MiniMax创始人、董事长兼CEO闫俊杰在首次英文播客访谈中明确，公司将坚持开源路线直到实现通用人工智能（AGI），而盈利的关键在于通过技术创新持续压低推理成本，而非提高模型价格。截至8月，MiniMax的年度经常性收入年化运行率（ARR）已超过8亿美元，其中企业业务占比超过80%。

这一表态背后是中美AI生态的路径分化。闫俊杰认为，美国AI公司依靠巨额资本、芯片和算力资源推动前沿模型突破，而中国公司必须在有限算力条件下提高单位算力的智能产出。MiniMax希望证明，即使无法获得同等规模的顶级芯片，也能通过模型架构、基础设施和算法优化缩小与美国前沿模型的差距。

开源被闫俊杰视为商业化的催化剂而非替代方案。他以H3模型为例，该模型发布后前两周，已有约300个基于其构建的开放模型出现。其中，美国公司fal.ai基于H3进行后训练开发出H3 Max，能在3秒内生成5秒视频，接近实时生成。开源还允许企业和政府客户将模型部署在自有硬件上，以保护数据隐私。

在商业模式上，闫俊杰强调低推理成本同时构成收入护城河和利润护城河。推理成本下降使公司能以更低价格服务客户，扩大市场覆盖；同时，低成本也让公司能以更低成本扩大后训练规模，通过监督微调、强化学习等方式提升模型能力。Scottish Mortgage投资经理Lawrence Burns用高尔夫球练习作比喻：练习球成本更低的一方，在相同预算下能练得更多，更可能成为更好的球手。

产品层面，MiniMax目前拥有M系列语言模型和H系列多模态模型，分别面向编程、智能体、生产力应用与视频生成。闫俊杰表示，未来希望将两个系列整合为统一系统，让AI从生成文本和视频片段升级为能规划、执行并完成广告、影视、设计等复杂项目的智能体。他还提到正集中精力研发下一代模型M3 Pro，并认为其有望成为重要突破。

盈利挑战同样不容忽视。Lawrence Burns指出，今年上半年MiniMax收入接近增长四倍，但报告亏损规模也达到原来的约三倍。挑战主要来自两方面：中国AI市场价格竞争激烈，需与DeepSeek等对手争夺客户；维持前沿模型能力的成本持续上升。MiniMax在7月融资20亿美元，部分原因即在于此。Burns提到，企业业务收入增长约八倍，目前占总收入的63%，而闫俊杰所说的超过80%是按年化口径计算。积极信号是，研发支出增速已开始低于销售收入增速。

闫俊杰将公司口号定为“Intelligence with everyone”（与所有人共享智能），而非“Intelligence for everyone”。他认为，AGI不应属于某一家企业、某一个国家或某一个组织，而应属于所有人，使用模型的人、开发者以及贡献研究的人都应成为AGI生态的一部分。对投资者而言，最终需要验证的仍是：这种开放与低成本的路线，能否在激烈竞争中形成可持续的商业回报。