文｜魏琳華

編｜王一粟

第一批AI大模型公司上市潮來了，先沖線的兩家公司MiniMax、智譜揭開了自己的底牌。

相比于其他AI公司，MiniMax在國內(nèi)似乎更加低調(diào)和神秘，這家從出生時就在海外市場拓展的公司，到底在怎么賺錢？

從招股書來看，2025年前三季度，MiniMax營收從上年同期的1945萬美元激增至5344萬美元（約3.8億人民幣），同比增長高達(dá)174%。

能看出來，MiniMax的商業(yè)化，就像三級火箭般加速上升。

翻倍的增長并非孤例。放眼全球，這是2025年全球AI商業(yè)化進(jìn)入加速期的縮影。以O(shè)penAI和Anthropic為代表，它們同樣在這一年迎來了收入的爆發(fā)。

那么，MiniMax是怎么做到的？

詳細(xì)拆解招股書后，光錐智能發(fā)現(xiàn)，相比AI 1.0時代的公司基本都以B端業(yè)務(wù)為主，MiniMax開辟了一個比較新的商業(yè)模式——“B+C全都要”，即企業(yè)級用戶和個人用戶都拿下。這在過去的AI公司當(dāng)中，并不常見。

海螺AI、星野，相比于AI視頻、AI社交這兩款用戶熟知的AI爆品，我們今天更想聊聊，MiniMax不為人知的另一面——B端業(yè)務(wù)。

在C端的光環(huán)之下，MiniMax的B端業(yè)務(wù)往往成為了被忽視的一環(huán)。

招股書顯示，MiniMax的B端業(yè)務(wù)貢獻(xiàn)了1542萬美元的營收，占比28.9%，接近三分之一，同比增長161%。

MiniMax的B端業(yè)務(wù)收入來自哪里？他們的模式和其他側(cè)重B端業(yè)務(wù)的AI大模型公司相比，到底有什么不同？

收入占1/3的B端業(yè)務(wù)，傳統(tǒng)生意的非傳統(tǒng)做法

和其他AI大模型一樣，MiniMax的B端業(yè)務(wù)收入主要來自——API調(diào)用。

從OpenAI到阿里通義千問，在其他商業(yè)模式尚未探索出來之前，API就是那個“看似不那么性感，但卻非常實(shí)際”的收入來源。這個收入模式樸素到不行，就類似水費(fèi)、電費(fèi)一樣，開發(fā)者用多少，就根據(jù)調(diào)用量付多少錢。

而MiniMax開放平臺就是負(fù)責(zé)輸出API的標(biāo)準(zhǔn)化B端服務(wù)產(chǎn)品。目前，MiniMax開放平臺覆蓋范圍超過100個國家及地區(qū)的企業(yè)客戶和開發(fā)者，覆蓋的領(lǐng)域有AI+硬件、文旅、電商、辦公、教育、游戲、醫(yī)療、金融等。

另外，在模型能力上，MiniMax開放平臺也提供文本生成、語音合成、視頻生成、圖片生成、音樂生成等接口能力，企業(yè)和中小開發(fā)者可調(diào)用的旗艦?zāi)Ｐ透采w全模態(tài)，包括MiniMax M2、Hailuo 2.3、Speech 2.6 和 Music 2.0等系列模型。

盡管體量尚不及C端，但MiniMax的B端業(yè)務(wù)增長速度和C端接近，都是翻倍式增長。

值得一提的是，目前看來MiniMax的B端業(yè)務(wù)“健康度”還不錯。招股書顯示，MiniMax的B端業(yè)務(wù)毛利率高達(dá)69.4%，相比去年同期的62.3%有所提升。

在近三年模型價格“一降再降”的行業(yè)環(huán)境下，MiniMax的模型能力和競爭力應(yīng)該是非常在線，才能確保不是“賠本賺吆喝”。

另外，從這個收入模式能看出，MiniMax在B端的戰(zhàn)略就是：不做定制化私有部署，只做輕量級的企業(yè)服務(wù)。

這可能是因?yàn)镸iniMax創(chuàng)始人閆俊杰在商湯工作的經(jīng)驗(yàn)，從一開始就避免做很重的“定制化”企業(yè)級服務(wù)。而基于開放平臺的API調(diào)用，這也是OpenAI、Anthropic等一眾海外大廠普遍選擇的模式。

對比在AI 1.0時代被視為“臟活累活”的部署業(yè)務(wù)，定制化的優(yōu)勢和劣勢都很明顯：

靠深入的服務(wù)，客戶對企業(yè)的依賴性極高，如果后續(xù)想要遷移平臺，不是API平臺幾行代碼就能解決的；但深度定制需要企業(yè)提供專員跟進(jìn)服務(wù)，高昂的人力成本會拖累整體業(yè)務(wù)的毛利率。這也是為什么智譜公司架構(gòu)需要千人規(guī)模，而MiniMax只需要400人左右的團(tuán)隊(duì)。

值得注意的是，雖然API的服務(wù)非常輕量級，但要想讓更多人調(diào)用，光靠MiniMax遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

通過深扒招股書和公開信息，光錐智能發(fā)現(xiàn)，MiniMax在國內(nèi)和海外都在努力構(gòu)建自己的生態(tài)圈，已經(jīng)深扎在各大AI平臺里。

在國內(nèi)，其已經(jīng)合作了包括字節(jié)、阿里、騰訊、小米在內(nèi)的企業(yè)，比如，給阿里和字節(jié)旗下的Coding產(chǎn)品提供文本模型支持、給騰訊游戲和視頻提供視頻生成服務(wù)等。

這一點(diǎn)就很有意思，雖然各大頭部科技公司都在推出“AI大模型全家桶”，但依然對MiniMax的需求量不小，說明他們確實(shí)在某些模型能力方面有兩把刷子。

這其中，MiniMax合作的前五大客戶也在招股書中進(jìn)行了相應(yīng)披露，比如2023、2024年都位列前五的小紅書、閱文集團(tuán)和金山辦公（WPS），2025年的企業(yè)指向性不強(qiáng)，比較明顯的是一家AI數(shù)字人及視頻合成平臺，結(jié)合MiniMax披露信息推測為Veed。

而在海外，隨著M2模型的破圈，MiniMax也進(jìn)一步擴(kuò)大API業(yè)務(wù)的收入。其中，谷歌、微軟第一時間上線M2模型，亞馬遜大會上也特地官宣了M2模型的上線。

未來幾年的增長預(yù)期，MiniMax也進(jìn)行了相應(yīng)的估計，從與阿里云的戰(zhàn)略合作可以體現(xiàn)一二。

招股書顯示，未來三年MiniMax對阿里云的算力消耗將逐年遞增，而相應(yīng)的，向阿里巴巴集團(tuán)提供的API服務(wù)收入上限也設(shè)定了明確的增長階梯：從2026年的65萬美元，攀升至2027年的100萬美元，并在2028年達(dá)到150萬美元。

可以說，市場需求的指數(shù)級增長和MiniMax的系列大模型布局，撐起了MiniMax未來在B端業(yè)務(wù)的成長空間。

從API接口，到深度融合

年年增長的算力需求背后，MiniMax的B端業(yè)務(wù)如何擴(kuò)張版圖？

通過拆解招股書和公開信息的梳理，MiniMax的B端戰(zhàn)略可以拆解為三個層級：從最基礎(chǔ)的API接口，到幫助企業(yè)內(nèi)部工作提效，再到嵌入企業(yè)產(chǎn)品中，做深層融合。

最基礎(chǔ)的合作形態(tài)，是直接和服務(wù)商對接，通過在三方平臺中開放API接口，通過生態(tài)鋪開銷量。比如，谷歌、亞馬遜、英偉達(dá)等平臺直接接入M2模型。

當(dāng)然，這也是非常早期的合作模式。隨著生成式AI的發(fā)展按下加速鍵，企業(yè)對AI的應(yīng)用逐漸深化，需求也向著和業(yè)務(wù)深度結(jié)合的方向演進(jìn)。

分拆到具體合作模式中，可以分為兩種。其一，聚焦于“提效增收”，企業(yè)試圖用AI，重塑內(nèi)部生產(chǎn)流程。

在內(nèi)容產(chǎn)業(yè)，這種提效體現(xiàn)得尤為明顯。

以騰訊視頻及天美工作室為例，在視頻內(nèi)容和游戲創(chuàng)作領(lǐng)域，AI視頻生成能夠幫助生成高質(zhì)量的特效視頻、游戲素材。

單以影視上的應(yīng)用來說，AI能夠在需要特效的大場景制作中幫助壓縮生產(chǎn)周期和成本，往往需要幾天時間布景拍攝的內(nèi)容，交給AI只需要幾分鐘，同時能把成本從數(shù)十萬壓到萬元、千元級別。

同樣的邏輯也延伸到了營銷領(lǐng)域。Monks在為其他企業(yè)提供的營銷方案中，通過接入MiniMax視頻模型和海螺AI產(chǎn)品，優(yōu)化內(nèi)容創(chuàng)作流程，同時在這個過程中節(jié)省成本、提升效率。以HaiLuo 2.3模型的官方信息計算，其批量創(chuàng)作成本最高可降50%。

如果說降低成本是為企業(yè)做“減法”，那么第二類業(yè)務(wù)模式相當(dāng)于做“加法”——通過將模型嵌入企業(yè)主推產(chǎn)品中，達(dá)到“1+1>2”的效果。

按照MiniMax做全模態(tài)的思路分類，出場頻率較高的幾種合作可以分為文本、語音、視頻三類。

在文本與邏輯推理領(lǐng)域，MiniMax從推理模型M1開始，主推的Agent（智能體）能力成為了賣點(diǎn)。

以編程來說，在目前備受關(guān)注的AI Coding賽道中，兩個主要參與者字節(jié)、阿里的產(chǎn)品里，都出現(xiàn)了MiniMax的參與：字節(jié)是在其Coding類產(chǎn)品中接入新模型供調(diào)用，比如本周上線開源的M2.1；而阿里則是用于其AI Coding工具iFlow的底座文本模型。

而對于AI Coding類產(chǎn)品來說，底座文本模型的選擇很關(guān)鍵，因?yàn)樗鼘τ趶?fù)雜任務(wù)的拆解能力要求更高，需要模型完成理解需求—規(guī)劃步驟—編寫代碼—自我糾錯。這種多步梳理的特性，剛好和Agent能力相契合。

隨著模型泛化能力的提升，B端業(yè)務(wù)的合作范圍也隨之?dāng)U大。

12月22日，維他動力發(fā)布的機(jī)器狗Vbot披露了合作MiniMax的新模型M2.1，宣傳“實(shí)現(xiàn)空間智能Agent”。

對于空間智能來說，推理是一件更麻煩的事。類似智駕邏輯，如果模型泛化能力不足，就會對陌生問題難以下手——比如遇到路障就“卡殼”。

M2.1能夠支撐機(jī)器狗處理任務(wù)，就得益于模型泛化能力的提升，其中的關(guān)鍵之一，就是MiniMax從M2系列開始大力推的交錯思維鏈（Interleaved Thinking）。它的優(yōu)勢就在于，能夠讓模型保持“思考-執(zhí)行”的思維方式，根據(jù)執(zhí)行結(jié)果，代入上一輪思考結(jié)果來處理，使智能體能夠?qū)崟r應(yīng)對開放性環(huán)境，應(yīng)對“未知雜亂”。

除了文本領(lǐng)域，MiniMax有不少的合作項(xiàng)目集中在視頻和語音領(lǐng)域。

其中，視頻領(lǐng)域多支撐視覺產(chǎn)品運(yùn)行，比如Veed數(shù)字人、和快看合作的AI漫畫；語音領(lǐng)域則是一個在C端不太賺錢、B端需求量高的生意，MiniMax的合作就集中在給小米、智元機(jī)器人的產(chǎn)品提供音色互動支持。

縱觀MiniMax在B端的合作版圖擴(kuò)張，關(guān)鍵在于兩點(diǎn)——全模態(tài)布局和模型能力提升，前者讓B端業(yè)務(wù)更多元，后者則保證能夠在競爭激烈的市場上拿到訂單。

堅持只做API服務(wù)、和私有化部署“割席”的決定，則讓B端業(yè)務(wù)的高毛利率，成為了向市場證明未來潛力的敲門磚。

被低估的中國AI獨(dú)角獸，如何重估價值？

為了繼續(xù)向市場證明自身能力，新模型的發(fā)布和能力升級就成了現(xiàn)階段大模型公司們的頭號任務(wù)。

MiniMax也不例外，在上市當(dāng)周，MiniMax也發(fā)布并開源了基于M2模型升級的新模型M2.1。從官方信息來看，新模型在多編程語言、移動端開發(fā)、執(zhí)行、泛化等能力均有提升。

“（Claude）Opus、Gemini 3和MiniMax M2.1是首批被我用于Rails、BaseCamp等代碼庫中的模型，在使用過程中我感到非常震撼?！眲?chuàng)建Web開發(fā)框架Ruby on Rails的傳奇程序員DHH在X上給出了評價。

不過，盡管更多國內(nèi)開源大模型已經(jīng)能夠和海外第一梯隊(duì)的閉源大模型們較勁，但在公司估值表現(xiàn)上，兩者拉開了一條長長的距離。

這也引出了現(xiàn)階段國內(nèi)大模型公司的一個共同特點(diǎn)——加速上市，以獲取更多能夠支撐公司繼續(xù)“掰腕子”的籌碼。

仍以MiniMax為例，即使交出的成績單證明了商業(yè)化規(guī)模落地的初步潛力，但如果拿來和其他行業(yè)公司的上市階段相比，不難發(fā)現(xiàn)，AI 2.0時代的公司們，奔赴上市的步伐相當(dāng)快。

以AI 1.0時代為例，基本上，一家尋求IPO的公司已經(jīng)在商業(yè)化完成了相應(yīng)布局，在營收模式上相對成熟。

其中，商湯上市前累計完成12輪融資，到了E輪階段，累計融資超52億美元，才正式開啟遞交招股書的階段。彼時，商湯已經(jīng)確立智慧城市、智慧商業(yè)、智慧生活和智能汽車四大業(yè)務(wù)，年?duì)I收達(dá)到34.5億。

但無論是近期沐曦、摩爾線程、壁仞等國產(chǎn)GPU們的加速上市，還是MiniMax和智譜赴港上市，都能看出這一代公司尋求上市的急切。

而對于尚處早期階段公司的上市，如何估值和定價就成為了一個新的難題。如果用傳統(tǒng)的市銷率（PS）甚至市盈率（PE）來衡量，大模型公司難免“貴得離譜”。

以O(shè)penAI為例，以2025年預(yù)計收入130億美元來算，據(jù)悉OpenAI正在展開融資，融資后估值有望沖擊8300億美元，這樣來算，其PS值高達(dá)63倍，而OpenAI凈虧損預(yù)計高達(dá)90億美元，更是無法從PE來衡量。

高達(dá)幾十倍的PS倍數(shù)，通常意味著巨大的泡沫。然而，將大模型公司視為普通的公司做估算，本身就是一種估值錯位。

可以說，在AI 2.0時代，傳統(tǒng)的財務(wù)錨點(diǎn)已經(jīng)失效了。相比之下，國內(nèi)大模型公司往往處于被低估的節(jié)點(diǎn)。

在近期的一場對談中，羅永浩與MiniMax創(chuàng)始人閆俊杰觸及了一個令中國科技圈頗感復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)：AI 2.0時代，中國公司似乎陷入了一種奇怪的“估值悖論”。

“美國最好公司的估值，是中國創(chuàng)業(yè)公司的100倍，然后收入基本上也是100倍，但是技術(shù)可能就領(lǐng)先5%?！遍Z俊杰如此描述這種落差，“然后（相比中國公司）花的錢其實(shí)可能也是幾十倍，可能在50到100倍之間?！?/p>

這段話精準(zhǔn)地勾勒出中國大模型創(chuàng)業(yè)者的生存圖景：估值被嚴(yán)重低估后，各家公司練就了“花小錢辦大事”的本領(lǐng)。

無論是靠極致效率殺出圈的DeepSeek，又或者是最近上市的MiniMax，都是其中極具代表性的公司。前者通過對底層架構(gòu)的極致優(yōu)化，將訓(xùn)練與推理成本壓縮了一個數(shù)量級；后者用400人左右的團(tuán)隊(duì)，在業(yè)務(wù)廣度上覆蓋了Anthropic（文本）、Runway（視頻）、ElevenLabs（語音）和Suno（音樂）這四家美國獨(dú)角獸的總和。

到了最終的上市環(huán)節(jié)，可以看到，上述四家美國公司的估值總和高達(dá)數(shù)千億美元，在中美投資風(fēng)格差異之下，估值可能存在的差距1個數(shù)量級。

不過，可以確認(rèn)的是，大模型公司們先后跑通商業(yè)化閉環(huán)，已經(jīng)初步證明了大模型的營收能力。

無論是OpenAI年入百億美元，海外Anthropic年入50億美元，都證明了大模型確實(shí)能賺大錢。

MiniMax們遞交招股書，也借著數(shù)據(jù)證明了這一邏輯在中國企業(yè)身上同樣奏效。不僅僅是高收入，高毛利率，高增長空間也是關(guān)鍵：其B端業(yè)務(wù)高達(dá)69.4%的毛利率，以及付費(fèi)客戶數(shù)25倍的增長，都是最有力的驗(yàn)證。

當(dāng)“模型通，商業(yè)通”的邏輯閉環(huán)被驗(yàn)證，剩下的只是通過堆算力和擴(kuò)銷售來放大規(guī)模的問題。這也就是為什么當(dāng)前階段，大模型公司爭先恐后上市。

在技術(shù)發(fā)展尚未觸及天花板的當(dāng)下，只有率先完成IPO，才能靠二級市場的資金支持，支撐大模型訓(xùn)練的同時，快速擴(kuò)大市場覆蓋范圍，拿下通往AGI下一關(guān)的門票。