撰文 | 郝 鑫美股之家股票配资
编辑 | 吴先之
这两年，投资人的必问清单从" OpenAI 做了，你怎么办"转变为"大厂做了，你怎么办"。甚至有人调侃，"大厂一出手，小公司得抖三抖"。
国外谷歌以多产品矩阵策略追赶 ChatGPT，国内豆包已超越 DeepSeek，成为月活用户规模最大的原生 AI 应用。
尽管 AI 某些领域已成为大厂的"降维打击场"，但仍有一些公司在尝试突围。
MiniMax 今年 6 月传出 IPO 的消息，7 月份完成一笔近 3 亿美元的新融资，向外界释放出了"还留在牌桌"上的信号。
MiniMax 从早期便押注多模态路线，模型层被明确划分为文本、语言、视频、音乐，在"产模一体"的思路下，接连生长出了海螺视频、星野、Agent 等产品，形成了现在的产品矩阵。
虽然，从 2024 年起，MiniMax 开始实施"产模分离"策略，即技术和产品分开发展，技术追求能力上限，产品专注用户体验。但模型能力依旧是 MiniMax 产品的底座，只是技术上限探索突破挣脱了产品的束缚。
上面 MiniMax 的这张图让人似曾相识，当模型和产品层扩大后，就能得到一张字节 AI 的版图。
字节 AI 的模型层是豆包大模型，包含了文本、语音、视频三种类型。在产品层，比 MiniMax 更加丰富，涵盖了 AI 助手、Agent、图像视频、情感、音乐、编程、教育等大类。海螺视频是即梦最大的对手之一，星野与猫箱在 AI 陪伴赛道打得难舍难分。
在 AI 路径上，MiniMax 与字节不谋而合。如果字节是 AI 领域的超级工厂，MiniMax 则像一家灵活的 AI 原生作坊——体量虽小，但引擎相同。
MiniMax 路线
这里需要先明确" AI 原生工厂"的前提，即不走" AI+ 传统产品"的路线，做旧产品的工具化、功能增强、效率提升，而是围绕多模态生成、自然语言交互、自主决策等 AI 核心能力，从零开始构建全新的产品形态、交互逻辑与用户关系。
字节强大的批量产品制造能力有目共睹，当其在打造 AI 产品矩阵时，彼时已有了很多参考对照，例如 ChatGPT 之于豆包，星野之于猫箱，妙鸭之于星绘等。
然而，在 MiniMax 成立初期更多是一片空白，对于一家初创公司来说，走向哪里比怎么走更重要。
" Intelligence with Everyone "，这是在 MiniMax 创业口号，MiniMax 创始人闫俊杰认为，让每个人都用得起 AI 才是未来发展趋势。
MiniMax 在核心价值观中体现的人本主义精神，在当下大提特提智能、AGI 的背景下，显得尤为特殊，这也解释了 MiniMax 侧重 C 端市场的原因。
以产品为靶向，MiniMax 的模型部分架构十分清晰，设有文本模型、视频模型、图像模型和语音模型四个团队，打造的模型能力分别对应着 MiniMax 的产品线。
Talkie 是 MiniMax 的第一款产品，国内对应是星野，两款 AI 社交产品支撑了这家公司大部分营收。以" MiniMax "为品牌名字对应的是文本模型基座，以"海螺 AI "为品牌对应的是视频、语言线。
按照 MiniMax 对技术到多模态产品的判断，视频、语音路线的优先级被排到了前列。光子星球了解到，在 AI 视频赛道，海螺 AI 的用户更偏 C 端，而竞品可灵 AI 则更偏 B 端。
在语音赛道，MiniMax 的优势则更加明显，积累了一批教育、文娱领域的客户。目前官网显示，语音生成是一款独立的产品。据新皮层消息，未来可能针对音频线推出新的品牌，目前名字尚未可知。
在既有模型线之外，MiniMax 新押注的是 Agent 方向，并推出了通用 Agent 和视频 Agent 产品。通用 Agent 产品被并入到了 MiniMax 对话产品，视频 Agent 则作为一项功能被纳入到海螺 AI 当中。
至此，在文本、语言、视频模型基础上，MiniMax 形成集 Agent、对话助手、AI 视频、AI 语音、AI 社交为一体的产品矩阵。
值得一提的是，在 Kimi 发布前期，杨植麟也曾在采访中透露过类似的想法。当时，他觉得 Kimi 可以作为验证模型能力的产品，等到模型能力达标后，可以从 Kimi 中分裂出许多款 AI 应用。
从现实来看，月之暗面最终选择 All in Kimi，裁撤掉了其他产品线。MiniMax 则沿着这条路走到现在，并且有意识地打造出了" MiniMax AI ""海螺 AI "两个产品品牌。
标准化和小而美
提到 AI 产品工厂，脑海中蹦出的第一个或许是字节。据不完全统计，自 AIGC 浪潮以来，字节将近打造了二十款的 AI 应用，海内外同步赛马，流量都较为可观。
即便 MiniMax 正逐步向字节靠拢，也被纳入" AI 产品工厂"的范畴，但二者本质折射出大厂与 AI 创业公司的两条差异化路径。字节像是应试教育里的高分学生，按标准答案批量产出"完美考卷"；而 MiniMax 更像在错题中打怪升级学生，答案未必标准，却能打上自身的烙印。
字节 AI 的技术逻辑是"集中式模型研发 + 分散式产品应用"，即通过豆包大模型一个核心大模型，为多个功能产品提供底层能力支撑。技术资源集中于一处，模型能力可复用，体现出了大平台的效率。
在产品层面，从助手、教育、编程、音乐、图像、情感到办公，字节 AI 的产品矩阵几乎覆盖了用户日常与创作的各种高频场景。产品种类丰富，每个细分领域都有对应产品，透露出其多产品并行、多点开花的战术。
在上线产品过程中，字节初期借助抖音为 AI 产品引流，先导入至小程序，再独立成为一款应用。字节通过引流获客、AB 测试、数据反馈等擅长的方式，验证产品可行性，迅速复制出大量标准化的 AI 应用。
总结来说，字节 AI 打法就是：以一个大模型底座，快速孵化多品类、多场景的 AI 功能型产品，通过平台化能力和数据驱动，不断试错与优化，最终形成庞大的 AI 应用生态。
在字节印衬之下，MiniMax 显得没有章法。上文提到过一个例子，MiniMax 在确认品牌对外输出时经历过一番波折。原本的"海螺"本属于对话助手，后面其视频功能更加亮眼，才把该品牌名字专门赋予给了 AI 视频产品。
MiniMax 当前的产品数量不多，但大部分拿出来称得上是"精品"。Talkie 影响了后面包括猫箱在内一系列 AI 陪伴类产品的形态，为 MiniMax 商业化贡献了大头。海螺 AI 在用户数量和模型生成能力，都处于国内第一梯队。
在产品上，MiniMax 没有追求"大而全"的功能覆盖，而是高度聚焦于 AI 与用户交互的核心场景，精选少量产品，把交互体验放大。
按照豆包的产品逻辑，MiniMax 本可以将语音、视频、对话等功能聚合于单一应用，通过统一入口集成多模态 AI 能力，一站式解决用户分散任务需求。这种"全能型"策略的优势在于快速获取流量入口，但其弊端同样突出——功能叠加必然稀释场景专注度，导致用户行为数据碎片化，难以形成精准反馈闭环，不仅影响模型的后期训练，也影响产品体验优化。
大而全与小而美两种模式本无高下之别，本质上是对目标用户需求的精准适配，差异的核心终究落在服务对象的分野上。
一位博主告诉我们，看网上的"月半猫"火了，他也想模仿着做爆款。"别的工具都试了，都差点意思，只有海螺能出来那种贱兮兮和灵动的表情"。
而另一位电商创业者则更喜欢用字节的即梦，他给出的理由是"稳定出品，不会太崩，也不会太差"。
MiniMax 的突围
MiniMax 的靶子已经立在了那里，要上市，要追赶 AGI。
资本市场更为关注的是：是否具备可持续增长的商业模式？收入是否健康且可规模化？未来是否值得长期投资？
MiniMax 现在的主要营收靠 Talkie 和星野，这类产品聚焦于人格化陪伴、情感对话等体验型场景，用户粘性可能较高，但用户的直接付费动机较弱，难以形成"硬"收入支柱。具有生产力性质的海螺视频、Agent 等产品，有拉动收入的潜力，但目前资本市场仍会质疑情感陪伴是否是一门好生意，以及这种模式能否支撑起百亿估值。
当前 MiniMax 收入多来自于单一的 C 端产品线，且以免费或轻度付费为主。一旦 C 端增长放缓、用户付费意愿下降，或市场竞争加剧，整体收入与盈利能力可能面临较大压力。
不稳定性同样体现在转化上，目前 MiniMax 尚未建立起从"用户获取"到"付费转化"再到"长期留存与复购" 的完整、可规模化的商业闭环。技术的优势能否与商业化划等号也有待考察，毕竟用户对技术感知模糊，只会为体验而买单。
经过一轮洗牌，资本和市场已经逐渐进入收敛期。不可否认的是，MiniMax 仍具备留在牌桌上的稀缺性。
技术路径具有差异化特点，早期布局多模态技术，将文本、图像、语音、视频等多种模态的能力进行融合，形成全栈 AI 能力；在大模型架构上进行创新，采用线性注意力机制替代传统的 Transformer 架构，大幅提升效率和降低成本；长上下文能力、Agent 能力和推理能力，也在内化成为 AI 产品的一部分。
在当前绝大多数 AI 创业公司和大厂都将重心放在"工具型 AI "上的大背景下，MiniMax 则打破了明显的分割线，持续输出一批"小而精"的 AI 原生应用产品，成为了字节跳动的某种" B 面"。
MiniMax 创业时的定位，本质上是瞄准了" AI 普惠化 + 人格化体验"的未来 C 端市场。不只提供单一功能工具，也要打造有温度的 AI，满足用户的情感连接、心理支持、虚拟社交等深层次需求。
MiniMax 的下一步，是在保持稀缺性的同时，证明自己不仅"有未来"，更"有当下"。既有技术理想，也有商业现实，继续在模型、产品基础上，走出一条差异化道路。
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