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合肥同城快餐约，合肥同城快餐约，合肥同城快餐约，MiniMax 上市，“多巴胺”能否供养“AGI 野心”？_创事记_新浪科技_新浪网 　　2026年AI的开年大戏，比市场预想的来得更早，也更具戏剧性。 　　“清华系”的智谱AI刚刚上市，“极客派”的月之暗面则手握百亿现金“婉拒”IPO，MiniMax（稀宇科技）——这个在“百模大战”中始终保持微妙疏离感、最不像AI公司的“异类”，也交出了自己的答卷。 　　这不仅仅是一次资本市场的抢跑，更是对过往AI商业逻辑的暴力纠偏。 　　过去三年，我们习惯了OpenAI式的叙事：数十亿美元的融资、数千人的顶级团队，以及不计成本的算力堆叠。 　　然而，MiniMax的招股书却向市场展示了另一种可能：极致的效率与优秀的变现能力，是否才是通往AGI（通用人工智能）的真正捷径？ 　　在AI创业圈，闫俊杰是个难以被标签定义的存在。他没有杨植麟那般“仰望星空”的布道气质，也不像智谱CEO张鹏那样背靠深厚的学院派资源。 　　若非要为他寻找一个精神坐标，他更像是“带着商汤PTSD”的极致产品经理，试图在米哈游的浪漫与字节跳动的冷酷之间，寻找一条中间路线。 　　闫俊杰，这位前商汤科技副总裁，在 MiniMax 身上完成了一场深刻的“自我基因重组”。他没有选择复制前东家的路径，反而走向了某种对立面。他将 MiniMax 打造为了一个精密运转的矛盾体。 　　曾任职于“AI 四小龙”之首商汤科技的经历，或许让闫俊杰对“堆人头、刷论文、做定制项目”的传统 AI 商业模式产生了否定。这种痛苦的记忆，在 MiniMax 转化为了一种的人效洁癖。 　　他创造了一份极致年轻与扁平：这里的385人，平均年龄仅 29 岁 。管理层更是年轻得惊人，董事平均年龄仅32岁。在组织架构上，CEO 之下不超过三层职级，这种极度扁平的设计，就是为了杜绝大公司的层级臃肿和信息传递损耗。 　　在《罗永浩的十字路口》中，闫俊杰揭开了高效的秘密：“在MiniMax内部，AI已深度融入工作流，约80%的编程代码由AI完成。这不仅是AI在辅助人类，更是AI与人类共同进化、共同创造的过程。” 　　这位前商汤科技副总裁，正试图在MiniMax身上完成一场深刻的“自我基因重组”。 　　从成立至今，MiniMax累计花费约5亿美元。作为对比，OpenAI至今已消耗400亿至550亿美元。换言之，MiniMax仅用OpenAI约1%的资金，就复刻了一个全模态“小巨头”，资金使用效率令人咋舌。 　　这不是“省钱”，而是系统性战术选择。资金使用上，MiniMax展现出惊人的克制与精准：现金流量表显示，投资活动的大额流出几乎全部用于购买理财产品（11.02亿美金储备中绝大部分是理财和现金），而非像传统科技公司那样疯狂采购固定资产。 　　“轻资产、重模型、高人效”的打法，让它在普遍流血上市的AI行业中，成为手握11.02亿美元现金储备、足以支撑53个月运营的“现金奶牛”。 　　MiniMax 的招股书虽然数据漂亮，却也有些刺眼。截至2025年9月30日，其C端业务贡献了超过71%的营收，而这71%的核心来源，是Talkie（星野）——一个充斥着虚拟恋人、角色扮演和抽卡机制的平台。 　　外界对 MiniMax 的认知往往贴着“二次元”、“虚拟恋爱”的标签，MiniMax 身上也始终潜藏着一种“错位”的焦虑。这种焦虑的核心在于：他们极度反感 MiniMax 被定义为一家“二游公司”，但命运却让他靠着“多巴胺经济”才活了下来。 　　在资本市场的语境里，这是一个危险的信号。游戏公司的PE（市盈率）通常只有15-20倍，而科技/AGI公司的PS（市销率）可以高达50倍甚至更高。 　　如果市场认定MiniMax只是“AI版的米哈游”，那么它现在寻求的50-60亿美金估值就是泡沫。闫俊杰不仅是在为上市路演，更是在进行一场艰难的“去游戏化”洗白。 　　这解释了为什么MiniMax在技术宣传上如此“硬核”和“反直觉”：靠虚拟聊天赚钱，却在拼命卷M1/M2模型的“逻辑推理”与“代码生成”能力。它的M2模型发布即跻身Artificial Analysis全球前五、开源第一，在OpenRouter上编程场景token用量冲到全球第三，甚至原创算法CISPO被Meta引用。 　　MiniMax在用这些硬核技术指标大声疾呼：“看清楚，我是做AGI的，不是做陪聊的。”这种技术路线与商业模式的剧烈割裂，却是MiniMax最大的矛盾。 　　不过好在机构已给出估值参照。中信证券看好智谱作为国内通用大模型领军企业的身位优势，给予其2026年30倍PS的估值，对应目标市值约539亿港元。 　　“二游”风格充斥在MiniMax的核心产品“星野”中，这是表象上MiniMax最像米哈游的地方。作为MiniMax最早期的战略投资人之一，米哈游注入的不仅是资金，更是“技术宅拯救世界”的世界观。与智谱AI这种带有浓厚学院派色彩、致力于打造“超级大脑”的厂商不同，MiniMax更在意如何打造“超级伙伴”。合肥同城快餐约，合肥同城快餐约， 　　在产品层面，这体现为对C端用户情感需求的极致满足。Talkie（星野）本质上是将米哈游的“角色抽卡”与“情感羁绊”逻辑，搬到了大模型上。 　　闫俊杰应该是看透了一点：用户可能不会为了“更聪明的AI”持续付费，但一定会为了“更懂我的AI伴侣”通过内购氪金。内在逻辑其实也没有太多不同，情感陪伴确实是Chatbox当下最可能突破C端用户的场景。毕竟 XX 才是第一生产力。 　　闫俊杰离开商汤时，想做的是“通用人工智能（AGI）”，他曾经强调，AGI的核心是让技术像基础设施一样自然融入生活，例如类比抖音成为日常工具而非被视作“推荐系统”。但MiniMax的C端产品确实很难让人联想到AGI。 　　在时下的资本环境里，没有一家基金愿意再为一个“没有造血能力”的理想主义买单。活下去，成为了压倒一切的任务。他被迫暂时放下了科学家的清高，捡起了最容易变现、但也最容易被轻视的“荷尔蒙经济”。他利用Talkie的高用户粘性和内购流水，去供养极其昂贵的视频模型（Hailuo）和万亿参数的基座模型研发。 　　星野和Talkie的用户们越沉迷，MiniMax离“严肃科技巨头”的形象就越远；但他如果不做C端，MiniMax早就像其他大模型创业公司一样死在了A轮。 　　“AGI不该是高高在上的大杀器，而要成为普通人的帮手。”这是闫俊杰从商汤出走创业时，反复向投资人强调的初心。 　　如今，这份初心的落地载体，恰恰是被C端光环掩盖的B端业务——它不是单纯的商业补充，而是闫俊杰为MiniMax铺就的AGI终极之路。截至2025年9月30日，B端业务贡献1542万美元营收，占比近三成，同比暴涨161%，69.4%的毛利率更是远超行业平均，成为验证AGI能力、支撑技术迭代的“核心战场”。 　　这份布局，藏着闫俊杰对“商汤旧路”的深刻反思。在商汤任职时，他亲历过重资产定制化服务的沉重——耗费巨大人力物力做项目补丁，却分散了底层模型研发的专注度。 　　因此，MiniMax从一开始就定下“轻资产、标准化”的B端战略：坚决不做定制化私有部署，只通过开放平台输出全模态API服务。 　　这种选择，既延续了他“聚焦长期突破”的特质，也让385人的小团队能撬动全球100多个国家、13万企业客户的合作版图，不用陷入巨头式的规模内卷。 　　而企业客户的坚定选择，本质是对闫俊杰AGI理念的认同与验证。他始终坚信，真正的AGI必须是多模态的——人类通过眼耳口鼻感知世界，AI也该如此。 　　这份坚持让MiniMax的B端服务形成了独特优势：文本、语音、视频、音乐全模态覆盖，企业无需对接多个供应商，就能一站式解决全场景AI需求。 　　阿里iFlow用它的文本模型做编程底座，腾讯视频靠它的Hailuo模型生成影视特效，甚至机器狗Vbot也依赖M2.1模型的“交错思维链”技术，在复杂环境中自主“思考-执行”。这些合作不是简单的技术输出，而是让AGI能力嵌入生产生活的每一个角落，成为真正的基础设施。 　　更关键的是，B端业务正在反哺AGI的持续进化。 　　闫俊杰曾算过一笔账：美国AI公司花50-100倍的钱，技术仅领先5%，中国企业必须靠创新而非算力堆砌才能突围。 　　B端的规模化应用，恰恰提供了最宝贵的“实战数据”：Monks营销公司用它降本50%的案例，帮模型优化批量创作效率；LinkedIn的广告转化场景，让语音合成能力更适配商业需求；WPS的办公场景，则打磨了模型的长文本处理与逻辑推理。这些来自千行百业的真实反馈，让MiniMax的模型在“实战”中不断迭代，远比实验室里的评测更有价值。 　　从商汤时期的技术打磨，到MiniMax的战略布局，闫俊杰的AGI之路始终清晰：C端的“多巴胺供血”是为了活下去，而B端的“技术落地”才是最终方向。当M2模型同时入驻亚马逊Bedrock、谷歌Vertex AI、微软AI Foundry三大全球顶级云平台，MiniMax的B端业务已经证明：AGI的终极形态，不是孤芳自赏的超级大脑，而是融入万千产品的“智能基建”。 　　MiniMax的上市，像是一场对AI行业的“认知重置”。它用385人的团队规模、1%的资金投入、53个月的现金储备，证明了AGI之路并非只有“烧钱一条道”；用“C端多巴胺供血+B端技术变现”的双轮模式，破解了AI创业“理想与生存”的两难；用70%的海外收入占比，给出了中国大模型“逃离内卷、拥抱全球”的可行答案。 　　闫俊杰的“矛盾体”式创业，恰恰击中了当下AI行业的核心命题：通往AGI的路上，既要需要充满热血技术理想，也要脚踏实地的商业理性。极致的效率不是“省钱”，而是对资源的精准掌控；商业化的妥协不是“背离”，而是为理想续航的务实选择。 （声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

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相关介绍

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更新内容

一、压缩滑动操作在横竖屏切换后时加载超时的可能性

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