MiniMax 25 年员工薪酬开支 8430 万美元，全职员工 428 人，人均薪资约 19.7 万美元，约 132 万人民币。 GLM 智谱 25 年员工薪酬开支 2 亿美元，全职员工 1094 人，人均薪资 18.5 万美元，约 124 万人民币。 这还不是互联网大厂，只是国内头部梯队的 AI 公司。

Mike🍌也是有线下办公点了！！ 本来是不想要实际地址的….. 但是没有地点的话，注册公司就会极其麻烦，于是还是妥协了 祝㊗️俺财源滚滚💰

【MIKI HOUSE在深圳開中國第2家直營店】在深圳市南山區的「深圳灣萬象城」4樓童裝區開設店舖。店內出售鞋履、服裝、配飾等商品。其中價格最高的是採用高級絲綢布料製成的連衣裙，售價為4.5萬元……

【MIKI HOUSE在深圳开中国第2家直营店】在深圳市南山区的“深圳湾万象城”4楼童装区开设店铺。店内出售鞋履、服装、配饰等商品。其中价格最高的是采用高级丝绸面料制成的连衣裙，售价为4.5万元……

Michael Saylor：我用 AI 设计的融资工具卖出了 150 亿美元 Strategy 创始人 Michael Saylor @saylor 8 月 6 日接受 The Diary Of A CEO 频道采访时表示，他“利用 AI 赚了 150 亿美元”。Saylor 随后解释，截至 2025 年初，Strategy 持有约 300 亿美元比特币，但可转换债券的融资空间已经接近极限，无法继续扩大。于是公司利用 AI 设计了由比特币支持的可转换优先股 STRK，完成 25 亿美元 IPO 后又通过搁置注册出售 80 亿美元，加上另一项工具的 40 亿美元，最终累计卖出了约 150 亿美元的信用工具。 来源：TheDiaryOfACEO

Minimax H3 本地生视频原生🉑 NSFW 怀疑是他们故意的增长策略。 几月前玩本地生成还是录像带画质， 一下就加速到DVD时代，难以估量一两年后。 X上一搜满屏是 @CuiMao 今年3月份 四处评论“RTX PRO 6000 最后上车机会” 当时六七万没看到，现已10多万。 反思： 要抱信息灯塔的大腿 绝不能放过回复评论

MiniMax H3：租显卡还是买显卡？两种自建方案对比 想自己部署 MiniMax H3，真正需要解决的不是软件，而是 GPU。SGLang、ComfyUI 和模型代码基本都能免费使用，但 H3 视频生成需要大量显存和算力。 目前主要有两条路：租云显卡，或者自己买显卡。 方案一：租云显卡 租一台带 RTX 5090 的云服务器，按小时开机，用完关机。 以当前云平台公开价格估算： • RTX 5090 32GB：约 $0.99/小时，折合约 ¥7/小时 • 使用 20 小时：约 ¥143 • 使用 100 小时：约 ¥713 • 使用 300 小时：约 ¥2,140 • 连续开一个月：约 ¥5,130 • 另外还要算磁盘、流量和模型存储费用 我在某鱼看了一下RTX 5090 32GB 一小时也要5元 ，现在模型很火商家坐地起价也很正常 优点： • 不用一次性买显卡 • 不用处理散热、供电和驱动 • 按小时计费，用多少算多少 • 可以先测试 H3 到底适不适合自己 • 需要批量生成时，可以临时升级多卡服务器 缺点： • 长期使用会越来越贵 • 云服务器网络和硬盘可能额外收费 • 机器库存、地区和价格会变化 • 需要自己配置 Linux、驱动和运行环境 • 单张 5090 主要适合测试和个人使用，速度不会像官方云服务那么快 适合的人： 偶尔做视频、刚开始研究 H3、暂时不确定使用量的人。 方案二：自己买显卡 购买一张 RTX 5090 32GB，装到自己的台式机里，在本地部署 H3。 粗略预算如下：按照当下某鱼我看到的最新价格算 • RTX 5090 显卡：约 ¥15,000～35,000（闲鱼15000的5090很多是钓鱼/故障卡，实际靠谱可成交，大多要1.7万以上） • 64GB 内存：约 ¥1,300～2,000 • 1TB 以上 NVMe：约 ¥500～1,000（H3本地部署，硬盘建议直接2TB，模型+缓存会吃掉很大空间，1TB会很快爆满） • 电源、主板、CPU、机箱和散热：约 ¥4,000～8,000（电源别省！5090功耗很高，最低850W金牌以上，优先选1000W更稳妥） • 整机大约：¥20,000～45,000 实际价格看品牌、行情和你已有的配件。只买显卡、不配整机的话，成本会低一些。 RTX5090不是跑H3的最低门槛，4090(24G)量化后也能跑，只是分辨率、时长受限。（这是已5090为例 至少要玩的舒服一些 ） 后续主要是电费： • 整机满载大约 0.7～1 度电/小时 • 按每度电 ¥0.6～1 计算 • 每运行 100 小时电费约 ¥40～100 • 每月运行 300 小时，电费约 ¥120～300 优点： • 买下来后不用按小时交租金 • 文件和模型都在自己电脑里 • 没有云平台停机、封号和库存问题 • 可以长期运行，也能部署其他 AI 模型 • 大量使用时，单次生成成本更低 缺点： • 前期投入高 • 需要自己处理驱动、CUDA、散热和系统故障 • 显卡会折旧，满载运行也有噪音和耗电 • 5090 32GB 仍然属于单卡测试档，H3 需要 offload，速度有限 • 想做多人服务或批量生产，单卡不够，还要上 4 卡服务器 两种方案怎么选？简单看使用时间： • 每月使用 20～100 小时：租显卡更划算 • 每月使用约 300 小时：开始接近买显卡的合理区间 • 每月长期超过 500 小时：买显卡更合适 • 要多人同时使用：直接考虑多卡服务器，不要买一张 5090 硬扛 按租赁价格计算，一台 ¥20,000 左右的 5090 整机，理论上运行约 3,000 小时可以抵掉租金。考虑显卡折旧、维护、断电和闲置时间，实际回本周期大约 10～18 个月。 最推荐的路线 如果只是个人做视频： 先租一张 RTX 5090，花 ¥200 左右测试 20 小时，跑通 MiniMax H3-Base 的 768p 生成。确认速度、画质和使用频率都能接受后，再考虑买整机。 如果已经确定每天都要生成，或者每月使用超过 300 小时： 买一张 RTX 5090 本地部署更合适。系统建议 Ubuntu，内存 64GB，NVMe 至少 200GB，使用 ComfyUI 或 SGLang。 如果是商业批量生产： 考虑 4 张 A100/H100 级别显卡，用 SGLang 部署。成本会明显上升，不适合个人刚开始就投入。 还要注意一点：本地 H3 主要能跑 H3-Base 的 768p 流程，官方 H3-Context-IR 和 H3-Regenerate-2K 目前没有完全开源。想复现完整 2K 效果，需要调用官方 API。 总结： 不确定用多少，先租；确定长期高频使用，再买。先花 ¥200 验证，比直接花两三万买机器稳得多。

Michael Saylor ：我去年用 AI 赚了150亿美元。 他借助 ChatGPT 参与设计新的优先股结构，随后让 Strategy 通过这些金融产品融资约150亿美元，并不是获得了150亿美元利润。 2025 年初，Strategy 把发股票和发可转债玩到了极限，华尔街投行和律所因为“以前没人做过”拒绝搞新结构。 Saylor 直接找 ChatGPT 推演条款，设计出按月动态调息的永续优先股 $STRC ，把二级市场价格稳定在 100 美元附近。 通过 STRC 首次 IPO 募资 25 亿美元、货架注册追加 80 亿美元以及其他优先股产品，一共在资本市场撬动了约 150 亿美金。 融资不等于净利润。2025 年 Strategy 为优先股现金分红砸了 3.81 亿美元，2026 年一季度又付了 2.30 亿美元。

Minimax H3 的能力测试结果 亲测~~🔥 本地部署 : 5070 我是用我的 Mac 电脑上的 Claude code 去遥控我 Windows 里面的本地部署模型 Flux2 出图 TTX 出配音 Minimax 出视频 Chatcut 出音乐 音效是下载并贴进去 全程没有打开编辑器,视频生成 消耗的就是我 Claude code 的指挥 token 具体的全流程如下: ① 立项去重 Mac brief.md ② 事实核查 Mac fact-check.md ← 🔴 含参考图核对 ③ 写稿 Mac script.md（旁白先行） ④ 配音 Win voice-raw/ → voice-final/ ⑤ 时间线 Mac scene-timing.json ⑥ 字幕 Mac captions/ ⑦ 关键帧 Win assets/keyframes/ ← 最耗迭代 ⑧ 分镜 Mac storyboard.md ⑨ 批产镜头 Win renders/ ← 最耗算力（5-6.5 小时） ⑩ 结构审核 Mac verification/ ⑪ EDL+图文层 Mac edl.json / overlays/ ⑫ 装配 Mac deliverables/ ⑬ 音频后期 Mac → 另见音效库 SOP ⑭ 收尾回写 Mac 系列台账