MiniMax开始靠别人赚钱

文 | 版面之外，作者｜版君 MiniMax 上市后的首份半年财报，最有意思的数字，恰恰不是收入。 上半年收入1.17 亿美元，已经超过 2025 年全年。但研发投入，是收入的2.5倍。 更有意思的是收入结构。开放平台及其他 AI 企业服务收入7393 万美元，占总收入63.4%；AI 原生产品收入4264 万美元，占比降至36.6%。 一家最早靠C端产品被大众认识的大模型公司，收入的主角已经换了。 MiniMax 正在换一种活法。 一、海螺退后 MiniMax 最早被用户认识，靠的是海螺 AI。文字、语音、视频生成，加上一系列 AI 原生产品，让 MiniMax 拥有了一个非常清晰的 C 端形象。这类生意的商业反馈也很直接：用户愿意付费，产品就有价值。 这份财报里，AI 原生产品收入依然增长了100.9%，达到4264 万美元。只是它退到了后面。 去年同期，AI 原生产品收入占 MiniMax 总收入69.7%。今年，只剩36.6%。 另一边，开放平台及其他 AI 企业服务收入同比增长703.1%，从920 万美元增长到7393 万美元。 两条曲线一上一下，交叉之后，MiniMax 的商业重心已经不在海螺那边了。 用户还在为产品付费，企业和开发者开始为模型能力付费。这是两种完全不同的生意，后者的天花板明显更高。 二、B 端接棒 一年时间，B 端及开放平台收入占比从30.3%升到63.4%。这个变化的意义，比703%的增速更值得讨论。 C 端用户购买的是一个产品。企业购买的是一套能力。开发者调用的是模型。Agent 调用的是 Token。 当模型被塞进客服、代码、营销、知识库、搜索和 Agent 工作流，它就不再是「一个 AI 产品」，而是变成了业务流程里的一根管道。这时候，客户买的已经很难用「软件」来定义。 MiniMax 开始获得一种过去很少拥有的东西：别人拿它的模型去创造价值。这意味着它的收入不再依赖于自己多会做产品，而取决于别人多需要它的能力。 这可能才是这份财报最重要的变化。 这一步，MiniMax 的身份开始发生变化。 三、模型开始赚钱 海螺卖的是产品。API 卖的是能力。企业服务卖的是模型进入业务之后产生的结果。 这三层的区别在于：产品是一次性交易，能力是持续供应，结果是利润分成逻辑。 MiniMax 正在从自己做应用，走向让别人用自己的模型做应用。 这也是开放平台收入快速增长真正值得关注的地方。 API 调用量增加，意味着模型开始成为别人的生产资料。企业客户增加，意味着模型开始进入真实工作流。Agentic 工作负载增加，则意味着模型开始从回答问题走向完成任务。 模型一旦嵌入别人的业务流程，商业价值就不再按「打开次数」计算，而是按「依赖程度」计价。 用户每天打开多少次海螺，很重要。企业每天调用多少 Token，也很重要。但开发者把多少业务建立在你的模型上，这件事最要命。 MiniMax 正在争取的位置，就是从应用层往下走，把自己变成别人生意的底座。 四、钱还不够 商业化跑起来了，盈利还没有。 看到这组数字，很容易冒出一个念头：卖了不少，怎么还在烧？ 答案藏在大模型的成本结构里。传统互联网产品做到一定规模后，新增一个用户的边际成本可以快速下降。大模型很难这么轻松。模型训练要花钱，推理要花钱，用户调用越多算力消耗越大，企业客户越多基础设施成本也跟着往上走。 所以大模型公司的收入增长，从来不会自动变成利润增长。商业化跑得快，成本也在跑。 MiniMax 现在真正面对的，已经不是「有没有客户」。而是另一道更难的题： 五、毛利先跑 好消息也在这里。 上半年 MiniMax 销售成本增长258.1%，收入增长283.1%。收入跑得比成本快。毛利从369 万美元增加到2081 万美元，毛利率从12.1%提升至17.9%。 数字仍然不高。方向已经开始变化。 这意味着 MiniMax 开始进入大模型商业化的第二道关卡：从证明需求，走向寻找规模经济。 模型能力强，只能解决第一道题。下一道题是，同样一美元收入，能不能越来越便宜地做出来。第一道题考验技术，第二道题考验工程、系统和运营。 这背后拼的已经不只是模型参数。训练效率、推理效率、模型路由、芯片适配、系统调度、缓存、压缩，以及产品层面的 Token 使用效率，都会进入成本账。 MiniMax 在财报里提到，会通过模型、基础设施、系统和产品的全栈协同设计，提高训练和推理效率。 这个方向非常关键。因为大模型行业真正的成本竞争，正在从谁的模型更强，转向谁能用更低的成本，把同样的智能交付出去。 六、全球收入 MiniMax 还有一个很鲜明的特征，它的商业化从一开始就没有锁死在中国市场。 上半年，中国内地以外收入7083 万美元，占总收入60.8%。中国内地收入4575 万美元，占39.2%。目前，MiniMax 产品及服务已经覆盖超过230个国家和地区。 这个结构放在中国大模型公司里，很有意思。 AI 产品天然具备全球分发能力。一个模型 API 可以服务不同国家的开发者，一个 AI 原生产品也可以直接触达海外用户。 传统互联网公司出海，需要渠道、本地化、供应链和大量线下基础设施。AI 公司的全球化路径更短：模型在中国研发，产品全球分发，API 直接接入海外开发者体系。几乎是一张机票钱都不用花，生意就已经跨境了。 MiniMax 已经走出了这条路。当然，全球收入也带来汇率、合规、支付和本地市场等新的复杂度。 但至少从收入结构看，它已经拥有一个很少见的特征：中国研发，全球变现。 如果这条路继续跑通，它的商业天花板也会随之打开。 七、千亿之后 资本市场给过 MiniMax 足够高的期待。 上市之后，公司市值一度冲高，如今回落至千亿港元附近。市场不是不看好它，是看过了它之后，还想看点别的。 这意味着，接下来单纯讲「AI 空间很大」，已经很难成为新的估值故事。 收入已经证明了一部分商业化能力。B 端收入占比超过六成，也证明企业和开发者愿意使用 MiniMax 的模型。上市和后续融资，则让公司的现金储备明显改善。 下一张牌，只剩下一个问题：这门生意能不能赚钱？ 这个问题比做大收入难得多。因为模型越强，未必意味着利润越高；客户越多，也未必意味着现金流越好。真正决定这门生意能不能成立的，是收入增长和成本增长之间，能不能逐渐拉开距离。 17.9%的毛利率已经比12.1%好很多。但距离成熟软件业务的盈利结构，还有很长一段距离。 MiniMax 现在处在一个很特殊的位置：商业化曲线已经跑起来了，盈利曲线还趴在原点。这两条线之间的距离，就是它接下来要填的坑。 八、还差最后一关 把 MiniMax 放回中国大模型行业，变化会更加清楚。 第一阶段，大家拼模型。模型参数、Benchmark、推理能力、发布速度，构成竞争焦点。第二阶段，大家拼应用。谁能把模型变成真正有人使用的产品，谁就拥有了第一批真实用户。 MiniMax 已经完成了这两步。海螺证明了 C 端产品能力，开放平台证明了企业和开发者需求。 接下来，大模型公司真正要拼的东西开始变了：客户、渠道、Token、推理成本、商业模式、全球化。 模型能力正在从终点变成起点。 模型足够强，才能拿到入场券；产品有人用，才能拿到第二张