深度解析：为何MiniMax被视为最像Anthropic的中国AI公司？

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“无标签”：低调务实的创始人特质

在 AI 创业圈，鲜明的个人IP往往是融资和获取关注的捷径。OpenAI的Sam Altman是聚光灯下的弄潮儿，国内月之暗面的杨植麟则有着“天才少年”和“摇滚乐手”的鲜明标签。相比之下，Anthropic的Dario Amodei和MiniMax的闫俊杰，最显著的共同点竟然是——“没有标签”。

Dario Amodei是典型的技术主管出身，物理学博士，性格内敛，离开OpenAI是因为对商业化背离初心的不满。同样，闫俊杰从中科院自动化所博士毕业，曾任商汤副总裁，自称“草根团队，没啥背景”。这种“准二号位”的技术出身，使得他们缺乏领袖魅力的表演欲，却多了几分对技术本质的刨根问底。

在 AGI 竞争日益白热化的今天，“没有标签”反而成为了一种稀缺的资产。当 LLM（大语言模型）的能力逐渐收敛，开源与闭源的界限模糊，过度营销往往伴随着“翻车”的风险。Anthropic和MiniMax这种模糊的公众形象，为它们构建了一层安全气囊。外界对它们没有不切实际的“炸裂”预期，这使得它们能够在一个相对安静的环境中打磨产品，提供更具确定性的服务。对于一家志在长远的 AI 公司而言，这种“得体”的预期管理，或许比一时的流量喧嚣更为重要。

技术信仰：追求可解释性与透明度

除了创始人气质的重合，两家公司在技术路线上也展现出了惊人的“诚实”与反思精神。

2025年，MiniMax CEO闫俊杰公开发文，解释为何其模型从线性注意力机制（Lightning Attention）回归到传统的全面注意力机制（Full Attention）。他坦承，虽然前者节省算力，但在复杂的Agent场景下存在逻辑中断的缺陷。这种公开承认技术路线试错的勇气，在充斥着“遥遥领先”口号的 AI新闻 中显得尤为珍贵。

无独有偶，Anthropic的Dario Amodei也曾发表长文《可解释性的紧迫性》，公开修正了自己曾经推崇的“宪法式AI”（Constitutional AI）路线，转而强调模型的可解释性研究。他认为，必须搞清楚模型内部究竟在想什么，而不是仅仅让它“装作”安全。

这两位CEO都选择了一条艰难的路：向外界展示技术的复杂性和不确定性，甚至展示自己的“笨”拙。这种对技术透明度和可解释性的追求，虽然不利于提炼营销金句，但却能赢得开发者和企业客户长期的信赖。在 AI变现 的长跑中，客户更愿意相信一个诚实的技术伙伴，而不是一个只会变魔术的黑箱。

“笨”架构与好生意：拒绝流量，专注技术驱动

在商业化策略上，Anthropic和MiniMax都表现出了一种“定力”，或者说是某种程度上的“笨”。

Anthropic鲜少进行铺天盖地的广告轰炸，MiniMax也明确表示不靠买量做C端爆款。闫俊杰认为，真正的 AI 创新主阵地在Web端，靠自然增长才是健康的。这种策略在流量为王的中国互联网环境中显得格格不入，但却让MiniMax成为了财务状况最健康的 大模型 公司之一。

招股书数据显示，MiniMax的现金储备充足，且营收增长曲线惊人。不同于许多靠融资输血的公司，MiniMax的收入主要来自可持续的产品订阅和API调用。这一点与Anthropic如出一辙——Anthropic的营收在2025年实现了爆发式增长，且研发投入与营收比处于非常健康的水平。

更有趣的是，MiniMax在技术架构上有着近乎偏执的坚持。从All-in MoE（混合专家模型）架构以降低成本，到打磨语音、视频、文本的全模态“瑞士军刀”，MiniMax的每一步都基于成本与性能的平衡（第一性原理）。这与Anthropic从安全模型切入，逐步构建Claude家族（Haiku, Sonnet, Opus）并建立Agent标准的路径异曲同工。

结语

2014年，Dario Amodei和闫俊杰曾在同一家公司的实验室里，分别触碰到了Scaling Law（缩放定律）的边缘。十年后，这两家分处大洋彼岸的公司，在 人工智能 的探索之路上，选择了惊人一致的答案：不追逐虚幻的标签，诚实面对技术的瓶颈，用最“笨”的方法去构建最坚实的商业壁垒。

对于关注 AI日报 和行业趋势的观察者来说，MiniMax与Anthropic的这种“神似”，或许预示着 LLM 行业正在从狂热的营销战回归到技术与商业本质的竞争。想要了解更多关于全球 AI 产业的深度分析和最新动态，请持续关注 https://aigc.bar，我们将为您带来更多有价值的 提示词 技巧与行业洞察。