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在当前全球人工智能发展的关键节点，MiniMax 创始人闫俊杰近日在与投资机构 Scottish Mortgage 投资经理劳伦斯·伯恩斯（Lawrence Burns）的对谈中，深入剖析了中美大模型的发展现状、技术路径以及公司未来的战略规划。
中美大模型发展现状：性能接近但攻坚难度陡增
在谈及中美大模型的差距时，闫俊杰指出，中国领先的大模型目前已达到美国顶尖模型约95%的性能水平，而推理成本仅为美方的十分之一。但他也坦率表示，最后5%的性能提升所面临的挑战，远超此前95%的总和。整体来看，中美双方在通往通用人工智能（AGI）的征途上均处于早期探索阶段，当前进步速率已趋于同步。
核心竞争力：以效率为杠杆，放大后训练投入
受限于算力资源的客观约束，MiniMax 自创立起便将“单位算力效能最大化”作为底层研发哲学。公司通过重构Transformer架构、自研推理加速基础设施、优化MoE（混合专家）调度策略等多维手段持续提升效率，并将节省下来的推理资源大规模反哺至后训练环节——目标是建成全球规模最大的后训练系统。值得一提的是，MiniMax 全公司仅有约500名员工，却始终践行“把事情做简单、永远先建基础设施”的组织原则。
商业化方面，截至2026年8月，MiniMax 年度经常性收入（ARR）年化运行率已突破8亿美元，其中企业服务（B2B）占比超过80%。闫俊杰强调，盈利路径不依赖涨价，而在于通过持续技术创新压低推理成本，从而实现收入增速长期跑赢成本增速；公司暂未设定明确的盈利时间表。
创业初心与技术演进：从家庭记忆到多模态统一
谈及创业动因，闫俊杰透露，外公曾希望用AI辅助撰写个人回忆录，却受限于当时模型能力不足——这一遗憾成为他投身大模型研发的原始驱动力。公司成立初期即同步布局文本、图像、视频、语音全模态能力，坚持“智能形态未知，各路并行验证”。
目前，MiniMax 已形成清晰的产品矩阵：M系列聚焦编程能力与AI Agent构建，H系列专注高质量视频生成；二者正加速融合，下一代统一模型 M3 Pro 已进入关键研发阶段，闫俊杰称其“尚未完成，但有望成为重大突破”。在他看来，AGI 的终极标志并非泛化对话能力，而是能自主提出全新科学假说、设计验证路径，并推动人类知识边界的实质性拓展。
生态主张：开源不是妥协，而是通向AGI的必由之路
关于AI发展范式，闫俊杰判断：美国正依托资本与芯片优势构筑高壁垒封闭生态，而中国则在资源约束下锤炼出高效协作网络——两者路径注定分叉。MiniMax 选择坚定走开源路线，并公开承诺：“我们将一直开源，直到AGI实现。”
开源不仅催生了 fal.ai 等开发者基于 H3 模型开发出3秒生成5秒视频的后训练版本，支撑起24小时AI直播等创新应用；更关键的是，它天然契合政企客户对数据主权、安全可控与可审计性的刚性需求。闫俊杰重申：“Intelligence with Everyone”中的“with”，强调的是共建、共享、共治——AGI 不应属于某家公司、某个国家或某类组织，而必须属于每一个使用它、改进它、为其注入价值的人。
