中國(guó)AI獨(dú)角獸MiniMax發(fā)布上市后首份年度業(yè)績(jī)，交出了一份超預(yù)期的增長(zhǎng)答卷。2025年全年?duì)I收達(dá)7904萬(wàn)美元，同比增長(zhǎng)159%，較彭博匯總的市場(chǎng)預(yù)期7140萬(wàn)美元高出約10.6%。年度經(jīng)常性收入在2026年2月已突破1.5億美元，顯示商業(yè)化步伐正顯著加快。

盈利能力同步改善。全年毛利同比增長(zhǎng)437%至2000萬(wàn)美元，毛利率從2024年的12.2%提升至25.4%。全年調(diào)整后凈虧損為2.5億美元，與上年基本持平。

公司創(chuàng)始人兼CEO閆俊杰在業(yè)績(jī)電話會(huì)上闡述了戰(zhàn)略演進(jìn)方向：MiniMax正從一家大模型公司向AI時(shí)代的平臺(tái)公司過(guò)渡。其核心邏輯是平臺(tái)價(jià)值等于智能密度乘以Token吞吐量，兩個(gè)維度足夠強(qiáng)勁時(shí)，平臺(tái)價(jià)值將自然涌現(xiàn)。

在產(chǎn)品層面，M2.5模型已在多項(xiàng)生產(chǎn)力基準(zhǔn)測(cè)試中取得全球領(lǐng)先表現(xiàn)。伴隨模型能力提升，2026年2月M2系列模型的日均Token消耗量已達(dá)2025年12月水平的6倍以上，驗(yàn)證了高性價(jià)比路線的市場(chǎng)接受度。

電話會(huì)要點(diǎn)提煉：

• 模型迭代速度與商業(yè)化驗(yàn)證過(guò)去108天內(nèi)完成2.0至2.5三個(gè)版本迭代，M2系列模型日均token消耗量自2025年12月以來(lái)增長(zhǎng)超6倍，驗(yàn)證了高性價(jià)比路線的市場(chǎng)接受度。
• 多模態(tài)戰(zhàn)略的階段性成果多模態(tài)融合被確立為通向AGI的必然路徑，已完成各模態(tài)獨(dú)立打磨，預(yù)計(jì)2026年上半年推出M3系列模型，展現(xiàn)各模態(tài)協(xié)同進(jìn)化成果。視頻生成已成為API調(diào)用量第三大細(xì)分市場(chǎng)，多模態(tài)能力被視為占領(lǐng)該市場(chǎng)的核心壁壘。
• 智能體演進(jìn)的判斷與布局明確L3級(jí)智能體已到來(lái)，L4與L5的分野在于“單個(gè)任務(wù)”與“多智能體協(xié)同”。編程場(chǎng)景最先驗(yàn)證，但辦公場(chǎng)景（數(shù)據(jù)分析、文檔撰寫、PPT制作）的潛在市場(chǎng)空間被認(rèn)為遠(yuǎn)大于編程。
• 差異化競(jìng)爭(zhēng)策略戰(zhàn)略上有所為有所不為，2023年即放棄移動(dòng)端通用個(gè)人智能助手，集中資源投入編輯器、海螺視頻等能形成差異化的產(chǎn)品。研發(fā)策略上不追求全面領(lǐng)先，而是以“速度快”和“特定能力突出”打開(kāi)市場(chǎng)。
• 研發(fā)效率的底層邏輯強(qiáng)調(diào)AI競(jìng)爭(zhēng)的本質(zhì)不是燒錢與燒資源，而是模型迭代速度與邊際效率。在統(tǒng)一架構(gòu)下做全模態(tài)訓(xùn)練的成本遠(yuǎn)低于分頭建設(shè)獨(dú)立系統(tǒng)，且協(xié)同效應(yīng)已被持續(xù)驗(yàn)證。
• 生態(tài)建設(shè)的外溢效應(yīng)模型已在生態(tài)層面產(chǎn)生外溢，從Google Cloud生態(tài)的貢獻(xiàn)到OpenRouter等開(kāi)發(fā)者平臺(tái)上調(diào)用量領(lǐng)先，未來(lái)將通過(guò)產(chǎn)品層面的多模態(tài)能力進(jìn)一步降低使用門檻，構(gòu)建更完整的平臺(tái)生態(tài)。

拆解MiniMax 7900萬(wàn)美元全年?duì)I收，兩大業(yè)務(wù)板塊均實(shí)現(xiàn)高速增長(zhǎng)。面向企業(yè)和個(gè)人開(kāi)發(fā)者的開(kāi)放平臺(tái)貢獻(xiàn)約2600萬(wàn)美元，同比增長(zhǎng)198%；面向消費(fèi)者的AI產(chǎn)品，包括MiniMax Agent、海螺AI、Talkie及星野，貢獻(xiàn)約5300萬(wàn)美元，同比增長(zhǎng)143%。

國(guó)際化成為公司營(yíng)收結(jié)構(gòu)的顯著特征。2025年全年，國(guó)際市場(chǎng)營(yíng)收占總營(yíng)收比例超過(guò)70%，開(kāi)放平臺(tái)國(guó)際營(yíng)收占比亦超過(guò)50%。截至2025年12月31日，MiniMax已累計(jì)服務(wù)全球超過(guò)200個(gè)國(guó)家和地區(qū)的2.36億用戶，以及來(lái)自逾100個(gè)國(guó)家和地區(qū)的21.4萬(wàn)家企業(yè)客戶和開(kāi)發(fā)者。

費(fèi)用端表現(xiàn)印證規(guī)模效應(yīng)初步顯現(xiàn)。銷售和營(yíng)銷費(fèi)用同比下降40%，研發(fā)支出同比增長(zhǎng)33.8%，但增速遠(yuǎn)低于營(yíng)收增幅。進(jìn)入2026年后商業(yè)化勢(shì)頭進(jìn)一步增強(qiáng)，閆俊杰透露，2026年2月開(kāi)放平臺(tái)新用戶注冊(cè)量已達(dá)2025年12月水平的4倍以上。

模型矩陣迭代提速，M2.5刷新編程基準(zhǔn)

電話會(huì)上提到，在技術(shù)層面，MiniMax展現(xiàn)出快速的模型迭代能力。2025年第四季度密集發(fā)布M2、M2.1、M2-her三款大語(yǔ)言模型，僅用108天完成從M2到M2.5的三代演進(jìn)。

2026年2月發(fā)布的M2.5在生產(chǎn)力場(chǎng)景中取得全球領(lǐng)先表現(xiàn)。在編程領(lǐng)域，該模型在SWE-bench Verified基準(zhǔn)測(cè)試上創(chuàng)下行業(yè)新紀(jì)錄，相較上一代M2.1效率提升37%。成本端亦實(shí)現(xiàn)突破——以每秒100 tokens輸出計(jì)，M2.5運(yùn)行復(fù)雜Agent每小時(shí)成本僅1美元，公司據(jù)此估算，1萬(wàn)美元預(yù)算可支撐Agent全年持續(xù)運(yùn)行。自發(fā)布以來(lái)，M2.5迅速登頂Open Router排行榜首位。

多模態(tài)能力同步推進(jìn)。Hailuo 2.3視頻模型、Speech 2.6語(yǔ)音模型及Music 2.0/2.5音樂(lè)模型相繼落地。截至2025年末，視頻模型累計(jì)幫助創(chuàng)作者生成逾6億個(gè)視頻，語(yǔ)音模型累計(jì)生成逾2億小時(shí)語(yǔ)音內(nèi)容。

推理效率優(yōu)化成果顯著。截至2026年2月，M2.5系列每百萬(wàn)Token推理算力成本較2025年12月下降逾50%，Hailuo視頻生成模型推理延遲降低逾30%。

生態(tài)布局加速，頭部云平臺(tái)與工具鏈相繼接入

MiniMax在商業(yè)生態(tài)層面取得一系列關(guān)鍵進(jìn)展。全球主流云平臺(tái)正加速引入其模型能力——Google Vertex AI、Azure AI Foundry、Fireworks AI及NetViews AI均已部署MiniMax模型。在編程工具領(lǐng)域，MiniMax已成為OpenCode及Kilo Code等主流編程平臺(tái)的默認(rèn)模型。

2026年初，Notion宣布接入M2.5模型，使其成為該平臺(tái)上線的首個(gè)也是唯一的開(kāi)源模型選項(xiàng)。閆俊杰表示，這標(biāo)志著MiniMax在生產(chǎn)力場(chǎng)景的滲透進(jìn)一步加深。

與OpenClaw項(xiàng)目的協(xié)同亦釋放生態(tài)效應(yīng)。閆俊杰提到，OpenClaw創(chuàng)始人Peter此前公開(kāi)表示，M2.1是其偏好的最佳開(kāi)源模型。MiniMax隨后推出MaxClaw，進(jìn)一步降低用戶使用門檻，推動(dòng)模型在開(kāi)發(fā)者社區(qū)的廣泛采納。

組織AI化提速，內(nèi)部Agent覆蓋九成員工

在組織轉(zhuǎn)型層面，MiniMax創(chuàng)始人兼CEO閆俊杰披露，公司內(nèi)部Agent實(shí)習(xí)生已為近90%的員工提供支持，覆蓋軟件開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)分析、運(yùn)營(yíng)管理、人才招聘及銷售營(yíng)銷等場(chǎng)景。他將這一實(shí)踐定義為公司構(gòu)建競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的核心來(lái)源之一。

內(nèi)部大規(guī)模部署Agent正帶來(lái)雙重效益。一方面，模型迭代與產(chǎn)品創(chuàng)新之間的反饋循環(huán)被顯著加速；另一方面，實(shí)際部署環(huán)境清晰暴露了當(dāng)前模型能力的短板，從而直接指導(dǎo)下一代模型的研發(fā)優(yōu)先級(jí)。閆俊杰觀察到，公司內(nèi)部正在經(jīng)歷一個(gè)明顯轉(zhuǎn)變，員工正從“教Agent如何工作”逐步轉(zhuǎn)向“觀察Agent如何工作”。

展望2026：押注M3全模態(tài)模型，向平臺(tái)公司躍遷

在2026年展望中，MiniMax創(chuàng)始人兼CEO閆俊杰提出三大核心判斷：軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域?qū)⒂瓉?lái)L4至L5級(jí)別智能的躍升，AI將從工具演化為同事級(jí)協(xié)作者；職場(chǎng)生產(chǎn)力場(chǎng)景將復(fù)制編程領(lǐng)域去年的快速滲透路徑；多模態(tài)內(nèi)容創(chuàng)作將邁入中長(zhǎng)篇生產(chǎn)級(jí)內(nèi)容的直接生成階段，輸出格式日益接近流式實(shí)時(shí)。他預(yù)計(jì)，上述趨勢(shì)將推動(dòng)平臺(tái)Token需求量增長(zhǎng)一至兩個(gè)數(shù)量級(jí)。

為承接這一需求，公司次代旗艦產(chǎn)品M3及Hailuo 3系列模型已針對(duì)上述場(chǎng)景進(jìn)行架構(gòu)設(shè)計(jì)，計(jì)劃于2026年下半年推出多模態(tài)融合能力。閆俊杰表示，MiniMax是中國(guó)僅有的三家在每個(gè)模態(tài)均取得領(lǐng)先的公司之一，也是少數(shù)能夠同時(shí)在產(chǎn)品層和模型層并行執(zhí)行的獨(dú)立公司。

在戰(zhàn)略定位上，閆俊杰將AI時(shí)代的平臺(tái)公司重新定義為：能夠定義并推動(dòng)新智能范式、持續(xù)捕獲范式轉(zhuǎn)移所創(chuàng)造的商業(yè)價(jià)值的公司。這一界定與互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以流量入口為核心的平臺(tái)范式形成明確區(qū)分。

管理層表示，MiniMax的目標(biāo)是成為AI時(shí)代的平臺(tái)型企業(yè)，核心驅(qū)動(dòng)力來(lái)自模型能力的持續(xù)提升與客戶價(jià)值的深度挖掘。

在戰(zhàn)略執(zhí)行層面，公司堅(jiān)持圍繞“全模態(tài)”與“高質(zhì)量”兩個(gè)關(guān)鍵詞，有所為有所不為。閆俊杰透露，2023年公司即明確不做移動(dòng)端通用個(gè)人智能助手，因判斷其中難以形成獨(dú)特價(jià)值；而是將資源集中投入編輯器、海螺視頻等能形成差異化的產(chǎn)品上。

以下是電話會(huì)全文（由AI輔助生成）：

2025年度業(yè)績(jī)電話會(huì)議
接線員：
您好，女士們，先生們。感謝大家的等待。歡迎參加MiniMax 2025年全年財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)電話會(huì)議。請(qǐng)注意，管理層的主旨發(fā)言及中文問(wèn)答環(huán)節(jié)將提供英語(yǔ)同聲傳譯。
英語(yǔ)線路將處于僅收聽(tīng)模式。我現(xiàn)在將電話線轉(zhuǎn)交給MiniMax投資者關(guān)系總監(jiān)余美琪女士。
未具名發(fā)言人：
謝謝接線員。大家晚上好，早上好。歡迎參加MiniMax 2025年全年財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)電話會(huì)議。在開(kāi)始之前，請(qǐng)注意，今天的討論可能包含前瞻性陳述，涉及諸多風(fēng)險(xiǎn)和不確定性。實(shí)際結(jié)果可能與討論內(nèi)容存在差異。除法律規(guī)定外，公司不承擔(dān)更新任何前瞻性信息的義務(wù)。
有關(guān)本次電話會(huì)議的重要信息，包括前瞻性陳述，請(qǐng)參閱公司早些時(shí)候發(fā)布的公開(kāi)信息或2025年全年業(yè)績(jī)公告以及截至2025年12月31日的財(cái)務(wù)狀況。在今天的電話會(huì)議中，管理層還將討論某些非國(guó)際財(cái)務(wù)報(bào)告準(zhǔn)則財(cái)務(wù)指標(biāo)。這些指標(biāo)僅為補(bǔ)充信息提供，不應(yīng)取代基于國(guó)際財(cái)務(wù)報(bào)告準(zhǔn)則的財(cái)務(wù)結(jié)果。有關(guān)非國(guó)際財(cái)務(wù)報(bào)告準(zhǔn)則財(cái)務(wù)指標(biāo)的定義、國(guó)際財(cái)務(wù)報(bào)告準(zhǔn)則與非國(guó)際財(cái)務(wù)報(bào)告準(zhǔn)則財(cái)務(wù)結(jié)果的對(duì)賬及相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因素，請(qǐng)參閱我們的2025年全年業(yè)績(jī)公告。
在今天的電話會(huì)議中，管理層將主要使用中文。第三方口譯員將在主旨發(fā)言環(huán)節(jié)和問(wèn)答環(huán)節(jié)提供英語(yǔ)同聲傳譯。請(qǐng)注意，英語(yǔ)口譯僅為方便起見(jiàn)。如有任何歧義，以管理層的原始語(yǔ)言發(fā)言為準(zhǔn)。最后，除非另有說(shuō)明，所有貨幣單位均為美元。我現(xiàn)在將電話線交給我們的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官閆俊杰博士。
閆俊杰，創(chuàng)始人、董事會(huì)主席、首席執(zhí)行官兼首席技術(shù)官：
尊敬的投資者和分析師，晚上好。我是閆俊杰。感謝大家參加我們IPO后的第一次業(yè)績(jī)電話會(huì)議。我想借此機(jī)會(huì)分享我們過(guò)去一年的進(jìn)展以及我們下一階段增長(zhǎng)的戰(zhàn)略重點(diǎn)。
首先回顧2025年。對(duì)MiniMax而言，今年的主題是"夯實(shí)基礎(chǔ)"。2025年，我們建立了全模態(tài)研發(fā)能力，在語(yǔ)言、視頻、語(yǔ)音和音樂(lè)等關(guān)鍵模態(tài)上均擁有了具備全球競(jìng)爭(zhēng)力的模型。同時(shí)，我們通過(guò)持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新不斷升級(jí)產(chǎn)品，這包括面向企業(yè)和開(kāi)發(fā)者的開(kāi)放平臺(tái)，以及MiniMax Agent、海螺AI、星野等面向終端用戶的產(chǎn)品。我們還進(jìn)一步深化了全球布局。在大語(yǔ)言模型方面，去年第四季度，我們推出了三個(gè)更新模型：M2、M2.1和M2-her。M2重新定義了性能、成本和速度之間的平衡，并集成了三大關(guān)鍵能力：編程、工具使用和深度搜索。
其性能已接近全球領(lǐng)先水平。發(fā)布后，M2迅速獲得全球開(kāi)發(fā)者社區(qū)的采納，成為OpenRouter上首個(gè)日消耗Token量超過(guò)500億的中國(guó)模型，同時(shí)在Hugging Face全球趨勢(shì)榜上位居榜首。基于M2，我們迅速推出了M2.1，專注于提升處理復(fù)雜現(xiàn)實(shí)世界任務(wù)的性能，特別是在編程和工作場(chǎng)所場(chǎng)景中，它在理解和執(zhí)行多步指令方面展現(xiàn)出更強(qiáng)能力。此外，M2-her作為支持我們AI互動(dòng)產(chǎn)品（即星野）的基座模型。
其設(shè)計(jì)旨在提供更自然、更個(gè)性化的對(duì)話體驗(yàn)，并在百輪長(zhǎng)上下文對(duì)話測(cè)試中綜合表現(xiàn)排名全球第一。2月，我們發(fā)布了M2.5，在關(guān)鍵生產(chǎn)力場(chǎng)景（包括編程、工具使用和工作場(chǎng)所應(yīng)用）中取得了全球領(lǐng)先的性能。在編程方面，M2.5在FWE Bench Verified基準(zhǔn)測(cè)試中創(chuàng)造了新的行業(yè)記錄，同時(shí)與前一代M2.1相比實(shí)現(xiàn)了37%的效率提升。
更重要的是，M2.5使得復(fù)雜智能體的運(yùn)行在經(jīng)濟(jì)上變得可行。以每秒100 token的輸出速度連續(xù)運(yùn)行一小時(shí)，成本僅為1美元。這意味著，1萬(wàn)美元的預(yù)算可以讓智能體持續(xù)運(yùn)行一整年。模型能力的突破也帶動(dòng)了使用量的快速增長(zhǎng)，M2.5發(fā)布后迅速登頂OpenRouter排行榜。
從M2到M2.1，再到現(xiàn)在的M2.5，每一代模型在能力和應(yīng)用采納上都實(shí)現(xiàn)了顯著提升。2026年2月，M2模型系列的日均Token消耗量是2025年12月記錄的6倍以上，其中來(lái)自編程場(chǎng)景的Token消耗量增長(zhǎng)了超過(guò)十倍。在多模態(tài)方面，我們現(xiàn)在已建立起覆蓋視頻、語(yǔ)音和音樂(lè)的模型能力。
去年10月，我們發(fā)布了視頻模型海螺2.3，在角色運(yùn)動(dòng)、視覺(jué)質(zhì)量和風(fēng)格表達(dá)方面實(shí)現(xiàn)了顯著改進(jìn)。我們還推出了一款更快的模型，可將批量?jī)?nèi)容創(chuàng)建成本降低高達(dá)50%，并在海螺AI中進(jìn)一步升級(jí)了媒體智能體，支持全模態(tài)內(nèi)容創(chuàng)建，一鍵生成最終輸出。
截至2025年底，我們的視頻模型已累計(jì)幫助全球創(chuàng)作者生成超過(guò)6億個(gè)視頻。去年10月，我們發(fā)布了語(yǔ)音模型Speech 2.6，該模型針對(duì)語(yǔ)音智能體場(chǎng)景進(jìn)行了優(yōu)化，顯著增強(qiáng)了語(yǔ)音交互性能，實(shí)現(xiàn)了全球領(lǐng)先的超低延遲，并支持超過(guò)40種語(yǔ)言。截至去年底，我們的語(yǔ)音模型已累計(jì)幫助全球用戶生成超過(guò)2億小時(shí)的語(yǔ)音內(nèi)容，成為語(yǔ)音智能生態(tài)系統(tǒng)的核心基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)之一。我們新發(fā)布的音樂(lè)模型Music 2.0和2.5也取得了顯著進(jìn)展，能夠可靠地處理廣泛的聲樂(lè)風(fēng)格和情感表達(dá)。
在開(kāi)發(fā)這些模型和產(chǎn)品的過(guò)程中，我們也持續(xù)推進(jìn)了AI原生的組織進(jìn)化。在公司內(nèi)部，我們的智能體實(shí)習(xí)生現(xiàn)在支持近90%的員工，應(yīng)用場(chǎng)景涵蓋軟件開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)分析、運(yùn)營(yíng)管理、人才招聘以及市場(chǎng)銷售。我們視自己為AI原生組織能力演進(jìn)的試驗(yàn)場(chǎng)，這將穩(wěn)步提升我們的研發(fā)效率。今年1月，我們將積累的能力產(chǎn)品化，發(fā)布了MiniMax Agent 2.0，使智能體能夠直接訪問(wèn)用戶的本地工作空間。同時(shí)，我們推出了專家智能體功能，允許用戶為專業(yè)用例創(chuàng)建特定領(lǐng)域的智能體。
截至2月底，專業(yè)用戶累計(jì)創(chuàng)建了超過(guò)5萬(wàn)個(gè)專家智能體，通過(guò)深度知識(shí)和能力整合來(lái)解決專業(yè)挑戰(zhàn)。甚至在OpenClaw項(xiàng)目獲得廣泛關(guān)注之前，其創(chuàng)始人Peter就已經(jīng)高度評(píng)價(jià)了MiniMax提議的模型，稱M2.1模型是他首選且最好的開(kāi)源模型。OpenClaw正式推出后，M2系列結(jié)合的性能和成本優(yōu)勢(shì)使更多開(kāi)發(fā)者能夠以顯著更低的成本采納該模型。我們的智能體產(chǎn)品也積極支持OpenClaw，推出了MaxClaw，進(jìn)一步降低了用戶的準(zhǔn)入門檻。
接下來(lái)，我想談?wù)勎覀冊(cè)谏虡I(yè)化方面的進(jìn)展。全年來(lái)看，我們2025年全年實(shí)現(xiàn)收入7900萬(wàn)美元，同比增長(zhǎng)159%。其中，來(lái)自AI產(chǎn)品的收入達(dá)到5300萬(wàn)美元，同比增長(zhǎng)143%；來(lái)自我們開(kāi)放平臺(tái)的收入約為2600萬(wàn)美元，同比增長(zhǎng)198%。請(qǐng)看下一張幻燈片。
我們看到2025年收入正在加速增長(zhǎng)。例如，面向企業(yè)客戶和個(gè)人開(kāi)發(fā)者的開(kāi)放平臺(tái)，2026年2月的新用戶注冊(cè)量是2025年12月記錄的4倍以上。截至2025年12月31日，我們已累計(jì)服務(wù)來(lái)自超過(guò)200個(gè)國(guó)家和地區(qū)的2.36億用戶，以及來(lái)自100多個(gè)國(guó)家和地區(qū)的21.4萬(wàn)企業(yè)客戶和開(kāi)發(fā)者。國(guó)際市場(chǎng)收入占我們2025年總收入的70%以上，并且國(guó)際收入占我們開(kāi)放平臺(tái)總收入的50%以上。
自M2.5發(fā)布以來(lái)，我們看到在國(guó)際市場(chǎng)獲得了強(qiáng)勁吸引力，新的全球客戶興趣濃厚，積極的用戶口碑持續(xù)建立。包括Google Vertex AI、Microsoft Azure AI Foundry、Fireworks AI和NetViews AI在內(nèi)的全球領(lǐng)先云提供商和AI原生云平臺(tái)均已部署MiniMax模型。我們也已成為OpenCode和Kilo Code等領(lǐng)先編程平臺(tái)的默認(rèn)模型。今天早些時(shí)候，Notion推出了M2.5，這是其首個(gè)也是唯一一個(gè)開(kāi)源模型選項(xiàng)。
此外，在提供上述服務(wù)的同時(shí)，我們通過(guò)推動(dòng)工程優(yōu)化進(jìn)一步提高了計(jì)算效率，并實(shí)現(xiàn)了有意義的收益。得益于算法優(yōu)化、算子實(shí)現(xiàn)以及編碼和解碼工程方面的迭代改進(jìn)，截至2026年2月，M2.5模型系列每百萬(wàn)Token的推理計(jì)算成本相比2025年12月的水平已下降超過(guò)50%。同期，高保真視頻生成模型的推理延遲也降低了30%以上。
隨著我們模型能力的持續(xù)迭代和改進(jìn)，新的規(guī)模效益已經(jīng)顯現(xiàn)。2025年全年，毛利潤(rùn)達(dá)到2000萬(wàn)美元，同比增長(zhǎng)437%，毛利率提升至25.4%，比2024年的12.2%提高了13個(gè)百分點(diǎn)。費(fèi)用方面，銷售和營(yíng)銷費(fèi)用同比下降40%，而研發(fā)費(fèi)用同比增長(zhǎng)33.8%，但顯著低于我們的收入增長(zhǎng)率。2025年全年，調(diào)整后凈虧損為2.5億美元。
隨著商業(yè)化持續(xù)推進(jìn)以及模型優(yōu)化帶來(lái)成本效益，我們的調(diào)整后凈虧損率顯著收窄。在2026年的前兩個(gè)月，我們已經(jīng)看到了強(qiáng)勁的增長(zhǎng)勢(shì)頭。截至2026年2月，我們的年度經(jīng)常性收入已超過(guò)1.5億美元。接下來(lái)，我想分享一下我們對(duì)未來(lái)的展望。
我們相信，在2026年，智能水平將顯著提升。我們自身的努力將集中在以下三個(gè)方面。首先，在軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，我們預(yù)計(jì)將看到L4到L5級(jí)別智能的出現(xiàn)，標(biāo)志著AI從工具向同事級(jí)協(xié)作者的轉(zhuǎn)變。其次，在專業(yè)工作場(chǎng)所，我們預(yù)計(jì)將看到類似于去年在編程領(lǐng)域所取得的進(jìn)步速度。
特別是，AI智能體在工作場(chǎng)所場(chǎng)景中的交付能力和滲透率將顯著提升。第三，多模態(tài)創(chuàng)作今年將朝著直接生成可供直接使用的長(zhǎng)中長(zhǎng)形式內(nèi)容邁進(jìn)，并出現(xiàn)越來(lái)越接近流式實(shí)時(shí)輸出的格式。綜合來(lái)看，這三個(gè)發(fā)展預(yù)示著新的技術(shù)挑戰(zhàn)、智能供給的大規(guī)模顯著擴(kuò)張，以及在應(yīng)用層出現(xiàn)的巨大創(chuàng)新窗口。它們也意味著對(duì)我們平臺(tái)的需求將顯著增加，Token量級(jí)可能增長(zhǎng)一到兩個(gè)數(shù)量級(jí)。
我們的下一代M3和海螺3模型系列正是為了滿足這些需求而設(shè)計(jì)的。與此同時(shí)，我們正在快速加強(qiáng)我們的基礎(chǔ)設(shè)施，并持續(xù)吸引頂尖人才，將我們的關(guān)注點(diǎn)從優(yōu)化訓(xùn)練效率轉(zhuǎn)向提升更高的研發(fā)和迭代效率。在戰(zhàn)略層面，我們正從一家大模型公司演變?yōu)锳I時(shí)代的平臺(tái)公司。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，平臺(tái)公司主要是流量的入口。
然而，在AI時(shí)代，平臺(tái)公司是那些定義和推進(jìn)新智能范式、并能捕捉由這些范式轉(zhuǎn)變所創(chuàng)造的產(chǎn)品和商業(yè)價(jià)值的公司。這需要具備塑造新興智能框架的能力，在技術(shù)和產(chǎn)品上持續(xù)創(chuàng)新，并提供可擴(kuò)展的基礎(chǔ)設(shè)施和高效率的Token吞吐能力。我們相信，我們是少數(shù)已經(jīng)建立并持續(xù)加強(qiáng)這些能力的公司之一。因此，一個(gè)AI時(shí)代平臺(tái)公司的價(jià)值可以簡(jiǎn)單地概括為：所提供的智能密度乘以Token吞吐量。當(dāng)這兩個(gè)維度都足夠強(qiáng)大時(shí)，平臺(tái)價(jià)值自然顯現(xiàn)。站在這個(gè)行業(yè)的歷史性拐點(diǎn)上，我們的能力源于兩個(gè)因素。AI行業(yè)的加速發(fā)展日益明顯。模型能力的突破、智能體應(yīng)用的部署以及變現(xiàn)模式的成熟也在行業(yè)中持續(xù)擴(kuò)展。
因此，我們已經(jīng)看到了強(qiáng)勁的增長(zhǎng)勢(shì)頭。我們有信心成為AI平臺(tái)生態(tài)的核心建設(shè)者。我們準(zhǔn)備好的發(fā)言到此結(jié)束?，F(xiàn)在我們準(zhǔn)備回答大家的問(wèn)題。
問(wèn)答環(huán)節(jié)
接線員：
問(wèn)答環(huán)節(jié)
接線員：
現(xiàn)在我們開(kāi)始電話會(huì)議的問(wèn)答環(huán)節(jié)。（接線員指示）您的第一個(gè)問(wèn)題來(lái)自摩根士丹利的Gary Yu。
Gary Yu：
謝謝管理層。感謝你們的分享。
你們的愿景是成為一家AI平臺(tái)公司。那么，你們?nèi)绾味xAI時(shí)代的平臺(tái)公司？為什么認(rèn)為像MiniMax這樣的初創(chuàng)公司能夠成為其中之一？謝謝。
閆俊杰，創(chuàng)始人、董事會(huì)主席、首席執(zhí)行官兼首席技術(shù)官：
謝謝你的問(wèn)題。這是我們內(nèi)部長(zhǎng)期討論和思考的事情。正如我們之前提到的，當(dāng)智能的邊界被推動(dòng)時(shí)，它會(huì)產(chǎn)生許多新的場(chǎng)景、新的客戶和新的用戶，形成一個(gè)新的生態(tài)系統(tǒng)，并產(chǎn)生新的商業(yè)化紅利，例如，編碼或視覺(jué)/圖像生成領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)出一些公司。那么，為什么MiniMax有機(jī)會(huì)成為AI時(shí)代的平臺(tái)公司？我認(rèn)為有幾個(gè)原因。首先，AI市場(chǎng)不是一個(gè)零和市場(chǎng)。
每年的增量市場(chǎng)都大于現(xiàn)有的存量市場(chǎng)。它也不是一個(gè)贏家通吃的市場(chǎng)。只要你擁有獨(dú)特的、差異化的創(chuàng)新，你就能找到自己的市場(chǎng)契合點(diǎn)。我們相信，在未來(lái)兩三年內(nèi)，我們的模型研發(fā)能力和基礎(chǔ)設(shè)施能力極有可能創(chuàng)造新的場(chǎng)景，并且在編碼、辦公效率和互動(dòng)娛樂(lè)等領(lǐng)域存在著巨大的創(chuàng)新市場(chǎng)空間。
在這樣一個(gè)高增長(zhǎng)、快速變化的市場(chǎng)中，我們認(rèn)為機(jī)會(huì)存在于三個(gè)層面。首先是模型層。我認(rèn)為一個(gè)關(guān)鍵要素是我們依賴于模型的長(zhǎng)期積累和更快的迭代。例如，在108天的時(shí)間里，我們成功發(fā)布了M2、M2.1、M2.5，每一次發(fā)布都帶來(lái)了用戶數(shù)和API調(diào)用量的快速增長(zhǎng)。并且，從創(chuàng)業(yè)第一天起，我們就在積累跨模態(tài)的能力。我們是唯一一家采用這種戰(zhàn)略的公司，這使我們?cè)诙嗄B(tài)融合這一必然趨勢(shì)中占據(jù)了有利位置。第二是產(chǎn)品層。MiniMax是國(guó)內(nèi)第一家同時(shí)注重產(chǎn)品和模型的公司。
因此，"模型+產(chǎn)品"形成了更強(qiáng)的準(zhǔn)入門檻。這種將模型作為產(chǎn)品的方式，是其他同行更難復(fù)制的。第三是生態(tài)層面。我們利用差異化的能力，建立了一個(gè)開(kāi)放的系統(tǒng)，例如在OpenClaw生態(tài)中。OpenClaw使用了我們的許多模型進(jìn)行開(kāi)發(fā)。同時(shí)，我們的模型也非常適合大吞吐量的產(chǎn)品場(chǎng)景。通過(guò)進(jìn)一步整合，也降低了用戶的使用門檻。這也是為什么我們看到大量的代碼貢獻(xiàn)。我們具備幫助生態(tài)系統(tǒng)快速成長(zhǎng)的能力。展望未來(lái)，這只是我們內(nèi)部生態(tài)建設(shè)的開(kāi)始。接下來(lái)，我們將專注于打造下一代全模態(tài)模型M3系列，確立清晰的模型差異化。
另一方面，我們希望圍繞我們提供的智能，構(gòu)建獨(dú)特的產(chǎn)品和生態(tài)系統(tǒng)。我們相信，除了少數(shù)幾家大廠之外，我們是亞洲唯一一家能夠同時(shí)在產(chǎn)品和模型上有所建樹(shù)的公司。謝謝。
閆俊杰，創(chuàng)始人、董事會(huì)主席、首席執(zhí)行官兼首席技術(shù)官：
下一個(gè)問(wèn)題，謝謝。
接線員：
下一個(gè)問(wèn)題來(lái)自摩根大通的Alex Vovk。請(qǐng)繼續(xù)。
Alexander Vovk：
謝謝管理層抽出時(shí)間。祝賀你們?nèi)〉脧?qiáng)勁的業(yè)績(jī)。
我想問(wèn)一個(gè)關(guān)于多模態(tài)的問(wèn)題，這是你們一直強(qiáng)調(diào)的AI的終局。如果競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手專注于先完善單一模態(tài)，然后再轉(zhuǎn)向跨模態(tài)，這意味著他們可能比你移動(dòng)得更快，那么你們從一開(kāi)始就專注于跨模態(tài)的方法會(huì)不會(huì)成為一種負(fù)擔(dān)，對(duì)你們來(lái)說(shuō)會(huì)更慢嗎？
閆俊杰，創(chuàng)始人、董事會(huì)主席、首席執(zhí)行官兼首席技術(shù)官：
謝謝你的提問(wèn)。這是我們自公司創(chuàng)立第一天起就一直在被問(wèn)到的問(wèn)題。我想借此機(jī)會(huì)解釋一下我們?yōu)槭裁磳Ｗ⒂诳缒B(tài)。我們認(rèn)為多模態(tài)的融合是持續(xù)提升智能水平的根本前提。過(guò)去六個(gè)月，已有多個(gè)模型通過(guò)多模態(tài)融合實(shí)現(xiàn)突破，驗(yàn)證了這一趨勢(shì)。例如，像Nano Banana Pro這樣的模型，將視覺(jué)理解和生成融合在一起，進(jìn)一步拓展了智能的邊界。對(duì)我們來(lái)說(shuō)，我們采用兩階段方法。我們現(xiàn)在正處于第二階段。過(guò)去的四年是第一階段。
我們穩(wěn)步在每個(gè)模態(tài)建立了業(yè)界領(lǐng)先的模型，獲得了積極的口碑和市場(chǎng)認(rèn)可。我們?cè)诟鱾€(gè)模態(tài)都有很多模型在提供，并在各自領(lǐng)域取得了顯著成就。接下來(lái)，關(guān)鍵是要將它們整合融合，以實(shí)現(xiàn)更大的突破。今年下半年，M3模型正是為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)。在這個(gè)過(guò)程中，我們想強(qiáng)調(diào)兩點(diǎn)：第一，每個(gè)模態(tài)的積累都是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程。
從數(shù)據(jù)到單一模態(tài)，再到多模態(tài)融合，整個(gè)鏈條需要相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間。這是我們長(zhǎng)期能力的基礎(chǔ)，也是我們的與眾不同之處。我們是國(guó)內(nèi)僅有的三家在所有模態(tài)都取得領(lǐng)先地位的公司之一。第二點(diǎn)我想分享的是，視頻生成，除了編碼和智能體任務(wù)之外，是最大的市場(chǎng)。我們相信，我們能夠看到接近實(shí)時(shí)格式的中長(zhǎng)形式內(nèi)容。我們相信我們也能實(shí)現(xiàn)這種能力，并且對(duì)我們來(lái)說(shuō)存在巨大的機(jī)會(huì)。就像你提到的，我們的戰(zhàn)略方法是否會(huì)阻礙我們的研發(fā)進(jìn)展？怎么說(shuō)呢？我認(rèn)為挑戰(zhàn)是存在的，但它們是不可避免的。
自公司成立以來(lái)，AGI就一直是多模態(tài)輸入和輸出。因此，我們建立了一種組織架構(gòu)，使得跨模態(tài)的基礎(chǔ)能力可以復(fù)用。如您所見(jiàn)，在這種AI原生的組織架構(gòu)下，我們構(gòu)建全模態(tài)的成本并不比其他初創(chuàng)公司高，并且遠(yuǎn)低于大型科技公司的投入。而且，我們每個(gè)單獨(dú)的模態(tài)都取得了有競(jìng)爭(zhēng)力的模型。
在某些情況下，甚至超過(guò)了專注于單一模態(tài)的公司。我們的技術(shù)判斷和前瞻性定位在過(guò)去幾年中不斷得到驗(yàn)證，未來(lái)只會(huì)變得更加清晰。謝謝。
未具名發(fā)言人：
下一個(gè)問(wèn)題，謝謝。
接線員：
我們的下一個(gè)問(wèn)題來(lái)自瑞銀的Kenny Fong。
Kenneth Fong：
祝賀你們?cè)贗PO后取得強(qiáng)勁的業(yè)績(jī)。您提到L4到L5級(jí)別的編程智能正在到來(lái)，并且有很多說(shuō)法稱許多軟件公司可能被智能體取代。我們應(yīng)該如何看待這種變革？你們?cè)谶@個(gè)變革中處于什么位置？
閆俊杰，創(chuàng)始人、董事會(huì)主席、首席執(zhí)行官兼首席技術(shù)官：
嗯，這是一個(gè)非常重要的問(wèn)題。
讓我先解釋一下L4到L5級(jí)別的智能意味著什么，以及編程智能的未來(lái)方向，還有我們?cè)谶@個(gè)變革中的位置。L3是我們今天正在使用的智能體，而L4、L5代表著同事級(jí)和組織級(jí)的智能。舉個(gè)例子，我們想要構(gòu)建世界領(lǐng)先的模型，需要許多人、算法創(chuàng)新和實(shí)驗(yàn)、程序優(yōu)化、數(shù)據(jù)處理和技術(shù)運(yùn)維的協(xié)作，工作量巨大。我們認(rèn)為L(zhǎng)4將能夠處理許多創(chuàng)新性任務(wù)，例如，基于一篇研究論文進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并為論文中的許多挑戰(zhàn)提出高效的解決方案，即實(shí)現(xiàn)許多創(chuàng)新。對(duì)于L5級(jí)別的智能，它需要的不僅僅是一個(gè)人，而是許多人的協(xié)作。
我認(rèn)為編程只是智能體的一部分。它是最早得到驗(yàn)證的生產(chǎn)力能力。除了編程之外，我相信辦公生產(chǎn)力將在未來(lái)一年復(fù)制去年在編程領(lǐng)域看到的快速進(jìn)步。我們相信市場(chǎng)正在增長(zhǎng)，我相信這個(gè)市場(chǎng)甚至比編程還要大。那么，我們?nèi)绾慰创约海课覀內(nèi)绾味ㄎ蛔约?？我認(rèn)為我們面前有一個(gè)巨大的市場(chǎng)。編程模型讓更多的人能夠編寫代碼，并且編寫得更好。但我想再次強(qiáng)調(diào)，程序員在勞動(dòng)力市場(chǎng)中仍然只占一小部分。
工作場(chǎng)所中更大一部分是由非代碼軟件處理的。例如數(shù)據(jù)分析、財(cái)務(wù)建?；蛑谱骰脽羝扔美?，這些是支持財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)會(huì)議所需的工作。這些工作用例代表的市場(chǎng)遠(yuǎn)比編程大。我們已經(jīng)在編程和智能體方面取得了初步進(jìn)展，用最少的資源占據(jù)了獨(dú)特的市場(chǎng)地位。
因此，更大的市場(chǎng)滲透才剛剛開(kāi)始。對(duì)我們來(lái)說(shuō)，我們行動(dòng)迅速。就像我說(shuō)的，從M2到M2.3的演變只用了108天。所以，可以說(shuō)我們保持著行業(yè)中最快的迭代速度，每一代模型在能力和使用上都實(shí)現(xiàn)了顯著改進(jìn)，這凸顯了我們的研發(fā)能力和處理規(guī)模的能力。
我們用有限的資源構(gòu)建了M2，但我們的資源正在擴(kuò)大。我相信隨著模型改進(jìn)的加速，更好的模型將進(jìn)一步提高天花板。我們過(guò)往的業(yè)績(jī)是基于M2系列模型的。我們預(yù)計(jì)M3系列模型將釋放更大的潛力，形成一個(gè)積極的飛輪效應(yīng)。
除了我們的快速行動(dòng)，我們能夠創(chuàng)造出差異化的模型，這在過(guò)去幾個(gè)月里不斷得到驗(yàn)證。就像我說(shuō)的，市場(chǎng)是巨大的，技術(shù)路徑將會(huì)分化。對(duì)我們來(lái)說(shuō)，我們需要知道自己是否有能力定義技術(shù)路線圖。我們的目標(biāo)不是在每一個(gè)維度上都獲勝。相反，我們專注于定義能展示我們獨(dú)特優(yōu)勢(shì)的模型能力。對(duì)于M2、海螺2和語(yǔ)音2系列模型，每個(gè)都建立了清晰的差異化，并能夠迅速獲得市場(chǎng)吸引力。它們的特點(diǎn)包括低延遲、高成本效益。
這些特性將使我們脫穎而出，幫助我們獲得更大的市場(chǎng)份額。隨著我們的組織和資源持續(xù)擴(kuò)大，我們對(duì)模型演進(jìn)和技術(shù)路線的深刻理解將進(jìn)一步增強(qiáng)這種差異化及其價(jià)值?？傊覀冇行判耐ㄟ^(guò)編程智能體以及更廣泛的生產(chǎn)力市場(chǎng)，進(jìn)一步提高我們的份額，實(shí)現(xiàn)更多突破。我們希望以更快的迭代和更強(qiáng)的差異化定位，爭(zhēng)取更大的市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)更多突破。
謝謝。
接線員：
您的下一個(gè)問(wèn)題來(lái)自高盛。
分析師：
謝謝你的分享。我們知道在這個(gè)行業(yè)中，有科技巨頭、初創(chuàng)公司以及開(kāi)源模型。
我想知道你在哪里競(jìng)爭(zhēng)？你的優(yōu)先事項(xiàng)是什么？
閆俊杰，創(chuàng)始人、董事會(huì)主席、首席執(zhí)行官兼首席技術(shù)官：
如之前所述，我們正在構(gòu)建并希望成為一家AI時(shí)代的平臺(tái)公司，其驅(qū)動(dòng)力來(lái)自于智能密度的持續(xù)提升，結(jié)合可擴(kuò)展的商業(yè)增長(zhǎng)。與其他AI公司相比，我們?cè)趲讉€(gè)方面有所不同。首先是我們的戰(zhàn)略定位。從第一天起，我們就專注于全模態(tài)模型，以提升智能密度和擴(kuò)展邊界，創(chuàng)造差異化價(jià)值。
同時(shí)，我們圍繞模型智能密度構(gòu)建可擴(kuò)展的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)，將資源集中在能創(chuàng)造差異化價(jià)值的領(lǐng)域。例如，在2023年，我們決定不構(gòu)建通用的移動(dòng)助手（即豆包和ChatGPT那樣的產(chǎn)品）。我們決定不構(gòu)建這樣的產(chǎn)品，因?yàn)槲覀儾徽J(rèn)為能在這個(gè)領(lǐng)域創(chuàng)造獨(dú)特價(jià)值。相反，我們專注于差異化的模型研發(fā)和產(chǎn)品創(chuàng)新，而不是燒錢。以我們的海螺和MiniMax Agent產(chǎn)品為例。
這些是我們的重點(diǎn)。這個(gè)戰(zhàn)略決策強(qiáng)化了我們的差異化，并提高了我們的勝率。另一個(gè)例子是我們從第一天起就致力于跨模態(tài)開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)模型。正如之前提到的，每個(gè)模態(tài)的積累都至關(guān)重要。
我們現(xiàn)在已經(jīng)到達(dá)了跨模態(tài)融合的關(guān)鍵階段。這使我們能夠在向全模態(tài)融合的必然趨勢(shì)中占據(jù)有利位置。其次，我想談?wù)勎覀兊难邪l(fā)效率。在AI時(shí)代，成功最終不取決于你燒多少錢或多少資源，而取決于智能提升的速度。
這個(gè)速度來(lái)自研發(fā)效率。它將轉(zhuǎn)化為更大的市場(chǎng)份額和更高的效率。我們一直強(qiáng)調(diào)并執(zhí)行這一點(diǎn)。我們將之應(yīng)用于研發(fā)的每個(gè)階段，包括算法優(yōu)化、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、迭代周期等。我們充分利用我們靈活的組織結(jié)構(gòu)，結(jié)合自上而下和自下而上的方法，同時(shí)跨模態(tài)復(fù)用經(jīng)驗(yàn)和基礎(chǔ)設(shè)施。
這確保了我們始終保持領(lǐng)先地位。長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，我們相信，全球范圍內(nèi)只有少數(shù)AI平臺(tái)產(chǎn)品將自然而然地引領(lǐng)行業(yè)。我們是少數(shù)幾家既有顯著優(yōu)勢(shì)又有清晰差異化定位以贏得競(jìng)爭(zhēng)的獨(dú)立公司之一。
接線員：
您的下一個(gè)問(wèn)題來(lái)自中信證券的于中海。
分析師：
謝謝。祝賀你們?nèi)〉脧?qiáng)勁的業(yè)績(jī)。您提到，在2026年的前兩個(gè)月，M2系列的Token消耗量已經(jīng)是去年12月的6倍。
這種爆炸性增長(zhǎng)是一次性的紅利，還是一個(gè)可持續(xù)長(zhǎng)期趨勢(shì)的開(kāi)端？因?yàn)槲覀冏⒁獾絆penClaw上的Token消耗量出現(xiàn)了激增，所以我問(wèn)這個(gè)問(wèn)題。您認(rèn)為這是一個(gè)一次性現(xiàn)象，還是一個(gè)長(zhǎng)期趨勢(shì)的開(kāi)始？
閆俊杰，創(chuàng)始人、董事會(huì)主席、首席執(zhí)行官兼首席技術(shù)官：
謝謝你的提問(wèn)。我們認(rèn)為這是一個(gè)長(zhǎng)期趨勢(shì)的開(kāi)始，而不是一次性的紅利。當(dāng)然，行業(yè)的增長(zhǎng)往往遵循階梯函數(shù)的模式，而不是線性移動(dòng)。我們能夠不斷推出新模型，這使我們能夠抓住行業(yè)機(jī)遇。我認(rèn)為核心部分是我們的研發(fā)戰(zhàn)略，即提前準(zhǔn)備資源和能力，并根據(jù)我們對(duì)智能演化的理解為每一代模型下定義。除了M2模型，下一波增長(zhǎng)是由幾個(gè)因素支撐的。實(shí)際上，從2025年下半年開(kāi)始，我們就一直在積極準(zhǔn)備能力，以捕捉2026年出現(xiàn)的多個(gè)高影響力的生產(chǎn)性機(jī)會(huì)。
我們相信增長(zhǎng)將日益多元化。編程有巨大的發(fā)展空間。我的意思是，它作為一個(gè)輔助工具已經(jīng)相當(dāng)不錯(cuò)了。我們相信它將繼續(xù)改進(jìn)，并從助手級(jí)工具向同事級(jí)協(xié)作者演變，甚至向更高級(jí)別的智能操作者演變。
根據(jù)我們的技術(shù)儲(chǔ)備、研發(fā)進(jìn)展和判斷，我們相信上述情況很可能在今年發(fā)生。第二點(diǎn)是關(guān)于工作場(chǎng)所場(chǎng)景，因?yàn)榕c編程相比，這是一個(gè)更大、更廣泛的市場(chǎng)。那里涉及到許多職業(yè)，使用各種各樣的工具，問(wèn)題也更加復(fù)雜。這些職業(yè)執(zhí)行的許多任務(wù)也無(wú)法通過(guò)常規(guī)挑戰(zhàn)來(lái)驗(yàn)證，我們一直在積極為此類挑戰(zhàn)做準(zhǔn)備。我們預(yù)計(jì)在工作場(chǎng)所，我們將看到類似于編程領(lǐng)域的快速進(jìn)步。轉(zhuǎn)向多模態(tài)領(lǐng)域，我們相信我們將顯著降低采用門檻，并制作更好的模型，從而能夠生成可供直接使用的、更長(zhǎng)的視頻。
因此，模型競(jìng)爭(zhēng)涉及輸贏，每家公司都面臨這個(gè)現(xiàn)實(shí)。沒(méi)有公司能保證永久的領(lǐng)先地位。然而，我們有信心在最關(guān)鍵的領(lǐng)域持續(xù)獲勝。我認(rèn)為我們的一個(gè)關(guān)鍵戰(zhàn)略是推動(dòng)技術(shù)邊界，并利用這一點(diǎn)實(shí)現(xiàn)突破，通過(guò)我們的產(chǎn)品和模型創(chuàng)建一個(gè)更大的生態(tài)系統(tǒng)。最終目標(biāo)是利用這一點(diǎn)來(lái)捕捉紅利。我們有信心與這個(gè)行業(yè)共同成長(zhǎng)，將我們的能力、研發(fā)效率、產(chǎn)品創(chuàng)新能力和全球變現(xiàn)能力擴(kuò)展為組織的持久競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
接線員：
您的下一個(gè)問(wèn)題來(lái)自杰富瑞的Thomas John。
Thomas John：
晚上好。謝謝回答我的問(wèn)題。您提到內(nèi)部智能體實(shí)習(xí)生現(xiàn)在覆蓋了近90%的員工。
這種變化給您帶來(lái)了什么洞察？它又是如何反饋到您的產(chǎn)品和技術(shù)開(kāi)發(fā)中的？
閆俊杰，創(chuàng)始人、董事會(huì)主席、首席執(zhí)行官兼首席技術(shù)官：
謝謝你的提問(wèn)。我們不只是一家AI公司。我們的目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)真正AI原生的平臺(tái)公司。在研究AI模型的同時(shí)，我們希望將自己轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)AI原生公司。
所以，這是我們的一個(gè)關(guān)鍵組織目標(biāo)。我們專注于兩件事：第一是速度，也就是進(jìn)步的速度。我的意思是，我們成為AI原生公司的根本原因在于，作為一家初創(chuàng)公司，我們資源有限，需要最大化效率以求生存和成功。因此，我們一直在內(nèi)部使用AI智能體，許多員工在日常工作中都在使用它們。
我們觀察到了一個(gè)清晰的趨勢(shì)。在許多情況下，動(dòng)態(tài)正在從人教智能體如何工作，轉(zhuǎn)變?yōu)槿擞^察智能體如何工作。有時(shí)，智能體甚至?xí)o我們帶來(lái)驚喜。這不僅縮短了我們的組織工作流程，還讓每個(gè)環(huán)節(jié)都能受益于智能的提升。
從模型迭代、產(chǎn)品創(chuàng)新到客戶服務(wù)，我們的反饋和迭代循環(huán)正在加速。同時(shí)，我們的員工可以更專注于更高價(jià)值的工作，進(jìn)一步加快我們作為組織的思考和創(chuàng)新能力。這也反饋到我們的模型研發(fā)中，因?yàn)檫@讓我們能夠定義模型智能的目標(biāo)。例如，當(dāng)智能體在公司內(nèi)部部署時(shí)，我們可以清楚地觀察到，即使是今天最好的模型，仍然會(huì)犯錯(cuò)或無(wú)法正確完成任務(wù)。
而這些差距恰恰揭示了最高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。它們?yōu)橄乱淮Ｐ秃椭悄荏w的研發(fā)指明了優(yōu)先級(jí)。這使我們能夠更清晰地定義我們的目標(biāo)。我們部署的智能體越多，模型迭代的方向就越清晰。
過(guò)去幾個(gè)月，我們的模型迭代速度、收入增長(zhǎng)、客戶服務(wù)能力以及Token吞吐量都得到了提升。這讓我們能更快地定義新的模型目標(biāo)。我們正在公司內(nèi)部最大化AI的價(jià)值。我們相信，正如我們所說(shuō)，構(gòu)建一個(gè)AI原生公司，我們已經(jīng)看到了內(nèi)部的積極飛輪效應(yīng)。我相信這將成為我們組織的關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)之一。再次感謝大家今天的參與。如果您有任何進(jìn)一步的問(wèn)題，請(qǐng)隨時(shí)聯(lián)系我們的投資者關(guān)系團(tuán)隊(duì)。
謝謝。