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title: "MiniMax 高盛電話會：對今年 10 億美元 ARR 充滿信心，模型優勢在 “組織敏捷性”，與國產芯片高度集成"
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description: "高盛認為，最核心的催化劑在於中國 AI 大模型行業正迎來 “價格戰” 的拐點，競品漲價凸顯其成本壁壘。公司憑藉超 90% 算力利用率與架構升級，在維持低價的同時實現超高毛利率。此外，數週內將發佈 H3 多模態視頻模型進軍影視製作。該行維持買入評級，12 個月目標價港幣 860 元，較當前股價港幣 356.80 元隱含 141% 上行空間。"
datetime: "2026-07-04T09:28:50.000Z"
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# MiniMax 高盛電話會：對今年 10 億美元 ARR 充滿信心，模型優勢在 “組織敏捷性”，與國產芯片高度集成

7 月 4 日，據追風交易台消息，高盛 7 月 3 日發佈最新研報稱，MiniMax 電話會釋放了強烈的商業化與技術演進信號：**管理層對 2026 年底實現 10 億美元的年度經常性收入（ARR）目標充滿信心。**

報告稱，最核心的催化劑在於**中國 AI 大模型行業正迎來 “價格戰” 的拐點**——隨着競爭對手 DeepSeek 宣佈高峰期漲價，行業定價正迴歸理性。

> MiniMax 憑藉**超過 90% 的算力利用率、與國產芯片的高度集成以及獨特的 “組織敏捷性”**，在維持極具競爭力的定價（**M3 模型混合價格每百萬 Token 0.22 美元**）的同時，實現了遠超同行的毛利率。此外，**即將於數週內推出的 H3 視頻生成模型將進一步打開多模態市場的想象空間。**

高盛維持**買入評級**，12 個月目標價**港幣 860 元**，較當前股價港幣 356.80 元隱含**141% 上行空間**。

## ARR 增長軌跡：從 1 億到 10 億，管理層給出明確路徑

報告稱，MiniMax 管理層在電話會上系統性地梳理了 ARR（年化經常性收入）的增長節點：

> -   2025 年 12 月底：ARR 達 1 億美元；
> -   2026 年 2 月：ARR 升至 1.5 億美元；
> -   2026 年 4 月：ARR 較 2 月再度翻倍；
> -   M3 模型於 6 月 1 日正式上線前：ARR 進一步加速爬升。

管理層明確表示，對**2026 年底實現 10 億美元 ARR 目標**保持充分信心。

在定價策略上，M3 與上一代 M2.7 保持相同定價，但管理層強調這一策略在毛利率層面具有可持續性——原因在於訓練與推理架構升級帶來**超過 2 倍的成本節省**，基本抵消了總參數量翻倍所帶來的成本增加。

公司還預告，**2026 年下半年將推出更大規模的 M3 系列模型，目標是在保持強勁成本性能的同時進一步提升智能水平。**

這一 ARR 增長曲線是支撐高盛收入預測的核心依據——高盛預計 MiniMax 收入將從 2025 年的 7900 萬美元躍升至 2026 年的 3 億美元，2027 年進一步達到 8.801 億美元，2028 年突破 24.696 億美元。

## DeepSeek 漲價：行業定價理性化的破冰信號，直接利好 MiniMax

這是高盛報告中最具市場催化意義的外部事件。

DeepSeek 本週宣佈，其 V4 正式版將於 7 月中旬上線，同步引入**高峰/非高峰 API 差異定價機制**：高峰時段（北京時間上午 9 點至 12 點、下午 2 點至 6 點）收費為非高峰時段的**2 倍**，混合定價約為每百萬 token **0.35 美元（Pro 版）/ 0.12 美元（Flash 版）**。

高盛將此解讀為：**自 2026 年 4 月底以來中國 AI 模型公司激進定價（部分玩家毛利率為零甚至為負）正在向更理性階段過渡的早期信號**，本質上是推理成本壓力在定價端的真實反映。

對比之下，MiniMax M3 的混合定價為每百萬 token **0.22 美元**，在性能/價格比維度上具備顯著競爭優勢，且毛利率明顯高於同業——這得益於其更高比例的自建優化算力，以及以更小激活參數實現高效推理的架構設計。

MiniMax 還特別指出，其自營算力可實現**超過 90% 的利用率**，通過高峰時段服務知識工作者和開發者、低谷時段將閒置算力用於實驗和數據整理的方式，實現算力的峯谷平衡調度，從而支撐長時程智能體工作流的成本優勢。

## H3 視頻模型：數週內發佈，深度融合 M3 架構

與此同時，MiniMax 即將推出下一代視頻生成模型**H3**，預計在"未來數週內"正式發佈。

H3 的核心升級體現在兩個維度：

-   視頻生成質量與功能多樣性的全面提升，背後是重大架構升級（包括標註/分類/反饋循環的優化）；
-   與 M3 模型架構的深度整合：大語言模型能力被嵌入 H3 的 DiT（擴散變換器）架構中，例如增強對人類動作和基本物理關係的理解能力。

此外，MiniMax 正在引入垂直領域專家，逐步切入**長片電影/劇集製作市場**，拓展視頻生成的商業化邊界。

## 競爭格局：從"百模大戰"到格局收斂，"組織敏捷性"成核心壁壘

高盛認為，MiniMax 對中國 AI 模型競爭格局的判斷頗具戰略意義：**市場正從一兩年前的數百家玩家快速向頭部集中**。

在電話會上，面對國內互聯網巨頭旗下 AI 實驗室的競爭，MiniMax 將自身優勢定義為：

-   高效的企業組織架構；
-   更高的基礎設施利用率；
-   快速的模型迭代能力；
-   對新興智能體機會的快速響應——例如在 OpenClaw 興起後迅速商業化推出 MaxClaw，以及 MiniMax Code 產品的快速落地。

公司管理層認為，隨着 AI 模型競爭從"一次性 benchmark 刷榜"轉向"持續產品迭代與真實世界落地"，**可持續 ROI 將成為核心評判標準**，而組織敏捷性在這一新競爭範式下的價值將愈發凸顯。

## 全球基礎設施與國產芯片集成：本土化推進加速

在算力基礎設施層面，MiniMax 採取雙軌並行策略：

> -   直接租用全球雲服務商（CSP）算力；
> -   與新興雲服務商（neo-cloud）深度合作。

目前，MiniMax 的**本地化推理基礎設施已覆蓋全球 200 多個國家和地區**，客户結構高度分散，無單一國家過度集中的風險。

在中國市場，MiniMax 已**高度整合國產 AI 芯片（ASIC）用於推理任務**，隨着國內芯片能力的持續提升，這一本土化進程正在加速推進。這一佈局不僅有助於降低對境外算力的依賴，也在中美科技博弈背景下構建了一定的供應鏈韌性。

在人才戰略儲備上，MiniMax 以極精簡的團隊規模支撐起高強度的技術競爭：

-   全公司 400 至 500 名員工，其中超過 80% 從事研發工作；
-   300 至 400 名員工參與約 7% 股權比例的 ESOP（員工持股計劃），以股權激勵強化人才粘性；
-   持續從中國頂尖高校及海外名校招募應屆畢業生；
-   通過"10X 人才計劃"引進垂直領域資深專家，將行業 know-how 轉化為模型訓練和真實任務優化能力。

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