B端暴增七倍，亏损扩大至20亿，股价跌去七成的MiniMax何时迎翻身机会？

出品｜搜狐科技

作者｜梁昌均

国内大模型公司MiniMax交出上市后的首份半年度财报。

财报显示，今年上半年，MiniMax实现营收近1.17亿美元（约合人民币7.86亿元），超过去年全年7900万美元的总收入，同比增长高达283%，环比也增长82%。

不过，该公司依然还处于高额亏损当中。期内亏损3.58亿美元（约合人民币24.05亿元），同比减少11%。经调整净亏损2.93亿美元（约合人民币19.69亿元），同比大幅增长111%。

值得注意的变化是，由于B端业务的爆发，这家公司的业务结构迎来大逆转，市场会因此对其重新定价吗？

业务结构大逆转，B端占比已达八成

MiniMax表示，公司营收增长主要得益于全球客户及用户群持续扩大，模型推理的需求快速增长。而从业务结构看，MiniMax也实现了大逆转。

今年上半年，得益于用户对海螺AI、Takie等AI产品的参与度提升、付费意愿增强，公司C端AI产品营收达4264万美元，同比增长翻倍，对公司营收贡献占比从上年同期的七成下降到不足37%。

这很大程度是由于B端业务更加迅猛的增长，期内开放平台和企业服务业务营收达7393万美元，同比暴增高达703%，拉动营收占比从30%大幅提升到63%。

目前，MiniMax 企业客户和开发者数量已突破 200 万，是去年底的10倍。这家此前落地偏重C端的大模型企业，如今走向另一面，B端成为公司最为核心的业绩来源及增长主力。

这得益于模型的持续进化，以及智能体等应用的加速普及。

今年上半年，MiniMax先后发布M2.5、M2.7、M3等模型，持续加强编程、智能体等方面的能力，M3发布后还一度登顶全球开源模型第一，模型套餐获得更多订阅，推动API调用量持续增加。

同时，MiniMax继续全球扩张，期内境外收入同比增长224%，占比近61%，同比下降11个百分点。这主要系境内加速爆发挤压所致，其收入同比增长434%，占比提升到39%，降低了对海外的依赖程度。

在业务快速增长的情况下，MiniMax的毛利实现465%的增长，达到2100万美元，毛利率同比提升近6个百分点达到近18%，但相较去年整体下降了近六个百分点，盈利水平并未进入稳定期。

目前，MiniMax的多模态和语音的毛利率相对更高，而文本模型的毛利率改善仍依赖于进一步的效率提升、Token规模扩大和推理成本下降。

在MiniMax看来，模型智能决定AI能够完成多少任务，而单位智能成本则决定这些任务能够被多大规模地使用。在激烈的价格战中，如何优化模型成本是每家企业都必须解决的挑战。

“我们不认为降价和毛利率改善是矛盾的，只要单位Token仍然保持正向、并且持续改善的毛利，规模扩大就会带来更高的绝对毛利。”MiniMax创始人、CEO闫俊在财报会上表示。

他同时提到，新模型的目标是把推理成本降到M3刚上线时的三分之一左右，这需要模型、推理系统和Infra共同优化，并预计公司毛利率今年下半年到明年将进一步提升。

但毛利率的提升仅仅是走向最终盈利的前提，更关键的是如何把对模型高额的资本投入加速转化为更高的商业化回报。

今年上半年，虽然收入暴增，但MiniMax亏损同比仅减少11%。在扣除股份支付费用、金融负债和上市开支后，经调整净亏损则大幅增长111%，显示公司业务仍在大肆投入期。

因持续投入基础模型研发，MiniMax上半年研发开支同比增长139%，达到2.97亿美元。虽然研发增速低于营收，但仅这一项就完全吃掉了营收。

在模型持续迭代导致研发难以缩减的情况下，这势必是一场长期的扭亏战。

闫俊杰在财报会上透露，公司7月Token消耗量已达到1月的20倍，8月ARR提升至超8亿美元，其中B端贡献已超80%，显示企业和开发者对模型的采用速度仍在进一步加快。

智能提升将加速，股价能否迎逆转？

MiniMax此次财报，以及最新ARR一定程度超出市场预期，今日股价也有所上涨。随着B端业务加速爆发，这家公司能否获得市场的重新定价引发关注。

今年初，MiniMax上市后市值一度远超智谱，3月冲到4100亿港元，随后掉头直下，近期的大额解禁和配售让其持续承压，最新股价相较峰值已跌超75%，市值约1100亿港元。

智谱后来因B端业务爆发，实现对MiniMax反超后，市值一度突破万亿港元。但自6月底以来也持续回调，最新市值5300多亿港元，仍是MiniMax的近五倍。

财报发布后，多家机构如杰富瑞、花旗等分别将MiniMax最新目标价上调至533港元、576港元，相较当前股价至少有超过70%的增长，但距此前上千亿港元股价依然显得遥远。

市场认为，目前MiniMax的价值重构仍存在现实挑战，先前的高光时刻或难复现，其中关键因素在于其模型能力和迭代速度的相对掉队。

自M3发布后，国内大模型仍在持续迭代，智谱GLM-5.2、Kimi K3、Qwen 3.8-Max、DeepSeek-V4-Flash/Pro等模型先后发布，综合能力先后实现对M3的超越。

阿里和智谱最新还分别开源了多模态MoE模型Qwen3.8-Flash-Next、GLM-5系列首个原生多模态模型GLM-5.3-Flash，后者正是此前在网上爆火的匿名模型Ox-Alpha（牛来模型），而且价格都做到比DeepSeek还低，稍有停息的价格战再次开打。

根据Artificial Analysis，M3综合能力全球排名已掉到15名开外，也落后于Kimi、GLM、Qwen、DeepSeek等多款国内最新开源模型，同时性价比优势相较前述模型难言突出甚至丧失。

大模型迭代战，不进即退。不过，闫俊杰在业绩会上表示，预计未来一段时间内模型的发布周期会显著缩短，智能提升速度将会变快，而这也将是ARR持续增长的核心驱动力。

目前，在模型侧，MiniMax坚持语言模型和多模态模型并行的路线。

MiniMax透露，正在研发M3.1和M3 Pro，其中M3 Pro的参数规模预计提升至约3万亿，并进一步扩大强化学习和长程任务训练，万亿参数模型竞争更趋激烈。

闫俊杰认为，模型智能仍有很大的提升空间，还需要解决长程规划、工具调用、结果验证、跨模态理解和专业任务稳定性等问题，同时Scaling的维度也在不断扩展。

同时他认为，多模态生成是目前除了编程之外的AGI的第二大市场，而多模态与语言模型的深度融合，将成为推动下一阶段智能跃升的重要方向。

这个月初，MiniMax开源了全模态视频生成模型H3，目前下载次数超2400万次，诞生超300个衍生模型。

“随着多模态和语言模型更加深度的融合，物理世界信息的引入，以及上下文、计算和数据等环节的Scaling，接下来多模态模型还会有能力边界上的跃升。”闫俊杰判断。

为此，MiniMax也在过去半年加强了模型基建能力建设，包括数据、算力、预训练和强化学习、评测和在线推理等。

在颇受关注的算力方面，该公司通过自主集群、云厂商供给及和Token Factory合作，搭建了综合算力供给网络。

MiniMax还透露，大规模国产算力集群很快上线。这已落后智谱，其最新模型GLM-5.3-Flash的线上流量即由10万张国产芯片承载，其今日股价涨超10%也有受到该消息催化。

基建的加码也意味着持续的投入。在自身业务难以输血的情况下，MiniMax此前通过配售完成160亿港元的再融资，目前现金储备超过30亿美元。

谈及大模型的商业化，闫俊杰表示，现在还只是一个开始。“当模型能力、使用成本和产品体验跨过一定阈值后，真实需求会阶梯式释放，而不是简单线性增长。”

他认为，AI有机会从Token级服务逐步走向结果交付，并成为研究、创作和执行工作中的新型生产力，而商业模式也可能从按Token计费，逐步转向按任务结果和专业价值计费。

但无论是模型的能力进化，还是商业化临界点的到来，都注定是一个持续漫长的过程，市场的耐心也是有限的，MiniMax还要再继续提速。

运营编辑 | 曹倩 审核｜孟莎莎