MiniMaxのゴールドマン・サックス電話会議：今年の10億ドルARRに自信、モデルの優位性は「組織の俊敏性」、国産チップとの高度な統合

7月4日、追風交易台の情報によると、ゴールドマン・サックスは7月3日、最新の調査レポートで、MiniMaxの電話会議が強い商業化と技術進化のシグナルを発したと発表した。経営陣は2026年末までに10億ドルの年間経常収益（ARR）目標を達成することに自信を示している。

報告書によると、最も重要な触媒は、中国AI大規模モデル業界が「価格競争」の転換点を迎えていることだ。競合のDeepSeekがピーク時の値上げを発表したことで、業界の価格設定は合理性へと回帰しつつある。

MiniMaxは、**90%超の計算リソース利用率、国産チップとの高度な統合、独自の「組織的俊敏性」**を武器に、非常に競争力のある価格設定（M3モデルの混合価格は100万トークンあたり0.22ドル）を維持しながら、同業他社をはるかに上回る粗利益率を実現している。さらに、数週間以内にリリース予定のH3ビデオ生成モデルは、マルチモーダル市場の可能性をさらに広げる。

ゴールドマン・サックスは買いの評価を維持し、12ヶ月の目標株価は860香港ドルで、現在の株価356.80香港ドルから141%の上昇余地を示唆している。

ARR成長軌跡：1億ドルから10億ドルへ、経営陣が明確な道筋を示す

報告書によると、MiniMaxの経営陣は電話会議でARR（年換算経常収益）の成長ノードを体系的に整理した：

• 2025年12月末：ARRが1億ドルに到達；

• 2026年2月：ARRが1.5億ドルに上昇；

• 2026年4月：ARRが2月からさらに倍増；

• M3モデルが6月1日に正式リリースされる前：ARRがさらに加速的に上昇。

経営陣は、2026年末までに10億ドルのARR目標を達成することに十分な自信があると明言した。

価格戦略において、M3は前世代のM2.7と同じ価格を維持しているが、経営陣はこの戦略が粗利率の面で持続可能であると強調した。その理由は、トレーニングと推論アーキテクチャのアップグレードにより、コストが2倍以上削減され、総パラメータ数が倍増したことによるコスト増加をほぼ相殺しているからだ。

また、同社は2026年下半期に、より大規模なM3シリーズモデルをリリースし、強力なコストパフォーマンスを維持しながら知能レベルをさらに向上させることを予告している。

このARR成長曲線は、ゴールドマン・サックスの収益予測を支える中核的な根拠である。ゴールドマン・サックスは、MiniMaxの収益が2025年の7900万ドルから2026年には3億ドル、2027年には8億8010万ドル、2028年には24億6960万ドルに急増すると予測している。

DeepSeek値上げ：業界の価格設定合理化の合図、MiniMaxに直接的な好影響

これは、ゴールドマン・サックスのレポートの中で最も市場への触媒効果が期待される外部イベントである。

DeepSeekは今週、V4正式版を7月中旬にリリースし、同時にピーク時/オフピーク時のAPI差別価格設定メカニズムを導入すると発表した。ピーク時（北京時間午前9時～12時、午後2時～6時）の料金はオフピーク時の2倍で、混合価格は100万トークンあたり**0.35ドル（Pro版）/0.12ドル（Flash版）**となる。

ゴールドマン・サックスはこれを、2026年4月末以降、中国のAIモデル企業による積極的な価格設定（一部のプレイヤーは粗利率がゼロまたはマイナス）が、より合理的な段階へ移行しつつある初期のシグナルであると解釈している。これは本質的に、推論コストの圧力が価格設定に反映されたものである。

対照的に、MiniMax M3の混合価格は100万トークンあたり0.22ドルであり、性能/価格比の面で顕著な競争優位性を持ち、粗利益率は同業他社を明らかに上回っている。これは、より高い比率での自社最適化済み計算リソースと、より小さな活性化パラメータで効率的な推論を実現するアーキテクチャ設計によるものである。

MiniMaxは特に、自社運営の計算リソースで90%超の利用率を実現しており、ピーク時にはナレッジワーカーや開発者にサービスを提供し、オフピーク時には遊休計算リソースを実験やデータ整理に活用することで、計算リソースのピークシフトを実現し、長時間のエージェントワークフローのコスト優位性を支えていると述べている。

H3ビデオモデル：数週間以内にリリース、M3アーキテクチャと深く統合

同時に、MiniMaxは次世代ビデオ生成モデルH3をまもなくリリースする予定であり、「今後数週間以内」に正式発表される見込みである。

H3の中核的なアップグレードは2つの側面に現れている：

• ビデオ生成品質と機能の多様性の全体的な向上。その背景には、大幅なアーキテクチャのアップグレード（アノテーション/分類/フィードバックループの最適化を含む）がある；

• M3モデルアーキテクチャとの深い統合：大規模言語モデルの能力がH3のDiT（拡散トランスフォーマー）アーキテクチャに組み込まれ、例えば人間の動作や基本的な物理関係の理解能力が強化されている。

さらに、MiniMaxは垂直分野の専門家を導入し、長編映画/ドラマ制作市場への参入を徐々に進め、ビデオ生成の商業化の境界を拡大している。

競争環境：「百モデル戦争」から収束へ、「組織的俊敏性」が核心的な障壁に

ゴールドマン・サックスは、MiniMaxによる中国AIモデルの競争環境に対する評価は戦略的に重要であると考えている。市場は1～2年前の数百のプレイヤーから、急速にトップ企業への集中へと向かっている。

電話会議では、国内のインターネット巨大企業傘下のAI研究所との競争について、MiniMaxは自社の強みを次のように定義している：

• 効率的な企業組織構造；

• より高いインフラ利用率；

• 迅速なモデル反復能力；

• 新興エージェントの機会への迅速な対応——例えば、OpenClawの台頭後、急速に商業化されたMaxClawや、MiniMax Code製品の迅速な展開。

同社の経営陣は、AIモデルの競争が「一発勝負のベンチマークランキング」から「継続的な製品反復と現実世界への応用」へと移行するにつれて、持続可能なROIが核心的な評価基準となり、この新しい競争パラダイムにおいて組織的俊敏性の価値はますます顕著になると考えている。

グローバルなインフラと国産チップの統合：ローカライゼーションの加速

計算リソースのインフラ面では、MiniMaxは2つの並行戦略を採用している：

• グローバルクラウドサービスプロバイダー（CSP）の計算リソースを直接レンタル；

• 新興クラウドサービスプロバイダー（neo-cloud）との緊密な協力。

現在、MiniMaxのローカライズされた推論インフラは、世界中の200以上の国と地域をカバーしており、顧客構成は非常に分散しており、特定の国に過度に集中するリスクはない。

中国市場では、MiniMaxは推論タスクのために国産AIチップ（ASIC）を高度に統合しており、国内チップの能力が継続的に向上するにつれて、このローカライゼーションプロセスは加速している。この展開は、海外の計算リソースへの依存を減らすだけでなく、米中テクノロジー競争の文脈において、一定のサプライチェーンの回復力を構築するものである。

人材戦略の面では、MiniMaxは非常にコンパクトなチーム規模で高度な技術競争を支えている：

• 全社400～500名の従業員、うち80%以上が研究開発に従事；

• 300～400名の従業員が約**7%の株式相当のESOP（従業員持株制度）**に参加し、株式インセンティブにより人材の定着を強化；

• 中国のトップ大学や海外の名門大学から新卒者を継続的に採用；

• **「10X人材プログラム」**を通じて、垂直分野のベテラン専門家を採用し、業界のノウハウをモデルトレーニングと実環境タスクの最適化に転換。

以上の素晴らしい内容は、追風交易台からのものです。

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