MiniMax实践分享：从Token无上限到全员Agent，AI Native组织如何进化

事件概述

在2026中国AIGC产业峰会上，MiniMax ToB中国区商业化负责人胡维琦分享了AI创业公司内部的AI Native组织实践。MiniMax是一家专注文本、视频、语音、音乐多模态模型的公司，2026年1月在港股上市。

核心实践与经验

1. 不限Token、全员Agent

• 从2024年9月起，MiniMax给全员不限Token提供Cursor（AI编程工具）；2025年8月启动Agent项目。
• 公司只有400多人，法务、财务、HR、销售等岗位人手不足，均通过Agent辅助工作，例如HR用Agent筛选简历、面试评估；市场岗位用Agent生成宣发视频、跟踪销售线索、管理销售过程。
• 开发人员使用自研AI作为开发工具，仅在代码提交时人工确认审核。

2. 效果数据

• 内部研发效率提升30%。
• 30%～50%的代码已由模型自动生成。
• Agent任务中，MiniMax 2.5/2.7模型在任务闭环率、响应速度和性价比方面表现突出。

3. 切入场景的选择策略

• 从人类最不愿意干的高价值场景切入：这些场景内部阻力最小，一旦AI提效，员工满意度提升，更容易在公司内推广AI使用。

4. 组织形态变化

• AI广泛使用让组织更扁平：很多研发不再区分前端和后端；产品同学可以直接用AI出Demo，再交由研发决定是否批量生产。
• 不同员工对AI的接受度不同，Token消耗量正在成为衡量效率的新指标。

值得关注的观点

• “与其焦虑，不如加入”：企业做AI实践最有效的方法是直接动手尝试，不必关注营销号内容。
• “AI的序幕才刚刚开启”：未来2-3年AI会与各行业深度融合，改变生产力工具、商业模式和组织构成。
• MiniMax认为AGI的定义是“Intelligence with Everyone”（所有人都用得起的AI），因此坚持大模型与应用并行、ToC与ToB并重。
• 公司内部通过Dogfooding（自己用自己产品）形成场景与效果的闭环，模型使用过程会反哺模型研发。