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　　来源：华尔街见闻

　　如果说 ，去年是国内大模型的应用元年
，那么2025年无疑是行业的分化之年
。此刻你选择的叙事，决定了你看到的世界。

　　当幻方背后的DeepSeek年初异军突起 ，当字节跳动的豆包以巨量流量覆盖C端
，当阿里与蚂蚁系快速占领广告牌，市场的共识似乎正在凝固：AI最终将是一场属于巨头的游戏 。在这个叙事里 ，AI创业公司要么成为巨头的附庸
，要么在垂直赛道里做一个小而美的“工具”。

　　但年末，闪击港股的MiniMax ，将“头部通吃 ”的叙事撕开了一道裂缝
。这家成立不足4年、员工规模仅385人
、核心团队平均年龄29岁的独角兽公司
，以一种近乎反直觉的姿态站在了IPO的门口。

　　在没有背靠任何单一互联网大厂流量池的情况下，它跑通了从模型到商业化的闭环 ，靠Talkie、海螺等产品在 C 端跑出真实规模，既有用户
，也有收入；在全行业深陷亏损时，它手握11亿美元现金储备 ，足以在零融资状态下支撑50个月 ；它用不到OpenAI 1%的资金投入
，将全模态模型做到了全球第一梯队 。

　　这家AI“新势力
”，一举让互联网企业的“饱和式烧钱”传统打法祛魅
。见识到攻擂者的势头 ，后者反而“身体诚实 ”地欲用真金白银绑定MiniMax
，包括米哈游 、阿里
、腾讯、小红书 、高瓴
、IDG、红杉 、经纬
、明势等等纷纷成为其战略投资人，高瓴、IDG 、红杉
、经纬、明势等投资机构也加大筹码 ，众人一起将MiniMax抬入IPO的大门。

　　事实证明
，大厂并非盛产神话，正是这一群年轻的“最强大脑
”聚力 ，为人工智能赛道输出着活力
，而他们自己也成了推动整个AI产业迭代，让AI真正成为生产力的那个关键异数 。

　　1%的奇迹：对“烧钱神话”的祛魅

　　在过去三年的“百模大战 ”中 ，一级市场流行着一种近乎迷信的观点：大模型是吞金兽，没有百亿美金的入场券
，就没有资格谈AGI
。OpenAI累计数百亿美元的投入，似乎就是逃不开的案列。

　　今年三月 ，李开复曾表示未来中国大模型市场大概率会收拢到“一只手
”内 。越来越高的算力成本
，越压越低的API价格，是大模型发展的困境 ，初创公司的路显然比大厂更加艰难
。

　　但MiniMax交出的成绩单
，彻底打破了这一认知。

　　招股书显示，从成立至今 ，MiniMax累计花费约5亿美元
，甚至不及大厂在单一AI App一年的投流预算 。正是凭借这5亿美元，MiniMax完成了从文本 、语音到视频的全模态布局 ，并在多个维度上与OpenAI、Anthropic等硅谷巨头分庭抗礼
。

　　市场要不禁问
，MiniMax这支“95后”队伍是如何逆袭，成为搅局者的？

　　纵观 MiniMax 的产品迭代史 ，这家公司始终具有一定的前瞻性，他们选择的模式不是广种薄收
，而是多个模态齐头并进。

　　原先，许多大模型公司在发展路径上选择了“打补丁 ”式的策略：先做文本模型 ，到Sora出圈后再立项做视频
，等到语音交互成为风口再补齐语音能力 。这种“拼凑式”的开发不仅导致算力资源的浪费，更使得不同模态之间的底层数据无法互通 ，边际成本随着模型能力的增加而指数级上升。

　　而MiniMax COO 贠烨祎向华尔街见闻透露
，公司从2022年初成立的第一天起，就制定了清晰的“全模态
”路线图
。他们认定未来的AGI基座必须像人类一样 ，能够同时处理文本
、语音和视觉信息。

　　（MiniMax团队创业前的脑爆图）

　　在外界看来
，“全模态”往往意味着巨大的资金黑洞，但MiniMax却通过同步自研文本、语音 、视频
、音乐等多模态的大模型 ，走出了一条极致的创新之路 。这使得MiniMax在底层架构上
，实现了80%的资源复用
。就像是建造一座大厦，当别人还在为每一层楼单独打地基时 ，MiniMax已经用一套统一的底座支撑起了三座塔楼。

　　这种技术上的前瞻性，转化为了财务报表上的实打实的数字 。

　　招股书显示
，MiniMax与训练相关的云计算服务开支占收入的比例，从2023年的1365% ，断崖式下降至2025年前九个月的266.5%
。这意味着公司已经跨越了早期单纯烧钱的“基础设施建设期 ”
，进入了换取成倍商业回报的复利期。

　　（MiniMax招股书截图）

　　对于二级市场而言，这是一个重要信号：MiniMax并非一家依靠不断融资来维系生命线的“资金密集型
”企业 ，而是一家具备强大内生造血能力和极高资本利用率的技术效率型企业 。

　　也正因为如此
，其上市的意义已经超出单一公司本身
。当前港股市场正处于寻找下一代科技龙头的关键阶段，而 AGI 作为 “人工智能 +” 战略的核心能力缺乏可供锚定的标的。MiniMax 的出现恰如其时地填补了空白 。

　　逃离内卷：生而全球化的战略定力

　　如果翻看目前国内大模型厂商的收入结构 ，会发现一个普遍的痛点：要么深陷国内C端市场的流量绞肉机
，为了争夺一个DAU不惜烧掉几块钱的获客成本；要么在B端市场沦为大厂的ISV（独立软件开发商），在私有化部署的泥潭里赚取微薄的辛苦钱
。

　　而MiniMax ，早将战场转移到了付费意愿最高的市场。

　　截至今年三季度末
，MiniMax的海外收入占比超过七成 。这一数据使其成为目前中国国际化程度最高的AI公司，没有之一。为什么全球化如此重要？这不仅仅是地理维度的扩张 ，更是商业模式维度的升维
。

　　首先，海外市场
，尤其是北美和欧洲市场，拥有成熟的SaaS付费习惯。用户愿意为能够真正提高生产力或提供情绪价值的产品支付溢价 。与之形成鲜明对比的是 ，国内市场目前仍处于“价格战 ”阶段
，各大厂商为了抢占市场份额，纷纷将API价格压低至成本线以下
。

　　MiniMax避开了这场低维度的内卷。通过星野/Talkie（AI伴侣应用）和海螺AI（Hailuo AI） ，MiniMax直接触达了全球超过2.12亿用户 。

　　“产品即模型
，模型即产品
。
”这是MiniMax高管反复强调的理念。

　　在海外市场，MiniMax的产品展现出了统治级的竞争力 。例如 ，其语音模型技术指标一度超越全球标杆ElevenLabs；其视频生成模型在权威评测中位列全球第二
，仅次于Runway等老牌玩家
。这种技术溢价直接带来了定价权。在B端市场，MiniMax的开放平台毛利率高达69.4% 。要知道 ，同行在同口径下的云端业务毛利往往在个位数甚至负数徘徊
。

　　高毛利的背后
，是MiniMax坚持的“云端API调用”模式，而非低效的“私有化部署 ”模式。通过标准化的API服务全球开发者 ，MiniMax成功地将大模型做成了一门类似于水电煤的“通用基础设施生意
”，而不是一门需要堆人力的“施工队生意” 。

　　当聪明人决定不再为巨头打工

　　在传统竞争中
，“选择和认知大于努力 ”早已成为共识，AI赛道更是如此。行业里的年轻大拿们看得很清楚——AI不是互联网的延续 ，而是生产力的重构
。大厂看似手牌颇多
，但还是拿着固有的打法在新时代出牌。后浪们若想施展拳脚，跳出互联网巨头的老旧框架无疑是关键一步 。

　　截至 2025 年 9 月底 ，MiniMax 员工共 385 人
，平均年龄 29 岁（95 后），研发人员占比近 74% ，海外归国人才占比超 30%
。 其核心研发团队由来自微软、谷歌 、Meta
、阿里巴巴、字节跳动 、DeepSeek 等全球 AI 领先企业的技术人员组成。

　　正是年轻血液和超级大脑的聚力
，让MiniMax找到了在巨头林立环境中，找准自己的特点并迅速将其放大 ，最终在受限的算力和资金下
，实现对大厂的挑战和超车 。

　　在高盛
、摩根士丹利等顶级投行的估值模型中，评价一家科技公司是否具备“可扩展性（Scalability）
”时 ，有一个硬指标至关重要：人均创收（Revenue Per Employee，RPE）
。

　　低RPE意味着公司的增长依赖于“加人头”
，规模效应弱，管理难度随规模指数级上升；而高RPE则意味着公司真正利用技术资产创造了复利 ，组织架构具备极高的弹性。

　　按招股书披露数据推算
，公司在2025年前9个月创造了约5300万美元的营收，人均产出效率惊人 。相比之下 ，国内某些同样估值数百亿的AI独角兽
，员工人数动辄超过千人，通过大量的销售团队和交付团队来维持营收增长 ，其商业模式本质上更接近于传统的软件外包公司
。

　　MiniMax的这种“极简组织 ”
，得益于其独特的“AI原生”基因。内部人士透露，MiniMax公司内部超过80%的代码并非由人工敲出来 ，而是由AI辅助完成
，而这也成了MiniMax特有的管理哲学：用做大模型的方法来管理公司 。

　　在MiniMax，CEO之下仅设不超过三层的职级架构
。这种扁平化设计 ，确保了信息在组织内部的无损传递。对于一家处在技术迭代最前沿的公司来说，决策速度就是生命 。当竞争对手还在进行跨部门的PPT汇报时
，MiniMax的年轻工程师可能已经完成了一次模型架构的迭代实验。

　　这支平均年龄29岁、董事会平均年龄32岁的团队，代表了中国科技圈的一股新势力
。他们没有经历过PC互联网和移动互联网时代的思维定势 ，没有大厂“部门墙
”的积习。他们是真正的“AI-Native”一代
，本能地知道如何利用AI杠杆去撬动更大的世界 。

　　如今，站在2025年的岁末审视MiniMax的上市 ，大家看到的不仅仅是一家公司的突围
，更是两种产业叙事的博弈
。

　　（2025Waic主论坛演讲PPT截图）

　　第一种叙事是“资源的重力 ”。在这种叙事里，AI是属于大厂和硅谷的重工业 。它迷信万卡集群 ，迷信无限的资金流
，迷信既有的流量漏斗
。在这种逻辑下，创业公司注定是配角。

　　第二种叙事是“效率的张力
” 。在这种叙事里 ，AI是生产力的重构
。一万张显卡不等于一万倍战力
，大厂的冗余和管理错位会稀释资源的浓度。中国的天才团队可以通过第一性原理 、极致的组织效率和敏锐的全球化嗅觉，在受限的资源下实现对巨头的挑战 。

　　“最强大脑”汇聚的MiniMax选择了第二种叙事
。它拒绝了国内流量的内卷 ，拒绝了低效的B端定制，拒绝了盲目的扩张。它用1%的资源
，做成了100%的事情 。

　　当然，上市只是一个新的起点。面对谷歌
、OpenAI等巨头的持续进化 ，面对AGI技术深水区的未知挑战
，MiniMax依然要加倍努力
。但至少，它已经证明了一件事：不需要巨头饱和式的资源 ，聪明人的聚力有着更强大的爆发力。

　　AI行业的终局依旧“薛定谔 ”着
，或许，财大气粗的巨头或许还能靠着体量左右格局；又或许 ，真的会是像 MiniMax 这样来自东方的少年天才们
，凭借第一性原理的利刃，最终征服了硅谷的傲慢 。

　　最终的胜者 ，或许是今天牌桌上这些我们眼熟的名字
，或许不是
。

　　站在2025年底的时间节点，行业走向依旧未见明确。对于投资者 ，对于从业者，甚至对于每一个关注这个时代的旁观者而言
，选择相信哪一种叙事，终将决定你看到一个怎样的世界 。

　　*以上内容不构成投资建议 ，不代表刊登平台之观点
，市场有风险，投资需谨慎 ，请独立判断和决策
。