文 | 市值观察
资本市场，向来不缺魔幻剧情。
1 月 9 日，以 165 港元挂牌港交所的 MiniMax，首日暴涨约 109%。从创立到上市，仅用四年多，创下全球 AI 公司最快 IPO 纪录。
但随后数月，MiniMax 的市值，从最高突破 4100 亿港元一泻千里，跌入 1099 亿港元的谷底。
MiniMax 的业绩，真有这么惨吗？
01 半年报 " 炸 " 了
8 月 26 日，MiniMax 交出了一份堪称炸裂的半年报。
在很多人印象里，MiniMax 还是靠角色陪伴 AI Talkie 风靡海外、海螺 AI 圈住 C 端用户的 " 应用玩家 "。"C 端公司 "，很长一段时间都是 MiniMax 的标签。
但短短半年后，情况翻天覆地。
根据半年报，MiniMax B 端收入同比大增 703.1% 至 7390 万美元，占比由去年同期的 30.3% 跃升至 63.4%，成为公司第一大收入来源。而 AI 原生产品收入 4260 万美元，同比增长 100.9%，占比降至 36.6%。
按照同一业务口径，B 端半年收入已接近 2025 年全年 2600 万美元的 2.8 倍。
这背后，是付费企业客户激增、API 调用量井喷，以及 TokenPlan 被快速采用的结果。
而 ARR（年度经常性收入）结构的变化，更激进。截至 8 月，To B 业务占比约 80%，To C 约 20%。
也就是说，财报确认的 63.4% 并非终点，趋势还在加速向 B 端倾斜。
去年还是三七开—— C 端七成、B 端三成。
如今，B 端成了绝对主力。
短短一年，流量落幕，赛道翻盘，产业生态开新篇。
与此同时，MiniMax 的海外市场同样可圈可点。
今年上半年，海外市场贡献收入 7083 万美元，占比 60.8%。
一家中国 AI 公司，六成收入来自海外，覆盖 230 多个国家和地区，成为中国 Token 出海的特有风景。
利润端，同样在持续改善。
一方面，受益于基础设施及全栈效率提升，MiniMax 的毛利润同比增长 464.8% 至 2081 万美元。
净利润上，一是期内净亏损为 3.58 亿美元，较上年同期的 4.022 亿美元收窄 11.0%；二是经调整净亏损 2.93 亿美元，经调整净亏损率由约 455.9% 收窄至约 251.4%。
这意味着，MiniMax 彻底告别了早期靠泛娱乐 C 端应用买量获客的 " 烧钱时代 "。在全面发力基础模型和多模态能力之后，增长引擎切换到企业和开发者生态驱动的自然增长。
换一句话说，MiniMax 从一家 "AI 应用 " 公司，真正蜕变为一家以全球开发者生态、多模态 MaaS 和 Agent 基础设施为底座的大模型公司。
但如果只看股价，你会感觉这一切，犹如发生在平行宇宙。
02 增长新引擎
3 月 18 日，MiniMax 股价一度触及 1330 港元高点，市值突破 4100 亿港元。
但不到半年时间，MiniMax 跌至 314 港元附近，市值 1099 亿港元，蒸发超 3000 亿港元。
表面看，限售股解禁是直接导火索。
7 月，MiniMax 基石投资者及 Pre-IPO 投资者出笼，合计放出 1.53 亿股，令流通盘暴涨 10 倍，堪称泰山压顶。
但抛售潮之下，实则潜藏一个更深的逻辑：资本市场在给公司重新定价。
上市时，MiniMax 讲的是 C 端全球化故事，吸引的自然是看多 C 端的投资者。
但实际上，C 端公司有其自身天花板：用户付费有波动、竞品会围剿，都是肉眼可见的风险。
而上市之后，MiniMax 经历模型迭代、收入狂飙、客户暴增，基本面持续改善，股价却跌跌不休。这听上去很反常识，却恰恰是资本市场的残酷法则：
故事变了，估值模型就得推倒重来。
所以，市场在等一个更加清晰的确定性：你到底是一家什么公司？靠什么持续赚钱？
MiniMax 的半年报，其实给出了答案：公司的未来增长，将从三大引擎中来。
一是大模型的持续迭代。
6 月 1 日，MiniMax 发布新一代旗舰大模型 M3。
在延续 M2 系列定价不变的情况下，M3 不仅智能水平更高，还把 100 万上下文下的单 Token 计算量压缩到上一代的约 1/20，" 小马 " 照样拉 " 大车 "。
7 月 31 日，全模态生成模型 H3，接踵而至。
H3 支持 15 秒 2K 分辨率音视频输出，开源三周后下载量超 2400 万次，衍生超 300 个公开模型，成为 2026 年全球下载量最高的模型之一。
当然，M3 和 H3 并非没有短板。
M3 总参数仅 4280 亿、激活参数 230 亿，与 GLM-5.2（7440 亿 /400 亿）、DeepSeek V4（1.6 万亿 /490 亿）、Kimi/Qwen（均大于 2T）相比，参数规模较小。
与同月登场的 Seedance 2.5 相比，H3 在广告电商动效方面效果突出，但在影视人物细节上仍略逊一筹。
而现实证明，M3 更具性价比的定价策略，加上 H3 开源的杠杆效应，不仅留住了 C 端用户，更叩开了 B 端的大门，让企业客户纷至沓来。而由 C 端向 B 端业务的重心转移，本质上是模型智能水平持续提升的自然结果。因为伴随 M3、H3 两款旗舰模型发布并开源，市场对更高品质、更精准的需求，由此被快速激发出来。
结果，B 端用户爆发，成为 MiniMax 的第二个引擎。
截至目前，MiniMax 模型与产品已服务全球超过 200 万企业客户和开发者，较 2025 年暴增 10 倍。
累计服务的个人用户则超 3 亿，覆盖 230 多个国家和地区。
最难得的是，MiniMax 的销售开支同比，还下降了 18%。
这意味着，MiniMax 的用户增长来自模型能力本身，而非烧钱买的量。
由此，一个庞大的全球开发者生态逐渐成型。
虽然 MiniMax" 不只是提供有性价比的服务 "，但不可否认的是，性价比和规模本身，就是最具杀伤力的武器。
第三大引擎，则是由 Agent 驱动的 Token 消费新范式。
业绩说明会上，MiniMax 创始人兼 CEO 闫俊杰透露：7 月 Token 消耗量达到 1 月的 20 倍。
这 20 倍怎么来的？不是用户增长了 20 倍，而是模型消费的方式从 " 人与 AI 的对话 "，升级成了 "Agent 与 AI 的多轮交互 "。
一个 Agent 工作流，会将一个任务拆解成十几个子任务，发起成百上千次模型交互，单用户 Token 消耗因此急速攀升。
这背后，得益于桌面端 AI Agent（智能体）MiniMax Code 在开发场景下的落地。
面对复杂任务，它能自动拆解、规划步骤，并调度多个 Agent 分工协作，从而解决复杂工程中的 " 上下文断裂 " 与长程任务执行难题。
而借用 MiniMax CEO 闫俊杰的说法：" 智能的提升，几乎没有尽头。"
这既是技术信仰，也是 MiniMax 更具想象力的商业空间。
03 估值再开启
如今，伴随商业模式切换和收入爆发式增长，资本市场正在对 MiniMax 重新估值。
最先反应过来的，其实是国际投行。
MiniMax 半年报一公布，花旗随即表示，MiniMax 的表现远超预期。其中，收入超出预期 7600 万美元，高出 52%，开放平台及其他基于 AI 的企业服务收入，比预期的 3000 万美元高出 143%。
于是，花旗将 MiniMax 目标价上调至 576 港元，杰富瑞给出 533 港元目标价，分别给予 " 买入 "" 最佳买入 " 评级，一致看好。
截至 8 月 28 日收盘，MiniMax 股价为 300.4 港元。
所以这一口气打出的，是将近 70% 的估值修复空间，堪称凶猛。
而对 MiniMax 来说，要真正兑现价值，除了要看 B 端客户留存率、单客户 ARPU 价值提升、毛利率持续优化等核心经营指标；下半年最关键的看点，还是即将发布的大模型：
M3.1、M3 Pro、H3.1。
M3.1 是在 M3 基础上，进行了充分预训练，并持续扩大后训练规模，把已有基础能力进一步转化为 Coding、工具调用和 Agent 任务中的实际表现。
所以，M3.1 的定位，是一个能够大量、广泛使用的模型。它重点提升的，是任务完成的质量、稳定性、推理效率，以及在不同 Agent 环境中的适配能力。
M3 Pro 则是一次更全面的升级，参数规模将提升至约 3T。
在更大基座上，M3 Pro 将继续强化学习和长程任务训练，拥有更强的泛化能力、更高的智能上限。
同时，拥有更低的成本。
实际上，MiniMax 在算力效率层面的成果，已然显现：
过去两个月，MiniMax 文本模型的单位算力吞吐，已提升了 3 倍。而 M3.1 的目标，则是将推理成本进一步降到 M3 上线之初的 1/3。
推理成本下降，是 AI 企业的 " 双向红利 "。
一方面，可以通过降价，降低使用门槛，进一步扩大开发者与企业用户规模，带动 Token 用量攀升；另一方面，能直接拉升毛利率，实现规模放量和盈利优化，鱼和熊掌兼得。
此外，即便在算力资源固定的条件下，MiniMax 也能将更多资源，集中投入到模型的强化学习与后期训练中，让模型在参数量更大、能力更强这条路上走得行稳致远。
而放眼整个 AI 行业，大模型企业的竞争，也并非零和博弈。因为伴随代码能力、Agent 能力的商业化落地，AI 终将升级为 " 生产力底座 "，持续不断拓宽行业价值边界。
毕竟，智能的边界，永无止境。
而 MiniMax 所能做的，就是在 AI 大模型的马拉松里，不掉队、一直跑。
只要一直跑，增长就将成为最大的确定性。毕竟，资本市场短期会错杀，但长期下来，不会亏待真正的进化者。
