文 | 版面之外，作者｜版君
MiniMax 上市后的首份半年财报，最有意思的数字，恰恰不是收入。
上半年收入 1.17 亿美元，已经超过 2025 年全年。但研发投入，是收入的 2.5 倍。
更有意思的是收入结构。开放平台及其他 AI 企业服务收入 7393 万美元，占总收入 63.4%；AI 原生产品收入 4264 万美元，占比降至 36.6%。
一家最早靠 C 端产品被大众认识的大模型公司，收入的主角已经换了。
MiniMax 正在换一种活法。
一、海螺退后
MiniMax 最早被用户认识，靠的是海螺 AI。文字、语音、视频生成，加上一系列 AI 原生产品，让 MiniMax 拥有了一个非常清晰的 C 端形象。这类生意的商业反馈也很直接：用户愿意付费，产品就有价值。
这份财报里，AI 原生产品收入依然增长了 100.9%，达到 4264 万美元。只是它退到了后面。
去年同期，AI 原生产品收入占 MiniMax 总收入 69.7%。今年，只剩 36.6%。
另一边，开放平台及其他 AI 企业服务收入同比增长 703.1%，从 920 万美元增长到 7393 万美元。
两条曲线一上一下，交叉之后，MiniMax 的商业重心已经不在海螺那边了。
用户还在为产品付费，企业和开发者开始为模型能力付费。这是两种完全不同的生意，后者的天花板明显更高。
二、B 端接棒
一年时间，B 端及开放平台收入占比从 30.3% 升到 63.4%。这个变化的意义，比 703% 的增速更值得讨论。
C 端用户购买的是一个产品。企业购买的是一套能力。开发者调用的是模型。Agent 调用的是 Token。
当模型被塞进客服、代码、营销、知识库、搜索和 Agent 工作流，它就不再是「一个 AI 产品」，而是变成了业务流程里的一根管道。这时候，客户买的已经很难用「软件」来定义。
MiniMax 开始获得一种过去很少拥有的东西：别人拿它的模型去创造价值。这意味着它的收入不再依赖于自己多会做产品，而取决于别人多需要它的能力。
这可能才是这份财报最重要的变化。
这一步，MiniMax 的身份开始发生变化。
三、模型开始赚钱
海螺卖的是产品。API 卖的是能力。企业服务卖的是模型进入业务之后产生的结果。
这三层的区别在于：产品是一次性交易，能力是持续供应，结果是利润分成逻辑。
MiniMax 正在从自己做应用，走向让别人用自己的模型做应用。
这也是开放平台收入快速增长真正值得关注的地方。
API 调用量增加，意味着模型开始成为别人的生产资料。企业客户增加，意味着模型开始进入真实工作流。Agentic 工作负载增加，则意味着模型开始从回答问题走向完成任务。
模型一旦嵌入别人的业务流程，商业价值就不再按「打开次数」计算，而是按「依赖程度」计价。
用户每天打开多少次海螺，很重要。企业每天调用多少 Token，也很重要。但开发者把多少业务建立在你的模型上，这件事最要命。
MiniMax 正在争取的位置，就是从应用层往下走，把自己变成别人生意的底座。
四、钱还不够
商业化跑起来了，盈利还没有。
看到这组数字，很容易冒出一个念头：卖了不少，怎么还在烧？
答案藏在大模型的成本结构里。传统互联网产品做到一定规模后，新增一个用户的边际成本可以快速下降。大模型很难这么轻松。模型训练要花钱，推理要花钱，用户调用越多算力消耗越大，企业客户越多基础设施成本也跟着往上走。
所以大模型公司的收入增长，从来不会自动变成利润增长。商业化跑得快，成本也在跑。
MiniMax 现在真正面对的，已经不是「有没有客户」。而是另一道更难的题：
五、毛利先跑
好消息也在这里。
上半年 MiniMax 销售成本增长 258.1%，收入增长 283.1%。收入跑得比成本快。毛利从 369 万美元增加到 2081 万美元，毛利率从 12.1% 提升至 17.9%。
数字仍然不高。方向已经开始变化。
这意味着 MiniMax 开始进入大模型商业化的第二道关卡：从证明需求，走向寻找规模经济。
模型能力强，只能解决第一道题。下一道题是，同样一美元收入，能不能越来越便宜地做出来。第一道题考验技术，第二道题考验工程、系统和运营。
这背后拼的已经不只是模型参数。训练效率、推理效率、模型路由、芯片适配、系统调度、缓存、压缩，以及产品层面的 Token 使用效率，都会进入成本账。
MiniMax 在财报里提到，会通过模型、基础设施、系统和产品的全栈协同设计，提高训练和推理效率。
这个方向非常关键。因为大模型行业真正的成本竞争，正在从谁的模型更强，转向谁能用更低的成本，把同样的智能交付出去。
六、全球收入
MiniMax 还有一个很鲜明的特征，它的商业化从一开始就没有锁死在中国市场。
上半年，中国内地以外收入 7083 万美元，占总收入 60.8%。中国内地收入 4575 万美元，占 39.2%。目前，MiniMax 产品及服务已经覆盖超过 230 个国家和地区。
这个结构放在中国大模型公司里，很有意思。
AI 产品天然具备全球分发能力。一个模型 API 可以服务不同国家的开发者，一个 AI 原生产品也可以直接触达海外用户。
传统互联网公司出海，需要渠道、本地化、供应链和大量线下基础设施。AI 公司的全球化路径更短：模型在中国研发，产品全球分发，API 直接接入海外开发者体系。几乎是一张机票钱都不用花，生意就已经跨境了。
MiniMax 已经走出了这条路。当然，全球收入也带来汇率、合规、支付和本地市场等新的复杂度。
但至少从收入结构看，它已经拥有一个很少见的特征：中国研发，全球变现。
如果这条路继续跑通，它的商业天花板也会随之打开。
七、千亿之后
资本市场给过 MiniMax 足够高的期待。
上市之后，公司市值一度冲高，如今回落至千亿港元附近。市场不是不看好它，是看过了它之后，还想看点别的。
这意味着，接下来单纯讲「AI 空间很大」，已经很难成为新的估值故事。
收入已经证明了一部分商业化能力。B 端收入占比超过六成，也证明企业和开发者愿意使用 MiniMax 的模型。上市和后续融资，则让公司的现金储备明显改善。
下一张牌，只剩下一个问题：这门生意能不能赚钱？
这个问题比做大收入难得多。因为模型越强，未必意味着利润越高；客户越多，也未必意味着现金流越好。真正决定这门生意能不能成立的，是收入增长和成本增长之间，能不能逐渐拉开距离。
17.9% 的毛利率已经比 12.1% 好很多。但距离成熟软件业务的盈利结构，还有很长一段距离。
MiniMax 现在处在一个很特殊的位置：商业化曲线已经跑起来了，盈利曲线还趴在原点。这两条线之间的距离，就是它接下来要填的坑。
八、还差最后一关
把 MiniMax 放回中国大模型行业，变化会更加清楚。
第一阶段，大家拼模型。模型参数、Benchmark、推理能力、发布速度，构成竞争焦点。第二阶段，大家拼应用。谁能把模型变成真正有人使用的产品，谁就拥有了第一批真实用户。
MiniMax 已经完成了这两步。海螺证明了 C 端产品能力，开放平台证明了企业和开发者需求。
接下来，大模型公司真正要拼的东西开始变了：客户、渠道、Token、推理成本、商业模式、全球化。
模型能力正在从终点变成起点。
模型足够强，才能拿到入场券；产品有人用，才能拿到第二张牌；企业和开发者愿意付钱，才能拿到第三张牌。最后还要有利润。
MiniMax 已经拿到了前三张。最后一张，还在路上。
九、MiniMax，走到了哪里？
回头看这份财报，三个数字最值得放在一起。
这三个数字放在一起，才是今天的 MiniMax。
它已经走过了「有没有人用」的阶段，也正在走过「有没有人愿意为模型付钱」的阶段。接下来真正要回答的问题变得非常具体：别人愿意为它付的钱，最终能不能养活它自己？
这也可能是中国大模型行业真正进入下一阶段的信号。收入可以越来越高，客户可以越来越多，最后都要回到一张最朴素的损益表：
【版面之外】的话：
大模型公司最难的一步，从来都不是把模型做出来。考验的是如何让智能本身，成为一门生意。
MiniMax 已经证明，有人愿意买。
下一步，要证明它养得起自己。
有人买和养得起之间，隔着整个大模型行业的商业化深水区。
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