MiniMax的另类生存：5亿美元撬动AGI棋局，效率与全球化的胜利

在中国大模型的竞技场上，MiniMax 始终是一家难以被简单归类的企业。

当竞争对手们纷纷融资百亿、投身算力军备竞赛，甚至在流量采买上不惜重金时，MiniMax 却在招股书中披露了一个令业界震惊的事实：自2022年创立至今，累计花费仅约5亿美元。 

5亿美元是什么概念？ 

放在硅谷，这笔钱甚至不够OpenAI的日常开销——后者的累计支出估计已达400亿至550亿美元。放在国内，这笔资金可能仅够某家巨头半年的流量预算。 

对于这份招股书，市场不乏质疑声：在AGI这场动辄千亿的豪赌中，区区5亿美元能买到通往未来的门票吗？MiniMax是否资金紧张？是否在这场残酷的淘汰赛中，为了“活下去”而被迫选择了“消费降级”？ 

但细读招股书后会发现，这种“节俭”其实是一场对行业惯性的人效革命。 

效率的胜利：1%的资金与 29岁的团队

翻阅MiniMax的招股书，最直观的感受就是极致的效率。 

MiniMax自2023年启动商业化，当年营收达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，营收再度增长175%，达到5344万美元，已远超去年全年水平。 

2025年前九个月，MiniMax在收入同比增长超170%的同时，研发开支同比仅增长30%，而销售及营销开支更是同比下滑26%。 

这组数据揭示了一个关键逻辑：MiniMax的增长并非依赖巨额流量采买，而是靠模型智能与用户口碑驱动。 

更值得关注的是，根据招股书数据，MiniMax经调整净亏损在2025年与上年同期相比基本持平。对于一家高速成长的科技公司，这意味着亏损率正在大幅收窄。 

亏损收窄的背后，是模型工程效率的提升。2023年，MiniMax训练相关的云计算服务开支占收入比超过1365%，而今年前九个月，这一比例已降至266.5%。 

一个极具反差的数据是：MiniMax自成立到2025年9月，累计花费约5亿美元（约35亿人民币）。相比之下，OpenAI的累计支出估算在400亿至550亿美元之间。 

这意味着，MiniMax仅用不到1%的资金，就打造出一家全模态全球领先的公司。 

在“烧钱”成为行业标配的大模型赛道，这种资本利用率本身就是核心竞争力的体现。 

支撑这一高人效的，是一支极为年轻的AI原生团队。 

截至2025年9月底，公司仅有385名员工，平均年龄29岁，其中研发人员占比近74%。 

没有传统大厂的臃肿架构，这支年轻团队通过扁平化管理，在不到四年内实现了文本、视频、语音全模态模型的领先，以及全球化产品的研发与运营。 

这种“小团队、大产出”的战斗力，为MiniMax构筑了深厚的资金护城河。 

截至2025年9月30日，MiniMax账上仍有高达11亿美元的现金储备，而同期亏损1.87亿美元，按此消耗速度，即便没有IPO募资，公司现金也足以支撑运营四年以上。 

全球化，MiniMax找到了大模型创业的另一种可能

除了极致效率，“全球化”是MiniMax招股书中的另一大关键词。

一个直观的数据是，MiniMax超过70%的收入来自海外。 

对于一家中国大模型创业公司，这样的收入结构本身就极具辨识度。当多数同行仍在国内与互联网巨头正面交锋时，MiniMax已在全球市场完成了从技术能力到商业变现的闭环验证。 

海外收入之所以能成为支柱，一个重要原因是：它是国内最早、最坚决押注出海的大模型公司之一。 

早在2023年，MiniMax就开始推动Talkie（AI角色陪伴）出海，重点布局北美等高订阅用户市场。2024年8月，MiniMax发布了视频生成模型Video 01和海螺AI视频生成产品，迅速在海外内容创作者、营销及社交人群中走红。 

这些举措并非临时起意，而是源自创始人闫俊杰创立MiniMax之初的判断： 

一旦AI成为大众焦点，国内市场大概率会率先陷入“纯免费”竞争，在这种模式下，创业公司几乎没有生存空间。因此，国际化从一开始就是必由之路。 

围绕这一判断，MiniMax在模型与产品两端实现了突破。 

在模型端，MiniMax的策略激进且务实。10月末开源的MiniMax M2，在Artificial Analysis榜单上位列全球前五、开源第一。 

比排名更重要的是开发者的真实选择。在知名模型聚合平台OpenRouter上，M2凭借性价比和代码能力，日调用量一度冲进全球前三，并成功进入Amazon Bedrock的模型库。 

这种“用量投票”意味着，MiniMax的模型已成为海外开发者构建应用时的默认基座之一。 

在产品端，MiniMax的策略同样清晰：将模型能力快速封装成可规模化变现的AI原生应用。 

通过海螺AI、星野/Talkie（AI社交）、MiniMax语音等原生产品，MiniMax直接服务全球消费者。截至9月30日，To C收入同比增长181%，付费用户数在不到两年内暴涨15倍。 

其中，海螺AI已成为全球领先的AI视频生成平台，累计帮助全球用户创作超5.9亿个视频。 

随着海螺AI、MiniMax Audio、Talkie等产品逐步成熟，MiniMax已构建起一个相对完整的AI-native应用矩阵。截至目前，其自研多模态模型和原生应用累计服务了来自200多个国家和地区的2.12亿名个人用户，以及超过13万家企业客户和开发者。 

也正是在这一基础上，MiniMax的商业化路径更为立体：订阅服务、应用内购买、企业API并行推进，收入来源不再高度依赖单一客户或项目。 

这与国内不少大模型公司“能力证明在前、收入兑现在后”的长链路模式形成鲜明对比。 

从结果来看，MiniMax的出海并非简单的市场扩张，而是一种结构性选择：用全球市场检验模型，用产品化缩短商业化路径。 

正因如此，它才能在国内竞争高度内卷的背景下，走出一条相对独立、且更接近全球AGI叙事的成长曲线。 

总结

技术发展是渐进式的，产品也是。 

回顾中国互联网历史，那些最终的大赢家——米哈游、美团、字节跳动、理想汽车等，都有一个共同点：它们往往不是靠第一款产品大获全胜，而是靠第二款、甚至更靠后的产品才站稳脚跟。 

在这个漫长的过程中，最核心的竞争力不是某一个爆款，而是“始终在场”的能力。 

在大模型行业早期，大多数公司都站在同一条起跑线上：融资、算力、参数规模、榜单成绩，几乎构成了一套统一的竞争范式。 

但随着时间推移，这套范式正在失效。模型能力的差距在收敛，开源与闭源不断交错，真正拉开差距的，开始转向谁能更快获得真实用户、真实使用场景和真实现金流。 

MiniMax的选择，本质上是在更早的时候，就把“如何被使用”看得比“如何被证明”更重要。无论是追求极致效率，还是出海、产品化、多模态，这些看似分散的决策，最终都指向同一件事： 

缩短从技术到价值的路径，让模型不仅仅存在于发布会和论文里，更要进入用户的真实使用场景。 

如今，大模型的牌局还远未结束。从这个意义上看，MiniMax或许走得并不轻松，但它至少选择了一条更接近长期答案的路。