拿着 5 亿美金打赢 500 亿的仗，MiniMax 算是把「效率」玩明白了 在大模型叙事里，我们听惯了烧钱的故事。OpenAI 花了 400-500 亿美金才走到今天；MiniMax 的数据显示：做多模态到全球第一梯队，并不贵，5 亿美金就够了。 而且，人家才 385 个人，平均年龄 29 岁，这群年轻人凭什么？我说四点： 一、打破了不可能三角。 过去两年，大家默认了一个 AI 行业的死结：高增长、低投入、快变现，三者很难兼备。 但 MiniMax 把这个三角打破了。 最狠的一个数据是：训练成本占比。从 2023 年的 1342%，断崖式下降到了 2025 年前九个月的 266.5%。 这背后是闫俊杰的一个核心判断：Scaling Law不仅要大力出奇迹，更必须让单位智能的边际成本疯狂下降。 怎么做到的？死磕架构。 MoE（混合专家）+ Linear Attention（线性注意力）。 二、不仅赚到了钱，还赚到了美元。 智远发现了一个极不寻常的指标：应收账款周转天数，只有 38 天。 行业平均水平是 60-90 天。这意味着回款速度是同行的两倍，商业议价权极高。 钱从哪来？70% 的收入来自海外。 这是一种极其清醒的逃离内卷，在海外形成了降维打击。 三、全模态，不是贪多，是基建 语音、视频、文本、音乐，MiniMax 同时做了四个模态。 很多人质疑：一家创业公司，研发成本会不会爆炸？ 恰恰相反，全模态是为了省钱。 因为他们用了一套 Unified Stack（统一技术栈），在文本模型上跑通的经验，可以零成本复用到视频和语音上。 这是修了一条通用的高速公路。路修好了，以后无论是收过路费（MaaS），还是自己做C端应用，边际成本只会越来越低。 最后，聊聊这 385 个人。 平均年龄 29 岁，CEO 之下不超过 3 层。 在 AI 这一行，经验有时就是偏见。资历越深，包袱越重。 但这群 95 后没有包袱。他们不需要开会论证稳不稳，只需要验证代码能不能跑通。 上次去 WAIC，智远印象最深的是那句愿景：Intelligence with Everyone。 什么叫 Everyone？前提必须是 Cheap Enough（足够便宜）。 技术迭代让推理成本呈数量级下降，AI 终将变成像「水和电」一样的基础设施。 谁能率先把「电费」打下来，谁就是新时代的爱迪生。 卷效率、卷全模态、卷 Unified Stack，MiniMax 本质上在争夺未来的电力定价权。