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。 

图源 / 海螺AI官网 

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。 

图源 / MiniMax官网 

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。 

*题图来源于MiniMax官网。