MiniMax AI原生组织进化：从无上限Token到全员Agent实践

AI带来的不仅是效率跃升，更深层的影响在于重塑组织架构。在2026中国AIGC产业峰会上，MiniMax ToB中国区商业化负责人胡维琦，分享了这家AI原生公司在组织变革中的实战经验。

她的核心判断很干脆：与其被AI焦虑裹挟，不如躬身入局。营销号渲染得再夸张，都不如自己跑一遍流程来得实在。

这家聚焦文本、视频、语音、音乐多模态模型的公司，于2026年1月在港股上市。从创立之初，MiniMax就在反复追问：下一代AI的范式究竟是什么？而这一代AI与上一代最本质的差异在于——它已从实验室里的演示级“玩具”，进化为真正撬动企业生产力与增效的引擎。

胡维琦还梳理了AI Native组织建设的几条关键经验，对正在或计划拥抱AI的团队极具参考价值：

• 从“人类最不愿干”的高价值场景切入，内部抵触最小，见效也最快。
• AI的规模化应用会让组织边界逐渐模糊，前端与研发的壁垒正在消融。
• 每个人对AI的接纳度差异极大，Token消耗量已成为衡量组织效能的新标尺。

她判断，未来2到3年，AI将与各行业深度融合，重塑的不仅是工具，更是商业模式乃至组织本身。AI的帷幕，才刚刚拉开。

核心观点梳理

• AGI的本质是什么？是“Intelligence with Everyone”——让人人都能负担得起智能。要实现这一点，必须坚持大模型与应用并行，ToC和ToB双轮驱动。
• AI公司首先要内部完成“模型-应用”的闭环。别吝啬Token，放手让员工用Agent搭建自动化工作流。这个过程本身就是对模型最有效的反哺。
• 与其焦虑，不如行动。企业落地AI，最高效的方式就是直接下场干。从员工最抵触、最不愿意干的场景切入，这通常是价值最高、内部阻力最小的起点。
• AI会让组织变得更加扁平。产品经理自己就能用AI产出Demo，研发再决定是否大规模投产。未来2到3年，AI将重塑生产力、商业模式和组织形态。

以下是胡维琦的演讲全文，经整理发布：

MiniMax要做下一代AI

大家好，我是胡维琦，今天很高兴代表MiniMax，和大家聊聊我们在AI实践中的探索路径。正式分享前，先看一段视频，了解MiniMax是谁，我们在做什么。

通过这段视频，大家对MiniMax应该有了初步印象。我们是一家专注模型的创业公司，今年1月在港股上市。目前对外提供的模型涵盖文本、视频、语音和音乐四大类别。视频里展示了各模型的能力，通过这些呈现，大家会对我们的基础服务能力有所了解。

要讲清楚这家公司，必须回到创立第一天。

这是创始团队在白板上写下的对未来业务的构想。团队中一部分人此前也在AI公司工作过，但那时候的AI更多是小模型，尤其是视频领域的小模型。

他们发现，小模型时代有些技术问题几乎无解。比如模型泛化能力弱，项目高度定制化，很多场景无法满足客户真实需求。正是这些痛点，驱使他们思考：如果从头做一个新项目，想做什么样的模型？

答案很明确：要做下一代AI。

什么是下一代AI？我们认为，是能通过图灵测试的智能体。这个智能体能在众多场景中创造极致客户体验，并且它的市场空间能达到万亿级别。它能解决小模型时代因能力泛化不足导致的可用场景受限的问题。

所以，从创立第一天起，我们就在构想下一代AI是什么，AGI是什么。并提出了核心理念：“Intelligence With Everyone”——做所有人都用得起的AI，让智能与每个人相连。

正是基于这一构想，我们一直坚持大模型与应用并重，坚持ToC与ToB的双轮驱动。

我们拥有文本、视频、语音、音乐四大模型，同时在B端和C端都有对应产品，比如海螺AI、MaxClaw。在B端，也有很多用户调用MiniMax的API，用于影视制作、编程，甚至企业Agent等场景。

从公司整体来看，上市之初C端业务占比更高，但现在，B端和C端已经并重了。

在B端，互联网文娱、视频，甚至很多传统企业，模型已成为他们生产工具的一部分。而从今年3月份以来，企业的“龙虾热潮”蓬勃兴起，每个人都意识到，AI不再是远在天边的概念，每个普通人都能参与其中。

同时，在很多研发比重高的场景，程序员已经开始采用Vibe Coding的方式编码，甚至有人已彻底放弃手工编码，完全通过AI工具写代码。

这一代AI与上一代最根本的区别在于，它不再是“玩具”。它已成为企业的生产力工具和提效工具。这种效率提升，以及随之而来的组织变革，影响深远。

从我们自身来看，我们始终坚持技术驱动，在C端和B端不断创造更好的产品，实现双轮驱动。

从时间轴上看，有几个关键产品节点。

2023年，我们推出了星野。为什么做这个？因为当时大模型还没深入人心，大家都不知道怎么用。我们在C端做了一个情感陪伴类产品，向用户展示模型如何为APP赋能提效。

2024年，发布了海螺产品，在业界引起很大反响，AI生成的视频在某些领域已达到真人制作水平。

2025年，重磅推出M2系列文本模型，开启了企业Agent和Coding的广泛适用场景。2026年，我们继续围绕文本和视频布局，在客户端和工具层做了很多创新。比如1月发布MaxClaw Agent产品，2月发布MaxClaw，4月又发布了MaxHermes。

我们在工具层快速迭代。过去大家认为，Harness更多是执行，模型负责思考。但现在我们发现，模型也可以反过来帮助Harness不断迭代。从我们自身的研发实践来看，通过模型帮助Harness快速迭代，整个研发生产效率提升了30%。在我们内部强化训练中，30%到50%的代码已由模型自动生成，极大提升了效率。

各模态能力详解

介绍完整体情况，再来详细看看各个模态的能力。

首先是文本模型。目前主要应用在两个大场景：企业编程和企业Agent。很多个人提效工具，比如C端的各种助手，背后其实都由Agent在助力。

MiniMax 2.5和2.7的特点在于：第一，Agent任务场景中，任务闭环率较高；第二，任务响应速度非常快；第三，一旦Agent用起来，Token消耗得特别快，但我们的模型性价比也足够高。所以在做Agent任务时，用MiniMax的产品，可以在效果和性价比之间取得很好的平衡。从主流评测来看，无论是工具级评测，还是智能与性价比的对比，MiniMax 2.5和2.7都做到了业界领先的水平。

第二个是海螺视频模型，先来看几段视频。

可以看到，AI生成的视频在光影效果上已达到非常好的影视级水平，创意甚至超出人类想象。

第二段视频画风更加唯美，偏中国风，在很多漫剧制作中被广泛采用，运镜效果已达到电影级别。

第三段视频则是真人视频的生成。未来在很多纪录片场景中，AI可以极大提高生产效率。只要有好的创意，就能通过AI把它变成视频，呈现出来。

这是我们的声音模型。主要使用场景包括智能客服、教培行业，以及短剧、漫剧的配音。声音模型的特点在于拟人化、情绪化，多语言和低延时方面也做得比较好。

它最大的特色在于对人声的逼真还原。在很多语言的语气、停顿上，都和真人非常贴近。这一点对海外客户尤其重要，他们在客服场景中，希望客户完全感觉不到背后是AI在交流，所以对逼真度的要求非常高。

今年我们还推出了最新的音乐模型，在音色和真实感上做了很多增强。

MiniMax自身的AI实践

讲完了模型，大家可能更关心的是：你们作为AI公司，自己在内部是怎么用AI的？AI Native组织到底长什么样？这也是我被很多客户追问最多的问题。

从我们自己的实践来看，从2024年9月开始，就给全员不限Token提供Cursor。2025年8月，我们又实践了Agent项目。公司规模不大，只有400多人，法务、财务、HR甚至销售的工作都人手不足。我们通过Agent的方式，补上了很多人力缺口。

10月份，我们把Agent实习生计划在全公司推广。我们内部的实践与产品发布是同步迭代的，通过dogfooding，形成了场景和效果的闭环。

总结下来，有几点经验可以共享。

第一，因为是AI公司，老板没有限制每个员工的Token用量，大家可以无限量使用。

第二，针对HR岗位。创业公司招人要求很高，入职率不高，面试压力巨大。从简历筛选、和候选人打招呼，到面试评估，整个过程我们都让Agent参与。

第三，开发环节。所有开发人员都用自家的AI作为开发工具，只在代码提交时进行人工审核。

第四，运维体系。线上问题定位、Demo输出、音色调整，都让AI参与。

第五，我个人在市场岗位，平时生成宣发视频、销售线索跟踪、问题闭环、日常销售过程管理，也都交给Agent帮忙做提醒和沟通。

最后，结合我自己的沟通和实践，现在很多客户，尤其是老板，资产越大越焦虑。我们的观点是：与其焦虑，不如加入。大家不用总是看营销号，更多还是自己动手试试。

很多客户会问：如果我要做Agent、做AI实践，应该从哪些场景切入？

我们的建议和经验是：从最有价值的场景切入，而且最好是人类员工最不愿意干的那些场景。选这种场景切入，在公司内部阻力最小。用AI提效后，员工满意度还会提升，反过来会帮助你在内部大力推行AI的使用。

第三点是，AI的广泛使用会让组织变得更加扁平。

从我们的实践以及和客户的交流来看，现在很多公司已经不再区分前端研发和后端研发，基本就是一个研发岗位。有些公司做得更激进：产品经理直接出Demo，Demo出来后再交给研发看是否要做大批量生产。很多产品前端的Demo设计，已经由产品同学直接用AI完成。

我们还发现，每个人和组织对AI的接受程度是不一样的。有些人用得很溜，Token消耗就很高；有些人接受度弱一些。AI正在让组织与组织、人与人之间的效率差距加速拉大。

最后，从我们的视角看，未来2到3年，AI会不断快速迭代，与各行各业深度融合，成为各个行业的生产力工具，甚至改变这个行业的商业模式和组织构成。

AI的序幕，才刚刚开启。很荣幸MiniMax能作为一家创业公司，与各行各业的伙伴一起，在AI赛道上不断探索和前行。谢谢大家！

来源：互联网