出品I下海fallsea

撰文I胡不知

2026年1月9日，Minimax登陸港交所，盤中一度漲超110%，收盤市值突破1000億港元。這一上市表現背后，一組核心數據構成了市場討論的焦點：2025年前三季度，Minimax營收5343.7萬美元，同比增長超170%，其中海外市場收入占比達73.1%，新加坡與美國分別貢獻24.3%和20.4%的收入。

從2022年成立到躋身千億市值俱樂部，四年時間里Minimax以“海外收入占七成”的標簽，成為國產AI模型出海的典型樣本。但在資本追捧的熱潮下，這一數據背后的增長質量、商業模式可持續性及行業競爭困境，均值得深度審視。

海外收入的“虛假繁榮”與結構性缺陷

Minimax的海外收入呈現“C端主導、B端補充”的格局，2025年前三季度服務全球2.12億個人用戶和13萬企業客戶，C端收入占比超71%，B端開放平臺日均處理超萬億Tokens請求。但看似多元的業務結構背后，隱藏著過度依賴單一賽道、盈利基礎薄弱的結構性缺陷，海外收入的高占比并未帶來同等質量的增長韌性。

Minimax海外C端收入主要來自兩大產品：AI情感陪伴產品Talkie/星野（收入占比35.1%）與AI視頻生成工具海螺AI（收入占比32.6%）。這兩款產品的增長高度依賴營銷投放，形成了“高投入-高增長-低盈利”的循環。2024年，Minimax營銷費用高達8699.5萬美元，投放素材量突破10萬條，通過海外社交媒體推廣與KOL合作快速拉新。這種燒錢換量的模式在短期內推高了用戶規模，但盈利效率堪憂——2024年其AI原生產品毛利率為-8.1%，直至2025年前三季度才勉強轉正至4.7%，且這一轉正更多源于規模效應下的邊際成本攤薄，而非商業模式的本質優化。

更值得警惕的是，C端核心產品面臨嚴重的用戶留存困境。AI情感陪伴賽道的普遍問題是“新鮮感驅動增長”，QuestMobile數據顯示，2024年上半年主流AI情感陪伴應用的用戶月均使用天數普遍低于5天，絕大多數用戶嘗鮮后便迅速流失。Talkie/星野雖曾登頂全球AI伴侶類產品免費榜，但其增長峰值極具臨時性——2024年8月Talkie海外單月下載量曾達235萬，環比增長31.63%，但2025年四季度數據顯示，其月活用戶環比暴跌60%，且核心留存指標持續惡化，星野的次日留存率僅41.91%，遠低于同期貓箱57.32%的均值水平，印證了賽道的增長脆弱性。

而海螺AI所在的AI視頻生成賽道，用戶復用率低、場景替代性強，面臨多重競品擠壓：一方面Runway、Pika Labs通過技術迭代鞏固優勢，另一方面國內快手推出的Kling家族視頻生成模型已快速搶占30%全球市場份額，其中Kling-2.0-Master單模型占比達21%，反觀Runway市場份額已下降40%至20%，賽道競爭格局劇變下，海螺AI的市場生存空間持續被壓縮，其56美元的ARPU值雖看似亮眼，但用戶生命周期價值（LTV）尚未經過長期驗證。

Minimax的B端開放平臺雖覆蓋100多個國家及地區的企業客戶，涉及AI+硬件、文旅、電商等多個領域，但業務規模與生態影響力均處于行業中游水平。其核心模式是通過開放API接口輸出全模態模型能力，但這種標準化技術輸出面臨兩大挑戰：一是技術壁壘有限，隨著DeepSeek、千問等開源模型的崛起，國內團隊在模型側的優勢逐漸弱化，企業客戶可選擇的替代方案增多；二是生態協同不足，與騰訊、字節跳動等企業的合作多為單點技術授權，未形成深度綁定的生態閉環，對比Salesforce通過Agentforce生態實現30%訂單來自現有客戶增購的表現，Minimax的B端客戶粘性明顯不足。

從行業對比來看，中國AI企業出海的B端路徑已有更成熟的樣本。聚焦中東市場的Neuxnet通過“深度本地化+中臺化AI能力”，深耕金融、基建、文旅三大垂直領域，其AI智能體可替代50%以上人工操作，2024年營收近3000萬美元，且AI業務毛利率穩定在60%以上。反觀Minimax的B端業務，既未形成垂直領域的深度積累，也未建立本地化的服務體系，更像是C端業務的補充，難以支撐長期增長。

資本狂歡還是價值透支？

Minimax上市首日市值突破千億港元，公開發售獲1837倍超額認購，國際發售獲37倍認購，表面上是資本對其全球化布局的認可，實則是AI賽道估值泡沫與短期增長數據的疊加結果。拆解其估值邏輯，所謂的“增長確定性”背后，隱藏著盈利模式不成熟、估值錨點錯位等多重風險。

Minimax的營收增長存在明顯的基數效應。2023年其營收僅346萬美元，2024年同比激增782.1%至3052.3萬美元，2025年前三季度突破5343.7萬美元，同比增長超170%。但這種爆發式增長并非源于市場需求的自然爆發，而是營銷投放的強刺激結果——2024年營銷費用占營收比例高達284.9%，遠超行業平均水平（海外AI應用廠商營銷費用率普遍低于50%）。當營銷投放增速放緩時，其增長動能已出現衰減跡象：2025年三季度營收環比增速僅15.3%，較二季度的32.7%大幅下滑。

更關鍵的是，其持續虧損的現狀未得到根本改善。2022年至2025年前三季度，Minimax累計凈虧損達12.5億美元，2025年前三季度研發費率仍高達337.4%，研發開支1.8億美元。對比海外成熟AI應用廠商，2025年一季度Salesforce、Adobe等9家美股AI應用廠商平均凈利潤率達20.2%，研發費率平均為12.3%，經營性利潤率達15.81%。Minimax的高增長與高虧損并存，本質上是“燒錢換規模”的互聯網模式在AI領域的復刻，而非可持續的價值增長。

七成收入來自海外的全球化布局，被視為Minimax的核心估值支撐，但這一布局同時放大了市場波動與合規風險。從市場結構來看，其海外收入集中于新加坡、美國等少數市場，其中新加坡占比24.3%，美國占比20.4%，而這兩個市場均面臨嚴格的AI監管政策。美國《人工智能行政命令》要求高風險AI系統需接受聯邦審查，歐盟《人工智能法案》對生成式AI的透明度、版權合規提出明確要求，一旦Minimax的產品未能滿足監管要求，可能面臨下架或罰款風險。

更隱蔽的風險在于技術出口的合規邊界。Minimax的核心技術團隊仍以國內成員為主，其全模態大模型的訓練與迭代均依賴國內研發資源。而中國現行《技術進出口管理條例》將“基于海量數據的個性化偏好學習技術”等列入出口控制目錄，類似Manus通過“新加坡洗澡”轉移注冊地規避監管的模式，已遭遇商務部的穿透審查。Minimax雖未涉及并購，但核心技術的海外輸出仍存在合規隱患，一旦監管收緊，其海外業務的連續性將受到直接沖擊。

Minimax的估值錨點明顯錯位。市場將其與OpenAI、谷歌等全棧式AI企業對標，但兩者的技術壁壘與商業模式存在本質差異。OpenAI的GPT-4模型在多模態理解、推理能力上處于行業領先，其API業務已實現規模化盈利，2024年ARR（年度經常性收入）超100億美元；谷歌通過Android生態與搜索業務，實現AI技術的場景化落地，2024年AI相關收入占比達23%，且毛利率穩定在70%以上。

反觀Minimax，其核心技術仍處于追趕階段，全模態模型在國際權威評測中雖進入第一梯隊，但與GPT-4、Gemini的差距仍在6-12個月。商業模式上，其C端依賴燒錢，B端缺乏生態，與海外成熟AI廠商存在代際差距。浙商證券數據顯示，全球AI SaaS市場2033年有望達493億美元，CAGR為23.1%，但頭部效應顯著，前10%的企業將占據90%以上的市場份額。Minimax若無法突破當前的業務瓶頸，其千億估值更像是對未來的透支，而非對現有價值的認可。

Minimax模式的可復制性與致命短板

Minimax以“C端產品出海+全球化投放”的模式實現海外收入占比七成，被部分市場觀點視為國產AI企業出海的新路徑。但深入分析可見，這一模式存在明顯的時代特殊性與自身短板，難以成為可復制的范本，甚至暴露了中國AI企業出海的共性困境。

Minimax選擇AI情感陪伴與AI視頻生成兩大垂類賽道，避開了與OpenAI、谷歌等巨頭的正面競爭，這一差異化策略在初期確實抓住了市場空白。但隨著賽道熱度提升，競爭已進入白熱化階段：AI情感陪伴賽道，Character.AI憑借先發優勢占據全球40%以上的市場份額，其用戶留存率是Talkie/星野的2.3倍；AI視頻生成賽道，Runway、Pika Labs通過技術迭代實現生成效率提升50%，且與Adobe、Figma等生態綁定，用戶轉化率顯著高于海螺AI。

更致命的是，其選擇的賽道本身存在需求短板。AI情感陪伴需求具有非剛性、易代償的特點，用戶可通過短視頻、游戲等多種方式滿足情感需求，難以形成穩定的使用習慣；AI視頻生成的C端需求集中于娛樂場景，商業場景的滲透率不足10%，而B端商業場景又面臨專業工具的競爭。對比Neuxnet聚焦的中東金融、基建等領域，這些賽道需求剛性、付費能力強，且本地化壁壘高，更適合長期深耕。Minimax的賽道選擇更像是短期流量套利，而非長期價值布局。

Minimax強調其是“全球唯四全模態進入第一梯隊”的大模型公司，但這一技術優勢正在被開源模型快速削弱。2024年以來，DeepSeek-R1、千問2.0等開源模型在多模態能力上快速追趕，其性能已達到閉源模型的80%以上，且部署成本僅為閉源模型的1/5。更關鍵的是，開源模型的市場競爭力已出現顯著下滑，據全球大模型整合應用平臺Poe發布的2025年春季報告，DeepSeek R1的市場份額從2月中旬最高峰7%下降至4月底的3%，整體使用率下降超50%。企業客戶若選擇開源模型進行二次開發，成本遠低于調用Minimax的API——以同等算力消耗計算，使用開源模型的綜合成本僅為Minimax的30%。

技術壁壘的弱化直接導致其B端業務的議價能力不足。2025年二季度，Minimax開放平臺的API單價同比下降25%，但客戶流失率仍上升至8.7%。而Neuxnet通過“中臺+定制”的模式，將AI能力與行業場景深度綁定，其EAIP平臺的客戶續約率穩定在85%以上，即使在開源模型沖擊下，仍能保持穩定的定價能力。這說明，AI企業的核心競爭力已從模型參數轉向場景落地能力，而Minimax在場景綁定上的缺失，使其技術優勢難以轉化為商業壁壘。

Minimax的全球化運營停留在“產品出口+遠程服務”的初級階段，未形成深度的本地化能力。其超過30%的員工有海外背景，但核心決策與研發團隊仍集中于國內；產品雖支持多語言，但內容設計缺乏文化適配——例如在歐美市場推出的虛擬角色，因審美差異導致用戶接受度低；在東南亞市場，未適配當地主流的支付方式，付費轉化率僅為1.2%，遠低于行業平均的3.5%。

真正的全球化運營需要深度的本地融入。Neuxnet雖總部在新加坡，但在沙特、阿聯酋、卡塔爾設立了分支機構，核心團隊中有40%為本地員工，且與阿聯酋皇室企業合作完成多個國家級項目，建立了深厚的本地人脈網絡。而Minimax既未在核心海外市場設立本地化的研發或服務中心，也未建立本地化的合作伙伴體系，其海外業務更像是“空中樓閣”，難以應對地緣政治、市場波動等系統性風險。2024年，其在印度市場的多款產品因合規問題被批量下架，直接導致該地區收入損失300萬美元，暴露了本地化缺失的致命短板。

版權糾紛、競爭擠壓與合規挑戰

Minimax的海外擴張已進入風險集中爆發期。版權糾紛的持續發酵、行業競爭的加劇、全球AI監管的收緊，三大風險相互疊加，可能對其業務造成致命沖擊。尤其是版權問題，已成為生成式AI企業的共性困境，而Minimax的應對策略仍存在明顯漏洞。

2025年9月以來，Minimax核心產品海螺AI相繼被迪士尼、環球影業、華納兄弟、愛奇藝等版權方起訴，指控其未經授權使用版權素材訓練模型、生成侵權內容，索賠金額達7500萬美元。Minimax以“工具中立論”抗辯，認為自身僅提供生成工具，不構成直接侵權，但這一邏輯與最新的行業判例相悖。

2025年11月，英國高等法院對Getty訴Stability AI一案的判決顯示，盡管法院認定Stable Diffusion模型本身不構成侵權復制品，但支持Getty的商標侵權主張，認為AI產品需對輸出內容的版權合規承擔責任，且應通過技術手段過濾侵權內容。這意味著，AI企業不能以“工具中立”規避責任，需對訓練數據的合法性與輸出內容的合規性承擔審核義務。若Minimax最終敗訴，不僅需支付巨額賠償，還可能被迫下架核心功能，甚至退出部分海外市場。

Minimax正面臨國內外競爭對手的雙重夾擊，市場份額持續被擠壓。國際市場上，Character.AI在AI情感陪伴賽道的用戶規模是Talkie/星野的3倍，付費率達8.7%，遠超Minimax的3.2%；Runway憑借與Adobe的生態綁定，占據全球AI視頻生成市場45%的份額，其企業客戶數是海螺AI的5倍。國內市場上，字節跳動的即夢AI、百度的蒸汽機憑借母公司的生態優勢，快速搶占國內市場，同時加速出海布局，2025年三季度即夢AI海外收入同比增長210%，直接分流了Minimax在東南亞的用戶。

更嚴峻的是，競爭對手的盈利模式已逐漸成熟。Adobe的AI相關產品ARR超1.25億美元，預計2025年底翻倍，其Firefly模型因采用合規訓練數據，已與多家版權方達成合作，規避了版權風險。而Minimax既未解決版權合規問題，也未找到可持續的盈利模式，在競爭中逐漸陷入被動。

全球AI監管政策的收緊，正大幅提升Minimax的合規成本。歐盟《人工智能法案》要求生成式AI企業公開訓練數據來源，若使用受版權保護的素材，需獲得版權方授權；美國加州的《生成式AI透明度法案》要求企業披露AI生成內容的標識方法；東南亞部分國家則對AI產品的內容審核提出更嚴格的要求。

為應對合規要求，Minimax需投入巨額資源優化數據治理與內容審核系統。據測算，僅滿足歐盟《人工智能法案》的合規要求，其需新增研發投入超5000萬美元，且每年的合規維護成本將占營收的15%以上。這對于仍處于虧損狀態的Minimax而言，無疑是雪上加霜。更值得警惕的是，技術出口的合規風險仍在加劇，Manus因試圖通過“新加坡洗澡”轉移核心技術，已被中國商務部納入穿透審查范圍，若Minimax的技術輸出被認定違規，可能面臨業務暫停的風險。

中國AI企業出海的破局之道

Minimax的海外擴張路徑，既是中國AI企業出海的縮影，也暴露了行業的共性困境。當前中國AI出海正處于從“技術追隨者”向“規則共建者”的轉型關鍵期，2025年中國AI核心產業規模預計達8200億元，生成式AI用戶滲透率升至36.5%，全球AI應用出海訪問量突破76億次，中國企業占據半壁江山。但在全球AI競爭日趨激烈、監管政策持續收緊的背景下，中國AI企業出海需摒棄“燒錢換量”的浮躁心態，轉向“技術深耕+本地化運營+合規先行”的理性路徑。

Minimax的教訓表明，單純追求流量的C端賽道難以支撐長期增長。中國AI企業出海應借鑒Neuxnet的經驗，選擇需求剛性、付費能力強的垂直B端賽道，通過深度綁定行業場景建立壁壘。例如，中東的數字化基建、東南亞的電商數字化、歐美的工業AI等領域，均存在明確的市場需求。同時，應避免同質化競爭，聚焦自身優勢領域——例如在工業檢測、醫療影像等技術壁壘高的賽道，中國企業已形成技術優勢，更易實現差異化競爭。

AI技術的商業價值不在于模型參數的高低，而在于場景落地的能力。中國企業應弱化對“全模態”“大參數”的盲目追求，轉向“開源模型+行業定制”的輕量化路徑。例如，基于開源模型進行垂直領域的微調，結合行業數據構建專用模型，既能降低研發成本，又能提升場景適配性。同時，應加強與本地企業的技術合作，通過聯合研發、技術授權等方式，融入本地生態，提升技術的商業化效率。

深度本地化是AI企業出海的核心競爭力。企業應在核心海外市場設立本地化的研發、銷售與服務團隊，招聘本地員工，了解當地的文化習俗、市場需求與監管政策。例如，Neuxnet在沙特、阿聯酋設立分支機構，核心團隊本地化率達40%，其AI解決方案因適配本地金融機構的業務流程，獲得了長期合作訂單。同時，應建立本地化的合規體系，提前對接當地監管機構，確保產品與業務符合當地法規要求，規避合規風險。

版權合規與技術出口合規是AI企業出海的兩大底線。在版權方面，應建立合規的訓練數據體系，通過與版權方合作、使用開源素材等方式，規避侵權風險；同時，優化輸出內容的審核機制，采用技術手段過濾侵權內容，借鑒Adobe Firefly的經驗，與版權方建立收益分成機制，實現共贏。在技術出口方面，應嚴格遵守中國及目標市場的監管要求，避免通過“海外注冊+技術轉移”的方式規避監管，建立技術出口的內部審核流程，確保核心技術的合規輸出。

結語

Minimax的千億市值與七成海外收入，看似是中國AI企業出海的里程碑，實則是資本狂歡下的短期現象。其商業模式的脆弱性、風險的集中性，揭示了中國AI企業出海的真實困境：在技術壁壘不足、本地化缺失、合規風險加劇的背景下，單純的“燒錢換量”與“產品出口”難以支撐長期增長。

中國AI企業的出海之路，不應是Minimax式的流量套利，而應是Neuxnet式的價值深耕。只有摒棄浮躁心態，聚焦垂直賽道，深耕本地市場，堅守合規底線，才能在全球AI競爭中真正立足。未來，AI出海的競爭將是場景落地能力、本地化服務能力與合規能力的綜合競爭，那些能夠真正創造價值的企業，才能穿越周期，實現可持續增長。而Minimax的未來，將取決于其能否擺脫對燒錢的依賴，解決版權與合規問題，找到真正的核心競爭力——這不僅是對Minimax的考驗，也是對所有中國AI出海企業的拷問。