После того как цена акций MiniMax подскочила на 92%: если отбросить хайп вокруг компании, что останется в сухом остатке

Оригинальное название статьи: "Цена исполнения акций MiniMax восстановилась на 92%: если вычесть модель компании из модели, что останется"

31 августа MiniMax вырос на 16,18%. С июльского минимума акции восстановились на 92%, а рыночная капитализация вернулась к отметке 124,9 млрд гонконгских долларов.

Всего три месяца назад рынок уже похоронил эту компанию. Акции рухнули более чем на 80% от своего пика, что привело к испарению рыночной капитализации в размере 300 миллиардов гонконгских долларов.

26 августа компания MiniMax опубликовала промежуточный отчет, согласно которому рост выручки в годовом исчислении составил 283%, а рост выручки в сегменте B2B — 703%. К августу ARR компании превысил 800 миллионов долларов, а потребление токенов в июле оказалось в 20 раз выше, чем в январе.

То, что вернуло MiniMax в центр внимания несколько дней спустя, было моделью, которую компания даже не создавала сама.

H3 Макс.

Бесконечный канал

3 августа компания MiniMax открыла исходный код H3 — мультимодальной модели с 33 миллиардами параметров, способной одновременно обрабатывать текст, изображения, видео и речь. Компания fal взяла ее веса с открытым исходным кодом, продолжила обучение, дополнительно оптимизировала их с помощью собственной инфраструктуры вывода и в итоге создала H3 Макс.

Согласно fal, при генерации 5-секундного видеоклипа пропускная способность H3 Макс может достигать примерно 35-кратного значения официальной конечной точки MiniMax.

29 августа Рехан Шейх, инженер американской компании fal, занимающейся инфраструктурой генеративного ИИ, подключил H3 Max к Twitch, чтобы запустить прямую трансляцию. Контент стрима не был заранее подготовленным видео. По мере воспроизведения видео модель генерировала контент в режиме реального времени. Каждый 5-секундный сегмент в разрешении 768p с синхронным аудио генерировался примерно за 3 с.

Генерация происходила быстрее, чем воспроизведение.

Благодаря этой функции зрители могли влиять на сюжет с помощью шквала комментариев. В считанные секунды на экране появлялся новый сюжетный поворот. Пока машина продолжала работать, этот канал теоретически мог существовать бесконечно. За выходные он набрал около 5 миллионов просмотров. Некоторые из тех, кому не понравился контент, созданный ИИ, даже дали ему прозвище, назвав «Бесконечной машиной по утилизации мусора».

Их отличает не базовая модель, а пост-тренировка, оптимизация вывода, планирование аппаратных ресурсов и методы развертывания, применяемые после того, как модель была предоставлена.

Одно из СМИ прямо озаглавило свой материал:

«Post-Train превосходит родительскую модель»

Пост-тренировка превосходит родительскую модель

Хотя это может показаться красивой инженерной оптимизацией, она столкнулась с более серьезной проблемой, стоящей за негативной реакцией на MiniMax.

Если модель можно сделать открытой, забрать, дообучить силами других разработчиков и даже превзойти по производительности, то что именно рынок должен ценить в компании-разработчике моделей?

Чтобы ответить на этот вопрос, давайте сначала взглянем на компанию fal.

Эта компания не занимается обучением базовых моделей. Ее бизнес заключается в том, чтобы брать модели, обученные другими компаниями, запускать их на своей инфраструктуре, а затем продавать разработчикам. Чем быстрее выходит новая модель, тем быстрее обновляется ассортимент компании.

После того как модели добавлены на платформу, fal проводит их повторную оптимизацию для инференса, планирования аппаратных ресурсов и развертывания, чтобы повысить скорость и снизить затраты до уровня, более подходящего для коммерческого использования. Более 2,5 миллионов разработчиков используют генеративные модели через fal, а годовая регулярная выручка (ARR) компании составляет около 400 миллионов долларов при штате всего в 70 человек.

За последний год выручка fal выросла примерно в 60 раз, а ее оценка, по имеющимся данным, увеличилась с 4,5 млрд долларов до примерно 8 млрд долларов.

Redpoint провела подробное интервью с командой основателей fal, в ходе которого Пэт Грейди, партнер Redpoint Ventures, отметил, что во втором и третьем кварталах 2025 года период полураспада пяти лучших видеомоделей составлял всего 30 дней.

Термин «период полураспада» пришел из физики, где он изначально обозначал время, необходимое для распада половины атомов радиоактивного вещества. В данном контексте он означает время, за которое примерно половина моделей из списка топ-5 видеомоделей заменяется новыми.

Модель, которая только что заняла лидирующую позицию, может быть вытеснена другой уже через месяц. Независимо от смены моделей, разработчикам всегда нужна платформа для их запуска.

fal занимает эту позицию.

Разработчики платят за каждый вызов при генерации каждого изображения или видео. Интегрируясь с такими платформами, как fal, они могут в любой момент переключиться на лучшую модель без необходимости перенастраивать Программный интерфейс приложения или создавать инфраструктуру с нуля. Модели могут меняться каждый месяц, но позиции платформы сложно заменить.

Генеральный директор fal, Буркай Гюр, однажды сказал: «Когда создание контента становится бесконечным, ограниченные вещи обретают большую ценность».

Сама эта компания — бизнес, возникший после стремительного обесценивания модели. H3 была создана MiniMax, однако данные о пользователях, выручке и вызовах H3 Max поначалу останутся в fal. Чем успешнее становится H3 Max, тем острее становится эта проблема.

Более того, fal является частной компанией, акции которой недоступны для покупки на открытом рынке.

Обмен с 1100 гонконгских долларов на 200 гонконгских долларов

Когда MiniMax вышла на публичный рынок, рынок поверил в другую историю.

Эта компания одновременно занимается текстовыми, голосовыми и видеомоделями, предлагая продукты Talkie и Sea Snail AI для потребительского сегмента и Программный интерфейс приложения для бизнеса. По сравнению со стартапами, которые фокусируются только на одной модели, это выглядит как более полноценный мультимодальный бизнес-цикл.

9 января этого года компания MiniMax вышла на биржу по цене IPO 165 гонконгских долларов, при этом публичная подписка была переподписана в 1848 раз, а цена закрытия в первый день торгов выросла на 109%. 10 марта цена акций внутри дня превысила 1100 гонконгских долларов, что позволило компании обойти Baidu по рыночной капитализации.

Именно тогда рынок больше всего верил в эту историю.

Поворотный момент наступил в июне. 1 июня компания MiniMax выпустила флагманскую модель M3 с 428 миллиардами параметров. По сравнению с GLM-5.2 и DeepSeek V4 того же периода, размер её модели был меньше. Официальный акцент был сделан на эффективности обучения и проектирования: система способна непрерывно работать в течение 12 часов без вмешательства человека, автономно обучать четыре модели и ускорять ядро CUDA в 9,4 раза.

Затем возникла проблема. Сообщество обнаружило, что некоторые из официально объявленных результатов были получены в ходе самотестирования, и между фактическими сторонними тестами и публичными цифрами был значительный разрыв. Одновременная корректировка правил биллинга также значительно увеличила скорость расхода кредитов для некоторых старых пользователей.

5 июня компания принесла публичные извинения, заявив: «M3 требует больше вычислительной мощности, и это наше упущение». Десять дней спустя флагманская модель, которая проработала всего две недели, была навсегда уценена на 50%; впоследствии, 16 июня, Zhigu выпустила GLM-5.2, заняв первое место в таблице лидеров среди моделей с открытым исходным кодом, и лидерство M3 продлилось всего две недели. В первый день снятия ограничений, 9 июля, акции MiniMax упали на 20%, а несколько дней спустя цена акций снизилась более чем на 80% от своего пика.

Всего через день после обвала рынка Янь Цзюньцзе объявил, что больше не будет получать зарплату до тех пор, пока не будет достигнут AGI, а также направит свою личную долю на вознаграждение команды и поддержку открытого исходного кода. В тот же день компания завершила частное размещение на сумму 16 млрд гонконгских долларов, которое было переподписано примерно в 7 раз.

26 августа компания MiniMax опубликовала довольно впечатляющий промежуточный отчет, демонстрирующий рост выручки на 283% в годовом исчислении, рост выручки в сегменте B2B на 703%, а также продолжающийся быстрый рост инвестиций в исследования и разработки. Однако на следующий день цена акций выросла лишь на 4%.

Очевидно, что рынок все еще ждет чего-то другого.

Основные активы

Самая большая проблема для компаний, занимающихся разработкой моделей, заключается в том, что обновления продуктов происходят слишком быстро.

В начале июня M3 только заняла первое место, но уже через полмесяца её превзошла GLM-5.2; за этим последовали последовательные релизы DeepSeek V4, GLM-5.3 и Kimi K3. Текущий лидер может легко уступить место следующей модели, поскольку период лидерства составляет всего несколько недель.

Лидерство может исчисляться лишь неделями. Очевидно, что опора исключительно на одну модель не может обеспечить долгосрочную оценку стоимости компании.

Итак, в течение последнего года рынок искал истинные ключевые активы компаний-образцов.

Самый прямой ответ — модели следующего поколения, но и они быстро устареют. Пока индустрия продолжает развиваться столь стремительными темпами, «создание новой модели» лишь гарантирует, что компания не будет вытеснена с рынка, но не объясняет, почему ее стоит удерживать в долгосрочной перспективе.

Более убедительным ответом является возможность создания моделей.

Многие выпуски моделей в этом году доказали, что при наличии одной и той же базы, полагаясь исключительно на последующее обучение и среду, можно добиться значительных скачков в функциональных возможностях.

И Spectrum GLM-5.3, и GLM-5.2 используют одну и ту же базу из 753 млрд параметров, а реальные изменения коснулись среды обучения в более крупном масштабе и пост-тренировки с подкреплением. Оценка в Terminal-Bench 3.0 подскочила с 4,6 до 28,3 без переобучения базы, что привело к значительному улучшению.

Позже Тан Цзе назвал это «экспериментом с контролируемыми переменными».

В процессе обучения и оценки Kimi K3 создала более 50 миллионов «песочниц», при этом значительная часть машинного времени уходила на ожидание выполнения инференса модели. Такие операции, как заморозка, восстановление и форкинг, были сокращены до десятков миллисекунд, что позволило модели многократно пробовать, ошибаться и повторять попытки в масштабной реальной среде.

Cline даже позволил K3 модифицировать собственный каркас обучения. Спустя 17 часов без вмешательства человека показатель вырос с 77,5 до 88,8.

По-настоящему сложная для воспроизведения часть работы для компаний, занимающихся моделями, заключается в переходе от единого набора весов к полноценной системе, включающей рабочие веса, веса для дообучения и веса для оценки.

Компания Anthropic потратила более 1 млрд долларов за один год на среды обучения с подкреплением. OpenAI закупила десятки тысяч компьютеров Mac для своих агентов, использующих компьютер, по той же причине.

Порог входа и объем инвестиций, необходимых для создания этой системы, стремительно растут, и это зависит не только от компаний-разработчиков моделей.

Cursor's Composer 2 — яркий тому пример. Несмотря на то, что он основан на модели с открытым исходным кодом Kimi K2.5 от Dark Side of the Moon, рыночная стоимость Cursor явно не связана с Kimi K2.5.

Cursor накопил огромный объем данных о реальных процессах программирования и рабочих процессах разработчиков, а также систему обучения с подкреплением, обученную на этих данных. Базовая модель берется извне, но по-настоящему важно то, что остается после использования этой модели.

fal следует аналогичным путем. Он берет веса H3 и создает H3 Макс. Пользователи генерируют видео на fal, доход сначала поступает в fal, а данные об использовании остаются в fal.

Компании, работающие на начальных этапах цепочки создания стоимости (upstream), поставляют наиболее дорогостоящее сырье, однако именно на последующих этапах (downstream) возможно накопление активов, обладающих эффектом сложного процента. Технологическая сложность и способность к извлечению прибыли не всегда напрямую коррелируют друг с другом.

Тридцать лет назад похожая ситуация сложилась в индустрии персональных компьютеров. Чип был самой сложной частью устройства, но потребители знали бренды Dell и Compaq. Позже Intel потратила более десяти лет на то, чтобы вернуть себя в сознание потребителей с помощью кампании «Intel Inside».

Модель Мин Модель Компани

Таким образом, чтобы оценить стоимость модельной компании, можно применить метод вычитания. Если вычесть веса модели, воспроизводимую оптимизацию вывода и возможности пост-тренировки, которые могут быть переняты третьими лицами, то останется именно то, что компания действительно способна удерживать в долгосрочной перспективе.

Компания MiniMax провела такой эксперимент в инициативном порядке. 3 августа она открыла исходный код модели H3. За короткий период появилось сотни производных моделей, количество загрузок которых достигло десятков миллионов. Чиповые платформы, такие как Huawei Ascend, Muxi и AMD, быстро завершили адаптацию, а к экосистеме присоединилось множество разработчиков и партнеров.

Хотя веса были открыты, корпоративные контракты и выручка от Программного интерфейса приложения не сократились — только в июле, до открытия исходного кода H3, потребление токенов MiniMax уже было в 20 раз выше, чем в январе, и это все еще отражалось в их отчетности.

Что еще важнее, H3 выпустила не всё. Два размещенных модуля, H3-Context-IR и Regenerate-2K, по-прежнему контролируются MiniMax. Для вывода видео в более высоком разрешении 2K вам все еще нужно обращаться к официальному сервису. Это типичная стратегия open-source, при которой базовые возможности распространяются, позволяя экосистеме расти, в то время как части, способные приносить реальную коммерческую прибыль, остаются на стороне сервера.

Таким образом, значимость H3 Max для MiniMax заключается не просто в том, что «кто-то оптимизировал мою модель быстрее», это впервые продемонстрировало такое вычитание.

Отчет за первое полугодие дал некоторые ответы: выручка B-side выросла на 703%, а ARR превысил 800 млн долларов, что показывает, что open source еще не привел к полной потере ценности. Однако H3 Макс также продемонстрировал вторую сторону риска: отношения с пользователями, выручка от вызовов и данные об использовании могут осесть на downstream-платформах.

Открыть лонг vs Открыть шорт

В конце августа цена акций MiniMax отскочила почти вдвое от своего минимума, в то время как коэффициент коротких позиций одновременно вырос примерно до 20%, достигнув пикового значения.

То, что видит «длинная» сторона, — это то, что остается после вычитания. Например, корпоративные клиенты, доход от API, фактические вызовы, обратная связь по данным и способность системы продолжать обучение моделей следующего поколения. На публичном рынке такие активы в дефиците, компаний-разработчиков моделей, доступных для покупки, мало, поэтому MiniMax обладает очевидной премией за дефицитность.

Популярность H3 Max дала очень интуитивный ориентир для этих денег. Если компания вроде fal стоит 8 миллиардов долларов, а один из самых популярных новых продуктов fal построен на H3, то сколько стоит компания, стоящая за H3?

Это взгляд со стороны покупателя.

С точки зрения «шортистов», если веса можно получить бесплатно, пост-тренировку может выполнить fal, а скорость вывода может быть увеличена сторонними разработчиками в 35 раз, то почему все эти возможности должны по-прежнему учитываться в оценке MiniMax?

Это также объясняет аномальные показатели MiniMax за последние несколько месяцев. Финансовый счет может отражать лишь то, сколько компания зарабатывает сейчас, но рынок на самом деле волнует то, что она сможет сохранить после перехода к модели открытого исходного кода. H3 Max впервые представила этот ответ на всеобщее обозрение.

Петля обратной связи

После выпуска H3 компания MiniMax фактически столкнулась с очень старой бизнес-проблемой. Компания может добровольно отказаться от одного уровня дефицита при условии, что она знает, где находится следующий источник дохода.

Компания Red Hat уже делала подобный выбор в прошлом.

Исходный код Linux никогда не принадлежал Red Hat; любой желающий может бесплатно скачивать, изменять и распространять его. То, что в конечном итоге продавала Red Hat, — это не сам Linux, а стабильная версия, долгосрочная поддержка, техническое сопровождение и система сертификации, за которые предприятия были готовы платить.

Чем шире распространение программного обеспечения с открытым исходным кодом, тем больше рынок для этого набора услуг. В 2019 году компания IBM приобрела Red Hat за 34 миллиарда долларов, и явно не ради копии исходного кода Linux, которую может скачать любой желающий.

Всё, что выпускается, должно приносить пользу.

Это также то, что MiniMax действительно должна доказать после открытия исходного кода H3.

Сейчас рынок увидел диффузию. Модель была скачана, адаптирована, дообучена, и начали появляться сторонние продукты, такие как H3 Макс.

Далее нам предстоит увидеть, сможет ли эта диффузия в конечном итоге отразиться на собственных доходах и активах MiniMax.

Это может быть увеличение числа корпоративных клиентов, постоянный рост потребления Программного интерфейса приложения (API) или данные и отзывы, оставленные разработчиками в процессе использования, которые в конечном итоге будут повторно введены для дальнейшего обучения и станут частью модели следующего поколения.

Если эти элементы могут образовать цикл, то чем больше H3 будет удалено, тем больше точек входа получит MiniMax.

Если цикл не сформируется, ситуация будет совершенно иной.

Влияние модели может продолжать расти, экосистема может становиться более процветающей, но наиболее ценные отношения с клиентами, пользовательские данные и точки входа в транзакции в конечном итоге могут оказаться в чужих руках. К тому времени MiniMax предоставит базовые возможности, но не сможет захватить большую часть ценности, созданной в этом цикле распространения.

Таким образом, то, что на самом деле нужно проверить в рамках инициативы H3 с открытым исходным кодом, — это не объем загрузок и не количество компаний, заявивших о совместимости. Эти цифры могут лишь доказать степень распространенности технологии.

В ближайшие несколько кварталов необходимо следить за тем, какой объем средств может вернуться после релиза. У Red Hat есть контракты на корпоративное обслуживание, у Google — поиск и реклама. MiniMax также необходимо найти свой собственный канал получения дохода.

- - - -КОНЕЦ-

Ссылка на оригинальную статью