重點摘要:
- MiniMax共同創辦人嚴燁愈發看好年底前達成10億美元年度經常性收入(ARR)目標
- 公司將模型智慧置於規模擴張之上,定義通用人工智慧(AGI)為創造全球GDP的1%
- MiniMax-W於9月1日下跌3.5%,沽空金額達6.2134億港元,沽空比率為6.668%
重點摘要:

MiniMax共同創辦人押注通向通用人工智慧的道路在於模型智慧,而非規模擴張。
MiniMax共同創辦人嚴燁表示,公司愈發有信心在年底前達成10億美元的年度經常性收入目標,並將模型智慧置於規模擴張之上,將AGI定義為具備自主創造全球GDP 1%的能力。
「提升大型AI模型的智慧而非數量擴張,是我們的首要任務,」嚴燁表示。「如果AI能自主創造全球GDP的1%,那很可能已達到AGI階段。」
這項指引發布之際,MiniMax-W(00100.HK)於9月1日下跌3.5%,沽空金額達6.2134億港元,沽空比率為6.668%。這家總部位於上海的人工智慧實驗室公布,2026年上半年營收年增283.1%至1.166億美元,受惠於基礎設施成本下降,毛利改善464.8%。
10億美元的ARR目標將較當前年化營收水準成長約九倍,這項門檻凸顯了公司轉向以智慧為核心的模型(如4,280億參數的M3)所承擔的重大風險。
MiniMax的戰略轉變使其有別於競相推出更大規模模型家族的同業。公司旗艦模型M3為一款擁有4,280億參數的混合專家模型,每個token約有230億活躍參數,具備100萬token的上下文視窗,定價為每百萬輸入token 0.30美元、每百萬輸出token 1.20美元——僅為OpenAI GPT-5.3 Codex(1.25美元和10.00美元)及Anthropic Claude Opus 4.6(5.00美元和25.00美元)定價的一小部分。M3在SWE-bench Verified基準測試中得分80.5%,優於GPT-5.3 Codex約75%的成績。
定價優勢源於結構性因素而非推廣手段。MiniMax的稀疏注意力架構在100萬token上下文下將每個token的運算成本削減28.4倍,使其在保護利潤率的同時以低價競爭西方市場的既有業者。這項效率推動了上半年毛利改善464.8%。
嚴燁對AGI的定義——自主創造全球GDP的1%——勾勒出公司消費者優先的戰略。其Talkie陪伴應用已吸引約1,100萬月活躍用戶和1,700萬次下載,為模型訓練提供多模態互動數據。公司服務超過3億用戶及遍及200個國家的逾100萬企業開發者。
MiniMax-W於2026年1月在港交所上市,首日股價飆升109%,市值超過1,000億港元(約128億美元)。IPO募資48億港元,其中90%的資金指定用於研發。達成10億美元ARR目標將驗證市場對該股所賦予的高溢價估值,而該股目前正面對沉重的沽空壓力。公司開源發布M系列模型,加上與Anthropic相容的API,使其成為從Claude遷移的開發者的低成本預設選擇,這一管道可能加速2027年後的ARR增長。
本文僅供資訊參考,不構成投資建議。