2026年初，一款名为“OpenClaw”的龙虾模型在全球开发者社区迅速走红。短短一个多月时间，在“龙虾效应”的催化下，大型模型厂商MiniMax依托与OpenClaw生态的深度绑定，正从技术验证阶段快速切换至规模化变现阶段。

3月9日，据硬AI消息，摩根士丹利在最新研报中指出，中国AI独角兽MiniMax商业化势头远超预期——其年度经常性收入在两个月内从1亿美元飙升至1.5亿美元，增幅超过50%。

与此同时，M2模型Token用量在2026年2月相较于2025年12月暴增6倍，每Token推理成本同步大幅下降逾50%。该行维持增持评级，目标价990港元，较当前股价仍有约23%上行空间。

01 ARR两个月暴增50%：商业化进入加速通道

MiniMax的商业化数据令市场眼前一亮。

根据摩根士丹利研报，公司ARR从2025年12月的1亿美元，迅速攀升至2026年2月的1.5亿美元，短短两个月增幅超过50%。这一增速背后，是开放平台多条业务线的共振爆发：

Coding Plan（编程计划）贡献了开放平台收入的相当大比例，且已实现正毛利率，同时深化了MiniMax与全球开发者的绑定关系，推动模型在多模态场景的广泛采用；

OpenClaw、Coding Plan及其他云API是1月至2月Token用量强劲增长的核心驱动力，这些应用大量调用M2.1及更新的M2.5模型；

AI原生产品的ARPU提升空间仍有多个杠杆尚未开启，公司当前优先策略是扩大用户基数，为后续变现蓄力。

值得注意的是，公司已暂停海螺视频生成产品v2.3之后的更新，将全部资源集中于下一代架构研发，预计v3系列将显著提升其市场竞争力。

02 M2 Token用量6倍增长，规模效应驱动成本骤降

Token用量的爆炸式增长，不仅印证了需求端的强劲，更直接带动了供给侧的成本优化。

研报披露，M2模型Token用量在2026年2月相较于2025年12月增长了6倍，而每Token推理成本同步大幅下降。摩根士丹利指出，这一成本下降主要来自两大驱动力：

优化空间远未耗尽：M2理论上可将每Token推理成本再降低一半，当前的效率提升来自算法优化而非硬件降价；

规模效应显现：随着Token规模扩大，算力负载均衡与算力利用率持续改善，边际成本进一步摊薄。

在算力采购端，MiniMax凭借其庞大且快速增长的需求体量，对算力供应商保持着较强的议价能力，确保获得有利定价。此外，多元化的收入结构也有助于在特定场景下对冲价格战风险。

研报指出，管理层对长期毛利率改善持明确乐观态度，认为模型能力升级带来的定价权提升、持续优化以及规模扩张，将共同支撑毛利率的长期向上趋势。

03 M3模型，从“成本优先”到“全球顶级”的代际跃迁

MiniMax对自身长期天花板的判断，始终锚定于模型智能水平。

研报显示，公司即将推出的M3系列，目标直指真正的全球第一梯队能力。这与M2的定位形成鲜明对比——M2是在当时资源约束下，围绕性价比与速度进行优化的产物；而M3则代表公司在积累了充足的人才、算力与数据之后，实现的模型能力阶跃式提升，而非渐进式追赶。

管理层强调，每一代模型的设计——包括功能定位、市场规模和利润率结构——均提前规划。M3已明确设定为比现有模型交付更高毛利率。

据研报，在速度维度上，MiniMax认为推理速度仍是关键差异化竞争力，公司将持续在成本与速度之间寻求最优平衡。此外，大语言模型的优化成果，也可反哺多模态模型的效率提升，形成技术协同效应。

04 平台价值重新定义，开发者生态是护城河核心

MiniMax对“平台公司”的定义，与传统互联网平台截然不同。

摩根士丹利称，公司明确表示，其平台价值不在于掌控互联网流量或充当消费者入口，而在于推动智能边界的突破。在MiniMax的逻辑框架中，当新的智能能力催生出全新产品品类时，平台价值才真正涌现。

研报指出，目前，公司的编程产品和智能体流水线均展现出强劲增长势头，印证了这一逻辑的有效性。

在用户粘性构建上，MiniMax强调快速且持续的模型迭代是根基：开发者倾向于选择模型进步速度快、迭代可靠的平台。

摩根士丹利认为，这意味着MiniMax的护城河本质上是一场“模型进化速度”的竞赛——谁能持续保持技术领先，谁就能锁定开发者生态。