2026年上半年,MiniMax总收入约1.2亿美元,同比增长283%,其中B端业务收入7390万美元,同比增幅超过700%。这家AI独角兽用一份亮眼的成绩单证明,Agent驱动的企业上云需求正在爆发,而云服务器ECS这类基础设施,也随之成为AI商业化落地的重要底座。
营收翻三倍,B端业务成了主力
2026年上半年,MiniMax交出的这份成绩单确实让不少人意外。总收入约1.2亿美元,同比增长283%。其中B端业务贡献了7390万美元,同比增幅超过700%,占总收入的比重从去年同期的30.3%一路涨到63.4%。说白了,企业客户已经取代个人用户,成为这家AI公司最核心的收入来源。
- 总收入1.2亿美元,同比增长283%
- B端收入7390万美元,同比增幅超700%
- B端占比从30.3%升至63.4%
ARR达8亿美元,海外市场贡献六成
截至8月,MiniMax的年度经常性收入(ARR)达到8亿美元。值得注意的是,To B业务占了其中约80%,To C只有20%。这也能看出,大模型公司的商业模式正在从“卖会员”转向“卖服务”。另外,上半年海外市场贡献了约六成收入,全球化策略的效果相当明显。
在成本控制上,销售及分销开支同比下降17.9%至2700万美元,毛利同比增长464.8%至2081万美元。虽然净亏损仍有3.6亿美元,但相比去年同期的约4亿美元已经有所收窄。钱花得更少,赚得更多,这显然是个健康增长的信号。
Agent正在改写AI消费范式
MiniMax CEO闫俊杰最近提到一个关键变化:模型消费范式已经从“人与AI直接对话”转向“Agent与AI的多轮级联交互”。什么意思?以前是用户打开聊天框问问题,现在则是Agent程序在后台自动调用模型,完成复杂任务。这种模式带来的推理需求增长,比人类用户和消息数的增长要快得多。
数据也能说明问题。2026年7月,MiniMax全平台Token消耗量是1月份的20倍。全球企业客户与开发者数量突破200万,是2025年底的10倍。Agent正在成为真正的“流量入口”。
后训练成为Scaling的新上限
行业里正在形成一个新共识:后训练才是Scaling的新上限。过去大家拼预训练,觉得模型参数越大越好。但现在,大模型Scaling正从单一的预训练扩展到中训练、后训练及强化学习。推理计算效率的提升与后训练规模的扩大基本呈线性相关。换句话说,光有“大”不够,还得“练得巧”。
MiniMax在这条路上走得很激进。他们正在研发M3 Pro、M3.1和H3.1三个新模型。其中M3 Pro参数规模约3万亿,采用自研MSA 2.0架构,目标是让模型在复杂推理任务上达到新水平。同时,MiniMax计划在M3.1推出时,把推理成本降到M3初期的三分之一。成本下降,意味着Agent应用可以更大规模落地。
开源模型H3意外火了
MiniMax开源的 multimodal 模型H3,发布三周后全球下载量突破2400万次,衍生出超过300个公开模型。这个模型把语言模型深度嵌入视觉生成流,实现了全局上下文感知和多主体一致性控制。简单说,它不只是会聊天,还能精准生成和编辑图像,同时保持画面中多个物体的一致性。开发者们显然很喜欢这种“开箱即用”的能力。
企业上云,怎么抓住这波AI红利?
Agent爆发带来的直接后果,就是企业需要更强的算力和更灵活的部署方式。过去企业上云是为了“存储和计算”,现在则是为了“跑AI Agent”。云服务器ECS作为最基础的计算资源,成了承接Token消耗和模型推理的关键。对中小企业来说,直接对接易枫顺 - 阿里云官方旗舰级代理商,往往能拿到比官网更低的折扣和更省心的服务。
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FAQ
Q: MiniMax的B端业务为什么增长这么快?
A: 因为Agent应用爆发,企业需要大量调用模型API来构建自动化流程。MiniMax在海外市场拓展也很成功,To B收入占比从30%冲到63%,靠的就是企业客户和开发者数量突破200万。
Q: 后训练为什么比预训练更重要?
A: 现在模型参数越来越大,但实际效果取决于训练方法。后训练和强化学习能让模型更听话、更擅长推理。MiniMax等公司发现,推理计算效率与后训练规模基本线性相关,所以大家都在押注后训练。
Q: 中小企业想用AI Agent,该怎么控制成本?
A: 别盲目堆GPU。先算清Token消耗量,选择合适规格的云服务器ECS,同时留意阿里云代金券等优惠。通过阿里云代理商采购通常能获得更低价格,还能得到部署支持。
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来源:爱范儿