Четырехчасовое интервью MiniMax Янь Цзюньцзе и Ло Юнхао: Прокладывая третий путь для ИИ в Китае — горы преодолимы.

В то время как вся индустрия ИИ обеспокоена количеством ежедневно активных пользователей (DAU) и объемами финансирования, основатель MiniMax Ян Цзюньцзе демонстрирует почти холодное безразличие.

Сидя напротив Ло Юнхао, Ян Цзюньцзе совсем не похож на технологического новичка, возглавляющего компанию-единорога в сфере искусственного интеллекта.

Он отказался говорить об изменении мира, вместо этого откровенно признавая свои опасения. Эти опасения были вызваны не деловой конкуренцией, а самой технологией — когда модели начинают превосходить человеческие возможности, создатели первыми начинают испытывать беспокойство.

Если что-то можно измерить количественно, модель неизбежно будет превосходить человека или, по крайней мере, достигнет уровня лучших людей. Все наиболее успешные модели изначально встречались с определенной долей опасения.

Согласно интервью изданию LatePost, в MiniMax показатель DAU, считающийся золотым стандартом в интернет-индустрии, был прямо определен Яном Цзюньцзе как «показатель тщеславия».

В 2025 году, в условиях жесткой конкуренции со стороны гигантов, нехватки вычислительных мощностей и оттока спекулятивных инвестиций, MiniMax переживает коррекцию своего подхода: компания больше не следует логике мобильного интернета, которая заключается в достижении роста за счет масштабного развертывания и удержании пользователей путем добавления новых функций, а возвращается к сути: рассматривает модель как важнейший продукт .

В эпоху больших моделей реальным продуктом является сама модель; традиционный продукт больше похож на канал сбыта. Если модель недостаточно «умная», то каким бы хорошим ни был продукт, он бесполезен.

В ходе беседы между Ло Юнхао и Янь Цзюньцзе я узнал, что компания MiniMax, занимающаяся разработкой искусственного интеллекта, с самого начала своего существования выбрала технологический путь, который был обречен идти вразрез с общепринятыми нормами.

В то время как все пытаются найти китайского OpenAI и Сэма Альтмана, Ян Цзюньцзе пытается доказать ценность «негениев». История MiniMax — это не вспышка гениальности, а точный эксперимент о том, как открыть узкую дверь к искусственному общему интеллекту в условиях ограниченных ресурсов с помощью крайне рациональных вычислений и корректировок.

Используйте 1/50 своих фишек, чтобы достичь AGI.

Техническая стратегия MiniMax за последние три года выглядит как серия отдельных рискованных шагов, но в действительности она скрывает единую логическую нить: как оптимизировать процесс более разумным способом, а не просто накапливать вычислительные мощности, чтобы приблизиться к верхнему пределу общего искусственного интеллекта при ограниченных ресурсах .

В то время как отрасль всё ещё была сосредоточена на текстовых вычислениях, MiniMax приняла крайне рискованное решение: с самого начала сделала ставку на мультимодальные вычисления. Ян Цзюньцзе позже объяснил, что с самого начала они чётко понимали, что настоящий искусственный общий интеллект должен включать мультимодальные входные и выходные данные.

Когда они начинали свой бизнес более трех лет назад, готовой технической дорожной карты не существовало. Их стратегия заключалась в том, чтобы сначала заставить работать каждый метод, а затем интегрировать их, когда придет время. Эта настойчивость в то время была встречена с большим скептицизмом — основное направление в отрасли считало, что сначала им следует сосредоточиться на совершенствовании одного метода.

Однако, по мнению Яна Цзюньцзе , суть AGI заключается в мультимодальном слиянии. Если его не продвигать синхронно сейчас, технический долг станет фатальной проблемой, когда слияние потребуется позже. Эта неконсенсусная настойчивость позволила MiniMax занять первое место в мире по аудио, второе по видео и прочно закрепиться в высшем эшелоне возможностей обработки текста к 2025 году.

Система Sora 2 от OpenAI недавно продемонстрировала замечательные результаты благодаря многомодальному слиянию данных, что в некоторой степени подтверждает дальновидность MiniMax, выбравшей этот технологический путь на раннем этапе своего предпринимательского пути.

Но еще более радикальным является то, что Ян Цзюньцзе на ранних этапах своего предпринимательства сломал традиционную модель исследований в области искусственного интеллекта.

Это был первый набор убеждений, который подвергся сомнению, когда компания только начинала свою деятельность, — убеждение, что при построении большой модели нельзя слепо полагаться на предыдущий опыт; её необходимо разложить на составляющие, используя базовые принципы. Примерно четыре-пять лет назад в области искусственного интеллекта основное внимание уделялось написанию множества математических формул и созданию очень сложных и замысловатых теорий.

Однако в основе этого поколения искусственного интеллекта лежит масштабируемость, которая позволяет достигать лучших результатов самым простым способом, и эти результаты могут продолжать улучшаться по мере увеличения объема данных и вычислительной мощности.

Техническая интуиция Яна Цзюньцзе сформировалась во время его стажировки в Baidu в 2014 году. В то время генеральный директор Anthropic, Дарио Амодей, также проходил стажировку в Baidu, и именно там он обнаружил прототип закона масштабирования.

Ян Цзюньцзе сказал, что законы масштабирования были фактически обнаружены в 2014 году, когда они работали над распознаванием речи, но получили широкое признание только около 2020 года. «Они существовали шесть лет назад, и тот инцидент произошел в китайской компании, поэтому то, что произошло потом, немного жаль».

Этот опыт заставил Янь Цзюньцзе осознать, что Китай не лишен возможностей, а скорее упускает шанс превратить технологические достижения в промышленные преимущества .

Реальность сурова. Ян Цзюньцзе прекрасно осознает разрыв между Китаем и Соединенными Штатами. Он произвел расчеты: рыночная капитализация лучших американских компаний в 100 раз выше, чем у китайских стартапов, и их выручка также примерно в 100 раз выше, чем у китайских стартапов, но их технологии могут опережать китайские лишь на 5%, в то время как они тратят в 50-100 раз больше денег.

Так почему же китайские компании могут добиться тех же результатов, затратив всего лишь 1/50 часть средств, с разницей, возможно, всего в 5%? Главная причина заключается в том, что Китай обладает очень высококвалифицированным кадровым резервом. Что еще более важно, вычислительные мощности Китая значительно отстают от американских, поэтому для достижения тех же результатов требуются более инновационные методы.

Хотя принципы могут быть теми же, на самом деле существует множество нововведений в методах и в каждом модуле.

Ограничения вычислительной мощности не обязательно являются проклятием; напротив, они могут стать толчком для инноваций .

Это объясняет, почему MiniMax первым начал исследовать архитектуру MoE в 2023 году, почему он осмелился сделать ставку на линейный механизм внимания в 2025 году и почему он вернулся к полному механизму внимания в модели M2.

При выборе любой технологии необходимо найти баланс между качеством, скоростью и ценой в условиях ограниченных ресурсов .

Если логика DeepSeek заключается в том, чтобы «выжать максимум вычислительной мощности из экстремальных условий за счет инженерной оптимизации», то MiniMax — это о том, чтобы использовать более широкие возможности при ограниченных ресурсах благодаря алгоритмическим прорывам и инновациям в механизмах.

Один придерживается размеренного и методичного подхода, а другой — нетрадиционного и рискованного.

Одно из самых удивительных нововведений — это «чередующееся мышление» в механизме рассуждений модели MiniMax, которое позволяет модели продвигаться к выполнению задачи в цикле «действие — остановка для размышления — повторное выполнение действия».

Этот новый механизм быстро способствовал адаптации и поддержке основных зарубежных фреймворков для выполнения логических выводов, таких как OpenRouter и Ollam, а также побудил отечественные модели, такие как Kimi и DeepSeek, постепенно добавлять аналогичные возможности.

Но за этими достижениями стоит вопрос, заслуживающий большего внимания: как команде, возглавляемой людьми, не вернувшимися из Силиконовой долины, и воспринимаемой посторонними как «низовая», удалось создать ведущую в мире модель?

Ответ Янь Цзюньцзе был неожиданным.

Искусственный интеллект — это не какая-то мистическая концепция, а инженерная задача, которую можно разложить на составляющие, используя базовые принципы. Например, как следует проектировать алгоритм, как следует строить конвейер обработки данных и как следует оптимизировать эффективность обучения? Каждая из этих задач имеет очень четкую цель.

Именно на основании этого суждения Ян Цзюньцзе отказался от поисков «гениев» и вместо этого поверил, что научная методология может позволить обычным людям реализовать свой исключительный потенциал. Он также упомянул, что в компании довольно много вернувшихся сотрудников, но многие из тех, кто действительно может сыграть ключевую роль, по сути, занимают свою первую должность.

На стене переговорной комнаты MiniMax красуется надпись: «Интеллект для всех ». Это первоначальная идея Янь Цзюньцзе, положившая начало его бизнесу, и именно поэтому многие выбирают MiniMax.

Сегодня эта линейка продуктов становится реальностью: пользователи в более чем 200 странах и регионах мира используют мультимодальные модели MiniMax. Среди них 212 миллионов пользователей и более 100 000 предприятий и разработчиков, создающих новые продукты и услуги.

Лидеры в области искусственного интеллекта, не обладающие гениальными способностями.

Если отсутствие консенсуса в отношении технологических подходов очевидно, то траектория личностного роста Янь Цзюньцзе — это путь самосовершенствования в вопросах «антихрупкости».

Янь Цзюньцзе родился в небольшом уезде провинции Хэнань, где, несмотря на крайнюю нехватку ресурсов, развил в себе сильную способность к самостоятельному обучению.

В начальной школе я много читал, и некоторые из этих книг, возможно, не были предназначены для такого возраста. Например, я читал много книг для старшей школы и даже университета ещё до поступления в начальную школу. Мой отец преподавал в средней школе, поэтому я начал читать материалы для средней школы, а когда я учился в средней школе, я начал читать материалы для старшей школы. В старшей школе я даже начал изучать высшую математику. На самом деле, никто меня этому не учил; я просто читал сам.

Предпринимательский путь Янь Цзюньцзе отмечен его самообразованием — от начальной школы до средней, от старшей школы до высшей математики. Эта способность учиться раньше времени, не ограничиваясь рамками окружающей среды, оставалась неизменной на протяжении всей его предпринимательской карьеры. В то время как другие ждали наставников, которые бы их направляли, он уже разложил проблемы на составляющие, используя базовые принципы; в то время как другие жаловались на недостаток ресурсов, он уже преодолел этот разрыв благодаря своим исключительным способностям к самообучению.

Однако способность к самообучению не гарантирует беспроблемного пути. Это, несомненно, связано с «жестокой тренировкой», которую Ян Цзюньцзе прошел в SenseTime. Именно тогда он начал понимать, что для создания действительно лучшего продукта ему необходимо разработать систему распознавания лиц, и ему потребовалось около полутора лет, чтобы подняться с последнего места на первое.

Последние полтора года были невероятно мучительными. Он неизменно занимал одни из последних мест во всех технических тестах, что сломило бы большинство людей. Но Ян Цзюньцзе не сдался. Вместо этого он извлек из этого опыта ключевой принцип: нужно делать выбор; нужно выбирать то, что имеет долгосрочные последствия и может коренным образом изменить ситуацию, а не вносить незначительные исправления .

После всего пережитого самое важное — это обрести уверенность в собственных базовых суждениях.

Этот период трудностей закалил Янь Цзюньцзе двумя ключевыми качествами: во-первых, исключительной способностью принимать решения, готовностью отказаться от краткосрочных решений и сосредоточиться на долгосрочных прорывах; и во-вторых, чрезвычайно высокой психологической устойчивостью, способностью выдерживать длительные периоды неудач и сомнений.

Именно эти два качества позволяют MiniMax сохранять почти «буддийское» спокойствие, придерживаясь неконсенсусного подхода к технологиям, что позволяет Янь Цзюньцзе оставаться невозмутимым даже перед лицом таких трудностей, как кризис в Силиконовой долине и неудачи в обучении моделей.

Третий путь развития ИИ в Китае

Теперь, когда история MiniMax подошла к концу, естественно возникает более важный вопрос: учитывая, что развитие талантов требует времени, а технологическое развитие — цикла, как китайским компаниям, занимающимся искусственным интеллектом, создать свою собственную нишу для выживания в настоящее время?

Возможно, MiniMax не является стандартным решением, но Ян Цзюньцзе придерживается трех принципов с момента основания своего бизнеса:

Во-первых, мы не занимаемся проектами, мы работаем только с пользователями; во-вторых, мы одновременно ведем деятельность как внутри страны, так и за рубежом.

В 2022 году крупные отечественные компании все еще размышляли, стоит ли инвестировать в ИИ, в то время как стартапы, как правило, выбирали путь ToB (разработка проектов и продажа решений), чтобы быстро монетизировать свой бизнес. Но Ян Цзюньцзе выбрал самый сложный путь: ToC (теория ограничений) и с самого начала ориентировался на глобальный рынок.

Поэтому Ян Цзюньцзе решил оттачивать свои технологии в условиях более жесткой конкуренции за рубежом, а не вступать в борьбу за трафик с гигантами на внутреннем рынке. Это оказалось правильным решением — количество активных пользователей в день и уровень платных подписок MiniMax остаются высокими на зарубежных рынках, и это становится его конкурентным преимуществом.

Но самый сложный принцип — третий: рост, обусловленный технологиями, против роста числа пользователей.

Это решающее испытание для всех стартапов в сфере ИИ. Ян Цзюньцзе признался, что ему тоже было трудно принять решение, но в итоге он выбрал первый вариант, несмотря на то, что это означало пожертвовать краткосрочными данными, потерять менеджеров среднего звена и столкнуться со скептицизмом со стороны окружающих.

Развитие продукта и бизнеса за счет использования возможностей моделирования или методов роста, характерных для эпохи мобильного интернета, — оба подхода могут быть правильными, но они не могут сосуществовать. В конечном итоге мы пришли к выводу, что технологически ориентированный подход нам больше всего подходит.

В рамках технологически ориентированной стратегии Ян Цзюньцзе сделал еще один важный выбор: открытый исходный код.

Вскоре после выхода DeepSeek R1 в начале года Ян Цзюньцзе заявил, что если бы у него была возможность выбора, он бы с самого первого дня сделал его проект открытым. Он повторил это в разговоре с Ло Юнхао.

Фактически, концепция открытого исходного кода уже существует в области мобильных операционных систем. Apple использует закрытый исходный код, Android — открытый, и другие компании после Apple должны перейти на открытый исходный код, чтобы занять свою уникальную позицию и создать новую экосистему.

Для нашего прогресса другим нужна причина, чтобы выбрать нас, и открытость модели является очень важной причиной, поскольку она позволяет иметь достаточно высокий технический уровень доверия, знать свои возможности в области исследований и разработок и быть готовым к более глубокому сотрудничеству.

MiniMax продолжает волну открытого исходного кода, начатую DeepSeek. После выпуска MiniMax M2 платформа для анализа больших моделей Artificial Analysis описала его следующим образом:

Компания China AI Labs продолжает удерживать лидирующие позиции в области открытого программного обеспечения.

Выпуск MiniMax продолжает укреплять лидирующие позиции Китая в области искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, позиции, заложенные DeepSeek в конце 2024 года и поддерживаемые последующими релизами от DeepSeek, Alibaba, Zhipu, Kimi и других компаний.

Недавно OpenRouter, глобальная платформа агрегации моделей, совместно с a16z опубликовали отчет о состоянии ИИ на уровне 100 триллионов токенов, показав, что M2 быстро был принят и внедрен разработчиками по всему миру с момента его открытия.

Доля Китая в глобальном использовании открытого программного обеспечения выросла с 1,2% в начале 2024 года до 30% в настоящее время, что свидетельствует о смещении центра тяжести глобальной экосистемы открытого программного обеспечения в сторону Китая.

Но это соревнование еще далеко не закончено. По оценке Яна Цзюньцзе, физические ограничения вычислительной мощности и микросхем определяют наличие пределов количества параметров модели и ее стоимости. При ограниченном количестве параметров разные люди, идущие на разные компромиссы, неизбежно получат разные результаты.

Искусственный интеллект не будет доминироваться одной компанией, и не будет существовать вседозволенность. В конечном итоге он сойдется к модели сосуществования нескольких компаний, основанной на различных компромиссах.

В ответ на уточняющий вопрос Ло Юнхао о том, что «Китай упускает возможность внедрения GPT-3.5», Янь Цзюньцзе проявил прагматичный оптимизм. Он заявил, что самые важные вещи в успешном внедрении технологий в конечном итоге сводятся к двум словам: воображение и уверенность .

Многие американские компании возглавили множество трендов, что придало им уверенности в лидерстве в своих отраслях. Это справедливо и для некоторых китайских отраслей, таких как телекоммуникации и другие.

По крайней мере, индустрия искусственного интеллекта еще не достигла лидирующих позиций в этой области, но она все больше становится той, которая способна это сделать.

Это может стать третьим путем, по которому должны пойти китайские компании, занимающиеся искусственным интеллектом:

Для преодоления разрыва в вычислительной мощности используйте более продуманную архитектуру;

Развивайте таланты в области искусственного интеллекта посредством научно обоснованной организационной эволюции;

Оно само формирует свою форму в трещинах, а не подчиняется гигантам.

История MiniMax продолжается, и чернила на главе о китайском ИИ еще не высохли. Победа или поражение определяются не стартовой линией, а выбранным путем, темпом и настойчивостью.

В интервью Ян Цзюньцзе сказал:

Если заглянуть на три года вперед, то даже если это будем не мы, другие люди в Китае смогут это сделать.

Кто это будет через три года? И каким образом?

Ни один сиквел не вызывает такого ажиотажа, как этот, потому что в нём мы все будем персонажами.

#Добро пожаловать на официальный аккаунт iFanr в WeChat: iFanr (идентификатор WeChat: ifanr), где вы сможете в кратчайшие сроки увидеть еще больше интересного контента.

ifanr | Оригинальная ссылка · Посмотреть комментарии · Sina Weibo