【專訪】閻俊傑：AI 獲利靠壓低推論成本，不靠漲價
中國 AI 公司 MiniMax 自稱能用十分之一的成本，做到頂尖模型約 95% 的表現。創辦人閻俊傑（Yan Junjie）也是執行長，這是他第一次接受英語 Podcast 專訪。訪問他的是 Scottish Mortgage 投資經理 Lawrence Burns。這檔英國投資信託在 MiniMax 今年一月香港上市時入股。Burns 問：公司還在虧錢，憑什麼相信長期會賺？
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閻俊傑說，AI 賺錢靠的不是漲價，而是把推論成本壓下去。可是價格壓低了，虧損不是會越滾越大嗎？他的答案落在推論成本和模型進步速度的關係上。他也談到算力受限怎麼逼出這套做法，以及開源為什麼反而有助於賺錢。
◎獲利不靠漲價，靠把每次回答的成本壓低
Burns 先說，MiniMax 和很多 AI 公司一樣還在虧損，再問他憑什麼相信長期能獲利。閻俊傑回答，AI 的獲利不是靠漲價，而是靠創新把推論成本壓低。推論就是模型每回答一次問題要花的運算。他把低推論成本叫做營收和獲利的護城河，接著拿出數字：到八月，年化營收已超過 8 億美元，企業客戶占八成以上。
他的理由還有更深一層。模型做好之後，還要經過後訓練，也就是反覆做題，從對錯中學。他指出，強化學習，資料合成，每一步都得跑推論。他說：「more efficient inference means more scale in the post-training」（推論越有效率，後訓練就能做得越大）。他認為後訓練越來越重要，正是通往最前沿智慧的路。
Burns 在訪談後用高爾夫幫聽眾理解。兩個球員一樣勤練，其中一人買練習球便宜得多。其他條件相同時，他能練更多球，通常會打得更好。Burns 說，MiniMax 就是練習球比較便宜的那位。
閻俊傑說，只要模型變強，價格繼續領先，營收一定會比成本長得快，這是公司的完美計畫。Burns 在節目後半補上另一面：今年上半年營收成長近四倍，帳面虧損約是營收的三倍。中國價格戰激烈，對手包括 DeepSeek，追趕前沿的成本也越來越高，公司七月因此募資 20 億美元。至於何時轉虧為盈，閻俊傑沒有給時間。
◎算力不夠，反而逼出更好的工程師
這套壓成本的功夫，閻俊傑說是被逼出來的。在中國做 AI，算力一直是限制，所以公司從第一天就知道推論要盡量省。他說，這個限制讓團隊成為更好的工程師和研究者。研發只守兩個原則：把事情做簡單，永遠自己建基礎設施。他也承認，最後那 5% 的差距可能比前面 95% 更難追，但過去三年中美的進步速度已大致相當。整家公司只有 500 人。
◎開源不是放棄賺錢，是幫忙賺錢
便宜的模型，他還開放免費下載。閻俊傑說，開源不是賺錢的替代品，而是賺錢與創新的催化劑。影片模型 H3 一個月被下載約 2,500 萬次，頭兩週就有約 300 個模型以它為基礎改出來。其中美國公司 fal.ai 做的 H3 Max，三秒就能生出五秒的影片。他計畫持續開源，直到做出通用人工智慧。
回到那個疑問：價格壓低，虧損不會越滾越大嗎？閻俊傑的回答是，推論成本靠創新持續下降，省下的運算又讓模型練得更多，更強，營收終究會比成本長得快。接下來可以觀察兩件事：他正全力投入的下一代語言模型 M3 Pro，以及他說未來幾個月要把語言和影片兩套模型合而為一。
說明公司名稱的由來：把推論成本降到最低，把智慧推到最高，讓所有人共享。
他對 AGI 的定義：新理論可以由 AI 發展出來，科學上的新突破主要靠 AI。
介紹 M 系列語言模型與 H 系列影片模型，H3 一個月下載約 2,500 萬次，計畫未來幾個月把兩者合成一個模型。
回答獲利問題：AI 獲利靠壓低推論成本而非漲價；八月年化營收超過 8 億美元，企業客戶占八成以上。
回應中美差距：最後 5% 可能比前面 95% 更難追，他更在意進步速度，過去三年雙方速度大致相當。
說明推論成本低能讓後訓練規模更大，強化學習與資料合成都依賴推論。
開源是賺錢的催化劑：H3 頭兩週有約 300 個衍生模型，fal.ai 的 H3 Max 三秒生成五秒影片。
談風險：上半年營收成長近四倍，虧損約為營收三倍，中國價格競爭激烈，公司七月募資 20 億美元。
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