MiniMax值不值3300亿?

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MiniMax值不值3300亿?

文 / 梁添 

来源 / 节点AI 

上市只有不到三个月,MiniMax市值就突破了3300亿港币,超过了老牌互联网公司百度。

主流反馈几乎一致,有媒体直呼,这是权力与财富的更迭,更有人预言互联网第三次洗牌期来了。

初出茅庐的科技新贵吊打老牌巨头确实是个大众爱看的爽文叙事,但市值,更多反映的只是当下的市场情绪,长期估值的上限,其实更取决于两个问题——MiniMax的技术是否不可替代,商业模式是否跑通。毕竟接下来的大模型竞赛,是牌桌上的硬核玩家拼刺刀。

那么Minimax能否撑得起这个数字呢?

财报怎么变好看的?

OpenClaw的风口带动了一波API热(以下简称龙虾经济),恰逢M2.5与M2.7的发布,Minimax抓紧了风口,市值扶摇直上,但在我们看来,要分析企业本身,还是得先回到财报。

先看整体表现。

2025年全年,MiniMax 营收 7903.8 万美元,同比增长 158.9%,海外收入占比超过七成。这个增速足够亮眼,也足以支撑市场对商业化与国际化的乐观情绪。

但仔细瞧,并非没有瑕疵。

第四季度收入约2600万美元,同比增速从前三季度的175%回落至130%,增长速度在放缓。

收入结构最为特殊,B端加速是最大的看点。

Minimax是少有的中国大模型公司里,C端、B端全面开花的公司,B端业务走势在增强。2025年第四季度,2B业务,即 API 收入,从 483 万美元增长到 3186 万美元,增幅达 6.6 倍,在总收入中的占比,从 15.8% 增长至 40.3%。这个收入以目前M2.5与M2.7的发布情况来来看,预计在2026年上半年还会继续走高。

2B放量也拉动整体毛利率从前三季度的12.2%升至全年的25.4%,但相对于API本身69.4%的毛利率,整体仍被C端大幅拖低——招股书显示,2C毛利在2023年为负380.2%,2025年同期才转正为4.7%。

再看费用结构。

研发费用为 2.53 亿美元,同比增长 33.8%,明显低于收入增速;营销费用同比下降 40.3% 至 5190 万美元,销售费用占营收比重则从 285% 降至 65.7%。这说明 MiniMax 从过去“烧钱换规模”,向强调效率和质量的模式转变。

但是,毛利、费用结构的优化并没有兑现到利润端。

数据显示,2025年 MiniMax 全年净亏损 18.72 亿美元,这其中包含 16 亿美元可转债转股带来的账面亏损。剔除这一影响因素后,经调整净亏损为 2.51 亿美元,同比微增 2.7%,好在亏损没有随规模扩张而失控。

2B扛起盈利大旗

可能很多人会觉得既然2C如此烧钱,专注2B即可,但平台式的运营方式,决定了 MiniMax 商业模式的真实面貌:C端起到数据收集的作用,用数据优化2B业务,才能形成利润点。

这并不奇怪,数据是目前大模型的主要护城河之一。闫俊杰在业绩会上也明确提到,对话模型 M2-her 的迭代受益于星野和 Talkie 的海量交互,视频模型的精进则依托于海螺 AI 累计生成的 6 亿个视频。

问题是,这套C端收集数据、B端优化能力变现的逻辑,能否形成长期闭环?

在《节点AI》看来,它成立的前提有两个:第一,C端交互真的能持续转化为模型和产品优势;第二,B端客户愿意长期为这种优势买单。如果其中任何一环松动,闭环就会变得脆弱。

可是,MiniMax 的 C 端业务并非没有风险。

2025年9月,迪士尼等好莱坞片商在加州起诉 MiniMax,指控其海螺 AI 在模型训练、内容生成和推广阶段存在侵权问题。尽管公司在招股书中对赔偿规模和法律适用做了反驳,但案件本身已经说明:版权与数据合规,正在成为海外业务扩张的重要变量。

所以,MiniMax 基本面的改善,是一种结构性修复。

Agent能力提升,幻觉终于降下来

谈完2C,我们看2B。这是撑起今日Minimax高市值的主要因素。

龙虾经济风口,让一波中国模厂暴富,Kimi K2.5模型发布不到一个月,累计收入就超过了2025年全年总收入;MiniMax的M2系列模型,今年2月的日均token消耗量比去年12月增长6倍以上。其中来自 coding plan 的 token 消耗增长超过 10 倍。ARR 在 2 月达到 1.5 亿美元,按最新月收入测算,较 2025 年四季度均值增长 46%。

产品好才是硬道理,我们先从M2.5 来看,并非在技术上有绝对领先的地位,最有竞争力的,反而是较低成本。

按公开口径,在每秒100 token的输出速度下,连续运行一小时成本约1美元;在每秒50 token的情况下,仅需0.3美元左右。Notion联合创始人Akshay Kothari宣布,Notion Custom Agents已引入开源权重模型MiniMax M2.5并作为实验性功能向用户开放。这刚好说明:在大量中低复杂度任务上,MiniMax 正以高性价比切入市场。

我们并不想看营销号的清一色鼓吹,拿第三方Artificial Analysis 的评测来看,M2.5的agent能力确实相对于M2.1确实有显著提升,但这似乎更像是一种取舍——M2.5 幻觉率从67%恶化至88%。

好的一面是,经过一个月的迭代,作为对比,新发布的M2.7的幻觉率只有34%,下降54%。

不过,在复杂推理、长流程稳定性上的边界,M2.7仍然存在一些细节上的不稳定,这些问题在单次对话里可能不明显,但放进Agent这种长时间运行的框架里会被放大。

对企业客户来说,模型“够便宜”是一回事,“够稳”则是另一回事。尤其当 Agent 进入办公、流程、知识处理等场景时,可能变成流程失误。

MiniMax 今天最真实的处境是:优点很清楚:基本面改善、B端开始扛起利润、模型小步快跑踩中 Agent 化方向、成本优势极强。

但挑战也十分明显。

Agent赛道十分拥挤:竞争对手既有国内的智谱、Kimi、DeepSeek,阿里、字节,也有海外的 OpenAI、Anthropic、Google。

要知道今年3月,海外媒体报道,Anthropic凭借极强的编程能力年化收入达到190亿美元。编程场景付费意愿高,容错度也低,注定了头部企业吃肉,其余玩家喝汤的局面。

我们并不是说,要否认模厂紧跟龙虾热潮的行为,而是提出十分现实的问题,这波龙虾造福运动能带来多久的财富,还是要花上一个问号的。

API服务虽然能带来现金流,但背后的基础设施支出是硬性负担,为了拉拢更多消费者,各大模型厂商、云厂商,难免陷入价格战,这对利润率绝非利好信号,况且,模型厂商目前还没有盈利。

Minimax接下来的大考是,如何在模型能力边际提升放缓当下,提高综合工程能力,与牌桌上实力强劲的模型厂商、大厂竞逐。

当然,这也不只是Minimax的唯一境况,更是每个模型厂商都需要思考的问题。

所以,3300亿港币的市值,市场买的并不是 MiniMax 当下已经赚了多少钱,而是在押注:它有没有机会成为未来少数几家留在牌桌中央的平台型公司之一。

这个估值,显然已经提前计入了不少预期。

如果这些问题的答案逐渐变成“能”,今天的估值未必夸张;但如果其中任何一个关键环节失效,那么这一轮重估,也可能只是阶段性情绪的放大。

今天,MiniMax 值得肯定的,是它目前,还站在浪潮的一侧。但资本市场的高估值,是押注“最终留下来”,而向前望去,这场Agent时代的战争才刚刚开始。

*题图由AI生成


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