第一批AI大模型公司正式踏入上市潮，MiniMax和智谱率先揭开商业布局的神秘面纱。相较于国内众多AI企业，MiniMax始终保持着低调神秘的姿态，这家从诞生之初就专注于海外市场拓展的公司，究竟如何实现商业变现？2025年前三季度招股书显示，MiniMax营收从上一年同期的1945万美元跃升至5344万美元（约3.8亿人民币），同比增长高达174%，商业化进程犹如三级火箭般加速冲刺。
翻倍增长并非孤例，放眼全球AI领域，2025年正是商业化加速的缩影。以OpenAI和Anthropic为代表的头部企业同样在这一年迎来收入爆发。那么，MiniMax究竟有何过人之处？光锥智能通过深度拆解招股书发现，与AI1.0时代主要聚焦B端业务的模式不同，MiniMax开创性地采用了”企业级+个人级”双轨并行的商业模式，这种”全B+C”策略在AI行业尚属罕见。
海螺AI、星野等知名AI企业虽然以AI视频、AI社交等爆品闻名，但今天我们将聚焦MiniMax不为人知的另一面——其强大的B端业务。在C端光环的映衬下，MiniMax的B端业务往往被市场忽视。招股书显示，2025年前三季度MiniMaxB端业务营收达1542万美元，占比28.9%，同比增长161%，成为公司重要的增长引擎。
B端业务收入主要来自哪里？MiniMax的模式与其他AI大模型有何不同？传统API调用模式下的非传统玩法MiniMax的B端业务收入与OpenAI、阿里通义千问等企业类似，主要依赖API调用这一看似朴实却极为实用的收入模式。开发者按调用量付费，就像水电费一样直观。MiniMax开放平台作为标准化B端服务产品，已覆盖全球100多个国家和地区的企业客户，涉及AI+硬件、文旅、电商、办公、教育、游戏、医疗、金融等多个领域。
MiniMax开放平台提供文本生成、语音合成、视频生成、图片生成、音乐生成等全模态接口能力，旗舰模型包括MiniMax M2、Hailuo2.3、Speech2.6和Music2.0等系列。尽管B端业务体量尚不及C端，但增长速度却与C端保持同步，实现翻倍式增长。值得注意的是，MiniMaxB端业务毛利率高达69.4%，较去年同期的62.3%有所提升，在模型价格持续下行的行业环境下，彰显了其模型能力和市场竞争力。
MiniMaxB端战略的核心是：不做定制化私有部署，专注轻量级企业服务。这源于创始人闫俊杰在商汤的工作经历，从一开始就避免陷入重度的”定制化”陷阱。这种基于开放平台的API调用模式，也是OpenAI、Anthropic等海外大厂普遍采用的选择。
对比AI1.0时代被视为”脏活累活”的部署业务，定制化服务具有明显的双刃剑效应：深度服务能建立客户高度依赖，但迁移成本极高；而深度定制需要大量人力资源支持，会拖累毛利率。智谱公司需要千人规模的团队，而MiniMax仅用约400人就能支撑业务，正是这种模式优势的体现。
API服务轻量级但需要生态支撑MiniMax深知，仅靠自身力量难以实现广泛调用。通过深度挖掘招股书和公开信息，光锥智能发现MiniMax正积极构建国内外生态圈。在国内，已与字节、阿里、腾讯、小米等头部企业合作，为阿里Coding、字节Coding等产品提供文本模型支持，为腾讯游戏和视频提供视频生成服务。虽然各大科技公司都在推出”AI大模型全家桶”，但对MiniMax的需求依然旺盛，证明其在模型能力方面确有独到之处。
招股书中披露的前五大客户包括小红书、阅文集团、金山办公（WPS）等，以及一家AI数字人及视频合成平台（推测为Veed）。海外市场方面，随着M2模型破圈，MiniMax的API业务收入持续增长。谷歌、微软第一时间上线M2模型，亚马逊大会也专门宣布M2模型上线。
未来增长预期MiniMax已与阿里云达成战略合作，招股书显示未来三年对阿里云的算力需求将逐年递增，同时向阿里巴巴集团提供的API服务收入也设定了明确增长阶梯：2026年65万美元，2027年100万美元，2028年150万美元。市场需求指数级增长与MiniMax系列大模型布局，共同撑起了B端业务的广阔成长空间。
B端业务扩张三层级MiniMax的B端战略可拆解为三个层级：基础API接口、企业内部提效、产品深度融合。最基础的合作形态是通过服务商对接，在第三方平台开放API接口，如谷歌、亚马逊、英伟达等平台直接接入M2模型。随着生成式AI加速发展，企业需求正向业务深度结合演进，具体可分为两种模式：
1. 提效增收模式：通过AI重塑内部生产流程。在内容产业尤为明显，腾讯视频和天美工作室利用AI视频生成技术，将特效视频、游戏素材生产周期从数天压缩至几分钟，成本从数十万降至千元级别。营销领域同样受益，Monks通过接入MiniMax模型和海螺AI产品，优化内容创作流程，批量创作成本最高可降低50%。
2. 加法模式：将模型嵌入企业主推产品，实现1+1>2效果。按全模态思路分类，合作主要集中在文本、语音、视频三类。文本领域以编程为例，字节、阿里等AI Coding产品都采用了MiniMax模型，其Agent（智能体）能力成为关键卖点。语音领域则聚焦音色互动，为小米、智元机器人等产品提供支持。
B端业务扩张关键点MiniMaxB端合作版图扩张的关键在于两点：全模态布局和模型能力提升。全模态布局使B端业务更多元，而模型能力则是赢得订单的核心竞争力。坚持只做API服务、拒绝私有化部署的决定，为B端业务保持了高达69.4%的毛利率，成为证明未来潜力的关键指标。
中国AI独角兽价值重估被低估的中国AI独角兽如何重估价值？新模型发布和能力升级成为大模型公司现阶段的首要任务。上市当周，MiniMax就发布了基于M2模型升级的新模型M2.1，在多编程语言、移动端开发、执行、泛化等能力上均有提升。Ruby on Rails创建者DHH在X上评价：”（Claude）Opus、Gemini3和MiniMax M2.1是首批被我用于Rails、BaseCamp等代码库中的模型，使用感受非常震撼。”
国内开源大模型虽已能与海外头部闭源大模型抗衡，但在估值上却存在巨大差距。AI2.0时代公司加速上市的现象，正是这一问题的体现。以MiniMax为例，即使已证明商业化潜力，其上市步伐仍比AI1.0时代快得多。商汤上市前完成12轮融资，累计超52亿美元，已确立四大业务板块，年营收达34.5亿；而沐曦、摩尔线程、壁仞等国产GPU企业，以及MiniMax和智谱等AI公司，都展现出强烈的上市意愿。
估值难题传统市销率（PS）或市盈率（PE）难以衡量大模型公司价值。以OpenAI为例，预计2025年收入130亿美元，融资后估值或达8300亿美元，PS值高达63倍，净亏损预计90亿美元，无法用PE衡量。如此高的PS倍数往往意味着巨大泡沫。将大模型公司视为普通企业进行估值，本身就是一种错位。
AI2.0时代传统财务锚点失效，国内大模型公司普遍被低估。罗永浩与MiniMax创始人闫俊杰的对话精准描绘了这一现状：”美国最好公司的估值是中国创业公司的100倍，收入也是100倍，技术可能只领先5%，但投入可能是50-100倍。”这种估值悖论下，中国大模型创业者练就了”花小钱办大事”的本领。DeepSeek通过底层架构优化将成本压缩一个数量级，MiniMax则用约400人团队覆盖了Anthropic、Runway、ElevenLabs、Suno四家美国独角兽的业务广度。
上市节奏加快大模型公司纷纷加速上市，正是为了获取更多资金支持。当”模型通，商业通”的逻辑闭环被验证，剩下的就是通过堆算力和扩销售来放大规模。在技术尚未触及天花板的当下，率先完成IPO才能借助二级市场资金，支撑大模型训练，快速扩大市场覆盖，拿下通往AGI的门票。