传媒行业从MINIMAX首份财报看AI产业趋势：技术迭代推动TOKEN和商业化上量 26年看好重点看全模态融合

　　【事件】MiniMax 发布25 年财报，25 年收入yoy+159%达7904 万美元，毛利率环比提升13pct 至25.4%，经调整净亏损2.5 亿美元。单看25Q4，收入yoy+131%至2560 万美元，其中开放平台及其他基于AI 的企业服务yoy+278%达1055 万美元（占比同比提升16pct 至41%）、AI 原生产品yoy+82%达1506 万美元。 25Q4 毛利率为29.7%，经调整净亏损6458 万美金。

    　　MiniMax 2 月ARR 达1.5 亿美元，重要版本发布是ARR 脉冲式增长的前瞻指标。

    　　得益于2 月M2.5 版本发布，模型能力的突破（尤其在编程、工具调用和办公等生产力场景）带动使用量高增，2 月的日均token 消耗增长至25 年12 月的超6 倍，其中来自coding plan 的token 消耗增长超10 倍。商业化指标ARR 2 月达1.5 亿美元，按照最新月收入测算，较25Q4 月均收入增长46%。AI 产业趋势下，模型能力迭代带来的是脉冲式增长机会，类似如Kimi K2.5 于1 月底发布后，20 天内实现的收入超过25 全年总额。因此我们认为AI 行业的高增速和迭代变化，决定了现阶段更重要是保持模型的领先性和影响力，每一代新技术突破有望带来长期阶梯式的增长机会。

    　　26 年提升模型智能上限的路径之一是全模态融合，关注上半年M3 系列发布、以及3 个高潜PMF 推动商业化爬坡。MiniMax 认为要持续提升智能水平，多模态融合是基本前提。此前海外Google 的图像模型Nano Banana 通过将视觉理解和生成融合，实现图像智能边界的突破。MiniMax 在全模态路线上目前处于第二阶段，在第一阶段（过去3 年）已通过单点突破的方式实现各个模态的布局和口碑正向积累，在第二阶段通过融合所有模态提升智能上限，预计通过上半年发布的M3 系列模型体现，编程、办公、多模态生成有望受益于技术跃迁，实现商业化加速扩容。

    　　#怎么看MiniMax 全模态的核心壁垒？每一个模态的研发积累都是漫长的过程，模态协同需要海量数据处理（比如视频数据量尤其庞大且信息冗余）、架构重构以统一训练pattern（比如文本是transformer，生成模型一般是DiT），以及数据处理、存储等infra 的重新设计。

    　　AI 倍增的产业趋势下，我们认为增量思维远大于存量竞争，看好有技术独特性、战略定力、研发效率的创业公司机会。区别于大厂，我们认为AI 创业公司在有限资源前提下，创始人对于技术前瞻性的判断、公司研发定力和迭代速度，是其能否在AI产业变革中拿到新场景空间扩容红利的关键要素。从MiniMax 来看，创始人对于战略定位有敏锐判断和定力，比如不做容易和大厂正面冲突的移动端Chatbot 产品，而是将资源押注在能产生独特价值的模型研发和agent 产品创新上。在迭代速度上，108 天完成从M2 到M2.1 到M2.5 的迭代，充分利用组织敏捷性，保持研发效率。

    　　（1）我们看好具有硬件-研究-模型-应用场景全栈AI 路径的科技大厂，以及具有全模态技术布局的模型厂商机会，相关标的：阿里巴巴-W(09988，买入)、谷歌(ALPHABET)-A(GOOGL.O，未评级)、MINIMAX-WP(00100，未评级)、智谱(02513，未评级)等。

    　　（2）重视其他具备模型能力的厂商及相关产业链，以及受益于底模能力迭代、下游应用场景体验改善，相关标的：腾讯控股(00700，买入)、快手-W(01024，买入)等。

    　　风险提示

    　　大模型技术迭代不及预期、大模型商业化进展不及预期、竞争加剧风险