MiniMax開始靠別人賺錢

2026年8月27日 08:24
MiniMax開始靠別人賺錢
站內 AI 整理稿

MiniMax近期在商業模式上出現明顯轉變,這家以自研產品起家的AI公司,如今似乎找到了一條比自己做產品更賺錢的路徑。根據市場訊息,MiniMax已經開始透過服務他人來獲取收益,而且這條新路線的盈利能力明顯優於過去單純投入產品開發的模式。換句話說,公司正在從「自己賣產品」轉向「讓別人幫它賺錢」的階段。過去幾年,MiniMax在AI領域的布局主要圍繞著自研產品展開,從底層模型到面向消費者的應用,公司投入了大量資源,試圖打造屬於自己的產品生態系。然而,AI產品從研發到落地,中間涉及高昂的運算成本、營運開銷以及市場推廣費用,尤其在大模型競爭日益激烈的背景下,單靠自有產品要實現穩定獲利並不容易。

這樣的情況並非MiniMax獨有,整個AI產業都面臨著變現路徑的考驗。如今MiniMax的選擇,顯然是對這道考題給出了不同於以往的答案。這項轉變意味著MiniMax不再只把資源押注在面向消費者的應用上,而是更積極地將自身技術能力輸出給外部合作夥伴,透過授權、技術服務或其他B端合作方式變現。這種做法讓公司不必承擔終端產品的高昂營運與推廣成本,卻能更穩定地獲得收入,也解釋了為何這條路會比自己做產品更划算。從商業邏輯來看,這種模式的好處在於將技術能力轉化為可重複銷售的服務,而非一次性投入的產品開發。當技術能力成為一種服務,客戶的多元需求就能為公司帶來持續性的收益來源,同時也分散了單一產品成敗的風險。

對於投資人而言,這種轉變或許也釋放出一個訊號:MiniMax正在尋求更務實、更具財務可持續性的成長路徑。值得注意的是,這種轉變並非放棄技術深耕,而是改變技術變現的方式。MiniMax在模型訓練與AI能力上的積累,依然是其最核心的資產,只是過去這些能力主要體現在自有產品中,現在則更進一步開放給外部夥伴使用。這種「能力輸出」的策略,讓MiniMax可以在不直接面對終端消費者的情況下,依然維持技術影響力與商業回報。對外界而言,MiniMax的選擇反映出AI產業獲利模式正在分化:有些公司堅持打造爆款產品,有些則選擇成為技術供應商,讓別人站在前台,自己在後端賺錢。

這兩種路線各有其挑戰與機會,前者需要持續投入大量資源進行產品迭代與市場教育,後者則需要建立穩固的技術壁壘與合作夥伴網絡。MiniMax顯然傾向後者,而這一步是否能讓它站穩獲利基礎,值得持續觀察。從產業角度來看,這種分化其實是市場逐漸成熟的跡象。早期AI公司多半以「技術顛覆者」的姿態出現,強調自有產品將改變人們的生活與工作方式。然而,隨著產業進入更深層的競爭階段,愈來愈多公司開始意識到,並非所有技術都得走到前台,有時候在幕後提供服務,反而能創造更穩健的商業價值。MiniMax的選擇,正是這種產業趨勢下的一個具體案例。當然,轉向B端服務也並非沒有挑戰。

技術授權與服務合作需要更深入的客戶需求理解,也需要建立與產品開發截然不同的組織能力,包括售前支援、解決方案設計、客戶成功管理等。此外,B端市場的決策週期通常較長,收入雖然穩定,但成長速度可能不如消費級產品爆發力強。MiniMax能否在這些環節上建立起足夠的競爭力,將決定這條新路線的長期成效。回顧MiniMax的發展歷程,從早期備受矚目的自研產品,到如今積極拓展外部合作,這家公司的策略轉向,某種程度上也反映了AI新創在資本市場與商業現實之間的權衡。在融資環境趨於理性、投資人愈加重視獲利能力的時代,單純講述技術故事已經不夠,如何證明技術能轉化為實際收入,成為每一家AI公司都必須面對的課題。

MiniMax選擇了一條相對低調但更務實的道路。透過服務他人來賺錢,意味著公司願意退居幕後,以技術供應商的角色參與市場競爭。這樣的做法雖然不像消費級產品那樣引人注目,卻可能在財務報表上呈現出更健康的數字。對於一家正處於商業化關鍵階段的AI公司來說,這樣的選擇或許正是當前環境下最合理的策略。未來,MiniMax能否在B端市場站穩腳步,端看其技術能力能否持續滿足外部合作夥伴的需求,以及能否在服務過程中建立起難以取代的價值。AI產業的獲利模式仍在演變,MiniMax的嘗試,無疑為這個產業提供了一個值得參考的樣本。

Related

相關文章

MarkTechPost AI模型更新

Google 開源 Harness²:遞迴代理程式框架,無需新模型也能提升效能

Google Cloud AI Research 開源了 Harness²,這是一個遞迴代理程式框架,透過改良凍結模型周圍的程式碼與檔案來增強效能。對開發者而言,重點很簡單:你的代理程式無需更強大的模型也能進步。重點摘要:規模為框架而非模型,訓練參數為0,包含8個可編輯的框架元件,版本0.1.0。執行環境為Linux、Python 3.12或3.13搭配uv,模型呼叫則透過Vertex AI。GPU需求未公開。效能方面:一次改良步驟即可在3個基準測試中,提升所有4個模型與框架組合的表現。最佳成果:GLM-5搭配OpenCode在WorkBuddy-Bench上從64.2提升至75.7(+11.5點);最差表現:GLM-5搭配Codex在JobBench上僅提升1.2點(23.6至24.8)。什麼是Harness²?它是Google研究推出的即插即用框架。

18 小時前
MarkTechPost AI模型更新

認識 Kyutai REKI:2.4B VLA 模型為機器人操控帶來高效記憶

Kyutai 與 Inria 及 École des Ponts 合作,推出了 REKI——一個用於機器人操控的 2.4B 參數視覺-語言-動作模型(VLA)。該模型僅使用公開數據進行預訓練,並配備了輕量級的近期記憶功能。在三個分佈外基準測試中,僅有規模約為其兩倍的模型能超越它。所有模型權重已於今日在 Hugging Face 上公開。核心資訊:規模:2.4B 參數(2.2B Qwen3.5-2B VLM + 0.2B 流匹配動作專家)。記憶涵蓋最近 3 幀,間隔 1 秒。運行環境:在 1 張 NVIDIA H100 上進行基準測試。從兩個 256×256 攝像頭輸入,編譯後每個動作區塊耗時 21.8 毫秒。權重以 BF16 格式提供,暫無量化版本。性能:在 LIBERO-Plus 和 RoboTwin Clean2Rand 基準測試中,為公開數據預訓練的 VLA 模型中最優;在 LIBERO-Plus 上達到 90.4% 的最高分。

1 天前
MarkTechPost AI模型更新

DeepSeek 發布 V4.1-Flash-1017,DeepSWE 得分 77.0,並開放搜尋 API

DeepSeek 剛發布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,這是其 V4.1-Flash 模型的新檢查點,現已在 DeepSeek 網站、應用程式及 API 上線。DeepSeek 宣稱該版本在性能、任務完成速度與輸出簡潔度上均優於 9 月發布的 V4.1-Flash,並稱之為性能與成本的帕累託改進。同時,DeepSeek 也向所有開發者開放了搜尋與擷取 API。對代理建構者而言,這意味著更便宜的編碼模型加上單一 API 金鑰即可使用的第一方網路層。重點摘要:骨架參數 552B,另加 196B 的 Engram 參數;預填充階段每 token 啟用 8B 參數,解碼階段啟用 16B 參數;上下文長度達 1M tokens,最大輸出 384K tokens。運行於 DeepSeek API 的 deepseek-flash 模型。9 月版的 V4.1-Flash 權重(763B 參數,FP8)採 MIT 授權。

1 天前
MarkTechPost AI模型更新

2026年20款Jev替代方案:挑戰TypeSafe的決策模型

TypeSafe於2026年9月15日推出Jev,這是一款決策模型而非聊天機器人。使用者可定義允許的答案,Jev將回傳標籤、分數或是否的機率。約4週內,至少20款Jev替代方案相繼問世,來自Cloudflare、OpenAI、Perplexity、Liquid AI、AWS的Strands Labs及獨立開發者。本指南比較各方案在規模、授權、硬體、價格、Jev API相容性及已發布基準測試的表現。重點摘要:規模範圍從287M(GLiNER2.5-multi-Decide)到35B-A3B(Mapika Decider),Jev規模未公開。執行環境:Von和Laya等編碼器可在CPU上運行,4B適配器適用24 GB GPU或32 GB Mac。效能:多數開源模型在困難推理上落後Jev,但在狹窄分類任務上數款與之匹敵或超越。最佳表現:Cloudflare Clef在BANKING7取得94.20分。

1 天前