ARR 超 8 亿美元，B 端收入占比升至 80%！MiniMax 第二份财报：增长与商业化来到验证时刻

8月26日晚，MiniMax公布2026年中期业绩。与上一次财报相比，这份成绩单最明显的变化并不只是收入增长，而是收入来源正在发生转换：企业和开发者业务开始取代消费者产品，成为MiniMax商业化增长的主要动力。 2026年上半年，MiniMax实现收入约1.2亿美元，同比增长283%，半年收入已达到2025年全年收入的1.5倍。其中，第二季度收入较第一季度环比增长81.8%。 进入第三季度后，增长速度进一步提高。MiniMax披露，7月Token消耗量已经达到1月的20倍；截至8月，公司年度经常性收入（ARR）超过8亿美元，其中To B业务贡献超过80%。 需要说明的是，ARR是按照当前经常性收入水平进行的年化估算，并非财报中已经确认的收入。但从这一指标看，MiniMax当前的商业化速度已经明显快于上半年。 B端收入同比增长703%，成为主要增长来源 MiniMax收入结构的变化，在财报确认收入和最新ARR两个口径中均有所体现。 2026年上半年，公司开放平台及其他AI企业服务收入约7400万美元，同比增长703%，占总收入的比例由上年同期的30%升至63%；AI原生产品收入约4300万美元，同比增长101%。 到了8月，B端业务在ARR中的占比已经进一步升至约80%，C端业务则降至约20%。去年同期，两者比例大约相反：To B业务约占30%，To C业务约占70%。 从去年以消费者产品为主，到今年上半年B端确认收入超过六成，再到8月B端业务贡献约八成ARR，企业和开发者客户正在成为MiniMax增长最快的收入来源。 MiniMax副总裁薛子钊在业绩会上表示：“进入第三季度，收入加速度增长。目前8月ARR已超过8亿美元，其中To B板块在整体ARR中的贡献已超过80%。” 这一变化主要由企业客户增加、API调用量增长以及Token计划被更多客户采用所推动。MiniMax披露，目前其企业客户和开发者数量已经突破200万，是2025年底的10倍。 从地域结构看，国际化仍是MiniMax收入的重要组成部分。2026年上半年，公司超过六成收入来自海外市场，国内收入占比约四成。 Agent推动Token消耗快于用户增长 MiniMax将ARR快速增长归因于模型能力提升和使用强度增加。 公司表示，在M3相较M2系列价格不变的情况下，模型智能水平有所提高，一方面带来了新客户，另一方面也推动原有客户把模型用于更多任务。 更值得关注的变化是，模型消费正在从“人与AI交互”扩展到“Agent与AI交互”。一个用户提出的任务，可能被Agent拆分为多轮模型请求、工具调用和子Agent任务。由此产生的Token消耗，可能明显快于用户数和消息数增长。 “人类问题通过Agent的形式被展开为多轮模型请求、工具调用和子Agent任务。而由Agent驱动的推理需求增长显著快于人类用户数和消息数，结果维度来看，就是单用户的Token消耗在快速增长。”MiniMax管理层在业绩会上表示。 7月Token消耗量达到1月的20倍，正是这一变化的集中体现。但Token增长能否持续转化为收入和毛利，还取决于模型定价、推理成本以及集群利用率。 MiniMax称，过去两个多月，其文本模型单位算力吞吐量提升了3倍，M3.1的目标是将推理成本降至M3刚上线时的三分之一左右。 “我们不认为降价和毛利率改善是矛盾的，只要单位Token仍然保持正向、并且持续改善的毛利，规模扩大就会带来更高的绝对毛利。”MiniMax管理层表示。 2026年上半年，公司实现毛利约2100万美元，同比增长465%。不过，前沿模型研发仍然需要大量投入：同期研发开支约3亿美元，同比增长139%；IFRS口径净亏损约3.6亿美元，较上年同期约4亿美元收窄11%。 这意味着，收入高速增长和结构改善已经出现，但MiniMax距离依靠经营收入覆盖模型研发和算力投入仍有距离。 M3与H3共同推动B端调用增长 从产品结构看，MiniMax目前拥有语言模型M系列和多模态模型H系列两条主要技术管线。 M3主要承接Coding、Agent和长程任务需求，H3则面向视频生成及多模态内容生产。MiniMax表示，越来越多企业客户开始同时使用语言、视觉和声音能力，两条模型管线正在共同推动API调用量和ARR增长。 H3开源三个多星期后，下载量已经超过2400万次，并产生超过300个公开衍生模型。MiniMax将开源视为进入企业工作流和开发者生态的方式，而不是对商业化服务的替代。 “一个模型长期的定价能力，最终还是取决于效果、成本、稳定性和迭代速度，而不是模型是否开源。”MiniMax管理层表示，企业的大规模应用仍然需要高效推理、稳定服务、持续升级和企业级交付能力。 下一阶段，MiniMax还将推进M3.1、M3 Pro和H3.1。其中，M3 Pro的参数规模预计提升至约3T，并扩大强化学习和长程任务训练。公司称，现有及规划算力能够支持3T级文本模型和视频模型继续迭代，M3和H3也在推进国产芯片适配，大规模国产算力集群将逐步承担真实生产流量。 MiniMax创始人、CEO闫俊杰将公司的技术路线概括为：“只有最小化单位智能成本，才有可能训练出最大化的智能水平；只有降低单位智能的供给成本，才有可能让更高水平的智能进入更广泛的生产和生活。” 对于MiniMax而言，8亿美元ARR说明模型调用正在加速转化为商业收入，B端占比升至80%则表明其收入增长已经不再主要依赖消费者产品。 但下一阶段需要验证的，也从“模型能否带来收入”变成了另一个问题：企业Token消耗的增长，能否在推理成本下降的同时，持续转化为更高的毛利和更低的亏损率。