隨着ClaudeCode們的爆發，AI從聊天工具變成Agent，當模型開始真正替人執行任務，Token消耗會出現指數級增長。誰能讓AI真正進入生產流程，誰就能拿到最穩定、最持續的Token消耗。經歷年初AI概念股集體暴漲、隨後又快速回調之後，國內大模型公司開始重新尋找新的增長敘事。

在抓住vibe coding、龍蝦熱潮，嚐到甜頭的國內模型玩家MiniMax，急着擴張自己的朋友圈，尋找下一個金礦了。5月11日，MiniMax發了一個名為「十倍小組」（10xTeam）的新合作計劃。

除了已經綁定的工業軟件、遊戲引擎、芯片設計、金融、財務等垂直領域外，這次MiniMax主要公開向經濟學、生命科學、材料化學，這些更面向全球可能與大模型深度結合的領域專家邀約共創，並同步在招聘平台上線"10xTeam研究員"崗位。背後野心是顯而易見的，其欲想將編程領域出現的"10倍效率躍遷"複製到更多產業。這會是雙贏，MiniMax通過這種方法提升通用智能基座能力，也能推着模型向更多產業縱深場景的滲透。事實上，"通用大模型+行業專家共建"已經成為頭部公司的共識。Anthropic長期吸納學術與行業研究者；其EconomicIndex進一步把模型對各行業經濟活動的影響納入評估視野；OpenAI推出面向醫療的HealthBench，並把法律、金融場景作為GPT系列重點優化方向；GoogleDeepMind長期以"科學領域突破"作為旗幟：AlphaFold（結構生物學）、GNoME（材料科學）等，證明了頂尖領域專家與基礎研究團隊聯手，可以產生"領域級躍遷"。2025年末，百度也拋出過類似的「文心導師」 計劃，面向行業與學界的專家，在知識傳授、質量評定、專業校準方面對大模型進行指導。過去一年，編程領域成為大模型最早出現"10倍效率"的現象級場景：Cursor、ClaudeCode等工具已經事實上重塑了軟件開發流程，相關基礎設施競爭也已基本完成。ClaudeCode爆紅之後，整個AI行業其實迅速達成了一個共識：AI最重要的能力，不再只是「回答問題」，而是「完成任務」。一旦AI進入真實生產系統，它就會變成剛需。程序員每天要調用，企業每天要運行，團隊協作要持續接入，推理鏈路會不斷增長。模型調用從偶發需求變成持續性消耗，Token收入自然也開始指數級提升。但如此確定性也引來一種玩家分食蛋糕，18 個月前，AI 編程還是 Copilot 一家獨大的市場。如今，在海外Cursor、Windsurf、Cline、Claude Code、Aider 正在血拼，國內的DeepSeek TUI 、Kimi Code、MiniMax-M2.5、字節的Trae、通義靈碼、文心快碼、智譜的CodeGeeX、阿里的Qoder等等都在搶佔市場。當編程紅利進入瓶頸期，"下一個被10x的領域是什麼"將成為所有公司需要回答的問題。MiniMax給出的答案是：把模型能力下沉到專業知識密度高、工作流複雜、尚未形成標準化打法的領域。

這恰恰是單靠模型團隊閉門優化無法解決的。必須有領域頂尖專家介入定義問題、共建評測和工作流、再由模型反向驅動行業變革。行業知識天然具有極強門檻。芯片設計有複雜驗證流程，工業軟件有龐大工程體系，金融有自己的風控邏輯與監管框架，生命科學則充滿隱性實驗經驗與專業知識結構。這些並不會天然存在於互聯網公開語料裏。

一個真正能用的產業Agent，難點並不在模型推理能力，而在於它是否理解行業工作流。這讓大模型公司開始越來越像科研機構、產業組織與諮詢公司的混合體。MiniMax的「10xTeam」，某種程度上也是國內大模型廠商第一次明確把這種「科學協作模式」搬到台前。在MiniMax看來，這更像一種產業研究合夥人機制。模型團隊負責基礎能力，行業專家負責定義問題、構建工作流、建立評測體系，再由Agent進入實際生產場景。

因為當AI的目標從「回答問題」變成「完成任務」，行業專家的重要性會被迅速放大。回溯來看，過去互聯網時代最重要的人才是產品經理，因為他們定義用戶需求；而Agent時代，真正重要的人，可能變成那些最懂產業流程的人。編程只是第一個被Agent重構的行業。所有大模型公司現在真正想尋找的，是下一個能產生巨大Token消耗、同時真正創造產業價值的場景。過去一年，大模型行業的估值上漲速度，已經開始讓越來越多人聯想到2000年前後的互聯網泡沫。近期，經濟學家馬光遠就指出，上游基礎設施算力、光模塊、硬件等，確實有訂單、有營收、能盈利，因為全球都在瘋狂囤算力；但中游大模型、下游應用比如人形機器人、通用 AI、ToC/ToB 落地場景等，至今仍停留在概念與故事階段，沒有大規模商業化、沒有持續盈利、沒有真實需求爆發，但這些未來預期已經被全部計入當前估值。整個行業其實都很清楚，如果AI遲遲無法真正進入產業、無法幫助企業持續提效賺錢，那麼這場資本遊戲很可能難以長期維持。只有當AI真正開始替企業工作、參與生產流程、幫助行業賺錢，整個產業鏈才能真正運轉起來。

這也是為什麼，現在全球頭部AI公司都在瘋狂往產業深水區推進。Anthropic不再只強調模型能力，而開始強調Claude如何進入企業工作流；OpenAI持續強化醫療、法律、金融等垂直場景；GoogleDeepMind則長期把「科學突破」作為重要戰略方向。因為大家都知道，AI必須真正開始幫助行業賺錢、提效、降低成本，整個產業敘事才能繼續向前。否則，泡沫遲早會被戳破。而一旦泡沫破裂，受影響的也不會只是幾家模型公司。從GPU到雲廠商，從數據中心到AI創業公司，從一級市場到二級市場，整個AI上下游都可能經歷一場劇烈寒潮。所以今天所有大模型公司，其實都在爭分奪秒地證明一件事，AI不只是概念，而是真正的生產力。而MiniMax的「10xTeam」，本質上也是在這個背景下的一次產業卡位。它希望提前綁定行業專家，把模型能力真正嵌入芯片設計、工業軟件、金融分析、生命科學等複雜產業流程，再逐漸形成自己的數據壁壘、工作流壁壘和商業化壁壘。因為當AI的目標從「回答問題」變成「完成任務」，行業知識就會成為新的稀缺資源。編程只是第一個被Agent重構的行業。而整個AI行業現在真正想證明的是。下一個，會不會是整個產業世界。