国产大模型企业半月「连签三单」，中国 AI 出海正在加速
AI科技评论
今年 9 月，国产 AI 出海迎来密集落地潮。短短半个月内，沙特、硅谷、新加坡三地接连官宣与 MiniMax 的合作项目。
9 月 3 日，沙特主权基金 PIF 旗下 HUMAIN 官宣基于 MiniMax M3 打造主权大模型；11 日，硅谷独角兽 Genspark 基于 M3 开源底座推出商用 PPT 模型 Gen-1 Slides；16 日，新加坡政府联合 Singtel 将 MiniMax 三款 AI 产品纳入国家 AI 技能普惠计划。
主权国家、硅谷创业公司、东南亚政府，三类海外客户的不同诉求指向同一趋势：海外服务需求已开始分层。面对更多元、更有梯度的需求，中国大模型厂商需展现何种技术能力，并将其转化为可持续收入？
C 端产品是海外用户认知中国大模型的第一环，核心在于能否满足真实使用需求。2024 至 2025 年，视频生成、语音合成等工具成为创业热点，但同质化严重。仅靠营销难以形成持久优势，真正依托自研原生模型能力、实现自然增长的产品成为稀缺品。
MiniMax 全球企业业务负责人盛静远曾表示，公司坚持“模型即产品”打法，将自研多模态能力直接转化为用户可感知的体验，而非依赖投流买量。凭借海螺 AI（视频）和 MiniMax Audio（语音）两条产品线，MiniMax 早在两年前便在全球站稳脚跟。
海螺 AI 于 2024 年 8 月上线，5 周内覆盖 180 多个国家，网页版访问量增速超 800%。在 a16z 2025 年 3 月发布的消费级 AI 应用榜单中，其月访问量超越 Sora。
MiniMax Audio 基于自研 Speech 语音模型打造，综合能力对标并超越 OpenAI、ElevenLabs 同类产品，曾先后登顶 Artificial Analysis Speech Arena 及 Hugging Face TTS Arena 两大国际权威榜单。
产品路径仍在延伸。今年 7 月，MiniMax 推出通用多模态生成模型 H3，支持文本、图像、音视频的统一理解与生成。配套工具 MiniMax Design 进一步释放模型生产力，助力用户完成电商、广告等场景的协同创作。
除个人用户外，国产 AI 产品也通过本土渠道进入政府技能培训体系。在新加坡 SWDA 支持的计划中，MiniMax Agent、海螺 AI、MiniMax Audio 被纳入 Singtel AI Pass，供符合条件的新加坡公民选择订阅。
应用产品仍是全球用户体验 AI 最便捷的方式，真实场景积累的反馈反过来也在打磨模型能力。
除了直接使用应用，开发者更倾向于通过 API 将模型能力接入自身业务。若说产品层拼体验，API 服务则考验成本、稳定性及接入便捷性。
随着开源智能体框架 OpenClaw 引爆社区，Token 调用量指数级攀升。Agent 自主拆解任务、循环推理的特性，使得单次任务 Token 消耗量呈几十倍增长。AI 出海竞争焦点已从 C 端规模转向面向开发者的 API 服务能力。
近半年，OpenRouter 调用量榜单几乎由中国大模型主导。9 月 7 日至 13 日当周，中国模型周调用量约 61.2 万亿 Token，接近美国模型的 3 倍，且已连续 20 周保持领先。竞争主导权正在转移，下一步是将调用量转化为实际收入。
国产模型企业积极拓展海外云渠道。今年 3 月，MiniMax 陆续入驻亚马逊、微软、谷歌三大全球云平台，成为国内少数实现顶级云厂商全覆盖的大模型厂商。对于海外企业客户，云平台的直接调用能力往往比榜单排名更具决策权重。
MiniMax 2026 半年报显示，上半年 B 端收入同比增长 703.1%，占比提升至 63.4%，超越 C 端成为第一大收入来源；企业开发者客户突破 200 万，海外收入占比约 60%。
MiniMax 在 Token 出海策略上思路清晰：以极致性价比打开开发者市场，借助三大云厂商背书获取企业信任，并通过全模态 Token Plan 订阅计划，将中小开发者流量沉淀为可持续的企业级收入。
当 AI 基础设施被视为自有资产，开源模型也从生态打法演变为商业模式。部分海外客户不再满足于标准化 API，而是希望依托成熟基座，结合本土数据深度预训练，打造专属模型体系。自 2026 年以来，此类订单纷纷流向中国厂商。
沙特追求原生阿拉伯语能力。HUMAIN 选择在 MiniMax M3 基础上二次训练，使用超 1 万亿 Token 的原生阿拉伯语文本，强化本地文化适配及 Agent 能力。Humain-M3 在 7 项阿拉伯语基准测试中均分达 89.37%，5 项排名第一，呼应了沙特"2030 愿景”的战略目标。
Genspark 则旨在降低成本且不牺牲质量。基于开源 M3 联合 Fireworks AI 后训练推出的 Gen-1 Slides 模型，综合质量与 Claude Opus 5 持平，但平均调用成本仅为后者的十分之一。M3 的 MoE 架构及长上下文能力恰好覆盖 PPT 生成核心需求，且开放权重使得 Genspark 能跳过预训练，数周内即可完成开发。
“底座复用”亦延伸至多模态领域。H3 开源后，生态伙伴围绕不同场景优化模型。例如与 fal 合作推出的 H3 Max，生成 5 秒 768p 音视频耗时不到 3 秒，跨过实时直播门槛，催生了"AI 直播”等新玩法。
中国头部大模型性能已达国际水准，但如何将能力转化为收入才是关键。相较于智谱 GLM 采用的宽松 MIT 协议，MiniMax 采用自拟社区许可协议，设定 2000 万美元商用门槛，并要求标注来源。这套设计旨在筛选高价值潜在客户，将开源能力转化为面向主权机构、大型产业集团的定制化基建交付生意。
国产 AI 出海正在加速。大众市场的轻量化需求稳固，而自主可控的底层建模需求正成为新增量。未来的竞争不再是单一的产品或价格战，而是如何构建分层适配的技术体系及长期稳健的商业回报机制。
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