MiniMax (00100.HK) 2025年全年业绩直播
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纪要
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会议摘要
eMax公司2025年在全模态研发能力上取得显著进展，推出M2系列模型，涵盖编程、视频、语音和音乐生成，获得全球开发者认可，收入达7900万美元，同比增长159%。公司计划通过M3和海鸥3模型深化智能边界，强调长期积累、快速迭代和多模态融合战略，致力于编程和办公领域的智能体广泛应用，展现在AI行业竞争中的强劲实力和信心。管理层感谢参与者，鼓励与投资者关系团队保持沟通，分享AI提升组织效率和创新能力的经验，以及AI原生组织带来的认知优势和清晰的模型研发方向。
会议速览
2025年权益电话会议：前瞻性陈述与财务指标讨论会议强调了前瞻性陈述的风险与不确定性，提醒关注官方公告与财务指标。管理层以中文为主进行沟通，第三方提供英文同声传译。会议中提及的货币单位为美元，非IFS财务指标仅供补充参考。
2025年AI技术突破与全球化布局：构建全模态研发能力与市场拓展回顾2025年，公司构建了全模态研发能力，包括语言、视频、语音和音乐等模态，推出了具备全球竞争力的M2系列模型，实现了编程、办公等场景的顶尖水平。全球化布局显著，M2.1和M2.5模型在编程领域刷新记录，语音和视频模型优化用户体验，累计生成大量内容。内部AI原生组织变革提升效率，发布Minus Agent 2.0，支持专家AD创建，降低用户使用门槛，助力市场拓展。
2025年AI商业进展与2026年展望：收入增长、市场扩张与技术挑战2025年，AI商业化取得显著进展，实现7900万美元收入，同比增长159%，其中AI原生产品和开放平台收入分别增长143%和198%。国际市场份额超过70%，to B产品国际市场占比超50%。M2.5模型在国际市场获得高度关注，算力效率提升，成本下降。2026年，预计智能水平将持续发展，编程、办公和创作领域将有重大突破，公司正向AI平台型公司转型，致力于技术与产品创新，扩大基础设施，吸引人才，提升研发效率。
初创公司如何在AI时代构建平台公司优势对话围绕初创公司成为AI平台公司的可能性展开，强调了AI市场的增量特性及创新的重要性。讨论了公司在模型研发、产品开发及生态建设方面的独特优势，包括长期积累、快速迭代、跨模态模型、模型与产品一体化能力以及对生态的积极贡献。未来计划通过技术突破和产品生态打造，实现智能边界扩展和市场领先地位。
多模态AI策略：竞争优势与市场前景对话讨论了多模态AI策略的长期价值与竞争优势，指出尽管面临研发挑战，但通过跨模态融合，已取得显著进展，如图像生成领域的突破。强调了在各模态积累深厚基础的重要性，以及在视频生成等新兴市场的巨大潜力，认为多模态融合将推动市场进一步扩大，展现公司在技术判断和前瞻性上的持续验证。
年轻一代与U, B. S.的互动对话深入探讨对话围绕年轻一代与U, B. S.之间的互动展开，深入讨论了双方在特定主题上的观点与交流，展现了跨代沟通的重要性与价值。
探讨L4-L5智能级别对软件行业的影响及公司定位讨论了L4至L5级别智能在软件行业的应用趋势，强调了创新与团队协作的重要性，指出编码作为agent能力的早期验证场景，办公自动化将是未来增长点，公司正致力于提升综合研发能力以适应行业变革。
变革中的位置：快速迭代与独特性驱动市场突破讨论了在变革中通过快速模型迭代和独特技术优势来增强市场竞争力，强调了资源放大后独特性的重要性，以及在编程驱动智能体和办公场景中实现市场份额增长和市场突破的目标。
AI平台公司战略定位与差异化竞争分析对话深入探讨了AI平台公司的战略定位与差异化竞争策略，强调了全模态能力、智能密度提升和大token吞吐能力的重要性。公司通过聚焦资源于能产生独特价值的模型研发与产品创新，如agent、透心饮料和海螺视频，避免了在移动端通用个人智能助手领域的投入。同时，坚持多模态融合，提升研发效率，利用创业公司的敏捷组织形式，实现快速迭代和商业化。长期目标是成为全球范围内少数独立的AI平台型公司之一，占据行业核心位置。
行业阶梯式增长与M2模型升级开启长期趋势对话探讨了MMM2系列模型token增速惊人，认为这是长期趋势的开端，而非一次性红利。行业增长呈现阶梯式，通过持续推出新模型抓住机会。编程领域、办公场景及动态生成率进展是未来增长点，公司坚信技术突破与生态属性将带来更大红利，与行业共同成长，提升竞争力。
AI原生组织构建与竞争优势探讨讨论了将公司转型为AI原生组织的重要性，强调通过提高组织效率和加速创新来增强竞争力。分享了AI在内部应用的进展，包括模型迭代、产品创新和服务用户能力的提升，以及这些变化如何促进更清晰的目标定义和加速模型研发。
要点回答
Q：在本次电话会议中，管理层将讨论哪些非IFRS财务指标，以及这些指标与IFRS财务业绩之间的关系是什么？
A：管理层在本次电话会议中讨论的非IFRS财务指标是作为补充信息提供的，旨在辅助理解但不能替代根据IFRS编制的公司财务业绩。关于VIFR财务指标的具体定义及其与IFR财务业绩的对应关系，在会议中进行了详细说明，并提醒投资者和分析师关注相关风险因素。
Q：公司下一阶段的战略重点是什么？公司在语言模型方面取得了哪些进展？
A：公司下一阶段的战略重点在于进一步夯实基础，持续构建全模态的研发能力，包括语言、视频、语音和音乐等领域，并通过技术创新不断提升产品，如面向企业和开发者的开放平台以及面向消费者的智能助手等。同时，将加强全球化布局，并持续跟踪和提升M系列模型的效果和性能，以保持在全球竞争中的领先地位。公司在语言模型方面，去年第四季度更新了M2、M2.1、M2和M2.5四款模型。其中，M2因其在效果、价格和速度平衡上的出色表现而受到全球开发者的广泛认可，登顶了全球热门榜；M2.1则重点提升了处理复杂人物和指令的能力；M2鹤作为底层模型，致力于提供更自然、个性化的对话体验，并在相关测试中表现出色。此外，M2.5在经济上实现了复杂AD运行的成本可行性，其推理速度极快，运行成本低廉，每代模型能力都有显著提升，且模型流量增长迅速。
Q：公司在多模态方面取得了哪些突破？
A：在多模态方面，公司已经具备视频、语音和音乐三大模态的生成能力。例如，视频模型海螺2.3在人物动作画面质量、风格化方面取得显著提升，同时支持批量创作成本降低50%；语音模型CPC2.6优化了语音交互体验，实现全球顶尖水平的超低延时，支持四十多种语言；音乐模型则实现了就业提升，能够稳定驾驭多种风格。
Q：公司如何将AI技术应用于内部组织和产品中？
A：公司持续将AI技术融入内部组织，覆盖超过90%的员工，涵盖多种业务场景。研发出的AI原生产品如M2系列模型已进入产品化阶段，推出了minimax agent 2.0，让用户可在本地创建专业领域的AI。此外，公司还推出了Mac产品来降低用户的使用门槛。
Q：商业化方面的进展如何？
A：公司在2025年全年实现了7900万美元的收入，同比增长159%，其中AI原生产品收入为5300万美元，同比增长143%；开放平台收入接近2600万美元，同比增长198%。国际市场收入占比超过70%，to B开发平台产品的收入中外市场占比已超过50%。M2.5发布以来，在国际市场上获得了显著关注，吸引了众多国际客户主动接洽合作，并被全球头部云厂商和AI原生平台部署使用。
Q：对于这一期讨论的希望成为一家AI平台公司，我们看到Google和OpenAI也在做类似的事情，那么我们应该如何理解AI时代的平台公司呢？
A：当我们谈论AI时代的平台公司时，其意义不同于互联网时代的流量入口平台。AI时代的平台公司将定义并推动新的智能范式，在产品和商业上享受范式红利，这需要具备智能定义能力、技术创新与产品创新能力以及可扩展的基础设施和高效运维能力。
Q：为什么minimax作为一家创业公司，有机会能够成为AI的平台公司呢？为什么minimax能够成为一家AI平台公司？
A：我们判断有以下几点原因：首先，AI市场目前还不是一个存量博弈的市场，每年的增量远大于存量，且具有创新和独特性的公司都能获得机会。其次，在接下来2到3年，我们预计模型研发能力和基建能力会有大幅提升，并有可能开拓出新的应用场景。在高质量的市场环境下，我们相信自身有机会在模型层面、产品层和生态层等方面取得优势。我们通过长期积累和快速迭代，在模型层面建立了较高的壁垒，例如在过去的108天内推出了多个版本并实现了用户数的高速增长，且从创业第一天起就专注于跨模态模型的研发，这让我们在多模态融合趋势中具备独特优势。此外，minimax是国内首家同时研发模型和产品的公司，这种模型加产品的双重能力构成了强大的壁垒，因为模型能力直接决定了产品能力，这种一体化能力非常独特且难以复制。
Q：在生态层面上，minimax是如何布局的？
A：在生态层面，我们利用自身模型的特点已经在open cloud等领域形成了一些小范围的生态。我们的模型因其性价比高，被广泛应用于开放云平台中，降低了开发者门槛，并通过集成open cloud的产品（如agent mass club），进一步降低了用户的使用门槛。
Q：您说的这些会不会给我们的研发带来挑战？
A：研发确实面临挑战，但这是必须的。从公司创业第一天起，我们就认为AGI的理解应包含动态输入和输出，因此组织架构中不同模态具有复用的底层能力。在AI native的组织架构下，尽管我们做全套费用相较于其他创业公司并不高，甚至优于巨头投入，但在每个模块上已有有竞争力的模型。我们过去几年在技术判断和前瞻性上的验证，相信这一优势在未来会更加明显。
Q：那我想请教一下，我们公司如何看待这个行业趋势和变革，以及公司在其中的位置？
A：这是一个非常重要的问题。首先，我解释一下什么是L4到L5级别的智能，以及未来可能的提升方向和我们在其中的位置。我们认为L3级别是当前正常的自动驾驶技术，而L4和L5级别则是组织级智能。以我们公司为例，一个重要的使命是开发更领先的模型，这需要多人合作，涉及算法创新、实验、训练效率优化、数据处理和机器运维等综合性工作。在这样的研发过程中，L4级别的智能体现在单个研究员能完成创新性任务，如基于一篇论文进行高效解决方案的设计。而L5级别的智能则意味着能够有效组织多人合作。关于编程（coding），它确实是agent能力的一部分，特别是在生产力场景中，比如办公领域，其进步速度很快，并且可能比编程市场更大。
Q：在变革中，我们如何看待自身的位置？
A：我们看到的是一个巨大的市场，虽然编程领域能帮助更多人编写代码，但在工作中真正需要写代码的人并不多，大部分是白领办公族。在大数据分析、财务报告准备、PPT制作等方面，涉及的职业人数远大于单纯编程领域。我们在编程和IT领域已取得初步进展，拥有独特优势，并且随着资源增加，模型进步速度将加快，打开更高天花板。
Q：在竞争中，我们的两个特点是什么？
A：第一个特点是迭代速度快，M2系列模型仅用108天就实现了显著提升，证明了我们的研发能力和模型承载流量能力。第二个特点是能够创造出具有独特性的模型，如M2海螺二和CB小二等，通过定义独特优势实现差异化，打开市场空间。
Q：您觉得当前的发展趋势是一次性红利还是可持续的长期趋势？
A：我们正在努力成为AI时代的平台公司，核心驱动力是智能密度持续提升和大token吞吐能力。我们在战略定位上坚持全模态能力提升和独特价值创造，聚焦资源投入到能产生独特价值的模型研发和产品创新上，例如agent、透心饮料产品和海螺视频。同时，我们一开始就坚持做多模态积累，并在研发效率上保持领先，充分利用敏捷组织形式和经验复用，以实现模型进步速度最大化和商业化收入的快速增长。我们相信，在全球范围内，只会留下少数能引领行业的AI平台型公司，而我们已具备一定优势和独特性，有望成为其中的一员。对于当前的增速，虽然有预期，但仍然惊人，可能与市场需求、技术升级等因素有关，而这个趋势更倾向于是一个长期可持续的过程，而非短暂的一次性红利。
Q：那么这个实习生覆盖90%员工的情况会给公司带来哪些独特认知和竞争优势呢？
A：这种覆盖90%员工的实习生计划使我们能够以超前的时间布局公司的发展，并且通过内部AI技术的广泛应用，显著提升了组织效率。我们正在努力将公司打造成一个AI原生组织，通过AI赋能，加速了模型迭代、产品创新和服务用户的整个闭环，使我们能够更快地定义和实现模型目标，让AI在公司内部充分发挥价值。
Q：当公司内部的AI模型越来越接近世界一流的水平时，其价值会如何体现？
A：随着公司内部AI模型的迭代速度、收入增速、服务用户能力和吞吐能力的持续进步，其价值会愈发显著。这些模型在公司内部运行时，我们能清晰地观察到即使是当下最好的模型在许多环节仍有待改进，而这些未被完全解决的问题恰恰具有最高的经济价值和使用价值，它们将直接指导我们下代模型和ADC的研发方向，帮助我们更快速、清晰地定义目标，并形成一个正向飞轮，成为公司持续的核心竞争力。
