作者 ｜ 駱軼航
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“中國(guó)的OpenAI” 是誰(shuí)？一眾媒體和分析機(jī)構(gòu)給出的答案是：智譜。

這家中國(guó)的大模型 AI 創(chuàng)業(yè)公司正在港交所沖刺 IPO。在招股說(shuō)明書(shū)中，它明確宣稱：“2025年6月，智譜被美國(guó)OpenAI 列為全球主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?！?/p>

畢竟，OpenAI 開(kāi)啟了生成式人工智能的大規(guī)模普及。只要做大模型，或多或少都會(huì)沾上 OpenAI 的影子。一個(gè)非常劃算的方式是：照貓畫(huà)虎、形而上學(xué)地模仿 OpenAI，這是獲得“中國(guó)的OpenAI” 加冕最容易的方式。

那么，誰(shuí)是中國(guó)的 Anthropic？

表面上，誰(shuí)有自己的基座模型，編程能力強(qiáng)，誰(shuí)把基座模型和 Agent 能力整合在一起，誰(shuí)先推出了類似 Computer Use 的功能，誰(shuí)就應(yīng)該是中國(guó)的 Anthropic。

但真的是這樣么？Anthropic 就是這么回事么？

請(qǐng)讓我給出關(guān)于誰(shuí)最像 Anthropic 的答案，一個(gè)顛覆三觀的答案：MiniMax。

MiniMax 是另一家近期在港交所沖刺 IPO 的中國(guó)大模型 AI 公司。表面上看，MiniMax 的收入 70% 來(lái)自 C 端用戶，而 Anthropic 的收入絕大多數(shù)來(lái)自 B 端；MiniMax 有從語(yǔ)音到視頻再到文本的全模態(tài)模型矩陣，而 Anthropic 旗下的 Claude 專注于文本和編程，它們風(fēng)馬牛不相及。

但其實(shí)，它們真的很像。

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“沒(méi)有標(biāo)簽”

Anthropic 和 MiniMax 最像的一點(diǎn)是：沒(méi)有標(biāo)簽。創(chuàng)始人沒(méi)有，公司也不太有。

2021年，Dario Amodei 帶著幾個(gè) OpenAI 的同事出走創(chuàng)立了 Anthropic。他們離開(kāi)的原因，是對(duì) OpenAI 商業(yè)化路線的不滿——在 AI 安全問(wèn)題還未解決的情況下，OpenAI 把 GPT-3 交給微軟使用，這種逐漸商業(yè)化以及對(duì)創(chuàng)始初心的背離，讓這群技術(shù)理想主義者決定“另起爐灶”。

Dario Amodei 在 OpenAI 是研究副總裁，標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)主管職位。它不是 Sam Altman 那種 spotlight position（聚光燈下的角色）。在他拿到生物物理學(xué)博士學(xué)位后，先在百度硅谷 AI 實(shí)驗(yàn)室工作，后來(lái)加入 Google 做語(yǔ)音識(shí)別，2016年才進(jìn)入 OpenAI 。其實(shí)你很難給 Dario Amodei 貼上精確的標(biāo)簽：物理學(xué)博士？前 OpenAI 高管？ AI 安全專家？

都對(duì)，但都不夠準(zhǔn)確，也非常不鮮明。

同是在2021年，閆俊杰從商湯離職創(chuàng)立 MiniMax。他在商湯也是副總裁，同時(shí)兼任研究院副院長(zhǎng)和智慧城市事業(yè)群CTO，也是標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)主管，沒(méi)有湯曉鷗那種創(chuàng)始人的閃耀光環(huán)，甚至連個(gè)“洋博士”都不是（在中科院自動(dòng)化所獲得的博士學(xué)位）。在跟羅永浩的對(duì)談里，他說(shuō)“我們是比較草根的團(tuán)隊(duì)，沒(méi)啥背景”，誠(chéng)不人欺也。

這類技術(shù)主管出身的“準(zhǔn)二號(hào)位”創(chuàng)業(yè)，有個(gè)共同特點(diǎn)：技術(shù)能力扎實(shí)，但缺少“領(lǐng)袖魅力”的訓(xùn)練，個(gè)人形象模糊，沒(méi)有標(biāo)簽，不擅長(zhǎng)翻云覆雨，更喜歡刨根問(wèn)底，追求可解釋性，而非炸裂效應(yīng)。

我們用他們對(duì)比一下同時(shí)期那些標(biāo)簽打得锃光瓦亮的創(chuàng)業(yè)者——

OpenAI CEO Sam Altman，連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，曾擔(dān)任全世界最大的創(chuàng)業(yè)孵化器 Y Combinator 的總裁，天生的聚光燈追逐者，擅長(zhǎng)講故事，熱衷造勢(shì)，硅谷人脈中樞，權(quán)力斗爭(zhēng)達(dá)人，這些都能讓人們記住。

月之暗面 （Kimi）創(chuàng)始人楊植麟：清華姚班本科，CMU 博士，師從蘋(píng)果 AI 負(fù)責(zé)人 Ruslan Salakhutdinov，30歲出頭，“天才創(chuàng)業(yè)者”標(biāo)簽人盡皆知，還是個(gè)搖滾樂(lè)手，文藝青年。就連 Kimi 的模型也有標(biāo)簽：“超長(zhǎng)上下文”。

但 Dario Amodei 和閆俊杰，你很難用一句話說(shuō)清楚他們是誰(shuí)，他們的性格特質(zhì)都在顯性上模糊，很難被人一句話總結(jié)出來(lái)。他們?cè)阽R頭前面表情平淡，語(yǔ)速緩慢，談及技術(shù)細(xì)節(jié)時(shí)偶有激動(dòng)，并不適合提煉“金句”。他們的公司在做什么，也很難一句話說(shuō)明。

MiniMax 是什么？視頻生成？多模態(tài)？Agent？它都做，說(shuō)不清哪個(gè)是主要產(chǎn)品。海螺 AI、星野、Talkie 三個(gè) C 端產(chǎn)品，針對(duì)不同市場(chǎng)，都有不少用戶，但留給用戶的記憶點(diǎn)并不鮮明。技術(shù)上，M2 曾躋身開(kāi)源模型排行榜第一，社區(qū)好評(píng)如潮，但你問(wèn)10個(gè)業(yè)界人士“MiniMax是干什么的”，答案肯定是不一樣的。

Anthropic 也一樣。很多人說(shuō)它不是做 coding 的么？這就跟說(shuō) MiniMax 是做多模態(tài)的一樣，屬于看似精確，實(shí)則錯(cuò)誤和不完整的強(qiáng)行標(biāo)簽。Anthropic 在最引以為傲的編程領(lǐng)域的收入并不及賣企業(yè) API 的收入。問(wèn)題企業(yè)怎么用 Anthropic？這也太不直觀了，反正 Claude 在 C 端的影響力遠(yuǎn)不及 ChatGPT 和 Gemini，它究竟是什么，就很難打上標(biāo)簽。

“沒(méi)有標(biāo)簽” 在公眾形象上是個(gè)問(wèn)題，它讓 Anthropic 和 MiniMax 的品牌形象很難溢出。

但是另一方面，“沒(méi)有標(biāo)簽” 反而是它們最突出的標(biāo)簽。時(shí)間越長(zhǎng)，“沒(méi)有標(biāo)簽” 這個(gè)標(biāo)簽，就越有它的價(jià)值。

因?yàn)?，“沒(méi)有標(biāo)簽” 是今天大模型——特別是語(yǔ)言模型進(jìn)化的趨勢(shì)。模型能力從長(zhǎng)期看正在收斂，每一家的突出優(yōu)勢(shì)都可能在未來(lái)幾個(gè)月被另一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手突破和顛覆。

曾被廣為看好的“開(kāi)源之光” —— Meta 旗下的 Llama 一夜之間被 DeepSeek 和 Qwen 按在地上摩擦；兩年前備受奚落的 Google 憑借 Gemini 3 拉響 OpenAI 的紅色警報(bào)，成為全球模型之冠。DeepSeek 和 Google 的優(yōu)勢(shì)能一直保持么？天知道。

在這種情形下，“沒(méi)有標(biāo)簽”就意味著人設(shè)不會(huì)破，就意味著外界對(duì)它不會(huì)有太高或太低的預(yù)期，就意味著輕易不會(huì)被打臉，不會(huì)從云端到地獄再到云端坐過(guò)山車……“沒(méi)有標(biāo)簽” ，其實(shí)越來(lái)越是一種安全感和確定性的來(lái)源。

看 Claude，它有經(jīng)歷過(guò)口碑的大翻車和鳳凰涅槃么？人們甚至不會(huì)特別期待 Claude 5，對(duì)吧？但無(wú)論是 Claude 4.5 Sonnet 還是 Claude 4.5 Opus，人們還是很踴躍在用，但“炸裂”程度遠(yuǎn)不如 Gemini 3。MiniMax 從 01 到 M1 再到 M2，開(kāi)源社區(qū)的口碑一路走高，OpenRouter 公布的調(diào)用量擺在那兒，高過(guò)了很多更擅長(zhǎng)在社交媒體上“刷屏”的開(kāi)源模型。

這其實(shí)是一個(gè)非常微妙，但恰到好處的狀態(tài)。它是一種非常“得體”的預(yù)期管理，尤其對(duì)一家越來(lái)越走向公眾的公司而言。

在平衡損益表面前，“進(jìn)步” 和 “增長(zhǎng)” 是最值得期待的，而“炸裂” 和 “翻車”則不是。“沒(méi)有標(biāo)簽”，反而應(yīng)該成為它們最重要的標(biāo)簽。

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追求技術(shù)的可解釋性

2025年10月，MiniMax 創(chuàng)始人和 CEO 閆俊杰在 MiniMax 官方微信公眾號(hào)上發(fā)表了一篇技術(shù)長(zhǎng)文《為什么MiniMax M2是一個(gè) Full Attention 模型》。

從 text 01 到 M1 再到 M2，MiniMax 在模型預(yù)訓(xùn)練上，從力推線性注意力機(jī)制（Lightning Attention），重歸傳統(tǒng)的全面注意力機(jī)制（Full Attention），背后是因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)線性注意力機(jī)制帶來(lái)的不錯(cuò)的模型效果背后的代價(jià)是：復(fù)雜多跳推理任務(wù)有明顯缺陷。

隨著模型與通用 Agent 在功能上日趨接近，“在 Agent場(chǎng)景下，模型需要跨多個(gè)工具、跨上下文反復(fù)驗(yàn)證與調(diào)整。Hybrid Attention 雖然省算力，但容易造成上下文信息缺失，導(dǎo)致邏輯中斷”，閆俊杰在文章中坦承了這點(diǎn)，點(diǎn)明了 MiniMax M2 重新回歸 Full Attention 機(jī)制的原因。

這種 CEO 公開(kāi)承認(rèn)技術(shù)路線試錯(cuò)的做法，極為罕見(jiàn)。這讓我馬上想起了 Anthropic CEO Dario Amodei 今年4月在自己的博客上發(fā)表的另一篇長(zhǎng)文《The Urgency of Interpretability》（可解釋性的緊迫性）。

在這篇文章里，Dario Amodei 強(qiáng)調(diào)了生成式 AI 的不透明問(wèn)題，他認(rèn)為模型的能力是“生長(zhǎng)”而非“構(gòu)建”出來(lái)的，與傳統(tǒng)軟件有著本質(zhì)的區(qū)別。這種不透明性導(dǎo)致 AI 的很多安全和道德風(fēng)險(xiǎn)無(wú)法被預(yù)測(cè)，因此迫切需要 AI 系統(tǒng)的可解釋性研究。

重要的是，在這篇長(zhǎng)文里，Dario Amodei 公開(kāi)承認(rèn)了此前被他奉為圭臬的 “Constitutional AI”（憲法式 AI）的局限性，他認(rèn)為 Constitional AI 只能讓模型“裝作”遵循了安全原則和對(duì)齊意圖，但內(nèi)心可能另有“想法”。

因此，放棄將 Constitutional AI 作為安全對(duì)齊的圭臬，系統(tǒng)轉(zhuǎn)向模型的可解釋性研究是必要的，Anthropic 新的目標(biāo)是：2027年實(shí)現(xiàn)用可解釋性可靠地檢測(cè)大多數(shù)模型問(wèn)題。

這也是一次公開(kāi)解釋重大技術(shù)路線試錯(cuò)的行動(dòng)。無(wú)論是 Dario Amodei 還是閆俊杰，他們這類解釋文章都很長(zhǎng)，技術(shù)細(xì)節(jié)都很多，作為公關(guān)傳播素材非常不適合提煉“金句”和標(biāo)題，但它們對(duì)理解一家從事大模型基礎(chǔ)研發(fā)的公司的第一性原理，又十分重要。

Dario Amodei 關(guān)于可解釋性的長(zhǎng)文，本身就在追求技術(shù)的可解釋性。他之前針對(duì) DeepSeek 崛起的萬(wàn)字長(zhǎng)文也是，反傳統(tǒng)思維地提出了 V3 比 R1 模型更具挑戰(zhàn)性的觀點(diǎn)，詳細(xì)剖解了這兩款模型的技術(shù)差異。MiniMax 的掌舵者閆俊杰也一樣，他非常想讓外界了解為什么 MiniMax 回到了 Full Attention 機(jī)制，覺(jué)得解釋不清楚這個(gè)問(wèn)題不行，其實(shí)外界未必關(guān)心這個(gè)問(wèn)題——牛 X 不就完了么。

而對(duì)這兩位在技術(shù)一線的 CEO 而言，寫(xiě)長(zhǎng)文進(jìn)行技術(shù)反思和解釋，意味著什么？

意味著他們需要說(shuō)服自己，而不只是說(shuō)服投資人和用戶；意味著他們相信透明比神秘感更重要；意味著他們?cè)敢獬姓J(rèn)“我們之前錯(cuò)了”，然后公開(kāi)自己的技術(shù)探索方法。

這在快節(jié)奏的 AI 競(jìng)賽中是非常奢侈的。

你完全可以想象 Sam Altman 和 Elon Musk 在這種情形下會(huì)怎么做：直接發(fā)新模型，突出性能上特別強(qiáng)大的地方，用刷新 benchmark 亮瞎你的雙眼，完全拿結(jié)果說(shuō)話，不解釋技術(shù)路線問(wèn)題，或輕描淡寫(xiě)，讓負(fù)責(zé)研究或訓(xùn)練的副手解釋一下。

但畢竟有創(chuàng)始人和 CEO 愿意站出來(lái)，詳細(xì)解釋技術(shù)細(xì)節(jié)。

追求技術(shù)的可解釋性和透明性，會(huì)讓一家公司在更長(zhǎng)的時(shí)期，贏得客戶的信賴?？蛻粼敢饪吹揭患掖竽Ｐ凸尽氨俊钡囊幻?，它比“神奇”重要。

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笨架構(gòu)與好商業(yè)

與追求技術(shù)可解釋性有點(diǎn)對(duì)立的，就是在大眾領(lǐng)域的傳播，這點(diǎn) Anthropic 和 MiniMax 都不太擅長(zhǎng)。

Anthropic 曾經(jīng)在舊金山機(jī)場(chǎng)密集鋪了一段時(shí)間 Claude 模型的廣告，強(qiáng)調(diào)它的安全，但幾個(gè)月之后就消失了。MiniMax 也為旗下的陪伴應(yīng)用 Talkie 和視頻生成工具海螺投放過(guò)一些在 X 和 YouTube 上的廣告，但并不持續(xù)。

OpenAI 可能不投廣告，但 Sam Altman 在社交網(wǎng)絡(luò)和各種訪談里的非技術(shù)暴論高強(qiáng)度輸出足夠了。我曾經(jīng)在一條 YouTube 節(jié)目?jī)?nèi)容的開(kāi)篇看到了先后兩條廣告——分別來(lái)自 Gemini 3 和 K2，你得承認(rèn) YouTube 算法推薦真是夠精準(zhǔn)的，也得承認(rèn)是真有人在使勁砸廣告。在國(guó)內(nèi)，豆包、千問(wèn)……就不說(shuō)了。

Anthropic 和 MiniMax 應(yīng)該屬于一開(kāi)始“定力不足”，試了一下就縮回來(lái)，然后想明白了，就不再大張旗鼓地做的那種。

對(duì)這個(gè)事，MiniMax CEO 閆俊杰有自己的解釋。在訪談中，閆俊杰說(shuō)：“過(guò)去三年，AI 創(chuàng)新的主陣地是 Web，不是手機(jī) APP。國(guó)際上前十的產(chǎn)品，除了中國(guó)的豆包，其他都是先做 Web，靠自然量起來(lái)的。能靠不買(mǎi)量做起來(lái)的，只有Web端”。

言下之意，就是 MiniMax 不靠買(mǎi)量做 C 端爆款，不靠炒作聲量，專注技術(shù)迭代。這在中國(guó) AI 創(chuàng)業(yè)環(huán)境里是挺“笨”的做法。

但這使得MiniMax可能是今天最重視可持續(xù)經(jīng)營(yíng)的模型公司之一，它的招股書(shū)披露，其現(xiàn)金儲(chǔ)備有超過(guò)11億美元，簡(jiǎn)單換算，這筆錢(qián)可以讓它用上53個(gè)月。而它目前5億美金的虧損規(guī)模，其實(shí)都不及一些c端大廠AI產(chǎn)品一年用來(lái)投流的錢(qián)。

還有更“笨”的做法。

2023年下半年，大部分中國(guó) AI 公司還在做稠密模型（更穩(wěn)?。琈iniMax 把80%的算力 all-in 到 MoE 上（更不確定）。MiniMax 的投資人、明勢(shì)資本創(chuàng)始合伙人黃明明回憶說(shuō)：“前兩次失敗了，直到第三次成功，他（指閆俊杰）才跑來(lái)告訴我們。我問(wèn)他為什么賭這么大？賭不出來(lái)公司就掛了?！?/p>

閆俊杰的回答是：“只有做出 MoE，才能用更低成本向更高階段演進(jìn)。否則用的是不可估量的成本，沒(méi)有一家公司能支持”。

MiniMax 在技術(shù)架構(gòu)的探索上是有非常強(qiáng)的執(zhí)念的：2023年到2024年上半年，它深耕 MoE，控制模型演進(jìn)的成本；2024年下半年到2025年初，它強(qiáng)力探索線性注意力機(jī)制，啟動(dòng)開(kāi)源戰(zhàn)略；2025年中開(kāi)始，它側(cè)重推理優(yōu)化與工程優(yōu)化，回歸全面注意力機(jī)制。

至于它在跨模態(tài)領(lǐng)域展現(xiàn)的模型能力——從語(yǔ)音（Speech-02-HD）和視頻（Hailuo-02）領(lǐng)域達(dá)到的頂尖水平，到如今 M2 在文本和代碼領(lǐng)域的突破，其實(shí)是它基于基礎(chǔ)架構(gòu)持續(xù)的探索與適配之下打磨的一整套瑞士軍刀。

實(shí)在不是牽強(qiáng)附會(huì)，MiniMax 在架構(gòu)上基于第一性原理（成本與性能的平衡）的探索，與 Anthropic 的技術(shù)路徑摸索有很多相似的地方。

2021年-2023年，Anthropic 側(cè)重單一的“安全”，2023年3月才發(fā)布第一代“安全”模型；2024年，它通過(guò) Claude 3 家族迅速建立了匹敵 GPT-4 的模型競(jìng)爭(zhēng)能力，突破“安全”的桎梏，在產(chǎn)品化上大刀闊斧；2024年底，它將 Agent 與模型推理能力視作戰(zhàn)略重心，先是MCP，再是Skill，成為 AI Agent 的標(biāo)準(zhǔn)建立者。甚至基于 Agent 能力的需求，探索從 Constitutional AI，向可解釋性 AI 原理的基礎(chǔ)技術(shù)思路轉(zhuǎn)變。

不同于 MiniMax 將架構(gòu)思考滲透到不同模態(tài)的產(chǎn)品中，Anthropic 對(duì)多模態(tài)沒(méi)有執(zhí)念，它的“瑞士軍刀”是每一代 Claude 模型的 Haiku、Sonnet 和 Opus 三個(gè)不同性能的版本，相當(dāng)每一代瑞士軍刀的三件套。

這些東西，對(duì)普通用戶而言可能無(wú)感，但對(duì) AI 研究人員來(lái)說(shuō)就有意思得多，當(dāng)然最興奮的是那些開(kāi)發(fā)者——尤其是企業(yè)級(jí)的開(kāi)發(fā)者，他們很容易找到想要的東西，比如工具和 API。

在接受訪談時(shí)，閆俊杰說(shuō)：“技術(shù)驅(qū)動(dòng)和產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)，這兩個(gè)東西有可能都是對(duì)的，但沒(méi)法共存。它的驅(qū)動(dòng)力只能有一個(gè)。后面我們開(kāi)始意識(shí)到，有可能那樣一條路（產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)）也是對(duì)的，但它不是適合我們的。我們能做的，就只能是技術(shù)驅(qū)動(dòng)的方式?！?/p>

潛臺(tái)詞是：他們糾結(jié)過(guò)，最終選擇了技術(shù)驅(qū)動(dòng)，知道會(huì)失去一些東西（比如快速的用戶增長(zhǎng)），但這是他們唯一能做好的路。

這么做的結(jié)果是什么呢？真的是得忍受漫長(zhǎng)的在消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)的默默無(wú)聞，等著5年后、甚至10年后的“效果涌現(xiàn)”么？

我們看看它們商業(yè)化的數(shù)據(jù)。

2024年，Anthropic 收入只有10億美元；2025年僅3-5月，它的營(yíng)收規(guī)模就從20億美元增長(zhǎng)到30億美元，Meritech分析師 Alex Clayton 表示：“我們研究了200多家上市軟件公司的 IPO，這種增長(zhǎng)速度從未發(fā)生過(guò)”。

2025年上半年，Anthropic 的研發(fā)投入與營(yíng)收比大致為1.04:1，基本已經(jīng)打平，這在尚處于軍備競(jìng)賽階段的 AI 產(chǎn)業(yè)已經(jīng)相當(dāng)令人羨慕了。它明顯比 OpenAI 對(duì)應(yīng)的1.56:1健康得多。

受限于資本投入、算力和市場(chǎng)規(guī)模，MiniMax 自然無(wú)法與 Anthropic 完整相提并論，但《The Information》報(bào)道，MiniMax 是目前亞洲大模型公司中，唯一被證實(shí)擁有規(guī)?；蚴杖氲耐婕摇@些收入都來(lái)自可持續(xù)、可規(guī)?；漠a(chǎn)品（C端的海螺視頻、Talkie，B 端的 API 訂閱），而非靠資本輸血或薄利的項(xiàng)目制維生。

MiniMax 的收入規(guī)模在它公布的招股說(shuō)明書(shū)中，有著經(jīng)過(guò)審計(jì)的更加嚴(yán)格的口徑：

MiniMax從2023年開(kāi)始進(jìn)行商業(yè)化，營(yíng)收已達(dá)到346萬(wàn)美元，2024年直接飆升到3052萬(wàn)美元，同比增長(zhǎng)782.2% 。2025年前9個(gè)月，公司的營(yíng)收額較上年同期增長(zhǎng)175%，達(dá)到5344萬(wàn)美元，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了去年全年的水平。截至2025年9月30日，MiniMax 在 C 端收入同比增長(zhǎng)了181%，B 端收入同比增長(zhǎng)了160%。

毫無(wú)疑問(wèn)，它呈現(xiàn)了一條具有想象力的營(yíng)收曲線。

而最體現(xiàn)大模型實(shí)際調(diào)用量的 OpenRouter 的數(shù)據(jù)顯示，MiniMax M2 是 OpenRouter 上第一個(gè)日 token 消耗量超過(guò)500億的中國(guó)模型，免費(fèi)版加付費(fèi)版模型的 token 日調(diào)用量已超過(guò)800 億，躋身Top 10（分列第4和第7），用量都在高速增長(zhǎng)。

這意味著，向 Anthropic 一樣靠賣 API 掙錢(qián)，接收來(lái)自企業(yè)信用卡的收入；以及通過(guò) Stripe 支付系統(tǒng)收取來(lái)自個(gè)人用戶的收入，而不是承接企業(yè)或政府和事業(yè)單位的大型部署項(xiàng)目，開(kāi)具一兩年后才可兌換的一張張企業(yè)支票，在 MiniMax 正在變成現(xiàn)實(shí)。

此次招股書(shū)里也透露了相關(guān)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)， MiniMax的B端業(yè)務(wù)的毛利率已經(jīng)達(dá)到69.4%，顯著高于同行。而整體的毛利也從2023年的-24.7%快速轉(zhuǎn)正，2024年為12.2%，2025年前九個(gè)月更是到了23.3%。

2014年，Anthropic CEO Dario Amodei 還在百度實(shí)習(xí)時(shí)，他說(shuō)那時(shí)就發(fā)現(xiàn)了 Scaling Law（縮放定律）——大語(yǔ)言模型最核心的原理。當(dāng)時(shí)還在中科院自動(dòng)化所讀博士學(xué)位的閆俊杰也在百度實(shí)習(xí)，做深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)。

閆俊杰回憶：“那個(gè)時(shí)候國(guó)內(nèi)沒(méi)有萬(wàn)卡，但那是國(guó)內(nèi)唯一的一個(gè)真正意義上的 GPU 集群。我當(dāng)時(shí)用了可能三分之一的 GPU 做實(shí)驗(yàn)。我開(kāi)始意識(shí)到，AI這件事真的可以帶來(lái)實(shí)際價(jià)值，而不只是寫(xiě)論文”。

然而，中國(guó)畢竟錯(cuò)失了 GPT-3.5 的時(shí)間窗口，而 Scaling Law 其實(shí)是2014年在中國(guó)發(fā)現(xiàn)的。亡羊補(bǔ)牢，有的時(shí)候確實(shí)挺晚的。接下來(lái)，是跳躍式的發(fā)展，還是遵循內(nèi)心和“第一性”，不同的人有不同的答案。

有意思的是，Anthropic 和 MiniMax，這兩個(gè)看上去最不像的，甚至在地緣意義上處于某種微妙對(duì)立的公司，選擇了非常接近的答案。

點(diǎn)個(gè)“愛(ài)心”，再走 吧