MiniMax 是一家做 AI 大模型的中国人工智能公司，2021 年成立于上海，创始人是闫俊杰。它做的事情，通俗讲就是训练「能看懂文字、生成文字、生成视频的 AI 程序」（大模型），然后通过两种方式赚钱：一种是直接卖给企业和开发者，按调用量收费；另一种是做面向普通用户的 App。2026 年 8 月 26 日晚，MiniMax 发布 2026 年中期财报，核心结论是：上半年收入约 1.2 亿美元，同比增长 283%，半年就赚到了 2025 年全年的 1.5 倍；截至 8 月，年度经常性收入（ARR）超过 8 亿美元，其中企业客户贡献超过 80%。这份财报的分量在于：它说明 MiniMax 的收入增长引擎已经从消费者产品换成了企业服务，一家 AI 公司的商业化正在进入验证时刻。

半年成绩单：收入翻近三倍，亏损在收窄

先看整体数字。2026 年上半年，MiniMax 实现收入约 1.2 亿美元，同比增长 283%；第二季度收入比第一季度环比增长 81.8%。进入第三季度增速更快：7 月 Token 消耗量已经达到 1 月的 20 倍。

毛利率的一面也在改善：上半年毛利约 2100 万美元，同比增长 465%。（毛利指的是收入减去直接成本，对 AI 公司来说主要是算力成本。）不过，前沿模型的研发投入依然巨大：同期研发开支约 3 亿美元，同比增长 139%；按国际会计准则（IFRS）口径，净亏损约 3.6 亿美元，比上年同期的约 4 亿美元收窄 11%。

B 端接棒 C 端：企业服务收入一年增长 703%

这份财报最明显的变化不是收入涨了多少，而是钱从哪里来。

2026 年上半年，MiniMax 的开放平台及企业 AI 服务收入约 7400 万美元，同比增长 703%，占总收入的比例由上年同期的 30% 升至 63%；面向消费者的 AI 原生产品收入约 4300 万美元，同比增长 101%。到 8 月，企业业务在 ARR 中的占比进一步升至约 80%，个人用户业务降到约 20%——而去年同期两者的比例大约相反（To B 约 30%、To C 约 70%）。

驱动这轮增长的客户盘子也在迅速扩大：MiniMax 披露，目前企业客户和开发者数量已突破 200 万，是 2025 年底的 10 倍。地域上，2026 年上半年超过六成收入来自海外市场。

需要说明一点：ARR（年度经常性收入）不是会计上已经确认的收入，而是按当前收钱速度推算的一年收入估算值，常用来衡量订阅和按量付费业务的健康度。8 亿美元 ARR 意味着 MiniMax 当前的商业化速度已经明显快于上半年。

为什么涨这么快：AI 智能体在替企业「成倍地打字」

MiniMax 把快速增长归因于两点：模型更强了，以及客户用得更狠了。

模型方面，新一代语言模型 M3 相比上一代 M2 系列价格不变，但智能水平提高，既带来了新客户，也推动老客户把模型用在更多任务上。MiniMax 现有两条主要技术线：M 系列语言模型承接编程、智能体（Agent）和长任务需求；H 系列多模态模型面向视频生成等内容生产。H3 开源三个多星期，下载量已超过 2400 万次，衍生出 300 多个公开模型。

使用强度方面，关键变量是「智能体」（Agent，即能自己拆解任务、反复调用工具、多轮推理的 AI 程序）。过去模型主要服务于人与 AI 的一问一答，现在越来越多场景是 AI 替企业干活：用户提一个任务，智能体会把它拆成多轮模型请求、工具调用和子任务，每一步都要消耗 Token。Token 是大模型处理文本的最小计费单位，可以粗略理解成「字块」，用多少收多少钱。一个用户的任务被智能体拆开后，Token 消耗的增长速度会明显快于用户数本身——7 月 Token 消耗量达到 1 月的 20 倍，正是这一变化的体现。

降价与毛利：MiniMax 的算盘与下一道考题

模型调用量涨了，单价却在降。MiniMax 管理层认为降价和毛利改善并不矛盾：过去两个多月，其文本模型的单位算力吞吐量提升了 3 倍（同样的算力能处理更多请求）；下一版 M3.1 的目标是把推理成本（模型每次回答问题的算力开销）降到 M3 刚上线时的三分之一左右。他们算的逻辑是：只要单位 Token 仍然保持正向且持续改善的毛利，规模扩大就会带来更高的绝对毛利。

产品路线上，MiniMax 还在推进参数规模预计约 3T（3 万亿参数）的 M3 Pro，并扩大强化学习（让模型通过试错与奖励提升能力的一种训练方法）和长任务训练；M3 与 H3 也在推进国产芯片适配，计划让大规模国产算力集群逐步承担真实生产流量。

综合来看，8 亿美元 ARR 说明模型调用正在加速变成真金白银，B 端占比升至 80% 则表明增长不再依赖消费者产品。但这家公司离盈利仍有距离：收入在涨、毛利在改善，研发投入和算力成本依然远高于收入。下一阶段真正需要验证的问题是：企业 Token 消耗的增长，能否在推理成本下降的同时，持续转化为更高的毛利和更低的亏损率。 这既是 MiniMax 的考题，也是整个「靠卖模型能力赚钱」的 AI 行业共同的考题。