近年來，AI領域的競爭格局發生了顯著變化。曾經，投資人最關心的問題是“如果OpenAI做了，你怎么辦”，如今則演變為“如果大廠入局，你如何應對”。甚至有業內人士戲稱，“大廠一出手，小公司得抖三抖”。
在國外，谷歌正通過多產品矩陣策略追趕ChatGPT；而在國內，豆包已經超越DeepSeek，成為月活用戶規模最大的原生AI應用。盡管大廠在某些AI領域展現出“降維打擊”的實力，但仍有一些初創企業試圖在這片紅海中突圍。
MiniMax便是其中之一。今年6月，市場傳出其IPO的消息；7月，公司又完成了一筆近3億美元的新融資，向外界傳遞出“仍在牌桌”的信號。這家公司從早期便押注多模態路線，將模型層明確劃分為文本、語言、視頻、音樂四個方向，并在“產模一體”的思路下，陸續推出了海螺視頻、星野、Agent等產品，形成了如今的產品矩陣。
從2024年開始，MiniMax調整了策略，實施“產模分離”——技術和產品分開發展，技術追求能力上限，產品專注用戶體驗。盡管如此，模型能力仍是其產品的基石，只是技術探索不再受限于產品形態。
字節的AI版圖與MiniMax的路徑不謀而合。字節的模型層以豆包大模型為核心，涵蓋文本、語音、視頻三種類型；產品層則更加豐富，包括AI助手、Agent、圖像視頻、情感、音樂、編程、教育等多個大類。海螺視頻是即夢的主要競爭對手，星野則在AI陪伴賽道與貓箱展開激烈競爭。
如果將字節比作AI領域的“超級工廠”，那么MiniMax更像是一家靈活的“原生作坊”。它不走“AI+傳統產品”的路線，而是圍繞多模態生成、自然語言交互、自主決策等AI核心能力，從零開始構建全新的產品形態和交互邏輯。
字節的批量產品制造能力有目共睹。在打造AI產品矩陣時，其已有許多參考對象，例如ChatGPT之于豆包，星野之于貓箱，妙鴨之于星繪等。而MiniMax成立初期，市場上幾乎是一片空白。對于一家初創公司來說，選擇方向比執行路徑更為重要。
MiniMax的創業口號是“Intelligence with Everyone”。創始人閆俊杰認為，讓每個人都用得起AI才是未來的發展趨勢。這種人本主義精神在當下強調智能和AGI的背景下顯得尤為獨特，也解釋了其側重C端市場的原因。
以產品為導向，MiniMax的模型架構非常清晰，設有文本、視頻、圖像和語音四個團隊，打造的模型能力分別對應其產品線。Talkie是MiniMax的第一款產品，國內對應的是星野，這兩款AI社交產品支撐了公司的大部分營收。以“MiniMax”為品牌的是文本模型基座，以“海螺AI”為品牌的是視頻和語言線。
在AI視頻賽道，海螺AI的用戶更偏向C端，而競品可靈AI則更偏向B端。在語音賽道，MiniMax的優勢更為明顯，積累了一批教育、文娛領域的客戶。目前，其官網顯示語音生成是一款獨立產品，未來可能針對音頻線推出新品牌，但名稱尚未確定。
除了既有模型線，MiniMax還新押注了Agent方向，并推出了通用Agent和視頻Agent產品。通用Agent產品被并入MiniMax對話產品，視頻Agent則作為一項功能納入海螺AI。至此，MiniMax形成了集Agent、對話助手、AI視頻、AI語音、AI社交為一體的產品矩陣。
Kimi發布前期，其創始人楊植麟也曾表達過類似的想法。他認為Kimi可以作為驗證模型能力的產品，等到模型能力達標后，可以從Kimi中分裂出多款AI應用。然而，從現實來看，月之暗面最終選擇All in Kimi，裁撤了其他產品線；而MiniMax則沿著這條路走到現在，并有意打造了“MiniMax AI”和“海螺AI”兩個產品品牌。
提到AI產品工廠，字節無疑是典型代表。據不完全統計，自AIGC浪潮以來，字節已打造了近二十款AI應用，海內外同步推進，流量表現可觀。盡管MiniMax正逐步向字節靠攏，也被納入“AI產品工廠”的范疇，但二者本質折射出大廠與AI創業公司的差異化路徑。
字節的技術邏輯是“集中式模型研發+分散式產品應用”，即通過豆包大模型一個核心大模型，為多個功能產品提供底層能力支撐。這種模式體現了大平臺的效率，技術資源集中，模型能力可復用。
在產品層面，字節的AI矩陣幾乎覆蓋了用戶日常與創作的各種高頻場景，從助手、教育、編程、音樂、圖像、情感到辦公，每個細分領域都有對應產品，透露出其多產品并行、多點開花的戰術。
上線產品時，字節初期借助抖音為AI產品引流，先導入至小程序，再獨立成為一款應用。通過引流獲客、AB測試、數據反饋等方式，字節迅速復制出大量標準化的AI應用，形成了龐大的AI應用生態。
相比之下，MiniMax顯得沒有章法。例如，其在確認品牌對外輸出時經歷過一番波折。原本的“海螺”屬于對話助手，后來因其視頻功能更加亮眼，才將該品牌名字專門賦予給了AI視頻產品。
MiniMax的產品數量不多，但大部分可稱得上是“精品”。Talkie影響了包括貓箱在內的一系列AI陪伴類產品的形態，為MiniMax商業化貢獻了大頭。海螺AI在用戶數量和模型生成能力上，均處于國內第一梯隊。
在產品策略上，MiniMax沒有追求“大而全”的功能覆蓋，而是高度聚焦于AI與用戶交互的核心場景，精選少量產品，放大交互體驗。按照豆包的產品邏輯，MiniMax本可以將語音、視頻、對話等功能聚合于單一應用，通過統一入口集成多模態AI能力，一站式解決用戶分散任務需求。但這種“全能型”策略的弊端在于功能疊加會稀釋場景專注度，導致用戶行為數據碎片化，難以形成精準反饋閉環，不僅影響模型的后期訓練，也影響產品體驗優化。
一位博主表示，他看到網上的“月半貓”火了，也想模仿做爆款。“別的工具都試了，效果都不理想，只有海螺能做出那種賤兮兮和靈動的表情。”而另一位電商創業者則更喜歡用字節的即夢，他給出的理由是“出品穩定，不會太崩，也不會太差”。
MiniMax的目標已經明確：要上市，要追趕AGI。資本市場更關注的是，其是否具備可持續增長的商業模式，收入是否健康且可規模化，未來是否值得長期投資。
目前，MiniMax的主要營收來自Talkie和星野，這類產品聚焦于人格化陪伴、情感對話等體驗型場景，用戶粘性可能較高，但直接付費動機較弱，難以形成“硬”收入支柱。具有生產力性質的海螺視頻、Agent等產品有拉動收入的潛力，但資本市場仍會質疑情感陪伴是否是一門好生意，以及這種模式能否支撐起百億估值。
當前，MiniMax的收入多來自于單一的C端產品線，且以免費或輕度付費為主。一旦C端增長放緩、用戶付費意愿下降，或市場競爭加劇，整體收入與盈利能力可能面臨較大壓力。其尚未建立起從“用戶獲取”到“付費轉化”再到“長期留存與復購”的完整、可規模化的商業閉環。技術的優勢能否與商業化劃等號也有待考察，畢竟用戶只會為體驗而買單。
經過一輪洗牌，資本和市場已逐漸進入收斂期。但MiniMax仍具備留在牌桌上的稀缺性。其技術路徑具有差異化特點：早期布局多模態技術，將文本、圖像、語音、視頻等多種模態的能力進行融合，形成全棧AI能力；在大模型架構上進行創新，采用線性注意力機制替代傳統的Transformer架構，大幅提升效率和降低成本；長上下文能力、Agent能力和推理能力也在內化成為AI產品的一部分。
在當前絕大多數AI創業公司和大廠都將重心放在“工具型AI”上的背景下，MiniMax打破了明顯的分割線，持續輸出一批“小而精”的AI原生應用產品，成為了字節跳動的某種“B面”。其創業時的定位，本質上是瞄準了“AI普惠化+人格化體驗”的未來C端市場，不只提供單一功能工具，也要打造有溫度的AI，滿足用戶的情感連接、心理支持、虛擬社交等深層次需求。
MiniMax的下一步，是在保持稀缺性的同時，證明自己不僅“有未來”，更“有當下”。既要堅持技術理想，也要面對商業現實，繼續在模型、產品基礎上，走出一條差異化道路。
