—— “AI 不是造神，而是造人”：普惠是技术的唯一终点
2025年，百模大战尘埃落定，曾经高调的“AI六小虎”逐渐隐退于聚光灯之外。在中国AI创业的洪流中，有人选择依附大厂、有人转向垂类赛道，而MiniMax创始人闫俊杰却以一种近乎“偏执”的冷静，走上了一条少有人走的路。
在与罗永浩长达四小时的对话中，这位出身河南小县城、从商汤副总裁转身创业的AI掌舵人，毫不避讳地谈及恐惧、失败、取舍与信仰——他不信“天才神话”，却信“普通人通过科学方法可以逼近AGI”；他拒绝“DAU至上”的互联网逻辑，坚持“模型即产品”；他不惧OpenAI估值5000亿美元的压迫感，反而在算力受限的缝隙中，用1/50的筹码，撬动全球多模态AI的格局。
这不仅是一场技术路线的复盘，更是一次对“AI原生公司”本质的叩问：当巨头林立、资源悬殊，中国AI创业公司还能否走出自己的路？答案，藏在闫俊杰那句“Intelligence with Everyone”的初心里。
起点：不是天才，而是“系统的胜出者”
闫俊杰的履历，并不闪耀着“天才”的光环。
他1989年生于河南一个教育资源匮乏的小县城，父亲是初中教师。小学时，他已开始自学初中课本；高中时，自学微积分；本科在东南大学读数学，后赴中科院自动化所攻读博士，再进入清华做博士后——没有海外名校背景，也没有少年成名的传说。
“我小时候去过最大的城市，是舅舅工作的南京。”他笑着回忆。那时的愿望，不过是“去大城市读书、工作”。博士毕业后，他理想中的工作，是像学长一样，去IBM做Java工程师，年薪28万。
转折发生在2014年。他进入百度实习，第一次接触GPU集群，认知被彻底颠覆。随后加入商汤，一路做到副总裁、研究院副院长、智慧城市事业群CTO。但即便如此，他仍自认“不是技术天才”，而是一个系统的胜出者——在正确的节点，持续获得正向反馈，在AI浪潮尚未爆发前，就已默默沉淀。
“某种意义上，我并不是到哪都拔尖的人，”他说，“但我相信变化正在发生。”
正因如此，2022年初，当GPT-3.5尚未发布、AGI还是冷僻词汇时，他毅然离开商汤，创立MiniMax。彼时，能说服的人寥寥无几——“国内顶尖的AI人才，已在传统AI时代取得成功，不愿切换赛道。”于是，他只能和一群“草根”年轻人一起上路：多数人不到30岁，应届生过半，关键岗位负责人基本没有博士学位，境外留学者占比不到10%。
这并非无奈之举，而是一种清醒的信念。闫俊杰认为，在人工智能领域，真正决定成败的，是三件事：足够聪明、数学与编程能力扎实、愿意投入长时间努力。“具备这三种特质的人，其实很多是中国人。”他说。
但正是这支被外界视为“非主流”的团队，后来做出了全球音频第一、视频第二、文本稳居第一梯队的多模态大模型。
技术信仰：全模态不是押注，而是对AGI本质的坚持
当行业还在卷文本、拼参数时，MiniMax从第一天就押注全模态。
“真正的AGI，一定是多模态输入、多模态输出。”闫俊杰说。语言、图像、音频、视频——四个模态必须同步推进，否则等到融合时，技术债会成为致命伤。
这一判断在2025年得到验证：OpenAI的Sora 2正是多模态融合的产物，而MiniMax早在2023年就已布局视频生成、语音合成、图文理解等能力。更激进的是，2023年，当国内同行还在迭代稠密模型（dense model）时，MiniMax已将80%精力投入MoE（混合专家系统）架构，并于2024年推出国内首个千亿参数MoE模型abab 6.5，性能逼近GPT-4。
但闫俊杰的野心不止于此。他提出“用1/50的筹码逼近AGI”——美国头部AI公司花100倍的钱，技术只领先5%；中国团队虽算力受限，却可通过更聪明的架构设计、更极致的工程优化、更本土化的创新，实现“性价比突围”。
他举例：“Scaling Law（缩放定律）其实在2014年百度做语音识别时就被发现了，但直到2020年才被全球广泛认知。这件事发生在中国公司，但后来我们遗憾地错失了转化为产业优势的机会。”
如今，他不想再错过。MiniMax在M2模型中尝试线性注意力机制，又在推理阶段创新提出“交错思维（Interleaved Thinking）”——让模型在“行动—思考—再行动”的循环中推进复杂任务。这一机制迅速被OpenRouter、Ollama等国际平台采纳，并带动Kimi、DeepSeek跟进。
“AI不是玄学，而是可以被第一性原理拆解的工程问题。”他说，“算法怎么设计、数据链路怎么搭、训练效率怎么优化——每个环节都有明确目标。”
产品哲学：模型即产品，DAU是“虚荣指标”
在移动互联网时代，DAU（日活跃用户）是生死线。但在MiniMax，DAU被闫俊杰直接定义为“虚荣指标”。
“真正的产品其实是模型本身，”他直言，“传统意义上的App，只是展示模型能力的渠道。如果模型不够聪明，界面做得再精美也没用。”
这一观点，彻底颠覆了“产品驱动”的互联网逻辑。
MiniMax早期曾推出Glow、星野、Talkie等C端产品，甚至凭借“海螺生成的猫咪跳水视频”实现病毒式传播。2024年，公司营收突破7000万美元，一度被外媒视为“中国最成功的AI to C案例”。
但闫俊杰却在访谈中坦言：MiniMax不是产品驱动，而是技术驱动。
“我们曾摇摆过半年，试图把互联网人才和AI人才拼在一起，结果发现根本不work。”他说，“通过模型能力让产品变好，和通过移动互联网的增长逻辑让产品变好——这两条路都可能对，但无法共存。”
于是，MiniMax果断掉头：不再追求用户增长，而是聚焦模型智能的跃迁。“不是说做出Talkie，我们的模型就停在产品里了。有些公司的智能水平，是被产品限制住的。”
这一选择带来阵痛：中层流失、外界质疑、短期数据下滑。但闫俊杰坚持：“更好的模型可以导向更好的应用，但更好的应用和更多用户，并不会导向更好的模型。”
他进一步指出：大模型的能力提升，不取决于用户量，而取决于高质量反馈数据的分布。“你不需要10亿用户，只需要找到那些能让模型真正变聪明的‘有效信号’。”
组织逻辑：好的公司，应该像一个好的大模型
如果说技术与产品是显性差异，那么组织逻辑，则是MiniMax最底层的“反直觉”创新。
在AI时代，闫俊杰认为，传统管理工具（如OKR、KPI、岗位画像）正在失效。“我们下一个模型能不能做出来？没法用OKR量化。”他曾尝试推行OKR，结果失败。
更根本的变革，是打破职能边界。在MiniMax，售前工程师会自己写代码给客户做Demo；产品经理可能直接调用模型API验证想法；算法与基础设施团队必须“优化同一个目标”，而非各自为政。
“我们不应该太在意移动互联网时代的分工，”他说，“边界会越来越模糊，只是在不同阶段，由不同人主导。”
公司目前400多人，组织层级只有三级：闫俊杰、-1、-2。他花大量时间面试，尤其看重候选人是否“具备合作能力”——这与硅谷推崇的“英雄式天才”形成鲜明对比。
MiniMax的期权激励覆盖全职能，而非仅限技术岗。闫俊杰相信：“组织可以催生创新，环境比个体更重要。”
他甚至将公司比作一个大模型：“好的组织，应该像好的大模型——多样性越大，能力上限越高。”
MiniMax不追求“统一文化”，而是容纳几种不同“画像”的人，在共同底层原则下协作。“公司不该有固定岗位，而应有能解决多种问题的人。”
中国AI的第三条路：开源、出海与非天才主义
面对“中国能否诞生OpenAI”的质疑，闫俊杰给出的答案不是复制，而是另辟蹊径。
他提出三条原则：
不做项目，只做用户
国内海外同时做
坚持技术驱动
2025年，MiniMax的多模态模型已服务全球200多个国家和地区，覆盖2.12亿用户和10万+企业开发者。更关键的是，它选择开源。
“第二名之后的玩家，必须开源才有生态位。”他类比安卓与iOS，“模型的开放性，是建立技术信任、吸引深度合作的关键。”
这一策略正在奏效：2024年初，中国开源模型在全球使用量占比仅1.2%；到2025年中，已飙升至30%。MiniMax M2发布后，迅速登上OpenRouter等国际平台调用榜前列。
“AI不会一家独大，但也不会百家争鸣，”闫俊杰判断，“最终会收敛到少数几家，基于不同取舍共存。”
他坚信，中国AI的突破口，在于用更聪明的方法对抗算力差距，在夹缝中长出自己的形状，而非成为巨头的附庸。
恐惧与信仰：当创造者开始害怕自己的创造
最令人动容的，是闫俊杰谈及“恐惧”。
“只要一个东西能被量化，模型就一定会强于人类，或至少达到顶尖水平。”他说，“所有做得比较成功的模型，在做出来之前，我们都会有点害怕。”
这种恐惧，不是来自商业竞争，而是来自技术本身的不可控性。当模型开始超越创造者的理解边界，敬畏便油然而生。
但他并未因此退缩，反而更坚定“Intelligence with Everyone”的初心——让AI成为普惠大众的生产力，而非少数精英的玩具。
“我的愿望，是让每一个普通人都能用上真正智能的工具。”他说，“不是改变世界，而是让世界因每一个普通人变得更智能。”
在AI的崇山峻岭中，MiniMax或许不是最耀眼的那座峰，但它的路径，却为后来者提供了一种可能：
不靠天量资本，不靠明星光环，不靠流量红利，
而是靠第一性原理的思考、极致的取舍、对AGI本质的信仰，
在资源受限的现实中，硬生生劈出一条通往未来的窄路。
闫俊杰说：“再往后三年看，即使不是我们，也会有中国其他人能做到这件事。”
大山并非无法翻越——
只要有人愿意在无人问津处，默默凿石铺路。
而这条路的终点，不是成为下一个OpenAI，
而是让智能，真正属于每一个人。
——
正片： 《罗永浩的十字路口》第十三期，我们和 MiniMax 创始人闫俊杰聊一聊他的 AI 创业之路。#罗永浩与MiniMax闫俊杰聊AI终极问题# #罗永浩深度长谈播客# #罗永浩的十字路口# http://t.cn/AXy3O0Un
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