关于MiniMax上市，你可能想错了

MiniMax已经转动港交所的门把手。

12月22日，据中国证监会网站，证监会国际合作司发布关于MiniMax境外发行上市备案通知书，公司拟发行约3357.72万股境外上市普通股并在香港联合交易所上市。

如果成功在港交所上市，那么MiniMax有望成为从成立到IPO历时最短的AI公司。

很多人认为上市是中国AI企业的“救命药”，MiniMax也不例外，但其实，只要看了招股书就会知道，在此之前，MiniMax净亏损率收窄、毛利率逐步由负转正，已经跨过了临界点，走在了健康发展的阳关道上。上市对于MiniMax来说，不是救命，而是向AGI 冲刺的加速器。

对AI行业，尤其是中国AI创企来说，终于有公司走到这一步，也是行业可为、可信的一次确信。

在融资趋紧、算力成本高企、商业化被反复审视的背景下，一家AI初创公司，仍然有可能通过更克制的方式，走到资本市场门前。

对现阶段的AI初创企业来说，上市意味着下一阶段的开启。

巨头拥有充足的现金流，可以支持高投入的研发。尽管如此，近一年也可以频繁看到巨头做出更多资本获取的选择。而初创公司则阶段性融资和商业化并行。光是在2025年，硅谷明星创企争相融资，消息一个接着一个，围绕算力、模型和长期研发的资金争夺已经进入白热化阶段。

能否获得更长期、更规模化的资金支持，影响AI初创企业竞争周期。

也因此，以上市完成资本路径切换，从私募市场过渡到公开市场，是摆在初创公司眼前的关键“生命线”。

但上市也有时机把握之分。对于资金高度紧张的企业，它可能是雪中送炭的救命稻草。

以一直在筹备上市的OpenAI为例，今年该公司进行了数宗大额交易，其中的典型案例是与甲骨文达成的五年3000亿美元的算力协议。如此大规模的支出计划，OpenAI若不走向公开市场恐怕很难完成。也可以清晰地看到，今年下半年市场围绕AI行业的不安情绪，甲骨文与OpenAI的交易正是起点。

但对于财务稳健的公司，上市则更像是锦上添花的加速器。

MiniMax已经刊发聆讯后资料集（PHIP）版本的招股书资料，显示出的面貌颇有不同。

招股书显示，截至2025年9月30日，MiniMax现金结余合计达11.02亿美元。要知道，OpenAI这类巨头的累计花销则高达400亿到550亿美元。MiniMax从成立到现在累计融资的金额超15亿美元，也就是说，该公司只花了约5亿美元，约为OpenAI的1%。

在选择全模态路径、成功打开海外市场的前提下，其资本利用效率尤为突出。

MiniMax仍在亏损，这在意料之中。根据招股书，MiniMax于2022年、2023年、2024年以及截至2024年及2025年9月30日止九个月年度，经调整亏损分别是1215万美元、8907万美元、2.44亿美元、1.7亿美元及1.86亿美元。

但可以明显看到，MiniMax的净亏损收窄、毛利率由负转正。

2025年的前九个月，MiniMax收入同比大幅增长174.7%，经调整净亏损仅小幅上升8%，这意味着公司每单位收入对应的亏损额大幅下降了 60%，“亏损率”持续大幅收窄。

此外，MiniMax的毛利率已经转正，2023年还是-24.7%，第二年转正达到12.2%，而在2025年前九个月已经提升到了23.3%。

账上现金充足，净亏损与毛利率趋势向好，MiniMax冲击上市并非“输血”救命。基于目前的现金消耗率预测，即便在没有IPO募资的情况下，MiniMax的现金也可以支持其营运53个月。

实际上，招股书中的数据反而打破了AI公司必须依赖资本高强度输血的认知。

对MiniMax而言，上市的真正意义，更在于为公司运营注入持续、可扩展的资本来源，从而获得参与AGI长期竞争的入场券。

从行业层面看，MiniMax若能成功上市，同样具有示范价值，可以为整个AI行业提供一种可被验证的路径样本。

那么，MiniMax打的究竟是一个什么样的“样”？

在招股书中，MiniMax对市场增长的底层驱动力给出了明确判断：大模型是一种可以持续实现规模扩展的技术路线。

最为人熟知的是预训练阶段的scaling law，即计算规模越大、训练数据越多、算力越强，模型整体性能就越好。近两年，这一规律进一步向推理阶段延伸，形成新的推理时计算 scaling law，更大的计算量指向更强的推理能力，模型“思考”时间越长，表现越好。

与此同时，Agent同样遵循类似的扩展规律。Agent可处理的任务时长，正以约每 7 个月翻倍的速度呈指数级增长。

这些规律共同指向一个事实：大模型并非一次性技术突破，而是一条长期、可持续放大的技术曲线。

在这一判断基础上，MiniMax 选择了一条全模态AGI路径，而非单点押注，且模型研发始终和商业落地并行。

MiniMax 是少数自成立起便明确布局全模态模型的大模型公司之一，在语音、视频、音乐、文本等方向均推进模型研发。

更重要的是，这条路线并未建立在高举高打的烧钱策略之上。MiniMax 的独特之处在于，几乎从创办之初，其研发与商业落地便是“两条腿走路”。

MiniMax的产品能力一直很强，且B端和C端都在发力。形成互相验证、互相补充的动态结构。C端产品直接触达全球2.12亿用户，B端通过开放平台API与开发者和企业合作。

根据招股书，截至2025年9月30日，MiniMax的To C收入同比增长181%，To B收入同比增长160%。其中C端营收占比大于71%，B端毛利高达69.4%。这种结构，使公司在规模增长与盈利质量之间保持了相对平衡。

有意思的是，MiniMax的“商业落地”是指向“技术驱动”的。

MiniMax的产品并不复杂。其创始人兼CEO闫俊杰不止一次对外传达“模型即产品”的思路。在近期与罗永浩的对谈中，闫俊杰再次表示，把技术能力做好，做到行业需要你，商业化能力自然水到渠成。

这里面的一个本质逻辑是“AI大模型本身就是产品，而通过模型做出来的产品（或者说应用），实际上是一种渠道。”

MiniMax的一个为外界所熟知的特点，是“在海外市场做得很好”，以Talkie（星野海外版）和Hailuo AI为代表的产品在海外市场取得了超预期的效果。而走向海外，是MiniMax一开始就做出的动作。招股书显示，2025 年前九个月，MiniMax海外收入占比已超过70%。

对中国AI创企来说，MiniMax冲击上市更具一层现实意义。

放眼海外市场，Mistral在尚未展现完整产品爆发力的情况下，估值已达140亿美元；OpenAI前首席科学家Ilya Sutskeve创办的SSI尚未推出成熟产品，估值却达到320亿美元；OpenAI前首席技术官Mira Murati的新公司TML同样尚无落地产品，最新估值已高达550亿美元。

资本市场对“创始人光环”和技术预期的定价，正在不断前置。

在这样的背景下，第一家成功冲击上市的中国 AI 初创公司，意义并不仅属于它自己。它更像是在向整个行业证明：在不依赖“含着金汤匙”的前提下，中国AI公司同样可以通过一条更克制的、更可持续的路径，走向公开市场。

当把视线从融资规模、技术路线和市场节奏进一步下移，MiniMax的效率来源开始变得清晰：它并不主要体现在投入强度上，而是集中反映在组织结构与人效比之中。

在AI行业，算力、数据和模型架构往往被放在聚光灯下，但真正决定一家公司长期效率上限的，仍然是组织结构与人效比。

从招股书披露的信息来看，MiniMax在这一点上呈现出一组相当少见的特征。

截至目前，MiniMax全员仅 385 人，研发人员占比高达 73.8%，这意味着，公司在人员规模高度克制的前提下，将绝大多数资源集中于核心研发岗位。

此外，MiniMax全员平均年龄29岁，董事会平均年龄 32 岁。

在组织结构上，MiniMax进一步选择了高度扁平化的管理方式：CEO之下不超过三层职级。这种结构性选择，直接影响了决策速度、模型迭代节奏以及研发资源的调配效率。

正是这样一支极致年轻AI原生组织，在不到四年的时间里实现了文本、视频、语音全模态模型的布局，以及全球化产品的研发与运营，人效相当高。

人效并不会被体现在某一项单独的财务指标中，但会在长期运行中，持续放大或拉开公司之间的差距。

这种年轻化组织与极致人效比的形成，在很大程度上也与创始人的特质密切相关。

MiniMax 创始人闫俊杰中国科学院自动化所博士出身，曾在商汤担任副总裁，本身具备深厚的技术背景。这使得公司在早期决策中，往往更关注长期可复用的能力积累，而非短期效率或资本驱动的规模扩张。

同时，从公开访谈与公司发展轨迹中可以看到，闫俊杰对组织效率、长期节奏和技术判断的重视，深刻影响了MiniMax的用人结构与决策方式，表现为一种相对克制但又很有活力的组织气质：年轻、技术导向、对效率高度敏感。

而这种组织特征，最终导向了MiniMax在战略层面的定力，以及走出舒适区的勇气。

前文曾提到，MiniMax以“技术驱动”，保持着“模型及产品”的理念，且很早就开始面向国际市场营运。放在做出决策的彼时，这并非“理所应当”。

一个典型例子，是MiniMax从一开始就主动布局海外市场。这一选择，本质上是对过去多年中国互联网公司“先在国内验证成功，再复制到海外”路径的主动放弃。对一家初创 AI 公司而言，这固然意味着避免了在单一市场路径中形成过强的历史依赖，但在当时也意味着更高的不确定性。

在开源与产品策略上，MiniMax同样展现出类似的判断。

在开源与产品策略上，MiniMax也展现出类似的判断。无论是对“是否应该更早开源”的反思，还是闫俊杰反复强调的一个观点——移动互联网创业的经验，无法简单套用到AI创业之上——都可以看到，公司并未将自身的发展视为一次线性的经验延伸，而是在不断校准中，寻找更适合这新技术范式的节奏。

这些判断并非事后总结，而是贯穿于公司早期一系列重大战略决策之中。

向前看，MiniMax仍然面临挑战。

短期来看，多模态能力的进一步融合仍将是其重要方向；在更长期的视角中，闫俊杰也多次表达过一个判断：未来的AI世界，不太可能由某一家企业长期独占。

这一愿景背后，隐含着一个更为现实的前提——AI行业将长期处于高强度博弈之中。能否在与科技巨头及其他初创公司的动态竞争中坚持到最后，成为新一轮平衡形成后仍然留在牌桌上的少数核心玩家之一，才是真正的考验。

前方的挑战依然巨大。但至少在当下，MiniMax已经无限逼近上市这一关键节点。仅仅走到这一步，本身就已经说明：一条不依赖极端烧钱，而是强调人效与组织效率的AI路径，在现实世界中并非空谈，而是确实成立的。

综合来看，MiniMax已经逐步显现出下一阶段增长的结构性条件。

依托文本、语音、视频等全模态的全栈自研能力，公司构建起具备B+C双轮商业闭环，产品已覆盖全球200多个国家和地区，触达超过2.12 亿用户。

更重要的是，其增长并未建立在投入同步放大的基础上：在收入同比增长174.7%的同时，研发开支仅增长约30%，基础设施效率与人才密度带来显著的杠杆效应。

随着毛利率快速转正、亏损强度持续收窄，MiniMax已显露出清晰的内生造血能力。

冲击上市既是对技术路径的一次阶段性检验，也是对商业模式与财务底盘的现实验证。在多重条件叠加下，MiniMax正逼近跨越式爆发增长的关键节点。