MiniMax株価が92%反発した後：モデル企業からモデルを引いたら、何が残るのか

原文タイトル：《MiniMax株価92%反発後：モデル企業からモデルを引いたら、何が残るのか》
原文著者：動察Beating

8月31日、MiniMaxは16.18%急騰した。7月の安値から計算すると、この株は92%反発し、時価総額は再び1249億香港ドルに戻った。

3か月前、市場はちょうどこの会社に追悼会を開いたばかりだった。株価は高値から8割以上下落し、3000億香港ドルの時価総額が蒸発した。

8月26日、MiniMaxは中間決算を発表し、売上高は前年同期比283%増、B端売上高は703%増となった。8月までに、同社のARRはすでに8億米ドルを超え、7月のトークン消費量は1月の20倍に達した。

数日後、MiniMaxを再び議論の中心に押し上げたのは、同社自身が作らなかったモデルだった。

H3 Max。

無限チャンネル

8月3日、MiniMaxはH3をオープンソース化した。これは330億パラメータで、テキスト、画像、動画、音声を同時に処理できる全モーダルモデルだ。falがそのオープンソースの重みを取得し、後続トレーニングを続け、自社の推論インフラと一緒に最適化して、最終的にH3 Maxを作り上げた。

falの説明によると、同じ5秒の動画を生成する場合、H3 MaxのスループットはMiniMax公式エンドポイントの約35倍に達する。

8月29日、米国の生成AIインフラ企業falのエンジニアRehan Sheikhは、H3 MaxをTwitchに接続してライブ配信を開始した。配信内容は事前に準備された動画ではない。画面が再生される一方で、モデルが後ろに向かって生成を続ける。5秒ごとに1本、768p、同期音声付きで、生成時間は約3秒だ。

生成は再生より速い。

そのため、視聴者はコメントでストーリーの展開を決めることができ、数秒後には新しいプロットが画面に表示される。マシンが止まらない限り、このチャンネルは理論上ずっと配信し続けることができる。週末だけで約500万回の視聴を集め、AI生成コンテンツを好まない人々からは「無限残飯処理機」という名前を付けられた。

基盤となるモデルは同じものであり、本当に差を生むのは、モデルがリリースされた後の後訓練、推論最適化、ハードウェアスケジューリング、デプロイ方法にある。

あるメディアは報道の際、見出しを直接こう書いた：

『Post-Train Beats Parent』

後訓練が親を打ち負かす

これは一見、見事なエンジニアリング最適化に過ぎないように思えるが、MiniMax の今回の反発の背後にある、より大きな問題に触れている。

もしモデルがオープンソース化され、持ち出され、継続訓練され、さらには他社によってより速く、より良く作られる可能性があるなら、市場は一体、モデル企業の何に価格を付けるべきなのか？

この問いに答えるため、まず fal という企業を見てみよう。

この企業は基盤モデルを訓練しない。そのビジネスは、他社が訓練したモデルを取り込み、自社のインフラ上で稼働させ、開発者に販売することだ。新しいモデルが登場するのが速ければ速いほど、彼らの棚の更新も速くなる。

モデルを取り込んだ後、fal は推論最適化、ハードウェアスケジューリング、デプロイを再構築し、速度とコストを商用利用に適した水準にまで引き下げる。250万人以上の開発者が同社を通じて生成系モデルを呼び出しており、会社のARRは約4億ドルに達し、チームはわずか70人だ。

過去1年間で、fal の収益は約60倍に成長し、評価額は45億ドルから、噂では約80億ドルまで上昇した。

Sequoia は fal の創業チームに深いインタビューを行い、その中で Sequoia のパートナーである Pat Grady 氏は、fal チームが2025年の第2・四半期から第3・四半期にかけて、トップ5のビデオモデルの半減期がわずか30日であることを観察したと述べた。

「半減期」という言葉は物理学に由来し、放射性物質の原子核の半数が崩壊するのに要する時間を指す。ここでは、トップ5のビデオモデルランキングの約半数が新しいモデルに取って代わられるのに要する時間を意味する。

あるモデルがランキングのトップに立ったばかりでも、1ヶ月後には次のモデルに取って代わられる可能性がある。しかし、モデルがどう変わろうとも、開発者はそれらを実行するためのプラットフォームを常に必要とする。

fal はまさにその位置を押さえている。

開発者は画像や動画を生成するたびに、呼び出し量に応じて料金を支払う。fal のようなプラットフォームに接続すれば、現在最良のモデルにいつでも切り替えて利用でき、APIの再連携やインフラ構築の必要がない。モデルは毎月変わっても、プラットフォームの位置は簡単には代替されない。

fal のCEOであるBurkay Gur氏はこう言った。「コンテンツ生成が無限になるとき、有限なものこそがより価値を持つ」と。

この会社自体が、モデルの急速な価値下落後に生まれたビジネスである。H3 は MiniMax が作ったものだが、H3 Max のユーザー、収益、呼び出しデータはまず fal に残る。H3 Max が成功すればするほど、この問題は深刻になる。

さらに fal は非公開企業であり、公開市場では購入できない。

1100香港ドルから200香港ドルへ

MiniMax が上場したとき、市場は別のストーリーを信じていた。

この会社はテキスト、音声、動画モデルを同時に手がけ、C 端には Talkie と海螺 AI、B 端には API を提供している。単一モデルに特化したスタートアップと比べ、完全なマルチモーダルなビジネスループに近いように見えた。

今年1月9日、MiniMax は上場し、発行価格は165香港ドル、公開申し込みは1848倍の超過購入となり、初日は109%上昇して引けた。3月10日には株価が一時1100香港ドルを突破し、時価総額は百度を一時超えた。

それが市場がこのストーリーを最も信じた瞬間だった。

転機は6月に訪れた。6月1日、MiniMax はフラッグシップモデル M3 を発表、428B パラメータ。同期の GLM-5.2 や DeepSeek V4 と比べ、モデル規模は小さい。公式が最も強調したのはトレーニングとエンジニアリング効率で、1つのシステムが12時間連続で無人介入で4つのモデルを自律トレーニングし、CUDA カーネルを9.4倍に高速化できるというものだった。

そして問題が発生した。コミュニティは、公式発表の一部の成績が自己テストに基づくものであり、第三者による実際のテストと公開数字の間に明らかな乖離があることを発見した。同時に調整された課金ルールにより、一部の既存ユーザーのクォータ消費速度が大幅に増加した。

6月5日、同社は「M3 にはより多くの計算リソースが必要であり、我々の対応が不十分だった」と公に謝罪し、10日後にはわずか2週間でローンチしたフラッグシップモデルの価格を恒久的に50%引き下げた。続いて6月16日には智譜が GLM-5.2 を発表し、オープンソースランキングの首位はすぐに交代、M3 の優位性はわずか2週間しか続かなかった。7月9日のロックアップ解除初日には MiniMax は20%下落し、数日後には株価は高値から8割以上下落した。

暴落の翌日、闫俊杰はAGIを実現するまで報酬を受け取らないことを発表し、同時に個人の株式をチームへの報奨とオープンソース支援に充てると表明した。当日、同社は160億香港ドルの配当募集を完了し、約7倍の申し込み倍率を獲得した。

8月26日になると、MiniMaxは十分に魅力的な中間決算を発表し、収入は前年同期比283%増、B端収入は703%増、研究開発投資は引き続き急速に成長した。翌日、株価はわずか4%の上昇にとどまった。

市場は明らかにまだ別のものを待っている。

中核資産

モデル企業の最大の悩みは、製品の更新が速すぎることだ。

6月初旬、M3が首位に立ったが、半月後にはGLM-5.2に逆転された。続いてDeepSeek V4、GLM-5.3、Kimi K3が次々とリリースされた。現在の1位も、次のモデルが出れば入れ替わる可能性があり、リードの期間はわずか数週間だ。

リードは週単位でしか測れず、単一のモデルだけでは企業の長期的な評価額を支えられないのは明らかだ。

そこで過去1年間、市場はモデル企業の真の中核資産を探し続けてきた。

最も直接的な答えは次世代モデルだが、次世代もすぐに時代遅れになる。業界が高速で反復を続ける限り、「新しいモデルを作り出すこと」は企業が淘汰されないことを保証するだけで、なぜ長期的に保有する価値があるのかを説明できない。

より説得力のある答えは、モデルを作り出す能力だ。

今年の多くのモデルリリースは、同じ基盤モデルでも、後続トレーニングと環境だけで巨大な能力の飛躍を生み出せることを証明している。

智谱のGLM-5.3とGLM-5.2は同じ753Bパラメータの基盤モデルを使用しており、実際に変わったのは、より大規模なトレーニング環境と強化学習による後続トレーニングだ。Terminal-Bench 3.0のスコアは4.6から28.3に跳ね上がり、基盤モデルは再トレーニングされていないのに、効果は大幅に向上した。

唐杰は後にこれを「制御変数実験」と呼んだ。

Kimi K3はトレーニングと評価の過程で5000万以上のサンドボックス環境を構築し、大量のマシン時間がモデルの推論待ちに費やされた。凍結、復元、フォークといった操作は数十ミリ秒レベルにまで圧縮され、目的はモデルが膨大な実環境で繰り返し試行し、失敗し、やり直せるようにすることだ。

ClineはさらにK3自身にトレーニング用の足場を修正させた。17時間の人間の介入なしで、スコアは77.5から88.8に向上した。

モデル企業が本当に複製しにくい部分は、単一のウェイトから、ウェイトの生産、後訓練ウェイト、評価ウェイトを含むシステム全体へと移り始めている。

Anthropic は強化学習環境に年間10億ドル以上を費やしている。OpenAI が computer-use エージェントのために数万台の Mac を購入するのも、同じ理由だ。

このシステムを構築するためのハードルと投資は急速に上昇しており、しかもそれはモデル企業だけの手に委ねられているわけではない。

Cursor の Composer 2 は非常に典型的な例だ。その基盤は月之暗面がオープンソース化した Kimi K2.5 に基づいているが、市場が最終的に Cursor に与えた評価は、明らかに Kimi K2.5 とは無関係だ。

Cursor は大量の実在するプログラミング行動、開発者のワークフロー、そしてこれらのデータを中心に訓練された強化学習システムを蓄積している。基盤モデルは他社製だが、本当に重要なのはモデルが使用された後に残るものだ。

fal も同様だ。H3 のウェイトを取得し、H3 Max を開発した。ユーザーが fal 上で動画を生成すると、呼び出し収入はまず fal に入り、使用データもまず fal に留まる。

上流のモデル企業が最も高価な原材料を提供する一方で、下流は真に複利効果を生むものを蓄積できる可能性がある。技術的な複雑さと価値捕捉能力は、必ずしも対応するわけではない。

30年前、パソコン業界でも同様のことが起こった。チップはマシンの中で最も複雑な部分だったが、一般消費者が認識したのは Dell や Compaq だった。Intel はその後十数年かけて、「Intel Inside」を通じて自らを消費者の視野に再び押し込んだ。

モデル企業からモデルを引く

したがって、モデル企業の価値を判断するには、引き算を行うのが良いかもしれない。モデルのウェイト、複製可能な推論最適化、第三者に引き継がれる後訓練能力を差し引いた後、残ったものがその企業が長期的に独占できる真の価値だ。

MiniMax はまさに自らこのような実験を一度行った。8月3日、H3 をオープンソース化した。短期間で数百の派生モデルが登場し、ダウンロード数は数千万回に達し、Huawei 昇騰、沐曦、AMD などのチッププラットフォームが迅速に適応を完了し、多数の開発者とパートナーが接続した。

ウェイトはオープンソース化されたが、企業契約と API 収入は流失しなかった——H3 のオープンソース化前の7月、MiniMax のトークン消費量はすでに1月の20倍に達しており、これらは依然として自社の収益として計上されている。

さらに重要なのは、H3 がすべてを公開したわけではないことだ。H3-Context-IR と Regenerate-2 K という2つのホスト型モジュールは依然として MiniMax の手元にある。より高仕様の2K動画を出力したい場合は、依然として公式サービスを呼び出す必要がある。これは非常に典型的なオープンソース戦略であり、基盤となる能力を拡散させてエコシステムを育てつつ、実際に商業的なリターンを生み出せる部分はサーバー側に残している。

そのため、H3 Max が MiniMax にとって持つ意味は「他人が私のモデルをより速く最適化してくれた」というだけではない。それは初めて市場に対して、その引き算の手法を示したのだ。

中間報告は答えの一部を示している。B 端の収益は703%増加し、ARR は8億ドルを超えた。少なくとも現時点では、オープンソース化によってすべての価値が失われたわけではない。しかし H3 Max はもう半分のリスクも示している。ユーザー関係、呼び出し収益、利用データが、下流のプラットフォームに蓄積される可能性があるということだ。

多空対決

8月下旬、MiniMax の株価は安値から約2倍に反発したが、同時に空売り比率も約20%まで上昇し、高水準を記録した。

強気派が見ているのは、引き算を行った後に残ったものだ。例えば、法人顧客、API 収益、実際の呼び出し、データの還流、そして次世代モデルを訓練し続けるシステム能力。公開市場では、こうした資産は多くなく、購入可能なモデル企業は限られている。そのため MiniMax は明らかな希少性プレミアムを伴っている。

H3 Max の爆発的な人気は、この資金に対して非常に直感的な参照物を与えた。もし fal のような企業が80億ドルの価値を持ち、fal の最も人気のある新製品の一つが H3 上に構築されているなら、H3 の背後にある企業の価値はいくらになるのか？

これが強気派の考え方だ。

弱気派の考え方はこうだ。もしウェイトを無料で持ち出せて、後訓練を fal が完了でき、推論速度を第三者によって35倍向上させられるなら、これらの能力はなぜすべて MiniMax の評価額に残されなければならないのか？

これにより、MiniMax の過去数ヶ月の異常な値動きも説明できる。決算はこの企業が現在どれだけ稼いでいるかを反映するだけだが、市場が本当に関心を持っているのは、オープンソース化後に何を留められるかだ。H3 Max は初めてこの答えを表に示した。

還流

H3 を公開した後、MiniMax が直面しているのは実に古くからあるビジネス上の問題だ。企業は一層の希少性を自ら放棄できるが、その前提は次の層でお金がどこにあるかを知っていることだ。

Red Hatはかつて、そのような選択をした。

Linuxのソースコードは元々Red Hatのものではなく、誰でも無料でダウンロードし、修正し、再配布することができる。Red Hatが最終的に売ったのもLinuxそのものではなく、企業が対価を払ってでも欲しいと考える安定版、長期保守、技術サポート、そして認証体系だった。

オープンソースソフトウェアが広がれば広がるほど、このサービスの市場はむしろ大きくなる。2019年、IBMは340億ドルを投じてRed Hatを買収したが、もちろん誰でもダウンロードできるLinuxのソースコードを買ったわけではない。

外に放ったものは、必ず価値を連れ戻せなければならない。

これこそが、H3がオープンソース化された後、MiniMaxが次に本当に証明すべきことだ。

今、市場はすでに拡散を目の当たりにしている。モデルはダウンロードされ、適応され、二次学習され、H3 Maxのようなサードパーティ製品も生まれ始めている。

次に見るべきは、この拡散が最終的にMiniMax自身の収益と資産に反映されるかどうかだ。

それは、より多くのエンタープライズ顧客かもしれないし、持続的に成長するAPI消費かもしれない。あるいは、開発者が使用過程で残したデータやフィードバックが、最終的にポストトレーニングに再投入され、次世代モデルの一部になるかもしれない。

これらの要素が循環を形成できれば、H3が持ち出されれば持ち出されるほど、MiniMaxが得るエントリーポイントはむしろ増える。

もし循環が形成されなければ、状況はまったく異なる。

モデルの影響力はますます大きくなり、エコシステムもますます繁栄するかもしれないが、最も価値のある顧客関係、使用データ、取引エントリーポイントは最終的に他人の手に沈殿する。その時、MiniMaxは基盤となる能力を提供したものの、この拡散によって生み出された価値の大部分を手にすることはできない。

だからH3のオープンソース化が本当に試すのは、ダウンロード数でも、何社が対応を発表したかでもない。そうした数字は、それが十分に遠くまで伝わったことだけを証明する。

今後数四半期に見るべきは、伝わった後、どれだけの資金が戻ってくるかだ。Red Hatにはエンタープライズサービス契約があり、Googleには検索と広告がある。MiniMaxもまた、自分自身のパイプラインを見つける必要がある。

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