MiniMax如何成为AI“平台型公司”？创始人闫俊杰回应一切

3月2日，大模型独角兽MiniMax上市首份财报发布后，MiniMax（稀宇科技）创始人、CEO闫俊杰在财报会上，披露了诸多外界关注的信息，并对MiniMax和AI行业的未来趋势作出更多判断。

MiniMax（稀宇科技）创始人、CEO闫俊杰。视觉中国 资料图

据闫俊杰透露，2026年2月MiniMax的ARR（年度经常性收入）已超过1.5亿美元，面向企业客户和个人开发者的开放平台产品在今年2月新注册用户数已经达到2025年12月的4倍以上。

财报数据显示，MiniMax在营收大幅增长的同时，整体亏损规模有所扩大：2025年实现总营收7903.8万美元，同比增长158.9%；全年净亏损18.72亿美元，同比扩大302.3%。

不过值得注意的是，公司经调整净亏损率已大幅收窄，2025年经调整净亏损为2.5亿美元，上年同期为2.42亿美元。

在财报后的电话会议中，闫俊杰详细解读了这家大模型明星企业2026年的发展规划、行业竞争应对策略，以及AI行业的整体发展趋势。

其中他提出的一个核心判断是，AI编程领域即将迎来“L4-L5级别的智能”（即同事和组织级的智能），这意味着该赛道的广阔市场空间才刚刚打开。

数据显示：今年前两个月，MiniMax模型调用量与新增用户规模均实现大幅跃升，旗下M2系列文本模型2026年2月平均单日Token消耗量（可通俗理解为模型“工作量”），较2025年12月增长6倍以上，产品使用频率实现显著提升。

2026年，MiniMax将走向何方？闫俊杰在会议中回应了外界的诸多疑问。

谈发展目标：成为AI时代平台型公司

何为AI时代的平台型公司？闫俊杰给出了明确定义：能够定义智能边界，同时在产品与商业层面兑现行业红利的企业，就是平台型公司。

谈及MiniMax冲击AI平台型公司的核心优势，闫俊杰认为主要来自三大层面：

模型层壁垒：模型与研发能力的长期积累、行业领先的迭代速度，本身就是核心护城河。过去108天里，MiniMax接连更新了M2、M2.1和M2.5三个版本，每一次迭代都带动了用户数与调用量的高速增长；而自创业之初便持续深耕的跨模态能力，更让MiniMax在全模态融合的行业必然趋势中占据先发优势。

产品层壁垒：“模型+产品”的双重能力构成了坚实护城河。模型能力直接定义了产品的能力上限，这种“模型即产品”的一体化能力，是单一产品公司或单一模型公司难以复刻的。

生态层优势：MiniMax依托自身模型特性，具备在行业生态中发挥正向价值的能力。以OpenClaw生态为例，MiniMax从早期提供适配性强的模型，到以高性价比产品降低开发者准入门槛，再到推动MaxClaw与OpenClaw的生态融合，持续为开发者降低使用门槛。

谈编程智能：L4-L5级别的编程智能正在到来

在闫俊杰看来，L3级智能是工具级能力，L4-L5级智能则是同事和组织级能力。

当前的编程智能，主要是在明确任务场景下完成软件的设计、开发与测试。闫俊杰认为，未来编程智能还有两大核心提升空间：一是攻克更复杂、更具创新性的任务；二是实现多智能体的高效组织与协同，就像训练一个大模型需要上百人团队长期高效协作一样，让智能体具备团队级的协作能力。

此外，编程能力只是智能体（Agent）在生产力场景中最早完成验证的能力，他判断，办公场景将在未来一年，复刻过去一年编程领域的高速发展节奏。

闫俊杰表示，MiniMax面对的是一个体量极为广阔的市场。编程模型降低了代码创作的门槛，但就业市场中需要写代码的人群终究只是少数；数据分析、Excel处理、PPT制作等通用办公场景，覆盖人群更广，市场空间也远大于编程赛道。目前MiniMax已在编程与智能体领域凭借有限资源建立起独特优势，而更广阔的市场才刚刚拉开序幕。

“我们坚信这个市场足够广阔，而未来的技术路线也必然走向分化。作为一家创业公司，我们发展至今最重要的经验，就是必须具备独立的技术路线规划与研发定义能力，不能随波逐流。”闫俊杰称，公司不追求在所有维度全面领先，而是着力打造具备独特优势的模型能力，M2、海螺2、Speech2等系列模型的差异化表现，已经帮助公司成功打开市场；未来随着组织能力与资源储备的提升，这种差异化优势会更加突出，价值也将进一步放大。

谈多模态布局：中长视频成2026年核心增量市场

闫俊杰认为，多模态深度融合是AI智能能力持续进阶的核心前提。过去半年，行业内多款通过模态融合实现智能边界突破的模型，已经验证这一趋势。例如Nano Banana Pro这类图像模型，正是通过融合视觉理解与生成能力，实现智能边界的进一步拓展。

过去四年，MiniMax通过持续深耕，在各模态均打造出行业领先的模型产品，积累了扎实的行业口碑与影响力；而公司下一代M3系列模型，将实现多模态能力的深度融合，目前研发进展顺利。

在闫俊杰看来，视频生成已是当前除编程、智能助手外规模最大的AI应用市场。2026年，行业将实现中长视频生成与近实时生成能力的突破，这不仅会进一步打开市场空间，也将为MiniMax带来全新的增长机遇。

据他透露，依托AI原生的组织架构，MiniMax全模态研发的投入成本并未高于其他同赛道创业公司，更远低于行业巨头的投入规模；与此同时，公司在每一个单一模态都打造出具备核心竞争力的模型产品，能力表现甚至优于专注单一模态的垂直企业。

谈对标大厂：不做类似豆包和ChatGPT的对话产品

谈及与行业头部大厂的差异化竞争，闫俊杰表示，公司正全力打造AI时代的平台型公司，核心驱动力来自智能密度的持续提升与Token吞吐能力的建设。相较于行业内的其他企业，MiniMax的核心差异化主要体现在两大方面。

首先是战略定位的差异化：自创立之初，MiniMax便围绕全模态模型持续提升智能密度、拓展智能边界，打造行业内的独特价值；始终围绕模型智能密度布局可规模化的产品与业务，集中资源创造核心价值。

“比如早在2023年，我们就明确决定，不做豆包、ChatGPT这类移动端通用个人助手对话产品，核心原因是我们无法在该赛道创造独特价值。”闫俊杰表示，与之相反，公司把资源集中在能创造独特价值的模型研发与产品创新上，这一战略选择，更有利于构建长期差异化优势，提升长期竞争胜率。

其次是全模态技术布局的差异化：自创立之初便坚持多模态基座模型的研发，各模态技术的独立积累至关重要，而当前行业已经进入跨模态融合的关键节点，这一长期布局让公司在全模态融合的行业趋势中占据了显著优势。

闫俊杰认为，AI行业的竞争，最终决定胜负的从来不是单纯的烧钱和资源投入，而是智能能力的进步速度，而速度的核心来源是研发效率。“我们在研发全流程都极度重视迭代速度，从算法优化、实验设计、迭代频次到分析决策机制，充分发挥创业公司的组织敏捷性，实现自上而下与自下而上的双向协同；同时跨模态复用技术经验与基础设施，持续保持研发效率领先。我们坚信，高人才密度+AI原生的研发组织架构，能够让我们的迭代效率持续领跑行业。”

谈AI长跑：行业增长是长期趋势，而非一次性红利

闫俊杰表示，当前行业释放的增长信号，是长期趋势的开端，而非一次性红利。AI行业的增长并非简单的线性增长，而是呈现阶梯式跃升的特征。

他判断，未来一年行业的渗透加速会远超市场预期，且增长来源将更加多元，核心集中在三大方向：

编程领域仍有极高的成长天花板。当前编程智能的辅助工具能力已趋于成熟，年内有望实现向“同事级协同”“创新性探索”“复杂组织配合”的高阶智能升级。覆盖全职业的办公场景，市场空间更为广阔，将复刻编程领域的高速发展节奏。多模态领域将迎来跨模态融合带来的智能飞跃，让生成内容直接具备可交付性，大幅降低行业渗透门槛。

“大模型行业的竞争向来你追我赶、互有胜负，没有任何一家企业能保证永远处于技术领先（SOTA）地位，但我们有信心，在未来的关键战役中持续取胜。”闫俊杰说。