編輯部 整理自 AIGC2026
量子位 | 公眾號 QbitAI
AI不僅是生產(chǎn)力工具,更在深刻改變組織的形態(tài)。
本次2026中國AIGC產(chǎn)業(yè)峰會上,MiniMax ToB中國區(qū)商業(yè)化負責(zé)人胡維琦,分享了自己在AI創(chuàng)業(yè)公司中的實踐與思考。
與其焦慮AI,不如加入AI。
大家不用看營銷號,更多的還是自己動手試試。
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MiniMax是一家專注文本、視頻、語音、音樂多模態(tài)模型的公司,于2026年1月在港股上市。
胡維琦表示,公司從誕生之初就在探索下一代AI的范式。至于目前這一代AI和上一代最大的不同在于,它已經(jīng)從“玩具”變成了企業(yè)的生產(chǎn)力和提效工具。
她還進一步分享了AI Native組織建設(shè)的幾點經(jīng)驗:
- 從“人類最不愿意干”的高價值場景切入,推進阻力最小。
- AI的廣泛使用會讓組織更加扁平,前端與后端研發(fā)的邊界逐漸模糊。
- 每個人對AI的接受度不同,Token消耗量正在成為衡量效率的新指標(biāo)。
胡維琦認(rèn)為,未來2-3年,AI將與各行各業(yè)快速深度融合,改變商業(yè)模式甚至組織構(gòu)成。
AI的序幕才剛剛開啟。
為了完整呈現(xiàn)胡維琦的思考,在不改變原意的基礎(chǔ)上,量子位對演講內(nèi)容進行了整理編輯,希望能提供新的視角與洞察。
2026中國AIGC產(chǎn)業(yè)峰會是由量子位主辦的行業(yè)峰會,近20位產(chǎn)業(yè)代表與會討論。線下參會觀眾超千人,線上直播觀眾近400萬,獲得了主流媒體的廣泛關(guān)注與報道。
核心觀點梳理
- AGI是什么?Intelligence with Everyone,就是所有人都能用得起的AI。要實現(xiàn)這點,就得堅持大模型和應(yīng)用并行、ToC和ToB并重。
- AI公司首先要在內(nèi)部實現(xiàn)閉環(huán),不要吝嗇Token補貼,放手讓員工自己用Agent去搭建自動化工作流。這個使用過程也會反哺模型研發(fā)。
- 與其焦慮、不如加入。企業(yè)如果想做AI實踐,最高效的方法就是直接動手去嘗試,并且要從員工最不愿意干的場景切入,這通常也是最有價值、內(nèi)部阻力最小的場景。
- AI會讓組織變得更扁平。產(chǎn)品可以直接出demo,再交由研發(fā)決定是否要做大批量生產(chǎn)。未來2到3年,AI會持續(xù)和各行業(yè)深度融合,改變生產(chǎn)力工具、商業(yè)模式和組織構(gòu)成。
以下為胡維琦演講全文:
MiniMax要做下一代AI
大家好,我叫胡維琦,今天非常高興代表MiniMax跟大家分享MiniMaxAI實踐探索之路。在談到我們之前,先來看一個視頻,了解誰是MiniMax、MiniMax是誰。
通過這個視頻,大家可以大概了解MiniMax主要是做什么的。其實我們MiniMax是一家創(chuàng)業(yè)公司,專注于模型領(lǐng)域,并于今年1月份在港股上市。
我們對外推出的模型包括文本模型、視頻模型、語音模型和音樂模型,視頻中簡單展示了一下我們各個模型的能力,通過這些模型能力,想必大家對我們公司基本模型的服務(wù)情況也會有所了解。
要介紹我們公司,那就必須要回到我們創(chuàng)辦的第一天。
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這是我們公司創(chuàng)始團隊在創(chuàng)業(yè)之初,在白板上寫的對未來業(yè)務(wù)的構(gòu)想。
我們的創(chuàng)始團隊有一部分創(chuàng)始人之前有在AI公司工作過,但那個時候AI更多的還是一些小模型,特別是視頻小模型。
他們發(fā)現(xiàn),在原來的小模型領(lǐng)域有很多技術(shù)上無法解決的問題,比如說泛化能力問題、項目訂制問題,甚至很多場景領(lǐng)域不能完全滿足客戶需要的問題。
這是因為我們在過去的技術(shù)和商業(yè)上存在很多問題,所以我們的創(chuàng)始團隊就在構(gòu)想,如果我們要做一個新項目,想做什么樣的模型。
他們當(dāng)時提出,我們想做下一代AI。
什么叫下一代AI?我們認(rèn)為下一代AI是通過圖靈測試的智能體,其次是這個智能體能在很多場景中給客戶創(chuàng)造出極致的客戶體驗,甚至它的市場空間一定能達到萬億級,可以解決原來在小模型時代,我們模型能力泛化造成的可參與空間比較受限的問題。
所以從MiniMax創(chuàng)立的第一天起,我們就在構(gòu)想下一代AI是什么、AGI是什么。
我們也提出我們的理念,我們希望做的是“Intelligence With Everyone”,意思就是我們想去做一個所有人都能用得起的AI,我們希望智能和我們每個人連接在一起,這就是我們公司創(chuàng)立之初的構(gòu)想。
正是這個構(gòu)想,我們一直堅持大模型和應(yīng)用的并重,堅持ToC和ToB的雙輪驅(qū)動。
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我們有文本、視頻、語音、音樂模型,在B端和C端也都有相應(yīng)的產(chǎn)品,比如海螺AI、MaxClaw,甚至我們在B端也有很多用戶有在接入MiniMax API進行影視制作,甚至在編程、企業(yè)Agent中都可以看到模型在被使用。
從我們自己的角度來看,我們在上市之初,C端業(yè)務(wù)占比較高,但現(xiàn)在從公司整體來看,B端和C端是并重的。
B端這部分,在互聯(lián)網(wǎng)文娛行業(yè)包括視頻領(lǐng)域甚至很多企業(yè)中,我們發(fā)現(xiàn)模型已經(jīng)逐步走進到客戶生產(chǎn)領(lǐng)域,成為客戶生產(chǎn)工具。
而從3月份以來,企業(yè)龍蝦蓬勃興起,每個人都意識到AI并不是遠在天邊的事情,每個普通人都可以參與。
同時我們也發(fā)現(xiàn),在很多研發(fā)比重高的場景,非常多的程序員已經(jīng)采用Vibe Coding的方式進行編碼,甚至一部分程序員已經(jīng)不再手工編碼,完全通過AI工具方式進行編碼。
我們看到AI不像上一代AI時代的產(chǎn)品,彼時它更像是玩具,而這一代AI已經(jīng)成為了企業(yè)生產(chǎn)力工具,甚至成為企業(yè)提效工具,此時帶來的效率提升,和為我們帶來的組織變革,影響是非常深遠和巨大的。
從我們自身來看,我們從創(chuàng)立之初就一直秉持技術(shù)驅(qū)動的原則,我們不斷地在C端和B端創(chuàng)造更多更好的產(chǎn)品,去進行雙輪驅(qū)動。
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可以看到,在時間軸上有幾個關(guān)鍵性產(chǎn)品。
2023年我們推出了星野,之所以推出它,是因為我們最初AI創(chuàng)業(yè)時發(fā)現(xiàn),彼時大模型還沒有成為特別深入人心的理念,大家都不知道大模型該怎么用,所以我們在C端做了一個情感陪伴類產(chǎn)品,向我們用戶展示,模型怎么幫助APP進行賦能,來進行提效。
2024年我們也發(fā)布了海螺產(chǎn)品,海螺的發(fā)布在業(yè)界引起非常大的反響,AI生成的視頻在某些領(lǐng)域已經(jīng)達到了真人制作水平。
2025年我們重磅推出M2系列文本模型,通過這個文本模型,我們開啟了企業(yè)Agent包括Coding的廣泛適用場景。2026年我們繼續(xù)圍繞文本和視頻的布局,在客戶端和工具層做了很多創(chuàng)新。
我們在2026年1月份發(fā)布了MaxClaw Agent產(chǎn)品,2月份發(fā)布了MaxClaw產(chǎn)品,4月份又發(fā)布了MaxHermes這個產(chǎn)品。
我們不斷地在工具層快速迭代,因為我們發(fā)現(xiàn),原來大家的理解中,Harness更多的是執(zhí)行,模型做思考,但實則模型也可以幫助Harness不斷迭代。
從我們自身研發(fā)實踐來看,通過我們的模型幫助Harness快速迭代,整個研發(fā)生產(chǎn)效率可以提升30%,從我們內(nèi)部強化訓(xùn)練來看,30%~50%代碼已經(jīng)由我們模型自動生成,可以極大提升企業(yè)內(nèi)部的效率。
各模態(tài)能力詳解
介紹完公司整體情況后,再詳細介紹各個模態(tài)的能力。
首先是文本模型。文本模型從目前看來,主要應(yīng)用在兩大場景,一個是企業(yè)編程場景,另一個是在企業(yè)Agent場景,當(dāng)中可以處理很多企業(yè)個人提效的工具,比如C端的各種龍蝦助手,背后就由Agent進行助力。
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我們MiniMax2.5和2.7主要的特點在于,第一個我們在Agent任務(wù)場景中,整個任務(wù)閉環(huán)率比較高;第二個任務(wù)響應(yīng)速度非常快;第三個是一旦Agent用起來,燒Token燒得特別快,但我們整個模型的性價比也是比較高的。
所以做很多Agent任務(wù)時,用到MiniMax產(chǎn)品,既可以做到效果平衡,也可以做到性價比優(yōu)化。
從主流評測來看,無論是工具級評測還是和主流模型智能、性價比的對比,MiniMax2.5和2.7都做到了業(yè)界領(lǐng)先的水平。
第二個介紹海螺視頻模型,先來看幾段視頻。
可以看到,AI生成視頻已經(jīng)能夠在光影效果上做到非常好的影視級效果,它的創(chuàng)意是超出人類想象的。
第二段視頻畫風(fēng)更加唯美一點,比較偏中國風(fēng),在很多漫劇制作中被廣泛采用,從運鏡角度看,已達到電影級的運鏡效果。
第三段視頻則是真人視頻的生成,在很多紀(jì)錄片的場景中,可以通過AI提高生產(chǎn)效率,以后只要你有好的創(chuàng)意,就可以把你的創(chuàng)意通過AI變成視頻,來呈現(xiàn)你的想法。
這是我們聲音的模型,聲音模型的主要使用場景,包括智能客服、教培行業(yè),甚至很多短劇漫劇做配音都需要用到聲音模型。我們的聲音模型特點主要在擬人化、情緒化,還有多語言和低延時上做得比較好。
從聲音來看,我們最大的特色其實還是在于對真人聲音的擬人化,比如我們在很多語言的語氣、停頓上,都會和真人的實感非常貼近。
這對海外客戶非常需要,他們在很多客服場景,都希望讓客戶不要感知到背后是AI在跟他交流,所以他們普遍要求非常逼真的真人實感。
音樂模型今年推出了music最新音樂模型,我們在整個音色包括真實感受上面做了很多增強。
MiniMax自身的AI實踐
講完了模型,大家對我們公司可能還比較感興趣的是,MiniMax你們自己作為AI公司,是如何在AI上做實踐和應(yīng)用的?從你們的角度來看,AI Native組織應(yīng)該是什么樣的?這也是我經(jīng)常被很多客戶所追問的問題。
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從我們自己實踐來看,我們從2024年9月份開始,就給全員不限Token提供Cursor,在2025年8月份又實踐了Agent項目。
我們公司比較小,只有400多人,其中法務(wù)、財務(wù)、HR甚至包括銷售的很多工作都沒有足夠多的人手來支撐,所以我們通過Agent的方式做了很多工作。
10月份我們把Agent實習(xí)生計劃在全公司進行了推廣,我們自身內(nèi)部實踐是跟產(chǎn)品發(fā)布相迭代的,我們自身在企業(yè)日常使用中也會大量使用自己的模型,通過dogfooding形成場景和效果的閉環(huán)。
通過我們自己的實踐來看,有幾個經(jīng)驗可以跟大家共享。
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第一個經(jīng)驗,因為是AI公司,我們老板沒有限定我們每個員工的Token,我們可以無限量使用。
第二個針對HR崗位,我們創(chuàng)業(yè)公司招人要求非常高,入職率也并不太高,所以我們面試壓力非常大,從簡歷篩選、和候選人打招呼,到面試評估,整個過程我們都會讓Agent參與。
第三個在開發(fā)環(huán)節(jié),我們所有的開發(fā)人員也都會用我們自己的AI作為他們的開發(fā)工具,我們只是在代碼提交的時候進行人工確認(rèn)和審核。
第四個,運維體系上我們也會提供線上問題的定位,包括Demo輸出、音色調(diào)整,都會讓AI來參與。
第五個,因為我個人處在市場崗位,我們平時也會生成很多宣發(fā)視頻、銷售線索跟蹤、問題閉環(huán)、日常銷售過程管理,這些我都會交由Agent幫忙做,讓它幫忙做一些提醒、溝通。
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最后從我們自己溝通和實踐來看,這也是我跟很多客戶交流的結(jié)果,現(xiàn)在很多客戶特別是老板,資產(chǎn)越大的越焦慮,我們的觀點是,與其焦慮不如加入。大家不用只看營銷號,更多的還是自己動手試試。
很多客戶也問我,如果我要做Agent、AI實踐,應(yīng)該從哪些場景切入比較合適?
我們的建議和經(jīng)驗是從最有價值的場景進行切入,最好這個場景是人類很不愿意干的。
選這種場景進行切入的話,在公司內(nèi)部阻力是比較好的,這時候通過AI的提效,員工的滿意度也會有所提升,就會幫助你在內(nèi)部大力推行AI的使用。
第三點是,AI廣泛使用之后會讓組織更加扁平。
從我們自己實踐來看,包括跟客戶的交流來看,現(xiàn)在很多研發(fā)已經(jīng)沒有區(qū)分前端研發(fā)和后端研發(fā),基本上就是一個研發(fā)崗位,甚至有些公司做得更激進,產(chǎn)品的人會直接出Demo,出了Demo之后再給研發(fā)看看是否做一些大批量生產(chǎn)。很多產(chǎn)品前端Demo設(shè)計,已經(jīng)是由產(chǎn)品同學(xué)直接完成的,然后再交給研發(fā)。
再有一個思考是,我們發(fā)現(xiàn)每個人和每個組織對AI接受程度是不一樣的。
有些人AI用得很溜,消耗Token就很高,有些同學(xué)對AI的接受度就會弱一點,我們發(fā)現(xiàn)AI會讓組織和組織,人和人之間使用的效率發(fā)生變化。
最后從我們自己視角來看,我們認(rèn)為未來2—3年AI會不斷快速迭代,會和各個行業(yè)深度融合在一起,成為各個行業(yè)的生產(chǎn)力工具,甚至改變這個行業(yè)的商業(yè)模式、組織的構(gòu)成,所以我們認(rèn)為AI的序幕才剛剛開啟。
非常高興MiniMax能夠作為一個創(chuàng)業(yè)公司和各行各業(yè)伙伴一起在AI賽道不斷探索和前行,謝謝聆聽!
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