文 | AIX财经 陈丹

编辑 | 魏佳

上市不足2月，MiniMax（上海稀宇科技有限公司）交出了第一份完整年度成绩单。

3月2日，公司发布截至2025年12月31日止年度业绩：全年收入7903.8万美元，同比增长158.9%，其中超过70%收入来自国际市场。无论从增速还是全球化来看，这都是一份足够吸睛的答卷。

但高速增长的另一面，是账面亏损的继续扩大。报告期内，公司年内亏损达18.72亿美元，同比扩大302.3%。公司解释称，亏损激增主要源于估值上升带来的金融负债公允价值重估损失。若剔除该非经营性因素，经调整净亏损为2.5亿美元，较上年同期的2.44亿美元小幅扩大。

可以概括为一句话：收入结构在改善，规模效应开始显现，但盈利的拐点尚未到来。

在业绩电话会上，创始人闫俊杰提出，公司将从“大模型公司”转向“AI时代的平台型公司”。在他的表述中，互联网时代的平台围绕流量展开，而AI时代的平台取决于“智能密度×Token吞吐”的持续提升——谁能在单位时间释放更多、更高质量的智能，谁就拥有平台红利。

这一定义，为资本市场理解其高估值提供了一个叙事框架。

自1月上市以来，公司市值一度突破3000亿港元，超过京东、携程、快手等成熟互联网公司。这意味着，市场定价的核心，并非当下利润，而是其在未来智能基础设施体系中的位置。

MiniMax，能否撑起这样的期待？

158%营收增长，Minimax的“烧钱”效率提升了

以三年为坐标观察，MiniMax的收入呈现出明显的上升趋势。

2023年，MiniMax总收入346万美元，2024年升至3052万美元，同比增长782%；2025年进一步增至7904万美元，同比增速虽回落至158.9%，但绝对规模已跨过港交所18C规则下“已商业化公司”2.5亿港元收入门槛。

支撑这7904万美元收入的，是两条并行的变现路径：面向消费者的AI原生产品，以及面向企业和开发者的开放平台。

C端是近两年的增长主力。AI原生产品收入从2024年的2180万美元增至2025年的5310万美元，增幅143.4%。驱动力来自用户参与度提升和付费率改善，以及海螺AI等产品的持续推广。相比2023年，这部分收入已经从“补充项”变为主体。

B端则在2025年重新加速。开放平台及其他企业服务收入从870万美元增至2600万美元，增长主要来自付费客户数量的显著增加。与C端依赖爆款应用不同，B端更依赖模型能力和接口稳定性，收入结构相对更稳。

将时间拉长，收入结构的变化更加清晰。

2023年，公司收入高度依赖B端，占比78.1%，C端仅占21.9%；2024年，随着Talkie/星野等应用的爆发，C端占比升至71.4%；2025年，B端增速反超，收入占比从28.6%回升至32.8%，与C端的差距正在收窄。

这条轨迹一定程度上反映出MiniMax的战略变化：早期依靠技术输出获取现金流，中期通过应用产品验证模型能力，如今则尝试在技术与产品之间形成闭环。

比收入更值得关注的是效率变化。

其毛利率由2023年的负值转为2024年的12.2%，2025年进一步提升至25.4%。毛利增速快于收入增速，财报称是因为模型与系统效率提升、基础设施配置优化。

研发仍是最大成本项。2025年研发投入2.53亿美元，同比增长33.8%，主要用于模型迭代、多模态能力建设及训练相关云服务费用。研发增速远低于收入增速，这意味着，单位收入所分摊的研发成本在下降。

销售费用的变化更具象征意义。2025年销售及分销开支从8700万美元降至5190万美元，降幅40.3%。财报将其归因于AI原生产品依靠自然增长和口碑传播带动用户扩张。收入翻倍、销售费用下降，“低营销增长”若能持续，将显著改善整体盈利结构。

不过，盈利拐点尚未真正出现。2025年其经调整净亏损2.5亿美元，较2024年的2.44亿美元仍小幅扩大。尽管规模效应正在释放，但尚未转化为可观的净利润。对MiniMax而言，接下来的关键，不是单纯维持高增速，更在于优化成本结构，在扩大规模的同时提升毛利率水平，并最终实现盈利。

全球化成“狂飙”主阵地

相比收入规模，MiniMax的出海表现，同样构成了此次财报的关键信号。

根据财报，2025年，公司来自中国大陆以外地区的收入占总收入的73%，较2024年的69.8%进一步提升。换言之，MiniMax的主要市场在海外。

用户规模的分布同样佐证了这一趋势。截至2025年底，公司累计服务覆盖超过200个国家和地区，累计拥有2.36亿个人用户，以及来自100多个国家和地区的21.4万家企业客户和开发者。对于一个成立仅四年的公司而言，这样的覆盖广度本身就是一个信号。它的产品和技术，具备了跨文化、跨市场的通用性。

这种全球化路径，依赖两个前提：技术能力达到通用门槛，以及单位算力成本足够低，能够支撑大规模调用。

目前，MiniMax在模型层与应用层形成了较完整的产品矩阵。基础模型包括大语言模型M1与M2系列、文生视频模型Hailuo-02、语音生成模型Speech-02；应用侧则包括集合图像与视频生成能力的“海螺AI”，以及主打互动体验的“星野/Talkie”（Talkie为星野海外版本）等。

从技术层面看，2025年第四季度以来，公司围绕M2系列持续迭代：M2强调效果、价格与速度之间的平衡；M2.1强化复杂任务处理能力；M2-her针对互动类产品场景优化；2026年2月发布的M2.5，则进一步提升编程与办公场景表现，并在推理效率与成本控制上进行压缩。

根据SWE-Bench Verified测试，M2.5得分为80.2%，与Anthropic旗下模型Claude Opus 4.6的80.8%差距不足1个百分点。也就是说，在编程、工具调用、搜索等Agent核心能力上，两者的差距越来越小。

性能差距缩小的同时，价格差距明显。

根据OpenRouter今年2月的公开报价，M2.5输入端价格为0.3美元/百万Token，输出端为1.1美元；而Claude Opus 4.6对应价格分别为5美元与25美元。也就是说，在相近能力评分下，后者成本约为前者的10至20倍。

模型能力接近、调用成本更低，使M2.5在开发者社区获得快速扩散。尤其是在OpenClaw爆红之后，这种“性价比优势”被进一步放大。

2026年初，OpenClaw作为一个允许AI直接控制电脑、执行复杂工作流的开源工具，在短时间内获得超过21万GitHub星标。它带来了使用模式的改变，AI从“几千Token的问答工具”，转向后台持续运行、多任务并行的工作流系统。Token消耗随之从线性增长转向指数级放大。

在这种使用结构下，单位Token成本成为核心变量。模型越便宜，Agent运行时间越长，调用频次越高。M2.5每秒100Token连续输出工作1小时只需1美金，这也意味着，1万美金理论上可以让4个Agent连续工作一年。

调用数据的反应最为直观。

2026年2月，M2系列文本模型平均单日Token消耗量较2025年12月增长超过6倍，其中来自编程套餐的Token消耗增长超过10倍。M2也成为首个在OpenRouter平台上日Token消耗突破500亿的中国模型。

需要指出的是，调用量的爆发更多反映的是开发者层面的采用意愿，而不能直接等同于变现能力。低价策略与高调用规模能否转化为稳定现金流，还取决于算力成本控制、客户留存率以及后续定价权。

但这背后一条逻辑链条已经形成：模型能力接近国际第一梯队-价格更低-Agent形态放大Token需求-海外调用量快速增长-收入结构加速向全球倾斜。

这条链条是否具备长期稳定性，仍有待观察。但至少在当前阶段，能够看出MiniMax的全球化扩张是建立在技术能力与成本结构之上的结果。

2000亿市值，有泡沫吗？

资本市场已经用脚投票。

作为今年1月在港股上市的两家AI新秀，MiniMax和智谱都受到了资本市场的追捧。截至3月2日收盘，两家的股价涨幅分别为356%和373%，最高时两家公司市值都超过了3000亿港元。

对于一家全年营收不足8000万美元、仍处于亏损状态的AI企业而言，这样的估值自然会引出一个问题：是否存在泡沫？

要回答这个问题，先得厘清资本市场为何买单。

摩根士丹利在2月的一份研报中给予MiniMax“增持”评级，目标价930港元，认为其业绩的支点在于模型技术能否持续蝉联全球第一梯队，以及收入结构是否具备全球化扩张的弹性。瑞银则将目标价定在1000港元，理由是看好基础模型产业及公司商业化加速前景。

换言之，资本是在为未来的增长买单。这种估值逻辑并非孤例。在全球范围内，OpenAI估值一度逼近万亿美元，Anthropic也冲到3800亿美元的高位。在中国市场，纯大模型公司数量有限，具备上市身份的标的更为稀缺，稀缺性带来了溢价。

但问题在于，这种估值需要怎样的业绩增速来支撑？

机构给出的增长预测相当激进。瑞银预测，MiniMax2025年-2027年收入分别为7300万美元、2.09亿美元、8.09亿美元，复合增速超过200%；大摩则预计，到2027年，MiniMax收入将增至7亿美元左右，毛利率提升至32%。

这意味着，公司必须在高基数下维持翻倍式增长，并持续优化成本结构。一旦增速放缓或毛利率改善不及预期，估值可能将迅速收缩。

近期市场波动已经提供了现实样本。

2月下旬，港股大模型板块经历剧烈震荡。智谱因模型上线后流量超预期、服务承载能力不足，引发用户质疑，股价单日大跌；MiniMax亦受到波及，几日内板块市值大幅蒸发。事件本身并未直接改变公司基本面，但暴露出行业共性问题——技术能力可以在发布会上展示，但商业能力需要在真实、高强度的运营环境中反复检验。

MiniMax要维持高增长仍然面临很多不确定性。

首先是技术层面。对于高估值AI公司而言，每一轮模型发布都相当于一次压力测试。若下一代模型实现明显突破，目标价有上行空间；若技术停滞，估值可能收缩。

其次是法律层面，内容生成工具面临的版权争议尚未完全消化。2025年9月，迪士尼等好莱坞公司在加州起诉MiniMax，指控海螺AI在训练、生成与推广阶段构成侵权，最高可能面临7500万美元索赔。若未来判例趋严，模型训练成本与合规成本均可能上升，不仅压缩毛利率，也可能对公司形象造成影响。

第三是外部环境，海外收入占比超过七成，使公司对跨境技术与算力环境的变化更为敏感。一旦出现技术出口限制或平台准入门槛提高，增长路径可能受到影响。

第四是财务层面，亏损收窄速度仍存在不确定性。2025年经调整净亏损2.5亿美元，较上年小幅扩大。虽然机构普遍预测随着规模扩大，费用率将逐步下降，但这一过程取决于收入转化效率是否达到预期。

高估值本质上是一份对未来现金流的提前定价。若技术持续突破、商业闭环逐步成型，当前市值或许是对未来的折现；若增长放缓或成本失控，估值则会回归现实。

MiniMax能否从“高性价比模型提供者”进化为“不可替代的智能基础设施”。答案不来自资本市场，而是掌握在公司自己手中。