「未来三年AI投入超过600亿元，这个数字只是保底。」——屈恒在小米投资者日上的这句话，把小米的AI战略从「跟跑」直接拉到了「押注全生态」的牌桌前。

时间线拉回：从神秘模型到正式认领

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3月，代号为「Hunter Alpha」的模型突然冲上OpenRouter调用榜第一，引发业内猜测。小米随后正式认领，这就是MiMo-V2系列的雏形。

4月23日，Xiaomi MiMo-V2.5开启公测。不到一周后的投资者日上，小米集团副总裁、技术委员会主席屈恒用一场演讲，把这款模型的定位、商业化路径和生态野心和盘托出。

节奏很快。从神秘亮相到公测再到战略核心，MiMo-V2.5的迭代速度本身就在说明一件事：小米不打算在AI时代做旁观者。

模型层：开源、收费、芯片适配三线并行

屈恒披露了几组关键数据。MiMo开始收费后留存率超过35%，「当下的比例会更高」；Pro/Max版本收入占比超过50%，说明用户愿意为深度能力付费。

更值得关注的是技术定位：MiMo-V2.5的AA智能与Agent指数，位列全球开源大模型并列第一。即将开源的版本「几乎适配国内所有芯片」——这句话的分量在于，它直接回应了国产AI芯片的适配焦虑。

团队配置也很有意思：平均年龄25岁，清北占比60%，博士占比55%。一支年轻、高密度的队伍，6个月完成首代机器人VLA大模型Xiaomi-Robotics-0。

Agent落地：从Miclaw测试版到「人车家」中枢

演讲的核心词是Agent范式重塑。屈恒把它拆解成两个维度：对外重塑人车家全生态，对内提升企业效率。

对外，Miclaw目前仍是测试版，但未来会与小爱全面融合，并支持平板、笔记本、音箱等全生态设备。智能座舱Agent正在升级，能力描述很具体——「能思考、会决策、自己挑工具」。

更长远的图景是一个「中枢」概念：贯通全域设备，实现共享记忆、跨端调度和主动智能。Miclaw还会赋能Miloco，结合多模态感知与家庭记忆。

具身智能方面，小米判断「机器人的GPT-3时刻在未来1-2年到来」。目前高质量具身数据正向十万小时迈进，而团队展示了一个极低成本案例：仅用20小时数据训练，机器人就能快速掌握耳机收纳的高难度动作。

企业效率：500%提升的目标从何而来

对内的Agent应用更激进。小米预计企业整体效率提升500%，场景覆盖产品变革（生成Demo）、研发变革（代码和协作）、模式变革等。

具体做法是面向全业务流程构建企业级Context，驱动组织进化。屈恒提到的「个人虾和岗位虾」——应该是内部代号——指向深度赋能核心业务场景。

这个数字（500%）是目标而非现状，但放在600亿投入的语境下，它暗示了小米对Agent改变组织生产力的信心。

全栈能力：五层架构的底气

屈恒把小米的AI能力概括为五层：基建层、数据层、模型层、框架层、生态层。芯片xAI被单独强调，侧重「模型x端侧芯片双自研优势持续成长」。

辅助驾驶领域，小米智驾的XLA使用了开源跨域具身基座模型Xiaomi MiMo-Embodied——这是MiMo能力向垂直场景渗透的明确信号。

从模型到芯片，从C端生态到B端效率，从当下开源到未来中枢，小米的AI叙事正在从「单点突破」转向「系统作战」。600亿是保底的数字，但真正的赌注是：Agent能否成为人车家生态的「操作系统级」能力。