比Coding更大的东西，是什么？

文 ｜ 阑夕

Coding的爆发，彻底断绝了「AI泡沫论」，这个应该已经成为共识了。

阿里财报显示MaaS ARR超过80亿元，年底还有希望再涨三倍以上，说明只有投入没有回报的周期是真的过去了，能够开始赚钱，大大小小的玩家腰杆都硬起来了。

原生AI公司的日子甚至可能更加乐观，摩根士丹利测算发现，在主流高性能AI推理集群的部署下，MiniMax平均每分钟进账1美金，同时成本低于0.3美金，而行业平均收入只有约0.5美元/分钟，相当于MiniMax仅凭利润就跑赢了大盘。

同期，在相同的硬件配置下，Claude Opus 4.6和GPT 5.4等美国闭源模型等单位推理成本大概是MiniMax的15倍以上，即便定价更贵，单位经济效益依然是落后的。

根据OpenRouter的数据，最近一年里，中国模型的Token消耗量从5%一路飙升到了32%，完全赢得了用脚投票的选择。

这就是Pure-play的价值，算清楚这笔账，对于理解走向拐点时刻的AI行业，非常关键。

MiniMax之所以重要，是因为它被逐渐发现出来了稀缺性资产的一面。

最近几个月，各大投行和券商都在接连发布和MiniMax有关的研报，比如：

• 摩根大通认为，MiniMax在2B/2C两大市场的双管齐下，以及早有铺垫的全球布局，为这家公司带来看了同行里难得见到的经济灵活性；

• 相比同类上市公司，摩根士丹利对MiniMax的ARR和GPM更为乐观，它在基础设施上的优势，将会转化为领先的用户体验，以及超出预期的Token消费；

• 在高盛看来，MiniMax将是新一轮模型竞争周期里的赢家，因为它实际上是和阿里、字节站在了同一高度，提前站稳了多模态能力，人类交互本质上就是多模态的；

• 国盛海外也更新了观点，表示可灵的估值达到200亿美金——几乎占到快手市值的7成——说明能够满足创造力场景的模型供给始终是市场紧缺的；

• 它们也都有理有据的解释了市场误读的回调，随着新版本模型的密集发布时期到来，竞争加剧引发了一定程度的不确定性情绪，但时间会证明一切，好的模型就是可以穿越周期；

于是，对于MiniMax，除了买入和增持的评级，基本看不到其他意见了⋯⋯

风动涟漪起，这些苗头当然不是凭空出现的，若是足够尊重金融机构们的情报来源和信托责任，就必须承认它们是在就着同一个信号发出表态：

大的要来了。

甚至可以说，只把MiniMax即将发布新一代模型当作所谓「大的」，恐怕还是不够支撑如此山雨欲来的吹风，在所有的暗示里，Google就要召开的I/O大会，都成了给MiniMax打响的前哨战⋯⋯

难道，多模态叙事真的要反转了？

在细说之前，还是先来对齐一下行业拐点的判断标准吧。

打开合订本，前两年还有断断续续的AI泡沫论出现，直到进入去年Q4，Token用量的彻底爆发，把世界上的每一片GPU都干冒烟了，再有言必称泡沫的人，完全可以合理怀疑他是不是刚坐完牢被放出来。

Anthropic吃到的回旋镖就很经典，它的创始人曾经严厉抨击科技大厂囤积GPU是不负责任的行为，没必要这么激进的扭曲市场，然后就是Anthropic因为需求涨了80倍——而不是原本最乐观预计的10倍——而缺卡缺得心力交瘁。

这也不是美国市场的单一反馈，根据国家数据局的3月数据，中国的日均Token调用量已经超过140万亿，OpenClaw的火爆更是开始用指数级的Token消耗去接入千行百业的工作流。

在研报里，摩根大通认为中国在2026年的企业端需求，很大概率会复制美国2025年至今的来路，也就是从试点到规模化投入再到AI成为固定支出的三级跳。

简而言之，就是Anthropic的那条离谱曲线。

Anthropic创造了AI行业还是商业史上的创收奇迹，300亿美金的经常性年化收入，让它成为了全球瞩目的新王，甚至让OpenAI的股份交易在一级市场失去了吸引力。

毫无疑问，Coding是一个回报路径极其明确的赛道，根据The Information的报道，在企业级市场，Anthropic展现了空前强势的定价权，从它用按量计费替换订阅套餐，到上线导致Token费用上涨的分词器，都让企业找不到商量余地，只能拿着超标的账单去找老板加大预算。

没办法，品质和稀缺绑在一起，就是硬通货。

摩根大通也是这么判断的，在AI行业，拥有强大模型的公司某种程度上可以豁免于成本战争，而且它想进入「下沉市场」的难度，要远低于低价模型打入「高端市场」。

那么Anthropic就赢定了吗？别急，提前开香槟的剧本，已经不止一次的上演过了。那么Coding之后，下一个要来的到底是什么？

其实这一年来所谓的共识已经反复变换了好几次，市场信号也趋于「见人下菜碟」：

去年的这个时候，大家都在震惊于GPT-4o的生图能力，吉卜力画风全网刷屏，把ChatGPT本就断崖式领先的周活用户直接打翻倍了；

然后到了下半年的「Google主场」，Nano Banana和Veo 3在多模态领域还以颜色，Gemini更是在SOTA上把屁股都坐麻了，这家公司重回牌桌的爽文深受媒体关注；

再才轮到Anthropic的低调发育和一鸣惊人，人们意识到原来Coding的经济价值如此之大，大到可以纵容一家公司血洗掉整个万亿级的软件行业。

最近甚至有人做了一张数据图，预测Anthropic的收入将在3年内超过谷歌：

姑且不论这个计算方式是否合理，但将Google当作静态标的本身，就是一种过于傲慢的视角，而低估Google，以及眼里只有Coding，可能会让人错过更大的东西。

毫不意外的，Google已经意外剧透了一部分出来，就是那个教授在黑板上写公式讲课的片段，之所以艳惊四座，是因为它并非简单的视频生成，这个新的Gemini Omni模型同时搞对了三件事：

手持粉笔的空间关系、板书撰写的画面关系、推导过程的逻辑关系。

更直白的说，这绝对不是三个模型合在一起的结果，而是基座模型已经就在全模态信息上完成了训练，也就是，世界模型的雏形。

像是杨立昆、李飞飞这些不属于Transform派别的行业大佬，都对语言模型颇有微词，认为这条路线跑不出真正的世界模型，所以都选择了另辟蹊径，但Google、OpenAI甚至字节跳动都在证明，即使语言模型确实有局限之处，只要坚持Sc­a­l­i­ng La­ws、在同一个基座模型上训练全模态能力，同样能够渐进式的通向世界模型。

所以，眼看着Google会在即将召开的I/O大会上、会在沉寂已久后重磅发布的Gemini Omni上「来波大的」，评估国产模型的标准，也一定会发生变化。

只看Coding的叙事，中国的原生AI公司都在扮演「一个更便宜的Anthropic」，杀成一片红海。

但在找出「一个更本土的Google」这件事情上，只会发现一个玩家，就是MiniMax，只有它的模型迭代方向与Google完全一致：在一个系统内完成文本理解、图片生成、视频生成和音频输出。

不开玩笑，MiniMax真是中国独立大模型厂商里唯一一个同时具备「文本+图像+视频+音频+音乐」全栈能力的，Kimi、DeepSeek、智谱都没有如此「德智体美劳」全面发展。

既然Anthropic可以用一年的投影「碰瓷」Google，那么MiniMax也用完整的全模态体系「卡位」下一个Google，不过分吧？

同理，如果相信Google会为全模态重新定价，那么MiniMax作为国内稀缺性最高的一家映射公司，它的价值也很难再用旧的刻度尺去测量。

这不是我说的，摩根士丹利给MiniMax画了年内10x的ARR增长，同时上调收入和股价预期。

说回全模态，这当然不是「有就够了」的简单游戏，不能打也不行，所有的压力都来到了MiniMax即将发布的M3系列模型身上。

根据中信建投在小范围交流会里透露的，多模态能力将是这轮升级最强的地方，集成的H3视频模型被小范围评测为能与Seedance共同担当视频模型的「夯」级别：

「我们认为，多模态训练产生的视觉理解能力，可以反哺文本模型，提升模型智能上限⋯⋯MiniMax是少数兼顾Coding/办公场景+多模态/内容生成行业，两个超级赛道的玩家。」

其实我对MiniMax曾经有过不解，坚持发力五大模态似乎意味着要同时开辟多个战线，这难道不会徒增成本么？

直到看了Gemini Omni的相关讨论，指出多模态的生成是语言模型理解世界的硬验证信号，且大部分底层能力与核心模型复用，多个模态并不等同于多份研发投入，有限的成本提升，能够极具经济性的帮助AI构建世界，并让每一代模型的更新不断放大效率差。

既然那些被逃掉的课，终究都是要补回来的，不如一开始就不走捷径。

Coding之外的市场很大，只是AI过去还接不住，以致于没法转化为经济回报。

事实上，连Anthropic都在尝试扩圈了，Claude Design就是一个例子——虽然本质上还是一种前端Coding——但它却没能像之前血洗SaaS行业那样引发震动，设计股基本上只被「吓到」了寥寥数日。

只能说隔行如隔山，一招鲜是没法永远管用的。

当真正的全模态模型足够成熟和丝滑，它将接管更宽泛的生产力市场——广告、影视、音乐、游戏、娱乐等等——最终进入生活场景，成为可被调用的基础智能资源。

那些现在做不到的事情，都可以想象成真，比如一个陪你眼观六路耳听八方的搭子，比如一套个性化到千人千面的课件，比如一次再也不需要设计师的房屋装修⋯⋯

这就是MiniMax和Google同时看到的机会。

就像经济学家Eldar Maksymov所言，「历史证明，技术的进步将会创造出前所未见的需求，在大量采用计算机技术的职业群体里，就业增长速度都远超没有采用计算机的职业群体，成本的下跌，对应需求的增长，最终推动就业规模的扩大化。」

简单来说，能力的提升，会让人类意识到还有更多事情可做，而这样的丰饶，正是AI公司们承诺给我们的。

希望他们能说到做到吧。