MiniMax 创始人闫俊杰×罗永浩！大山并非无法翻越

概览

本期围绕 MiniMax 创始人严俊杰展开，主线是他如何从河南小县城、自学数学与人工智能，一路进入中科院、百度、商汤，再在 ChatGPT 爆发前创业做大模型公司。

严俊杰反复强调，MiniMax 对 AGI 的定义是多模态输入和多模态输出，因此公司从一开始就同时推进语言、语音、视频、音乐等方向；他认为这些模态底层方法相通，关键是规模化、第一性原理和组织能力。

访谈还讨论了中国 AI 公司与美国头部公司的差距、成本优势、开源策略、产品经理和工程师角色变化、AI 对内容创作和编程的普惠，以及 AGI 之后的社会分配、安全监管和人类未来。

分段落总结

[00:00] 节目引入与 MiniMax 定位

[事实] 罗永浩介绍严俊杰是 MiniMax 创始人，公司属于中国乃至全球 AI 大模型第一梯队。 [事实] 严俊杰称 MiniMax 的语音、视频、文本和音乐都已进入较领先位置，其中语言模型近期也获得国际开发者认可。 [推测] 本期开场即把严俊杰放在“技术创业者”和“AGI 观察者”的双重角色中。

[01:39] 多模态 AGI 路线

[事实] 严俊杰认为真正的 AGI 一定是多模态输入、多模态输出。 [事实] MiniMax 早期策略是让每个模态先走通，等时机成熟后再整合到下一代模型。 [事实] 他认为全球能同时具备多模态数据、模型和场景基础的公司很少。

[03:34] 中国 AI 公司的成本与人才优势

[事实] 严俊杰称美国最强公司收入和估值可能是中国创业公司的约百倍，但技术领先幅度可能只有几个百分点。 [事实] 他认为中国公司能以更少成本追近，核心原因之一是中国年轻人才质量很高。 [推测] 他把中美差距描述为“资源差距巨大，但技术差距缩小”的结构性竞争。

[05:00] 本土年轻人才与第一性原理

[事实] 严俊杰说 MiniMax 有海归，但许多关键同学的第一份工作就在公司内部。 [事实] 他认为人工智能不是玄学，算法、数据链路、训练效率都可以拆成明确目标持续积累。 [事实] 算力限制迫使中国团队不能照搬美国路线，而要做本土创新。

[10:00] Scaling 与跨模态共性

[事实] 严俊杰认为这一代 AI 的核心是 scaling，即用简单方法让效果随数据和参数增长持续提升。 [事实] 他认为语言、视觉、声音等方向的底层方法差距没有外界想象得大。 [事实] MiniMax 同时做多个模态，是因为相信未来这些市场会融合。

[15:00] 模型即产品与产品经理未来

[事实] 严俊杰认为大模型时代真正的产品是模型本身，传统产品更像模型触达用户的渠道。 [事实] 他认为现有职能仍有价值，但技能会变化。 [事实] 他认为不会出现单一模型通吃所有领域，因为不同模型在对话、代码、图像、视频等能力上各有取舍。

[20:00] 模型成本、差异化与小团队公司

[事实] 严俊杰称模型推理成本会迫使公司在能力、价格和场景之间做取舍。 [事实] 罗永浩提出未来可能出现十几人或几十人做出过去几百上千人才能做的公司。 [事实] 严俊杰观察到产品经理已经可以自己做原型，工程师也能参与产品和设计想法。

[25:00] 岗位边界变模糊

[事实] 严俊杰认为产品、开发、算法的边界会越来越模糊，只是在不同阶段由不同角色主导。 [事实] 他认为 AI 降低了创意和生产力门槛，最终竞争力更接近想象力和坚持。 [推测] 这意味着传统互联网公司里的岗位分工，在 AI 原生公司里会被重新定义。

[29:00] AI 风险与智能提升速度

[事实] 严俊杰说两年前自己不慌，因为模型还没那么聪明；随着模型变强，他开始明显感到未来两三年会很快。 [事实] 他认为只要能被定义和量化评估的任务，模型最终会达到甚至超过最强人类水平。 [事实] 他不认为近期会出现毁灭人类的情况，因为当前 AI 仍被人类控制。

[30:50] 县城童年与自学能力

[事实] 严俊杰出生在河南小县城，父亲是中学老师，母亲是公务员。 [事实] 他小学时就会提前看初中、高中甚至大学内容，还帮父亲给初中生答疑。 [事实] 他把自学能力和早期老师、家长的鼓励视为重要正反馈。

[40:00] 教育资源匮乏与 AI 普惠

[事实] 严俊杰小时候喜欢数学，也对很多学科感兴趣，但文学、作文缺少作品资源和正向反馈。 [事实] 他提到外公多年想写自传，AI 可以帮助普通人记录人生。 [事实] 他认为落后地区仍有教育资源不足的问题，AI 有机会降低学习和表达门槛。

[50:00] 从数学转向人工智能

[事实] 严俊杰本科在中南大学学数学，后来意识到自己难以成为一流数学从业者。 [事实] 他在大学图书馆接触人工智能，当时国内更多称为模式识别。 [事实] 他随后进入中科院读硕博，正式进入人工智能方向。

[55:00] 读博、百度实习与工业化 AI

[事实] 严俊杰说读博期间主要靠自己做研究、写论文和实验。 [事实] 2014 年左右深度学习兴起，他在百度实习，接触到当时国内非常稀缺的 GPU 集群。 [事实] 他由此意识到 AI 不只是论文，也能带来实际价值。

[60:00] 中美创业视野与信心

[事实] 严俊杰认为 GPT-3.5 之前，业内已经能看到一些技术变化端倪。 [事实] 他观察到美国顶级企业家更常谈全人类、愿景和战略，中国企业家过去更关注具体竞争。 [推测] 他把中国未来能否引领 AI，部分归因于人才自信能否成长出来。

[65:00] 年轻团队与商汤经历

[事实] 严俊杰说 AI 是年轻人的事业，因为很多传统 AI 经验需要被抛弃。 [事实] 他在商汤从实习开始，后来带过最多七八百人的团队。 [事实] 他在商汤做人脸识别时经历一年多连续落后的压力，最终做到行业领先。

[70:00] 商汤经验与 OpenAI 启发

[事实] 商汤经历让严俊杰学到要选择上限更高、可长期积累的路线，而不是只做修补。 [事实] 他关注 OpenAI 最早来自 Dota2 AI 打败人类冠军，随后阅读 GPT-3 论文。 [事实] GPT-3 让他意识到一个模型可以解决很多问题，这是本质变化。

[75:00] 创业起点与早期融资

[事实] MiniMax 起步时只有十几个人，且处在 AI 低潮期。 [事实] 严俊杰说公司第一天讲给投资人的方向，与后来做的事情能找到对应。 [事实] 他认为如果和多数同行同一时间起步，MiniMax 可能已经很难生存。

[80:00] 创业三原则

[事实] MiniMax 创业初期定下三个原则：直接服务用户、不做项目；做国际化；坚持基础驱动。 [事实] 严俊杰认为国内免费竞争环境会让创业公司很难生存，因此必须国际化。 [事实] 公司曾在技术驱动和互联网产品增长路线之间迷茫，后来选择坚持技术驱动。

[84:00] DeepSeek 冲击与团队复盘

[事实] DeepSeek 春节爆火时，严俊杰说连家人都在问它。 [事实] 他认为 DeepSeek 的成功来自长期技术积累和独特认知，MiniMax 受到触动但不嫉妒。 [事实] 他把冲击归因为自身有些该做好的事降低了要求、选择不够坚定。

[90:00] 融资、信任与人才留存

[事实] 严俊杰说后续融资是逐渐建立信任的过程，公司承诺的大部分严肃里程碑都实现了。 [事实] 他认为技术领先性和技术能否转化为收入，是公司经营中持续优化的两个目标。 [事实] 对顶尖人才来说，钱要到位，但更重要的是能否做成值得骄傲的事并发挥关键作用。

[100:00] 人才标准与组织多样性

[事实] 严俊杰至今基本是公司所有算法同学的最后一轮面试官。 [事实] 他看重三点：足够聪明、有悟性；对领域有热情；能与他人合作。 [事实] 他认为 AI 原生组织需要几类不同画像的人形成多样性，而不是所有人套同一种模板。

[105:00] 管理、组织与年轻产品经理

[事实] 严俊杰说自己不太喜欢管理，但喜欢研究组织，因为组织顺了会带来很大杠杆。 [事实] MiniMax 的成功产品经理多是年轻人内部成长出来，而非资深空降。 [事实] 他认为在当前阶段，技术进步速度最快，因此产品成功高度依赖模型能力。

[120:00] Talkie、海螺与用户数据

[事实] 严俊杰说从用量看 Talkie 很大，从收入看视频和 API 更大。 [事实] 他认为 Talkie 能持续前进，关键是背后的模型还在不断变聪明。 [事实] 他认为 C 端海量用户数据有用，但不是最有用；更重要的是对“智能”的定义、评测和高质量数据分布。

[128:00] 国际化与商业化

[事实] MiniMax 认为用户愿意真正付费是核心标准，而这件事最先在海外发生。 [事实] 公司海外团队很小，大约二三十人，但已经明显感觉运营和本地市场人力不够。 [事实] 严俊杰认为海外竞争更激烈，也迫使团队依靠技术和产品能力。

[130:00] AI 消费产品与商业模式

[事实] 罗永浩提出中国 AI 产品可能需要类似网文、游戏那样更适合本土的付费模式。 [事实] 严俊杰用“冰箱和可口可乐”类比，认为效率工具之外会出现更有消费和社交属性的 AI 产品。 [推测] 他们都在寻找一种不只靠直接订阅、但能支撑中国 AI 应用商业化的模式。

[135:00] Token 成本与 AI 视频爆发

[事实] 严俊杰承认 Token 需求增长可能超过成本下降速度。 [事实] 他认为如果 AI 生成内容能被多人重复消费，单次生成成本就有新的经济意义。 [事实] 他称全球每天 AI 生成视频已达千万级以上，MiniMax 自己每天生成约 200 万条以上视频。

[140:00] 声音模型与语音克隆

[事实] 严俊杰说 MiniMax 做声音模型的目的不是克隆声音，而是提供高品质音色。 [事实] 声音模型被用于有声书、视频内容、玩具、AI 硬件和客服等场景。 [事实] 他称国内可能接近一半有声书使用其模型，每天合成声音接近 100 万小时。

[145:00] 安全监管与 AI 眼镜隐私

[事实] 严俊杰说国内对声音克隆有较严格限制，个人使用需要严格验证。 [事实] 他认为中国在人工智能监管方面已有法律和规定可依据，并非盲目管控。 [事实] 罗永浩提出 AI 眼镜全天录音录像会带来隐私焦虑，可能需要立法和技术机制配套。

[150:00] AI 硬件与手机生态

[事实] 严俊杰说 MiniMax 曾较早关注 AI 与人交互，也做过 3D，但后来判断手机仍是未来较长时间的主要载体。 [事实] 罗永浩认为手机厂商和 OS 厂商在 AI 革命后三年表现不够好。 [事实] 两人都提到，AI 要接管手机软件和硬件，需要 OS、三方应用和利益分配机制的重新设计。

[160:00] 企业客户、API 与 Agent

[事实] MiniMax 企业客户包括声音平台、玩具、AI 硬件、客服、视频素材、市场增长和 Agent 应用等场景。 [事实] 严俊杰说公司内部有一个叫“实习生”的 AI Agent，可以看代码库、分析线上问题、改代码并等待人工 Review。 [事实] 他认为这是非常重的生产力变化，很多问题不用再半夜打开电脑处理。

[165:00] DeepSeek 后的组织调整与开源

[事实] DeepSeek 之后，MiniMax 更深刻意识到算法和基础设施必须一体化，所有人服务单一目标。 [事实] 严俊杰认为 OKR 和 KPI 都不适合 AI 研发，公司现在还缺少成熟的新工具。 [事实] MiniMax 语言模型已经开源，视频和音频尚未开源；他认为开源闭源是手段，不是身份。

[170:00] 取舍、愿景与信息吸收

[事实] 严俊杰说学会取舍后痛苦减少，因为不可能什么都做到最好。 [事实] MiniMax 的口号被描述为 Intelligence with everyone 或 everyone’s AI。 [事实] 他每天通过 X 和 arXiv 等渠道快速浏览大量论文和行业信息，重要论文会深入研究。

[175:00] 创业的苦与乐

[事实] 严俊杰说创业最大的乐趣之一，是能和许多优秀的人一起做极难的事。 [事实] 他认为 AGI 真正成功的标准，是能对 GDP 产生可见贡献。 [事实] 他最大的痛苦来自认知不够，觉得有些事本可以做得更好却被自己耽误。

[185:00] 反直觉决策与内部分歧

[事实] MiniMax 早期反直觉决策包括 ChatGPT 爆发前创业、同时做多个模型、做 C 端产品、国际化、国内国外同时推进。 [事实] 公司内部曾对语言模型投入产生强烈分歧，因为语言模型两年左右没有直接推动业务。 [事实] 严俊杰坚持语言模型，是因为它是最大的、最根本的方向。

[190:00] AI 改造公司内部工作

[事实] 严俊杰说公司里销售、解决方案、产品、运营等角色都越来越需要懂技术。 [事实] HR 已经用 AI 找简历、联系候选人，并用 AI 归纳不同面试官的判断标准。 [事实] 他认为很多岗位不再能简单分成技术和非技术。

[195:00] 下一阶段目标与基础设施

[事实] 严俊杰希望未来一年中国语言模型能在全球主流市场占到更实质的比例。 [事实] 他把另一大技术目标放在模态融合上。 [事实] 对 OpenAI 巨额基础设施计划，他认为如果收入继续高速增长，这类投入在经济账上可以理解，但前提是一家独大假设成立。

[200:00] 模型能否达到顶尖人类水平

[事实] 严俊杰认为当前 AI 最擅长可验证问题，比如数学、代码和任务完成。 [事实] 对文学等主观领域，他承认 AI 还没有达到最顶尖人类水平，但写作能力过去两年持续提升。 [事实] 他解释模型训练会从学习所有内容，逐步转向高质量内容和特定目标优化。

[205:00] 普惠智能与非垄断判断

[事实] 严俊杰认为智能提升会降低门槛，让更多人获得能力。 [事实] 他指出美国最好的 AI 产品订阅价格越来越高，而东南亚等地区很多人收入无法承担。 [事实] 他认为只要模型受到芯片、能耗和推理成本约束，不同公司就会做不同取舍，因此不一定只剩一家垄断。

[210:00] AI 已经明显改变的领域

[事实] 严俊杰认为 AI 普惠成果最明显的是代码和内容创作。 [事实] 访谈提到国漫、视频特效、课件制作、设计、法律咨询和医疗咨询等场景都已受影响。 [事实] 他认为未来关键不是人类怎样生活，而是 AI 创造的价值如何合理分配。

[215:00] AGI 后的人类位置与安全

[事实] 罗永浩表达了对 AGI 之后人类是否会被淘汰的悲观担忧。 [事实] 严俊杰提到《软件体的生命周期》和《黑客帝国》动画版作为乐观与悲观想象的参照。 [事实] 他认为至少未来 5 到 10 年 AI 仍会被人类控制，更远之后需要社会方案或监管方案。

[220:00] 安全呼吁、历史观与 GPT Pro 体验

[事实] 严俊杰认为部分科技企业家呼吁安全监管时也可能有自己的商业目的。 [事实] 他强调 AI 发展不应只是少数精英主导，优秀年轻人的意见也可能同样重要。 [事实] 他称自己今年曾用 GPT Pro 讨论棘手问题，并几次感到答案超出自己的理解。

[225:00] 终极愿景与嘉宾推荐

[事实] 严俊杰说自己更多时候想的是公司如何活下来，而不是商业帝国式愿景。 [事实] 他认为 AI 行业必须从持续资本和人才投入，变成对 GDP 有实际贡献。 [事实] 他希望中国公司未来能从追随走向引领，并提到美图 CEO 吴兴宏、游戏行业 CEO，以及梁文峰作为值得长谈的人选。

播客点评/总结

这期的价值在于，它不是单纯介绍 MiniMax 产品，而是把严俊杰的个人成长、技术判断、公司战略和 AGI 社会议题放在同一条线上。尤其是多模态、开源、国际化、组织结构和人才观，能帮助听众理解中国大模型创业公司为什么会选择看似“不聚焦”的路线。

亮点是严俊杰的回答多数从底层逻辑展开：他解释为什么模型不会轻易一家通吃，为什么用户数据不是训练模型最关键的部分，为什么 AI 原生公司需要新的组织方式，也解释了 DeepSeek 对 MiniMax 的直接冲击。

局限是访谈跨度很大，从融资、童年、产品经理、AI 眼镜到人类命运都有涉及，部分话题只能点到为止。[推测] 如果听众想获得某个单点问题的完整技术细节，例如模型训练、开源策略或 Agent 架构，仍需要更专门的技术访谈。

[推测] 这期适合关注 AI 创业、大模型产品、技术组织管理、中国 AI 全球竞争，以及普通人如何理解 AGI 影响的听众。它对产品经理、工程师、创业者和投资人尤其有参考价值。