MiniMax从Token无上限到全员Agent的AI Native组织进化实践

背景

在2026中国AIGC产业峰会上，MiniMax ToB中国区商业化负责人胡维琦发表了题为《从Token无上限到全员Agent：MiniMax的AI Native组织进化实践》的主题演讲。MiniMax是一家专注于文本、视频、语音、音乐多模态模型研发的AI创业公司，于2026年1月在港股上市。

此次演讲旨在分享MiniMax作为AI原生（AI Native）企业在内部组织变革、模型应用及商业化实践中的探索与思考。随着AI从“玩具”阶段进化为企业生产力工具，MiniMax认为AI不仅改变了技术范式，更深刻重塑了组织的形态与商业模式。演讲内容基于胡维琦在公司内部的真实实践，涵盖了从全员无限制使用AI工具到构建Agent工作流的具体案例，为行业提供了关于如何构建高效AI原生组织的参考视角。

核心内容

1. MiniMax的定位与愿景：Intelligence With Everyone

MiniMax自创立之初便致力于探索“下一代AI”。创始团队基于早期在小模型领域遇到的泛化能力弱、定制化难等痛点，确立了打造能通过图灵测试、具备极致用户体验且市场空间达万亿级的智能体的目标。

公司核心理念是“Intelligence With Everyone”（人人可用的智能），旨在让所有人都能用得起AI，并将智能与每个人连接。为此，MiniMax坚持大模型与应用并重、ToC（面向消费者）和ToB（面向企业）双轮驱动的战略。目前，公司C端与B端业务并重，B端业务已深入互联网文娱、视频制作、编程及企业Agent等领域。

2. 产品演进与技术能力

MiniMax的产品线随时间轴快速迭代，体现了从C端探索到B端深耕的路径：

• 2023年：推出C端情感陪伴产品“星野”，展示大模型如何赋能APP并提升效率。
• 2024年：发布“海螺”视频模型，其在光影效果和电影级运镜上达到真人制作水平，广泛应用于漫剧制作。
• 2025年：推出M2系列文本模型，开启了企业Agent及Coding（编程）的广泛适用场景。
• 2026年：持续在文本和视频领域布局，发布MaxClaw Agent、MaxClaw及MaxHermes等产品。

在多模态能力方面：

• 文本模型：MiniMax 2.5和2.7版本在Agent任务场景中表现出高闭环率、快速响应及高性价比，在主流评测中处于业界领先地位，广泛应用于企业编程和C端助手。
• 视频模型：海螺模型能生成具有创意、电影级光影和中国风画质的视频，显著提升纪录片等场景的生产效率。
• 语音模型：具备拟人化、情绪化、多语言支持及低延时特点，特别擅长还原真人语气和停顿，满足海外客服等对逼真实感要求极高的场景。
• 音乐模型：最新推出的Music模型在音色和真实感受上进行了显著增强。

3. MiniMax内部的AI Native组织实践

MiniMax拥有400多名员工，其内部AI实践具有高度代表性，主要经验包括：

• 无限制Token策略：公司未对员工使用AI工具的Token数量设限，鼓励全员自由探索。
• 全员Agent化：
  • HR领域：利用Agent处理简历筛选、候选人沟通及面试评估，缓解创业公司人手不足的压力。
  • 研发领域：开发人员全面使用自家AI工具进行编码，仅在代码提交时进行人工审核。内部数据显示，30%~50%的代码由模型自动生成，研发生产效率提升约30%。
  • 市场与销售：利用Agent生成宣发视频、跟踪销售线索、管理日常销售过程及进行问题闭环。
  • 运维与支持：AI参与线上问题定位、Demo输出及音色调整等工作。
• Dogfooding（吃自己的狗粮）：公司内部大量使用自家模型，通过实际使用形成场景和效果的闭环，反哺模型研发。
• 组织扁平化：AI的普及模糊了前端与后端研发的边界。产品经理可直接输出Demo，甚至由产品人员直接完成前端Demo设计，再交由研发进行批量生产。

4. 实施建议与未来展望

胡维琦提出，企业推行AI实践的最高效方法是“与其焦虑，不如加入”，即直接动手尝试。切入场景的选择至关重要：应从“人类最不愿意干”的高价值场景入手，这类场景通常内部阻力最小，且能通过提效提升员工满意度。

展望未来2-3年，AI将与各行各业快速深度融合，成为核心生产力工具，进而改变商业模式和组织构成。AI的序幕才刚刚开启。

关键要点

• AI范式转变：当前AI已从早期的“玩具”进化为企业的生产力和提效工具，对组织变革的影响深远。
• 双轮驱动战略：MiniMax坚持ToC与ToB并重，大模型与应用并行发展，以实现“Intelligence With Everyone”的愿景。
• 多模态领先能力：MiniMax在文本、视频、语音、音乐领域均有布局，其模型在Agent任务闭环率、视频电影级质感、语音拟人化及音乐真实感上具备业界竞争力。
• 无限制Token激励：公司内部实行Token无上限策略，鼓励员工最大化使用AI工具，以此加速内部自动化流程的构建。
• Agent全面渗透：从HR招聘、代码生成到市场营销、运维支持，Agent已嵌入MiniMax的各个业务环节，显著提升了人效。
• 组织扁平化趋势：AI工具降低了技术门槛，导致研发边界模糊，产品经理可直接参与Demo制作，组织层级趋于扁平。
• 效率新指标：Token消耗量正在成为衡量员工AI使用效率的新指标，不同个体对AI的接受度差异导致了效率的分化。
• 切入策略建议：企业应优先选择员工抵触、高价值且阻力小的场景引入AI，通过提升员工满意度来推动内部变革。

意义与影响

MiniMax的实践为AI原生组织的建设提供了可复制的样本。其核心价值在于证明了AI不仅是外部工具，更是重塑内部运营逻辑的关键变量。

首先，重新定义了研发与协作流程。通过让产品经理直接输出Demo、开发人员依赖AI生成代码，MiniMax打破了传统职能壁垒，展示了“全员Agent”模式下的高效协作形态。这种扁平化结构有助于初创企业快速迭代，降低沟通成本。

其次，验证了“内部闭环”对模型优化的反哺作用。通过强制或鼓励内部员工使用自家模型（Dogfooding），MiniMax不仅提升了内部效率，还通过真实场景的数据反馈优化了模型性能，形成了“使用-反馈-优化”的正向循环。

最后，提供了组织变革的心理建设路径。面对AI带来的不确定性，MiniMax提出的“与其焦虑，不如加入”以及从低阻力场景切入的策略，为企业管理者提供了务实的心理锚点和行动指南。这表明，AI时代的竞争不仅是技术能力的竞争，更是组织适应能力和文化开放程度的竞争。随着AI与行业深度融合，这种AI Native的组织形态有望成为未来科技企业的标准配置。