闪击港股的MiniMax站在了IPO的门口。
12月31日，MiniMax启动招股。根据招股书，MiniMax本次IPO拟发行25,389,220股，定价区间为151至165港元/股，在不考虑发售量调整权及超额配股权行使的情况下，发行估值将介于461.23亿-503.99亿港元间，预计将于1月9日正式挂牌交易。
值得注意的是，MiniMax此次引入了包括Aspex、Eastspring、MiraeAsset、阿里及易方达在内的14家基石投资者，认购总额约27.23亿港元。投资者类型横跨国际长线、头部科技、中资长线及产业战略等多个维度。这是长线资本的罕见共识。
要知道，长线基金通常投资门槛很高，往往青睐已经证明过商业模式或技术壁垒的企业。长线资金愿意长期持有MiniMax，代表对MiniMax商业模式的自造血能力的认可。
Aspex、Eastspring及MiraeAsset等长期布局的国际资产管理巨头现身基石名单，它们历来对参与港股IPO基石极为审慎，此次出手或许是认可MiniMax作为全球AI第一梯队的投资稀缺性。
此前，MiniMax已获得米哈游、阿里、腾讯、小红书、高瓴、IDG、红杉、经纬、明势、中国人寿等机构的投资和支持，这家“人均95后”的AI公司——从成立到上市仅用四年，便跻身全球AI第一梯队，是目前成长最快、估值最高的AI科技公司。
MiniMax成立于2022年初，是一家生而全球化的AI公司，也是少数自成立起，即专注全模态模型研发的大模型公司之一。基于自研全模态模型，MiniMax面向全球推出一系列AI原生产品，包括海螺AI、星野、Talkie等，以及面向企业和开发者的开放平台。
招股书显示，从成立至今，MiniMax累计花费约5亿美元，甚至不及大厂在单一AIApp一年的投流预算。正是凭借这5亿美元，MiniMax完成了从文本、语音到视频的全模态布局，并在多个维度上与OpenAI、Anthropic等硅谷巨头对抗。
此外，MiniMax也早将战场转移到了付费意愿最高的市场。截至2025年9月，MiniMax已有超过200个国家及地区的逾2.12亿名个人用户。2025年前九个月公司营收同比增长超过170%，其中，海外市场收入贡献占比超70%。
MiniMaxCOO贠烨祎向华尔街见闻透露，公司从2022年初成立的第一天起，就制定了清晰的“全模态”路线图。因此，MiniMax用不到OpenAI1%的资金投入，将全模态模型做到了全球第一梯队。
根据UNCTAD报告，预计全球AI市场将从2023年的1890亿美元飙升至2033年的4.8万亿美元，在短短十年内增长25倍。面对巨大的确定性，阿里、字节等大厂也在猛追，智谱、商汤、硅基流动等玩家也在快速生长，MiniMax此时上市便是欲借助资本市场的助推，实现在行业的卡位。
对MiniMax而言，上市只是一个新的起点。面对谷歌、OpenAI等巨头的持续进化，面对AGI技术深水区的未知挑战，它依然要加倍努力。
以下是MiniMax IPO前，华尔街见闻与MiniMaxCOO贠烨祎的对话实录：
问：MiniMax一路走来的历程，为什么它能成为行业黑马？
贠烨祎：我在人工智能行业做了蛮长时间，从机器学习到深度学习，2017年的时候回国来到商汤扎进AI行业，到大概2022来了MiniMax，经历了AI的1.0时代。
MiniMax从第一天到现在都没变，虽然中间有波折，但是没有什么本质差别。简单就是好好做模型，好好做产品。2021年12月9日，MiniMax第一天做五年规划，团队花了九个小时，就决定做下一代AI。
怎么定义下一代AI？一句话就是，以前就是生产尽可能多的小模型形成解决方案，提供给中大型的客户，现在是生产越来越少的模型，来满足不同的需求。我们当时定义AGI就是接近图灵测试的智能体，让你辨别不出来它是不是AI。“智能创造，极致体验”就成了我们的mission。
这里面有几件事是我们第一天就想的比较清楚的。首先第一个就是系统性工程，从做数据、搭集群、优化、推理优化再到大家能使用起来，每个环节环环相扣，它就像造芯片，但凡一个模块没做对都不行。
但这不是一蹴而就，所以我们当时定义了L1到L2，那时候让大家最好体验模型的方式就是闲聊（chatbot），然后逐渐模型能力提升，给它一个任务能帮你完成，这个就是现在Agent的定义。后面我们还想清楚一件事，就是AI最终的基座模型应该很拟人，他应该是多模态输入、多模态输出，去逐渐跟物理世界交互。
所以这是为什么，之前xAI做了很多个模型，你测试它可能十个问题会发现，总有几个问题不怎么对。这就说明它中间会有哪个环节、组件没有做对。所以只有当你把它做对了，最后才能有一个比较好的综合表现。所以我们当时想的比较清楚，这是个系统性工程。
因为我们是在ChatGPT发布前一年就成立了，那时候全球竞争没那么激烈，所以当时我们说服了一批90后、95后的研究员回国，MiniMax也有了初始的人才积累。
当时我们首个产品是chatbot，因为那个时候的模型最直接的需求就是闲聊。然后逐渐随着模型能力的提升，有了Goal-driven，就是你给模型一个任务，然后他慢慢完成，也就是后来Agent的概念。
至此，我们相信未来的基座模型会很拟人，多模态的输入，多模态的输出跟物理世界交互。根据这样的判断，我们从第一天就三种模态（文字、语音、图片）都做。
虽然做了多模，但背后八成的资源都是可以共用的，这也是为什么MiniMax今天在做融合模态大模型比其他公司轻松很多。接下来，谷歌、OpenAI都会走相对全模态融合的模型路线，大家可以和模型用非常简单的方式去交互，这就是趋势。
基于模型之上，我们会做产品，但我们经常会说，模型才是我们的产品，而传统意义上的产品反而像渠道。因为模型升级迭代太快了，现在全球已经非常头部的应用公司每周、每几天都要迭代，否则就可能掉队。
比如欧洲的Loveable，他们自己都不知道自己的PMF（Product Market Fit产品市场匹配度）是什么，他们每周的PMF都会因为模型的迭代而变化。因为他们模型一更新，用户使用的功能类型就不一样了。再比如谷歌的Banana pro，在没有这个模型之前类似产品都做不出来，但有了之后才能用对话的方式做图做PPT做漫画。
这是定义未来模型的体验是什么样子。所以全模态和模型其实才是MiniMax的核心产品。
另一点是全球化，也是从公司成立第一天就开始了，我们每发一个模型或每做一个产品都是全球一起发，且尽可能支持更多的语言。
所以总结来看，MiniMax是全球少有做出全模态，尤其是全模态媒体模型的玩家，且只用到谷歌等巨头1-2%的资源，并没有像OpenAI一样在算力等方面烧钱，这是一种完全不一样的经济模型去实现AGI。我们的愿景就成了“make OpenAI accessible to everyone”，让大家真的用得起，可以基于它去实实在在对大家生活和生产有一些帮助。
问：IPO的感受，挂牌之后公司明年整体的方向？
贠烨祎：我对IPO内心极度平静，可能就是公司成长过程中的一步。
对AI公司来说，很难讲五年规划，因为我们最初的五年线路图基本三年就实现了。未来三年对我们而言，模型依旧是最重要的，现在做大基础设施做数据，这些所有都是为了定义下一代模型的体验，即模态融合。
大家看Gemini3和nano banana之类都只是个开始，它的表现已经比去年高出一个量级但还是有很多的问题和偏差，你跟它沟通三四轮之后，它没办法记住你的问题和提示词了，所以他还没有办法让我们每一个普通人真的用好。
生成模型融合这块，我们其实跟美国的差距没有那么大了，差距逐渐缩小，我们在全球市场也有更大的优势。MiniMax第一天就把多个模态做了，模型的这个架构各个方面都对齐了，现在就轻松一些。
比如说视频的编辑模型，你的文本语言模型和多模态理解模型做的不好效果就不行。所以偏科的模型公司，要补的课就会多一些，LM、VLM的课都要补，这是今年最重要的事情。
我们现在To B的增速是非常快的，尤其是2025年上半年开始做了海外，现在在token层面国内外差不多，但海外付费习惯更好，所以我们海外To B业务已经超过了国内。
在C端我们并不是什么都做，也不觉得什么都是我们的机会，因为第一天就直到我们永远打不了字节、阿里、腾讯的流量大战。每做一个业务都要想清楚核心的优势和壁垒，是否具备成为头部玩家的条件，否则就硬上是资源浪费。
我们比较看重的一个就是从内容工具到内容平台，同时我们也比较看重Agent，因为没有人能做出一个万能的Agent满足所有需求，所以这里面的市场空间很大。另外一个看好的就是陪伴这件事，因为新一代，00后、05后都是跟AI一起长大的，下一代人跟AI之间，陪伴的关系是很关键的。
但陪伴的爆发点不会在2026年，因为不损失信息的长文本输入输出这个记忆很难做，OpenAI也是用一些工程化的方式去解决，就是一直给你总结你之前的那些记忆，但是可能给你总结错。这就要通过改模型架构等方式解决，并非一蹴而就，属于三年周期的事情。不过内容、Agent这些生产力的场景，明年都会有非常大的变化。
问：如何面对大厂们的追赶？
贠烨祎：没必要刚正面，尤其是在你还没有完全杀出一条血路的时候，核心是不要过度去思考竞争，而是思考差异化和优势。
现在国内大厂最在意的是DAU，不能错过新流量入口是其最在意的。但MiniMax最在意的是，能否定义新一代的智能。因为今天用户、企业不会只选择一个模型，大家工作和聊天的场景可能还是会混用模型。所以核心就是你在这样的模型市场里，要找到自己的定位。海螺3就发挥了MiniMax的多模态优势，全球有这样能力的不过四五家。
在一个快速扩大的市场里，每家找到自己的差异点跟调性，它就能存活的比较好。比如说海螺动态范围的效果做的非常好，对镜头的切换做的非常好；极梦就是生图会做的非常好，这个就是各家找到自己的调性，他都可以在这样的市场里面存活。但这个只是第一阶段，下一个阶段就会实现全模态的融合，它其实就会完全颠覆咱们今天所看到的产品的形态。可能会有一些公司掉队。
产品负责人：最近跟一些国内投资人聊，其实第一次接触我们公司的投资人问的是同样的问题。现在大家一个固有印象里，觉得大厂是一个梯队、六小龙是一个梯队，这已经是上一个时代的标签了。如果单纯做语言模型的公司，天花板在未来的周期内会比较明显。
现在创业公司跟大厂比拼，就是生态位的竞争。AI聊天其实就是大厂在重复上一个十年移动互联网时代的模式，投资人就想问国内这样流量内卷，什么时候能看到回头钱，我们就坚定不做这条路，做更高价值的路，比如coding场景，它是一个没有被公众认知到一个高价值场景，我们的M2是全球第一个国产大模型，能够冲到这个coding场景调用全球调用量前三的。
回头来看，所谓大厂、小厂是上一代的标签，大家现在可能就只有一个梯队，就是做全模态，能否做到顶尖的这么一个梯队，全球现在就4到5家了。行业里面，大家去需要重新定义什么是第一梯队。
问：现在衡量模型价值的指标，发生怎么样的变化？
产品负责人：AI是一个生产决定需求的时代，我们不看重DAU、MAU这些，因为它还是移动互联网时代的标尺。AI是一个生产决定需求的一个时代，我们要看的是什么呢？最简单的就是去看用户愿意为哪怎么样模型付费。
大家之前都AI公司固有的一些印象，可能亏损很巨额商业化很艰难的。但MiniMax代表，这一代AI公司探索出了自己的一条路。
首先，在全球能找到一批愿意为模型付费的用户，这就意味着他能为专业用户创造价值。这样的付费用户数在所有用户数里的占比，比大厂和上一代的AI公司可能要更高。这个反映了这一代的模型相比上一代能实际的给专业的使用者创造价值。他们可能用海螺视频做出了播放量过亿，或者是单笔可以卖到10万20万的这个AI广告片，他就愿意把钱付给我们。要知道，一个真正能做到音画同出多镜头切换的模型，它其实根本不是产品层面能够优化的。
这个变现效率和上一代AI公司相比，其实已经是非常高了，已经是探索出了一条新的道路。其中的关键，是找准consumer，它是介于用户和专业企业之间。
问：对于现在价格战的思考？
贠烨祎：便宜绝对不是一个特点，如果只会打价格战，最后不会有人买的。一开始要进入这个市场可以价格低，但之后一定要找到特点。
今天基本上全球的客户用户其实还是以性能表现定价。现在，我们视频模型的定价跟Sora还是有三四倍的差别，但是我觉得这个差距会被很快缩小。我觉得半年一年最多可能两年我们国内的价格就至少跟美国去到一个数量级。
现在音频方面我们就没必要再海外打价格战，因为做的已经很好。至少大家听到的所有有声书基本都是我们的模型，微信读书、小度都是。所以选择我们，要不就是现在在用更美国更贵的模型转到这里，要不就是你打开了更多的场景。
现在推理的成本是在下降，但我们发现美国模型的价格不是下降的，很多是涨价的。所以我非常期待涨价，就是你跟美国某些差距更小为什么不涨呢？我们现在成本做到了海外大厂可能个位数的水平。
需要强调的是，这不是一个存量的市场，现在不存在打价格战的问题，它不是电商，它也不是消费，它是生产决定的问题。所以建议大家用实际的付费，包括实际的商业化收入来衡量。
问：MiniMax后续是否会偏向海外市场？
贠烨祎：不会，国内其实是个付费意愿很高的市场。你看之前，哪吒之类的电影都能如此叫座，大家都付得起，还付得起“二刷”、“三刷”，核心是我们是否能真正给用户带来价值，把工作效率变高、工作时间缩短。所以我们还是海内外一起做。
问：面对行业高薪抢人才，MiniMax怎么看的？
贠烨祎：我认为顶级的、最好的人才，全世界可能就那5到10个人，绝对不是单纯靠钱能打动的。他一定能赚足够多的钱，因为到最后可能剩三、两家公司PK的时候，给的绝对是一模一样的。所以最好的人才都非常清楚自己想要什么，没有任何可能说服他，而是他自己想清楚了他自己做的一个选择。
另一类人才可能更看重成长空间，因为这个行业机会太多了，就每天发生非常大的变化。公司的增速、各个产品的增速、技术的增速都非常快。所以在人才上的双向选择上并没有那么复杂。
基于这两类TOP的人才外，再构成现有的梯队，很重要的是你能培养出更符合你的体系，能跟你一起成长的人才，这个是很关键的。另外因为这个行业周期很快，其实也就三五年的时间就会培育出类似于全球顶尖的人才。
问：未来就是在toB和商业化上有什么趋势和变化？
贠烨祎：B端上我们还是非常坚定的选择的，不是什么都做，坦白说，私有化的部署之类我们确实没做。不能说没有价值，但核心是我们觉得模型叠的更新迭代太快了，我可能还没给企业部署完，新的模型就发布了。我们基本上都是可以循环的收入。
我们看到的趋势就是，中小B端会逐渐往这个大B端去拓展。然后包括一些垂类的厂商也会更愿意跟我们去合作。就是模型的表现每次变好，就会有更多的场景愿意选你的模型，就是这么简单。
问：业界也有个观点说，这两年应用的大快速的拓展是因为那个推理价格的下降，你们怎么看呢？
贠烨祎：推理的成本是在下降，我们把价格拉出来，你会非常惊喜的发现，美国模型的价格不是下降的，很多是涨价的。
问：为什么基座模型现在依旧如此重要？
贠烨祎：基座模型必须做，核心就是只有基模在去定义未来的体验。有很多很多的例子，就是只有基模有了很强的体验，应用层才能基于这些基模做各种各样的类型。第二件事情是，基模越少定价权越强。所以你能看到，现在美国这几个公司价格都挺贵的，但不管是软件公司还是什么，他们还都得咬着牙用。所以只做应用层的公司非常痛的，就是要给大量的费用支付到模型层。
同时因为你能定义未来的模型的feature，然后你又有定价权，所以其实你更知道未来的产品应该怎么做。
问：不是因为最开始MiniMax场景和需求选的准才成功的？
贠烨祎：我们的视角不是像互联网公司抓这种需求的机会，更像是模型它就到那个点了。我们用一个什么样的用户交互界面让大家能更好的把模型使用起来，这其实是我们做产品的思路。
问：后续大模型的幻觉如何优化？
贠烨祎：首先大家得先理解一下大模型是啥呢，就深度学习就是概率，它永远不可能百分百，所以大模型一定有幻觉只是这个幻觉率降低的问题。所以通过非常多的技术手段可以降低，你会发现这个基本上什么一年半年一个数量级，但是消除是不可能的，自动驾驶也没有办法保证百分百。
如果是大家能清晰定义出的问题，一定都会被解决的。就是我们可以想想，有什么问题是我们定义不清楚的，然后我们以后就干这些问题就不会被AI替代。
