MiniMax与月之暗面：中国AI双子星的生存博弈与未来

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理性系统与精英共识：两位创始人的哲学差异

MiniMax的创始人闫俊杰与月之暗面的创始人杨植麟，虽然都被视为中国LLM（大型语言模型）领域的领军人物，但他们的管理风格与创业哲学却大相径庭。

闫俊杰崇尚极致的“系统理性”。作为前商汤科技的副总裁，他将公司视为一个可以被设计和优化的复杂函数。在他眼中，管理的核心任务是找到“梯度下降最快的方向”。这种思维方式使得MiniMax在决策上极为果断，甚至冷酷。无论是早期迅速切入MoE（混合专家）架构，还是在判定3D数字人方向不符合长期路线后立即解散团队，都体现了他对效率的绝对追求。这种“算出来的结果”驱动了MiniMax在多模态和商业化上的快速试错。

相反，杨植麟则更相信“人才的力量”和“精英共识”。作为Kimi背后的灵魂人物，他倾向于通过少数精英的深度思考来引领方向。月之暗面的发展历程中，充满了对技术理想主义的坚持。例如，在行业普遍认为长文本只是工程问题时，杨植麟坚持“无损长上下文就是一切（Lossless long context is everything）”，最终让Kimi凭借长文本能力一战成名。他愿意为了一个顶尖人才聊上十个小时，这种对人的重视与MiniMax的“函数优化论”形成了鲜明对比。

资本的蜜糖与流量的毒药

在DeepSeek爆火之前，这两家公司都曾陷入过一场关于流量和融资的“无限战争”。

凭借早期的技术红利和产品爆发（如MiniMax的Glow和月之暗面的Kimi），两家公司吸纳了中国大模型创投领域超过200亿元人民币的资金。巨额资本在推高估值的同时，也带来了巨大的增长压力。为了维持高估值和说服投资人，DAU一度成为了衡量成功的核心指标。

这种压力导致了动作的变形。MiniMax曾在视频生成、语音交互等多个产品线之间摇摆，试图通过堆砌产品来换取用户增长；月之暗面则在张予彤的推动下进行了大规模的广告投放，试图通过烧钱来构筑护城河。然而，当字节跳动等巨头带着无限的资金和流量入场时，这种“拼消耗”的策略显得脆弱不堪。字节不仅拥有豆包等竞品，还掌握着抖音这一流量阀门，让创业公司的获客成本急剧飙升。

对于关注AI变现和商业模式的读者来说，这段历史是一个深刻的教训：在AI新闻不断迭代的今天，单纯依赖资本驱动的增长在巨头面前缺乏真正的壁垒。

DeepSeek时刻：回归技术本质的救赎

DeepSeek的横空出世，对于陷入流量焦虑的MiniMax和月之暗面来说，既是冲击也是一种“解脱”。DeepSeek证明了，不依赖大规模投流，仅靠极致的模型性能和开源策略，依然可以获得全球开发者的认可和巨大的用户量。

这一现象迫使，或者说给了两家公司理由，重新回归到技术研发的主航道上：

月之暗面：决定暂缓激进的投放，回归产品和技术本身。他们停止了K1系列的更新，全员投入到K2模型的研发中，甚至杨植麟本人也亲自下场写代码。近期发布的K2 Thinking在部分基准测试中表现优异，试图重现技术驱动增长的逻辑。

MiniMax：闫俊杰将DAU视为“虚荣指标”，重新聚焦模型能力。公司将核心资源集中到语言模型的基础能力上，特别是数学与编程数据。其开源的M2模型在国际评测中崭露头角，显示出公司战略重心的成功转移。

这一转变标志着中国AGI创业进入了一个新阶段：从比拼营销声量，回归到比拼大模型的基础智力。更多关于开源模型与技术评测的AI日报，请关注 Aigc.bar。

共同的难题：在巨头夹缝中寻找独立生存空间

尽管回归了技术本位，但MiniMax和月之暗面面临的终极难题并未解决：在中国，是否容得下独立于巨头之外的OpenAI？

美国的OpenAI依托微软的算力支持和自身的造血能力，走通了独立发展的道路。但在中国，阿里、腾讯、字节跳动等巨头不仅是投资者，更是直接竞争对手。它们拥有自己的基础模型（通义千问、混元、豆包），且主营业务（电商、游戏、广告）能为高昂的算力成本持续输血。

相比之下，估值已达40亿美元左右的MiniMax和月之暗面，虽然手握重金，但在动辄百亿美元投入的大模型军备竞赛中，资金依然显得捉襟见肘。随着美元基金的退潮，它们必须在资本收缩的市场中，证明自己具备持续造血或技术突破的能力。

目前的策略似乎转向了更专业的付费订阅服务（如深度研究模式），以及探索出海和API服务。但这是否足以支撑庞大的研发团队和算力消耗，仍是未知数。

结语

MiniMax和月之暗面，分别代表了理性系统与人文精英两种创业范式。它们在经历了早期的野蛮生长和中期的流量迷失后，如今都在DeepSeek的启示下回归技术初心。

未来的路注定艰难。它们不仅要应对ChatGPT、Claude等国际巨头的技术压制，还要在字节跳动等国内巨头的围剿中寻找生存缝隙。这不仅是一场技术的较量，更是一场关于耐力、组织效率和战略定力的长跑。对于创业者而言，如何利用Prompt工程优化应用，如何实现AI变现，都是需要持续探索的课题。

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