はじめに
AI業界がDAUや資金調達額に一喜一憂する中、MiniMaxの創業者闫俊杰は「技術そのものへの恐怖」と「資源制約下での合理的最適化」を掲げている。2025年に同社は、従来のモバイルインターネット的成長戦略を捨て、モデル自体を最重要プロダクトと位置付けた。
本稿では、闫俊杰とロ永浩の対談内容を基に、MiniMaxが取った非主流の技術路線とその背景にある中国AI産業の構造変化を詳しく解説する。
MiniMaxの姿勢と業界の常識への挑戦
闫俊杰は、業界で広く用いられるDAU（日次アクティブユーザー）を「虚栄指標」と断言した。2025年現在、算力不足と熱資金の減退という環境下で、同社は「大規模投下」ではなく「モデルの質」に注力する方針に転換した。これは、モバイル時代の「機能の積み上げ」から、AI時代の「モデルそのものが製品である」という認識へのシフトを意味する。
資源制約下での技術戦略
MiniMaxは創業当初から、リソースが限られた中国市場において「少ない資金で最大の効果」を追求した。闫俊杰は、米国のベンチャー企業が中国企業の100倍の評価を受けても、実際の技術差は5％程度に過ぎないと指摘し、算力の格差をアルゴリズムイノベーションで埋めるべきだと主張した。
具体的には、2023年にMoE（Mixture of Experts）アーキテクチャを導入し、2025年には線形注意力機構や全注意力機構への切り替えを実施した。これらはすべて、限られたGPUリソースでスループットと精度の三角形バランスを取るための選択である。
多モーダルへの早期投資
当時の業界コンセンサスは「単一モーダルで極致を目指す」ことだったが、闫俊杰はAGIは必ず「多モーダル」になると予測し、創業直後から音声・画像・テキストの三つのモーダルを同時に開発した。各モーダルを「最低限の機能を確保」したうえで、後に統合するという戦略は、技術負債を回避しつつ2025年に音声で世界第一、動画で世界第二、テキストでトップクラスの性能を実現する基盤となった。
OpenAIのSora 2が多モーダル融合で成果を上げたことは、MiniMaxの早期選択がいかに先見的であったかを裏付けている。
アルゴリズムイノベーションと「交錯思考」
MiniMaxはモデル推論に「交錯思考（Interleaved Thinking）」という新機構を導入した。これは「実行→思考→再実行」のサイクルをモデル内部で回すことで、タスク遂行の効率と正確性を同時に向上させるものである。この機構は国外のOpenRouterやOllamaといった主要推論フレームワークでも採用され、国内のKimiやDeepSeekにも波及した。
闫俊杰の哲学と人材戦略
闫俊杰は「天才」よりも「第一原理に基づく科学的手法」を重視する姿勢を示した。彼自身は河南の小さな県城で独学により微積分まで学び、商湯での厳しい顔認識開発経験を通じて「長期的な取捨選択」の重要性を体得した。
同社の採用方針は「Intelligence with Everyone」という壁に掲げられ、初めての職場である社員が多数を占める。結果として、全世界200か国以上で2.12億ユーザー、10万社以上の企業・開発者がMiniMaxの多モーダルモデルを利用している。
中国AI産業に示す第三の道
MiniMaxが示すのは、単に資金力で勝負するのではなく、リソース制約を逆手に取った「技術的逆転」の道である。闫俊杰は「プロジェクトではなくユーザーを作る」「国内外を同時に攻める」ことを創業理念として掲げ、2022年に多くの国内スタートアップがToBに舵を切る中、同社はToCでグローバル市場を狙った。
この戦略は、短期的な利益追求よりも長期的な技術基盤の構築を優先し、結果として中国AI企業が米国企業の1/50の投資でほぼ同等の成果を出すという「資源効率」の好例となっている。
まとめ
MiniMaxは、資源が限られた環境でも「第一原理」と「多モーダル」への早期投資、そしてアルゴリズムイノベーションでAGIに近づく道筋を示した。闫俊杰の「非天才主義」的リーダーシップは、技術者が自らの手で問題を分解し、合理的に解決策を導く姿勢を象徴している。中国AI産業が今後どのように進化するかは不透明だが、MiniMaxの取り組みは「第三の道」と呼べる新たな選択肢を提示している。