MiniMax（00100）于2026年3月2日晚举行业绩电话会议，就公司发展路径、技术战略与行业趋势作详细说明。以下为问答实录核心内容：
**Q：作为创业公司，MiniMax凭什么有机会成为AI平台公司？**
A：当前AI仍是增量市场，远未进入存量竞争阶段。只要具备创新能力和独特性，就有机会快速成长。未来2–3年，公司在编程、办公、互动娱乐等领域存在巨大创新空间。具体体现在三方面：
第一，模型层面——坚持长期积累与快速迭代，过去108天连续发布M2、M2.1、M2.5三个版本，每次升级都带动用户数和调用量显著增长；公司从创立起就深耕跨模态能力，在语言、视觉、语音等多模态融合上已形成高壁垒；
第二，产品层面——首创“模型+产品”一体化模式，模型能力直接决定产品体验，构筑了难以复制的竞争优势；
第三，生态层面——通过高性价比开源模型Open Claw降低开发者门槛，再以Agent类产品降低用户使用成本，已初步验证生态建设能力。下一步将依托M3和Hailuo 3模型持续突破智能边界，围绕自有模型打造差异化产品与生态。MiniMax有望成为亚洲少数几家、也是唯一一家初创企业，同时具备全栈模型能力、原创产品定义力和健康生态培育力。
**Q：如果对手从单模态突破再反向融合，是否比你们的多模态路线更快？你们会不会因此变慢、负担更重？**
A：多模态融合是提升智能的根本路径，也是公司自创立以来始终坚持的方向。过去半年，多个融合模型已验证：模态协同能催生新能力、打开新场景。公司策略分两步走：前四年夯实单模态基础，语言、视觉、语音均达国内领先水平，是极少数具备全模态能力的初创公司；当前正进入深度融合阶段，M3和Hailuo 3将在2026年上半年落地这一成果。对手若想从单模态起步再融合，需长期投入数据、方法与人才，而这正是MiniMax的核心壁垒。此外，视频生成已是API市场中仅次于编程和智能助手的第三大方向，公司今年将重点推进中长视频及接近实时的生成能力。得益于AI原生组织架构下的底层能力复用，公司全模态研发成本远低于大厂，甚至优于专注单一模态的同行。随着视频生成加速迈向中长时长与实时化，多模态融合反而成为关键突破口。
**Q：L4/L5级编程智能正在到来，有观点认为软件公司将被Agent替代，公司怎么看行业变革？自身处于什么位置？**
A：L3是当前主流Agent，L4相当于具备创新能力的“研究员”，可基于论文设计实验、提出高效方案；L5则上升到“组织级”，能统筹多人多角色完成系统性任务。编程是公司最早验证智能体能力的核心场景，但办公智能化（如数据分析、财报生成、PPT制作等）市场潜力远超编程。目前，公司在编程与办公两大领域已用极低资源投入实现差异化突破，验证了技术路线的前瞻性。两大核心优势支撑未来发展：一是极致迭代速度——108天完成M2至M2.5三代升级，每代能力与使用量均跃升；二是坚持模型独特性，不追求全面领先，而聚焦性价比、响应速度、复杂任务处理、多语言低延迟等细分优势精准切入。随着资源扩大，公司将加速模型进化，形成“更强模型→更广应用→更大市场”的正向飞轮，在编程驱动的Agent浪潮与更广阔的办公智能化变革中占据主动。
**Q：面对巨头、创业公司和开源模型，MiniMax处在哪一层竞争？要打赢哪些仗？**
A：公司目标是成为AI时代的平台公司，核心指标是提升“智能密度”与“Token吞吐能力”。为此采取差异化打法：
第一，聚焦全模态能力，围绕此构建不可替代的价值。例如，很早就明确不碰移动端通用个人助手（如豆包类），因难有增量价值；而是集中资源投入Agent、海螺视频等能放大模型优势的创新产品；
第二，极致追求研发效率。在AI领域，胜负不只看投入多少，更取决于能力进步速度与商业化效率。公司凭借敏捷组织，通过算法优化、高效实验设计与跨模态经验复用，确保迭代持续领先。基于以上积累，MiniMax是全球范围内极少数有望成长为独立AI平台公司的初创企业之一。
**Q：Open Claw爆火、M2系列编码能力大幅升级，Token增速翻倍，这是短期红利，还是长期趋势的开始？**
A：这不是一次性波峰，而是长期趋势的起点，尽管增长会呈阶梯式跃升而非线性。信心来自三方面预判：
一是编程领域天花板依然很高，公司正从“辅助工具”迈向“同事级协作”，甚至探索创新发现与组织级配合，技术储备与市场需求已准备就绪，质变大概率在今年发生；
二是通用办公场景市场空间更大，虽面临多职业适配、复杂工具调用、任务结果难验证等挑战，但公司已提前布局，预计2026年办公渗透速度将媲美2025年的编程爆发；
三是动态内容生成能力突破，使模型可直接交付中长内容，大幅降低应用门槛。整体来看，模型能力边界持续扩展，公司战略正是以模型突破为引擎，推动产品与业务逐步具备生态属性，从而在行业浪潮中持续获益。对研发效率、创新能力与全球商业化能力，公司保持高度信心，这些独特性将转化为长期、可扩展的组织竞争力。
**Q：公司让90%员工使用Agent实习生，把自身当试验场，带来了哪些独特认知？如何反哺产品与技术？**
A：这是公司向“AI原生组织”转型的关键实践，带来两大深层认知：
一是“速度认知”——创业公司资源有限，必须把组织效率推到极致。内部AI应用已从“人教Agent干活”，进化到“人观察Agent干活”，有时Agent还能带来意外惊喜。这极大压缩了组织链路，加速模型迭代、产品创新与用户服务闭环，让员工专注更高价值工作，进一步提升组织思考与创新能力；
二是“智能目标认知”——当Agent在真实业务中大规模运行，就能清晰看到当前最优模型仍有哪些“做不好”的地方，而这些短板恰恰对应最高经济价值与使用价值，直接转化为下一阶段模型与Agent的研发重点。随着模型逼近世界一流水平，这类反馈愈发关键。过去数月，公司模型迭代速度、收入增速、用户服务能力与Token吞吐能力同步提升，已形成“AI原生组织”的正向飞轮，成为可持续的核心竞争力。