我们严重低估了MiniMax；扎克伯格站在了奥特曼的对面；欧洲最强大模型的天才创始人；Notion AI在LLM来临时快速转身奔跑 | ShowMeAI

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1. MiniMax 创始人闫俊杰：我选的技术路线是上限最高的，几乎没有退路，选的算力方式也激进

• MiniMax 官网 → https://www.minimaxi.com

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🔔 话题关键词

• AGI：① 如何判断是否真正信仰 AGI；② 如何判断 AGI 真的到来了；③ MiniMax 核心信仰；④ 组织创新；⑤ 公司文化。

• 技术：① MoE 是一场技术豪赌；② Scaling Law 与中国大模型破局；③ 长文本能力 VS 多模态能力；④ GPU 不买只租；⑤ 技术团队的管理心得。

• 产品：① MiniMax 是国内第一家AI 2C公司；② 大模型创业公司必须技术和产品同时做；③ ChatGPT、Sora与AI原生应用特质。

🔔 补充一些前置信息

1. MiniMax 成立于 2021 年 12 月，是中国大模型创业公司中做产品最早、最多，投入也最大的一家，我们所熟知的 Glow、星野、海螺 AI 都来自这家公司。

2. MiniMax 近期刚完成 B 轮融资，成为了中国估值最高的大模型公司之一。

3. 创始人 闫俊杰 今年35岁，担任过商汤副总裁、研究院副院长和智慧城市事业群 CTO。更早前，他在中科院和清华大学研究计算机视觉。

4. 闫俊杰太低调了，从未公开露面，没有接受过任何采访。低调的 MiniMax 和沉默的闫俊杰在这篇访谈里锋芒毕露。或许，有些赞誉和目光，其实本该属于 MiniMax 👑

🔔 AGI 信仰

5. 判断一位人工智能创业者是否真正的 AGI 信仰，就看这个人创业是在 ChatGPT 发布 (2022年11月30日) 之前还是之后。MiniMax 创立于 2021 底，那时 AGI 在中国还是一个巨大的非共识。

6. 当大家认为 AI 不是 AI的时候，AGI大概就到来了。就像我们今天觉得「抖音就是抖音」，不会觉得它是一个基于推荐系统的内容分发软件。

7. 大成的公司都做了组织创新，让它们能持续做出越来越强的东西。MiniMax 要做一个成长型组织，聚拢基本素质足够优秀的人一起突破，弥补缺乏顶级 LLM 天才的短板。(大模型领域贡献前20，甚至前 50 的人，没有一个人在中国公司工作)

8. 自己疯狂的融钱让别人都会融不到钱，这是不对的。靠融资是打不死其他人的。拐点只可能来自于技术、产品或者是商业化效率的领先。

9. 公司文化：第一是不走捷径；第二个是 User-in-the-Loop；第三是技术驱动。

10. MiniMax 核心信仰：Intelligence with everyone。用最好的技术服务每一个人，与用户一起迭代成长，以及看到比想象得更快的技术进步速度。

🔔 技术路径

11. MoE 是一场技术豪赌。2023年夏天开始研发，2024年1月正式推出国内第一个 MoE 大模型。期间经历了两次失败。

12. 当时放了 80 % 以上的算力和研发资源做 MoE，而且没有 Plan B。一是因为在计算资源有限的情况下，只有 MoE 能训练完当时的数据；二是因为传统 dense 模型生成 token 的成本太高，延时太严重。

13. 大模型还没热起来时，MiniMax 曾以相对便宜的价格找字节火山引擎租了大量 GPU 算力，获取了弹药；但 MiniMax 又不购买任何 GPU，闫俊杰认为持有资产只会使动作变形。

14. 现在有三个共识：Scaling Laws，同样精度的模型成本随着时间大幅下降，数据质量提升的重要性。并由此可以推出来大模型创业公司的决策方向。

15. Scaling Laws 第一是提供了一个方法论：即可以通过更小规模的实验来预测更大实验的结果。第二是它能让数据、算力、芯片、算法、产品等多个环节有相对一致的预期。

16. 为什么在中国一定要做几倍的 Scaling Laws？因为算力不充足时，必须优化一个几倍的 Scaling Laws 去达到相似效果。Anthropic 用更短时间做出了类似 GPT-4 的 Claude-3，证明这个方法是可行的。

17. 好的大模型应该默认支持长文本。长文本依赖线性attention技术，其计算复杂度优势在80~100万 token 时才特别明显。所以，长文本解决的是 100 万以上的量级。

18. MiniMax 在产品中更强调多模态能力，是因为多模态可以显著吸引到更多用户。在产品里加上图片和语音，就可以明显看到渗透率的