385人团队撑起30亿美元估值，海外收入占比70%，这家AI公司的视频生成1.7元一条背后藏着什么门道？
今年6月，Instagram上突然爆火一批动物跳水视频，播放量超2亿。创作者们或许没想到，这些视频背后的技术，来自一家中国公司——而且生成成本低到让人意外，720P的5秒视频，1.7元就能搞定。更有意思的是，这家叫MiniMax的公司今年10月份刚开源的文本模型，推理成本只有Claude的8%，速度还快一倍。我翻了翻他们的招股书，前九个月营收增长超170%，销售费用反倒降了26%。这种增长方式，在当下AI圈子里挺少见。
说起来，MiniMax这个名字在C端或许没那么响亮，但玩开源模型的朋友应该有印象。他们10月份发布的M2模型，在Artificial Analysis榜单上排到全球前五、开源第一，这可是中国开源模型头一次挤进这个位置。我自己试用过一段时间，处理长文档和代码生成的时候，感觉确实有两把刷子。支持百万Token上下文，8万Token输出，处理一些复杂的技术文档分析任务时，表现还算让人满意。
他们的技术路线有点意思，不跟别人拼参数规模，而是在算法和架构上下功夫。比如自研的CISPO强化学习算法，今年10月Meta在论文里直接采用了他们的损失函数和FP32 Head技术。硅谷巨头用中国团队的底层算法，这事儿放在几年前，大概很多人不会信。
聊聊他们的产品，可能更贴近我们日常使用场景。Talkie这款AI陪伴产品，月活维持在2000万以上，虚拟角色储备据说有千万种。这类产品我之前也体验过不少，Character AI、字节的猫箱都试过，Talkie的差异化或许在于玩法更丰富——除了常规的会员订阅，还整了抽卡、UGC内容交易这些。从财报数据看，2024年收入达到数千万美元量级，似乎验证了这个方向。
视频生成这块，海螺AI基于的Hailuo-02模型，在Artificial Analysis评测里排全球第二。我比较关注的是成本，推理成本只有Google Veo的九分之一。这个价格优势在B端市场可能会有些想象空间。累计生成视频超5.9亿个，这个数据背后代表着不少创作者在实际使用。
比较特别的是他们的全球化路径。2.12亿用户分布在200多个国家，海外收入占比超70%。这种打法在国内AI公司里不多见。大部分团队还在国内市场厮杀的时候，他们从一开始就瞄准海外。创始人闫俊杰定的三条原则：直接服务客户、国际化、技术驱动。从结果看，这个策略或许还挺有效。
组织效率方面，385人的团队规模，平均年龄29岁，研发人员占比近74%。这个人效比在AI圈子里算比较高的。看招股书里的数据，2025年前九个月收入涨170%，研发开支只涨30%，销售费用还降了26%。这种增长模式，大概率是产品本身的口碑在起作用，而不是靠砸钱买流量。
财务数据也值得琢磨。应收账款周转天数38天，比行业平均60-90天快不少。开放平台与企业服务的毛利率69.4%，这个利润空间还算健康。虽然整体还在亏损，但经调整净亏损在收入暴涨的情况下几乎没怎么增加，说明单位经济模型在改善。
他们采用的MoE混合架构，2023年就开始转向这个方向。通过资源调度效率提升，在不增加整体参数和算力的前提下增强模型表现。2024年上线的abab6，是国内首个稳定商用部署的MoE大模型。今年1月在MiniMax-01模型里应用的Lightning Attention机制，把注意力计算复杂度从平方降到近似线性，这对处理百万级Token长文本来说，提升还挺明显。
技术驱动这条路，闫俊杰在对话罗永浩时说得挺直白：“技术驱动和产品驱动，这两个东西可能都对，但没法共存。”他们选择了前者。从商汤出来的团队，技术基因刻在骨子里。四位执行董事平均年龄32岁，这在港股上市公司历史上挺罕见。
现在MiniMax通过了港交所聆讯，准备以“全球化AGI第一股”身份挂牌。募集的资金主要用于未来五年研发。从整个AI产业发展看，全模态技术能力、全球化商业路径、组织效率，这几个要素或许会成为下一阶段竞争的关键。
Meta用他们的算法，阿里、腾讯、字节用他们的技术服务，海外4万多家企业和开发者在用他们的开放平台。这些合作背后，可能说明了一些趋势。技术这东西，做到行业必需的程度，商业化自然水到渠成。至于这家公司未来能走多远，市场会给出答案。
我倒是挺好奇，在算力和资金高度密集的AI竞赛里，这种“算法优化打破算力壁垒”的路径，能不能真的走通。毕竟成本降到竞品8%，速度还快一倍，听起来有点像是在颠覆某种规则。拭目以待吧。
富腾优配提示：文章来自网络，不代表本站观点。
