“AI六小虎”开抢IPO，MiniMax要超智谱？_风闻

AI独角兽，争当第一股。

MiniMax用一纸近3亿美元的新融资，把“AI六小虎”的排位赛推向高潮。

昨晚消息称，大模型公司MiniMax近3亿美元的新一轮融资已接近完成，投后估值超过40亿美元（约300亿元人民币）。结合公开信息，目前国内达到这一估值的大模型公司有MiniMax和智谱。

这家由前商汤副总裁闫俊杰于2021年创立的大模型公司，正以惊人的速度完成从“技术炫技”到“商业闭环”的跨越：一边发布覆盖基座、视频、语音、Agent的全栈产品，一边让爆款情感应用Talkie在海外狂揽千万下载，又借“蓝色胖猫”让海螺AI在卷到冒烟的视频生成赛道成功破圈。

然而，速度只是门票，真正决定终点的，是如何在“更快、更好、更赚钱”的三角难题中找到平衡。

当对话、生图、生视频的同质化军备竞赛让免费成为默认选项，DeepSeek用“展示思考过程”撕开差异化缺口；当Agent被视为2025商业化的最大变量，MiniMax推出Hailuo Video Agent，试图用一句话生成专业级短片，回答市场上关于“Agent到底解决什么具体问题”的灵魂拷问。

MiniMax收获的新融资，也在推动“AI六小虎”竞争的新叙事。

又一家“AI六小虎“融了一笔

这一局，Minimax领先了一步。

昨晚，据媒体报道，大模型公司MiniMax近3亿美元的新一轮融资已接近完成，投后估值超过40亿美元（约300亿元人民币）。结合公开信息，目前国内达到这一估值的大模型公司有MiniMax和智谱。

今年，Minimax不断传出好消息。先是产品发布。MiniMax发布了一系列核心技术与产品，涵盖基座模型、视频生成模型、多模态智能体等多个方向，系统展现其“模型—多模态—应用”一体化技术路线。

作为底层基础能力的支撑，MiniMax发布并开源了自主研发的MiniMax-M1系列模型；配套算法方面，MiniMax推出了新的CISPO强化学习优化算法；在多模态生成领域，MiniMax推出新一代视频大模型Hailuo 02，主打高保真物理模拟与直接生成1080P画质视频能力；Hailuo Video Agent则通过自然语言驱动全局、全流程工具集调用，实现“零门槛专业级视频生成”；语音模型Speech 02也进行了功能更新，Voice Design音色设计，用户可以通过自然语言来描述自己心中所想的音色，实现对多个维度的精准控制。

同时，企业也传来了IPO的消息，今年6月，彭博社报道称，MiniMax正在筹备赴港上市。

Minimax一直都是资本的宠儿。红杉中国、阿里巴巴、腾讯、IDG资本、米哈游，MiniMax汇集了产业和机构中最顶级的资本。在2024年获得6亿美元A轮融资后，估值也已经超过了25亿美元（折合人民币约179亿元）。

2021年，商汤科技前副总裁闫俊杰创立了Minimax。很长一段时间，公司最出圈的除了创始人的明星履历，还有一款海外的AI情感APP——Talkie。仅去年前8个月，Talkie的全球下载量就快速突破千万次，超过Character AI，成为美国市场下载量第4的人工智能应用。英国《金融时报》报道称，仅来自Talkie的用户付费和广告收入去年就为MiniMax创造了7000万美元的营收。

不过，从去年底开始，很多社交直播APP都被要求下架整改，这其中就包括Talkie。

这让MiniMax体会到了过渡依赖单一产品的风险，于是，2024年9月，MiniMax发布了视频生成模型“海螺视频I2V-01”，并上线海螺AI。

起初海螺AI没有被广泛认可，甚至被认为“有点过时”，毕竟AI时代人人追新，而AIGC作为GPT之后第一个火起来的赛道，在海螺AI推出来的时候已经被认为是“火过头”了。何况前有快手可灵AI后有字节Seeweed和PixelDance，海螺AI作为一个初创公司的产品当时并没有立即就被寄予厚望。

结果，一款海螺AI生成的蓝色胖猫IP爆火，也让海螺AI在AIGC中开始出圈。不少网友称，海螺AI为目前市面上最优秀的AI视频生成模型。更有网友直言，若不是注意到一些细微的瑕疵，他们几乎以为这些视频是真实拍摄的。

前不久，MiniMax也正官宣了旗下的Agent产品。融中财经也第一时间体验了这个产品。

进入页面之后，会出现“chat”和“Agent”两个选项，我们先选择“chat”，询问“介绍一下MiniMax，包括产品、融资和未来发展”，再把回答和元宝的输出做出对比的话，可以发现，两者的回答语言都非常流畅丝滑，没有事实性错误，或许是因为自家产品的原因，MiniMax介绍得更全面一些。

再选择Agent模式，融中财经尝试提出一个要求“分析蔚来汽车2025年第一季度的财务报表”，MiniMax接下来执行了几个任务，包括搜索数据、同行对比、数据分析等。然后直接产出了一个报告。

这份财务分析比较了同比、环比数据，也就是说Agent拆解整体任务为收集数据和分析数据两个大方面，其收集了2024第一季度、2024第四季度以及2025第一季度蔚来的数据，进行了对比。除了微观数据的分析，报告还结合当下的行业环境给了更宏观的分析和评价，作为一个初步的财务分析报告可以高效地帮助用户掌握情况。

要快，还要好

“天下武功，唯快不破”这句话应该送给所有的AI创业者。

Talkie的出圈就赢在了“快”。

上线快，2022年10月，ChatGPT爆火的前一个月，Talkie的前身，一款能直接对话的AI智能体产品Glow，就已经上线了；出海快，当时出海这个路线并没有成为AI厂一个约定俗成的玩法，Talkie就抢先一步海外上线了。

不过“快”，这一招留给AI创业者的机会已经不多了，如今市面上同质化的AI搜索、AI社交的产品层出不穷，这也让产品的差异化成了品牌的必修课。

“订阅制是一部分AI产品的商业化手段，想要用户付费，差异化就是必须的。”AI产品经理默默（化名）对融中财经表示。

现在的AI产品同质化太高了，对话、视频与图片生成这两个最普遍的赛道，就可以看到各家的大模型争先上线类似对话、搜索类的功能，或者是对话衍生的功能，这就导致很多产品严重同质化。而同质化严重就会让用户觉得选项很多，一旦一个产品开始收费，用户大可以转向免费的产品继续使用。所以同行之间的价格战，甚至在没开始变现的时候就已经打响了。

就拿对话类大模型来说，文心一言、Kimi、IMA、抖音、心流APP等产品先后上线，一直到Deepseek的出现，才又再次出圈。

而Deepseek的出圈，实际就是在用户体验上一次“差异化”创新的成功。

Deepseek展示了思考的过程，其实这并不见得是一个技术的飞跃，但却是用户体验的进步，用户看到了大模型思考的过程，有了更多交互的体验。所以在Deepseek之后很多AI产品也跟着展示了一部分思考的过程。

要够快，要够好，还要够赚钱，这就是冲刺IPO的“AI六小虎”普遍面临的问题。

商业化的不确定性一直是AI企业冲刺IPO的一道坎，这个情况在今年明显变得更乐观。2025年被视为Agent AI商业化的元年，AI Agent的应用场景不断拓展，从办公类Agent到垂直类Agent，再到更广泛的行业应用。未来式智能等企业已经在电力、金融、泛互联网、制造业等行业实现了Agent的常态化应用。例如，Glean垂直于企业知识数据库的搜索，优化企业内部数据检索和问题答复，在近两年中ARR翻倍增长。DayDream链接了超过2000+品牌，支持自然语言检索，根据用户提供的时间、地点、场合等信息给予相关产品推荐。这些应用不仅提升了企业的运营效率，还为用户带来了更便捷、高效的体验，进一步推动了Agent技术的商业化落地。

争做“超级APP”

一代人会有一代人的“超级APP”。

回溯互联网的发展史，百度、阿里、腾讯这些以搜索、购物、社交等需求出发衍生出的超级APP几乎垄断了AI出现之前的互联网时代。

而在后AI时代，下一个超级APP可能会出现在通往AGI的路上。

前不久Open AI公布了AGI五级路线图，揭示了人工智能从"聊天工具"到"战略指挥官"的完整进化路径——第一阶段AI只是一个会“说人话”的对话工具，不需要刻意的编程语言可以交流；第二阶段AI变成一个颇有学识的“博士”，更准确、更快速；第三阶段AI成了一个超级助手，不止可以“chat”还可以“act”，从这里再往上AI就不仅仅是一个被操控的工具，更可以提出创意甚至管理一个跨国公司。

目前大部分市面的AI产品都处于第一、第二阶段，因此押注AI Agent就成了今年大模型厂商的主流叙事，Minimax也不例外。MiniMax在官网宣布，发布一款视频创作Agent：Hailuo Video Agent，并开放Beta版本。根据提示输入文字或图片，Agent将自动分析、构思并生成具有专业水准、富有观看价值的完整视频内容。

谈到出发点，MiniMax认为这会让“视频创意和生成更加普惠”。尽管视频生成技术在快速提升，但对于很多人来说，想要将创意转化为优质短片不是件简单的事。从创意构思、分镜脚本设计，到生成图片素材、生成视频并配音，再到精细化剪辑，这是一个对普通用户来说具有挑战的流程。此外，MiniMax还推出了一个能跑长程（Long Horizon）复杂任务的通用Agent，能多步规划出专家级解决方案、拆解任务需求、并能执行多个子任务从而交付最终结果。具体场景可以是写代码、生成PPT等。

从目前主流的Agent商业化路径来看，TOB比TOC先行一步。尤其是一些垂类场景，比如营销、办公软件等场景中的Agent已经开始和SaaS结合进行了商业化的探索。

科技投资人孔波（化名）就评价道，现在不论是做TOB还是TOC，通用还是垂直，从技术投入和难度上来说差别都不是很大，不过从商业化角度来看，TOC真正难实现的有两点：软件之间的联通，以及用户体验的极致。

孔波举例道，比如我现在做一个Agent，垂直赛道，就做出行助手。我现在决定从A点到B点，我把这个问题抛给Agent，后者给我规划一个最短路线、最短时间的路径，包括交通工具、预算等等，这并不困难，现在对话式的大模型软件就可以做到，但是Agent真正要解决的就是从Chat到Act的突破，因此一个合格的Agent其实是能够在收到这个指令的时候就调用我手机里的工具类APP完成订票、提醒我行程、监督行程这么一个过程。那么这个过程中涉及到两个点，其一，不同软件之间调用的授权；其二，涉及到付款的时候整个Agent的行为先后、策略合理性的一个考验。

相对来说，TOB的Agent也会有类似的问题，比如如何深入到企业的workflow中，在整个任务的思考、完成过程中，Agent不只要扮演一个角色，可能分担多个角色，这几个角色之间的权责划分、合作协同就是一个挑战。

“我相信下一个Super APP会出现在Agent赛道，目前市面上左右工具属性非常强的软件在Agent时代都可能被整合。从chat到Agent的演变也能看出，AI已经从卷数据、卷研究人员、卷研发费用这些“硬件”逐渐升级成了硬件实力够硬的同时还要卷定位、卷市场、卷用户体验这些“软实力”。而在这个赛道上，也许就会诞生下一个“超级APP”。