文 | AIX 财经，作者 | 陈丹，编辑 | 魏佳
上市七个多月、股价经历一轮大起大落之后，MiniMax 交出了第一份半年成绩单。
8 月 26 日晚，MiniMax 发布上市后首份中期业绩：2026 年上半年收入 1.17 亿美元，同比增长 283.1%，半年收入已经超过 2025 年全年的 7900 万美元；第二季度收入环比第一季度再增 81.8%。
比增速更值得注意的变化，藏在收入结构里。去年同期，MiniMax 近七成收入来自海螺 AI 等 AI 原生产品，开放平台及企业服务只占 30.3%。今年上半年，两者的位置几乎完全调转，开放平台及其他 AI 企业服务收入达到 7390 万美元，同比增长 703.1%，占总收入的 63.4%。AI 原生产品收入也增长 100.9% 至 4260 万美元，只是不再是增长的主角。
这种变化仍在继续。管理层在业绩会上披露，截至 8 月，公司 ARR（年度经常性收入）已超过 8 亿美元，其中 ToB 业务约占 80%；企业客户和开发者数量超过 200 万，约为 2025 年底的 10 倍。
一家过去主要靠 Talkie、海螺 AI 被外界认识的公司，正在换一张脸。财报发布次日，MiniMax 股价收涨约 3.6%，市值回到 1100 亿港元附近。
01.Token 接管增长引擎
过去几年，大模型创业公司的商业化经常被归结为一个问题：除了模型本身，还能做出什么让用户愿意持续付费的产品？
MiniMax 最早给出的答案是应用。Talkie 切入 AI 陪伴，海螺 AI 做视频生成，再通过订阅和增值服务变现。2025 年上半年，AI 原生产品收入 2122 万美元，占总收入 69.7%，是公司最主要的收入来源。
但 C 端始终是一门难做的生意。竞争激烈、用户迁移成本低，行业期待已久的 "AI 超级应用 " 也一直没有真正出现。
今年最明显的变化是，MiniMax 不再需要等待一个超级应用出现。
上半年，开放平台及其他 AI 企业服务收入从 920 万美元增至 7390 万美元，第一次成为绝对主力。公司将增长归因于付费企业客户增加、API 调用量上升以及 Token Plan 的快速采用。同期，中国内地以外市场贡献了 60.8% 的收入，服务覆盖超过 230 个国家和地区，这说明这轮 B 端扩张也并不局限于国内市场。
背后更大的变化，是模型被使用的方式正在改变。
今年 7 月，MiniMax 平台 Token 消耗量已经达到 1 月的 20 倍，增速明显快于同期用户数量。这意味着增长不再只是来自 " 更多人开始使用 AI"，单个用户、单项任务背后的模型调用也在快速增加。
在聊天机器人阶段，一个需求往往只对应几轮对话；到了 Agent 阶段，一项任务会被进一步拆成搜索、规划、执行、校验等多个步骤，每一步都可能调用模型。衡量模型商业价值的尺度，也开始从有多少人在用，转向每个用户背后产生多少次调用。
MiniMax 的模型迭代越来越围绕这一需求展开。6 月发布的 M3 重点强化 Coding 和 Agentic 能力。7 月底发布的 H3 则覆盖视频等多模态生成，并选择开源。发布三周多，H3 下载量超过 2400 万次，衍生出 300 多个公开模型。
被问到开源是否会削弱商业化时，创始人闫俊杰在财报会上表示：" 一个模型长期的定价能力，最终取决于效果、成本、稳定性和迭代速度，而不是模型是否开源。"
公司称，M3 的价格与 M2 系列基本持平，模型能力提升既带来了新客户，也让老客户将其部署到更多场景。由此形成了一条更清晰的增长链条：模型能力提升，企业愿意把更多任务交给 AI；Agent 将任务拆成更多调用；更高的调用量，再转化成 API 和企业服务收入。
相比 283% 的同比增速，增长逻辑的切换才是重点。
02.283% 增速之后，比赛还没有结束
收入高速增长，并没有让 MiniMax 接近盈利。
今年上半年，MiniMax 经调整净亏损 2.93 亿美元，较去年同期的 1.39 亿美元扩大 111.2%；研发开支从 1.24 亿美元增至 2.97 亿美元，仍相当于同期收入的约 2.5 倍。报表口径的期内亏损为 3.58 亿美元，同比收窄 11%，但主要原因是上市后优先股公允价值变动亏损大幅减少。公司的核心经营投入仍在继续增加。
对一家收入增长 283% 的基础模型公司来说，当期是否盈利未必是最重要的指标。更要观察的是另一组关系：收入增长，能否持续跑赢维持模型竞争力所需要的研发和算力投入。
至少这半年，账是算得过来的。研发费用增长 138.8%，低于 283.1% 的收入增速；销售及分销费用下降 17.9% 至 2697 万美元，公司解释是继续采用用户自然增长策略、减少推广投入。从销售费用的变化看，这轮收入增长并非主要依靠加大投放换来。
毛利率也在改善。上半年毛利润从 369 万美元增至 2081 万美元，毛利率由 12.1% 提高至 17.9%，公司将其归因于基础设施效率提升。
方向在变好，但 17.9% 仍然不算高。这也是 Token 生意与传统软件最明显的差别之一。SaaS 多服务一个客户的边际成本很低，而大模型每一次推理都需要真实消耗 GPU、电力和带宽。调用量越大，收入增加的同时，算力成本也会同步上升。
因此，规模最终能否转化成利润，不能只看卖出多少 Token，还要看单位 Token 的成本能降多快。
闫俊杰在电话会上给出了一组数字：过去两个多月，文本模型的单位算力吞吐已经提高 3 倍；下一代模型 M3.1 的目标，则是把推理成本降到 M3 刚上线时的约三分之一。按照他的解释，成本下降之后，一部分空间可以通过降价让给客户，刺激更大的 Token 消耗量；另一部分则用于改善毛利，因此 " 降价与毛利率提升并不矛盾 "。
但这并不意味着公司已经进入可以收缩投入的阶段。
OpenAI、Anthropic、Google，以及 DeepSeek、字节跳动、阿里等公司，仍在以数月甚至更短的周期迭代模型，竞争也从文本迅速扩展到 Coding、Agent、多模态和视频生成。一个模型今天进入第一梯队，并不意味着半年后依然能够留在牌桌上。
这也是 B 端收入占比提高之后，MiniMax 面临的另一重挑战。
相比普通消费者，企业在选择 API 时更加看重能力、成本、稳定性和迁移成本。一旦竞争对手在某一项形成明显优势，调用量就可能随之迁移。Token 可以快速增长，也可以快速流向别处。这也解释了 MiniMax 为什么仍要持续投入算力和研发。
基础设施上也在补课，闫俊杰在电话会上复盘称，M3 研发过程中暴露出的评测基建短板，让公司几乎重新搭建了一套底层研发基础设施，这套体系已经在 H3 上得到初步验证，接下来的 M3.1 将重点验证整套研发链路。
为了支撑这场持续投入，MiniMax 也在增加现金储备。截至 6 月底，MiniMax 持有现金及金融资产合计 13.2 亿美元；7 月又通过配售及可转债合计净筹资约 159 亿港元，约合 20 亿美元。副总裁薛子钊在电话会上称，公司现金储备目前已经超过 30 亿美元。
MiniMax 接下来真正要跑的，是两条曲线之间的比赛：一条是模型能力转化出的收入，另一条是维持模型竞争力所需要的研发和算力投入。
过去两年，大模型公司最常被追问的问题是 " 怎么赚钱 "。MiniMax 的这份财报至少给出了一个阶段性答案：企业和开发者正在越来越大规模地购买模型能力，API、Agent 和 Token 开始接过 C 端应用的增长接力棒。但接下来的问题也变得更具体：当模型越来越强、价格越来越低，一家公司究竟能从高速增长的 Token 中留下多少利润；而为了让这些 Token 继续流向自己，它还需要投入多少钱。
这两道题，才真正决定 283% 的增长之后，MiniMax 能走多远。
