上海AI企业自研MSA架构，破解大模型“不可能三角”

上海AI企业自研MSA架构，破解大模型“不可能三角”

“根技术”突围，计算成本降至1/20

■MiniMax内部目前90%的代码已由大模型生成，行政、人力资源等工作也运行在自家的AI智能体上，人机协作已从口号变为工位实景

“如果把训练大模型比作烹饪满汉全席，算法就是那本决定上限的菜谱。”稀宇科技(MiniMax)研发工程师、开发者关系负责人李元如此定义算法在AI时代的地位。但在上海这片AI高地上，单纯的“厨艺”比拼已远远不够，如何通过底层架构的原创性突破，破解算力与成本的困局，才是高质量发展的关键。

7月17日至20日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议将在上海召开。在这场全球AI风向标盛会前夕，MiniMax披露了其最新技术进展：通过自研稀疏注意力(MSA)架构，成功将百万字长文本的单位词元计算成本降至传统全注意力机制的约1/20，探索在全球大模型竞赛中走出一条降本增效的突围之路。

把全员上岗变成专家会诊

当前，大模型行业普遍面临一个“不可能三角”。在有限的算力下，既要高性能，又要低成本，还要支持长上下文。特别是在上海这样金融、贸易、制造场景密集的城市，企业对大模型落地的性价比有着近乎苛刻的要求。

“这就倒逼我们必须回到‘根技术’上做文章。”李元表示。MiniMax是国内最早一批探索混合专家(MoE)架构的初创公司，此次披露的自研MSA架构，正是针对传统算法模型“算力吞噬”特性的反击。

传统算法的计算量随序列长度呈平方级增长，处理长文本或高清视频时成本极高。而MSA的思路类似于“精准派单”，不再激活全部模型，而是只调动最相关的几个专家模块。

“这就像把全员上岗变成专家会诊，效率自然大幅提升。”李元表示。据悉，该架构已在MiniMax新一代文本模型M3上落地。在同样的计算资源下，MiniMax M3模型可以处理更长的上下文，推理速度也更快，极大地提升了词元的经济性。

算法、算力和数据是支撑大模型的“三驾马车”，缺一不可。“我们之所以能做到国内第一梯队，核心就是在算法和技术路线上持续创新。”李元说。

多模态理解模型当“裁判”

在深耕文本大模型的同时，多模态构成了MiniMax技术版图的“第二增长极”。

“AI生成视频最大的痛点，在于它不懂物理世界。”李元说，在早期的生成式模型中，由于缺乏对现实世界的认知，模型往往会产生“幻觉”，比如人物的手穿过咖啡杯，或者出现六根手指。

为此，MiniMax在算法层面引入了对抗性反馈机制。简单来说，就是赏罚分明：AI生成结果符合常识就奖励“小红花”，出现违背物理规律的错误则重罚。

此前，MiniMax在视频模型的研发中，创新性地引入了多模态理解模型作为“裁判”。这是一种“用魔法打败魔法”的策略：利用一个强大的判别模型，去监督视频生成模型。

“这就像盖房子，我们不仅提供了图纸，还加固了每一根梁柱。”李元说。这种对细节的把控，使得海螺AI生成的视频在AI短剧、影视创作等领域得到了广泛应用，甚至让许多观众难以分辨真假。

得益于算法革新，海螺02系列视频生成模型在同等参数量级下，训练和推理效率提升了2.5倍。目前，MiniMax视频模型支持首尾帧输入、主体参考、镜头控制等功能，保证了长镜头中人物、服饰的一致性。

李元透露，MiniMax的新一代视频模型H3将于近期正式发布。“H3将在理解能力和生成质量上进一步突破。”他表示，“我们的目标是让AI不仅能生成视频，更能理解视频背后的逻辑，真正成为创作者的得力助手。”

随着多模态技术的不断成熟，MiniMax正试图打破文本与视觉的界限，让大模型从单纯的文字工作者进化为全能的内容创作者。

为AI企业提供最佳土壤

作为全国人工智能发展高地，上海正在成为AI企业啃下“硬骨头”的首选之地。

最新数据显示，2025年，全市394家规上人工智能企业产业规模超6370亿元，同比增长39.5%。累计169款大模型通过备案，多款基础模型达到国际领先水平，为金融、医疗、制造等行业的“AI+”落地提供了超级大脑。仅2026年一季度，上海AI制造业产值增长19.2%，超过三大先导产业的平均增速。

更为实在的支持来自资金与算力。上海升级“模塑申城”行动方案，聚焦算力、语料、资金三个核心基本要素，降低创新门槛。在资金方面，每年发放10亿元算力券、模型券、语料券，实行“先用后付、免申即享”，惠及更多AI创新企业和创业者；落地总规模600亿元的国家人工智能基金，成立总规模225亿元的市级人工智能先导产业基金。

“过去，AI产品研发往往被视为科技巨头的专属游戏。如今，随着AI大模型调用成本的下降，即便是两三个人的初创团队，只要善于利用大模型开放的技术接口，也能快速打磨出具备市场竞争力的AI产品。”李元观察到，在上海，AI应用层正迎来前所未有的爆发期。

据透露，MiniMax内部目前90%的代码已由大模型生成，行政、人力资源等工作也运行在自家的AI智能体上，人机协作已从口号变为工位实景。

李元认为，上海扎实的软件人才基础与丰富的应用场景，为算法驱动提供了最佳土壤。“留在上海啃‘根技术’的团队，接下来的牌还会更多。”

(来源：解放日报 记者 俱鹤飞 束涵 叶宇)