21 世纪经济报道记者 董静怡

8 月 26 日，港股盘后，MiniMax（00100.HK）发布了上市以来的首份中期业绩。上半年总收入 1.17 亿美元，同比增长 283.1%，仅半年就超过了 2025 年全年的 7900 万美元。

其中，B 端收入同比增长 703.1% 至 7390 万美元，占总收入比重从去年同期的 30.3% 跃升至 63.4%。开放平台和企业服务，第一次压过了 Talkie、海螺 AI 等 C 端产品，成为这家公司的第一大收入来源。

财报会议上，MiniMax 透露，8 月公司的年度经常性收入（ARR）已超过 8 亿美元，其中 To B 业务占比进一步攀升至约 80%。

从一家靠情感陪伴应用 Talkie 在海外破圈的 C 端明星，到 B 端收入占比超过六成的 " 平台型公司 "，MiniMax 用了不到一年。

8 月 27 日港股开盘后，MiniMax 股价高开，盘中一度冲至 325.2 港元，截至发稿盘中报 313 港元，涨幅约 3%。

而与此同时，AI 板块竞争激烈，月之暗面发布 Kimi K3 以参数规模震惊市场、字节跳动 Seedance 视频模型持续吸走注意力，叠加新股解禁与获利盘压力，MiniMax 步入漫长的估值消化通道。截至 8 月 26 日收盘，股价报 303.00 港元，总市值约 1058 亿港元，较 3 月峰值回撤约 77%。

眼下，增长引擎已经换了，市场会如何给它估值？

收入结构剧变：B 端接管增长主线

3 月 2 日的年报业绩会上，创始人闫俊杰抛出了 " 智能密度 × Token 吞吐量 " 的平台公式，宣布 MiniMax 将从大模型公司向 AI 平台型公司迈进，当时披露 ARR 已超过 1.5 亿美元。但这个新故事，市场没能立刻消化。次日股价虽然收涨，但随后两天便开始下跌。

上市之初，市场给 MiniMax 贴的标签是 "C 端全球化变现标杆 "。招股书显示 2025 年前三季度 AI 原生产品贡献 71.1% 收入，付费用户两年增长 15 倍，海外收入占比一度超过 73%。

C 端虽然在全球积累了超 3 亿用户，但情感陪伴类应用的付费转化率和 ARPU 值天然有限。2025 年第四季度，MiniMax 的 C 端收入增速已从接近 150% 腰斩至 82%。

当 C 端的用户增长曲线趋于平缓时，B 端的企业客户需求正在爆发。2026 年 2 月，开放平台新注册用户数已是 2025 年 12 月的 4 倍以上，向 B 端倾斜几乎是唯一的选择。

此份中报中，B 端开放平台及其他 AI 企业服务收入从去年同期的 920 万美元飙升至 7390 万美元，同比暴涨 703.1%，占总营收比重由去年同期 30.3% 飙升至 63.4%，稳稳成为公司第一大收入来源。

一方面是新客增加。今年上半年，MiniMax 发布了 M3 模型，在延续 M2 系列定价不变的情况下，M3 提供了更高的智能水平。闫俊杰在业绩会上透露，7 月 Token 消耗量相比 1 月增长了 20 倍。企业客户和开发者数量突破 200 万，是 2025 年年底的 10 倍。

另一方面，老客户也在扩容。闫俊杰说，模型能力提升让既有客户解锁了更多场景。从 coding 和 agent 扩展到办公等，单用户 Token 消耗随之快速攀升。

与之相对，AI 原生 C 端产品（海螺 AI、Talkie/ 星野等消费级产品）收入 4264 万美元，同比增长 100.9%，增速可观，但占比收缩至 36.6%。

从财务数据看，B 端业务对公司的价值远不止于收入规模。招股书曾披露，2025 年前三季度 C 端 AI 原生产品毛利率仅 4.7%，而 B 端开放平台高达 69.4%。

2026 年上半年，公司整体毛利同比增长 464.8% 至 2081 万美元，毛利率从 12.1% 提升至 17.9%。毛利率改善被归因于基础设施及全栈效率提升。虽然 17.9% 的毛利率在科技行业仍然偏低，但方向是明确的。随着 B 端高毛利业务占比持续扩大，毛利率有望继续修复。

在 8 月 26 日的中期业绩会上，MiniMax 还披露公司 8 月 ARR 已超过 8 亿美元，其中 B 端业务贡献超过八成。从 2 月的 1.5 亿美元到 8 月的 8 亿美元，半年时间 ARR 增长了超过 4 倍。ARR 的快速攀升，反映的是 B 端业务的订阅制和 API 计费模式正在产生持续、可预期的现金流。

极致性价比不是价格战，是技术路线

值得关注的是，B 端业务为什么能增长这么快，以及这种增长是否可持续。

在投资者交流会上，管理层反复强调一个判断：推理效率，不只是对外服务降本的商业策略，更是决定下一代模型智能天花板的核心变量。

行业内普遍认为，预训练是大模型能力的源头。MiniMax 则看到后训练时代的现实：强化学习、数据合成、大量评测实验，绝大部分计算量本质上都是推理。

同样算力规模下，推理效率提升倍数，和后训练可扩张规模基本呈线性相关。推理越快，就可以跑更多 rollout 样本，做更多轮实验评测，模型迭代速度就越快。对外，更高推理效率降低客户使用成本，打开商业化空间；对内，它直接放大模型迭代的上限。为此公司在模型架构上做了大量自研创新。

架构创新之外，自建算力基础设施，是支撑技术路线落地的另一根支柱。MiniMax 是国内较早搭建长期稳定自建算力集群的独立大模型公司，目前自建集群已经可以独立承接最大规模训练任务，ETR 有效训练时间达到 97%，属于行业第一梯队水平。管理层估算，单位资金投入能够支撑的后训练规模，至少还有 3 倍提升空间。

算力供给上，公司搭建 " 自建核心集群 + 云厂商合作 + 代工厂补充 " 的三重供给网络。管理层在财报会议上透露，国产芯片已经开始落地使用，预计 2026 年 Q4 国产芯片占比进一步提升，既丰富供给来源，也有望进一步压低单位 Token 成本。

" 降价和提升毛利率并非矛盾。只要单位 Token 毛利仍然保持正向，并且持续改善毛利，规模扩大就会带来更高的绝对毛利。" 闫俊杰在财报会议上表示，成本下降后，一部分收益让给客户降低门槛，一部分保留改善毛利。

他透露，目前多模态和语音的毛利率相对更高，文本模型收入占比快速提升而推理成本快速下降，预计文本业务会成为整体毛利率改善的重要驱动力，下半年毛利率继续改善，明年仍有提升空间。

管理层并不回避竞争。他们判断，AI 行业不是零和博弈，智能提升远没有走到尽头，未来模型会变得更自主，擅长更长程任务，走向端到端任务交付。竞争的胜负手，不完全是算力储备、用户规模，更考验公司定义问题的能力、技术路线选择，以及持续规模化迭代的能力。

1058 亿港元的市值是低估了吗？

增长之下，MiniMax 同样面临挑战。

上半年净亏损 3.58 亿美元，收窄 11%，经调整净亏损 2.93 亿美元，同比扩大 111%。研发开支 2.969 亿美元，同比增长 138.8%。虽然研发增速低于收入增速，但研发费用仍是同期收入的约 2.5 倍。收入在高速增长，亏损也在扩大——这是所有大模型公司共同的困境。

更大的挑战来自资本市场。2026 年 7 月 9 日，MiniMax 迎来上市后首批限售股解禁，股价从 359.8 港元低开，持续下探，7 月 14 日盘中最低触及 209.2 港元。距 3 月创下的 1330 港元历史高点，累计回撤超过 84%。

7 月 10 日，公司宣布 160.4 亿港元再融资方案，包括配售 3560 万股新 A 类股份和发行 65 亿港元可转债。创始人闫俊杰同日发布内部信，宣布从即日起至公司实现 AGI 之日不再领取任何薪酬。这些举措试图向市场传递信心，但股价仍在低位徘徊。

截至 8 月 26 日收盘，股价报 303.00 港元，总市值约 1058 亿港元，较 3 月峰值回撤约 77%。

市场的疑虑并非没有道理。稀缺性红利消退后，对于一家 2026 年仍在亏损 3.58 亿美元的公司来说，市场更关注智能能力商业化的前景。

在上市初期，市场将其定价为一家 "AI 应用公司 "，而 C 端故事的估值天花板相对有限，用户付费波动、竞争加剧都是潜在风险。

随着 B 端收入的爆发式增长，估值锚点正在从 " 用户规模 " 转向 " 智能调用量 "。在这一框架下，公司的价值取决于智能密度、Token 吞吐效率，以及商业化转化率。

对于资本市场而言，接下来几个关键观测点已经清晰：M3.1、M3 Pro、H3.1 的正式落地表现；推理架构创新能否持续兑现，单位 Token 成本能否继续下行；B 端客户的留存，单客户价值提升，以及毛利率的持续改善。

闫俊杰认为，AI 的长期竞争是 " 用更低的成本，把更高水平的智能提供给更多人 "。这句话既是对商业模式的定义，也是对估值困境的回应。只有当成本足够低、智能足够高、客户足够多的时候，市场才会重新相信那个 1330 港元的故事。

在那之前，MiniMax 要做的，就是继续奔跑。