MiniMax 披露上半年收入1.166亿美元 研发支出2.969亿美元同比增138.8%
要点
2026年11月3日，Scottish Mortgage 投资信托的播客节目《Invest in Progress》上线了与 MiniMax 创始人、董事长兼首席执行官闫俊杰的专访，这是他首次接受英文播客长访，对谈人为该信托投资经理劳伦斯·伯恩斯。11月7日至9日，多家媒体先后…
2026年11月3日，Scottish Mortgage 投资信托的播客节目《Invest in Progress》上线了与 MiniMax 创始人、董事长兼首席执行官闫俊杰的专访，这是他首次接受英文播客长访，对谈人为该信托投资经理劳伦斯·伯恩斯。11月7日至9日，多家媒体先后刊发访谈内容与相关梳理，使这场对话成为观察中国大模型公司技术路线与经营状况的一组公开材料。访谈里闫俊杰把公司的路线概括为一句话：把推理成本尽量压低，把智能上限尽量推高，并表示会一直开源下去，直到通用人工智能实现。与这些表述可以对照的，是公司在2026年8月26日披露的未经审计中期财报，其中给出了可直接核对的收入、亏损与研发投入数字。
按公司官网发布的中期财报，截至2026年6月30日的六个月，MiniMax 总收入为1.166亿美元，较上年同期的3040万美元增长283.1%，并已超过2025年全年的7900万美元。收入结构的变化更明显：开放平台及其他基于人工智能的企业服务收入为7390万美元，同比增长703.1%，占总收入的63.4%，而上年同期这一比例为30.3%；面向消费者的 AI 原生产品收入为4260万美元，同比增长100.9%。毛利由370万美元增至2080万美元，毛利率从12.1%升至17.9%，财报把改善主要归因于基础设施效率的提升。同期经调整净亏损为2.93亿美元，上年同期为1.387亿美元；研发开支2.969亿美元，同比增长138.8%，低于收入增速；截至6月30日现金余额13.228亿美元，高于2025年末的10.503亿美元。公司联合创始人兼首席执行官闫俊杰在财报中的表述是：智能几乎可以无限扩展，能源与算力不能；到2026年7月，平台词元消耗量已增至1月水平的20倍，长期竞争不只是造更强的模型，而是以更低成本把更高水平的智能交给更多人。
访谈中被广泛引用的一个数字是「截至8月年化收入运行率超过8亿美元、企业业务贡献超过80%」，把它与中期财报并读时必须分清口径。年化收入运行率是把8月单月收入乘以12折算出来的推算值，并不等于公司已经取得8亿美元的全年营业收入；财报里的1.166亿美元则是上半年实际入账的收入。企业业务「超过80%」对应的是年化运行率这一分子，而63.4%对应的是上半年已实现收入中开放平台及企业服务的占比，两个百分比的分母不同，不能互换，也不能据此推出企业业务占比在两个月内从六成跳到八成以上。公开的访谈整理材料专门对这两组口径作了区分，指出把年化推算值当成已实现营收会明显高估公司的收入规模。同样需要分开读的还有亏损：毛利率改善与经调整净亏损扩大同时发生，前者说明单位收入的直接成本在下降，后者说明研发、算力与扩张投入仍在增加，二者并不矛盾。
闫俊杰把效率与后训练规模连成了一条因果链。强化学习需要模型反复尝试并获得反馈，合成训练数据也要调用模型，这些后训练环节都消耗推理算力；一次推理的成本降下来，同样的资源就能支撑更多轮训练，模型能力因此还有提升空间。他在访谈中判断后训练在模型迭代中的分量会越来越重，并提出未来某个阶段 MiniMax 可能拥有规模最大的后训练系统。这一判断对应到公开的产品动作上，是公司今年2月公布用于智能体强化学习训练的 Forge 框架，以及在 M2.5 模型开发期间接入多种智能体脚手架与运行环境的做法。组织方式也围绕同一约束展开：公司约500人，研发遵循两条原则，一是让模型架构与基础设施尽量简单，二是坚持自建基础设施，即便短期产品发布节奏会因此放慢。闫俊杰把这种取向归因于算力与资本的双重限制，并称约束让团队成为更好的工程师和研究人员；对一家把效率作为核心变量的公司而言，架构简化与自建基础设施是同一套逻辑的两面。
把访谈里关于中美差距的说法放到公开行业数据中，可以看到一组并不对称的对照。斯坦福大学2026年人工智能指数报告给出的对照是：2025年美国私人人工智能投资2859亿美元，中国124亿美元，前者约为后者的23倍；但截至2026年3月，Arena Elo 评价体系里美国领先模型得1503分、中国最高分模型1464分，报告把性能差距概括为2.7%。闫俊杰在2025年12月与伯恩斯首次交流时给出的判断是，中国最好的模型约达美国顶尖模型95%的性能、成本只有十分之一；这次访谈他未更新具体百分比，而是强调最后5%的追赶难度远大于此前95%，且过去三年双方进步速度大致相当。投入差距没有等比例转化为性能差距，与国内厂商各自选择的效率路径有关：有的用混合专家架构减少每个词元实际参与计算的参数量，有的把线性注意力与稀疏注意力结合以降低长上下文开销，有的从注意力机制与稀疏专家架构入手。闫俊杰把中美生态概括为巨额资本支撑的封闭系统与效率驱动的协作体系，认为两者未必走到同一条路上。
与收入高增长同时存在的，是资本市场对盈利节奏的重新定价。公司2026年1月9日以每股165港元在港交所上市，3月18日一度触及1330港元，10月22日跌破发行价，截至11月6日收盘报155.8港元，较3月高点回落约88%；期间7月约1.53亿股限售股解禁，7月完成3560万股配售并发行可转债。伯恩斯在节目后半段透露，其所在机构在1月上市时投入约2000万英镑，随后趁上涨卖出部分收回约4000万英镑，仍保留约2000万英镑市值的持仓，并把中国大模型市场的价格竞争与维持前沿竞争力所需的研发成本列为两项主要风险。上半年2.969亿美元的研发投入约为同期收入的2.5倍，经调整净亏损同比扩大，说明效率提升尚未转化为盈利。访谈中闫俊杰没有给出盈利时间表，给出的路径是通过技术创新持续压低推理成本，让收入增长快于成本增长；2026年7月他还作出两项安排：在实现通用人工智能之前不领薪酬，并把个人名下约相当于公司总股本5%的股份投入团队激励与开源生态。
开源承诺在访谈里有具体的产品支撑。闫俊杰以视频生成模型 H3 为例，称其在此前一个月下载约2500万次，开放后的前两周已有约300个基于它衍生的开放模型，其中美国公司 fal.ai 基于 H3 后训练得到的 H3 Max 能在3秒内生成5秒视频，已有开发者据此做出24小时实时生成的直播应用；他把开发者反馈视为开源对研发最直接的帮助，企业与政府客户可自行部署开放权重模型则是另一项好处。产品线上，公司把模型分为侧重编程与智能体的 M 系列和以视频生成为主、覆盖图像与音频的 H 系列，计划分别扩大规模后整合进同一系统，闫俊杰录制访谈时的主要精力放在尚未完成的下一代模型 M3 Pro 上。他给通用人工智能设定的判断标准是 AI 能够提出新理论、科学上的新突破主要由 AI 推动，并坚持使用「Intelligence with everyone」这一表述。就本次可核对的材料而言，访谈给出的是路线与承诺，中期财报给出的是已实现的收入与投入，资本市场给出的是对兑现节奏的定价，三者口径不同，宜分开观察。
