最近听到一期质量很高的海外播客，推荐给大家。

通过这期节目，你能看到真正的全球顶级老钱投资人，是怎么看待商业本质和技术未来的。

节目叫 Invest in Progress，苏格兰老牌投资巨头 Baillie Gifford （伯基投资，以下简称 BG）旗下的官方播客。

就在前几天，BG 投资经理 Lawrence Burns 和 MiniMax 创始人闫俊杰，进行了一场英文深度对谈。

如果平时不太关注投资圈，可能对 Baillie Gifford 有些陌生。这家机构成立于1908年，经历过大萧条、全球金融危机和多轮技术周期。

它最出名的，就是在全球寻找有长期高增长潜力的公司，且持有周期极其漫长。

亚马逊是它最有代表性的投资之一。BG 从2004年开始通过长期全球增长策略持有亚马逊。那时亚马逊的核心业务还是网上卖书，中间经历过多次超过30%的股价下跌，它依然持有了20多年。

所以我很好奇，BG 为什么会在 MiniMax 香港上市时参与投资？这些老钱投资人，究竟用什么标准，判断变化速度极快的 AI 公司的？

1Lawrence 首先提到，按照闫俊杰此前的说法，MiniMax 能以大约十分之一的成本，实现领先前沿模型约95%的性能。

过去几年，美国顶尖 AI 实验室拥有大量资金和先进芯片，可以同时展开很多实验，先广泛试错，再寻找有效方向。国内团队面对的环境不同，算力和芯片一直存在客观限制。

闫俊杰在播客里提到，MiniMax 从创办之初，就没有随意消耗算力的条件。团队只能更认真地计算，每一分钱和每一小时算力应该花在哪里。

所以Lawrence 看重的是，成本意识已经被放进了 MiniMax 的模型设计、算力使用和组织方式里。

他们需要让芯片尽量保持高效运转，用更少的实验筛出值得继续投入的方向，也要想办法让每一小时算力产生更多有效工作。

Lawrence用打高尔夫做了一个很形象的类比。

假设两名球手水平接近，预算也一样，其中一人的练习球更便宜，他就有机会完成更多次练习。练得更多不保证一定获胜，但意味着同样的预算可以支持更多次调整和进步。

MiniMax 就像那个练习球更便宜的选手。较低的推理成本，可以减少用户和企业使用产品的费用，也能让模型在后训练阶段完成更多尝试。

这样，公司也有更多的钱投入下一步研发，这就形成了一个非常健康的商业正循环。

2Lawrence 关注的第二个因素，是闫俊杰本人。他认为，闫俊杰既是一位优秀的 AI 科学家，也很擅长配置资本。这两种能力出现在同一个人身上，并不常见。

以前提到资本配置，我们更容易想到融资、并购或者财务管理。但在 AI 行业，很多关键的资本配置，其实早在模型训练前就已经发生了。选择哪种架构、验证哪条路线、把芯片分给哪些实验、什么时候停止一个方向，都在决定资金和人才最后会流向哪里。

资源足够多时，一家公司可以同时尝试很多方案；但当资源非常有限时，创始人必须更早判断什么值得做、什么暂时不做。

Lawrence 认为，闫俊杰的优势就在这里。他能够缩小实验范围，减少下注方向，同时尽量保持结果质量。

而且，这种技术判断还会影响人才。一位优秀的科学家愿不愿意加入一家公司，不只看薪资，也会看带队的人能不能判断下一步技术会往哪里走，自己的时间会不会被浪费在错误方向上。

于是，技术判断、资本效率和人才吸引力，慢慢形成了一个相互增强的循环。

3当然，这仍然是一笔充满不确定性的早期投资。

MiniMax 目前还在亏损，中国 AI 市场的价格竞争非常激烈，紧跟技术前沿的研发成本也在持续上升。

Lawrence 对这些问题并没有回避。BG 相对有信心的是，低成本智能背后存在足够大的市场。但 MiniMax 能否把技术效率变成持续收入和利润，还需要经历商业化、竞争和时间的检验。

它之所以愿意承担这份不确定性，是因为 MiniMax 和闫俊杰身上出现了几个长期投资者看重的特征：广阔的市场、差异化的技术路径，以及一位能够同时处理技术和资本问题的创始人。

老钱寻找的，往往就是这种能力。即使未来很难预测，一家公司依然知道怎样做出选择，并让有限资源随着时间不断增值。