2026年初，Minimax以60亿美元估值登陆港股，上市后股价一路飙升，短短两个月内累计最高涨幅超7倍，市值一度突破4100亿港元。
截至4月1日，其市值仍维持在3300亿港元以上。对照其2025年全年7904万美元的营收，这一市值对应的市销率（PS）已超过500倍。
这一夸张的估值水平，不仅远超OpenAI（一级市场100-135倍PS）、Anthropic（100倍PS）等全球AI巨头，更碾压了百度、腾讯等国内科技巨头50-100倍的市销率。
部分大模型厂商的PS指标对比，豆包AI收集整理
一边是“持续亏损”的基本面：2025年其模型训练成本高达2.5亿美元，远超全年营收；另一边则是千亿市值的资本狂欢。
Minimax究竟凭借什么，赢得了市场的如此青睐？本文将从资本逻辑、时代背景、潜在风险四个核心维度，深入剖析Minimax估值神话背后的真相与隐忧。
一、资本追捧Minimax的四大核心逻辑
资本市场绝大多数时候都是用脚投票的，Minimax上市已超3个月，不仅没有股价跌落，甚至不断震荡走高，创下超3000亿市值的增长神话，这已足够说明市场投资者的态度——并非毫无逻辑的资本炒作。
资本之所以如此看高Minimax，源于资本对其技术、商业化、运营效率及赛道卡位四大核心优势的认可，让它们愿意相信未来还有更多的想象空间。
Minimax作为国内最早聚焦多模态的大模型公司之一，自成立之初便将目标锚定全球市场。
凭借“全模态闭环+成本最优”的独特技术路线，以及全球化布局的先发优势，2025年前9个月，Minimax的海外收入占比超60%，成功借助海外更强的付费能力实现模型研发的“自我回血”，成为国内少数实现海外规模化变现的大模型企业。
在多模态布局上，Minimax实现了文本、语音、视频、音乐、图像的全场景覆盖，迭代速度更是处于行业领先水平：
基座语言模型从M2迭代至M2.7，周期缩短至1-2个月；视频模型Hailuo从1.0升级到2.3，迭代周期也降至4个月。
与此同时，Minimax多个模态的性能均稳居行业中上游：
语音模型Speech-2.6的ELO值达1153，跻身全球前列；视频模型Hailuo2.3在SuperCLUE图生视频榜单中排名第4，是唯一进入前六的创业公司产品。
token性价比更是其核心竞争力。MinimaxM2.1的输入价仅为0.3美元/百万token，仅为OpenAI的17%、智谱的55%，在智能指数进入全球前10的大模型中，其性价比稳居首位。
部分主流大模型token成本比较，数据截至2026年3月
这种“单位智能下的成本最优”策略，让其在Agent、泛娱乐等需要规模化落地的场景中，成为企业和开发者的首选，直接推动API业务快速增长。
更为关键的是，面对DeepSeek等“技术出色且token成本更低”的竞品冲击，Minimax始终保持快速战略调整，技术迭代效率持续提升。
其从“为C端产品服务的极致ROI思路”，转向“架构创新+数据合成”的技术路线，推出混合注意力架构、全模态数据合成流水线，使得模型智能指数从M2.1的39提升至M2.7的49.6——在实现技术能力突破的同时，牢牢守住了多模态的核心优势。
在商业化落地层面，Minimax通过差异化产品定位和轻资产运营模式快速变现，展现出远超同行的执行力，成为国内少数实现规模化收入的大模型创业公司。
ToC端，Minimax避开Chatbot红海，聚焦情感陪聊（Talkie/星野）、视频生成（海螺AI）等细分赛道，实现差异化突围：
其中，Talkie月活用户达2000万，付费率6.9%，人均日使用时长超70分钟，探索出“订阅+内购+广告”的多元变现模式，仅广告收入就占Talkie总收入的60%以上；
海螺AI表现更为亮眼，2025年前9个月营收暴增644%，ARPPU（每付费用户平均收入）达56.1美元，海外营收占比超80%，变现能力凸显。
ToB端，Minimax摒弃重资产项目制，聚焦轻资产API接口服务，商业化效率大幅提升。
2025年，其API收入占比升至41%，年化经常性收入（ARR）达1.5亿美元，月环比增速加速至14%；凭借高性价比，成为OpenClaw等开源生态的核心支撑，API调用量同比增长6倍。
此外，运营效率上，Minimax展现出极致的组织能力——用远少于同行的资源，实现了模型快速迭代和产品落地，人力、算力的投入产出比远超行业平均水平。
人才结构上，2025年底Minimax员工仅428人，远低于智谱的883人，其中研发人员占比近75%，全部聚焦核心技术研发。
尽管研发人员单人月成本高达16万元（不含期权），但全年总薪资支出约1亿美元，仅为营收的90%左右，人力成本已基本实现营收覆盖；而智谱的人力成本仍为营收的1.5倍以上，两者差距显著。
算力投入上，2025年Minimax算力投入达2.5亿美元，规模虽大，但收入对算力成本的覆盖能力、第三方平台Token调用量均显著优于智谱。
同时，其采用第三方云服务的轻资产模式，算力投入可根据商业化需求灵活调整，更适配创业公司的资金现状，有效降低了运营风险。
获客成本上，2025年Minimax单个新增注册用户的获客成本从0.8美元降至0.4美元，成本减半的同时，用户规模仍保持高速增长，真正体现“技术驱动增长”的核心逻辑，而非依赖烧钱营销的短期狂欢。
二、中国AI出海的“成本红利窗口”，是最关键基石
Minimax的爆发式成长，离不开中国大模型行业崛起的时代背景。
Token作为大模型处理信息的基本单元，其调用量是衡量AI真实需求与商业价值的核心指标，堪称AI时代的“数字石油”。
近年来，中国大模型在多模态、Agent等细分领域已实现局部超越：2026年Q1，OpenRouter平台数据显示，中国大模型Token调用量占比达61%，首次超越美国（39%）；从2024年底的1.2%到如今的61%，仅用14个月便完成了从跟跑到领跑的质变。
中国大模型在多维度方面已经领先全球，时间截至2026年3月
这一“光速”增长的背后，核心得益于中国Token的极致低成本。
截至目前，中国头部大模型的Token输入成本仅为美国顶级水平的1/50–1/17，输出成本为1/55–1/10，综合成本仅为美国的4%–6%，且在性能同等或接近的前提下实现，成本优势呈碾压级。
支撑这一极致低成本的底层因素，是电力成本。
大模型运营成本中，60%-80%为电费——中国西部绿电价仅0.13-0.3元/度，而美国工业电价达0.8-1.2元/度，差距达4-5倍。
叠加MoE架构、极致量化、KV缓存等技术优化，中国模型的推理效率再提升3-10倍，成本优势被进一步放大。
而Minimax恰好踩中了这一红利：
其M2.7模型的智能指数达49.6，与OpenAI、Anthropic等全球龙头的差距不足5个点，技术实力具备全球竞争力；
同时，其Token定价仅为海外头部厂商的1/5-1/10，成为全球AI应用开发者的“性价比之选”，也因此成为中国Token出海超级红利期中最显著的受益者。
有分析认为，在不可复制的电力成本壁垒、持续强化的用户生态效应下，未来3年仍将是中国Token出海的黄金红利期。
这也意味着，Minimax这类企业仍有充足的成长空间。
三，3000亿市值背后的隐忧与考验
尽管Minimax的优势十分突出，但必须清醒认识到：这些优势更多是“创业公司的相对优势”，而非“不可替代的绝对壁垒”。
其3000亿港元市值的背后，隐藏着诸多潜在风险，这些风险将在未来2-3年逐步显现，持续考验其估值的可持续性。
2025年，MinimaxAPI业务收入同比暴增近300%，核心依赖OpenClaw爆火带来的Token调用量激增，但这种开源场景的流量具有极强的临时性和替代性，未来增长能否持续，仍存在不确定性。
需要指出的是，2025年Minimax的训练成本高达2.5亿美元，已超过全年营收；而模型每升级一代，训练成本就会增长3-5倍，收入与成本的剪刀差正持续扩大。其真实盈利能力还很弱，需要依赖外部融资支撑模型迭代。
尽管2025年上半年其毛利率达到64.6%，但这仅为会计口径的“纸面数据”——占总支出50%以上的训练算力成本被计入研发费用，未纳入毛利率核算，其真实盈利能力实际更低。
同时，Minimax的技术优势也难以形成长期壁垒。Minimax的多模态能力虽全面，但并非行业顶尖——例如其视频生成速度为171.4秒/视频，远慢于快手可灵；其核心的性价比优势也极易被复制，小米Mimo-V2-Pro在OpenRouter的调用量已短期超过Minimax。
大模型行业竞争最终仍会从“差异化竞争”转向“价格战+规模战”，而与Google、OpenAI等全球巨头相比，Minimax在模型架构创新、数据质量、用户规模等方面仍有明显差距，技术优势难以长期维持。
更重要的是，行业内卷加剧挤压生存空间。当前，大模型行业已从“百模之战”逐步走向“基模五强”，字节、阿里、百度等大厂凭借流量、数据、算力的绝对优势，持续挤压创业公司的生存空间；
同时，DeepSeek等竞品以更低定价冲击API市场，进一步加剧竞争。
对于Minimax而言，“技术追赶+市场份额争夺+成本压力”的三重挑战不容忽视。
与此同时，全球AI监管政策持续收紧，Minimax的合成数据训练模式、海外数据跨境流动等均面临合规风险。随着海外厂商技术提升和成本下降，其性价比优势将逐步减弱，全球市场竞争将更加激烈。
四，尾声
不可否认，Minimax是中国大模型创业公司中的优秀代表。其在多模态技术、极致运营效率、差异化商业化、精准战略选择上的能力，远超多数同行，成为创业公司在大厂围堵下实现突围的范本。
这也是其能够获得资本市场短期认可、撑起千亿市值的核心原因。
但长期来看，估值向基本面回归是必然趋势。Minimax想要维持当前估值、赢得更高估值溢价，还需在模型技术上实现更多核心突破，在算力成本上实现实质性下降，才能在日益激烈的行业内卷中站稳脚跟，将短期的资本热度，转化为长期的发展优势。（完）
