國產大模型企業半月「連籤三單」，中國 AI 出海正在加速

本文作者： 胡清文 2026-09-20 14:50 導語：MiniMax 提供了一個好的觀察樣本。今年 9 月，國產 AI 出海賽道迎來一波密集落地潮。短短半個月，沙特、硅谷、新加坡三地接連官宣了與 MiniMax 的合作項目。

9 月 3 日，沙特主權投資基金 PIF 旗下 AI 機構 HUMAIN，官宣基於 MiniMax M3 底座打造出承擔本國 AI 基建重任的主權大模型；11 日，硅谷 AI 獨角獸 Genspark 基於 M3 開源底座的二次開發，推出面向企業辦公場景的 PPT 商用模型 Gen-1 Slides；16 日，新加坡政府聯合本地運營商 Singtel，將 MiniMax 旗下三款 AI 產品納入 SWDA 國家 AI 技能普惠計劃。主權國家、硅谷創業公司、東南亞政府，三類海外客戶的不同訴求都指向了同一個趨勢：不同類型海外客戶的服務需求已開始分層。

面對更多元、更有梯度的海外需求，中國大模型廠商要拿出怎樣的技術能力，又要如何將這些能力轉化為可持續收入？01 憑底層模型能力，AI 產品搶灘全球市場C 端產品，是海外用戶認識中國大模型的第一環，拼的是產品能否滿足真實的使用需求。2024 到 2025 年，全球 AI 應用迎來一輪快速擴張。視頻生成、語音合成、智能對話等工具成為創業熱點，也成為中國團隊拓展海外市場的方向。一片熱鬧背後，是普遍的同質化。而當產品功能和體驗趨同時，依靠營銷獲取用戶，很難形成持久的競爭優勢。在視頻生成、語音合成這兩條熱門賽道，用戶不斷有新的工具可選，僅憑“可用”很難真正打動用戶。

在這樣的背景下，真正靠自研原生模型能力、依託用戶體驗實現自然增長的產品，反倒成了稀缺品。“快速的投流往往收穫的是沒有忠誠度的用戶。”MiniMax 全球企業業務負責人盛靜遠曾表示，公司更願意把錢花在用技術創新提升產品的好用性上，口碑靠的是產品和技術本身。這背後是 MiniMax 一直堅持的“模型即產品”打法，也就是把自研的多模態大模型能力直接做成用戶能感知、能上手的產品體驗，而不是先砸錢買量再補產品。

作為國內較早聞名海外的模型企業，MiniMax 憑藉視頻系的海螺 AI 和語音系的 MiniMax Audio 兩條多模態產品線，以及海外版本的“星野”等，早在兩年前便在全球市場率先站穩腳跟，攢下了用戶基本盤。海螺 AI 視頻產品於 2024 年 8 月上線，上線僅 5 周，便覆蓋了 180 多個國家和地區，網頁版訪問量增速超 800%，在 a16z 於 2025 年 3 月發佈的第四期消費級 AI 應用榜單中，MiniMax 視頻產品的月訪問量超過 Sora，展示了其在海外用戶中的市場吸引力。海螺AI國際版MiniMax Audio 則將語音模型能力帶到用戶面前。

MiniMax Audio 基於自研 Speech 語音模型打造，在不斷迭代中，Speech 語音模型在 2024、2025 兩年間曾先後登頂 Artificial Analysis Speech Arena、Hugging Face TTS Arena 兩大國際權威榜單，綜合能力對標並超越 OpenAI、ElevenLabs 同類產品。這條產品路徑仍在延伸。今年 7 月，MiniMax 推出通用多模態生成模型 H3，將文本、圖像、視頻和聲音納入統一的上下文理解，並支持音視頻生成與編輯。

H3 的配套 Harness，MiniMax Design 把 模型生產力進一步釋放，讓用戶圍繞電商、廣告等具體任務完成創作。對用戶而言，產品提供的也從單次素材生成，拓展到了多個製作環節的協同。除了個人用戶體驗外，國產 AI 產品也在通過海外本土渠道，進入到公眾技能培訓這個政府命題。在新加坡 SWDA 支持的 AI 課程配套訂閱計劃中，MiniMax 旗下 MiniMax Agent、海螺 AI、MiniMax Audio 三款產品被納入 Singtel AI Pass。

符合條件的新加坡公民參加指定課程後，可以在 Singtel AI Pass、ChatGPT Plus、Google AI Pro、Microsoft 365 等訂閱選項中選擇一項。截至目前，應用產品仍是全球用戶最容易瞭解、最便於體驗 AI 的方式，這些在真實使用場景積累下來的反饋，又反過來打磨模型本身的能力。02 在 Token 出海中實現業務增長除了直接使用國產 AI 應用，一些開發者和企業也希望把它的模型能力接入自己的產品，API 為這類需求提供了入口，並已成為全球多數開發者和創作者的主流習慣。

如果說產品層拼體驗，那麼 API 服務要解決的，就是客戶能否以合適的成本和穩定的表現，把模型接入自己的業務。2025 年末到 2026 年初，開源智能體框架 OpenClaw 引爆全球開發者社區，Token 調用量隨之指數級攀升。全球 AI 應用生態逐漸成熟後，海外需求開始從終端用戶的輕量使用，延伸到開發者與企業的場景化落地。過去，開發者調用大模型大多是一問一答式的單次推理，消耗的 Token 相對有限；而 Agent 要自主拆解任務、循環調用工具、反覆推理修正，同一個任務的 Token 消耗量可能是過去的幾十倍。

AI 出海也不再只比拼 C 端用戶規模，面向全球開發者的 API 服務能力、性價比、穩定性成為新戰場。OpenRouter 這類模型聚合平臺，成為全球模型角逐的前沿陣地。近半年以來，OpenRouter 調用量榜單幾乎成為中國大模型輪番坐鎮的地方。9 月 7 日至 13 日這一週，中國大模型在 OpenRouter 平臺的周調用量達到約 61.2 萬億 Token，美國模型約 21.8 萬億，中國模型的調用量接近美國的 3 倍，且已經連續 20 周保持領先。一場原來被視作美國主場的競爭，主導權正在轉移。而調用量起來之後，下一步就是要把它變成實實在在的收入。

國產模型企業也在積極拓展海外雲平臺渠道。今年 3 月，MiniMax 陸續入駐亞馬遜、微軟、谷歌三大全球雲平臺，成為國內少數完成頂級雲廠商全覆蓋的大模型廠商。對海外企業客戶而言，模型能不能在自身所使用的雲平臺上直接調用，往往比榜單排名更能左右採購決策。MiniMax 2026 半年報顯示，2026 上半年 MiniMax B 端收入同比增長 703.1%，收入佔比從 30.3%提升至 63.4%，超越 C 端成為第一大收入來源；企業開發者客戶突破 200 萬，是 2025 年底的十倍。公司海外收入佔比約為 60%，國際化仍是 MiniMax 收入結構的重要特徵。

不難發現，MiniMax 在 Token 出海這條線上打法很明確。先靠極致的性價比在開發者市場打出聲量，兼有三大雲廠商、海外頭部客戶的渠道背書拿到企業客戶的信任，同時推出全模態 Token Plan 訂閱計劃，把中小開發者調用流量沉澱成結構化、能持續增長的企業級收入。對多數企業客戶和普通開發者而言，模型需要在效果、成本和穩定性之間取得平衡，才能進入長期運行的業務。無需自研模型、不碰底層運維，按需調用 Token，按量付費使用，就已經足夠支撐公司日常業務，這也是眼下適配大眾市場的主要出海模式。

03 當客戶需求由“用 AI”延伸出“造 AI”當越來越多國家、海外企業開始把 AI 基礎設施看做自有資產，開源模型也從生態打法，變成一門生意。一部分海外客戶不再滿足於調用現成 API 接口、使用標準化能力，而是希望依託成熟的大模型基座，結合本土數據和行業場景完成深度預訓練與二次開發，打造一套自己能獨立迭代的專屬模型體系。自 2026 年以來，越來越多這類訂單開始流向中國廠商。9 月以來，最受關注的幾個標杆項目，就是這個轉向最直接的樣本。訂單為什麼會紛紛轉向中國廠商？沙特要的是原生阿拉伯語能力。

HUMAIN CEO Tareq Amin 在公告談到，阿拉伯語的使用人口有數億之多，但這門語言在 AI 前沿技術領域長期代表性不足。這背後有個容易被忽略的技術細節，(公眾號：)·AI科技評論這邊瞭解到，調用英語語料機器翻譯成阿拉伯語訓練出來的模型，即便數據量再大也容易帶著源語言的語法習慣，生成語法正確、但不符合本地語感的阿拉伯語。因此要做阿拉伯語大模型，真正的考驗在於能否在不同方言和語境下保持穩定、可靠的表現。HUMAIN 選擇在 MiniMax M3 基礎上二次訓練、而不是直接調用現成產品。

Humain-M3 使用了超過 1 萬億 Token 的原生阿拉伯語文本，重點強化阿拉伯語理解與生成、本地文化適配能力，以及 Agent、工具調用等能力。在 7 項阿拉伯語權威基準測試中，Humain-M3 拿到了 89.37%的等權平均分，5 項第一。M3 提供成熟的模型架構和通用能力，HUMAIN 提供語料輔助阿拉伯語專項訓練，這種分工也呼應著沙特“2030 願景”裡建設本土 AI 能力這個更大的戰略目標。Genspark 的考量邏輯更為直接：降低成本的同時，不能犧牲質量。Genspark 平臺單日最多生成 12 萬套 PPT，大規模調用頂級閉源模型帶來的賬單壓力不容忽視。

Genspark 基於開源的 MiniMax M3，聯合 Fireworks AI 進行後訓練，推出 PPT 專用模型 Gen-1 Slides。測試結果顯示，在三組數據集、九項評測組合中，Gen-1 Slides 取得 8 項第一，綜合質量與 Claude Opus 5 處於同一水平。且完成一套 PPT 的平均模型調用成本約為 0.44 美元，僅為 Opus 5（約 4.16 美元）的十分之一。為什麼選擇 M3 而不是其他模型？M3 的原生多模態能力、百萬級長上下文以及工具調用穩定性，恰好覆蓋 PPT 生成的核心需求。

同時 M3 的 MoE 架構和參數設計，對後訓練所需的計算與部署資源要求更低，後訓練迭代效率更高。由於 M3 開放了模型權重，Genspark 得以跳過預訓練環節，將預算與研發資源集中投入 PPT 專項訓練，在數週內即完成模型開發。在合作官宣文章裡，Genspark 專門向 MiniMax 團隊表達了感謝。“底座複用”還發生在多模態領域。H3 開源後，MiniMax 與生態夥伴圍繞不同的使用場景，繼續訓練和優化模型，並在社區中開放。其中，與 fal 選擇面向實時生成做後訓練和推理優化，推出了的 H3 Max 最為火爆。

H3 Max 生成一段長度 5 秒、768p 的音視頻的時間不到 3 秒，已經跨過了實時直播所需的速度門檻。由此，海外還接連出現了 “AI 直播”、“AI TikTok”等玩法。近兩年，中國頭部大模型在開源路線上進展明顯，多款旗艦模型性能達到了國際水準。但能力只是第一步，真正決定這門生意能否長久的，是如何把這種能力轉化為真金白銀的收入。過去，開源更多是廠商拉新引流的手段。開放程度越高，生態規模往往越大。如今，開源逐漸衍生出明確的商用規則、交付標準和變現路徑。國內頭部廠商走出了不同的路徑。智譜 GLM 採用 MIT 協議，允許商用、修改和再分發，同時要求保留版權與許可聲明，靠生態規模換調用量。

這類寬鬆許可有利於模型進入更多部署環境，生態採用能否轉化為原廠收入還取決於具體業務。MiniMax 選的是另一條路。M3 用的是自擬社區許可協議，門檻金額是 2000 萬美元，對 2000 萬美元門檻以下的商用，MiniMax 也做了要求，需要標註“Built with MiniMax M3”併發送一次性通知。即便沒有觸發另行授權條件，MiniMax 也擁有一個潛在客戶篩選池。這套設計合在一起看，回答的其實是同一個問題：開源出去的能力怎麼才能變成看得見的收入？相較於標準化的產品和 API 服務，基座模型交付面向的是一個高價值的增量市場。聚焦有自主建模需求的主權機構、大型產業集團與垂直頭部企業。

這類合作的核心，是把底層基建交給客戶或承接委託再開發，將開源能力轉化為實在的生意。國產 AI 出海仍在加速。大眾市場的輕量化使用需求依然穩固，同時自主可控、定製化的底層建模需求正在成為一塊新的海外市場增量。國內大模型廠商的出海競爭，早就不是單一的產品比拼或者價格戰。隨著海外客戶的自主化需求持續釋放，如何搭建出一套分層適配的技術能力體系，以及長期穩健的商業回報設計，會是接下來所有出海玩家都要面對的共同課題。原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。0人收藏 分享： 相關文章 minimax AI出海 MiniMax M3 給 AI 一張陶罐碎片圖，它能還原破裂過程嗎？Minima ...

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