观点直击 | 大模型竞赛中场 MiniMax收入与亏损赛跑 观点网 • 2026-08-27 00:48 收入在涨，亏损在扩，效率在改善，算力在烧钱，这四件事发生在同一份半年报里，本身就构成了尖锐的“叙事冲突。” 观点网 年初刚登陆港交所的MiniMax，用半年时间把收入做到了去年全年的1.5倍，但高增“成绩单背后”，...
大模型竞赛行至中场，速度与代价往往是同一枚硬币的两面。MiniMax刚刚交出的半年成绩单，便呈现出这样一组看似矛盾的画面：收入以近三倍速度攀升，亏损却同步扩大；运营效率持续优化，算力成本却不断吞噬利润空间。
8月26日，MiniMax对外披露2026年上半年财务数据，并召开业绩说明会。财报显示，公司上半年实现总收入1.166亿美元，相较于上年同期增长283.1%，这一数字已超过2025年全年约7900万美元的整体收入水平。
然而，盈利端的压力同样显著。按经调整口径计算，公司净亏损由去年同期的1.39亿美元扩大至2.93亿美元，同比增幅达111.2%。在收入高速增长的同时，亏损面也在同步拓宽，构成了这份财报最为鲜明的特征。
MiniMax创始人兼CEO闫俊杰在业绩会上透露，截至8月，公司年度经常性收入（ARR）已突破8亿美元，表明收入增速仍有进一步抬升的空间。
收入结构的迁移值得关注。2025年上半年，AI原生产品还是MiniMax的绝对收入支柱，贡献了大约七成营收。彼时，公司更接近一家面向C端用户的AI应用企业，用户通过海螺AI等产品直接为模型能力付费。
然而一年之后，这一格局已被彻底改写。2026年上半年，开放平台及其他AI企业服务收入从上年同期的920万美元跃升至7390万美元，增幅高达703.1%，占总收入的比例从30.3%大幅提升至63.4%。同期，AI原生产品收入为4264万美元，同比增长100.9%，但在总收入中的占比已滑落至36.6%。
从ARR结构来看，To B业务占比目前约为80%，To C业务约为20%。而在去年同期，这一比例大约为三比七，B端与C端的角色几乎完成互换。MiniMax副总裁薛子钊在业绩会上将B端业务的增长归结为三方面因素：付费客户数量的增加、API调用规模的扩大，以及Token计划的快速普及。
闫俊杰则从更底层逻辑分析了这一变化的动因。他指出，模型能力的持续升级是关键推手。MiniMax M3和MiniMax H3两个系列的推出，使越来越多的企业和开发者开始在真实业务场景中接入大模型能力，目前企业客户和开发者数量已超过200万，约是去年年底的十倍。
与此同时，存量客户的模型使用深度也在不断扩展，从简单的文本生成延伸至复杂的Agent任务。闫俊杰观察到，模型消费正从“人机交互”阶段迈向“机机交互”阶段。用户发起一个请求后，Agent会自动拆解为多轮模型调用、工具执行和自主任务处理，单个用户的Token消耗因此成倍增长。这种交互范式的改变，使得API调用量的增长曲线愈发陡峭。
海外市场依旧是MiniMax收入的重要版图。2026年上半年，海外收入约为7083万美元，占到总收入的60.8%。虽然这一比例较2025年全年的73%有所回调，但绝对规模仍保持增长。
闫俊杰对此解释，海外收入占比下降并非源于海外市场增长放缓，而是国内B端业务扩张速度更快所致。截至2026年6月底，MiniMax的产品与服务已覆盖超过230个国家和地区，累计服务个人用户超过3亿。
在他看来，AI时代“模型本身就是产品”，无论面向企业还是个人用户，本质上都是客户在为模型能力买单。这一判断成立的前提，是模型能力能够持续保持领先。但在这个赛道上，领先的窗口期正变得越来越短。
摩根大通在近期报告中维持对MiniMax“中性”评级，认为DeepSeek的API提价虽然为MiniMax赢得了喘息空间，但其核心模型能力仍需即将推出的M3.1加以验证。尤其值得注意的是，Kimi K3的发布已深刻改变行业估值框架，中国大模型的头部位置每隔一两个月就可能发生轮换。
从IFRS口径来看，MiniMax的净亏损状况似乎有所改善：净亏损从上年同期的4.02亿美元收窄至3.58亿美元，降幅约为11%。
但这并非经营效率提升的结果。真正的变量在于上市后可转换可赎回优先股自动转为普通股，使得金融负债的公允价值亏损从2.54亿美元骤降至3100万美元。剔除这一非现金项目后，经调整净亏损仍由1.39亿美元扩大至2.93亿美元。
不过，一些运营效率指标确实在向好。报告期内，研发开支同比增长138.8%至2.97亿美元，但增幅远低于收入增速；行政开支占收入的比例从48.8%降至25.9%；销售及分销开支甚至同比下滑了18%。这些数据表明，收入的增长速度已开始超越费用的扩张速度。
毛利率方面，公司从12.1%提升至17.9%，改善了5.8个百分点。闫俊杰将这一进展归因于三方面：模型架构创新带来的单位算力吞吐提升、训练与推理算力的高效调度，以及供应链管理能力的增强。他预计下半年毛利率将继续改善，明年仍有进一步上行空间。
但算力成本的上涨正在部分对冲效率提升的成果。虽然单位算力下的吞吐量提升了近三倍，但算力价格的攀升使得这一提升效果被明显摊薄。在算力供给持续紧张的背景下，成本控制与收入增长之间的赛跑远未结束。
收入在涨，亏损在扩，效率在改善，算力在烧钱。这四条线索相互交织，构成MiniMax当前阶段的核心叙事冲突。闫俊杰给出的解法是：以模型能力和推理效率作为技术抓手，以供应链成本控制和算力调度效率作为运营支撑，四者协同推进。
从模型迭代的节奏来看，MiniMax M3.1、M3 Pro和H3.1三款新模型已经接近完成。其中，M3.1的定位是跑通整套基建设施，面向大规模商用场景，重点优化稳定性、输出质量、推理效率以及Agent泛化能力。M3 Pro则是一次规模上的全面跃升，参数量接近3T，同时在强化学习和长程任务训练上加大投入，以提升模型的泛化能力与智能上限。H3.1则是在H3基础上的能力增强版本。
闫俊杰表示，下一阶段将同步推进大模型智能、推理效率和基础设施能力的协同升级，加快M系列与H系列模型的研发和发布节奏。
推理效率是大模型规模化商用的关键瓶颈。MiniMax在模型架构上选择了与多数同行不同的技术路线，在大参数模型上追求极致的稀疏化。闫俊杰在业绩会上详细解释了这一技术选择：MoE混合专家架构的激活稀疏度可以控制在2%以内，同时保持良好的收敛性；自研的注意力机制变体能在维持大模型训练稳定性的同时，大幅压缩长上下文场景的计算成本。
正在研发中的MSA 2.0架构进一步压缩了KV Cache的存储容量，提升了推理环节的缓存命中率和算力利用率。在这多项创新的叠加下，MiniMax在大参数档位上的资源效率相比上一代提升了三倍，且任务链条越长，优势越明显。
对于即将发布的M3 Pro，闫俊杰透露其在预训练数据量、训练效率、强化学习等各个环节都在冲击能力上限。虽然最终效果尚待市场验证，但他确认，该模型在3T参数档位中将具备显著的推理速度和成本优势。
开源模型的表现提供了另一个观察窗口。MiniMax H3作为一款开源多模态生成模型，发布一个月内已衍生出超过300个公开模型，下载量突破2400万次。闫俊杰将其称为“今年全球下载量最大的模型”。
但开源也是一把双刃剑。当大厂和竞争对手纷纷拥抱开源，闭源可能意味着失去开发者和生态支持。而在第三方评测网站Artificial Analysis上，M3的智能评分为45，多款中国同行模型得分已超过50。按单项任务成本计算，M3虽是性价比更优的选择之一，但仍高于DeepSeek的V4 Flash。如何在开源之后维持商业化的定价能力，是MiniMax必须回答的另一道难题。
供应链成本控制是支撑技术路线的硬件地基。闫俊杰透露，MiniMax正在构建多元化的算力供给网络，涵盖自主可控的核心集群、云厂商合作以及Token Factory协作。国产芯片的适配工作正在推进，M3和H3模型均在进行国产化适配。公司很快将迎来大规模国产算力集群上线，并将逐步承担真实生产流量，以提升整体利用率、降低单位Token成本。
国产芯片的使用比例预计在今年第四季度进一步提升。自建基础设施已能独立支撑最大的训练任务，有效训练时间比例达到97%，属于行业已知最高水平之列。
算力调度策略同样关键。MiniMax会根据模型所处阶段、业务需求和边际回报动态分配资源。目前，文本模型是算力投入的最高优先级，训练资源投入约为视频模型的四倍。在推理层面，系统会利用流量潮汐效应，将夜间的空闲算力调配至评测和算法验证实验，以改善整体资源利用率。
这样一套从模型架构到算力调度的系统性工程，离不开持续的资金供给。7月，MiniMax完成了约95亿港元的配售，并发行了65亿港元可转换债券。截至6月30日，公司现金储备约为13.23亿美元，叠加7月融资后，总现金储备已超过30亿美元。
但资金消耗的速度依然不容乐观：上半年IFRS净亏损为3.58亿美元，经调整净亏损为2.93亿美元。按当前亏损节奏测算，现有资金虽可支撑一段时间，但算力竞赛的持续加码意味着融资需求大概率还将延续。
MiniMax用半年时间证明了自己在商业化速度上不输于同行。然而，真正的考验在于：收入增长与亏损收窄之间的长跑已正式发令，收入引擎能否持续轰鸣，亏损漏斗能否逐步收紧，模型能力能否在巨头环伺中保有一席之地，最终取决于那四重变量能否真正形成协同，将先发优势兑现为可持续的盈利能力。
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