Entrevista de quatro horas de Yan Junjie e Luo Yonghao, da MiniMax: Traçando um terceiro caminho para a IA na China — os obstáculos não são intransponíveis.
Enquanto toda a indústria de IA está ansiosa com o número de usuários ativos diários (DAU) e os valores de financiamento, o fundador da MiniMax, Yan Junjie, demonstrou uma indiferença quase fria.
Sentado em frente a Luo Yonghao, Yan Junjie não parece ser um novato do ramo tecnológico que dirige uma empresa unicórnio de IA.
Ele se recusou a falar sobre mudar o mundo, admitindo, em vez disso, seus medos com franqueza. Esses medos não derivavam da competição comercial, mas da própria tecnologia — quando os modelos começam a superar as capacidades humanas, os criadores são os primeiros a se sentirem inquietos.
Se algo pode ser quantificado, o modelo será inevitavelmente superior aos humanos, ou pelo menos atingirá o nível dos melhores humanos. Todos os modelos mais bem-sucedidos foram inicialmente recebidos com certo grau de apreensão.
Segundo uma entrevista concedida ao LatePost, dentro da MiniMax, o DAU (Usuários Ativos Diários), considerado o padrão ouro na indústria da internet, foi definido diretamente por Yan Junjie como uma "métrica de vaidade".
Em 2025, em meio à forte concorrência de gigantes, à escassez de poder computacional e à retirada de investimentos especulativos, a MiniMax está passando por uma correção em sua abordagem: não seguindo mais a lógica da internet móvel, que é alcançar o crescimento por meio de implantações em larga escala e reter usuários acumulando recursos, mas retornando à essência: tratar o modelo como o produto mais importante .
Na era das grandes modelos, o produto real é a própria modelo; o produto tradicional é mais como um canal de distribuição. Se a modelo não for inteligente o suficiente, não importa quão bom seja o produto, ele é inútil.
Nessa conversa entre Luo Yonghao e Yan Junjie, descobri que a MiniMax, uma empresa de IA, escolheu um caminho tecnológico destinado a ir contra a corrente desde o primeiro dia de sua fundação.
Enquanto todos tentam encontrar a OpenAI e o Sam Altman da China, Yan Junjie busca provar o valor dos "não-gênios". A história do MiniMax não se resume a um lampejo de genialidade, mas sim a um experimento preciso sobre como abrir uma brecha estreita para a Inteligência Artificial Geral (IAG) em meio a recursos limitados, através de cálculos e correções extremamente racionais.
Use 1/50 de suas fichas para atingir AGI.
O roteiro técnico do MiniMax nos últimos três anos parece ser uma série de apostas isoladas, mas, na realidade, esconde uma linha lógica unificada: como otimizar de forma mais inteligente, em vez de acumular mais poder computacional, para se aproximar do limite superior da Inteligência Artificial Geral (AGI) sob a premissa de recursos limitados .
Enquanto a indústria ainda estava focada em texto, a MiniMax tomou uma decisão extremamente arriscada na época: apostar na computação multimodal desde o primeiro dia. Yan Junjie explicou mais tarde que eles tinham muita clareza desde o início de que a verdadeira Inteligência Artificial Geral (IAG) deveria envolver entradas e saídas multimodais.
Quando iniciaram o negócio há mais de três anos, não havia um roteiro técnico pré-definido. A estratégia deles era primeiro fazer cada modalidade funcionar e, em seguida, integrá-las quando chegasse a hora certa. Essa persistência foi recebida com muito ceticismo na época — a maioria dos profissionais do setor acreditava que eles deveriam primeiro se concentrar em aperfeiçoar uma única modalidade.
No entanto, a lógica de Yan Junjie é que a essência da Inteligência Artificial Geral (IAG) é a fusão multimodal. Se não for promovida de forma síncrona agora, a dívida técnica se tornará uma falha fatal quando a fusão for necessária posteriormente. Essa insistência em não buscar consenso permitiu que a MiniMax alcançasse o primeiro lugar mundial em áudio, o segundo em vídeo e se consolidasse firmemente no topo da lista em recursos de texto até 2025.
O Sora 2 da OpenAI alcançou recentemente resultados notáveis por meio da fusão multimodal, o que, em certa medida, confirma a visão da MiniMax ao escolher esse caminho tecnológico logo no início de sua jornada empreendedora.
Mas o que é ainda mais radical é que Yan Junjie rompeu com o modelo tradicional de pesquisa em IA nos estágios iniciais de seu empreendedorismo.
Este foi o primeiro conjunto de crenças que foi desafiado quando a empresa foi fundada: a de que, ao construir um modelo complexo, não se pode confiar cegamente na experiência anterior; é preciso analisá-lo a partir de princípios básicos. Há cerca de quatro ou cinco anos, o foco na área de inteligência artificial era escrever muitas fórmulas matemáticas e elaborar teorias complexas e sofisticadas.
Mas a essência desta geração de inteligência artificial reside na escalabilidade, o que lhe permite alcançar melhores resultados da forma mais simples, e os resultados podem continuar a melhorar à medida que aumentam os dados e o poder computacional.
A intuição técnica de Yan Junjie surgiu de seu estágio na Baidu em 2014. Naquela época, o CEO da Anthropic, Dario Amodei, também estagiava na Baidu, e foi lá que ele descobriu o protótipo da Lei de Escala.
Yan Junjie disse que as leis de escala foram descobertas em 2014, quando trabalhavam com reconhecimento de fala, mas só se tornaram amplamente reconhecidas por volta de 2020. "Elas já existiam há seis anos, e aquele incidente aconteceu em uma empresa chinesa, então o que aconteceu depois foi uma pena."
Essa experiência fez com que Yan Junjie percebesse que a China não estava desprovida de oportunidades, mas sim que havia perdido a chance de transformar conhecimentos tecnológicos em vantagens industriais .
A realidade é dura. Yan Junjie está bem ciente da disparidade entre a China e os Estados Unidos. Ele fez as contas: a avaliação das melhores empresas americanas é 100 vezes maior que a das startups chinesas, e sua receita também é aproximadamente 100 vezes maior, mas sua tecnologia pode estar apenas 5% à frente, enquanto elas gastam de 50 a 100 vezes mais dinheiro.
Então, por que as empresas chinesas conseguem os mesmos resultados com apenas 1/50 do investimento, com uma diferença de talvez apenas 5%? A principal razão é que a China possui um conjunto de talentos de altíssima qualidade. Mais importante ainda, o poder computacional da China está muito aquém do dos Estados Unidos, exigindo, portanto, métodos mais inovadores para alcançar os mesmos resultados.
Os princípios podem ser os mesmos, mas existem, na verdade, muitas inovações nos métodos e em cada módulo.
As limitações de poder computacional não são necessariamente uma maldição; pelo contrário, podem se tornar um catalisador para a inovação .
Isso explica por que a MiniMax foi pioneira na exploração da arquitetura MoE a partir de 2023, por que ousou apostar no mecanismo de atenção linear em 2025 e por que retornou ao mecanismo de atenção completa no modelo M2.
Toda escolha tecnológica envolve encontrar um equilíbrio triangular entre qualidade, velocidade e preço com recursos limitados .
Se a lógica do DeepSeek é "extrair cada gota de poder computacional dos extremos por meio da otimização de engenharia", então o MiniMax busca aproveitar maiores possibilidades com recursos limitados através de avanços algorítmicos e inovação de mecanismos.
Um adota uma abordagem constante e metódica, enquanto o outro adota uma abordagem não convencional e arriscada.
Uma das inovações mais surpreendentes do MiniMax é o "Pensamento Intercalado" em seu mecanismo de raciocínio, que permite ao modelo avançar na tarefa em um ciclo de "fazer coisas – parar para pensar – fazer coisas novamente".
Esse novo mecanismo facilitou rapidamente a adaptação e o suporte de estruturas de inferência estrangeiras convencionais, como OpenRouter e Ollam, e também incentivou modelos nacionais, como Kimi e DeepSeek, a adicionarem gradualmente funcionalidades semelhantes.
Mas por trás dessas conquistas, o que merece mais atenção é: como uma equipe sem veteranos do Vale do Silício em sua liderança, e considerada por pessoas de fora como "de base", criou um modelo de referência mundial?
A resposta de Yan Junjie foi inesperada.
A IA não é um conceito místico, mas sim um problema de engenharia que pode ser decomposto usando princípios fundamentais. Por exemplo, como o algoritmo deve ser projetado, como o fluxo de dados deve ser construído e como a eficiência do treinamento deve ser otimizada? Cada um desses aspectos tem um objetivo muito claro.
Foi com base nesse julgamento que Yan Junjie desistiu da busca por "gênios" e, em vez disso, acreditou que a metodologia científica poderia permitir que pessoas comuns alcançassem um valor extraordinário. Ele também mencionou que há muitos ex-alunos na empresa, mas muitos dos colegas que realmente podem desempenhar um papel fundamental estão basicamente em seu primeiro emprego.
Na parede da sala de reuniões da MiniMax, lê-se a frase: Inteligência com Todos . Essa é a intenção original de Yan Junjie ao iniciar seu negócio, e também o motivo pelo qual muitas pessoas optam por se juntar à MiniMax.
Essa tendência está se tornando realidade hoje, com usuários em mais de 200 países e regiões ao redor do mundo utilizando os modelos multimodais da MiniMax. Entre eles, estão 212 milhões de usuários e mais de 100 mil empresas e desenvolvedores criando mais produtos e serviços.
Líderes de IA não geniais
Se a falta de consenso sobre as abordagens tecnológicas é explícita, então a trajetória de crescimento pessoal de Yan Junjie é uma jornada de autodesenvolvimento no que diz respeito à "antifragilidade".
Yan Junjie nasceu em um pequeno condado na província de Henan, onde desenvolveu uma grande capacidade de aprendizado autodidata, apesar da extrema escassez de recursos.
Quando eu estava no ensino fundamental, lia muitos livros, e alguns deles talvez não fossem apropriados para a minha idade. Por exemplo, li muitos livros do ensino médio e até da universidade antes mesmo de entrar no ensino fundamental. Meu pai era professor do ensino fundamental II, então comecei a ler material desse nível, e quando cheguei ao ensino fundamental II, comecei a ler material do ensino médio. No ensino médio, cheguei a aprender cálculo. Na verdade, ninguém me ensinou essas coisas; eu simplesmente as lia por conta própria.
A trajetória empreendedora de Yan Junjie tem sido marcada por sua abordagem autodidata ao aprendizado — do ensino fundamental ao ensino médio, e do ensino médio ao cálculo. Essa capacidade de aprender antes de seu tempo, sem se deixar limitar pelo ambiente, tem sido uma constante ao longo de sua carreira empreendedora. Enquanto outros esperavam por mentores para guiá-los, ele já havia decomposto problemas usando princípios básicos; enquanto outros reclamavam da falta de recursos, ele já havia superado essa lacuna graças à sua excepcional capacidade de autoaprendizagem.
No entanto, a capacidade de autoaprendizagem não garante uma jornada tranquila. Isso está, sem dúvida, relacionado ao "treinamento brutal" que Yan Junjie recebeu na SenseTime. Foi então que ele começou a perceber que, para realmente criar o melhor produto, precisava desenvolver o reconhecimento facial, e levou cerca de um ano e meio para sair da última posição e chegar ao primeiro lugar.
O último ano e meio foi incrivelmente doloroso. Ele ficou constantemente entre os últimos colocados em todos os testes técnicos, uma provação que quebraria a maioria das pessoas. Mas Yan Junjie não desistiu. Em vez disso, ele extraiu uma metodologia fundamental dessa experiência: você precisa fazer escolhas; precisa escolher coisas que tenham um impacto a longo prazo e que possam mudar as coisas fundamentalmente, em vez de fazer pequenos ajustes .
Após passar por essa experiência, o mais importante é ter confiança em meus próprios julgamentos básicos.
Esse período de dificuldades forjou duas qualidades essenciais em Yan Junjie: primeiro, uma capacidade excepcional de fazer escolhas, estando disposto a abrir mão de soluções de curto prazo e a se concentrar em avanços de longo prazo; e segundo, uma resiliência psicológica extremamente alta, capaz de suportar longos períodos de fracasso e dúvida.
São precisamente essas duas qualidades que permitem à MiniMax manter sua compostura quase "budista" ao aderir a uma abordagem não consensual em relação à tecnologia, permitindo que Yan Junjie permaneça calmo mesmo diante de dificuldades como a crise do Silicon Valley Bank e as falhas no treinamento de modelos.
O terceiro caminho para a IA na China
Com a história da MiniMax agora concluída, surge naturalmente uma questão maior: dado que o desenvolvimento de talentos leva tempo e a recuperação tecnológica requer um ciclo, como as empresas chinesas de IA podem estabelecer seu próprio espaço para sobreviver no presente?
A MiniMax pode não ser a resposta padrão, mas Yan Junjie tem três princípios que segue desde que iniciou seu negócio:
Primeiro, não trabalhamos com projetos, apenas com usuários; segundo, operamos simultaneamente no mercado interno e no exterior.
Em 2022, as principais empresas nacionais ainda estavam avaliando se valia a pena investir em IA, enquanto as startups geralmente optavam pelo caminho ToB (desenvolver projetos e vender soluções) para monetizar seus negócios rapidamente. Mas Yan Junjie escolheu o caminho mais difícil: ToC, e mirou no mercado global desde o primeiro dia.
Portanto, Yan Junjie optou por aprimorar sua tecnologia na competição mais acirrada no exterior, em vez de se envolver na disputa por tráfego com gigantes do mercado doméstico. Essa decisão provou ser acertada — a base de usuários ativos diários e a taxa de assinaturas pagas da MiniMax se mantiveram saudáveis nos mercados internacionais, e isso está se tornando sua vantagem competitiva.
Mas o princípio mais difícil é o terceiro: crescimento impulsionado pela tecnologia versus crescimento impulsionado pelo número de usuários.
Este é o teste definitivo para todas as startups de IA. Yan Junjie admitiu que também teve dificuldades com a decisão, mas acabou optando pela primeira opção, mesmo que isso significasse sacrificar dados de curto prazo, perder a gestão intermediária e enfrentar o ceticismo externo.
Impulsionar o desenvolvimento de produtos e negócios por meio das capacidades do modelo ou pelos métodos de crescimento da era da internet móvel pode ser correto, mas não pode coexistir. No fim, descobrimos que uma abordagem orientada pela tecnologia era a mais adequada para nós.
Dentro da estratégia orientada pela tecnologia, Yan Junjie fez outra escolha fundamental: código aberto.
Logo após o lançamento do DeepSeek R1 no início do ano, Yan Junjie afirmou que, se pudesse escolher novamente, o teria disponibilizado como código aberto desde o primeiro dia. Ele reiterou esse ponto em uma conversa com Luo Yonghao.
Na verdade, o conceito de código aberto já se concretizou no campo dos sistemas operacionais móveis. A Apple adota o código fechado, o Android é de código aberto, e outras empresas, seguindo os passos da Apple, precisam abrir seu código para estabelecer uma posição única e criar um novo ecossistema.
Para que possamos progredir, outros precisam de um motivo para nos escolher, e a abertura do modelo é um motivo muito importante, pois permite que haja confiança técnica suficiente, que se conheçam as nossas capacidades de P&D e que se esteja disposto a cooperar mais profundamente.
O MiniMax dá continuidade à onda de código aberto iniciada pelo DeepSeek. Após o lançamento do MiniMax M2, a plataforma de análise de modelos em larga escala Artificial Analysis o descreveu da seguinte forma:
A China AI Labs continua a manter uma posição de liderança no campo do código aberto.
O lançamento do MiniMax consolida a posição de liderança da China no campo da IA de código aberto, posição iniciada pelo DeepSeek no final de 2024 e mantida por lançamentos subsequentes do DeepSeek, Alibaba, Zhipu e Kimi, entre outros.
Recentemente, a OpenRouter, uma plataforma global de agregação de modelos, em conjunto com a a16z, publicou um relatório sobre os 100 trilhões de tokens do estado da IA, mostrando que o M2 foi rapidamente acolhido e adotado por desenvolvedores em todo o mundo desde que se tornou de código aberto.
A participação da China no uso global de software de código aberto aumentou de 1,2% no início de 2024 para 30% atualmente, indicando que o centro de gravidade do ecossistema global de código aberto se deslocou para a China.
Mas essa competição está longe de terminar. A avaliação de Yan Junjie é que as limitações físicas do poder computacional e dos chips determinam que existem limites para o número de parâmetros e custos dos modelos. Com um número limitado de parâmetros, diferentes pessoas fazendo diferentes concessões inevitavelmente produzirão resultados diferentes.
A IA não será dominada por uma única empresa, nem será uma terra sem lei. Eventualmente, ela convergirá para um padrão de coexistência entre algumas empresas, baseado em diferentes concessões.
Em resposta à pergunta subsequente de Luo Yonghao sobre "a China ter perdido a oportunidade com o GPT-3.5", Yan Junjie demonstrou um otimismo pragmático. Ele afirmou que o mais importante para o bom desenvolvimento tecnológico se resume, em última análise, a duas palavras: imaginação e confiança .
Muitas empresas americanas lideraram diversas tendências, o que lhes deu a confiança necessária para se destacarem em seus setores. Isso também se aplica a alguns setores da indústria chinesa, como o de telecomunicações, entre outros.
Pelo menos a indústria da inteligência artificial ainda não chegou ao ponto de liderar nesta área, mas está cada vez mais se tornando aquela que pode fazê-lo.
Este pode ser o terceiro caminho que as empresas chinesas de IA precisam seguir:
Utilize projetos de arquitetura mais inteligentes para combater a disparidade de poder computacional;
Cultivar talentos nativos em IA por meio da evolução organizacional científica;
Ela cria sua própria forma nas fendas, em vez de ser submissa aos gigantes.
A história da MiniMax continua, e a tinta no capítulo da IA chinesa mal secou. A vitória ou a derrota não são determinadas pela linha de partida, mas sim pelo caminho escolhido, pelo ritmo adotado e pela perseverança demonstrada.
Yan Junjie disse na entrevista:
Olhando para o futuro, daqui a três anos, mesmo que não sejamos nós, outras pessoas na China serão capazes de fazê-lo.
Daqui a três anos, quem será? E de que forma?
Nenhuma sequência é tão aguardada quanto esta, porque todos nós seremos personagens nela.
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