占比27.0%;海外收入5766万美元,占比73.0%,较2024年的69.8%进一步提升。海外收入占比越高,越容易被放进“全球开发者市场”和“国际云生态”的估值框架里讨论。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">AI原生产品(Talkie/星野、海螺AI、MiniMax Agent等)贡献收入5308万美元,同比增长143.4%,占总收入67.2%;开放平台及其他企业服务收入2596万美元,同比增长197.8%,占比32.8%。开放平台增长更快,意味着收入越来越多来自调用与集成关系,波动性相对更可控,也更接近“平台型收入”的审美。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/956dae6a35bb70eda743c05af13f26bf\" tg-width=\"1038\" tg-height=\"366\"><span>图片</span></p>\n<p style=\"text-align: justify;\">但是,海外市场既提供了更大的用户池,也会带来更复杂的竞争环境,保持目前估值水平的持续性要靠调用规模、成本曲线与渠道渗透去兑现。</p>\n<h2>02</h2>\n<h2>“1万美元足够让4个Agent连续跑一年”</h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">激烈竞争背后,闫俊杰把2025年定义为“夯实基础”的一年。这一年里,MiniMax构建了包括语言、视频、语音、音乐在内的全模态研发能力。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">当被问到“坚持多模态会不会让研发负担更重”时,闫俊杰的回答很直接:“这个问题我们创业第一天就开始被挑战。”</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">他解释称,MiniMax做多模态分两个阶段。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">第一阶段是用四年时间,把每个模态都做出行业领先的模型。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">第二阶段是今年上半年要推出的M3和Hailuo3,目标是把多个模态进一步融合在一起。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">闫俊杰特别提到,<strong>视频生成目前是除了编程和智能助手外最大的市场。</strong>“我们认为今年可以做到中长视频,以及接近实时的生成,这会把市场变得更大,对我们也是一个巨大的机会。”</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">“我们从第一天坚持多个模态的基座模型研发。不同模态各自的积累都非常重要,且现在已经明确到了不同模态跨模态融合的关键节点,这能够让我们在全模态融合的必然趋势下占据优势。”</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">在文本模型上,Minimax在 108 天内完成 M2、M2.1 与 M2.5 三版模型快速迭代。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">闫俊杰算了一笔账:按每秒100 token的输出速度,1个Agent连续跑一小时的平均成本大约1美元;换句话说,1万美元就能让4个Agent不间断运转一年。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">模型的高性价比带动了使用量的长。M2系列文本模型在2026年2月的平均单日token消耗量已增长至2025年12月的超过6倍,其中来自编程场景的token消耗量增长超过10倍。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">闫俊杰认为,<strong>这是长期趋势的开端,而不是一次性红利。</strong>“这个行业的增长更像阶梯性增长,不是简单的线性外推。”</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">从财报数字看,Minimax的毛利率从12.2%提升至25.4%,改善明显。公司解释为模型及系统效率提升以及基础设施配置优化。对模型公司来说,毛利率变化往往比收入更能反映底层工程能力,因为它直接对应单位推理成本与交付效率。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">费用端出现更清晰的结构性变化:销售及分销开支从8700万美元降至5190万美元,同比削减40.3%;研发开支为2.53亿美元,同比增长33.8%,增速低于收入158.9%的增长;行政开支从1438万美元增至3681万美元,增幅155.9%,其中包括上市开支688万美元。收入加速、研发相对可控、销售收缩,形成了一个更像“效率优先”的轮廓;行政费用在上市阶段抬升也符合常见路径。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">IFRS口径下年内亏损18.72亿美元,主要受优先股等公允价值变动影响;剔除股份支付费用、金融负债公允价值亏损及上市开支后,经调整净亏损为2.51亿美元,较上年的2.44亿美元仅微增2.7%。从这里看到一个积极信号,经营层面的亏损企稳。</p>\n<h2>03</h2>\n<h2>闫俊杰眼中的三大战场</h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">交完 2025的答卷之后,闫俊杰把2026年的主攻战场概括为三个,并做出三个判断:</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">第一,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;</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">第二,办公领域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;</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">第三,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。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">“这三件事叠加,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。”闫俊杰说,“Token 量级可能出现 1 到 2 个数量级的增长”。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">业绩会上,一位分析师问到了L4到L5级别编程智能的话题,以及“软件公司是否会被Agent替代”。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">闫俊杰借此阐述了他对AI能力分级的理解。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">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。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">但未来编程还有两个方向的巨大提升空间:第一,更复杂、更具创新性的任务;第二,需要多个智能体像人类一样被有效组织和协作。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">除了编程,闫俊杰更看重办公领域的潜力。闫俊杰指出,<strong>办公在接下来一年,将复刻去年编程领域那样的进步速度。</strong>他解释称:编程模型让越来越多人可以写代码,但需要写代码的人毕竟很少。<strong>更多工作场景是由非代码软件完成的,比如数据分析、Excel表格、汇报PPT等等。“这些办公场景是比编程更大的市场。</strong>”</p>\n<h2>04</h2>\n<h2>90%员工被“Agent实习生”覆盖</h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">Minimax内部也在进行基于办公场景的实践。业绩会上,闫俊杰还透露了一个有意思的数字:公司内部的Agent实习生已经覆盖了近90%的同学,涵盖编程开发、数据分析、运维管理、人力招聘、市场销售等各个岗位。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">这不仅仅是效率工具。闫俊杰把它看作<strong>公司向“AI原生组织”演进的试验。</strong></p>\n<p style=\"text-align: justify;\">“我们看到的非常明显的趋势是:在很多事情上,<strong>从人来教agent怎么干活,到越来越多的时候是人来观察agent怎么来干活,甚至有时候agent会给人带来一些惊喜。</strong>”闫俊杰说,这让组织链路显著缩短,每个环节都能享受到智能提升的红利,从模型迭代、产品创新到服务用户,迭代闭环一直在加快。而同学的时间也花在了价值更大的事情上,进一步加速组织的思考和创新。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">更重要的是,这给模型研发带来了直接好处。当agent真正在公司里跑起来,团队能非常清楚地观测到:即使是当下最好的模型,在很多环节仍然“做不对,或做不完”。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">这些有待进步的点通常具有更高的经济价值,会直接变成下一代模型和agent的研发方向。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">闫俊杰说,这形成了一个正向的飞轮。</p>\n<h2>05</h2>\n<h2>坚决不做“豆包”</h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">最后的问题是关于竞争。有分析师问:赛道里有巨头、有创业公司、有开源模型,你们到底在哪一层竞争?哪些仗必须打?</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">闫俊杰的回应很明确,MiniMax坚决不做豆包那样的通用AI助手,要做“AI时代的平台公司”。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>他将AI平台价值定义为“智能密度 × Token 吞吐量”,指出未来AI行业竞争核心在于能否定义智能边界,当智能边界被突破时,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。</strong></p>\n<p style=\"text-align: justify;\">“2023年,我们就明确做了判断:不做移动端的通用个人助手,也就是类似豆包和ChatGPT的对话产品。”闫俊杰说,原因是在这里没有创造独特价值。相反,MiniMax把资源集中在能产生独特价值的领域:Agent产品、星野、海螺视频。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">除了战略定位,闫俊杰还强调了研发迭代效率。在AI时代,<strong>最终决定胜负的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</strong>。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">“我们认为人才密度加AI原生的研发组织,可以使得迭代效率持续领先。”他说。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">“全球范围内只会留下少数AI平台型公司位于行业核心队列。模型的竞争你追我赶、有胜有负,所有的公司都面临这个挑战,没有公司可以保证模型永远处在SOTA的地位。但我们对于自己能持续赢更多关键战役,是有信心的。”</p>\n<p><a href=\"https://laohu8.com/S/00100\">$MINIMAX-WP(00100)$</a></p></body></html>","text":"3月2日港股收盘后,MiniMax发布了上市以来的首份年度业绩公告。截至2025年12月31日止年度,公司总收入为7904万美元,同比增长158.9%;毛利2008万美元,同比大增437.2%;毛利率从2024年的12.2%提升至25.4%。IFRS口径下年内亏损18.72亿美元,同比扩大302.3%。剔除股份支付费用、金融负债公允价值亏损及上市开支后,经调整净亏损为2.51亿美元,较上年的2.44亿美元微增2.7%,核心经营亏损已基本企稳。 对比卖方预期,大摩分析师Gary Yu此前预估MiniMax 2025年收入约7500万美元,实际7904万美元略高于该预测。摩根大通分析师徐文韬给予“增持”评级及700港元目标价,看向2030年以30倍预期市盈率估值。 瑞银更为激进,以ARR的125倍给出1000港元目标价。大摩则给予930港元目标价,核心逻辑是押注Minimax的模型技术持续位居全球第一梯队,以及海外收入结构能否支撑国际科技公司的估值锚定。 MiniMax创始人兼首席执行官闫俊杰在2025年全年业绩电话会上抛出两句话,一句谈技术迭代速度,一句谈增长速度: “我们只用108天,就把M2系列从第一代迭代到了第三代。” “截至2月底,公司年化收入(ARR)已经超过1.5亿美元。” 两个速度打开了新的预期。 图片 01 海外收入占比继续提升 支撑投行逻辑的核心数据来自收入地域结构:2025年中国内地收入2138万美元,占比27.0%;海外收入5766万美元,占比73.0%,较2024年的69.8%进一步提升。海外收入占比越高,越容易被放进“全球开发者市场”和“国际云生态”的估值框架里讨论。 AI原生产品(Talkie/星野、海螺AI、MiniMax Agent等)贡献收入5308万美元,同比增长143.4%,占总收入67.2%;开放平台及其他企业服务收入2596万美元,同比增长197.8%,占比32.8%。开放平台增长更快,意味着收入越来越多来自调用与集成关系,波动性相对更可控,也更接近“平台型收入”的审美。 图片 但是,海外市场既提供了更大的用户池,也会带来更复杂的竞争环境,保持目前估值水平的持续性要靠调用规模、成本曲线与渠道渗透去兑现。 02 “1万美元足够让4个Agent连续跑一年” 激烈竞争背后,闫俊杰把2025年定义为“夯实基础”的一年。这一年里,MiniMax构建了包括语言、视频、语音、音乐在内的全模态研发能力。 当被问到“坚持多模态会不会让研发负担更重”时,闫俊杰的回答很直接:“这个问题我们创业第一天就开始被挑战。” 他解释称,MiniMax做多模态分两个阶段。 第一阶段是用四年时间,把每个模态都做出行业领先的模型。 第二阶段是今年上半年要推出的M3和Hailuo3,目标是把多个模态进一步融合在一起。 闫俊杰特别提到,视频生成目前是除了编程和智能助手外最大的市场。“我们认为今年可以做到中长视频,以及接近实时的生成,这会把市场变得更大,对我们也是一个巨大的机会。” “我们从第一天坚持多个模态的基座模型研发。不同模态各自的积累都非常重要,且现在已经明确到了不同模态跨模态融合的关键节点,这能够让我们在全模态融合的必然趋势下占据优势。” 在文本模型上,Minimax在 108 天内完成 M2、M2.1 与 M2.5 三版模型快速迭代。 闫俊杰算了一笔账:按每秒100 token的输出速度,1个Agent连续跑一小时的平均成本大约1美元;换句话说,1万美元就能让4个Agent不间断运转一年。 模型的高性价比带动了使用量的长。M2系列文本模型在2026年2月的平均单日token消耗量已增长至2025年12月的超过6倍,其中来自编程场景的token消耗量增长超过10倍。 闫俊杰认为,这是长期趋势的开端,而不是一次性红利。“这个行业的增长更像阶梯性增长,不是简单的线性外推。” 从财报数字看,Minimax的毛利率从12.2%提升至25.4%,改善明显。公司解释为模型及系统效率提升以及基础设施配置优化。对模型公司来说,毛利率变化往往比收入更能反映底层工程能力,因为它直接对应单位推理成本与交付效率。 费用端出现更清晰的结构性变化:销售及分销开支从8700万美元降至5190万美元,同比削减40.3%;研发开支为2.53亿美元,同比增长33.8%,增速低于收入158.9%的增长;行政开支从1438万美元增至3681万美元,增幅155.9%,其中包括上市开支688万美元。收入加速、研发相对可控、销售收缩,形成了一个更像“效率优先”的轮廓;行政费用在上市阶段抬升也符合常见路径。 IFRS口径下年内亏损18.72亿美元,主要受优先股等公允价值变动影响;剔除股份支付费用、金融负债公允价值亏损及上市开支后,经调整净亏损为2.51亿美元,较上年的2.44亿美元仅微增2.7%。从这里看到一个积极信号,经营层面的亏损企稳。 03 闫俊杰眼中的三大战场 交完 2025的答卷之后,闫俊杰把2026年的主攻战场概括为三个,并做出三个判断: 第一,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; 第二,办公领域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; 第三,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。 “这三件事叠加,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。”闫俊杰说,“Token 量级可能出现 1 到 2 个数量级的增长”。 业绩会上,一位分析师问到了L4到L5级别编程智能的话题,以及“软件公司是否会被Agent替代”。 闫俊杰借此阐述了他对AI能力分级的理解。 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。 但未来编程还有两个方向的巨大提升空间:第一,更复杂、更具创新性的任务;第二,需要多个智能体像人类一样被有效组织和协作。 除了编程,闫俊杰更看重办公领域的潜力。闫俊杰指出,办公在接下来一年,将复刻去年编程领域那样的进步速度。他解释称:编程模型让越来越多人可以写代码,但需要写代码的人毕竟很少。更多工作场景是由非代码软件完成的,比如数据分析、Excel表格、汇报PPT等等。“这些办公场景是比编程更大的市场。” 04 90%员工被“Agent实习生”覆盖 Minimax内部也在进行基于办公场景的实践。业绩会上,闫俊杰还透露了一个有意思的数字:公司内部的Agent实习生已经覆盖了近90%的同学,涵盖编程开发、数据分析、运维管理、人力招聘、市场销售等各个岗位。 这不仅仅是效率工具。闫俊杰把它看作公司向“AI原生组织”演进的试验。 “我们看到的非常明显的趋势是:在很多事情上,从人来教agent怎么干活,到越来越多的时候是人来观察agent怎么来干活,甚至有时候agent会给人带来一些惊喜。”闫俊杰说,这让组织链路显著缩短,每个环节都能享受到智能提升的红利,从模型迭代、产品创新到服务用户,迭代闭环一直在加快。而同学的时间也花在了价值更大的事情上,进一步加速组织的思考和创新。 更重要的是,这给模型研发带来了直接好处。当agent真正在公司里跑起来,团队能非常清楚地观测到:即使是当下最好的模型,在很多环节仍然“做不对,或做不完”。 这些有待进步的点通常具有更高的经济价值,会直接变成下一代模型和agent的研发方向。 闫俊杰说,这形成了一个正向的飞轮。 05 坚决不做“豆包” 最后的问题是关于竞争。有分析师问:赛道里有巨头、有创业公司、有开源模型,你们到底在哪一层竞争?哪些仗必须打? 闫俊杰的回应很明确,MiniMax坚决不做豆包那样的通用AI助手,要做“AI时代的平台公司”。 他将AI平台价值定义为“智能密度 × Token 吞吐量”,指出未来AI行业竞争核心在于能否定义智能边界,当智能边界被突破时,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。 “2023年,我们就明确做了判断:不做移动端的通用个人助手,也就是类似豆包和ChatGPT的对话产品。”闫俊杰说,原因是在这里没有创造独特价值。相反,MiniMax把资源集中在能产生独特价值的领域:Agent产品、星野、海螺视频。 除了战略定位,闫俊杰还强调了研发迭代效率。在AI时代,最终决定胜负的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。 “我们认为人才密度加AI原生的研发组织,可以使得迭代效率持续领先。”他说。 “全球范围内只会留下少数AI平台型公司位于行业核心队列。模型的竞争你追我赶、有胜有负,所有的公司都面临这个挑战,没有公司可以保证模型永远处在SOTA的地位。但我们对于自己能持续赢更多关键战役,是有信心的。” 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