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罗永浩与MiniMax创始人闫俊杰的访谈中，这句话道破了中国AI创业公司的突围密码。当国外巨头手握数倍研发投入，国内曾经历“百模大战”的喧嚣，MiniMax却凭借独特的认知与坚持，在技术差距缩小的同时，走出了一条差异化的商业路径。其背后的逻辑，不仅是一家公司的成长指南，更是中国AI创业者的破局心法。

一、认知重构：用“简单逻辑”对抗“路径依赖”

AI行业曾一度沉迷复杂的数学公式和理论包装，但闫俊杰团队早早就看透了核心：这一代AI的关键是“Scaling”——用最简单的方法做出好效果，并能随数据和算力持续优化。这种认知打破了“越复杂越先进”的迷思，也让他们在研发中少走了很多弯路。

创业初期，MiniMax在人脸识别测试中持续落后，顶着资源投入与产出不成正比的质疑，低谷期长达一年半。但他们没有陷入短期修补的内耗，而是做了两个关键取舍：

放弃“一个场景一个模型”的分散思路，聚焦通用模型；

抛开短期成绩，专注长期根本性突破。

最终凭借这种“反路径依赖”的坚持，实现了测试成绩的逆袭并持续领先。

闫俊杰读完GPT-3论文后，立刻意识到“一个模型解决多个问题”的通用性是AGI的雏形。即便当时他没有NLP经验、没创过业，仍坚定押注这个方向——这种对技术本质的深刻洞察，远比过往经验更能穿越行业迷雾。

二、人才与组织：让“成长力”替代“经验论”

中国AI公司的核心优势，在闫俊杰看来是人才：“足够聪明、数学与编程功底扎实、长期专注积累，华人在这三点上都很突出。”

但他们对人才的定义不止于专业背景，更看重悟性、热情与协作能力——这三个特质，恰恰是打破行业“路径依赖”的关键。

团队以年轻人为主，正是因为他们没有过往经验的束缚，更容易接受“Scaling”这样的新逻辑。而管理的核心，就是给这些年轻人创造试错和成长的环境。当大厂用两三倍薪资挖人时，MiniMax能留住核心人才，靠的不是短期高薪，而是：

“让人才做成骄傲的事”的机会；

“成长为顶尖天才”的土壤。

在这里，人才不会被限定在小领域，能跨模态协作，发挥空间远超大厂。

更特别的是，MiniMax的组织方式像极了他们的AI模型：强调多样性与灵活性。产品、开发、算法同学的职责不固定，会根据项目需求动态调整，这种打破岗位边界的协作模式，让不同人才的优势形成叠加效应，也让组织能快速响应AI行业的快速迭代。

三、商业破局：技术驱动+生态共赢

“技术驱动不代表不懂产品，AI时代的产品本身就是模型。”

闫俊杰的这句话，解释了MiniMax的产品逻辑。旗下Talkie的成功，核心就是“模型迭代驱动产品升级”——没有让产品限制模型进步，而是持续用更优的模型提升用户体验，再加上多模态交互的技术优势，最终拉开了与同行的差距。

在商业化探索上，他们也走出了独特路径。面对Token消耗的成本难题，闫俊杰提出了新解法：

“AI原生软件的未来，是用可控成本产出优质内容，让大家反复消费。”

不再是单用户单次生成，而是让高质量内容多场景复用，摊薄单位成本。针对中国用户付费难题，他们也在探索创新模式，就像起点中文网的章节付费、游戏行业的虚拟道具付费，相信AI领域也会有适配本土消费习惯的突破。

开源则是他们的另一张关键牌。在海外头部公司多选择闭源的情况下，MiniMax坚持开源，核心逻辑很清晰：

写在最后

闫俊杰的访谈，让我们看到中国AI创业的真正底气：

不是资源堆砌，而是对技术本质的洞察；

不是盲目跟风，而是用第一性原理拆解问题；

不是依赖经验，而是相信年轻人的成长力与组织的灵活性。

如今，AI行业洗牌加剧，“百模大战”早已降温，但真正有价值的公司正在凸显。MiniMax的目标很明确：在全球核心语言模型市场占据一席之地，实现模态融合的技术突破。而这背后，是中国AI创业者的共同追求——不仅要缩小技术差距，更要创造普惠性的社会价值。

AI时代的竞争，从来不是一时的速度之争，而是长期的认知与坚持之争。当中国AI公司既能深耕技术本质，又能适配本土生态，既敢打破路径依赖，又能坚守长期价值，就一定能在全球舞台上走出属于自己的破局之路。

毕竟，真正的技术领先，终将转化为实实在在的用户价值与商业增量。 $MINIMAX-WP(00100)$