观察员
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MiniMax的“什么都做”，其实只有一个方向
当技术势能足够高，客户会自己出现
相比C端，MiniMax在B端的增长路径更能体现其“自上而下”的商业化逻辑。
今年年初，MiniMax原B端商业化负责人魏伟离职，一度引发外界对其B端战略的质疑。
但招股书显示，MiniMax的B端付费客户数在两年内从100家增长至2500家，增长25倍。
这种爆发并非来自销售策略的改变，而是模型能力边界的外扩。
当早期的模型只能处理简单的文本对话，能覆盖的B端场景自然相对有限。随着全模态能力成熟，模型能够覆盖的企业场景迅速增加。
MiniMax的客户名单也随之扩展：金山办公（WPS AI）用它做文本生成与总结，小米用它让小爱同学更像“人”，智元机器人用它做具身智能的“大脑”，甚至连阿里巴巴、腾讯、字节跳动这些本身拥有大模型的巨头，也在特定场景（如Trae AI coding、夸克有声书）调用MiniMax的能力。
在这一过程中，B端ARPU从1.2万美元下降至约6000美元，但这并非价格竞争的结果，而是客户结构从少数头部企业向大量中小企业和开发者扩展的必然结果。
招股书显示，MiniMaxB端业务的毛利率高达69.4%。这一接近70%的数字，说明其收入并非来自堆砌人力的低效增长，而是源于高标准化的技术输出。
这种由“巨头独享”走向“大众普及”的过程，正如电网的发展：虽然平均单户电费下降了，但电网的毛利和总规模却在指数级增长。这正是“把基座模型这一件事做好”后，技术红利溢出带来的商业效率。
一场关于AGI的赌注
持续押注模型能力，意味着长期、高强度的投入。
2022年至2024年，公司经调整净亏损分别为1215万美元、8907万美元和2.44亿美元；今年前9个月，MiniMax的经调整净亏损为1.86亿美元。
仅研发开支一项，2022年起分别为1056万美元、7000.2万美元、1.89亿美元和1.80亿美元。
而如果只看和训练相关的云计算服务开支，我们可以发现尽管2025年前三季度的训练成本高达1.42亿美元，是2023年4722万美元的接近三倍，但是其占收入的比例，已从2023年的超过1365%，优化到今年前9个月的266.5%。
这个“剪刀差”的出现意味着：MiniMax正在穿越最危险的烧钱阶段。
但风险依然存在。
2025年9月，迪士尼、环球影业和华纳兄弟探索三大好莱坞巨头联手起诉MiniMax，指控其海螺AI未经授权使用了包括蜘蛛侠、达斯·维达等在内的版权角色进行训练和生成。这起诉讼不仅可能带来高额赔偿，更可能迫使MiniMax重构其数据合规策略。
持续升级的基座模型军备竞赛也让MiniMax正面临着“三明治”式的挤压：一边是传统云巨头（如火山引擎、阿里云）在加码AI，凭借云+AI的竞争优势攻城略地，另一边则是开源社区（如DeepSeek）不断抬高的免费基座门槛对B端商业化能力提出的更高需求。
看完招股书，MiniMax 并不存在所谓的“多元化风险”。
它真正的风险只有一个：如果基座模型在关键能力上不再领先，看似繁茂的业务版图，可能会同时失效。在巨头环伺、开源模型层出不穷的当下，谁也不敢保证自己一定永远领先。
MiniMax的上市既是给自己囤积资源，也是自己4年来历程对资本市场的一次交卷，只要把“让模型更聪明”这唯一的一件事坚持到底，它终将自然生长出万物。
- 责任编辑: 陈济深
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