三地连签三单，国产大模型出海出现分层信号
2026年9月，国产AI出海赛道出现了一波集中落地的案例。在半个月左右的时间里，沙特、硅谷、新加坡三地分别公开了与MiniMax的合作。把这些订单放在一起看，可以观察到一个趋向：海外客户的需求结构正在细分。
9月3日，沙特主权投资基金PIF所辖的AI机构HUMAIN披露，已基于MiniMax M3底座打造出一款承载本国AI基础设施建设任务的主权大模型。9月11日，位于硅谷的AI独角兽Genspark以M3开源底座为基础实施二次开发，面向企业办公场景推出了商用PPT模型Gen-1 Slides。9月16日，新加坡政府联合本土运营商Singtel，将MiniMax旗下三款AI产品纳入SWDA国家AI技能普惠计划。
主权国家、硅谷创业公司、东南亚政府，这三类海外客户所提出的诉求不同，但都指向同一个背景：海外客户的服务需求已经开始分层。面对更多元、层次更丰富的海外市场，中国大模型厂商需要拿出什么样的技术能力，又要如何把这些能力转化为可以持续的收入，成了业内共同思考的问题。
C端产品：自研模型与自然增长取代投流打法
C端产品是海外用户接触中国大模型的主要入口，关键在于能否满足真实使用需求。2024年至2025年，全球AI应用经历了一轮快速扩张，视频生成、语音合成、智能对话等工具成为创业热点，也成了中国团队走向海外的主要方向。不过热度之下同质化问题普遍存在，当功能和体验趋于接近时，依靠营销获取的用户难以沉淀为长期优势。在视频生成、语音合成这两条热门赛道，用户可以挑选的工具不断增多，仅仅做到“可用”并不足以真正吸引用户。
在这一背景下，依靠自研原生模型能力、凭借用户体验实现自然增长的产品显得更为稀缺。MiniMax全球企业业务负责人盛静远曾表示，“快速的投流往往收获的是没有忠诚度的用户。”他提到，公司倾向于把资金投入到用技术创新提升产品好用性上，口碑依托的是产品和技术本身。这背后是MiniMax一直坚持的“模型即产品”思路——将自研多模态大模型能力直接做成用户能感知、能上手的产品体验，而不是先大量买量再去补产品。
作为国内较早被海外市场知晓的模型企业，MiniMax凭借视频系的海螺AI、语音系的MiniMax Audio两条多模态产品线，以及海外版本的“星野”等产品，在两年前便已在全球市场站稳，并积累下用户基本盘。海螺AI视频产品于2024年8月上线，仅用5周时间便覆盖180多个国家和地区，网页版访问量增速超过800%；在a16z于2025年3月发布的第四期消费级AI应用榜单中，MiniMax视频产品的月访问量超过了Sora，显示出其在海外用户中的吸引力。
MiniMax Audio则把语音模型能力直接呈现给用户，其基于自研Speech语音模型打造，随迭代推进，Speech语音模型在2024年、2025年先后登上Artificial Analysis Speech Arena、Hugging Face TTS Arena两大国际权威榜单，综合能力对标并超越了OpenAI、ElevenLabs的同类产品。
这条产品线还在继续延伸。今年7月，MiniMax发布通用多模态生成模型H3，将文本、图像、视频和声音纳入统一的上下文理解，并支持音视频生成与编辑。H3的配套Harness、MiniMax Design进一步释放模型生产力，让用户能够围绕电商、广告等具体任务展开创作。对用户而言，产品提供的能力从单次素材生成，扩展到多个制作环节的协同。
除个人用户体验之外，国产AI产品也在借助海外本土渠道进入公众技能培训这样的政府命题。在新加坡SWDA支持的AI课程配套订阅计划中，MiniMax旗下MiniMax Agent、海螺AI、MiniMax Audio三款产品被纳入Singtel AI Pass。符合条件的新加坡公民参加指定课程后，可在Singtel AI Pass、ChatGPT Plus、Google AI Pro、Microsoft 365等订阅选项中选一项。
就目前而言，应用产品仍是全球用户了解并体验AI最便捷的方式，而这些在真实使用场景中积累的反馈，又会反过来优化模型本身的能力。
Token出海：API与云渠道把调用量变成收入
除了直接使用国产AI应用，一些开发者和企业也希望把模型能力接入自有产品，API为这类需求提供了入口，并且已经成为全球多数开发者和创作者的主流做法。如果说产品层比的是体验，API服务要解决的是客户能否以合适成本、稳定表现将模型接入自有业务。
2025年末到2026年初，开源智能体框架OpenClaw在全球开发者社区引发关注，Token调用量随之呈指数级增长。随着全球AI应用生态逐步成熟，海外需求从终端用户的轻量使用，延伸到开发者与企业的场景化落地。过去开发者调用大模型大多是一问一答式的单次推理，Token消耗相对有限；而Agent需要自主拆解任务、循环调用工具、反复推理修正，同一个任务的Token消耗可能是过去的几十倍。
AI出海也不再只比拼C端用户规模，面向全球开发者的API服务能力、性价比、稳定性成为新战场，OpenRouter这类模型聚合平台成为全球模型角逐的前沿阵地。近半年以来，OpenRouter调用量榜单几乎是中国大模型轮流占据。9月7日至13日这一周，中国大模型在OpenRouter平台的周调用量约为61.2万亿Token，美国模型约为21.8万亿，中国模型的调用量接近美国的3倍，并已连续20周保持领先。一场原本被视作美国主场的竞争，主导权正在转移。而调用量起来之后，接下来要解决的是如何把它转化为实际收入。
国产模型企业也在积极拓展海外云平台渠道。今年3月，MiniMax陆续入驻亚马逊、微软、谷歌三大全球云平台，成为国内少数完成顶级云厂商全覆盖的大模型厂商。对海外企业客户来说，模型能否在自身使用的云平台上直接调用，往往比榜单排名更能影响采购决策。
MiniMax 2026半年报显示，2026上半年MiniMax B端收入同比增长703.1%，收入占比从30.3%提升至63.4%，超过C端成为第一大收入来源；企业开发者客户突破200万，是2025年底的十倍。公司海外收入占比约为60%，国际化仍是MiniMax收入结构的重要特征。
不难看出，MiniMax在Token出海这条线上的打法相当清晰：先靠极致性价比在开发者市场打出声音，再借助三大云厂商和海外头部客户的渠道背书取得企业客户信任，同时推出全模态Token Plan订阅计划，把中小开发者的调用流量沉淀为结构化、可增长的企业级收入。对多数企业客户和普通开发者而言，模型需要在效果、成本和稳定性之间取得平衡，才能进入长期运行的业务。无需自研模型、不碰底层运维，按需调用Token、按量付费使用，已足以支撑公司日常业务，这也是当前适配大众市场的主要出海模式。
从“用AI”到“造AI”：开源底座成为一门生意
当越来越多国家和海外企业把AI基础设施视为自有资产，开源模型也从生态打法变成了一门生意。一部分海外客户不再满足于调用现成API接口、使用标准化能力，而是希望依托成熟的大模型基座，结合本土数据和行业场景完成深度预训练与二次开发，打造能独立迭代的专属模型体系。自2026年以来，越来越多这类订单开始流向中国厂商，9月以来的几个标杆项目就是这一转向的直接样本。
订单为何转向中国厂商？沙特需要的是原生阿拉伯语能力。HUMAIN CEO Tareq Amin在公告中谈到，阿拉伯语的使用人口有数亿之多，但这门语言在AI前沿技术领域长期代表性不足。这里有一个易被忽略的技术细节：用英语语料机器翻译为阿拉伯语训练出来的模型，即便数据量再大，也容易带着源语言的语法习惯，生成语法正确却不符合本地语感的阿拉伯语。因此要做阿拉伯语大模型，真正的考验是在不同方言和语境下能否维持稳定、可靠的表现。
HUMAIN选择在MiniMax M3基础上进行二次训练，而不是直接调用现成产品。Humain-M3使用了超过1万亿Token的原生阿拉伯语文本，重点强化阿拉伯语理解与生成、本地文化适配能力，以及Agent、工具调用等能力。在7项阿拉伯语权威基准测试中，Humain-M3取得89.37%的等权平均分，并在5项中位列第一。M3提供成熟的模型架构和通用能力，HUMAIN提供语料以辅助阿拉伯语专项训练，这种分工也呼应了沙特“2030愿景”中建设本土AI能力的战略目标。
Genspark的考虑更为直接：在降低成本的同时不能牺牲质量。Genspark平台单日最多生成12万套PPT，大规模调用顶级闭源模型带来的账单压力不容忽视。Genspark基于开源的MiniMax M3，联合Fireworks AI进行后训练，推出PPT专用模型Gen-1 Slides。测试结果显示，在三组数据集、九项评测组合中，Gen-1 Slides取得8项第一，综合质量与Claude Opus 5处于同一水平。完成一套PPT的平均模型调用成本约为0.44美元，仅为Opus 5（约4.16美元）的十分之一。
为何选择M3而不是其他模型？M3的原生多模态能力、百万级长上下文以及工具调用稳定性，恰好覆盖PPT生成的核心需求。同时M3的MoE架构与参数设计，对后训练所需的计算与部署资源要求更低，后训练迭代效率更高。由于M3开放了模型权重，Genspark得以跳过预训练环节，将预算与研发资源集中投入到PPT专项训练，在数周内便完成模型开发。在合作官宣文章中，Genspark专门向MiniMax团队表达了感谢。
“底座复用”也发生在多模态领域。H3开源后，MiniMax与生态伙伴围绕不同使用场景继续训练和优化模型，并在社区中开放。其中，与fal选择面向实时生成做后训练和推理优化，推出的H3 Max最为火爆。H3 Max生成一段长度5秒、768p的音视频所需时间不到3秒，已经跨过实时直播所需的速度门槛。由此，海外还接连出现了“AI直播”“AI TikTok”等玩法。
开源商用规则分化：智谱与MiniMax的两条路径
近两年，中国头部大模型在开源路线上进展明显，多款旗舰模型性能达到国际水准。但能力只是第一步，真正决定这门生意能否长久的是如何把能力转化为真金白银的收入。过去开源更多是厂商拉新引流的手段，开放程度越高，生态规模往往越大；如今开源逐渐衍生出明确的商用规则、交付标准和变现路径，国内头部厂商也走出了不同路径。
智谱GLM采用MIT协议，允许商用、修改和再分发，同时要求保留版权与许可声明，靠生态规模换取调用量。这类宽松许可有利于模型进入更多部署环境，生态采用能否转化为原厂收入仍取决于具体业务。MiniMax选择的则是另一条路：M3采用自拟社区许可协议，门槛金额为2000万美元；对2000万美元门槛以下的商用，MiniMax也有要求，需要标注“Built with MiniMax M3”并发送一次性通知。即便没有触发另行授权条件，MiniMax也拥有一个潜在客户筛选池。
这套设计合在一起看，回答的其实是同一个问题：开源出去的能力怎样才能变成看得见的收入？相较于标准化的产品和API服务，基座模型交付面向的是一个高价值增量市场，聚焦有自主建模需求的主权机构、大型产业集团与垂直头部企业。这类合作的核心，是把底层基建交给客户，或承接委托再进行开发，将开源能力转化为实在的生意。
国产AI出海仍在加速。大众市场的轻量化使用需求依然稳固，同时自主可控、定制化的底层建模需求，正在成为海外市场的新增量。国内大模型厂商的出海竞争，早已不是单一的产品比拼或价格战。随着海外客户自主化需求持续释放，如何搭建一套分层适配的技术能力体系，以及长期稳健的商业回报设计，将是接下来所有出海玩家都要面对的共同课题。
小结：从沙特主权大模型到硅谷商用PPT模型，再到新加坡国家级技能计划，MiniMax半个月内的三笔合作表明国产大模型出海已进入分层服务阶段：C端拼产品体验，API拼性价比与渠道，基座交付拼定制化能力与商用规则设计。据MiniMax 2026半年报，其B端收入同比增长703.1%，占比升至63.4%，海外收入占约六成，这一结构性变化或将成为国产大模型厂商出海路径的参照。