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8月26日,MiniMax发布了2026年半年度业绩报告。上半年MiniMax总收入约为1.2亿美元(约合人民币8.1亿元),同比增长283.1%,增幅近3倍。与此同时,MiniMax报告期内的净亏损为3.58亿美元(约合人民币24.1亿元),同比收窄11%。
2025年MiniMax总收入是7900万美元,今年上半年的收入是2025年全年收入的1.5倍。在业绩交流会上,MiniMax创始人、CEO闫俊杰还提到,公司8月年度经常性收入(ARR)已超过8亿美元(约合人民币53.8亿元)。

需要注意的是,ARR反映的是基于当前业务规模推算的年度经常性收入,并不等同于已经确认的财务收入。但这一数字仍然说明,MiniMax的商业化正在明显提速。
业绩会上闫俊杰表示,当前ARR里来自To B的业务约占80%,To C约占20%,而去年同期这一数字大约是To B占30%、To C占70%。短短一年间,MiniMax的收入结构从消费者业务主导,转为企业和开发者业务主导。
这一变化也体现在财务数据上。根据财报,上半年MiniMax的开放平台及其他AI企业服务收入达到7390万美元(约合人民币5亿元),同比增长超7倍,成为公司第一大收入来源。财报称,这一增长主要来自付费用户和企业客户增加、API调用量增长,以及TokenPlan的快速采用。
海外市场仍然是MiniMax的重要收入来源。2026年上半年,海外市场贡献的收入为7083万美元(约合人民币4.8亿元),占总收入的60.8%。
不过,快速增长并没有解决亏损问题。上半年MiniMax净亏损约为同期收入的3倍。对于仍处于模型训练、产品扩张和基础设施投入期的大模型公司来说,接下来的问题除了客户规模的增长,还包括能否有更健康的毛利率和现金流。
在这一过程中,算力成本是一个关键因素。在业绩交流会上,闫俊杰也回应了市场对MiniMax算力储备和投入方向的关注。
他表示,公司会根据模型所处阶段、业务需求和边际回报动态调整算力分配比例。现阶段,文本模型仍是MiniMax算力投入的最高优先级,其训练资源投入约为视频模型的4倍。
MiniMax也在寻找更多算力来源。闫俊杰透露,M3和H3正在同步推进国产芯片适配,公司很快将有大规模国产算力集群上线。同时,公司希望进一步降低单位token的推理成本。
“M3.1的目标,是把推理成本降到M3刚上线时的三分之一左右。”闫俊杰表示,成本下降之后,将通过降价降低使用门槛,带来更多用户和更大的 token 规模,预计公司毛利率将继续改善。
他表示,在应用场景上,多模态生产力会是一个重要的方向,此外,网络安全、芯片设计以及其他具有专业约束、能够建立反馈闭环的高价值任务,也可能成为下一批重要的应用场景。这些领域的共同特点是任务价值高、结果相对可验证。
当越来越多公司都能获得算力、模型并服务用户,真正决定大模型长期竞争力的是什么?
闫俊杰认为,当下来看,大语言模型带来的智能提升还没有尽头,现在的智能还比较早期。短期来看,进步的速度是重要的,但长期核心的问题是,每家公司对问题的定义、路径的选择是否正确。
“下一阶段竞争的核心,不只是算力规模和用户规模,而是能不能有独特的正确问题的定义,并且选择有效的技术路径,并持续scaling。”闫俊杰感慨,模型训练的过程中有太多的选择,“从参数规模、架构、训练算力的分配,到强化学习、推理等等,有太多探索空间,所以每家公司自己对模型的定义,技术路线选择会非常不一样。”这些选择会将模型公司指引到不同的技术路线上,并决定它们如何商业化。