MiniMax冲刺港股IPO：全模态技术领跑，累计花费不到OpenAI 1%

这份招股书一经公开，字里行间似乎都在揭示OpenAI以及美国大模型巨头们的泡沫有多么巨大！

12月21日，上海的大模型独角兽公司MiniMax成功通过港交所聆讯，正式吹响了IPO冲刺的号角。

回顾MiniMax的发展历程，这家大模型独角兽能够一马当先，绝非偶然——

早在成立初期，公司就展现出了卓越的资本吸引力，四年间累计融资超过15亿美元，吸引了米哈游、阿里巴巴、腾讯、小红书、小米、金山、PCG和正大集团等知名机构纷纷站台。

但直到招股书披露，其真正的资本魅力才完全浮出水面——

不仅是因为全模态能力全球领先，更关键的是，累计花费仅约5亿美元，不足OpenAI投入的1%。

那么，MiniMax究竟做对了什么？

MiniMax是谁？

按照MiniMax自己的定义，这是一家致力于通用人工智能（AGI）的全球化科技公司。

全球化并不难理解：MiniMax的业务已覆盖全球200多个国家和地区，海外收入占比高达70%，公司人才中30%拥有海外背景。

而AGI，正是MiniMax追求的终极目标。

在具体实现路径上，MiniMax将可扩展性（Scalability）视为通往AGI的核心引擎。

尽管Scaling Law是许多AGI探索者奉为圭臬的准则，但MiniMax的路线又有哪些独特之处呢？

这个问题可以从技术、产品和商业化三个维度来一探究竟。

技术层面，MiniMax是少数从创立之初就全力投入全模态模型研发的大模型企业之一。

对此，MiniMax创始人闫俊杰在与罗永浩的对谈中曾这样解释：

我们认为真正的AGI必须支持多模态输入和多模态输出，只是这件事难度极大。三年多前我们刚开始创业时，其实根本没有现成的技术路线。我们的想法是先把每个模态走通，等时机成熟再进行整合。

时至今日，现实已经证明MiniMax的选择并非广种薄收，而是多模态齐头并进——技术迭代密集、关键突破频繁，已成为业界对MiniMax的深刻印象。

先看我们最常接触的文本领域。

今年6月，MiniMax发布并开源了M1模型，四个月后，M2也闪亮登场。

MiniMax M2发布期间，在Artificial Analysis榜单上刷新了国产文本模型的最高成绩——全球前五，开源第一。

该模型专为智能体和编程而生，在编程能力和Agent表现上尤为突出，同时兼顾经济高效，推理速度达到Claude 3.5 Sonnet的两倍，而API价格仅为其8%。

这一成绩并非纸上谈兵，从市场反应来看，开发者们已经用行动投票——

在知名模型聚合平台OpenRouter上，MiniMax M2的日消耗量一度跻身全球前三，成为该平台上最受欢迎的中国大模型之一。

再来看语音方面，2023年，MiniMax推出了国内首个基于Transformer架构的语音大模型Speech 01，2024年又推出升级版Speech 02，综合性能位列行业第一。

截至目前，MiniMax语音模型已迭代至2.6版本，支持40多种语言，累计帮助用户生成超过2.2亿小时（约合2.5万年）的语音内容。

甚至支撑ChatGPT高级语音模式的LiveKit，也选择了MiniMax Speech作为底层技术引擎，同时该模型还受到智能玩具、智能眼镜等新兴硬件的青睐。

声音不仅包括语音，还有音乐。MiniMax的音乐模型Music 2.0被誉为AI界的“全能制作人”。

它能生成长达5分钟、包含完整主歌副歌结构的专业级歌曲，人声拟真度极高，编曲控制也极为精细。

当然，还有更复杂的视频领域。

MiniMax视频模型Hailuo支持文生视频、图生视频、主体参考、首尾帧等功能，在VBench和Video Arena等国际榜单的第三方独立测试中综合排名稳居第一梯队。

同时，性价比依然出众，再次刷新了全球视频模型的效果成本纪录。

海螺AI已成为全球领先的AI视频生成平台，截至目前已帮助全球用户创作超过5.9亿个视频。

在技术与商业化之间，产品是桥梁。MiniMax采用“模型即产品”的模式，同时面向B端和C端获客，构建了以订阅服务与云端API为核心的高质量可持续收入矩阵。

但在这一环节，核心逻辑并非单纯的模型性能指标，而是能否解决具体问题。

海螺AI和MiniMax Audio正是“模型即产品”的典型代表。

前者提供导演级的AI视频生产力，只需简单描述即可将创意转化为精彩视频；后者则让用户在文字转语音时真正实现“所需即所得”。

除此之外，MiniMax还积极拥抱智能体浪潮，推出了国内首款全栈通用智能体MiniMax Agent，以及支持用户自由创造和分享AI Agent的交互平台星野（Talkie）。

再看B端，MiniMax开放平台是MiniMax旗下的B端业务，简单来说就是销售API，前面提到的所有模型都能在该平台上找到对应的API服务。

该平台日均处理超万亿Token请求，已累计服务来自超过100个国家和地区的企业客户及开发者。

此外，还有多家海内外知名应用平台和开源项目同时接入了MiniMax M2。

从技术和产品层面看，MiniMax在其押注的各个模态上确实都取得了一定成绩。

技术驱动、服务用户和国际化，也已深深融入MiniMax的DNA，成为其三大基本原则。

那么，这样的成果和路径选择，给MiniMax带来了怎样的财务表现呢？

MiniMax财务业绩如何？

首先，从营收角度来看这家公司的业绩：

MiniMax从2023年开始商业化，当年营收达到346万美元，2024年直接飙升至3052万美元，同比暴涨782.2%。

2025年前9个月，公司营收再度大涨175%，达到5344万美元，已经远远超过去年全年水平。

截至今年9月30日，公司C端收入同比增长181%，B端收入同比增长160%。

从市场维度拆解收入来源，可以发现超过70%的收入来自海外——这意味着MiniMax已成为国际化收入最高的中国大模型公司。

再从渠道维度拆解，MiniMax的收入主要以订阅和云端API为主，这属于基于现有商业模式、持续产生的可预测长期现金流入，即可持续性收入。

对大模型公司而言，收入的“可持续性”比规模本身更为重要。

由此体现在利润层面，MiniMax的核心盈利能力正在不断增强。

MiniMax的毛利率从2023年的-24.7%快速转正至2024年的12.2%，今年前9个月继续提升至23.3%。

以今年前9个月数据为例，公司C端和B端的毛利率分别为4.7%和69.4%。

B端毛利显著较高，且明显高于行业平均水平，这得益于公司早期进行全球化布局以及可持续的云端API调用商业模式。

如果不计入星野的影响，公司整体毛利率已接近50%。

在费用层面，研发依然是大模型公司的重中之重。

但最需要关注的并不仅仅是投入金额，而是投入能否有效转化为成果，即研发效率是否够高。

以最核心的训练相关云计算服务开支为例：

直观上看，训练成本金额在持续提升，2022年、2023年、2024年及2025年前9个月分别为415万美元、4723万美元、1.4亿美元和1.42亿美元。

但随着投入加大，技术推动产品用户增长、业务扩张以及收入规模爆发，公司得以保持相对更低的成本，产出更高的效率。

就像MiniMax往期训练相关的云计算服务开支占收入的比例，已从2023年的超过1365%优化到今年前9个月的266.5%。

与多数大模型公司一样，MiniMax目前仍处于亏损状态，但透过更贴近真实运营水平的经调整净亏损来看：

2022年、2023年和2024年，公司经调整净亏损分别为1215万美元、8907万美元和2.44亿美元；今年前9个月，经调整净亏损为1.86亿美元。

结合公司营收增速来衡量，从2023年到2024年，再到今年前9个月，营收增速分别高达782%和175%，远高于经调整净亏损的增幅，净亏损率迅速下降。

这也意味着公司的商业模式已经跑通，业务步入高质量、规模化扩张的轨道。

更不用说，MiniMax背后还有相当充裕的“现金弹药库”作为后盾——

截至2025年9月30日，公司的现金储备合计为11.02亿美元（包括现金及等价物和理财产品）。

以公司目前的现金消耗率来看，即便没有IPO募资，账上现金也足以支持正常运营53个月以上。

这不仅仅是因为公司运营效率高，当然也离不开其背后一众投资人的支持。

MiniMax有怎样一支队伍？

MiniMax成立于2022年，在大模型公司中算得上年轻。

别看成立至今满打满算只有近4年，但公司背后的投资队伍已是众星云集，不乏顶尖资本。

其中既有米哈游、阿里、腾讯、小红书、小米、金山、PCG和正大集团这样的战略投资人，也包括高瓴、IDG、红杉、经纬、明势、云启等知名投资机构，累计融资金额超过15亿美元（折合人民币约106亿元）。

一旦成功上市，MiniMax将成为从成立到完成IPO用时最短的公司。

那么，是怎样一支团队带领MiniMax在短期内吸引大批顶尖投资者、撑起如此估值呢？

事实上，作为中国AGI独角兽的代表，MiniMax的创始团队拥有极其浓厚的“商汤基因”。

创始人兼CEO闫俊杰，在创立MiniMax之前，曾任商汤科技副总裁，同时担任商汤科技研究院副院长和智慧城市事业群首席技术官。

他是商汤早期的关键技术人物之一，负责搭建了商汤引以为傲的深度学习工具链和底层算法体系。

除了闫俊杰本人，MiniMax的早期核心团队中还汇聚了多位具有AI落地经验的技术人才。

早期联合创始人周彧聪（商汤算法团队原负责人）和贠烨祎（商汤CEO办公室原战略负责人）均曾在AI1.0时代历经实战，这种人才构成的连贯性使得MiniMax在成立之初就具备了成熟的工程化落地能力和算法研究体系。

这种“AI基因”对MiniMax最显著的影响，在于其虽然年轻，却拥有准确的技术路径选择和极高的执行效率。

公司不仅自身年轻，还有一支年轻的队伍——全员385人，平均年龄29岁（95后），董事平均年龄也只有32岁。

385名员工中，研发人员占比高达73.8%。

因为年轻，所以热忱，对自己的工作保持热爱，这就是团队年轻化的优势。对此，闫俊杰曾对罗永浩坦言：

我觉得我们整个团队其实属于这种比较纯粹，大家真的是热爱这个东西。我们自认为大家都很草根，也没啥背景，我们就是在比较踏实地往前做。

当然，这种“年轻”不仅体现在年龄，还体现在MiniMax高效的管理和运行模式上。

MiniMax的组织架构高度扁平化，在CEO之下设立的职级不超过三层，实现了管理效率的指数级放大。

并且作为一家AI独角兽，AI已经深入到MiniMax日常工作的底层，其超过80%的代码由AI完成。闫俊杰甚至将公司内部使用的AI称为实习生：

其实我们内部也在不停用自己的模型，我们内部叫它“实习生”——一个名为AI的实习生。它可以查看我们内部的各种代码库、线上环境。比如有时候线上出了问题，在飞书里跟它聊几句，它就可以修改一些线上代码，让我们review，review完就可以直接上线了。

这并不是为了“省事”，而是对工作方式的一次彻底重构。

这种重构带来的高效直接体现为经济效益：公司累计融资15亿美元，现金储备超11亿美元，从公司成立至今年9月，MiniMax累计花费约5亿美元。

可能你对这个金额没有概念，我们可以拿OpenAI来对比——

OpenAI花了400亿至550亿美元才达到的布局，而MiniMax仅仅用了不到1%的钱，就成为了全模态全球领先的公司。

只能说，相比OpenAI和其他玩家，MiniMax的效率和ROI实在太高了。

招股书传送门：https://www1.hkexnews.hk/app/sehk/2025/107986/documents/sehk25122100269_c.pdf