Yan Junjie começou como estagiário na Baidu, construindo a MiniMax com 500 milhões de dólares, cobrindo 200 países e regiões, com 236 milhões de utilizadores. O valor da empresa disparou quase oito vezes em dois meses, ultrapassando os 300 mil milhões de HKD; sob a pressão do bloqueio de chips, a arquitetura MoE e a estratégia de alta eficiência com baixo poder de cálculo tornaram-se um exemplo do avanço da IA na China. Este artigo é originado de Lin Wanwan, organizado, traduzido e escrito pela ForesightNews.
(Prévia: gastou 705 dólares por mês, sem receita, este é o desfecho normal de uma startup de IA)
(Complemento: por que Trump convocou vários países para defender o Estreito de Hormuz, mas nenhum aliado o apoiou?)
Índice do artigo
Alternar
- Uma aposta feita mais de um ano antes
- Uma tabela de acionistas peculiar
- 385 pessoas e 1% do dinheiro
- Grandes montanhas podem ser transpostas
Em 2014, um estagiário da Baidu chegou, um doutor do Instituto de Automação da Academia Chinesa de Ciências, vindo de uma cidade do condado de Henan. Ele fez uma conta: após a graduação, o destino ideal seria a IBM, programando em Java, com salário anual de 280 mil yuan.
Na primavera de 2026, uma ferramenta de IA chamada OpenClaw explodiu globalmente, com desenvolvedores usando modelos de grande escala para sustentar o agente. Um modelo rápido e barato, que consumiu 1,44 trilhão de tokens em uma semana na OpenRouter, conquistando o primeiro lugar em todas as plataformas.
Este modelo chama-se M2.5, a empresa é a MiniMax.
Dois meses após o IPO, o preço das ações saltou de 165 HKD para 1300 HKD, a avaliação ultrapassou os 300 mil milhões, embora seja uma empresa com receita anual inferior a 80 milhões de dólares.
Quem criou a MiniMax foi o mesmo estagiário de doze anos atrás, Yan Junjie.
Uma aposta feita mais de um ano antes
Na primavera de 2021, Yan Junjie voltou para sua cidade natal em Henan para passar o Ano Novo, visitar seu avô.
O avô disse que queria escrever um livro de memórias, registrando seus 80 anos de vida. Mas ele não digitava, não conseguia organizar bem suas histórias, tentou várias vezes e acabou deixando de lado.
Yan Junjie trabalhou na indústria de IA por mais de dez anos. Naquele momento, ele percebeu de repente que tudo o que fazia, mesmo tendo impacto na indústria e ajudando muitas empresas, não tinha utilidade alguma para um idoso querendo escrever suas memórias.
Esse detalhe foi posteriormente citado várias vezes, com um tom de história inspiradora. Mas realmente explica uma coisa: sua motivação para fazer IA era simples, permitir que pessoas comuns realmente usassem. Essa obsessão impulsionou uma série de decisões contra a intuição.
No final de 2021, ele deixou a SenseTime.
O momento foi crucial. Na época, a SenseTime se preparava para abrir capital em Hong Kong. Ele era vice-presidente, vice-diretor do instituto de pesquisa, CTO do grupo de cidades inteligentes. Saiu quando a empresa estava no auge de seu valor. Não esperou pelo IPO, nem por realizar sua riqueza, apenas saiu.
O ChatGPT foi lançado em novembro de 2022.
A MiniMax foi fundada em dezembro de 2021.
Essa diferença de tempo foi a base de tudo. Yan Junjie disse mais tarde que, se não tivesse começado tão cedo, no ambiente de financiamento onde “pesquisadores famosos e grandes empresas com background em IA eram mais valorizados”, a MiniMax não conseguiria competir.
Seus pais eram pessoas comuns. Estudaram no ensino médio na cidade do condado, entraram na Universidade de Southeast, no curso de Matemática, depois fizeram doutorado na Academia Chinesa de Ciências, pós-doutorado na Tsinghua, entraram na SenseTime, e seguiram seu caminho, sem experiência internacional ou conexões influentes.
Durante seu estágio na Baidu, ele teve contato com Yu Kai da Horizon Robotics. Yu Kai disse depois que a capacidade acadêmica pode ser treinada, mas poucos conseguem transformar a tecnologia de IA em implementação prática. Yan Junjie é um desses.
Após ingressar na SenseTime, ele passou sete anos de estagiário a vice-presidente. Em 2018, com equipe reduzida, liderou o desenvolvimento de um algoritmo de modelo “All for One”, superando face recognition de concorrentes como Megvii e Yitu, conquistando a liderança do setor. Alguém comentou que ele “lê artigos com velocidade impressionante, não se prende a clichês, só busca a essência”. Essa eficiência se tornou a cultura da MiniMax.
Ele nomeou a empresa MiniMax, inspirado no algoritmo de minimax da teoria dos jogos de von Neumann.
Ele explica que, ao tomar decisões, primeiro se protege contra o pior risco, depois escolhe a solução relativamente mais ótima.
Uma tabela de acionistas peculiar
Em dezembro de 2021, a MiniMax completou uma rodada seed de 31 milhões de dólares, com avaliação pré-money de 170 milhões de dólares. Investiram Mihayou, IDG, Hillhouse e Yunqi.
O investimento da Mihayou foi especial. Yan Junjie tem uma boa relação com Liu Wei, presidente da Mihayou, que entrou na rodada seed, e ainda é diretor não executivo na MiniMax.
A Mihayou é cliente da MiniMax, usando seus modelos para NPCs, diálogos e geração de enredos em jogos.
Após a rodada seed, ocorreu um pequeno incidente.
Em março de 2023, o Silicon Valley Bank declarou falência. Na época, toda a liquidez da MiniMax estava lá. Foi um dos momentos mais arriscados do início, sem dinheiro, num ambiente de financiamento caótico. Mas eles resistiram, e dois meses depois receberam uma rodada Série A de 257 milhões de dólares, com avaliação de 1,157 bilhões de dólares.
Depois, a lista de investidores ficou ainda mais impressionante. Alibaba entrou, Tencent entrou, Sequoia também. Antes do IPO, foram sete rodadas, totalizando quase 1,5 bilhão de dólares, com avaliação de 4,2 bilhões de dólares. Após o IPO, Alibaba detém 12,52%, sendo o maior acionista externo.
Yan Junjie tem o hábito de negociar apenas com os principais investidores. Encontrou Shen Nanpeng da Sequoia, Zhang Lei da Hillhouse.
Mas há um acionista na tabela que merece destaque: Yuan Yeyi.
Nascida em 1994, formada em Engenharia Eletrônica na Johns Hopkins, com especializações em Economia e Matemática. Logo após a graduação, entrou na SenseTime, atuando em financiamento e estratégia de investimentos. Um ano depois, tornou-se assistente administrativa do CEO Xu Li e diretora do departamento de estratégia. Participou profundamente de todo o processo de IPO da SenseTime.
Em 2021, saiu junto com Yan Junjie para empreender.
Alguns investidores a descrevem como “competente, com presença forte, com grande capacidade de execução, madura além de sua idade”. Sua divisão de tarefas com Yan Junjie é clara: um define a visão tecnológica, o outro transforma essa visão em dinheiro e recursos. Yan Junjie mergulha na tecnologia, não se importa de ficar careca, mas o mercado, o capital e a globalização são o campo de batalha de Yuan Yeyi.
No dia do IPO, ambos estavam no mesmo palco. Yuan Yeyi, com 31 anos, avaliada em mais de 40 bilhões de HKD.
385 pessoas e 1% do dinheiro
Na IPO, a MiniMax tinha 385 funcionários, média de idade 29 anos.
Desde sua fundação até setembro de 2025, gastaram cerca de 500 milhões de dólares. OpenAI gastou entre 40 e 55 bilhões de dólares no mesmo período.
Esse contraste é quase absurdo. Com menos de 1% do dinheiro de seus concorrentes, criaram uma empresa líder global em múltiplas modalidades. Economizar é consequência. A verdadeira razão é que eles levaram a IA ao extremo. 80% do código da empresa é gerado por IA, que chamam de “estagiário”. Esses “estagiários” têm permissões altas, acessando o repositório de código, modificando ambientes online, conversando no Feishu, revisando e colocando em produção.
Essa eficiência faz com que a produtividade por pessoa na MiniMax seja anormalmente alta.
No produto, desde o início, seguiram a estratégia multimodal: linguagem, vídeo, voz, música, simultaneamente. Enquanto outros focam em diálogos com ChatGPT, Yan Junjie aposta na fusão multimodal. Sua visão é que multimodalidade é a base para inteligência contínua; sem ela, a próxima geração de modelos não terá chance.
Na summer de 2023, tomou uma decisão ainda mais radical.
Concentrar 80% do poder de cálculo e recursos de pesquisa na arquitetura MoE (sistema de especialistas híbridos).
Na época, o mainstream doméstico ainda evoluía modelos densos, considerados “tecnologia de ponta, mas imatura”. A lógica de Yan é simples: para atender milhões ou bilhões de usuários, o custo e a latência de tokens gerados não suportam modelos densos. Sem MoE, o scale não é possível, tudo seria inútil.
No início de 2024, a MiniMax lançou o primeiro grande modelo MoE nacional.
Na parte de produto, também não competiram pelo mercado doméstico. Para consumidores finais, criaram Xingye e Talkie, um no mercado interno, outro no externo, focados em companhia de IA; a Helix AI criou geração de vídeos, e em meados de 2024, ficou por seis meses consecutivos com maior número de usuários ativos mensais em aplicações globais de geração de vídeo.
Atualmente, os números: 236 milhões de utilizadores, cobrindo 200 países e regiões, com 73% de receita no exterior. 214 mil clientes empresariais e desenvolvedores, com Google Vertex AI, Microsoft Azure, AWS já implantando modelos da MiniMax; Notion também escolheu o primeiro modelo open source da MiniMax.
Em fevereiro, a ARR ultrapassou 150 milhões de dólares, o consumo diário de tokens da série M2 é seis vezes maior que em dezembro do ano passado, com crescimento de mais de 10 vezes na área de programação.
Essa é a razão pela qual o mercado atribui uma taxa de mercado de 200 vezes ao valor de mercado.
Mas há um número que precisa ser analisado com cuidado.
No relatório anual, a margem bruta do consumidor final é de 4,7%, enquanto a do setor empresarial é de 69,4%. 67% da receita vem do consumidor final, mas quase não contribui para a margem bruta. No quarto trimestre, a margem bruta do consumidor caiu para cerca de 2,1%. A margem bruta geral aumentou de 12,2% para 25,4%, principalmente porque a receita do setor empresarial cresceu rapidamente no último trimestre, elevando a média.
É uma questão sem resposta definitiva.
Grandes montanhas podem ser transpostas
Em junho de 2025, a MiniMax lançou o modelo M1.
Yan Junjie postou no WeChat Moments:
“Primeira vez que senti que uma grande montanha não é intransponível.”
Por trás dessa frase, a realidade é que as principais capacidades de modelos na China e nos EUA podem estar separadas por apenas 5%, mas esses 5% fazem com que empresas estrangeiras dominem cenários de valor 10 vezes maior, cobrem preços 10 vezes maiores, criando uma disparidade comercial quase de cem vezes. A OpenAI tem uma avaliação superior a 700 bilhões de dólares. A MiniMax, após o IPO, vale 800 bilhões de HKD, menos de 100 bilhões de dólares.
Ele fez uma previsão: no futuro, haverá cinco empresas de AGI de topo global, pelo menos duas delas chinesas, e uma delas poderá liderar.
Após o IPO em 9 de janeiro, ele apareceu em uma reunião de especialistas e empresários liderada pelo primeiro-ministro em 19 de janeiro, tornando-se o segundo fundador de grande modelo de IA a participar, após Liang Wenfeng da DeepSeek.
Em 2 de março, saiu o primeiro relatório anual, e as ações dispararam.
Na apresentação financeira, Yan Junjie falou por um longo tempo sobre um ponto: a MiniMax precisa passar de uma “empresa de grandes modelos” para uma “plataforma na era da IA”.
Ele propôs uma fórmula para o valor da plataforma: densidade de inteligência × throughput de tokens. Na era da internet, a plataforma é uma entrada de tráfego; na era da IA, é uma empresa capaz de definir fronteiras de inteligência e colher dividendos comerciais. Google, OpenAI, todos estão fazendo isso.
Seus concorrentes têm dezenas de vezes seu tamanho.
O listing em Hong Kong apenas o colocou em outro campo de batalha. Relatórios trimestrais, analistas, pressão de valor de mercado — tudo isso não tem relação com programação. O mercado secundário não valoriza emoções, só números. A história do consumidor final precisa se converter em margem bruta, o crescimento do setor empresarial precisa se manter, quando o M3 sai, essas perguntas terão que ser respondidas a cada trimestre.
Mas, olhando de uma perspectiva mais ampla, a história da MiniMax não é só a história de uma empresa.
Nos EUA, nos últimos anos, o bloqueio de chips ficou cada vez mais rígido. A100, H100, H800 — todos com restrições. A lógica é direta: ao restringir o poder de cálculo, restringe-se a garganta da IA.
Na China, uma rota completamente diferente foi forçada.
A DeepSeek conseguiu rodar quase como o H100 usando o H800. A MiniMax gastou 500 milhões de dólares para fazer o que a OpenAI levou bilhões para alcançar. Yan Junjie apostou em MoE em 2023 porque seu hardware não suportava a inferência de bilhões de usuários. O M2.5, funcionando uma hora, custa 1 dólar, um vigésimo do GPT-5. Arquiteturas de atenção híbrida, atenção linear, algoritmos CISPO — inovações surgiram por necessidade.
O bloqueio de chips pretendia ampliar a disparidade, mas na prática forçou as empresas chinesas de IA a evoluir por rotas de baixo poder de cálculo e alta eficiência.
Com menos dinheiro, menos restrições, menos pessoas, eles foram forçados a desenvolver capacidades de engenharia e inovação de arquitetura extremas.
Assim como a Huawei faz com chips, ao bloquear uma capacidade, eles compensam em outras dimensões, e nesse processo podem criar coisas que o adversário não consegue imaginar.
A OpenAI atualmente tem mais de 4000 pessoas, gastou 8 bilhões de dólares em caixa até 2025, e planeja investir 600 bilhões de dólares em poder de cálculo até 2030. A MiniMax, com 385 pessoas, gastou 500 milhões de dólares no total.
Quem vencer ainda não se sabe. Mas, pelo menos agora, menos pessoas acreditam que a MiniMax vai morrer.
Aquele doutor de Henan que estagiou na Baidu provavelmente não imaginava que, doze anos depois, estaria na posição em que está, sustentada por uma competição tecnológica de nível nacional.
Ele escolheu continuar na corrida.
