稀宇科技MINIMAX股價漲逾5%，新推自學習人工智慧助手

稀宇科技（MINIMAX，00100.HK）推出了一款雲端人工智慧助手MaxHermes，旨在解決人工智慧的技能適應性問題，此舉帶動其股價上漲5.55%。該新系統引入了「學習閉環」機制，該功能旨在讓AI能夠從用戶互動中自主學習並完善技能，這直接挑戰了那些更為靜態、依賴人工更新的AI助手。

公司公告詳細說明，MaxHermes基於開源的Hermes Agent框架構建，並將與其自研的MiniMax M2.7模型深度整合。公司在發佈稿中表示：「在完成每項任務後，助手會自動提取並存儲可複用的技能，這些技能可以在後續任務中按需加載，並根據新的用戶反饋持續完善。」

市場對這一戰略公告反應積極，MINIMAX股價收盤上漲5.55%，至895.00港元。該股交易活躍，賣空成交額達到2.75 億美元，佔總成交額的14.7%。此次發佈正值AI行業努力應對部署日益強大的模型所帶來的高昂成本和架構挑戰之際。

此舉使MINIMAX能夠應對其所謂的傳統AI的一個關鍵「痛點」：即對人工預設技能的依賴以及缺乏長期適應能力。通過創建一個能夠隨使用而進步的助手，公司旨在提供一個更高效、更具可擴展性的AI解決方案，隨用戶需求同步演進，並有望降低長期維護和開發成本。

雲端與邊緣：分化的人工智慧版圖

MINIMAX針對MaxHermes的雲端戰略與行業內的另一大趨勢——邊緣AI形成鮮明對比。正如近期一份報告詳述的那樣，許多製造商正採用在加固型工業計算機（IPC）上運行的本地AI平台，以避免雲端的延遲、安全和成本問題。像艾默生（Emerson）這樣的公司正倡導這種「毫秒必爭」的方法，在工廠車間的質量控制等任務中，實時反饋閉環至關重要。

邊緣方案優先考慮低延遲的現場處理以實現即時決策，使運營免受不穩定網路連接的影響，並將敏感數據保留在內部。然而，像MaxHermes這樣的雲端系統在可擴展性、獲取海量計算資源以進行複雜學習任務以及在整個企業中更容易整合方面具有明顯優勢。MINIMAX押注於對於許多企業應用而言，集中式的、持續學習的「大腦」其威力將超過去中心化邊緣處理的優勢。

「學習環路」的優勢

MaxHermes發佈的核心在於其學習機制，該機制基於美國公司Nous Research的開源項目Hermes Agent。Nous Research成立於2023年，截至2025年4月，其估值已達到約10 億美元，顯示出投資者對其基於智能體（Agent）的AI架構的強大信心。

與需要針對靜態數據集進行大規模定期重新訓練的模型不同，具有學習環路的AI智能體可以動態地獲取並提高特定的「技能」。這可能使MaxHermes在處理用戶的特定任務（從起草報告到分析數據）時變得越來越高效，而無需等待下一代模型的發佈。這種方法可以顯著減少模型隨時間推移而變得過時的「知識衰退」問題。

對於投資者而言，MINIMAX的戰略為佔據主導地位的人工智慧規模擴張範式提供了一個引人注目、儘管尚未經證實的替代方案。當競爭對手斥資數十億美元購買GPU集群以訓練日益龐大的模型時，MINIMAX正專注於軟件架構，以創造一種更高效、更具適應性的產品。5.55%的股價漲幅反映了投資者的樂觀情緒，即這種「學習閉環」可能成為關鍵的差異化因素和長期價值的來源。如果MaxHermes能夠實現其持續自我完善的承諾，它將能降低企業客戶的總擁有成本，並基於累積的、針對用戶的技能構建起一道防禦護城河。

本文僅供參考，不構成投資建議。