7月4日,据追风交易台消息,高盛7月3日发布最新研报称,MiniMax电话会释放了强烈的商业化与技术演进信号:管理层对2026年底实现10亿美元的年度经常性收入(ARR)目标充满信心。
报告称,最核心的催化剂在于中国AI大模型行业正迎来“价格战”的拐点——随着竞争对手DeepSeek宣布高峰期涨价,行业定价正回归理性。
MiniMax凭借超过90%的算力利用率、与国产芯片的高度集成以及独特的“组织敏捷性”,在维持极具竞争力的定价(M3模型混合价格每百万Token 0.22美元)的同时,实现了远超同行的毛利率。此外,即将于数周内推出的H3视频生成模型将进一步打开多模态市场的想象空间。
高盛维持买入评级,12个月目标价港币860元,较当前股价港币356.80元隐含141%上行空间。
报告称,MiniMax管理层在电话会上系统性地梳理了ARR(年化经常性收入)的增长节点:
2025年12月底:ARR达1亿美元; 2026年2月:ARR升至1.5亿美元; 2026年4月:ARR较2月再度翻倍; M3模型于6月1日正式上线前:ARR进一步加速爬升。
2025年12月底:ARR达1亿美元;
2026年2月:ARR升至1.5亿美元;
2026年4月:ARR较2月再度翻倍;
M3模型于6月1日正式上线前:ARR进一步加速爬升。
管理层明确表示,对2026年底实现10亿美元ARR目标保持充分信心。
在定价策略上,M3与上一代M2.7保持相同定价,但管理层强调这一策略在毛利率层面具有可持续性——原因在于训练与推理架构升级带来超过2倍的成本节省,基本抵消了总参数量翻倍所带来的成本增加。
公司还预告,2026年下半年将推出更大规模的M3系列模型,目标是在保持强劲成本性能的同时进一步提升智能水平。
这一ARR增长曲线是支撑高盛收入预测的核心依据——高盛预计MiniMax收入将从2025年的7900万美元跃升至2026年的3亿美元,2027年进一步达到8.801亿美元,2028年突破24.696亿美元。
这是高盛报告中最具市场催化意义的外部事件。
DeepSeek本周宣布,其V4正式版将于7月中旬上线,同步引入高峰/非高峰API差异定价机制:高峰时段(北京时间上午9点至12点、下午2点至6点)收费为非高峰时段的2倍,混合定价约为每百万token 0.35美元(Pro版)/ 0.12美元(Flash版)。
高盛将此解读为:自2026年4月底以来中国AI模型公司激进定价(部分玩家毛利率为零甚至为负)正在向更理性阶段过渡的早期信号,本质上是推理成本压力在定价端的真实反映。
对比之下,MiniMax M3的混合定价为每百万token 0.22美元,在性能/价格比维度上具备显著竞争优势,且毛利率明显高于同业——这得益于其更高比例的自建优化算力,以及以更小激活参数实现高效推理的架构设计。
MiniMax还特别指出,其自营算力可实现超过90%的利用率,通过高峰时段服务知识工作者和开发者、低谷时段将闲置算力用于实验和数据整理的方式,实现算力的峰谷平衡调度,从而支撑长时程智能体工作流的成本优势。
与此同时,MiniMax即将推出下一代视频生成模型H3,预计在"未来数周内"正式发布。
H3的核心升级体现在两个维度:
视频生成质量与功能多样性的全面提升,背后是重大架构升级(包括标注/分类/反馈循环的优化);
与M3模型架构的深度整合:大语言模型能力被嵌入H3的DiT(扩散变换器)架构中,例如增强对人类动作和基本物理关系的理解能力。
此外,MiniMax正在引入垂直领域专家,逐步切入长片电影/剧集制作市场,拓展视频生成的商业化边界。
高盛认为,MiniMax对中国AI模型竞争格局的判断颇具战略意义:市场正从一两年前的数百家玩家快速向头部集中。
在电话会上,面对国内互联网巨头旗下AI实验室的竞争,MiniMax将自身优势定义为:
高效的企业组织架构;
更高的基础设施利用率;
快速的模型迭代能力;
对新兴智能体机会的快速响应——例如在OpenClaw兴起后迅速商业化推出MaxClaw,以及MiniMax Code产品的快速落地。
公司管理层认为,随着AI模型竞争从"一次性benchmark刷榜"转向"持续产品迭代与真实世界落地",可持续ROI将成为核心评判标准,而组织敏捷性在这一新竞争范式下的价值将愈发凸显。
在算力基础设施层面,MiniMax采取双轨并行策略:
直接租用全球云服务商(CSP)算力; 与新兴云服务商(neo-cloud)深度合作。
直接租用全球云服务商(CSP)算力;
与新兴云服务商(neo-cloud)深度合作。
目前,MiniMax的本地化推理基础设施已覆盖全球200多个国家和地区,客户结构高度分散,无单一国家过度集中的风险。
在中国市场,MiniMax已高度整合国产AI芯片(ASIC)用于推理任务,随着国内芯片能力的持续提升,这一本土化进程正在加速推进。这一布局不仅有助于降低对境外算力的依赖,也在中美科技博弈背景下构建了一定的供应链韧性。
在人才战略储备上,MiniMax以极精简的团队规模支撑起高强度的技术竞争:
全公司400至500名员工,其中超过80%从事研发工作;
300至400名员工参与约7%股权比例的ESOP(员工持股计划),以股权激励强化人才粘性;
持续从中国顶尖高校及海外名校招募应届毕业生;
通过**"10X人才计划"**引进垂直领域资深专家,将行业know-how转化为模型训练和真实任务优化能力。
以上精彩内容来自追风交易台。 更详细的解读,包括实时解读、一线研究等内容,请加入【**追风交易台▪年度会员**】  风险提示及免责条款 市场有风险,投资需谨慎。本文不构成个人投资建议,也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资,责任自负。
479.69万 热度
105.79万 热度
21.63万 热度
1.52亿 热度
140.83万 热度
MiniMax高盛电话会:对今年10亿美元ARR充满信心,模型优势在“组织敏捷性”,与国产芯片高度集成
7月4日,据追风交易台消息,高盛7月3日发布最新研报称,MiniMax电话会释放了强烈的商业化与技术演进信号:管理层对2026年底实现10亿美元的年度经常性收入(ARR)目标充满信心。
报告称,最核心的催化剂在于中国AI大模型行业正迎来“价格战”的拐点——随着竞争对手DeepSeek宣布高峰期涨价,行业定价正回归理性。
高盛维持买入评级,12个月目标价港币860元,较当前股价港币356.80元隐含141%上行空间。
ARR增长轨迹:从1亿到10亿,管理层给出明确路径
报告称,MiniMax管理层在电话会上系统性地梳理了ARR(年化经常性收入)的增长节点:
管理层明确表示,对2026年底实现10亿美元ARR目标保持充分信心。
在定价策略上,M3与上一代M2.7保持相同定价,但管理层强调这一策略在毛利率层面具有可持续性——原因在于训练与推理架构升级带来超过2倍的成本节省,基本抵消了总参数量翻倍所带来的成本增加。
公司还预告,2026年下半年将推出更大规模的M3系列模型,目标是在保持强劲成本性能的同时进一步提升智能水平。
这一ARR增长曲线是支撑高盛收入预测的核心依据——高盛预计MiniMax收入将从2025年的7900万美元跃升至2026年的3亿美元,2027年进一步达到8.801亿美元,2028年突破24.696亿美元。
DeepSeek涨价:行业定价理性化的破冰信号,直接利好MiniMax
这是高盛报告中最具市场催化意义的外部事件。
DeepSeek本周宣布,其V4正式版将于7月中旬上线,同步引入高峰/非高峰API差异定价机制:高峰时段(北京时间上午9点至12点、下午2点至6点)收费为非高峰时段的2倍,混合定价约为每百万token 0.35美元(Pro版)/ 0.12美元(Flash版)。
高盛将此解读为:自2026年4月底以来中国AI模型公司激进定价(部分玩家毛利率为零甚至为负)正在向更理性阶段过渡的早期信号,本质上是推理成本压力在定价端的真实反映。
对比之下,MiniMax M3的混合定价为每百万token 0.22美元,在性能/价格比维度上具备显著竞争优势,且毛利率明显高于同业——这得益于其更高比例的自建优化算力,以及以更小激活参数实现高效推理的架构设计。
MiniMax还特别指出,其自营算力可实现超过90%的利用率,通过高峰时段服务知识工作者和开发者、低谷时段将闲置算力用于实验和数据整理的方式,实现算力的峰谷平衡调度,从而支撑长时程智能体工作流的成本优势。
H3视频模型:数周内发布,深度融合M3架构
与此同时,MiniMax即将推出下一代视频生成模型H3,预计在"未来数周内"正式发布。
H3的核心升级体现在两个维度:
视频生成质量与功能多样性的全面提升,背后是重大架构升级(包括标注/分类/反馈循环的优化);
与M3模型架构的深度整合:大语言模型能力被嵌入H3的DiT(扩散变换器)架构中,例如增强对人类动作和基本物理关系的理解能力。
此外,MiniMax正在引入垂直领域专家,逐步切入长片电影/剧集制作市场,拓展视频生成的商业化边界。
竞争格局:从"百模大战"到格局收敛,"组织敏捷性"成核心壁垒
高盛认为,MiniMax对中国AI模型竞争格局的判断颇具战略意义:市场正从一两年前的数百家玩家快速向头部集中。
在电话会上,面对国内互联网巨头旗下AI实验室的竞争,MiniMax将自身优势定义为:
高效的企业组织架构;
更高的基础设施利用率;
快速的模型迭代能力;
对新兴智能体机会的快速响应——例如在OpenClaw兴起后迅速商业化推出MaxClaw,以及MiniMax Code产品的快速落地。
公司管理层认为,随着AI模型竞争从"一次性benchmark刷榜"转向"持续产品迭代与真实世界落地",可持续ROI将成为核心评判标准,而组织敏捷性在这一新竞争范式下的价值将愈发凸显。
全球基础设施与国产芯片集成:本土化推进加速
在算力基础设施层面,MiniMax采取双轨并行策略:
目前,MiniMax的本地化推理基础设施已覆盖全球200多个国家和地区,客户结构高度分散,无单一国家过度集中的风险。
在中国市场,MiniMax已高度整合国产AI芯片(ASIC)用于推理任务,随着国内芯片能力的持续提升,这一本土化进程正在加速推进。这一布局不仅有助于降低对境外算力的依赖,也在中美科技博弈背景下构建了一定的供应链韧性。
在人才战略储备上,MiniMax以极精简的团队规模支撑起高强度的技术竞争:
全公司400至500名员工,其中超过80%从事研发工作;
300至400名员工参与约7%股权比例的ESOP(员工持股计划),以股权激励强化人才粘性;
持续从中国顶尖高校及海外名校招募应届毕业生;
通过**"10X人才计划"**引进垂直领域资深专家,将行业know-how转化为模型训练和真实任务优化能力。