转自：新华财经
近日，无问芯穹与MiniMax宣布达成战略合作，两家公司将合作拆成四个方向：模型推理效能体系共优、大模型词元服务与AI基础设施共建、应用范式联合创新、行业智能化场景规模共拓。
表面看，这是模型企业与AI基础设施企业的一次牵手；但往深处看，两家公司正在共同回答一个越来越现实的问题，那就是当模型从内容生成走向智能体、从单次调用走向持续运行，如何让每一个词元（Token）跑得更快、更稳，也更便宜？
从模型“更强”到词元“更便宜”
大模型发展早期，竞争核心更多集中在模型能力本身，如参数规模、训练数据、推理效果与评测成绩等常见维度。但当模型进入办公、编程、内容生产与企业内部流程，价值就不能只用一次评测来衡量。企业更关心的是模型能否稳定运行、能否承受高并发调用、能否在复杂任务中保持响应速度，以及每一次调用的成本能否被商业模式覆盖。
迈入智能体阶段，一个智能体往往要先理解意图、再拆解任务，随后调用搜索、数据库或代码执行等工具，并根据反馈继续推理。相比单轮问答，它任务链更长、上下文更复杂、调用更高频。调用量一旦上来，词元效率便从工程问题变成影响规模化应用的重要因素。
MiniMax此前披露，2026年2月M2系列文本模型每百万词元的推理算力成本较2025年12月下降超过50%。同时，2026年2月M2系列文本模型平均单日词元消耗量已经达到2025年12月的6倍以上，Coding Plan同期增长超过10倍。
6月，随着M3发布，MiniMax又将部分服务的计费方式从按次计费调整为按词元用量计费，进一步强化了对词元成本和使用效率的精细化管理。但模型侧的自研优化有其边界，随着调用量持续攀升，进一步压低成本需要算法之外的系统性优化，包括芯片适配、算力调度、推理框架和服务系统等环节，这正是无问芯穹重点布局的领域。
作为AI原生基础设施服务商，无问芯穹提出“前店后厂一中心”布局，向下汇聚能源和芯片，向上支撑模型和应用。其Agentic Infra自主式基础设施平台与Agentic MaaS大模型服务平台，基于智能资源规模最大化，以极致效率服务词元的规模化、高质量生产，面向训练、推理与强化学习等任务，进一步支持不同模型算法与多种芯片硬件的适配优化。
模型侧与基础设施侧的协同，正在成为模型规模化应用的重要支撑。对MiniMax而言，稳定高效的基础设施有助于承接模型能力的规模化释放；对无问芯穹而言，与头部模型企业的合作则提供了更多真实业务场景中的基础设施验证机会。
词元降本之后，AI还要跨过什么
双方此次合作首先落在“模型推理效能体系共优”，并不只是一次普通的技术合作，而是产业链上下游共同向效率要空间。模型结构、推理框架、芯片资源和服务系统，开始从过去相对独立的环节，变成需要协同优化的一套系统。
如果说推理效能决定大模型能否高效运行，应用场景则决定模型能力能否真正创造价值。截至今年5月，MiniMax披露其全球用户规模约3亿，企业和开发者客户超过100万。
更值得关注的是，词元需求的增长与传统互联网流量增长并不完全相同。过去，用户打开一个页面、完成一次搜索，计算任务往往相对短暂；而智能体一旦进入工作流程，模型可能需要持续读取上下文、调用工具、生成代码，再根据执行结果反复调整。计算不再只是“响应某一次请求”，而是逐渐变成伴随任务全过程的持续消耗。
对企业而言，这意味着未来衡量AI基础设施的指标，除了峰值算力，还要看单位词元成本、吞吐效率、资源利用率以及不同芯片之间的调度能力。词元越多，基础设施优化带来的边际价值也就越明显。就在公布合作前一周，MiniMax发布新一代通用多模态生成模型H3，并宣布近期开源。据Artificial Analysis榜单，MiniMax H3 在全球视频编辑模型评测的Video Editing（With Audio）项目中排名第一。
MiniMax创始人闫俊杰判断，2026年编程、办公、多模态创作等场景的AI能力还将快速提升。如果这一趋势成立，AI的词元需求增长就不再只是多调用几次模型，而可能意味着整个计算需求结构的变化。
因此，双方合作的另外三个方向也就有了清晰的产业逻辑。一方面，共建大模型词元服务与AI基础设施，提升模型服务效率和规模化承载能力；另一方面，探索具备自主决策和执行能力的新一代应用范式，让AI从被动响应进一步走向主动执行；同时围绕重点行业推进智能化应用，探索更多真实业务场景。最终，打通从基础设施到模型与应用的完整闭环。
从这个意义上看，AI产业正在经历一轮竞争尺度的变化。谁能够把模型、芯片、推理系统和具体应用之间的关系处理得更好，谁才更有机会承接下一轮真实需求。而这场共振发生的坐标，恰在上海。一家模型企业，继续把“智能密度”做高；一家AI基础设施企业，则努力把词元吞吐做大。两者在模型与Infra的交汇处握手，背后折射的并不只是一笔企业合作，而是大模型产业从“能力竞争”走向“效率竞争”的一次握手。（邓侃）
编辑：葛佳明
