【另镜网】11月3日，MiniMax创始人闫俊杰接受了英国投资信托Scottish Mortgage旗下播客《Invest in Progress》的采访。采访者是Scottish Mortgage 副经理、BG 合伙人 Lawrence Burns。采访聚焦MiniMax未来的发展方向和盈利模式。
节目中，闫俊杰首先介绍了自己的产品，分为M系列和H系列，M系列为语言模型，面向智能与生产力场景，比如编程和智能体（agent）；H系列为视频生成模型，包含视频、图像、音频等。并提到，下一步计划则是把两个模型合并为一个统一模型，可能就在未来几个月。
对于为什么把多模态放在战略核心，而不是聚焦某一领域的疑问，闫俊杰回应，刚开始，并不知道MiniMax最终会是什么形态，所以就把每个方向都 scale 起来，等技术积累够了再把它们合并。多模态丰富了数据多样性，是未来 scaling 的必由之路。在他看来，做多模态，是MiniMax区别于其他公司的特点。
闫俊杰认为， AI agent 的下一个前沿，是自己形成目标、自己验证结果。也就是长程任务上的自主性。当下，MiniMax把编程能力和 agent 能力作为 M 系列模型最重要的两件事。
那么AI公司的利润如何实现？闫俊杰认为，AI 的利润不是靠提价实现的，是靠创新把推理成本打下来实现的。这种效率得以建立一个由 API 驱动的高度可持续的商业模式，而不是一次性交易。
他举例说明：比如今年我们的ARR（Annual Recurring Revenue年度经常性收入）增长非常好，截至 8 月，ARR 已经超过 8 亿美元，其中 B2B 占比超过 80%。并认为只要模型性能持续提升、价格 leadership 保持住，收入增速一定会超过成本。
2025年12月， Lawrence Burns曾赴中国访问MiniMax，并在公司上市前与闫俊杰交流。当时，闫俊杰估计，中国最好的模型能够以约十分之一的成本达到美国顶级模型约95%的性能。
这次节目中，闫俊杰针对那句话给出回应：无论美国模型还是中国模型，都还处在通往 AGI 的非常早期的阶段。那 5% 的差距，可能比前 95% 都难追得多。
闫俊杰表示，作为一家中国 AI 公司，算力从来都是一个约束，所以他们让推理尽可能高效，认为能更高效地使用算力，就一定能做多得多的后训练（post-training），把模型推得更远。这可能给他们一条不同的智能 scaling 路径。不同于美国前沿实验室，目前中国顶尖的前沿实验室都在聚焦效率，但方法各不相同。
但这又迎来另一个问题，效率提高后，人们对算力和英伟达芯片的需求还会那么大吗？
闫俊杰回应：首先，我们的架构设计原则是，无论用什么芯片都能跑得好。我们能做到的是三个领域的技术领先：模型架构、基础设施、优化。这三样东西在硬件受限的时候反而更值钱。约束让我们成了更好的工程师和研究者。算力越受限，算法和推理就越重要。
中美 AI 的另一个重大分歧是闭源和开源。闫俊杰认为开源不是变现的对立面，而是变现和进一步创新的催化剂。并认为开源带来两种优势，一是获得创新反馈路径，二是保护客户数据和隐私。闫俊杰认为这对模型公司、对用户、对开发者来说是三赢，并计划一直开源下去，直到实现 AGI。
针对中美两国不同的AI生态，闫俊杰认为美国生态在用巨额资本建设封闭系统，中国生态在用效率建设协作。美国公司有更多算力、更多资本、更多芯片获取渠道；中国公司被迫把每一单位算力用到更高效。
闫俊杰不认为两个生态会收敛到同一条路上。开放对封闭、高效对资源充裕，他认为这些差异会塑造各自生态最终能造出什么。
