Panggilan telepon MiniMax Goldman Sachs: Yakin dengan ARR $1 miliar tahun ini, keunggulan model ada pada "kelincahan organisasi", terintegrasi tinggi dengan chip domestik.

Pada 4 Juli, menurut informasi dari ZhuiFeng Trading Desk, Goldman Sachs merilis laporan riset terbaru pada 3 Juli yang menyatakan bahwa panggilan telepon MiniMax memberikan sinyal kuat tentang komersialisasi dan evolusi teknologi: Manajemen sangat yakin dapat mencapai target Pendapatan Berulang Tahunan (ARR) sebesar $1 miliar pada akhir 2026.

Laporan tersebut menyebutkan bahwa katalis paling utama adalah industri model AI besar China sedang mengalami titik balik "perang harga" — seiring dengan pesaing DeepSeek yang mengumumkan kenaikan harga pada jam sibuk, penetapan harga industri kembali ke rasionalitas.

MiniMax, dengan tingkat utilisasi daya komputasi lebih dari 90%, integrasi tinggi dengan chip domestik, dan "kelincahan organisasi" yang unik, berhasil mempertahankan harga yang sangat kompetitif (harga campuran model M3 sebesar $0,22 per juta token) sambil mencapai margin laba kotor yang jauh melampaui pesaing. Selain itu, model generasi video H3 yang akan diluncurkan dalam beberapa minggu ke depan akan semakin membuka ruang imajinasi pasar multimodal.

Goldman Sachs mempertahankan rating Beli, dengan target harga 12 bulan HK$860, yang menyiratkan potensi kenaikan 141% dari harga saham saat ini sebesar HK$356,80.

Lintasan Pertumbuhan ARR: Dari $100 Juta ke $1 Miliar, Manajemen Memberikan Jalur yang Jelas

Laporan tersebut menyatakan bahwa manajemen MiniMax secara sistematis memaparkan titik pertumbuhan ARR (Pendapatan Berulang Tahunan) dalam panggilan telepon:

• Akhir Desember 2025: ARR mencapai $100 juta;

• Februari 2026: ARR meningkat menjadi $150 juta;

• April 2026: ARR dua kali lipat dibandingkan Februari;

• Sebelum model M3 resmi diluncurkan pada 1 Juni: ARR semakin meningkat dengan cepat.

Manajemen secara jelas menyatakan bahwa mereka sangat yakin dapat mencapai target ARR $1 miliar pada akhir 2026.

Dalam strategi penetapan harga, M3 mempertahankan harga yang sama dengan generasi sebelumnya M2.7, tetapi manajemen menekankan bahwa strategi ini berkelanjutan dari segi margin laba kotor — karena peningkatan arsitektur pelatihan dan inferensi menghasilkan penghematan biaya lebih dari 2 kali lipat, yang pada dasarnya mengimbangi peningkatan biaya akibat penggandaan total parameter.

Perusahaan juga mengumumkan bahwa pada paruh kedua 2026, akan merilis model seri M3 yang lebih besar, yang bertujuan untuk lebih meningkatkan tingkat kecerdasan sambil mempertahankan biaya kinerja yang kuat.

Kurva pertumbuhan ARR ini merupakan dasar utama yang mendukung proyeksi pendapatan Goldman Sachs — Goldman Sachs memperkirakan pendapatan MiniMax akan melonjak dari $79 juta pada tahun 2025 menjadi $300 juta pada tahun 2026, selanjutnya mencapai $880,1 juta pada tahun 2027, dan menembus $2,4696 miliar pada tahun 2028.

Kenaikan Harga DeepSeek: Sinyal Pecahnya Rasionalisasi Harga Industri, Langsung Menguntungkan MiniMax

Ini adalah peristiwa eksternal yang paling berdampak pada pasar dalam laporan Goldman Sachs.

DeepSeek mengumumkan minggu ini bahwa versi resmi V4-nya akan dirilis pada pertengahan Juli, dan secara bersamaan akan memperkenalkan mekanisme penetapan harga diferensial API puncak/non-puncak: tarif jam sibuk (pukul 9:00-12:00 dan 14:00-18:00 waktu Beijing) adalah 2 kali lipat dari tarif non-jam sibuk, dengan harga campuran sekitar $0,35 per juta token (versi Pro) / $0,12 per juta token (versi Flash).

Goldman Sachs menafsirkan ini sebagai: penetapan harga agresif perusahaan model AI China sejak akhir April 2026 (beberapa pemain memiliki margin laba kotor nol atau bahkan negatif) sedang bertransisi ke tahap yang lebih rasional, yang pada dasarnya merupakan cerminan nyata dari tekanan biaya inferensi dalam penetapan harga.

Sebagai perbandingan, harga campuran MiniMax M3 adalah $0,22 per juta token, yang memiliki keunggulan kompetitif yang signifikan dalam rasio kinerja/harga, dan margin laba kotor jelas lebih tinggi daripada pesaing — ini berkat proporsi daya komputasi yang dioptimalkan sendiri yang lebih tinggi, serta desain arsitektur yang mencapai inferensi efisien dengan parameter aktif yang lebih kecil.

MiniMax juga secara khusus menunjukkan bahwa daya komputasi yang dioperasikan sendiri dapat mencapai tingkat utilisasi lebih dari 90%, dengan melayani pekerja pengetahuan dan pengembang selama jam sibuk, dan menggunakan daya komputasi yang menganggur untuk eksperimen dan pengaturan data selama jam non-sibuk, sehingga mencapai penjadwalan keseimbangan puncak-lembah daya komputasi, yang mendukung keunggulan biaya alur kerja agen jangka panjang.

Model Video H3: Dirilis dalam Beberapa Minggu, Terintegrasi Secara Mendalam dengan Arsitektur M3

Sementara itu, MiniMax akan segera merilis model generasi video generasi berikutnya H3, yang dijadwalkan diluncurkan dalam "beberapa minggu mendatang".

Peningkatan inti H3 tercermin dalam dua dimensi:

• Peningkatan menyeluruh dalam kualitas generasi video dan keragaman fungsional, didukung oleh peningkatan arsitektur besar (termasuk optimalisasi loop pelabelan/klasifikasi/umpan balik);

• Integrasi mendalam dengan arsitektur model M3: Kemampuan model bahasa besar disematkan ke dalam arsitektur DiT (Diffusion Transformer) H3, misalnya untuk meningkatkan pemahaman tentang hubungan fisik dasar dan gerakan manusia.

Selain itu, MiniMax sedang memperkenalkan para ahli domain vertikal, secara bertahap memasuki pasar produksi film/ serial panjang, memperluas batas komersialisasi generasi video.

Lanskap Persaingan: Dari "Perang Seratus Model" ke Konsolidasi, "Kelincahan Organisasi" Menjadi Hambatan Inti

Goldman Sachs percaya bahwa penilaian MiniMax tentang lanskap persaingan model AI China cukup strategis: Pasar dengan cepat terkonsentrasi dari ratusan pemain satu atau dua tahun lalu ke perusahaan-perusahaan teratas.

Dalam panggilan telepon, ketika menghadapi persaingan dari laboratorium AI di bawah raksasa internet domestik, MiniMax mendefinisikan keunggulannya sebagai:

• Struktur organisasi perusahaan yang efisien;

• Tingkat utilisasi infrastruktur yang lebih tinggi;

• Kemampuan iterasi model yang cepat;

• Respons cepat terhadap peluang agen baru — misalnya, dengan cepat mengkomersialkan MaxClaw setelah kebangkitan OpenClaw, serta peluncuran cepat produk MiniMax Code.

Manajemen perusahaan percaya bahwa seiring persaingan model AI beralih dari "sekali benchmark untuk peringkat" ke "iterasi produk berkelanjutan dan implementasi dunia nyata", ROI berkelanjutan akan menjadi kriteria evaluasi inti, dan nilai kelincahan organisasi akan semakin menonjol dalam paradigma persaingan baru ini.

Infrastruktur Global dan Integrasi Chip Domestik: Akselerasi Lokalisasi

Dalam hal infrastruktur daya komputasi, MiniMax mengadopsi strategi jalur ganda:

• Menyewa daya komputasi dari penyedia layanan cloud global (CSP) secara langsung;

• Bekerja sama secara mendalam dengan penyedia layanan cloud baru (neo-cloud).

Saat ini, infrastruktur inferensi lokal MiniMax telah mencakup lebih dari 200 negara dan wilayah di seluruh dunia, dengan struktur pelanggan yang sangat terdiversifikasi, tanpa risiko konsentrasi berlebihan di satu negara.

Di pasar China, MiniMax telah mengintegrasikan chip AI domestik (ASIC) secara tinggi untuk tugas inferensi, dan seiring peningkatan kemampuan chip domestik yang berkelanjutan, proses lokalisasi ini semakin dipercepat. Tata letak ini tidak hanya membantu mengurangi ketergantungan pada daya komputasi luar negeri, tetapi juga membangun ketahanan rantai pasokan tertentu dalam konteks persaingan teknologi antara AS dan China.

Dalam hal cadangan strategis talenta, MiniMax mendukung persaingan teknologi yang intensif dengan tim yang sangat ramping:

• Perusahaan memiliki 400 hingga 500 karyawan, dengan lebih dari 80% bekerja di bidang R&D;

• 300 hingga 400 karyawan berpartisipasi dalam ESOP (Employee Stock Ownership Plan) dengan proporsi ekuitas sekitar 7%, untuk memperkuat retensi talenta melalui insentif saham;

• Terus merekrut lulusan baru dari universitas-universitas terkemuka di China dan luar negeri;

• Melalui "Program Talenta 10X", merekrut para ahli senior di bidang vertikal, mengubah pengetahuan industri menjadi kemampuan pelatihan model dan optimalisasi tugas nyata.

Konten menarik di atas berasal dari ZhuiFeng Trading Desk.

Untuk penjelasan yang lebih rinci, termasuk interpretasi waktu nyata, penelitian lapangan, dll., silakan bergabung dengan **[** Anggara Tahunan ZhuiFeng Trading Desk**]**

![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-69e1ddf9d3-abf89ce0b9-8b7abd-7649e1)

Peringatan Risiko dan Klausul Penyangkalan

          

            Pasar memiliki risiko, investasi harus hati-hati. Artikel ini bukan merupakan saran investasi pribadi, dan juga tidak mempertimbangkan tujuan investasi khusus, situasi keuangan, atau kebutuhan pengguna individu. Pengguna harus mempertimbangkan apakah opini, pandangan, atau kesimpulan apa pun dalam artikel ini sesuai dengan situasi spesifik mereka. Investasi berdasarkan ini, tanggung jawab ada pada diri sendiri.