Po odbiciu ceny akcji MiniMax o 92%: Co zostaje, gdy firma modelowa odejmuje model

Tytuł oryginalny: "Po odbiciu ceny akcji MiniMax o 92%: Co zostaje, gdy firma modelowa odejmuje model"
Autor oryginalny: Dongcha Beating

31 sierpnia akcje MiniMax wzrosły o 16,18%. Od dołka w lipcu, ta akcja odbiła się o 92%, a jej kapitalizacja rynkowa wróciła do 124,9 miliarda dolarów hongkońskich.

Trzy miesiące temu rynek zorganizował dla tej firmy swoisty pogrzeb. Cena akcji spadła o ponad 80% z najwyższego poziomu, a kapitalizacja rynkowa wyniosła 300 miliardów dolarów hongkońskich.

26 sierpnia MiniMax opublikował raport półroczny, w którym przychody wzrosły o 283% w porównaniu do roku ubiegłego, a przychody z segmentu B wzrosły o 703%; do sierpnia roczny przychód powtarzalny (ARR) przekroczył 800 milionów dolarów, a zużycie tokenów w lipcu było 20 razy większe niż w styczniu.

Kilka dni później, MiniMax wrócił do centrum uwagi dzięki modelowi, którego sam nie stworzył.

H3 Max.

Nieskończony kanał

3 sierpnia MiniMax udostępnił H3, model multimodalny z 33 miliardami parametrów, który może jednocześnie przetwarzać tekst, obrazy, wideo i dźwięk. Fal przejął jego otwarte wagi, kontynuował trening i optymalizował je w połączeniu z własną infrastrukturą, co doprowadziło do powstania H3 Max.

Według fal, H3 Max może generować 5-sekundowe wideo z wydajnością około 35 razy większą niż oficjalny punkt końcowy MiniMax.

29 sierpnia inżynier fal, Rehan Sheikh, podłączył H3 Max do Twitcha i rozpoczął transmisję na żywo. Treść transmisji nie była wcześniej przygotowanym wideo. Obraz był odtwarzany, a model generował treść w czasie rzeczywistym. Co 5 sekund, w rozdzielczości 768p, z synchronizowanym dźwiękiem, czas generacji wynosił około 3 sekundy.

Generowanie było szybsze niż odtwarzanie.

Dzięki temu widzowie mogli decydować o kierunku fabuły w czacie na żywo, a po kilku sekundach nowe wątki pojawiały się na ekranie. Tak długo, jak maszyna działa, ten kanał teoretycznie mógłby trwać w nieskończoność. W jeden weekend przyciągnął około 5 milionów widzów, a niektórzy, którzy nie lubią treści generowanych przez AI, nadali mu nazwę „nieskończony śmietnik”.

Podstawą jest ten sam model, ale prawdziwa różnica polega na optymalizacji po treningu, optymalizacji wnioskowania, harmonogramowaniu sprzętu i metodzie wdrożenia.

Jedna z mediów w swoim artykule bezpośrednio zatytułowała go:

"Post-Train Beats Parent"

Optymalizacja po treningu pokonała rodzica.

To wygląda jak piękna optymalizacja inżynieryjna, ale napotyka na większy problem, który stoi za tym odbiciem MiniMax.

Jeśli model może być otwarty, zabrany, dalej trenowany, a nawet zrobiony przez innych szybciej i lepiej, to co rynek powinien wycenić w firmie modelowej?

Aby odpowiedzieć na to pytanie, przyjrzyjmy się najpierw firmie fal.

Ta firma nie trenuje podstawowych modeli. Jej działalność polega na przyjmowaniu modeli wytrenowanych przez inne firmy, uruchamianiu ich na własnej infrastrukturze i sprzedaży deweloperom. Im szybciej pojawiają się nowe modele, tym szybciej aktualizuje się jej oferta.

Po przyjęciu modelu fal ponownie przeprowadza optymalizację wnioskowania, harmonogramowanie sprzętu i wdrożenie, aby zmniejszyć koszty i zwiększyć prędkość do poziomu bardziej odpowiedniego dla zastosowań komercyjnych. Ponad 2,5 miliona deweloperów korzysta z jej generatywnych modeli, a ARR firmy osiągnęło około 400 milionów dolarów, przy zespole liczącym tylko 70 osób.

W ciągu ostatniego roku przychody fal wzrosły około 60 razy, a wycena wzrosła z 4,5 miliarda dolarów do około 8 miliardów dolarów.

Sequoia przeprowadziła głęboki wywiad z zespołem założycielskim fal, w którym partner Sequoia Capital, Pat Grady, wspomniał, że zespół fal zauważył w drugim i trzecim kwartale 2025 roku, że czas półtrwania pięciu najlepszych modeli wideo wynosi zaledwie 30 dni.

Termin „półtrwanie” pochodzi z fizyki i pierwotnie odnosił się do czasu potrzebnego do tego, aby połowa jąder atomowych substancji radioaktywnej uległa rozpadowi; w tym kontekście oznacza czas, w którym około połowa modeli wideo z pierwszej piątki zostaje zastąpiona nowymi modelami.

Model, który właśnie zdobył szczyt, może być zastąpiony przez następny już po miesiącu. Ale niezależnie od tego, jak często modele się zmieniają, deweloperzy zawsze potrzebują platformy do ich uruchamiania.

Fal zajmuje to miejsce.

Deweloperzy płacą za każdą wygenerowaną grafikę lub wideo w zależności od liczby wywołań. Po podłączeniu do platformy takiej jak fal, mogą korzystać z najlepszego aktualnie modelu bez konieczności ponownego podłączania API czy budowania infrastruktury. Modele mogą się zmieniać co miesiąc, ale pozycja platformy jest trudna do zastąpienia.

CEO fal, Burkay Gur, powiedział kiedyś: „Gdy generowanie treści staje się nieskończone, ograniczone rzeczy stają się bardziej wartościowe.”

Ta firma sama w sobie jest biznesem, który powstał po szybkim spadku wartości modeli. H3 został stworzony przez MiniMax, ale użytkownicy, przychody i dane wywołań H3 Max najpierw pozostaną w fal. Im większy sukces H3 Max, tym bardziej wyraźny staje się ten problem.

Ponadto fal jest firmą prywatną, więc nie można jej kupić na rynku publicznym.

Od 1100 dolarów hongkońskich do 200 dolarów hongkońskich

Kiedy MiniMax zadebiutował na giełdzie, rynek wierzył w inną historię.

Ta firma zajmuje się zarówno modelami tekstowymi, głosowymi, jak i wideo, a w segmencie C ma Talkie i AI Conch, a w segmencie B API. W porównaniu do startupów, które zajmują się tylko jednym modelem, wydaje się, że jest bliżej pełnego multimodalnego cyklu biznesowego.

9 stycznia tego roku MiniMax zadebiutował na giełdzie, cena emisyjna wynosiła 165 dolarów hongkońskich, a publiczna subskrypcja była 1848 razy większa niż oferta, a w pierwszym dniu wzrosła o 109%. 10 marca cena akcji przekroczyła 1100 dolarów hongkońskich, a kapitalizacja rynkowa przekroczyła Baidu.

To był czas, kiedy rynek najbardziej wierzył w tę historię.

Przełom nastąpił w czerwcu. 1 czerwca MiniMax zaprezentował flagowy model M3, z 428 miliardami parametrów. W porównaniu do GLM-5.2 i DeepSeek V4 z tego samego okresu, jego model był mniejszy. Oficjalnie podkreślano efektywność treningu i inżynierii, a jeden system mógł działać przez 12 godzin bez interwencji, samodzielnie trenując 4 modele i przyspieszając rdzeń CUDA do 9,4 razy.

Potem pojawił się problem. Społeczność odkryła, że część oficjalnie ogłoszonych wyników pochodzi z testów wewnętrznych, a rzeczywiste wyniki testów przeprowadzonych przez strony trzecie i publiczne dane różnią się znacznie. Dostosowane zasady rozliczeń spowodowały, że niektórzy starzy użytkownicy znacznie szybciej wyczerpywali swoje limity.

5 czerwca firma publicznie przeprosiła, mówiąc, że „M3 wymaga więcej mocy obliczeniowej, to nasza wina”, a dziesięć dni później cena flagowego modelu, który był na rynku tylko przez dwa tygodnie, została obniżona o 50%; następnie 16 czerwca Zhizhu opublikował GLM-5.2, a pierwsze miejsce w rankingu open-source natychmiast zmieniło właściciela, a przewaga M3 utrzymała się tylko przez dwa tygodnie. 9 lipca, w dniu zniesienia zakazu, MiniMax spadł o 20%, a kilka dni później cena akcji spadła o ponad 80% w porównaniu do najwyższego poziomu.

Dzień po tym gwałtownym spadku, Yan Junjie ogłosił, że do czasu osiągnięcia AGI nie będzie pobierał wynagrodzenia, a także oddał swoje osobiste udziały jako nagrodę dla zespołu i wsparcie dla otwartego oprogramowania. Tego samego dnia firma przeprowadziła transakcję na 16 miliardów dolarów hongkońskich, uzyskując około 7-krotne zainteresowanie.

Do 26 sierpnia MiniMax przedstawił wystarczająco atrakcyjny raport półroczny, przychody wzrosły o 283% w porównaniu do roku ubiegłego, przychody z segmentu B wzrosły o 703%, a wydatki na badania i rozwój nadal szybko rosły. Następnego dnia cena akcji wzrosła tylko o 4%.

Rynek wyraźnie czekał na coś więcej.

Kluczowe aktywa

Największym problemem firm modelowych jest zbyt szybka aktualizacja produktów.

Na początku czerwca M3 właśnie zdobył szczyt, a pół miesiąca później został wyprzedzony przez GLM-5.2; następnie DeepSeek V4, GLM-5.3 i Kimi K3 były publikowane jeden po drugim. Obecny lider może stracić pozycję, gdy pojawi się nowy model, a okno przewagi trwa tylko kilka tygodni.

Przewaga może być liczona tylko w tygodniach, a poleganie tylko na jednym modelu z pewnością nie wystarczy, aby utrzymać długoterminową wycenę firmy.

W ciągu ostatniego roku rynek nieustannie poszukiwał prawdziwych kluczowych aktywów firm modelowych.

Najbardziej bezpośrednią odpowiedzią jest następna generacja modeli, ale ta również szybko stanie się przestarzała. Tak długo, jak branża będzie w szybkim tempie ewoluować, „stworzenie nowego modelu” może jedynie zapewnić firmie przetrwanie, ale nie wyjaśnia, dlaczego warto ją długo trzymać.

Bardziej przekonującą odpowiedzią jest zdolność do tworzenia modeli.

Wiele modeli wydanych w tym roku już udowodniło, że ten sam fundament, polegając tylko na optymalizacji po treningu i środowisku, może również przynieść ogromny skok w zdolności.

Zhizhu GLM-5.3 i GLM-5.2 korzystają z tego samego fundamentu z 753 miliardami parametrów, a prawdziwą zmianą jest większa skala środowiska treningowego i wzmocnione uczenie po treningu. Wynik Terminal-Bench 3.0 wzrósł z 4,6 do 28,3, a fundament nie był ponownie trenowany, a efekty znacznie się poprawiły.

Tang Jie później nazwał to „eksperymentem kontrolnym”.

Kimi K3 stworzył ponad 50 milionów środowisk sandboxowych w trakcie treningu i oceny, a znaczna część czasu maszynowego została poświęcona na czekanie na wnioskowanie modelu. Operacje takie jak zamrażanie, przywracanie i rozgałęzianie zostały zredukowane do poziomu kilku milisekund, co ma na celu umożliwienie modelowi wielokrotnego próbowania, niepowodzenia i powracania w ogromnej liczbie rzeczywistych środowisk.

Cline nawet pozwolił K3 na samodzielne modyfikowanie swojego szkieletu treningowego. Po 17 godzinach bez interwencji, wyniki wzrosły z 77,5 do 88,8.

Część, która jest naprawdę trudna do skopiowania przez firmy modelowe, zaczyna przekształcać się z jednego zestawu wag w całościowy system obejmujący produkcję wag, wag po treningu i wag oceniających.

Anthropic wydaje rocznie ponad 1 miliard dolarów na środowiska uczenia przez wzmocnienie. OpenAI kupuje dziesiątki tysięcy komputerów Mac dla agentów używających komputerów, z tego samego powodu.

Próg wejścia i inwestycji w budowę tego systemu szybko rośnie, a nie jest on wyłącznie w rękach firm modelowych.

Composer 2 od Cursor to bardzo typowy przykład. Jego podstawa opiera się na otwartym kodzie źródłowym Kimi K2.5, ale ostateczna wycena Cursor na rynku jest wyraźnie niezwiązana z Kimi K2.5.

Cursor zgromadził ogromne ilości rzeczywistych zachowań programistycznych, przepływów pracy deweloperów oraz systemów uczenia przez wzmocnienie wytrenowanych na tych danych. Podstawowy model pochodzi od innych, kluczowe jest to, co pozostaje po użyciu modelu.

Fal działa podobnie. Zabrał wagę H3, tworząc H3 Max. Użytkownicy generują wideo na fal, przychody najpierw trafiają do fal, a dane również pozostają w fal.

Firmy modelowe dostarczają najdroższe surowce, ale na dole mogą gromadzić to, co naprawdę może przynieść zyski. Złożoność technologiczna i zdolność do przechwytywania wartości nie są naturalnie powiązane.

Trzydzieści lat temu w branży komputerów osobistych miało miejsce coś podobnego. Chipy były najtrudniejszą częścią maszyny, ale przeciętni konsumenci rozpoznawali Dell i Compaq. Intel potrzebował następnych dziesięciu lat, aby poprzez "Intel Inside" ponownie wprowadzić się w pole widzenia konsumentów.

Firmy modelowe bez modelu

Dlatego ocena wartości firmy modelowej może być przeprowadzona poprzez odejmowanie. Po odjęciu wag modelu, powtarzalnych optymalizacji wnioskowania i zdolności do przejmowania po treningu, to, co pozostaje, to to, co ta firma naprawdę może posiadać na dłuższą metę.

MiniMax przeprowadził właśnie taki eksperyment. 3 sierpnia otworzył kod źródłowy H3. W krótkim czasie pojawiły się setki modeli pochodnych, a liczba pobrań osiągnęła dziesiątki milionów, platformy chipowe takie jak Huawei Ascend, MuXi i AMD szybko dostosowały się, a wielu deweloperów i partnerów dołączyło.

Chociaż wagi zostały otwarte, umowy biznesowe i przychody z API nie uciekły - w lipcu, przed otwarciem H3, zużycie tokenów MiniMax wyniosło już 20 razy więcej niż w styczniu, a to nadal pozostaje na ich koncie.

Co ważniejsze, H3 nie udostępnił wszystkiego. Dwa moduły zarządzane H3-Context-IR i Regenerate-2 K pozostają w rękach MiniMax. Aby uzyskać wyższej jakości wideo 2 K, nadal trzeba korzystać z oficjalnych usług. To typowa strategia otwartego kodu, która pozwala na rozprzestrzenienie podstawowych możliwości, rozwijanie ekosystemu, a prawdziwe elementy, które mogą przynieść zwrot komercyjny, pozostają na serwerze.

Dlatego H3 Max ma dla MiniMax znaczenie nie tylko jako "ktoś zoptymalizował mój model szybciej", ale po raz pierwszy pokazał rynkowi to odejmowanie.

Raport półroczny dostarczył części odpowiedzi, przychody z sektora B wzrosły o 703%, ARR przekroczyło 800 milionów dolarów, przynajmniej jak dotąd, otwarcie kodu nie spowodowało utraty całej wartości. Ale H3 Max pokazał również drugą stronę ryzyka, relacje z użytkownikami, przychody z wywołań i dane użytkowania mogą osiedlić się na platformach dolnych.

Pojedynek byków i niedźwiedzi

Pod koniec sierpnia, cena akcji MiniMax odbiła się z najniższego poziomu prawie dwukrotnie, ale jednocześnie wskaźnik krótkiej sprzedaży wzrósł do około 20%, osiągając najwyższy poziom.

Byki widzą to, co pozostaje po odjęciu. Na przykład klienci biznesowi, przychody z API, rzeczywiste wywołania, przepływ danych oraz zdolność do dalszego trenowania następnej generacji modeli. Na rynku publicznym takich aktywów jest niewiele, a dostępne firmy modelowe są ograniczone, co sprawia, że MiniMax ma wyraźną premię związaną z rzadkością.

Eksplozja popularności H3 Max dostarczyła również bardzo intuicyjnego punktu odniesienia dla tej kwoty. Jeśli firma taka jak fal jest warta 8 miliardów dolarów, a jeden z jej najpopularniejszych nowych produktów oparty jest na H3, to ile wart jest zespół stojący za H3?

To jest myślenie byków.

Myślenie niedźwiedzi jest takie, że jeśli wagi można wziąć za darmo, a po treningu można je wykonać za pomocą fal, a prędkość wnioskowania można zwiększyć o 35 razy przez stronę trzecią, to dlaczego te zdolności powinny pozostać w wycenie MiniMax?

To również wyjaśnia dziwne ruchy MiniMax w ostatnich miesiącach; raport finansowy może jedynie odzwierciedlać, ile firma zarobiła teraz, ale rynek naprawdę interesuje się tym, co może zatrzymać po otwarciu kodu. H3 Max po raz pierwszy postawił to pytanie na stole.

Powrót

Po wydaniu H3, MiniMax stoi przed bardzo starym problemem biznesowym. Firma może dobrowolnie zrezygnować z jednego poziomu rzadkości, pod warunkiem, że wie, gdzie znajduje się następny poziom pieniędzy.

Red Hat dokonał takiego wyboru.

Kod źródłowy Linux nigdy nie należał do Red Hat, każdy może go pobrać, zmodyfikować i ponownie wydać. Red Hat nie sprzedaje samego Linuxa, ale stabilnych wersji, długoterminowego wsparcia, wsparcia technicznego i systemu certyfikacji, za które przedsiębiorstwa są gotowe zapłacić.

Im szerzej rozprzestrzenione oprogramowanie open source, tym większy rynek dla tych usług. W 2019 roku IBM wydał 34 miliardy dolarów na zakup Red Hat, a oczywiście nie kupił kodu źródłowego Linuxa, który każdy może pobrać.

To, co zostaje, musi przynieść wartość z powrotem.

To również jest to, co MiniMax musi udowodnić po otwarciu H3.

Teraz rynek już widzi rozprzestrzenienie. Modele są pobierane, dostosowywane, ponownie trenowane, a także zaczynają pojawiać się takie produkty jak H3 Max.

Następnie trzeba zobaczyć, czy to rozprzestrzenienie może ostatecznie odzwierciedlić się w przychodach i aktywach MiniMax.

Może to być więcej klientów biznesowych, może to być ciągły wzrost zużycia API, a może dane i opinie pozostawione przez deweloperów podczas korzystania z procesu, które ostatecznie wracają do treningu i stają się częścią następnej generacji modeli.

Jeśli te elementy mogą tworzyć cykl, im więcej H3 zostanie wzięte, tym więcej MiniMax uzyska dostępu.

Jeśli cykl się nie utworzy, sytuacja będzie zupełnie inna.

Wpływ modelu może rosnąć, ekosystem może się rozwijać, ale najcenniejsze relacje z klientami, dane użytkowania i punkty transakcyjne ostatecznie osiedlą się w rękach innych. Wtedy MiniMax dostarczy podstawowych możliwości, ale nie uzyska większości wartości wygenerowanej przez to rozprzestrzenienie.

Dlatego prawdziwym testem otwarcia H3 nie jest liczba pobrań ani liczba firm, które ogłaszają dostosowanie. Te liczby mogą jedynie udowodnić, że dotarło wystarczająco daleko.

W nadchodzących kwartałach należy obserwować, ile pieniędzy może wrócić po rozprzestrzenieniu. Red Hat ma umowy o świadczenie usług dla przedsiębiorstw, Google ma wyszukiwanie i reklamy. MiniMax również musi znaleźć swoją drogę.

Niniejsza treść ma charakter wyłącznie informacyjny i nie stanowi porady finansowej, inwestycyjnej, prawnej ani podatkowej. Wszelkie wydarzenia, nagrody, promocje online lub powiązane informacje, o których tu mowa, nie powinny być traktowane jako rekomendacja, zachęta ani zaproszenie do kupna, sprzedaży, wymiany lub innego rodzaju obrotu aktywami kryptograficznymi. Aktywa kryptograficzne charakteryzują się dużą zmiennością i mogą prowadzić do strat. Dostępność usług, produktów i powiązanych wydarzeń WEEX może się różnić w zależności od regionu. Użytkownik jest odpowiedzialny za upewnienie się, że jego udział jest zgodny z obowiązującymi lokalnymi przepisami i regulacjami.