近年来，AI领域的竞争格局发生了显著变化。曾经，投资人最关心的问题是“如果OpenAI做了，你怎么办”，如今则演变为“如果大厂入局，你如何应对”。甚至有业内人士戏称，“大厂一出手，小公司得抖三抖”。
在国外，谷歌正通过多产品矩阵策略追赶ChatGPT；而在国内，豆包已经超越DeepSeek，成为月活用户规模最大的原生AI应用。尽管大厂在某些AI领域展现出“降维打击”的实力，但仍有一些初创企业试图在这片红海中突围。
MiniMax便是其中之一。今年6月，市场传出其IPO的消息；7月，公司又完成了一笔近3亿美元的新融资，向外界传递出“仍在牌桌”的信号。这家公司从早期便押注多模态路线，将模型层明确划分为文本、语言、视频、音乐四个方向，并在“产模一体”的思路下，陆续推出了海螺视频、星野、Agent等产品，形成了如今的产品矩阵。
从2024年开始，MiniMax调整了策略，实施“产模分离”——技术和产品分开发展，技术追求能力上限，产品专注用户体验。尽管如此，模型能力仍是其产品的基石，只是技术探索不再受限于产品形态。
字节的AI版图与MiniMax的路径不谋而合。字节的模型层以豆包大模型为核心，涵盖文本、语音、视频三种类型；产品层则更加丰富，包括AI助手、Agent、图像视频、情感、音乐、编程、教育等多个大类。海螺视频是即梦的主要竞争对手，星野则在AI陪伴赛道与猫箱展开激烈竞争。
如果将字节比作AI领域的“超级工厂”，那么MiniMax更像是一家灵活的“原生作坊”。它不走“AI+传统产品”的路线，而是围绕多模态生成、自然语言交互、自主决策等AI核心能力，从零开始构建全新的产品形态和交互逻辑。
字节的批量产品制造能力有目共睹。在打造AI产品矩阵时，其已有许多参考对象，例如ChatGPT之于豆包，星野之于猫箱，妙鸭之于星绘等。而MiniMax成立初期，市场上几乎是一片空白。对于一家初创公司来说，选择方向比执行路径更为重要。
MiniMax的创业口号是“Intelligence with Everyone”。创始人闫俊杰认为，让每个人都用得起AI才是未来的发展趋势。这种人本主义精神在当下强调智能和AGI的背景下显得尤为独特，也解释了其侧重C端市场的原因。
以产品为导向，MiniMax的模型架构非常清晰，设有文本、视频、图像和语音四个团队，打造的模型能力分别对应其产品线。Talkie是MiniMax的第一款产品，国内对应的是星野，这两款AI社交产品支撑了公司的大部分营收。以“MiniMax”为品牌的是文本模型基座，以“海螺AI”为品牌的是视频和语言线。
在AI视频赛道，海螺AI的用户更偏向C端，而竞品可灵AI则更偏向B端。在语音赛道，MiniMax的优势更为明显，积累了一批教育、文娱领域的客户。目前，其官网显示语音生成是一款独立产品，未来可能针对音频线推出新品牌，但名称尚未确定。
除了既有模型线，MiniMax还新押注了Agent方向，并推出了通用Agent和视频Agent产品。通用Agent产品被并入MiniMax对话产品，视频Agent则作为一项功能纳入海螺AI。至此，MiniMax形成了集Agent、对话助手、AI视频、AI语音、AI社交为一体的产品矩阵。
Kimi发布前期，其创始人杨植麟也曾表达过类似的想法。他认为Kimi可以作为验证模型能力的产品，等到模型能力达标后，可以从Kimi中分裂出多款AI应用。然而，从现实来看，月之暗面最终选择All in Kimi，裁撤了其他产品线；而MiniMax则沿着这条路走到现在，并有意打造了“MiniMax AI”和“海螺AI”两个产品品牌。
提到AI产品工厂，字节无疑是典型代表。据不完全统计，自AIGC浪潮以来，字节已打造了近二十款AI应用，海内外同步推进，流量表现可观。尽管MiniMax正逐步向字节靠拢，也被纳入“AI产品工厂”的范畴，但二者本质折射出大厂与AI创业公司的差异化路径。
字节的技术逻辑是“集中式模型研发+分散式产品应用”，即通过豆包大模型一个核心大模型，为多个功能产品提供底层能力支撑。这种模式体现了大平台的效率，技术资源集中，模型能力可复用。
在产品层面，字节的AI矩阵几乎覆盖了用户日常与创作的各种高频场景，从助手、教育、编程、音乐、图像、情感到办公，每个细分领域都有对应产品，透露出其多产品并行、多点开花的战术。
上线产品时，字节初期借助抖音为AI产品引流，先导入至小程序，再独立成为一款应用。通过引流获客、AB测试、数据反馈等方式，字节迅速复制出大量标准化的AI应用，形成了庞大的AI应用生态。
相比之下，MiniMax显得没有章法。例如，其在确认品牌对外输出时经历过一番波折。原本的“海螺”属于对话助手，后来因其视频功能更加亮眼，才将该品牌名字专门赋予给了AI视频产品。
MiniMax的产品数量不多，但大部分可称得上是“精品”。Talkie影响了包括猫箱在内的一系列AI陪伴类产品的形态，为MiniMax商业化贡献了大头。海螺AI在用户数量和模型生成能力上，均处于国内第一梯队。
在产品策略上，MiniMax没有追求“大而全”的功能覆盖，而是高度聚焦于AI与用户交互的核心场景，精选少量产品，放大交互体验。按照豆包的产品逻辑，MiniMax本可以将语音、视频、对话等功能聚合于单一应用，通过统一入口集成多模态AI能力，一站式解决用户分散任务需求。但这种“全能型”策略的弊端在于功能叠加会稀释场景专注度，导致用户行为数据碎片化，难以形成精准反馈闭环，不仅影响模型的后期训练，也影响产品体验优化。
一位博主表示，他看到网上的“月半猫”火了，也想模仿做爆款。“别的工具都试了，效果都不理想，只有海螺能做出那种贱兮兮和灵动的表情。”而另一位电商创业者则更喜欢用字节的即梦，他给出的理由是“出品稳定，不会太崩，也不会太差”。
MiniMax的目标已经明确：要上市，要追赶AGI。资本市场更关注的是，其是否具备可持续增长的商业模式，收入是否健康且可规模化，未来是否值得长期投资。
目前，MiniMax的主要营收来自Talkie和星野，这类产品聚焦于人格化陪伴、情感对话等体验型场景，用户粘性可能较高，但直接付费动机较弱，难以形成“硬”收入支柱。具有生产力性质的海螺视频、Agent等产品有拉动收入的潜力，但资本市场仍会质疑情感陪伴是否是一门好生意，以及这种模式能否支撑起百亿估值。
当前，MiniMax的收入多来自于单一的C端产品线，且以免费或轻度付费为主。一旦C端增长放缓、用户付费意愿下降，或市场竞争加剧，整体收入与盈利能力可能面临较大压力。其尚未建立起从“用户获取”到“付费转化”再到“长期留存与复购”的完整、可规模化的商业闭环。技术的优势能否与商业化划等号也有待考察，毕竟用户只会为体验而买单。
经过一轮洗牌，资本和市场已逐渐进入收敛期。但MiniMax仍具备留在牌桌上的稀缺性。其技术路径具有差异化特点：早期布局多模态技术，将文本、图像、语音、视频等多种模态的能力进行融合，形成全栈AI能力；在大模型架构上进行创新，采用线性注意力机制替代传统的Transformer架构，大幅提升效率和降低成本；长上下文能力、Agent能力和推理能力也在内化成为AI产品的一部分。
在当前绝大多数AI创业公司和大厂都将重心放在“工具型AI”上的背景下，MiniMax打破了明显的分割线，持续输出一批“小而精”的AI原生应用产品，成为了字节跳动的某种“B面”。其创业时的定位，本质上是瞄准了“AI普惠化+人格化体验”的未来C端市场，不只提供单一功能工具，也要打造有温度的AI，满足用户的情感连接、心理支持、虚拟社交等深层次需求。
MiniMax的下一步，是在保持稀缺性的同时，证明自己不仅“有未来”，更“有当下”。既要坚持技术理想，也要面对商业现实，继续在模型、产品基础上，走出一条差异化道路。
