社区

在AI行业普遍陷入“烧钱换模型”的怪圈时，一家名为MiniMax的中国公司却用不到OpenAI 1%的投入，做出了覆盖文本、语音、视频、音乐四大模态的全球领先产品矩阵——而这一切，仅由一支平均年龄29岁、总人数不到400人的团队完成。

这不仅是效率的胜利，更是一场对AI行业估值逻辑的颠覆。

MiniMax到底做了什么？

简单说，MiniMax是一家“全模态通用人工智能（AGI）公司”，核心能力是自主研发能同时理解并生成文字、语音、视频和音乐的大模型。它不像很多同行只专注单一赛道，而是三年内接连推出：

全球性能第一的语音大模型（Speech 02），累计生成超2.2亿小时语音；

视频生成模型Hailuo 02，在权威榜单中排名全球第二，已生成超5.9亿个视频；

开源文本大模型MiniMax M2，发布即登顶中国开源模型全球排名前五，并在编程场景中跻身全球token用量前三。

更重要的是，这些技术不是实验室里的摆设，而是直接转化为产品：面向C端的海螺AI、Talkie、星野等应用已触达全球200多个国家和地区，用户超2.12亿；B端开放平台则服务13万家企业客户，API调用量持续攀升。

MiniMax为何与众不同？关键在“极致人效”与“资本效率”

对比全球AI明星公司，MiniMax的差异一目了然：

· OpenAI 累计烧掉400亿至550亿美元，团队数千人；

· Anthropic（文本模型代表）估值高达3500亿美元，员工1500–2800人；

· Runway、ElevenLabs、Suno 分别专精视频、语音、音乐，合计估值已超200亿。

而MiniMax——400人团队，用三年时间，完成了上述四家公司才能覆盖的技术与产品版图。如果把这四家“打包上市”，市场至少会给几百亿美元估值。但MiniMax当前的估值，却仅为它们总和的约1%。

这不是能力差距，而是市场认知的滞后。

更惊人的是资金使用效率：从成立到2025年9月，MiniMax总共只花了约5亿美元，账上仍持有11亿美元现金储备，足够支撑运营超过53个月。这意味着它的IPO并非为了“输血续命”，而是为了登上全球AI终局牌桌的“入场券”。

高效背后：AI原生组织 + 极致基础设施优化

MiniMax的高人效并非偶然。公司73.8%为研发人员，CEO之下不超过三层管理架构，80%以上的代码由AI辅助生成——这不仅是提效，更是对工作方式的重构。

在财务表现上，这种效率直接转化为健康增长：

· 2025年前九个月，收入同比增长174.7%，

· 研发开支仅增长30%，

· 经调整净亏损（Non-IFRS）增幅仅8.6%，

· 整体毛利率从2023年的-24.7%快速转正至23.3%，其中B端毛利高达69.4%。

尤其值得注意的是，其应收账款周转天数仅38天，远优于AI/SaaS行业平均的60–90天，现金流极其健康。

被严重低估的价值洼地

在全球AI估值泡沫化背景下——有的公司尚未发布模型就值320亿美元（如SSI），有的仅凭愿景估值550亿（如Mira）——MiniMax却手握真实用户、真实收入、真实技术突破，却仍处于估值洼地。

它证明了一件事：AI竞赛的胜负，不取决于谁烧钱最多，而在于谁用最少资源跑通“技术—产品—全球化—盈利”的闭环。

对于投资者而言，MiniMax不是又一个需要长期输血的AI项目，而是一个已经具备内生造血能力、站在规模化爆发临界点的稀缺标的。当别人还在讲PPT，它已悄悄建好了通往AGI的高速公路——而且几乎没怎么花钱。

  $阿里巴巴-W(09988)$ $腾讯控股(00700)$ $工业富联(601138)$