一群年轻人的“AI探险”，生而为全球化。
©️懂财帝出品 · 作者｜嘉逸
进击AGI（通用人工智能）时代，中美“双核”领跑。
近期，xAI、OpenAI、Anthropic相继曝出新一轮融资计划，与此同时，二级市场也即将迎来一家中国AGI领军公司。
据悉，MiniMax（稀宇科技）已通过证监会备案和港交所聆讯，并已经披露IPO招股书。
它极致年轻，2022年初成立，员工平均95后。但AI技术极其硬核，是全球唯四的全模态AI大模型企业，其语音模型甚至力压OpenAI、ElevenLabs等海外AI巨头，登顶全球。
若IPO成功，有望创下全球AI公司从成立到上市的最快速度。
MiniMax拥有极致的效率，过去4年仅用约5亿美元——还不到OpenAI总研发费用（约550亿美元）的1%，以及国内部分互联网大厂5个月的投流成本，就做出了全球领先的全模态AI公司。
同时，其员工仅385人，但已狂揽全球2.12亿个人用户和13万企业用户。
它还率先形成了“技术创新-产品全球化-商业可持续”的闭环，今年前三季度，营业收入5343.7万美元，约合人民币3.76亿元，同比大幅增长174.68%。其中，海外收入占比达到73.1%，全球化标签鲜明。
现金流方面，MiniMax其实并不缺钱。截至今年9月末，现金储备超过11亿美元（包含现金及理财产品），可以支撑运营超过53个月。
但，它依然冲刺港股IPO。结合公司愿景“Intelligence with Everyone”，便能理解背后的深意：为了拿到通往AGI的“船票”，践行AI普惠。
正如创始人、CEO闫俊杰所言：“让每个人都用得起AI，这是我们对AI发展的判断，也是创业的初衷，我们坚信AGI一定会实现，并且它一定会服务大众、普惠大众”[1]。
01 ｜ 技术突破：AGI时代的“中国力量”
曾经，大语言模型爆发阶段，大洋彼岸领跑。
如今，AI加速落地应用，全模态成为“新引擎”。以MiniMax为代表的“中国力量”正强势崛起，有望成为AGI时代的“基础设施”。
全模态，是通向AGI的必经之路。图灵奖获得者杨立昆预言，AI未来的发展方向一定是以多模态为基础的。
就连谷歌、xAI、OpenAI等海外巨头，都在“重仓”押注。
而在国内，MiniMax早已抢占先机，游刃有余。创建之初，闫俊杰就决定深耕多模态路线，并定下了三条原则：技术驱动、直接服务用户、国际化[1]。
尔后，不管外界如何喧嚣，MiniMax都始终坚持“第一性原理”去做创新研发。
不断突破、不断进化，它站上了AI浪潮之巅。
在MoE（混合专家）架构还未被认可前，它就前瞻性完成了核心MoE算法技术路线的重构和落地[2]。
它还创新首发了“线性注意力机制”。简单来说，该机制的长文本处理能力尤其出色，训练和推理效率更高，可助力开发更强大的AI Agent。
同时，MiniMax“技术连招”密集且频繁。IPO招股书显示，每一年，其AI大模型都会迭代进化，并实现关键技术的突破，综合性能都会上一个台阶。
久久为功。现在，MiniMax已经成长为“领头羊”，它是全球唯四的全模态AI大模型企业。
具体来看，视频生成模型Hailuo 02，是市场上“同类最佳”的AI模型，位列Artificial Analysis（以下简称：AA）视频榜单第二。
语音模型Speech-02，在AI语音合成上实现了重大飞跃。在AA的测评榜单上，它力压OpenAI、ElevenLabs等海外AI巨头，以1174分登顶。
文本大模型MiniMax M2智能表现格外优秀，在AA榜单上，位列全球前五、开源第一，这也是中国开源大模型首次跻身该榜单全球前五。并且，M2成本更低，仅为海外模型价格的8%。
Token的消耗量，直接体现了市场认可度和用户活跃度。M2发布后“破圈”爆红，在全球模型聚合平台OpenRouter上，迅速爬升至国内模型token用量第一，编程场景全球token用量第三。
另外，据OpenRouter于11月9日发布的Token使用市场份额数据，排名前9的模型有4家来自中国公司，其中MiniMax的份额排名仅次于xAI、谷歌、Anthropic和OpenAI。
更值得注意的是，这些成绩，都建立在极致效率和极致低成本之上。
MiniMax成立至今，仅花费了5亿美元，约合人民币35亿元。与之相比，OpenAI已经花了400-550亿美元。
再和国内同业对比，AppGrowing统计数据显示，2024年豆包广告投放规模约4.74亿元。今年一季度，腾讯元宝的投流支出高达14.26亿元，6月、7月的投放金额均超10亿元。据此计算，短短5个月，腾讯元宝广告投流规模超过34亿元[3]。
换言之，MiniMax仅用OpenAI不到1%的成本，以及互联网巨头5个月的广告支出，就创造了一家全球领先的多模态AI公司，堪称“效率大师”。
这不仅打破了AI公司“疯狂烧钱”的刻板印象，也为中国AI可持续发展，提供了可参考借鉴的成熟经验。
当然，进击AGI是一场“长跑”，MiniMax还年轻，依然需要“查缺补漏”。但技术驱动的企业基因不会改变，极致的效率不会改变。
这也意味着，未来，它将继续“蝶变”，很可能成长为AGI时代的“底座”之一。
02 ｜ 组织突破：一群年轻人的“AI探险”
管理学教授杨国安曾提出：企业持续成功=战略x组织[4]。
据此来看MiniMax，它极致年轻，闫俊杰仅36岁，是中国最年轻的一批“AI掌舵人”。公司385名员工平均年龄仅29岁，研发人员占比73.8%，有激情、朝气蓬勃、专业能力强。
当这群年轻人把终极目标“瞄准”AGI，一场由AI驱动的组织突破，也由此开启。
作为创始人、CEO，闫俊杰主要聚焦宏观的组织和人才建设。
在接受采访时，他坦言，不太喜欢做管理，但喜欢研究组织。在AI原生公司里，把组织理顺了，很多模型突破才能实现。
据悉，在MiniMax内部，管理扁平化，CEO之下不超过三个层级。
此外，“Boss直聘”是闫俊杰的日常工作之一。在商汤历练的时期，他意识到：管理不是管人，而是凝聚优秀的人一起坚持长期价值。
因此，MiniMax招聘算法人才时，他是“最后一关”，最看重三个特质：一是足够聪明，主要指悟性，能自我学习、主动发现问题。二是对AI领域有真正的热情。三是协作能力，AI不是个人英雄主义的领域，必须靠团队合作。
随着越来越多志同道合的年轻人集聚、碰撞，微观方面，AI开始全面重构组织。
一方面，AI成为了“底层生产力”。目前，MiniMax有超过80%的代码，是由AI敲出来的。一些非技术岗，如HR、行政等，他们并没有计算机背景，但也在使用AI工具，甚至自己做AI Agent。
另一方面，岗位的边界愈加模糊，工作和协同效率更高。
已经有MiniMax的产品经理在用AI做原型，他们不再等开发排期，直接带着几个Demo去讨论，确定方向后工程师再介入优化。同时，工程师也在用AI做设计和需求分析。
据介绍，下一步，将是流程重构，如算法阶段算法同学牵头，脑暴阶段产品经理主导，开发阶段工程师负责。通过不同的排列组合，将员工价值释放最大化。
AI对于MiniMax的赋能，还体现在组织决策方面。
闫俊杰透露，面对分歧，MiniMax内部会“理性讨论、逻辑说服”，用第一性原理去拆解问题，而非高管拍板、强行推进。
他坦言：公司变好的一个标志，就是越来越多人的认知在某些点上比我还深，这时候不管谁说服谁，都是公司的进步。
综上，可以说，MiniMax是一个AI原生组织。
也正是基于强大的AI组织力，它才能持续攀登AI“高峰”，实现健康、可持续的商业化，未来也将稳健穿越周期，基业长青。
03 ｜ 商业突破：生而为全球化
AI大模型“决赛圈”收紧，当部分公司还在焦虑商业化，MiniMax已经脱颖而出，形成了“技术创新-产品全球化-商业可持续”的正循环。
AGI时代，它将拥有更大的估值想象力。
事实上，要同时跨越AI落地应用和商业化这两重“鸿沟”，并不容易，就连部分科技巨头都束手无策。
在闫俊杰看来，技术即产品，“技术的领先性，能带来收入的跳变。”
IPO招股书显示，基于全球领先的多模态AI大模型，MiniMax已实现B端+C端“双轮驱动”。To B，拥有API开放平台。To C，拥有MiniMax智能Agent、海螺AI、MiniMax语音、Takie/星野等明星产品。
值得一提的是，上述平台和产品自诞生起，就是国内、海外双线运营。
它们正备受全球用户青睐。截至今年9月末，C端产品用户规模达到2.12亿，前三季度增加9686.9万。B端用户达到13.2万，前三季度增加9万，而去年同期仅增加2.1万。
正如闫俊杰所说，技术做好了，商业化“水到渠成”。目前，MiniMax的商业化路径主要为：订阅服务、应用内购买、企业API等。
随着用户的涌入，其营收规模正不断做大，2023年、2024年营收分别为346万美元、3052.3万美元。2025年前三季度，营收达到5343.7万美元，是2023年的14.44倍。
其海外收入占比达到73.1%，较去年同期上升了7.89个百分点，全球化标签愈加鲜明。
毛利率方面，B端业务毛利率高达69.4%，显著高于同业。C端业务毛利率为4.7%，主要是星野几乎未商业化。剔除星野后，C端业务毛利率近50%。
净利润方面，MiniMax已进入高质量、可持续的增长阶段。在营收大幅翻倍情况下，经调整净亏损整体呈现收窄趋势。2022-2024年，以及2025年前三季度，经调整亏损分别为1215万美元、8907万美元、2.44亿美元，及1.86亿美元。
AI浪潮愈演愈烈，所有的行业都需要重做一遍。从未来的市场空间看，MiniMax的想象力远不止于此。
弗若斯特沙利文预测，到2029年，全球大模型市场规模将达到2065亿美元，约合人民币1.45万亿元，将是2024年的19倍多。
从全球AI产业的估值逻辑来看，一个明显的悖论正在形成：资本市场愿意为尚处愿景阶段的单一能力或团队支付数百亿美元，但对已完整实现多模态产品矩阵的公司却表现出显著的估值折价。MiniMax正是这一悖论的集中体现。
当前市场的估值体系呈现出明显的分层。Mistral（估值140亿美元）、SSI（估值320亿美元）和Thinking Machines Lab（估值550亿美元）等案例表明，仅凭研发潜力与团队背景就足以获得顶级估值。
然而，当我们将视线转向已实现技术产品化与商业化的实体时，参照系变得更为具体：Anthropic（文本，3500亿美元）、Runway（视频，55-60亿美元）、ElevenLabs（语音，110亿美元）和Suno（音乐，24.5亿美元）分别代表了单一模态的顶尖水平与市场定价。
MiniMax的价值特殊性在于，它以约400人的研发规模，同步推进并达到了上述四个核心模态的前沿水平，且完成了从技术到产品的完整闭环。这种“全栈能力”在AI领域极为稀缺——它不仅是技术实力的证明，更代表了系统性的工程能力、跨模态的协同潜力以及面向AGI演进的平台化基础。
然而，其估值与上述单一模态公司总和的巨大落差，揭示出当前市场可能存在的认知滞后：资本市场尚缺乏对“全栈AI平台”的成熟估值模型。市场习惯于对标单一领域的领导者，却未能充分定价多模态整合所带来的战略优势、成本协同与生态壁垒。
换言之，其价值或正处于爆发前夜，未来值得期待。
参考资料：
1. 罗永浩对话MiniMax创始人闫俊杰（万字长文）-贫富之道
2. MiniMax：国产全模态多面手，模型与应用飞轮启动-中信建投证券研究
3. 单月投放10亿、资本支出翻倍，腾讯元宝还没突围-电厂
4. 《组织能力的杨三角》，杨国安
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