MiniMax在采访中表达了大模型不具备网络效应的观点，认为用户规模的增长并不会直接提升模型能力，这与移动互联网的逻辑不同。文章指出，尽管ChatGPT的用户量远超Claude，但模型能力可能相近，这表明用户规模不一定等同于模型优势。然而，文章也暗示了用户规模在AI产品中仍存在马太效应，先发优势能带来巨大的用户基数。因此，文章的核心矛盾在于，大模型本身不依赖用户规模，但用户产品却可能受到用户规模的影响，如何平衡这两者是AI公司需要思考的问题。

💡 大模型不具备网络效应：MiniMax认为，大模型的能力提升不依赖于用户数量的增长，这与传统的互联网产品逻辑不同。

📊 用户规模与模型能力：尽管ChatGPT用户量远超Claude，但它们的模型能力可能相近，这说明用户规模不直接等同于模型优势，但用户规模存在马太效应。

🚀 先发优势的重要性：文章暗示，在AI用户产品领域，先发优势仍然重要，能带来巨大的用户基数，就像ChatGPT一样。

🎯 AGI指标的缺失：文章质疑MiniMax缺乏衡量自身AGI进展的指标，仅仅否定用户规模的重要性是不够的，需要有数据或产品来证明自身在AGI领域的领先性。

晚点对话 MiniMax 闫俊杰：千万别套用移动互联网的逻辑来做 AI

MiniMax的这段采访里，能理解主要想表达大模型没有网络效应，不会因为越多用户使用就变得更好。

这观点挺对，但然后呢？

更多的用户对做AGI不重要，但你至少该有个指标去证明你自己离AGI比别的竞争对手更近啊。跑分或者更好产品带来的更佳用户留存和增长飞轮。总不能在什么都没有的情况只有否定啊。

而且文章里这个事实也比较有趣：“ChatGPT 的 DAU 是 Claude 的 50 倍到 100 倍，但它们的模型其实差不多。”

能理解是想表达更大用户规模的用户产品不代表更强的模型能力。但这也恰恰说明了大模型用户产品其实还是有马太效应存在的，虽然ChatGPT没有明显更好的模型，但是因为更早占领用户心智，用户规模就是这么能大两个量级的。所以这其实也没法导向AI时代用户规模不重要的结论。