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火線解析MiniMax招股書！全球領先大模型成本只有OpenAI 1%

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火線解析MiniMax招股書！全球領先大模型成本只有OpenAI 1%

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克雷西 杰西卡 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
這這這……這招股書一披露 ， 不是里里外外都在講OpenAI和美國大模型巨獸們的泡沫之大嗎？
剛剛 ， 上海大模型獨角獸MiniMax ， 正式通過港交所聆訊 ， 吹響了IPO沖刺號角 。

歷數MiniMax的過往經歷 ， 這家大模型獨角獸在市場當中一騎絕塵 ， 也絕非偶然——
更早之前 ， 這家公司在資本市場的融資能力同樣一流 ， 成立四年間 ， 已吸引米哈游、阿里巴巴、騰訊、小紅書、小米、金山、PCG和正大集團等知名機構投資站臺 ， 累計融資已超15億美元 。
但直到招股書披露 ， 更重要的資本吸引力原因才完全明確——
不僅因為全模態能力全球領先 ， 更關鍵的是 ， 累計花費只用了5億美元 ， 不到OpenAI的1% 。
所以 ， MiniMax到底都做了些什么？
MiniMax是誰？如果用MiniMax給自己的定位來說 ， 這是一家全球化的通用人工智能（AGI）科技公司 。
全球化不難理解 ， MiniMax的服務已經覆蓋了全球200多個國家和地區 ， 國際化業務收入占比達70% ， 公司人才也有30%擁有海外背景 。
AGI ， 則是MiniMax的終極探索目標 。
具體實現上 ， MiniMax將可擴展性（Scalability）視為通往AGI的核心驅動力 。
Scaling的確是許多AGI探索者奉為圭臬的行動指南 ， 具體到MiniMax ， 他們的路線又有什么不同之處呢？
這個問題可以從技術、產品和商業化三個維度窺探一二 。
技術層面 ， MiniMax是少數自成立起就投入全模態模型研發的大模型公司之一 。

對此 ， MiniMax創始人閆俊杰曾在與羅永浩的對談當中給出了這樣的解釋：
我們覺得真正的AGI ， 一定要支持多模態的輸入、多模態的輸出 ， 只是這件事實在太難了 ， 三年多以前 ， 我們剛開始做的時候 ， 創業的時候 ， 那個時候其實完全沒有技術路線 ， 我們的想法就是每個模態至少先走通 ， 到了時機合適的時候就可以再起來整合 。
時過境遷 ， 現實成功證明了MiniMax選擇的這種模式不是廣種薄收 ， 而是多個模態齊頭并進——技術迭代密集 ， 關鍵技術突破頻率高 ， 是MiniMax留給業界的一大印象 。

先說我們最常接觸的文本 。
今年6月 ， MiniMax發布并開源了M1模型 ， 四個月后 ， M2也閃亮登場 。
MiniMax M2發布期間 ， 在Artificial Analysis榜單刷新了國產文本模型最高成績——全球前五 ， 開源第一 。
而且專為智能體和編程而生 ， 編程能力和Agent表現出眾 ， 同時經濟高效 ， 推理速度是Claude 3.5 Sonnet的兩倍 ， API價格卻只有8% 。

這個成績不是花拳繡腿 ， 從市場反應上看 ， 開發者們用實際行動選擇了MiniMax M2——
在知名模型聚合平臺OpenRouter上 ， MiniMax M2其日消耗量最高躋身全球前三 ， 成為該平臺上最受歡迎的中國大模型之一 。
再來看語音 ， 2023年起 ，MiniMax推出國內首個基于Transformer架構的語音大模型Speech 01 ， 2024年 ， 推出升級版本Speech 02 ， 綜合性能位列第一 。
截至目前 ， MiniMax語音模型已經迭代到2.6版本 ， 支持40+種語言 ， 幫助用戶生成了累計超過2.2億小時（約2.5萬年）的語音 。
就連支撐ChatGPT高級語音模式的LiveKit ， 也是選擇了MiniMax Speech作為底層技術引擎 ， 同時該模型也受到了智能玩具、智能眼鏡等新物種的青睞 。

聲音除了有語音之外 ， 還包括音樂 ， MiniMax的音樂模型Music 2.0 ， 也被譽為AI界的“全能制作人” 。
它支持生成長達5分鐘、包含主歌副歌完整結構的專業級歌曲 ， 擁有極高的人聲擬真度和精細的編曲控制 。
還有更復雜的視頻 。
MiniMax視頻模型Hailuo支持文生視頻、圖生視頻、主體參考、首尾幀等功能 ， 在VBench和Video Arena等國際榜單第三方獨立測試結果中綜合排名位于第一梯隊 。
而且性價比依舊超高 ， 再次刷新了全球視頻模型效果成本紀錄 。
海螺AI已成為全球領先的AI視頻生成平臺 ， 截至目前已幫助全球用戶創作超5.9億視頻 。

技術和商業化之間 ， 產品是為橋梁 ， MiniMax采用了“模型即產品”的模式 ， 同時面向BC兩端獲客 ， 建立了以訂閱服務與云端API為核心的高質量可持續收入矩陣 。
但在這一環節 ， 核心邏輯不是模型的性能指標 ， 而是能夠解決具體問題 。
【火線解析MiniMax招股書！全球領先大模型成本只有OpenAI 1%】海螺AI和MiniMax Audio就是“模型即產品”的典型代表 。
前者提供了導演級的AI視頻生產力 ， 只需簡單的描述就能將創意變成精彩的視頻；后者則讓用戶在文字轉語音中可真正實現了“所需即所得” 。
在此之外 ， MiniMax還積極擁抱智能體熱潮 ， 推出了國內首款全棧通用智能體MiniMax Agent ， 以及支持用戶自由創造和分享AI Agent的交互平臺星野（Talkie） 。
再來看B端 ， MiniMax開放平臺是MiniMax旗下的B端業務 ， 簡單說就是銷售API ， 前面提到過的所有模型 ， 都能在MiniMax開放平臺上找到對應的API服務 。
該平臺日均處理超萬億Token請求 ， 已累計面向來自超過100個國家及地區的企業客戶和開發者提供服務 。
另外 ， 還有多家海內外知名應用平臺和開源項目同時接入了MiniMax M2 。

從技術和產品上看 ， MiniMax在其押注的不同模態上的確都取得了一些成績 。
技術驅動、服務用戶和國際化 ， 也成為了MiniMax刻進DNA當中的三個基本原則 。
那么 ， 這樣的成果和路徑選擇 ， 又給MiniMax帶來了怎樣的財務業績呢？
MiniMax財務業績如何？首先 ， 從營收角度去切入這家公司的業績：
MiniMax從2023年開始進行商業化 ， 營收已達到346萬美元 ， 2024年直接飆升到3052萬美元 ， 同比暴漲了782.2%。
2025年前9個月 ， 公司的營收額再度大漲175% ， 達到5344萬美元 ， 已經遠遠超越了去年全年的水平 。
截至今年9月30日 ， 公司C端收入同比增長了181% ， B端收入同比增長了160% 。
從市場維度拆解收入來源 ， 會發現有超70%的收入來自海外——這意味著MiniMax已成為國際化收入最高的中國大模型公司 。
再從渠道維度拆解收入 ， MiniMax的收入又以訂閱和云端API為主要來源 ， 也就是基本以現有商業模式為主 ， 屬于持續產生的、可預測的長期現金流入 ， 即可持續性收入 。
對大模型公司來說 ， 收入的“可持續性”比規模更重要 。
由此體現在利潤層面 ， MiniMax的核心盈利能力正在增強 。
MiniMax的毛利率從2023年的-24.7% ， 快速轉正到2024年的12.2% ， 今年前9個月繼續提升至23.3% 。
以今年前9個月的數據為例進行拆解 ， 公司C端和B端的毛利率分別為4.7%和69.4% 。
B端毛利顯著較高 ， 且明顯高于行業平均水平 ， 是由于公司早早進行全球化布局 ， 并受益于可持續的云端API調用制商業模式 。
如果不計入星野的影響 ， 公司整體毛利率已近乎50% 。

在費用層面 ， 研發依然是一家大模型公司的重中之重 。
但最需要關注的并不只是簡單的投入金額 ， 而是足夠的投入是否能更多轉化為實質 ， 也就是研發效率是否夠高 。
拿大模型公司最核心的訓練相關的云計算服務開支舉例：
直觀上看是訓練成本的金額在持續提升 ， 2022年、2023年、2024年及2025年前九個月分別為415萬美元、4723萬美元、1.4億美元和1.42億美元 。
但隨著投入加碼 ， 技術推動產品用戶增長、業務擴張以及收入規模爆發 ， 公司就能保持相對更低的成本 ， 產出更高的效率 。
就像MiniMax往期訓練相關的云計算服務開支占收入的比例 ， 已從2023年的超過1365% ， 優化到今年前9個月的266.5% 。

而和其他多數大模型公司一樣的是 ， MiniMax目前仍處于虧損中 ， 透過更貼近真實運營水平的經調整凈虧損來看：
2022年、2023年和2024年 ， 公司經調整凈虧損分別為1215萬美元、8907萬美元和2.44億美元；今年前9個月 ， MiniMax的經調整凈虧損為1.86億美元 。
我們結合公司的營收增速去衡量 ， 從2023年到2024年 ， 再到今年前9個月 ， 營收增速分別高達782%和175% ， 遠遠高于經調整凈虧損上漲的幅度 ， 凈虧損率迅速下降 。
這也意味著公司的商業模式已經跑通 ， 業務也已步入了高質量、規模化的擴張軌道 。
更不必說 ， MiniMax背后還有相當充裕的“現金彈藥庫”做后盾——
截至2025年9月30日 ， 公司的現金儲備合計為11.02億美元（包括現金及等價物和理財產品） 。
以公司目前的現金消耗率來看 ， 即便沒有IPO募資 ， 賬上的現金也足夠支持正常運營53個月以上 。
這不僅僅是因為公司運營效率高 ， 當然也離不開公司背后站隊的一眾投資人 。
MiniMax有怎樣一支隊伍？MiniMax成立于2022年 ， 放在大模型公司里算得上年輕 。
別看成立至今 ， 滿打滿算只有近4年 ， 但公司背后的投資隊伍已是眾星云集 ， 其中不乏頂尖資本 。
其中既有米哈游、阿里、騰訊、小紅書、小米、金山、PCG和正大集團這樣的戰略投資人 ， 亦包括高瓴、IDG、紅杉、經緯、明勢、云啟等知名投資機構 ， 累計融資金融超15億美元（折合人民幣約106億元） 。
一旦成功上市 ， MiniMax將成為從成立到完成IPO用時最短的公司 。
那么是怎樣一支團隊帶領MiniMax ， 能在短期內吸引大批頂尖投資者、撐起這樣的估值呢？
事實上 ， 作為中國的AGI獨角獸代表 ， MiniMax的創始團隊擁有極其濃厚的“商湯基因” 。
創始人兼CEO閆俊杰 ， 在創立MiniMax之前 ， 就是商湯科技的副總裁 ， 同時也擔任商湯科技研究院副院長和智慧城市事業群首席技術官 。
他是商湯早期的關鍵技術人物之一 ， 負責搭建了商湯深引以為傲的深度學習工具鏈和底層算法體系 。
除了閆俊杰本人 ， MiniMax的早期核心團隊中也匯聚了多位具有AI落地經驗的技術人才 。
早期聯合創始人周彧聰（商湯算法團隊原負責人）和贠燁祎（商湯CEO辦公室原戰略負責人）均曾在AI1.0時代歷經實戰 ， 這種人才構成的連貫性使得MiniMax在成立之初就具備了成熟的工程化落地能力和算法研究體系 。

這種“AI基因”對MiniMax最顯著的影響 ， 就在于其雖然年輕 ， 卻擁有準確的技術路徑選擇與極高的執行效率 。
公司不僅自身年輕 ， 還有一支年輕的隊伍——全員385人 ， 平均年齡29歲（95后） ， 董事平均年齡也只有32歲 。
385名員工中 ， 研發人員占比高達73.8% 。
因為年輕 ， 所以熱忱 ， 對自己的工作保持熱愛 ， 就是團隊年輕化的優勢 ， 對此 ， 閆俊杰曾經對羅永浩這樣坦言：
我覺得我們整個團隊其實屬于這種比較純粹 ， 大家真的是熱愛這個東西 ， 我們自認為大家都很草根 ， 也沒啥背景 ， 我們就是在比較踏實地往前來做 。
當然這種“年輕”不僅體現在年齡 ， 還體現在MiniMax高效的管理和運行模式 。
MiniMax的組織架構高度扁平化 ， 在CEO之下設立的職級不超過三層 ， 實現了管理效率的指數級縮放 。
并且作為一家AI獨角獸 ， AI已經深入到MiniMax日常工作的底層方式 ， 其超過80%的代碼是由AI完成的 ， 閆俊杰甚至將公司當中用到的AI稱為實習生：
其實我們內部也在不停在用自己的模型 ， 我們內部叫它“實習生”——一個名為AI的實習生 ， 它可以看我們內部的各種各樣的代碼庫、線上的一些環境 。 比如說有時候線上出了點問題 ， 飛書里面跟它聊幾句 ， 它就可以來改一些線上代碼 ， 讓我們review ， review完就可以直接上線了 。
這并不是為了“省事” ， 而是對工作方式的一次徹底重構 。
這種重構帶來的高效直接體現為了經濟效益 ， 公司累計融資15億美元 ， 現金儲備超11億美元 ， 從公司成立至今年9月 ， MiniMax累計花費約5億美元 。
可能你對這個金額沒有概念 ， 我們可以拿OpenAI來對比——
OpenAI花了400億至550億美元達到的布局 ， 而MiniMax僅僅用了不到1%的錢 ， 就做成了全模態全球領先的公司 。
只能說 ， 相比OpenAI和其他玩家 ， MiniMax的效率和ROI ， 真的太高了 。
招股書傳送門：https://www1.hkexnews.hk/app/sehk/2025/107986/documents/sehk25122100269_c.pdf
— 完 —
量子位 QbitAI
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