MiniMax业绩会：从AI研发转型平台型公司的战略之路
MiniMax(00100)于2026年3月2日(星期一)北京时间晚上8:00(美国东部时间上午7:00)举行电话会议，讨论业绩。
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问答实录如下：
Q：市场理解AI时代的平台公司有Google、OpenAI，为什么Minimax作为一家创业公司有机会能够成为AI平台公司？
A：AI目前仍是一个增量远大于存量的市场，远未进入存量博弈的阶段。只要具备自身的创新点和独特性，就能在高速变化的环境中找到机会。随着模型研发和基础设施能力的持续提升，在未来2-3年，公司将在编程、办公、互动娱乐等领域有较大的创新空间，带来巨大的市场空间。具体而言，体现在以下三个层面：第一，模型层面，模型能力高度依赖长期积累和快速迭代及独特的跨模态能力形成高壁垒。在过去108天内，公司连续推出了M2、M2.1、M2.5三个版本，每次迭代都带来了用户数和调用量的显著增长；公司自创业起便开始积累跨模态能力，体现出公司在创业行列中的独特性，使得公司在多模态融合的趋势中能放大优势。第二，在产品层面，公司凭借国内首创的“模型+产品”一体化能力，让模型能力直接定义产品能力，构建了多数公司难以复制的竞争优势。第三，生态层面，公司已通过高性价比模型open claw帮助开发者降低门槛，并通过Agent产品进一步降低用户使用成本，初步验证了帮助生态发展的能力。未来，Minimax计划通过下一代M3和Hailuo 3模型继续突破智能边界，并围绕自身模型打造独特的产品与生态，公司有望成为成为除少数大厂外、亚洲唯一能同时做到上述内容的初创公司。
Q：公司一直在强调多模态式 AI 的终局，如果竞争对手单模态突破再反向融合，是否能成为更快的路径走法？此种情况下公司的多模态的策略是否会成为更慢、负担更重的策略？
A：公司认为多模态融合是持续提升智能的根本前提，也是公司自创业起一直坚持的方向。过去半年，多个模型已证明模态融合能带来新的智能突破并打通新场景。公司的策略分为两个阶段：第一阶段，在过去四年里，公司将语言、视觉、声音等每个单模态都做到了行业领先水平，成为国内极少数拥有全模态能力的初创公司；目前，公司正进入第二阶段，将各模态深度融合。2026年上半年推出的新模型M3和Hailuo 3将是这一成果的体现。面对竞争对手可能从单模态突破再反向融合的路径，公司坚信每个模态的积累都需要漫长的数据、方法和人才沉淀，这正是公司的核心壁垒。同时，视频生成目前是整个API领域里，除了编程跟智能智能助手之外最大的市场之一，公司今年将在API领域里推进到中长视频以及接近实时的生成。得益于AI原生组织架构下的底层能力复用，公司的全模态研发成本远低于巨头，甚至比专注单一模态的公司做得更好。随着视频生成等市场加速向中长视频和实时生成演进，多模态融合将为公司带来独特的机会。
Q：L4到L5级别的编程智能正在到来，最近市场上有关于软件公司会被 agent 替代的这个说法，能否请公司管理层分享一下对行业趋势和行业变革的看法，以及公司在其中处于怎样的位置？
A：关于L4到L5级别编程智能的发展趋势及其对软件行业的影响，公司管理层认为，当前市场热议的智能体替代浪潮，实际上对应着从确定性任务执行向更高阶智能的演进。具体而言，L3级别是当下正常的agent，L4和 L5级别相当于同事与组织级的职能。L4级别代表着具备创新能力的智能体，能够像单个研究员一样基于论文进行实验或提出高效的解决方案；而L5级别则进一步上升到组织级协作，能够有效统筹多人、多角色完成复杂的系统性任务。在这一变革中，公司不仅将编程视为智能体能力最早被验证的核心场景，更洞察到办公智能化(如数据分析、财报准备、PPT制作等)是一个潜在规模远超编程的巨大市场。目前，公司已在编程和办公领域以极低的资源投入取得了初步的差异化优势，验证了其技术路线的前瞻性。面向未来，公司认为目前自身具备两大核心优势：一是极快的迭代速度，曾在108天内完成从M2到M2.5三代模型的升级，且每代模型的能力与使用量均有显著跃升，证明了强大的研发和工程化能力；二是坚持打造模型的独特性，而非盲目追求全维度领先，例如公司推出的M2、Hailuo 2，海螺2等模型，通过性价比、响应速度、复杂任务处理能力及多语言低延时等差异化特点精准切入市场。随着资源的大幅增加，公司有信心进一步加速模型进化，形成“更强模型—更广应用—更大市场”的正向飞轮，从而在由编程驱动的智能体浪潮及更广阔的办公智能化变革中，占据更有利的位置，持续提升市场份额并实现更多突破。
Q：在目前公司所处的赛道中，有巨头，有创业公司，也有开源模型，公司目前处于哪一层的竞争？需要打那些仗？
A：目前公司正在努力建设成为 AI 时代的平台公司，核心驱动力在于持续提升模型的智能密度与Token吞吐能力。为实现这一目标，公司采取了差异化的竞争策略。在战略选择上，公司专注于全模态能力的研发，围绕这一核心创造独特价值，并据此进行业务布局。例如，公司较早就明确不涉足移动端的通用个人智能助手，如豆包类产品。因为公司认为在其中无法创造独特增量价值，从而将资源集中投入到Agent、海螺视频等能发挥公司模型优势的创新产品上，以构建长期竞争力。其次，公司高度重视研发效率，坚信在AI领域，胜败不单纯取决于资源投入，更在于模型能力的进步速度和商业化效率。作为创业公司，公司利用敏捷的组织形式，通过优化算法、高效实验设计和跨模态经验复用，确保迭代速度持续领先。基于以上积累，公司是全球范围内少数有潜力成为核心AI平台公司的独立企业之一。
Q：随着open claw的 爆火与M2系列模型coding 能力可用性大升级，公司认为M2系列模型的 token 增速翻倍的趋势是早期爆发的一次性的红利，短期的波峰波谷体现，还是可持续的长期趋势的开端？
A：公司认为该趋势并非一次性的短期红利或简单的波峰波谷，而是一个长期趋势的开端，尽管行业的增长路径会呈现阶梯式的跃升而非线性外推。公司对这一判断的信心，源于对智能迭代节奏的提前布局以及对多个超级PMF(Product-Market Fit产品市场契合点)的预判。首先，在编程领域，其天花板依旧较高，公司正从辅助工具层面迈向“同事级协作”，甚至涉足创新性发现与复杂组织配合，这得益于公司在技术储备、市场需求和研发进展上的充分准备，并大概率将在今年实现质的飞跃。其次，通用办公场景的市场空间比编程更为广阔，尽管面临多职业适配、复杂工具使用及任务不可验证等技术挑战，但公司已为此做了大量准备，相信2026年办公场景的渗透速度会与2025年的编程领域同速。此外，动态生成能力的突破，使模型能够直接交付中长内容，进一步降低了应用门槛。整体而言，模型基础能力正不断突破边界，而公司的核心战略正是借助模型突破，让产品和业务逐步具备生态属性，从而在行业浪潮中享受更大红利。公司对自身的研发效率、创新能力及全球商业化能力充满信心，并相信上述独特性将转化为长期的、具备扩展性的组织竞争力。
Q：前述提及agent实习生覆盖了90%的员工，这是一个非常超前的实践，把公司当成实验场的尝试能带来哪些他人看不到的认知？这些认知如何反哺公司的产品和技术？
A：公司致力于从AI研发公司向平台型AI公司转型，核心追求是将打造成"AI原生组织"。这一实践主要带来两方面关键认知：一是速度，即进步速度的提升。由于创业公司资源有限，必须将组织效率提升到极致。通过在公司内部推广AI应用，从最初的"人教agent干活"逐渐转变为"人观察agent干活"，有时agent甚至能带来惊喜，这显著缩短了组织链路，让模型迭代、产品创新、服务用户的闭环持续加快，员工得以将时间投入到价值更大的事情上，进一步加速组织的思考与创新能力。二是对模型智能目标定义的清晰化。当agent在公司内部大规模运行时，能清晰观测到即使是当下最好的模型仍存在诸多不足，而这些"做不好"的地方恰恰具备最高的经济价值和使用价值，直接转化为模型和agent的研发方向。随着模型接近世界一流水平，这一价值愈发凸显。过去几个月，公司的模型迭代速度、收入增速、服务用户能力及token吞吐能力均持续进步，形成了"AI原生组织"的正向飞轮，成为公司持续的核心竞争力。
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