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MiniMax揭秘字节产品经理的实战方法论

时间:2025-10-01 15:09
这两年,投资人的必问清单从“OpenAI做了,你怎么办”转变为“大厂做了,你怎么办”。甚至有人调侃,“大厂一出手,小公司得抖三抖”。 国外谷歌以多产品矩阵策略追赶ChatGPT,国内豆包已超越De

这两年,投资人的必问清单从“OpenAI做了,你怎么办”转变为“大厂做了,你怎么办”。甚至有人调侃,“大厂一出手,小公司得抖三抖”。

国外谷歌以多产品矩阵策略追赶ChatGPT,国内豆包已超越DeepSeek,成为月活用户规模最大的原生AI应用。

尽管AI某些领域已成为大厂的“降维打击场”,但仍有一些公司在尝试突围。

MiniMax今年6月传出IPO的消息,7月份完成一笔近3亿美元的新融资,向外界释放出了“还留在牌桌”上的信号。

MiniMax从早期便押注多模态路线,模型层被明确划分为文本、语言、视频、音乐,在“产模一体”的思路下,接连生长出了海螺视频、星野、Agent等产品,形成了现在的产品矩阵。

虽然,从2024年起,MiniMax开始实施“产模分离”策略,即技术和产品分开发展,技术追求能力上限,产品专注用户体验。但模型能力依旧是MiniMax产品的底座,只是技术上限探索突破挣脱了产品的束缚。

上面MiniMax的这张图让人似曾相识,当模型和产品层扩大后,就能得到一张字节AI的版图。

字节AI的模型层是豆包大模型,包含了文本、语音、视频三种类型。在产品层,比MiniMax更加丰富,涵盖了AI助手、Agent、图像视频、情感、音乐、编程、教育等大类。海螺视频是即梦最大的对手之一,星野与猫箱在AI陪伴赛道打得难舍难分。

在AI路径上,MiniMax与字节不谋而合。如果字节是AI领域的超级工厂,MiniMax则像一家灵活的AI原生作坊——体量虽小,但引擎相同。

MiniMax路线

这里需要先明确“AI原生工厂”的前提,即不走“AI+传统产品”的路线,做旧产品的工具化、功能增强、效率提升,而是围绕多模态生成、自然语言交互、自主决策等AI核心能力,从零开始构建全新的产品形态、交互逻辑与用户关系。

字节强大的批量产品制造能力有目共睹,当其在打造AI产品矩阵时,彼时已有了很多参考对照,例如ChatGPT之于豆包,星野之于猫箱,妙鸭之于星绘等。

然而,在MiniMax成立初期更多是一片空白,对于一家初创公司来说,走向哪里比怎么走更重要。

“Intelligence with Everyone”,这是在MiniMax创业口号,MiniMax创始人闫俊杰认为,让每个人都用得起AI才是未来发展趋势。

MiniMax在核心价值观中体现的人本主义精神,在当下大提特提智能、AGI的背景下,显得尤为特殊,这也解释了MiniMax侧重C端市场的原因。

以产品为靶向,MiniMax的模型部分架构十分清晰,设有文本模型、视频模型、图像模型和语音模型四个团队,打造的模型能力分别对应着MiniMax的产品线。

Talkie是MiniMax的第一款产品,国内对应是星野,两款AI社交产品支撑了这家公司大部分营收。以“MiniMax”为品牌名字对应的是文本模型基座,以“海螺AI”为品牌对应的是视频、语言线。

按照MiniMax对技术到多模态产品的判断,视频、语音路线的优先级被排到了前列。光子星球了解到,在AI视频赛道,海螺AI的用户更偏C端,而竞品可灵AI则更偏B端。

在语音赛道,MiniMax的优势则更加明显,积累了一批教育、文娱领域的客户。目前正式显示,语音生成是一款独立的产品。据新皮层消息,未来可能针对音频线推出新的品牌,目前名字尚未可知。

在既有模型线之外,MiniMax新押注的是Agent方向,并推出了通用Agent和视频Agent产品。通用Agent产品被并入到了MiniMax对话产品,视频Agent则作为一项功能被纳入到海螺AI当中。

至此,在文本、语言、视频模型基础上,MiniMax形成集Agent、对话助手、AI视频、AI语音、AI社交为一体的产品矩阵。

值得一提的是,在Kimi发布前期,杨植麟也曾在采访中透露过类似的想法。当时,他觉得Kimi可以作为验证模型能力的产品,等到模型能力达标后,可以从Kimi中分裂出许多款AI应用。

从现实来看,月之暗面最终选择All in Kimi,裁撤掉了其他产品线。MiniMax则沿着这条路走到现在,并且有意识地打造出了”MiniMax AI”“海螺 AI”两个产品品牌。

标准化和小而美

提到AI产品工厂,脑海中蹦出的第一个或许是字节。据不完全统计,自AIGC浪潮以来,字节将近打造了二十款的AI应用,海内外同步赛马,流量都较为可观。

即便MiniMax正逐步向字节靠拢,也被纳入“AI产品工厂”的范畴,但二者本质折射出大厂与AI创业公司的两条差异化路径。字节像是应试教育里的高分学生,按标准答案批量产出“完美考卷”;而MiniMax更像在错题中打怪升级学生,答案未必标准,却能打上自身的烙印。

字节AI的技术逻辑是“集中式模型研发+分散式产品应用”,即通过豆包大模型一个核心大模型,为多个功能产品提供底层能力支撑。技术资源集中于一处,模型能力可复用,体现出了大平台的效率。

在产品层面,从助手、教育、编程、音乐、图像、情感到办公,字节AI的产品矩阵几乎覆盖了用户日常与创作的各种高频场景。产品种类丰富,每个细分领域都有对应产品,透露出其多产品并行、多点开花的战术。

在上线产品过程中,字节初期借助抖音为AI产品引流,先导入至小程序,再独立成为一款应用。字节通过引流获客、AB测试、数据反馈等擅长的方式,验证产品可行性,迅速复制出大量标准化的AI应用。

总结来说,字节AI打法就是:以一个大模型底座,快速孵化多品类、多场景的AI功能型产品,通过平台化能力和数据驱动,不断试错与优化,最终形成庞大的AI应用生态。

在字节印衬之下,MiniMax显得没有章法。上文提到过一个例子,MiniMax在确认品牌对外输出时经历过一番波折。原本的“海螺”本属于对话助手,后面其视频功能更加亮眼,才把该品牌名字专门赋予给了AI视频产品。

MiniMax当前的产品数量不多,但大部分拿出来称得上是“精品”。Talkie影响了后面包括猫箱在内一系列AI陪伴类产品的形态,为MiniMax商业化贡献了大头。海螺AI在用户数量和模型生成能力,都处于国内第一梯队。

在产品上,MiniMax没有追求“大而全”的功能覆盖,而是高度聚焦于AI与用户交互的核心场景,精选少量产品,把交互体验放大。

按照豆包的产品逻辑,MiniMax本可以将语音、视频、对话等功能聚合于单一应用,通过统一入口集成多模态AI能力,一站式解决用户分散任务需求。这种“全能型”策略的优势在于快速获取流量入口,但其弊端同样突出——功能叠加必然稀释场景专注度,导致用户行为数据碎片化,难以形成精准反馈闭环,不仅影响模型的后期训练,也影响产品体验优化。

大而全与小而美两种模式本无高下之别,本质上是对目标用户需求的精准适配,差异的核心终究落在服务对象的分野上。

一位博主告诉我们,看网上的“月半猫”火了,他也想模仿着做爆款。“别的工具都试了,都差点意思,只有海螺能出来那种贱兮兮和灵动的表情”。

而另一位电商创业者则更喜欢用字节的即梦,他给出的理由是“稳定出品,不会太崩,也不会太差”。

MiniMax的突围

MiniMax的靶子已经立在了那里,要上市,要追赶AGI。

资本市场更为关注的是:是否具备可持续增长的商业模式?收入是否健康且可规模化?未来是否值得长期投资?

MiniMax现在的主要营收靠Talkie和星野,这类产品聚焦于人格化陪伴、情感对话等体验型场景,用户粘性可能较高,但用户的直接付费动机较弱,难以形成“硬”收入支柱。具有生产力性质的海螺视频、Agent等产品,有拉动收入的潜力,但目前资本市场仍会质疑情感陪伴是否是一门好生意,以及这种模式能否支撑起百亿估值。

当前MiniMax收入多来自于单一的C端产品线,且以免费或轻度付费为主。一旦C端增长放缓、用户付费意愿下降,或市场竞争加剧,整体收入与盈利能力可能面临较大压力。

不稳定性同样体现在转化上,目前MiniMax尚未建立起从“用户获取”到“付费转化”再到“长期留存与复购” 的完整、可规模化的商业闭环。技术的优势能否与商业化划等号也有待考察,毕竟用户对技术感知模糊,只会为体验而买单。

经过一轮洗牌,资本和市场已经逐渐进入收敛期。不可否认的是,MiniMax仍具备留在牌桌上的稀缺性。

技术路径具有差异化特点,早期布局多模态技术,将文本、图像、语音、视频等多种模态的能力进行融合,形成全栈AI能力;在大模型架构上进行创新,采用线性注意力机制替代传统的Transformer架构,大幅提升效率和降低成本;长上下文能力、Agent能力和推理能力,也在内化成为AI产品的一部分。

在当前绝大多数AI创业公司和大厂都将重心放在“工具型AI”上的大背景下,MiniMax则打破了明显的分割线,持续输出一批“小而精”的AI原生应用产品,成为了字节跳动的某种“B面”。

MiniMax创业时的定位,本质上是瞄准了“AI普惠化+人格化体验”的未来C端市场。不只提供单一功能工具,也要打造有温度的AI,满足用户的情感连接、心理支持、虚拟社交等深层次需求。

MiniMax的下一步,是在保持稀缺性的同时,证明自己不仅“有未来”,更“有当下”。既有技术理想,也有商业现实,继续在模型、产品基础上,走出一条差异化道路。

来源:https://36kr.com/p/3489327191186569
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