B端扛起增长大旗 市场会给MiniMax重新定价吗？

8月26日，港股盘后，MiniMax（00100.HK）发布了上市以来的首份中期业绩。上半年总收入1.17亿美元，同比增长283.1%，仅半年就超过了2025年全年的7900万美元。

其中，B端收入同比增长703.1%至7390万美元，占总收入比重从去年同期的30.3%跃升至63.4%。开放平台和企业服务，第一次压过了Talkie、海螺AI等C端产品，成为这家公司的第一大收入来源。

财报会议上，MiniMax透露，8月公司的年度经常性收入（ARR）已超过8亿美元，其中To B业务占比进一步攀升至约80%。

从一家靠情感陪伴应用Talkie在海外破圈的C端明星，到B端收入占比超过六成的“平台型公司”，MiniMax用了不到一年。

8月27日港股开盘后，MiniMax股价高开，盘中一度冲至325.2港元，截至发稿盘中报313港元，涨幅约3%。

而与此同时，AI板块竞争激烈，月之暗面发布Kimi K3以参数规模震惊市场、字节跳动Seedance视频模型持续吸走注意力，叠加新股解禁与获利盘压力，MiniMax步入漫长的估值消化通道。截至8月26日收盘，股价报303.00港元，总市值约1058亿港元，较3月峰值回撤约77%。

眼下，增长引擎已经换了，市场会如何给它估值？

3月2日的年报业绩会上，MiniMax创始人闫俊杰抛出了“智能密度×Token吞吐量”的平台公式，宣布MiniMax将从大模型公司向AI平台型公司迈进，当时披露ARR已超过1.5亿美元。但这个新故事，市场没能立刻消化。次日股价虽然收涨，但随后两天便开始下跌。

上市之初，市场给MiniMax贴的标签是“C端全球化变现标杆”。招股书显示2025年前三季度AI原生产品贡献71.1%收入，付费用户两年增长15倍，海外收入占比一度超过73%。

C端虽然在全球积累了超3亿用户，但情感陪伴类应用的付费转化率和ARPU值天然有限。2025年第四季度，MiniMax的C端收入增速已从接近150%腰斩至82%。

当C端的用户增长曲线趋于平缓时，B端的企业客户需求正在爆发。2026年2月，开放平台新注册用户数已是2025年12月的4倍以上，向B端倾斜几乎是唯一的选择。

此份中报中，B端开放平台及其他AI企业服务收入从去年同期的920万美元飙升至7390万美元，同比暴涨703.1%，占总营收比重由去年同期30.3%飙升至63.4%，稳稳成为公司第一大收入来源。

一方面是新客增加。今年上半年，MiniMax发布了M3模型，在延续M2系列定价不变的情况下，M3提供了更高的智能水平。闫俊杰在业绩会上透露，7月Token消耗量相比1月增长了20倍。企业客户和开发者数量突破200万，是2025年年底的10倍。

另一方面，老客户也在扩容。闫俊杰说，模型能力提升让既有客户解锁了更多场景。从Coding和Agent扩展到办公等，单用户Token消耗随之快速攀升。

与之相对，AI 原生C端产品（海螺AI、Talkie/星野等消费级产品）收入4264万美元，同比增长100.9%，增速可观，但占比收缩至36.6%。

从财务数据看，B端业务对公司的价值远不止于收入规模。招股书曾披露，2025年前三季度C端AI原生产品毛利率仅4.7%，而B端开放平台高达69.4%。

2026年上半年，公司整体毛利同比增长464.8%至2081万美元，毛利率从12.1%提升至17.9%。毛利率改善被归因于基础设施及全栈效率提升。虽然17.9%的毛利率在科技行业仍然偏低，但方向是明确的。随着B端高毛利业务占比持续扩大，毛利率有望继续修复。

在8月26日的中期业绩会上，MiniMax还披露公司8月ARR已超过8亿美元，其中 B端业务贡献超过八成。从2月的1.5亿美元到8月的8亿美元，半年时间ARR增长了超过4倍。ARR的快速攀升，反映的是B端业务的订阅制和API计费模式正在产生持续、可预期的现金流。

值得关注的是，B端业务为什么能增长这么快，以及这种增长是否可持续。

在投资者交流会上，管理层反复强调一个判断：推理效率，不只是对外服务降本的商业策略，更是决定下一代模型智能天花板的核心变量。

行业内普遍认为，预训练是大模型能力的源头。MiniMax则看到后训练时代的现实：强化学习、数据合成、大量评测实验，绝大部分计算量本质上都是推理。

同样算力规模下，推理效率提升倍数，和后训练可扩张规模基本呈线性相关。推理越快，就可以跑更多 rollout 样本，做更多轮实验评测，模型迭代速度就越快。对外，更高推理效率降低客户使用成本，打开商业化空间；对内，它直接放大模型迭代的上限。为此，公司在模型架构上做了大量自研创新。

架构创新之外，自建算力基础设施，是支撑技术路线落地的另一根支柱。MiniMax是国内较早搭建长期稳定自建算力集群的独立大模型公司，目前自建集群已经可以独立承接最大规模训练任务，ETR有效训练时间达到97%，属于行业第一梯队水平。管理层估算，单位资金投入能够支撑的后训练规模，至少还有3倍提升空间。

算力供给上，公司搭建“自建核心集群+云厂商合作+代工厂补充”的三重供给网络。管理层在财报会议上透露，国产芯片已经开始落地使用，预计2026年Q4国产芯片占比进一步提升，既丰富供给来源，也有望进一步压低单位Token成本。

“降价和提升毛利率并非矛盾。只要单位Token毛利仍然保持正向，并且持续改善毛利，规模扩大就会带来更高的绝对毛利。”闫俊杰在财报会议上表示，成本下降后，一部分收益让给客户降低门槛，一部分保留改善毛利。

他透露，目前多模态和语音的毛利率相对更高，文本模型收入占比快速提升而推理成本快速下降，预计文本业务会成为整体毛利率改善的重要驱动力，下半年毛利率继续改善，明年仍有提升空间。

管理层并不回避竞争。他们判断，AI 行业不是零和博弈，智能提升远没有走到尽头，未来模型会变得更自主，擅长更长程任务，走向端到端任务交付。竞争的胜负手，不完全是算力储备、用户规模，更考验公司定义问题的能力、技术路线选择，以及持续规模化迭代的能力。

增长之下，MiniMax同样面临挑战。

上半年净亏损3.58亿美元，收窄11%，经调整净亏损2.93亿美元，同比扩大111%。研发开支2.969亿美元，同比增长138.8%。虽然研发增速低于收入增速，但研发费用仍是同期收入的约2.5倍。收入在高速增长，亏损也在扩大——这是所有大模型公司共同的困境。

更大的挑战来自资本市场。2026年7月9日，MiniMax迎来上市后首批限售股解禁，股价从359.8港元低开，持续下探，7月14日盘中最低触及209.2港元。距3月创下的1330港元历史高点，累计回撤超过84%。

7月10日，公司宣布160.4亿港元再融资方案，包括配售3560万股新A类股份和发行65亿港元可转债。创始人闫俊杰同日发布内部信，宣布从即日起至公司实现AGI之日不再领取任何薪酬。这些举措试图向市场传递信心，但股价仍在低位徘徊。

截至8月26日收盘，股价报303.00港元，总市值约1058亿港元，较3月峰值回撤约77%。

市场的疑虑并非没有道理。稀缺性红利消退后，对于一家2026年仍在亏损3.58亿美元的公司来说，市场更关注智能能力商业化的前景。

在上市初期，市场将其定价为一家“AI应用公司”，而C 端故事的估值天花板相对有限，用户付费波动、竞争加剧都是潜在风险。

随着B端收入的爆发式增长，估值锚点正在从“用户规模”转向“智能调用量”。在这一框架下，公司的价值取决于智能密度、Token吞吐效率，以及商业化转化率。

对于资本市场而言，接下来几个关键观测点已经清晰：M3.1、M3 Pro、H3.1的正式落地表现；推理架构创新能否持续兑现，单位Token成本能否继续下行；B端客户的留存，单客户价值提升，以及毛利率的持续改善。

闫俊杰认为，AI的长期竞争是“用更低的成本，把更高水平的智能提供给更多人”。这句话既是对商业模式的定义，也是对估值困境的回应。只有当成本足够低、智能足够高、客户足够多的时候，市场才会重新相信那个1330港元的故事。

在那之前，MiniMax要做的，就是继续奔跑。