每經記者 可楊    每經編輯 梁梟    

隨著大模型競爭由圍繞技術迭代的速度、參數展開競爭轉向場景落地，出海尋找新的市場空間和利潤增長點，成為眾多企業的選擇。

據MiniMax披露，其視頻模型在海螺AI中上線后一個月內，海螺AI網頁版9月訪問量達497萬，同比增加867.41%，位列AI產品榜（Web）9月全球增速榜、國內增速榜雙榜單榜首。此外，MiniMax旗下AI情感陪伴產品星野AI海外版Talkie，當前的全球月活躍用戶數已達1100萬，其中超過50%用戶來自美國。

當應用競爭的壁壘由用戶規模向訂閱率、留存率轉變，相較于國內市場，對應用服務類產品擁有更高付費意愿的海外市場，成為更加理想的賽道。

“快速的投流往往收獲的是沒有忠誠度的用戶，MiniMax更愿意把錢花在通過技術創新提升產品的好用性。”MiniMax國際業務總經理盛靜遠表示，在打法上，MiniMax不把重心放在營銷或投流上，讓一切的傳播依賴于口碑，而口碑則依靠產品和技術好壞，因為“好的產品體驗自然讓用戶黏性提升”。

投流與營銷不再是唯一答案

在非凡產研8月份發布的AI出海榜單產品中，排名前48位的AI應用產品中，有11款產品是AI情感陪伴類應用，表現最好的是MiniMax旗下的Talkie，8月總下載量235萬，環比增長31.63%。

“快速的投流往往收獲的是沒有忠誠度的用戶，MiniMax更愿意把錢花在通過技術創新提升產品的好用性。”談及在拓展海外市場時采取的整體戰略，MiniMax國際業務總經理盛靜遠在接受《每日經濟新聞》記者專訪時表示，在打法上，MiniMax不把重心放在營銷或投流上，讓一切的傳播依賴口碑，而口碑則依靠產品和技術，因為“好的產品體驗自然讓用戶黏性提升”。

以Talkie為例，盛靜遠把Talkie的成功歸結為技術與產品定位。技術上來說，得益于MiniMax在自研文本、語音、圖像等多種模態模型上深耕成果。從產品上來談，Talkie在海外有自己的獨特性，Talkie上的用戶可以根據自己的喜好創建智能體，同時擁有豐富的互動場景。她表示，Talkie的后續發展重心仍在提升用戶體驗上，而不看重短期內的商業化。

對“超級應用”“落地轉化”的焦慮正在大模型創業公司蔓延，焦慮背后則是行業對于大模型商業化的迫切追逐。

“商業化對整個AI行業都是考驗，不能急躁，需要客觀面對。”盛靜遠認為，MiniMax是所有中國大模型公司里面，少數幾個能講商業化、能講變現、能講產品跟模型一起驅動的公司，相信能通過技術突破，實現更好的產品和生態，再用商業化的所得反哺技術。“這是我們期待的良性生態，當技術突破創新不斷加強，產品體驗變得越來越好，商業化會是一件自然而然的事。”

商業化拷問懸頂，但目前中國AI初創公司普遍面臨高昂的模型訓練成本挑戰，在出海路上如何平衡海外市場的收入增長與運營成本增加？

盛靜遠坦言，相較于模型訓練所花費的資源與成本，海內外產品的收入還遠遠不能覆蓋，但MiniMax不能為了讓ROI（投資回報率）為正放棄對技術的追求。“我們是技術驅動的公司，不會走捷徑，不追求賬面上數字的好看，所以暫時還不能平衡。但這不重要，公司會繼續按自己的目標前進。”

到海外去，但不一定要“高舉高打”

出海，正在成為中國AI應用商業化探索的路徑之一。

據非凡產研統計，在全球約1500家活躍AI企業中，中國出海企業已達103家。第三方機構SensorTower發布的2024年上半年美國AI應用市場的下載量數據顯示，排名前十的AI應用中有三款來自中國企業。

AI應用出海的探索剛剛開始。行行AI董事長李明順也對《每日經濟新聞》記者表示，大模型出海目前才開始，尤其在應用層，未來機會還有很多。“在ToC（面向消費者）這塊，中國出海應用的機會還是蠻多的，但ToB（面向企業）就比較難一點，畢竟和傳統的企業級軟件結合，我們暫時沒什么資源。”

在應用出海路徑的探索上，一家AI應用層公司創始人在接受《每日經濟新聞》采訪時表示，當前AI應用的出海策略，有的公司依舊采取“高舉高打”的方式，但“高舉高打”是扭曲的。他認為，移動互聯網時代，應用產品普遍通過擴大用戶規模，進而投放廣告變現。然而，對于AI應用產品而言，短期很難依靠同樣的模式變現，即便如ChatGPT這樣的產品，其收入來源也主要依賴于用戶訂閱。因此，應用產品應該追求用戶的付費率。“我們的選擇是寧愿用戶量做小一點，但是有更高的付費率”。

提高訂閱與留存最直接的路徑，依舊是滿足用戶需求、體驗。

在出海探索中，盛靜遠也談到，Talkie在界面設計、logo（標識）呈現和功能設置幾方面都有迭代升級，團隊會收到來自一百多個國家的用戶反饋，并根據反饋進行產品迭代。她認為，如果一款產品海外用戶為目標群體，在設計之初就需要深入了解目標市場的文化特征、用戶習慣和社會價值觀。可能有最基礎的調查問卷、訪談等，收集不同文化背景下用戶的需求和偏好。很重要的一點是，不要使用可能引起文化誤解或冒犯的元素，遵守當地的法律和規范。

在未來的探索之路上，盛靜遠表示，MiniMax的長期目標一直有三個方向：降低AI錯誤率，從目前的兩位數（百分比）降低到個位數，甚至是2%到3%；其次是實現無限長的輸入和輸出；最后是多模態的研發。