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MINIMAX,“大模型先锋”还是“娱乐现金牛”?

  • 发布于 2026-02-25
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成立于2021年6月的MiniMax,短短四年便登陆港交所,成为全球AI公司中从创立到上市最快的一家。外界常以其全模态大模型技术、MoE架构创新、以及“生而全球化”的战略为其标签,视其为中国AI出海的标杆。

然而,若细察其财务结构与产品布局,便会发现一个耐人寻味的事实:MiniMax真正的营收支柱,并非高深的基础模型研究,亦非B端企业服务,而是两款面向大众用户的娱乐型C端应用——星野(Talkie)与海螺AI。

这一现实,与其“通用人工智能公司”的宏大叙事形成微妙张力。技术是骨架,但养活这副骨架的,却是娱乐的血肉。

营收结构:娱乐产品撑起七成收入

根据MiniMax招股书披露的数据,截至2025年前三季度,公司实现总收入5344万美元,同比增长174.7%。乍看之下,增长迅猛,商业化路径似乎已然跑通。但若拆解其收入构成,便会发现其商业模式的重心所在:

而在C端收入中,星野(Talkie)与海螺AI合计贡献了67.7%,其中:

  • 星野(Talkie):主打AI情感陪伴与角色扮演,累计用户达1.47亿,在海外市场登顶AI伴侣类免费榜。

  • 海螺AI:定位“口袋里的好莱坞工作室”,专注文本生成视频、图像编辑等,用户超1.57亿,曾在AI视频生成赛道全球登顶。

这两款产品,本质上皆属数字娱乐范畴——前者满足情感陪伴与社交幻想,后者激发创意表达与视觉消费。它们并非传统意义上的生产力工具,却因高度沉浸、强互动性与本地化运营,成功撬动了全球用户的付费意愿。


技术为体,娱乐为用

MiniMax确实在底层技术上投入巨大。其核心模型MiniMax-M2拥有2300亿参数,采用稀疏激活的MoE架构,推理时仅激活100亿参数,大幅降低算力成本;在SWE-bench等编程基准测试中表现接近Claude Sonnet 4.5;支持204K token上下文,具备电影级运镜与复杂动作生成能力。这些技术成就不可谓不亮眼。

然而,这些能力并未直接转化为B端订单或模型授权收入,而是被巧妙地封装进娱乐产品之中。

例如:星野中的近百种虚拟角色,每一种都依赖语音合成、情绪识别、长对话记忆等多模态技术。海螺AI能生成体操动作、精准控制首尾帧、实现自然情感表演,背后是Hailuo系列视频模型的持续迭代。

换言之,MiniMax并未走“卖铲人”路线(如提供API给开发者),而是选择做“淘金者”——自己下场打造爆款应用,将技术优势转化为用户体验,再通过订阅、虚拟物品等方式变现。

这种“模型即产品”(Model-as-Product)的策略,虽风险较高,却在早期阶段有效规避了B端市场对AI落地效果的严苛审视,也避开了国内同质化竞争的红海。


盈利困境:高增长下的薄利现实

尽管收入高速增长,MiniMax的盈利能力仍显脆弱。2025年前九个月,公司整体毛利率为23.3%,看似改善明显(2023年为-24.7%),但若分业务看,则差异悬殊:

业务类型

毛利率

主要成本构成

B端服务

69.4%

人力/定制开发

C端产品

4.7%

获客/运营/推理成本


C端产品的低毛利,源于其天然属性:需持续投入营销以获客,需运营内容以维系用户粘性,更需承担高昂的实时推理成本。财报显示,销售成本中92.7%为推理相关云服务支出,足见其对算力的重度依赖。


即便如此,MiniMax仍选择将资源向C端倾斜——因其用户规模效应显著:月活跃用户从2023年的310万增至2025年9月的2760万,付费用户从12万增至177万,ARPU值从6美元提升至15美元。日均使用时长超70分钟,用户粘性极强。这种“以量补价”的策略,在资本尚充裕、市场重增长轻盈利的阶段,不失为一条可行之路。




娱乐是否足以托起AI的未来?

MiniMax的路径引发深层思考:当一家AI公司的主要收入来自娱乐应用,我们该如何理解其技术价值与长期潜力?

一方面,此模式极具现实智慧。娱乐是AI最容易渗透的场景之一——门槛低、容错高、情感驱动强。MiniMax借此快速获取海量用户与行为数据,反哺模型迭代,形成“产品—数据—技术—产品”的正向循环。

其“生而全球化”战略亦因此得以实现:海外用户对虚拟陪伴接受度高,付费意愿强,使公司73.1%的收入来自中国大陆以外地区。

但另一方面,娱乐业务的可持续性存疑。用户兴趣易变,监管风险隐现(如虚拟角色涉及伦理、未成年人保护等),且低毛利模式难以支撑长期高研发投入。

若未来无法提升C端盈利能力,或未能将B端高毛利业务占比显著提高,公司或将陷入“越增长越烧钱”的困境。




生存与进化

MiniMax显然已意识到这一挑战。其未来战略正从“产品工厂”向“生态平台”演进:

产品层:继续深化星野与海螺AI的AI原生体验,探索“AI做AI”的自主研究能力;平台层:通过开放API吸引开发者,已与金山办公、掌阅、阅文等2000余家企业合作;生态层:开源M2模型(Apache 2.0协议),鼓励社区基于其技术构建应用,试图打造“模型即平台”的网络效应。


此外,公司组织架构亦体现其敏捷性:80%代码由AI辅助生成,决策链短于24小时,385人团队平均年龄29岁。这种“AI原生组织”或许正是其能在娱乐与技术之间灵活切换的关键。


MiniMax的故事,是一曲技术理想主义与商业现实主义交织的变奏。它没有固守实验室,也没有盲目追逐政企订单,而是将最前沿的多模态AI,悄然植入亿万用户的手机屏幕之中——在虚拟恋人的低语里,在短视频的光影中。娱乐成了技术的载体,也成了公司的命脉。


这或许不是AI最“崇高”的用法,但很可能是最“有效”的路径之一。只是,当潮水退去,人们终将追问:靠娱乐养大的AI公司,能否真正长成改变世界的智能体?MiniMax的答案,仍在路上。