作為 "AI 六小虎 " 之一的 MiniMax（稀宇科技），近期剛剛結束了 " 技術發布周 "。

自 6 月 17 日以來，MiniMax 發布了一系列核心技術與產品更新，涵蓋基座模型、視頻生成模型、多模態智能體等多個方向，系統展現其 " 模型 -- 多模態 -- 應用 " 一體化技術路線。

就在 MiniMax" 瘋狂上新 " 的同時，市場上傳出了其擬赴港 IPO 的消息，這也讓 MiniMax 成了智譜 AI 之后第二家 "AI 六小虎 " 中傳出沖刺上市的公司；不過，目前公司對此沒有相關回應。

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即使身處時下最火的賽道、頂著明星履歷，MiniMax 或者其他 "AI 六小虎 " 的企業也都面臨著同樣的困境——產品同質化、商業化不成熟，以及盈利困境。

01. 沖刺 IPO 的 " 六小虎 "

"AI 六小虎 "（譜、月之暗面、百川智能、MiniMax、階躍星辰、零一萬物）是過去兩年國內大模型時代的一個標志，指的是當年最早完成 10 億 + 美元融資，且均擁有自研千億參數級大模型，在國際基準測試中與 GPT-4、Llama 等對標的大模型創業公司。

AI 六小虎都可謂是 " 資本寵兒 "。MiniMax 身后站著紅杉中國、阿里巴巴、騰訊、IDG 資本、米哈游等股東，匯集了產業和機構中頂級的資本陣容。在 2024 年獲得阿里巴巴領投的 6 億美元融資后，MiniMax 估值已經超過了 25 億美元（折合人民幣約 179 億元）；近期有媒體稱其估值約 30 億美元。

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MiniMax 會被資本追捧除了身處時下最火的 AI 賽道之外，也和其創始人漂亮的履歷以及公司 " 抗打 " 的產品有關。

這家由商湯科技前副總裁閆俊杰在 2021 年創立的 AI 科技公司，很長一段時間，公司旗下最 " 拿得出手 " 的產品就是一款面向海外市場的 AI 虛擬伴侶應用 Talkie；僅去年前 8 個月，Talkie 的全球下載量就快速突破千萬次，超過 Character AI，成為美國市場下載量排名第 4 的人工智能應用。有媒體報道稱，去年僅來自 Talkie 的用戶付費和廣告收入就為 MiniMax 創造了 7000 萬美元的營收。

為了避免依賴單一產品的風險，2024 年 9 月，MiniMax 發布了視頻生成模型 " 海螺視頻 I2V-01"，并上線了海螺 AI。

AIGC 作為 GPT 之后第一個火起來的賽道，在海螺 AI 推出來的時候實際已經被認為有點 " 過氣 " 了，更何況視頻生成賽道中前有快手可靈 AI 后有字節 Seeweed 和 PixelDance，海螺 AI 作為一個初創公司的產品當時并沒有被市場寄予厚望。

后來，海螺 AI 生成的 " 月半貓 "IP 視頻爆火，也讓海螺 AI 開始出圈。根據 "AI 產品榜數據 "，自上線以來，海螺 AI 連續 6 個月在全球榜單中，位居視頻生成產品的第一，超越了快手的可靈 AI 和字節的即夢 AI。

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近期，MiniMax 搞了一場 " 技術發布周 "；連續五天，甩出了覆蓋底層模型、多模態技術、通用智能體等領域的五款重磅產品。

作為底層基礎能力的支撐，MiniMax 發布并開源了自主研發的 MiniMax-M1 系列模型；配套算法方面，MiniMax 推出了新的 CISPO 強化學習優化算法；在多模態生成領域，MiniMax 推出新一代視頻大模型 Hailuo 02，主打高保真物理模擬與直接生成 1080P 畫質視頻能力；Hailuo Video Agent 則通過自然語言驅動全局、全流程工具集調用，實現 " 零門檻專業級視頻生成 "；語音模型 Speech 02 也進行了功能更新，Voice Design 音色設計，用戶可以通過自然語言來描述自己心中所想的音色，實現對多個維度的精準控制。

不過，在同一時間段，"AI 六小虎 " 上新模型能力和 Agent 產品的不止 MiniMax 一家。6 月 17 日，月之暗面發布了全新開源代碼大模型 Kimi-Dev-72B；緊接著，月之暗面又發布了首個 Agent —— Kimi-Researcher。

7 月 2 日，正在沖擊 IPO 上市的智譜正式發布并開源視覺語言大模型 GLM-4.1V-Thinking，并率先開源 GLM-4.1V-9B-Thinking；同時，智譜還宣布，浦東創投集團和張江集團對智譜總額 10 億元戰略投資，并于近期完成首筆交割。

至此，曾經意氣風發的 "AI 六小虎 "，有的裁撤業務或重心轉向，有的仍在堅守，并尋求上市融資。

02. 跟誰賽跑？

跟時間賽跑、跟同行賽跑、跟資本賽跑，這就是 "AI 六小虎 " 的現狀。

" 天下武功，唯快不破。" 這也非常適合用來形容 AI 賽道的企業們。就比如 MiniMax 的 Talkie 當時能出圈最重要的原因之一就是其推出的速度夠快。

2022 年 10 月，ChatGPT 爆火的前一個月，Talkie 的前身，一款能直接對話的 AI 智能體產品 Glow，就已經上線了；當時的 MiniMax 還在內測 300 億參數的自研大語言模型，并且還有不少 bug 需要解決。

早早上線的 Talkie 與其說是 AI 應用不如說是陪伴游戲應用，所以用戶粘性、付費意愿都很強，ToC 收費自然就成了其商業化營收模式。

產品定位、技術搶先、找準市場，可以說是 Talkie 的成功要素，但這是同行甚至是 MiniMax 自己都不好復制的。

就比如 MiniMax 發布的海螺 Hailuo-02 模型修改了會員制度，一年訂閱費最高達 1499.99 美元（人民幣 10788 元），以及需付費才可使用完整視頻生成功能；成本的暴漲使視頻二創門檻被拉高，一下就勸退了不少視頻創作者，也引發了大規模用戶不滿和吐槽。

圖源：海螺截圖

同樣是付費訂閱制，Talkie 和 Hailuo-02 的用戶對付費意愿的大相徑庭，除了價格因素，還在于產品的可替代性。" 現在的 AI 產品同質化太高了，對話、圖片 / 視頻生成是最普遍的賽道，所以我們就會看到各家的大模型爭先上線體驗類似的對話、搜索類功能，或者是對話衍生的功能，這就導致很多產品嚴重同質化。"AI 行業從業者小林（化名）說道。

同質化嚴重就會讓用戶覺得選項很多，一旦某個產品開始收費，用戶大可以轉向其他免費的產品繼續使用。所以同行之間的 " 價格戰 "，其實在產品還沒開始變現的時候就已經打響了。

就拿對話類大模型來說，文心一言、Kimi、IMA 等產品早已紛紛上線，但為什么一直到 Deepseek 的出現，大語言模型才又再次火出圈？" 因為它展示了思考的過程，其實這并不見得是一個技術的飛躍，但卻是用戶體驗的進步，用戶看到了大模型思考的過程，有了更多交互的體驗。" 一位 Agent 從業者這樣評價。

所以 AI 產品要 " 夠快 " 或者要 " 有特色 "，如果跟時間賽跑沒有贏，跟對手相比就要有差異化。

但不論是跟時間賽跑還是跟對手賽跑，最終要解決的都是一個難題——盈利。

即使幾種變現套路都擺在眼前：訂閱制（ToC）、數據授權（ToB）、API 或者廣告（ToB），不過目前 "AI 六小虎 " 的盈利能力都沒有特別突出的。

產品力、差異化、盈利能力，這是 MiniMax 以及其他 "AI 六小虎 " 必須交出答卷的考題。

03. 誰是下一個超級應用

回溯互聯網的發展，以需求出發（搜索、社交、電商等）衍生出了 BAT 等這樣的初代超級應用，然后在各個細分賽道又誕生出差異化的新生代超級應用，比如拼多多、小紅書。

那么，在 AI 時代，超級應用會是什么樣子呢？

OpenAI 似乎給出了這個問題的答案范本，其此前公布了 AGI 五級路線圖，揭示了人工智能從 " 聊天工具 " 到 " 戰略指揮官 " 的完整進化路徑。簡單來說，第一階段 AI 只是一個會 " 說人話 " 的對話工具，不需要刻意的編程語言就可以交流；第二階段 AI 變成一個頗有學識的 " 博士 "，反應和產出更準確、更快速；第三階段 AI 成了一個超級助手，不止可以 "chat" 還可以 "act"，從這里再往上 AI 就不僅僅是一個被操控的工具，更可以提出創意甚至管理一個跨國公司。

圖源：掘金技術社區

以此來看，AI 當前正處于第二和第三階段的過渡期。也就是說，"AI 六小虎 " 又到了一個與對手和時間賽跑的臨界點，各家拿出的 Agent 或許正是贏下這個賽點的關鍵 " 選手 "。

一個 AI 賽道的連續創業者對 " 趣解商業 " 表示，簡單來說，Chatbot 在回答問題，而 Agent 在執行指令；比如你需要 Agent 給你制作一份年終總結的 PPT，這個指令其實可以向下拆解成幾件事——一年工作的匯總、概括、文字提煉→ PPT 模版選定、插圖、設計→安排頁碼→制作 PPT；一個人類去拆解這個任務的時候會很自然，甚至可以先到哪里寫到哪里，不過 Agent 執行起來需要多模態的配合，這中間任務的拆解、分工、思考、完成就是技術難題，會直接影響任務完成的情況。

" 為什么國內很多人在做通用 AGI，因為通用 AGI 還有沒有一個‘ killer APP ’的出現，像 OpenAI 一樣形成壟斷的局面，所以市場角度來看這個藍海非常大；" 他說道，" 另一方面，從技術難度來說，一個通用 AGI 加上垂直賽道的知識庫和私有數據庫可以轉化成一個垂直 Agent，所以除非企業已經錨定一個垂直的場景做足了商業化基礎，不然過早的垂直其實也在抹殺自己的其他可能。"

不論是 MiniMax 的 Agent 產品還是 Kimi 前不久小范圍內測的 Kimi-Researcher，也都是符合通用 AGI 概念的產品；這也能看出來，六小虎想要先吃到這口餅的思路很像。

從 chat 到 Agent 的演變也能看出，AI 已經從卷數據、卷研究人員、卷研發費用這些 " 硬件 " 逐漸升級成了硬件實力夠硬的同時還要卷定位、卷市場、卷用戶體驗這些 " 軟實力 "；而在這個賽道上，也許會生出下一個超級應用的種子選手。

來源：趣解商業