復盤羅永浩對談MiniMax閆俊杰：一個AI原生的公司是怎么長出來的

文丨李丹

編輯丨諶巖

進入2025年，百模大戰早已落幕，曾經高調的AI六小虎也退到聚光燈邊緣。大模型創業公司如今面臨的是內外夾擊的險境：在國內，阿里、字節等移動互聯網巨頭帶著遠超創業公司的錢、算力等資源，以及勢在必得的決心和行動力發起飽和進攻；眼光再放遠一點，幾家創業公司在誕生之初無一不背負著“中國的OpenAI”的期望，然而如今OpenAI估值5000億美元，是國內AI創業公司估值的一百倍還多。

越來越多人覺得，在資源的碾壓下，創業公司很難打得贏大廠。故事又回到了只要進入巨頭盯上的賽道，創業公司往往不是被并購，就是走向無人問津的宿命。今年年初，DeepSeek的橫空出世證明了創新的力量，也一定程度上幫助創業公司們從和大廠的消耗戰中解脫出來。但仍繞不開的問題是，當幾乎所有的互聯網巨頭都下場做AI，為什么還需要創業公司？

近期，中國大模型頭部創業公司MiniMax的創始人兼CEO閆俊杰做客羅永浩的播客“十字路口”，兩人進行了一場四小時的對話。閆俊杰為人低調，極少公開露面，但這次做了許多毫無保留的真誠分享，聊了聊他的成長經歷、創業以來的心路歷程和MiniMax的嘗試，甚至包括第一次把頭發剃光時的心情。

在這次節目之前，閆俊杰已經有一段時間未公開接受如此長時間的訪談。再出現在公眾視野，他依然輕聲細語，面帶笑意，同時拋出犀利觀點，圍繞產品、組織、人才、戰略，分享了許多有價值的思考。他反復提到一點：AI行業不是互聯網行業的延伸，傳統的經驗也不一定有效。

就像移動互聯網顛覆了PC互聯網，智能手機顛覆了功能手機，AI行業也不是移動互聯網的延伸，而是一個全新的物種。AI時代需要探索全新的組織形式、產品哲學、人才定義，這就是創業公司的機會所在。

AI時代原生的公司要如何重新發明自己？一個創業公司該如何在海內外巨頭的優勢下生存下去？閆俊杰和MiniMax提供了一個反直覺的樣本。

反直覺之一：“草根”出身的團隊

在大模型賽道，人才幾乎是除算力外，軍備競賽最重要的一部分。最典型的就是幾個月前，扎克伯格用1億美元的天價薪酬挖角挖穿硅谷，國內的一眾大廠也紛紛推出各種各樣的人才激勵方案。

但具體到對人才的定義，每家公司都有自己的理解。閆俊杰認為，“這是導致不同公司做的東西非常不一樣的一個核心因素。”

在激烈的搶人大戰里，有兩家公司的選擇顯得很特殊：DeepSeek和MiniMax。區別于其他大廠研究員海歸比例不小，部門核心管理層多為多年經驗中高管，這兩家公司的人才更年輕，且更多是在公司內部“長出來”的。

晚點LatePost曾分析過DeepSeek過半研究人員的背景和工作履歷：多數人不到30歲，應屆生過半，大部分最高學歷是本科或碩士，關鍵崗位負責人基本都沒有博士學位，境外留過學的研究者占比不到 10%。

MiniMax情況相似，“真正在公司里面能夠起到非常關鍵作用的同學，其實很多人都是他的第一份工作。”

甚至在MiniMax創立之初，當時GPT3.5尚未出現，AI還沒有變成一門顯學，相關的人才并不如現在這么多，連閆俊杰自己也沒做過自然語言處理。當他抱著“有什么變化就要發生了”的想法離開商湯創業時，能說服的人并不多，“當時國內非常頂尖的一些人，在傳統AI時代已經取得成功，不太會愿意切換一個東西。所以創業的時候基本上只能和最年輕的人一起來做。”

閆俊杰形容自己和初創團隊都是“草根”出身，初創團隊十幾個人，“有些都不是學這個的”。閆俊杰復盤這些人能夠加入自己的原因，其實非常簡單，也是一種對第一性原理的相信，曾有MiniMax的前員工說，他加入MiniMax是被會議室墻上那句“Intelligence with Everyone”打動。

在閆俊杰看來，這樣的相信也幫了MiniMax。因為相信改變正在發生，MiniMax相比其他明星創業公司起步早了一年多，他覺得，要不是做得早，在后來明星研究員和大廠AI背景更受歡迎的融資環境里，MiniMax的優勢并不大。

●上海，2025世界人工智能大會，MiniMax的展牌。圖源：視覺中國

創業者的人才觀，往往與自己的成長經歷有關。我們不妨看看閆俊杰自己是一個怎樣的人。他1989年出生在一個教育資源可以稱得上匱乏的河南縣城，本科在東南大學學數學，后來又去中科院自動化所讀了博士，清華讀了博士后，并無海外留學經歷。出來創業時，他既不算“業界大佬”，也不認為自己是“技術天才”。

小時候，他去過最大的城市是舅舅工作的南京。那時他的愿望是能夠去大城市讀書，找到工作。等到了讀博士，對他來說最好的工作，是和學長一樣去IBM當Java軟件開發工程師，年薪28萬。

轉折點發生在2014年，他在后來為人工智能行業輸送了大量人才的“黃埔軍校”百度實習，第一次接觸真正意義上的GPU集群，認知被大大改變。后來，他又去了商湯，一路做到商湯副總裁、研究院副院長和智慧城市事業群 CTO。

某種意義上來說，閆俊杰并不是那種到哪都拔尖的明星人物，而是系統的勝出者。如果追溯到童年，他贊同自己是“運氣好”，有一個較為正向的成長環境，不斷獲得好的反饋。求學過程中，他很早就意識到自己無法成為一個頂尖的數學家，反而發掘出對人工智能的興趣，并在中科院和清華這兩個人工智能搖籃里沉淀數年之久，后來又在百度和商湯這樣的業界頭部公司鍛煉了技術能力和商業實踐。這是一條不經規劃卻又十分圓滿的成長路徑。

在MiniMax內部，閆俊杰被稱呼為IO，一種解釋是，計算機語言里的Input/Output，另一種解釋是，這是Dota-2里的一個輔助型英雄。叫這個名字可能是個偶然，但閆俊杰的確是相信團隊作戰的人。

以前，閆俊杰討厭管人，他做學術出身，習慣了一個人寫代碼，一個人做實驗，一直覺得自己不需要團隊。但在商湯，有一年多的低谷里，每次技術測試都是倒數，后來他靠著集中有限的資源到一個上限更高的技術路徑上，用優化系統的方式，憑借團隊的力量做出好的結果。這段經歷幫他塑造了創業的基本思路。

閆俊杰日常花大量時間面試，MiniMax的算法人員，他幾乎都是最后一個面試官。他考核的核心除了聰明、熱情，最看重的一點是“有沒有和人合作的能力”。

科技領域最不缺的就是“明星”和“怪咖”。但不同于大多數公司強調的“英雄主義式”的核心技術人員驅動，MiniMax相信環境和組織的力量，相信組織可以催生創新和進步。MiniMax的期權激勵計劃，不僅面向技術研究人員，也覆蓋了公司全職能。MiniMax核心目標之一是“怎么樣讓公司的年輕人能夠有一個足夠好的環境，能夠變得越來越好。雖然過程中一定會犯很多錯，一定會有很多代價”。

真正讓閆俊杰覺得“公司在變好”的時刻，有時不是取得了怎樣的外部成績，而是他發現公司有人有了自己的認知，“并且在那個點上，其實比我認知更好。每當這件事出現的時候，感覺我們又往前走了一步。”

為什么MiniMax不學硅谷，高薪單點挖角？在閆俊杰看來，年輕人的優勢和劣勢都是缺乏經驗，硅谷的經驗雖好，但直接拿來“不一定work”，同時年輕人有更寶貴的東西：想象力和自信心。

人才或許也是AI全球競爭中中國公司的優勢。根據MacroPolo發布的《全球人工智能人才追蹤調查報告 2.0》，來自中國的頂尖AI研究人員占比在2019年到2022年間，從29%提升到了47%。閆俊杰認為，比較核心的原因是在人工智能行業，最重要的能力第一是足夠聰明，第二是數學跟編程能力比較好，第三個是需要非常長時間的努力。“具備這三種特點的人確實很多是中國人。”

人才密度帶來了諸多優勢。首先是成本，“美國最好的公司估值可能是中國創業公司的100倍，收入也是100倍，花的錢可能也是幾十倍，但技術可能就領先5%，而且這個差距還在縮小”。用非常低的成本做出差距不大的技術，對應更高的估值和收入空間，這是中國公司的機會。其次，受限于算力限制，反而可能倒逼中國的人才做出更多創新。“很多美國那邊的經驗你沒辦法直接拿來用，需要做很多本土的創新。”

“什么時候可以做得比美國更好，我覺得真正的突破點，是中國這些優秀的年輕人里面出來了幾個旗艦型的技術天才。有可能兩三年是可以實現的。”

反直覺之二：好的組織就像一個好的大模型

AI時代產品和人才的變化或許更顯性，而組織邏輯的變化則是更底層、更顛覆性的。

曾有工程師寫下自己在OpenAI工作的經歷，將OpenAI比作“洛斯阿拉莫斯實驗室”（Los Alamos，美國研究出原子彈的實驗室）的現代版本。OpenAI依賴工程師和研究者“從下到上”推動項目，“好主意可以來自任何地方，進展不是規劃的，而是迭代的”。

移動互聯網時代的組織邏輯是，只要設定明確目標與責任邊界，把每個崗位做好切分，整體就會被穩定推動。但研發是一件不同的事，工程可能是可預期的，科學卻不是。過去十年最成功的管理方式，OKR、流水線式分工、目標倒排，在AI時代可能都會失效了。

最典型的例子是，OKR沒法定了。MiniMax內部曾經嘗試過用OKR，發現行不通，更不必提KPI。“我們下一個模型要做怎么樣，會有個非常詳細的計劃，但是它到底能不能做出來？”

閆俊杰還提到今年MiniMax另一個組織上的大變動，是他意識到“算法和基礎設施一定要是一體的，相當于所有人要優化同一個目標，而不是每個人自己優化目標。”相當于內部每個人沒有了自己的scope。有些人不認同，離開了MiniMax。

OKR不奏效，AI時代的公司需要全新的管理工具，但這樣的工具還沒有出現，需要這些AI原生的公司自己去探索。

AI公司目前能做到的，是盡可能讓組織扁平、靈活。OpenAI員工數已經超過3000人，但哪怕規模如此龐大，還是保留了靈活的工作方式，研究員可以直接行動讓想法落地，不必等批準；團隊之間的協作也不必層層審批、等季度規劃。MiniMax也類似，現在還是只有閆俊杰、閆俊杰的-1，閆俊杰的-2三個層級。

MiniMax如今四百多人，和幾乎所有創業者一樣，閆俊杰不喜歡做管理，認為杠桿太低，但很喜歡研究組織。“很多管理的問題，我覺得其實是組織不順導致的。這個事我覺得非常微妙，組織的杠桿其實非常大。坦白說如果我們不是在某些時間點做了一些組織上的創新，我覺得我們很多的模型其實做不出來。”

在閆俊杰看來，一個AI時代原生的公司里，好的組織應該就像一個好的大模型，重要的是多樣性，多樣性越大，能力上限越高。他把AI時代以前的公司分為兩種，一是公司只有一種文化，所有人都得符合這種文化；二是大公司，每個崗位有一個畫像，需要員工主動來適配，自己是什么樣并不重要。

“對我們來說，一個更好的方式是，公司不應該有崗位，而是有幾種不同畫像的人。這幾種人可以做很多事，我們需要的是在一個組織里，給予一些底層的原則，能夠讓這幾種人在一起工作。”

反直覺之三：真正的產品是模型本身

在中國的大模型創業公司中，MiniMax曾是最早說“AI to C”的一家公司，也是做產品最早、最多，投入最大的一家。早在2022年，MiniMax就推出了AI角色扮演產品Glow，之后又在國內推出星野，海外推出Talkie，海螺生成的貓咪跳水、體操視頻一度在全網病毒式傳播。2024 年上半年以前，MiniMax的戰略是“產模一體化”，模型和應用雙輪驅動。

to C產品的成功，曾為MiniMax帶來不錯的商業回報。當同行還在為商業化焦慮時，外媒就報道了MiniMax2024年營收將突破7000萬美元。但在這次訪談中，閆俊杰重申MiniMax是一家“技術驅動”而非“產品驅動”的公司，最重要的目標不是應用的留存、增長，甚至不是收入，而是技術迭代。換句話說，MiniMax的野心不止于做一款成功的產品，而是不斷追求更高的智能，這是第一性。

在移動互聯網時代，一個成功產品的目標是清晰的：降低信息分發成本、擴大覆蓋面、抓住更多用戶時間，最終形成強大的網絡效應和規模經濟。為此，產品經理們挖空心思設計出更精美的界面，更靈活的交互，產品體驗成為用戶運營的核心，所謂“好的產品會自己說話”。

而在閆俊杰看來，“在AI時代，傳統意義上的產品其實更像是一個渠道”。AI 產品，不論是生產力產品還是娛樂產品，本質是在提供某種智力，“真正的產品其實是模型本身”。

移動互聯網公司時代，App的界面、交互、內容質量、留存機制決定了一切，因為產品本身就是最重要的“資產”。但在AI時代，產品只是展示模型能力的窗口，模型夠不夠聰明才最重要。大模型公司押注的不應該是某個App的流行，而是智能本身將成為水電一樣的基礎設施。

基于此，閆俊杰又提出了一個看起來很反直覺的觀點：并不是用戶越多，數據越多，模型能力就提升越快。“這件事不太取決于你的用戶量多大，而取決于質量有多好，以及能不能找到那些真正有效的，能讓模型變得更聰明的一些分布。”

這也和移動互聯網時代推薦算法的邏輯不同。推薦算法的邏輯是用戶越多，反饋越多，推薦引擎越聰明。正是基于這個邏輯，過去AI產品需要大量投流以獲取用戶。燒錢換流量是移動互聯網的邏輯，但至少在閆俊杰看來，這不是大模型的邏輯。

在流量渠道被巨頭把持的今天，如果大模型創業公司選擇燒錢投流買量，是一種將本就不富裕的資源做無謂消耗的行為。想明白這一點，或許能幫助AI創業公司逃脫互聯網巨頭的地心引力。同行Kimi的選擇，也是退出投流大戰，投入對基礎技術的研究。

“更好的模型可以導向更好的應用，但更好的應用和更多用戶并不會導向更好的模型。”

對于是否堅持技術驅動，產品和模型誰更優先，據閆俊杰所說，MiniMax經歷過大約半年時間的搖擺，“一開始的想法很簡單，我們有AI的人才，再加一些互聯網的人才，這不就成了嗎？但是后面發現這事根本就不work。通過模型能力來讓產品或者業務變好，和通過復制移動互聯網的經典路線來讓它變好，這兩個東西有可能都是對的，但這兩個東西沒辦法共存。”

當閆俊杰意識到這一點，MiniMax掉轉船頭。這位創業者看起來溫和，但對自己的判斷很堅定。訪談中，他提到幾次認為公司本可以做的更好的節點，都將原因歸結為“我的認知不夠”。

●MiniMax創始人&CEO閆俊杰出席2024外灘大會。圖源：視覺中國

后來在MiniMax內部，DAU被稱為 “虛榮指標”。MiniMax的選擇是堅持做更智能的模型，用技術升級產品，“不是說做出Talkie，我們的模型就停在產品里面了，有些公司的智能水平可能就被產品限制住了”。

既然真正的產品都已經是模型本身了，“產品經理會不會就被裁了？這個行業會不會就不存在了？”產品經理出身的老羅對此頗有危機感，連說了好幾句“我很慌”。

在以產品為中心的移動互聯網時代，產品經理負責定義需求、排優先級，寫文檔、催排期，連接技術與用戶。但在AI時代，技術成為主導，只要模型夠強，產品經理可以把代碼交給AI來寫，如果工程師也有好的創意，也無需需求文檔就能落地。閆俊杰提出一種可能，“我們不應該太在意移動互聯網時代是怎么分工的。不管是產品經理還是開發還是算法，大家的邊界其實會變得越來越模糊，只是在不同階段可能會有不同人來主導。”

變化在MiniMax已經發生：例如，很難統計MiniMax的非技術人員比例是多少，因為大家的工作方式更靠近問題本質，而不是傳統職位定義。負責B端大客戶的售前，按理說不是技術崗，最主要的工作應該是給客戶畫PPT，但在MiniMax，為了高效，售前甚至會自己寫代碼，給客戶做demo。

反直覺之四：AI也許不是贏者通吃的行業

行業內的一種說法是，看一個創業公司是否相信AGI，就看它是成立在GPT發布之前還是之后。

MiniMax在2022年初創立，對AGI的篤信不言而喻。

OpenAI發布GPT3.5前半個月，中東正好舉辦世界杯， 閆俊杰去中東轉了一圈，每到一個地方，他說自己在做AGI，沒有人聽得懂，他還得用蹩腳的英語解釋什么是AGI。回國后，閆俊杰在酒店隔離期間看到了GPT3.5的發布，“一用就覺得變天了”。等他出了酒店，再沒人問他“什么是AGI”。

對于AGI有許多不同的定義，閆俊杰和MiniMax對AGI的想法幾乎沒有變過，“最終模型能夠把不同模態整合在一起，語言、圖像視頻、音頻、音樂四個市場會慢慢融合”。這源于閆俊杰在商湯時期就有的觀察，一定要做天花板最高的事情，而真正的AGI輸入和輸出都是動態的，盡管實現起來很難，但目標是正確的。

在外界看來，MiniMax的技術路線一向激進。MiniMax從創立之初就將多模態能力作為核心方向，一上來就同時做好幾個模型，想把每個模態都先走通，等到時機合適的時候就可以再一起整合。而其他大模型公司大多先做語言模型，再拓展到語音、視覺，或特別聚焦大語言模型，幾乎不做多模態。

2023年6月，大部分國內公司還在迭代稠密模型（dense model），MoE（混合專家系統）模型尚未成為行業共識時，MiniMax就花了80%以上的精力下注MoE。

“我選的技術路線是上限最高的，幾乎沒有退路，選的算力方式也激進。” 閆俊杰曾說。

2023 年以來，MiniMax陸續發布了大語言模型、語音生成模型、視頻生成模型和圖文理解模型等，作為一個創業公司，這樣分散精力是否容易把自己推向生死邊緣？

閆俊杰承認，“我們這么做代價是很大的。但第一我覺得這件事一定會發生，第二至少等到發生了，我們的技術積累和人員組織跟得上。”目前，OpenAI的Sora 2就是多模態融合的思路，具備了文本生成、圖像生成、視頻生成、語音合成等多種能力。接下來，MiniMax也會在后續新模型中嘗試這種融合。

但不論如何，未來還沒來。多模態結合這件事目前雖然有了趨勢，但并沒有真正發生，還需要時間和耐心。

不同的公司已經做出了不同的選擇。零一萬物明確不再追求AGI，百川智能收縮至垂類賽道，美國的AI創業公司Scale AI被Meta收購，同時創始人加入Meta負責AI業務。

AI浪潮里的公司越來越少。一個創造價值越來越多的市場里面，參與的人卻越來越少了，這也是閆俊杰對未來樂觀的原因之一。但和移動互聯網不同的是，移動互聯網的資源是“流量”，但AI的資源是“智能”。流量可以壟斷，智能卻各有偏向。

閆俊杰認為，目前大模型遠沒有到存量競爭的地步。以Open Router上的API調用情況為例，各個模型的使用量還在增加。“核心是所有模型都要考慮實際成本，而且這比過去互聯網時代的成本要高得多。一旦加上了成本的約束，那大家都要開始來做取舍。”這也是創業公司目前能夠找到自身差異化的現實空間。

MiniMax的選擇是智能程度。閆俊杰最看重的，還是“一是技術的領先性，二是技術領先性能帶來收入的跳變”。至于到底是技術驅動還是產品驅動還是業務驅動，“取決于說在不同階段什么東西的進步速度最快”。在眼下，這個問題的答案還是技術。

在競爭激烈的當下，AI創業公司的使命是能否在AI時代再造自身，拋棄舊時代的慣性，在混沌中找到新工具，建立新秩序。好在一切還在進行中，技術還在進步，市場還在成長，留給中國AI創業公司想象和探索的空間，也會越來越大。

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