閆俊杰的「零薪酬」賭局：押上一切沖向AGI

閆俊杰的「零薪酬」，是中國大模型最昂貴的信仰

7月9日，MiniMax的股價跌了將近18%。這一天，公司迎來了上市以來首輪大規模限售股解禁1.53億股，占總股本超過48%。恐慌性拋盤把股價從高位拽了下來，市值一夜之間跌破千億港元。

僅僅24小時后，7月10日，兩件事同時發生了。

一邊是MiniMax公告完成新一輪160億港元融資，由摩根士丹利和瑞銀聯合擔任配售代理，配售3560萬股A類股份，配售價每股268港元，外加發行65億港元零息可轉換債券。這筆交易吸引了亞太、歐洲和美國三大市場的二十余家國際主權基金和長線機構參與，認購覆蓋倍數高達7倍。

另一邊，創始人閆俊杰發了一封內部全員信。信的篇幅不長，但分量極重，他宣布從即日起不再領取任何薪酬，直到公司實現AGI的那一刻。同時，他拿出個人名下相當于總股本4%的股份用于團隊激勵，1%設立專項基金支持開源社區。

這兩件事放在一起，像極了一個充滿張力的畫面：一邊是市場的焦慮和拋售，一邊是創始人的篤定和加注。那么問題來了，閆俊杰憑什么敢押上自己的全部薪酬？MiniMax又在打一場什么樣的仗？

要回答這些問題，我們需要拆開三層去看：一個人的精神底色、一家公司的效率哲學，以及一場關乎AGI命運的棋局。

從縣城少年到千億掌門：一個人的精神底色

閆俊杰身上有一個不太容易被注意到的標簽，他是中國AI頭部公司創始人中，極少數沒有海外留學背景的人。

1989年，他出生在河南一個縣城。父母是普通人，教育資源談不上豐富。他的“翅膀”是數學，憑著自學和對數學的興趣，考進了東南大學數學系，后來又進入中國科學院自動化研究所碩博連讀，博士畢業后在清華大學計算機系做博士后研究。

這段經歷塑造了他一個核心特質，用最有限的資源，撬動最大的可能性。

他在商湯科技待了七年，從實習生一路做到副總裁、研究院副院長，主導構建通用計算機視覺模型和智慧城市技術體系。2018年，他在人手不足的情況下帶隊做出“All for One”算法模型，在競標中反超曠視和依圖，拿下行業第一。

但真正點燃他創業沖動的，是一個很私人的瞬間，2021年春節，他回河南老家看望外公。八十歲的老人跟他說，想寫一本回憶錄。但不會打字，故事也組織不起來，說了幾次就擱下了。閆俊杰沉默了，他在AI行業做了十幾年，做的系統幫企業降本增效，可對一個想寫回憶錄的老人來說，這些技術一點用都沒有。

2021年12月，也就是ChatGPT發布前將近一年，MiniMax在上海成立了。公司名字來自博弈論中的“極小化極大算法”——先防住最壞的風險，再選相對最優解。天使輪3100萬美元，米哈游領投。

創業初期的MiniMax，可以用四個字概括：草根出身。閆俊杰自己說，團隊“都是草根出身”，基本沒有大廠光環。招股書顯示，截至2025年9月底，公司385名員工的平均年齡只有29歲，其中95后是絕對主力。

一個沒有留過學的縣城少年，一群平均29歲的年輕人，在2022年初大模型這個詞還沒成為風口的時候就開始做AGI了。這種“提前布局”的決斷力，或許比任何技術參數都更能說明這家公司的基因。

1%的投入，100%的野心：MiniMax的效率哲學

如果要為MiniMax找一個貫穿始終的關鍵詞，那一定是“效率”。

先看一組對比數據：從成立到2025年9月，MiniMax累計花費約5億美元（約35億元人民幣）。作為對比，同期OpenAI的累計花銷在400億至550億美元之間。換句話說，MiniMax用了不到OpenAI 1%的資金，構建了一家全模態技術躋身全球第一梯隊的大模型公司。

這不是運氣，而是一套系統性的戰術選擇。

首先是技術架構上的“降維打擊”。

2023年下半年，當國內大多數大模型公司還在追逐Dense架構時，閆俊杰做了一個大膽的決定，押注MoE（混合專家模型）架構。這在當時幾乎是技術“無人區”，一次預訓練失敗可能導致算力成本增加上千萬美元。投資人也問過：萬一搞不出來呢？閆俊杰的回答很直接：要服務數千萬甚至億級的用戶量，只有MoE架構才能用更低的成本向更高的模型階段演進。

事實證明他是對的。2024年1月，MiniMax發布了國內首個MoE大模型，隨后在4月將MoE架構用于大規模商業化部署，開創了國內先河。以M1模型為例，整個強化學習階段僅需512塊H800 GPU訓練三周，訓練成本不過53.74萬美元，僅相當于OpenAI同等參數模型的零頭。

這種“以小搏大”的技術路線，貫穿了MiniMax的整個迭代史。

2025年1月，DeepSeek橫空出世，震動整個行業。沖擊之下，閆俊杰有過反思。但反思之后的選擇是，先發布國內首個線性注意力架構模型MiniMax-Text-01；2025年6月，開源全球首個大規模混合架構推理模型MiniMax M1，總參數4560億，支持100萬token超長上下文；10月發布的M2模型則回歸全注意力機制，總參數約2300億，每次僅激活約100億參數，把性價比做到行業頂尖，API價格僅為同類模型的8%。

2026年6月，M3發布，這是真正的“大招”。 M3采用了自研的MSA（MiniMax Sparse Attention）稀疏注意力架構，在100萬token上下文規模下，每token計算量僅為上一代模型的約1/20，prefill階段加速超9倍，decoding階段加速超15倍。同時，M3是國內第一個同時具備前沿Coding能力、1M超長上下文和原生多模態三大能力的模型，在SWE-Bench Pro得分59.0%、BrowseComp得分83.5分，超越了一些海外閉源模型。

其次是全模態布局的“復利效應”。

大多數大模型公司選擇先做好一個模型再延伸，MiniMax卻走了一條更難的路，從第一天就做全模態。文本、語音、圖像、視頻、音樂五條線并行推進。這種做法的代價很大，閆俊杰自己也在和羅永浩的對話中坦承，“現在是我們最虛弱的時候”。

但代價換來的回報也很明顯。MiniMax是全球少數同時具備大語言、視頻、音頻三大模態大模型能力的公司。語音模型Speech-2.6在Arena榜單上超越OpenAI和ElevenLabs登頂全球第一，人聲相似度達99%，服務超過6萬家企業；視頻模型Hailuo 2.3在Artificial Analysis榜單上位列全球文生視頻第九、圖生視頻第五，被眾多用戶稱為“運鏡大師”。

就像蓋房子，別人是蓋完一層再重新打地基蓋另一層，MiniMax直接搭建了一個統一的底座，支撐起幾座“塔樓”，讓80%的技術資源都能重復利用。

最后是商業化的“雙輪驅動”。

2025年全年，MiniMax實現總收入7903.8萬美元，同比增長158.9%。其中，AI原生產品收入5307.5萬美元，同比增長143.4%；開放平臺及企業服務收入2596.3萬美元，同比增長197.8%。

更值得關注的是收入結構：海外市場貢獻了73%的收入，其中新加坡占24%、美國占20%。海螺AI在2025年的收入從235萬美元暴漲至1746萬美元，付費用戶數達31.11萬，每位付費用戶平均支出56美元。截至2026年初，公司已累計服務超過200個國家和地區的2.36億個人用戶和21.4萬企業客戶及開發者。

與此同時，虧損率在收窄。 2025年經調整凈虧損2.51億美元，虧損率從2024年的800%收窄至317%。毛利率從12.2%提升至25.4%。研發開支增幅僅34%，遠低于收入增長率。

零薪酬背后的棋局：160億港元能買什么？

回到7月10日那封全員信。

閆俊杰在信中寫道：“市場會有波動，外界會有雜音，但前進的方向不會改變。身處行業一線的我們，比任何人都更清楚技術演進的真實速度，也更清楚我們正在創造和積累的長期價值。”

信的最后一句是：“We will keep going until we get there. Intelligence with Everyone.”

“零薪酬”這三個字，不能只當成一個新聞噱頭來看。根據MiniMax 2025年年報，閆俊杰當年合計薪酬為24.1萬美元（約163萬元人民幣）。從絕對值看，這筆錢對于一個千億市值公司的創始人來說，不算大數目。但“零薪酬”的真正信號意義在于，在公司最需要現金流投入研發的階段，創始人選擇把工資這個“剛性支出”讓渡給公司，同時把自己最大的資產（股份）綁定到團隊的長期激勵上。

這封全員信其實是一份“個人資產負債表與公司命運深度綁定”的承諾書。它與某些科技公司“上市即高薪”“融資即套現”的樣本形成鮮明對照。

那么，同一天落地的160億港元，到底能買什么？

公告寫得很清楚：80%用于AI基礎設施及模型研發，約10%用于海螺AI等產品的全球商業化，10%用于營運資金。

翻譯一下：算力鎖定的“彈藥”、模型迭代的“燃料”、海外擴張的“路費”，—三項都是大模型公司現階段最重的資本支出。在大模型行業，沒有一家公司能靠現金流覆蓋這些開支。2025年國內AI大模型行業整體虧損約180億元，中金預測2026年將突破200億元。

但MiniMax的處境，和同行有一些關鍵的不同。

第一，它已經上市了。相比于DeepSeek、月之暗面等仍在私募市場融資的同行，MiniMax有一條更持續的融資通道。2025年全年收入7904萬美元，且仍在高速增長。截至2025年底，公司現金余額高達10.5億美元。

第二，它的海外收入占比高達73%。這使得MiniMax不完全依賴于中國市場的價格戰。當國內豆包、通義千問等紛紛進入付費時代，大模型公司陷入“用戶越多、虧損越大”的困境時，MiniMax憑借海外C端產品的付費模式，找到了一條相對良性的現金流路徑。

第三，它的團隊效率是行業級的“異類”。三百多人的團隊做全模態，研發成本僅相當于OpenAI的1%。這個數字本身就是一種競爭壁壘，當大廠需要用數千人的團隊和數百億美元的投入來追趕時，MiniMax已經證明了一條“輕資產、重模型、高人效”的路可以走通。

但挑戰同樣清晰可見。

2025年全年，盡管收入高速增長，MiniMax仍然凈虧損18.72億美元（含非現金項目），經調整凈虧損2.51億美元。版權方面，美國多家影視公司已針對海螺AI生成內容提起版權訴訟。更根本的挑戰在于：當字節跳動、阿里等大廠以千億級資源押注AI時，獨立創業公司如何持續保持技術領先？

在全球AI大模型的燒錢競賽中，2026年第一季度全球風投約3000億美元，AI賽道獨吞80%——約2420億美元。OpenAI、Anthropic、xAI三家合計拿走了超過1730億美元。Anthropic估值逼近9650億美元，OpenAI估值8520億美元。

在這種“巨頭游戲”里，160億港元（約20億美元）能買來多少“時間窗口”？

答案取決于你怎么花。如果只是跟巨頭拼算力規模，20億美元可能撐不了一年。但如果像MiniMax過去四年做的那樣用技術架構的創新替代純粹的算力堆砌，用全球化收入彌補單一市場的天花板，用效率而非規模來定義競爭，那這160億港元，也許是通向AGI的一張長途車票。

尾聲

2026年2月，MiniMax的股價一度站上1330港元，總市值突破2100億港元，登頂港股第一高價股。

到了7月，解禁潮來襲，股價回到250港元附近，市值縮水至783億港元。從2100億到783億，三個月蒸發超過1300億港元。

市場就是這樣，可以在一周內把一家公司捧上天，也可以在一天內把它摔回地面。

但真正定義一家公司命運的，從來不是股價，而是創始人在低谷時的選擇。

閆俊杰選擇了“零薪酬”。他不是第一個這么做的科技創始人，喬布斯在重返蘋果時拿過1美元年薪，馬斯克在特斯拉最困難時也放棄過薪酬。選擇“零薪酬”的潛臺詞是：我相信AGI一定會到來，我相信我們能走到那里，我愿意為這個信仰付出真金白銀。

AGI離我們還有多遠？沒有人知道。但在這個以“燒錢”著稱的行業里，有一家中國公司正在用效率證明通往AGI的路，不只有“越燒越多”這一條。

而那個從河南小縣城走出來的少年，已經在這場豪賭中，押上了自己的一切。