MiniMax养虾经济学：揭秘低成本高收益养殖策略

文 | 智械岛，作者 | 霍如筠（北京）

2026年开年，一只叫“OpenClaw”的“龙虾”在全球开发者社区爆红。

这个允许AI直接控制电脑、执行复杂工作流的开源工具，GitHub星标突破25万，成为史上最受欢迎的开源项目。

在这场“全民养虾”的热潮中，笑得最开心的是一家中国AI公司，MiniMax。OpenRouter的调用榜单上，MiniMax M2.5以单周超3T tokens的消耗量霸榜，把Kimi、智谱甚至Claude都甩在身后。

开发者们发现，用MiniMax的模型“养虾”，成本只有海外顶流模型的十分之一，1万美元，能让4个Agent不眠不休地跑一整年。

这家公司的创始人闫俊杰，前两天在香港的业绩会上向投资人交出了上市后的首份年报。

他的语速不快，偶尔磕绊，当他说出“截至2月底，公司ARR已超过1.5亿美元”时，电话那头响起了分析师们密集的键盘敲击声，这个数字是2025年全年营收的近两倍。

从商汤的实习生到执掌一家市值超2500亿港元的AI上市公司，闫俊杰用了不到五年。

而此刻，市场正在追问一个更本质的问题：这只“龙虾”养大的公司，配得上它的身价吗？

一、18亿亏损背后的秘密

3月2日发布的年报数字充满张力：2025年全年营收7903.8万美元，同比增长158.9%，但同期年内亏损高达18.72亿美元，同比扩大302.3%。

乍看这是典型的“卖一块钱亏二十块”的烧钱剧本，如果多翻几页财报，会发现事情没那么简单。

财报中有一行小字值得细读：“金融负债公允价值亏损由2024年的2.14亿美元增加至2025年的15.9亿美元，主要由于公司估值持续增加。”

翻译过来就是：MiniMax上市前发行的优先股在会计上被算作“金融负债”，公司越值钱，这笔负债的账面价值就越高，财报上的“亏损”就越大。

这笔钱并不是公司真金白银烧出去的，而是因为早期投资人的股票增值了。剔除这些“纸面亏损”，MiniMax的经调整净亏损是2.51亿美元，比2024年的2.44亿美元只多了700万美元，亏损率反而在收窄。

这并非财务魔术，而是会计准则下的客观反映，真正值得警惕的不是账面数字，而是经营效率的实质性变化。

比亏损更重要的，是收入结构的变化。2025年开放平台及企业服务收入同比增长197.8%，占总收入比重从28.6%提升至32.8%，这部分业务的毛利率高达69.4%，而C端产品只有个位数。

这意味着MiniMax正在从“靠爆款应用讲故事”转向“靠模型能力赚真钱”。

毛利率从2024年的12.2%翻倍提升到25.4%，背后是推理成本的大幅下降，M2系列文本模型每百万Token的算力成本在三个月内降了超过50%。

销售费用同比降了40.3%而收入翻倍，说明产品开始靠口碑自然增长，不再需要疯狂烧钱买量。

闫俊杰在业绩会上透露，2026年2月M2系列文本模型的日均Token消耗量已经是2025年12月的6倍以上，其中编程场景的消耗量增长了超过10倍。

这些数字指向同一个结论：MiniMax的增长正在从“线性”变成“指数级”，规模效应开始在财务上兑现。

但硬币的另一面是，C端产品贡献了三分之二的收入却几乎不产生毛利，这种“C端烧钱换数据、B端变现补缺口”的模式能否持续闭环，仍然需要时间验证。

四季度营收增速从前三季度的175%回落至130%，也暗示着战略调整的阵痛正在显现。增长的质量确实在改善，但盈利的拐点尚未真正到来。

二、那个“不看竞品”的创业者

要理解MiniMax，得先理解闫俊杰这个人。

绿洲资本创始合伙人张津剑是MiniMax的天使投资人，他回忆第一次见闫俊杰时“在茶馆聊到半夜12点，我累得想回家休息，他精神满满地准备回公司打工”。

那次见面张津剑试图聊行业竞争，当时MiniMax正面临不少挑战，但闫俊杰完全不接茬，只谈AGI应该是什么样子、哪些技术路径是对的、接下来该做什么。

后来有一次两人聊起竞品的来势汹汹，对方融资很顺、营销很猛，闫俊杰闷头吃着东西，淡淡回了一句“我不看”。

张津剑说，那一刻他才理解什么叫“专注”。

这种专注并非故作姿态，而是源于对技术路线的极度自信，当别人都在追逐ChatGPT的影子时，闫俊杰从第一天起就坚持多模态、全球化、性价比三位一体的路线，他相信这才是通向AGI的最短路径。

另一个故事更耐人寻味。2024年前后融资环境艰难，有一位海外投资人愿意投一大笔钱，条件是要闫俊杰飞过去当面聊。

这钱对当时的MiniMax很重要，两人讨论到深夜，闫俊杰想了三天，最后发来消息：“我决定不去了……我们代表的是‘中国创新，走向全球’，我觉得这不对。”

后来证明这个决定是对的，但当时能放弃一笔救命钱，需要的不仅是眼光，更是对自我定位的清醒认知。

在投资人的描述里，闫俊杰身上有一种罕见的“定力”，他不追逐热点，不跟风做“中国版ChatGPT”，而是坚持把资源集中在能产生独特价值的领域：Agent产品、星野、海螺视频。

正是这种定力，让MiniMax避开了国内移动端通用助手的红海，率先在海外市场撕开一道口子。

但也有投资人私下表示担忧：闫俊杰太“轴”了，他的专注是优点，但某种程度上也是风险。

当行业风向变了，当巨头开始用价格战碾压性价比路线，他会不会过于固执己见而错失转型窗口？

这种担忧并非空穴来风，M2.5幻觉率从67%攀升至88%的数据，正是技术取舍的代价，也是市场信任的隐患。

偏执成就了MiniMax的独特，但偏执也可能成为它未来最脆弱的一环。

三、2500亿还能撑多久？

把MiniMax放在中国AI创业公司的坐标系里，它的位置很特殊。

全球化让73%的收入来自海外，当国内同行在字节、阿里的阴影下艰难求生时，MiniMax已经在美国、东南亚、中东站稳了脚跟；全模态让它成为国内“AI六小虎”里唯一在文本、视频、语音、音乐四大模态都有建树的公司。

闫俊杰坚信多模态融合是通向AGI的必经之路；性价比让M2.5的成本只有Claude的十分之一，在OpenClaw这类高频调用场景中拥有无可比拟的优势。

这三大优势构成了MiniMax现阶段的核心壁垒，也是资本市场愿意给出2500亿港元估值的底层逻辑。

但它面临的问题同样尖锐。

首先是可靠性存疑，Artificial Analysis的评测数据显示，M2.5的幻觉指数从M2.1的-30降至-41，幻觉率从67%攀升至88%，在企业级场景中输出的可靠性是底线，一旦出现严重幻觉，客户信任随时可能崩塌。

其次是护城河太窄，目前的核心优势是“性价比”而不是“不可替代性”，用户选择MiniMax的理由是“接近顶尖，而且便宜”，一旦巨头降价或者DeepSeek发布更强的开源模型，用户可能迅速流失，这种后发者的“参照系困境”是所有追赶型AI企业共同的难题。

第三是版权风险高悬，2025年9月迪士尼等好莱坞巨头在加州起诉MiniMax，指控其海螺AI侵权，索赔可能高达7500万美元，对于一家73%收入来自海外的公司来说，这不是简单的财务成本，而是可能重塑整个数据合规体系的重大不确定性。

最后是估值透支严重，按3月3日收盘价计算，MiniMax的市销率超过400倍，而OpenAI只有100倍左右，资本市场在用最乐观的剧本给它定价，一旦增速放缓，或者下一代M3模型未能如期突破，股价回调的压力将如雪崩般剧烈。

业绩会上闫俊杰罕见地谈起竞争，有分析师问赛道里有巨头、有创业公司、有开源模型，你们到底在哪一层竞争？

他的回答很直接：“2024年我们就明确做了判断：不做移动端的通用个人助手，也就是类似豆包和ChatGPT的对话产品，原因是在这里没有创造独特价值。”

但资本市场已经过了只听故事的阶段，智谱的前车之鉴就在眼前，2月21日因GLM-5上线后流量超预期、扩容没跟上，股价两天跌了22%，MiniMax虽然没出技术事故但也被板块情绪波及，市值蒸发近400亿港元。

这暴露了一个残酷的事实：当估值基于“未来巨头”叙事时，任何小瑕疵都会被无限放大。

MiniMax的故事或许可以用张津剑的一段话来收尾：“年轻创业者最宝贵的气质是没有被磨掉的勇气。敢想、敢为、敢说狂话，而这种‘狂’的本质，是敢于相信那些虚构事物的勇气和信心。闫俊杰身上恰恰有这种特质。”

问题在于：这份勇气，最终是变成了愿景，还是变成了吹牛。

答案可能在半年之后，届时随着M3模型的发布、办公场景的渗透、中长视频能力的落地，市场将能更清晰地判断这2500亿市值究竟是价值锚点，还是一个被提前透支的预期。

而那只正在全球开发者电脑里日夜奔跑的“龙虾”，或许已经给出了部分答案，它的每一次Token消耗，都在为MiniMax的未来投票，也在为这场估值博弈写下新的注脚。