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，高国产高度追风交易台援引高盛最新研报指出，盛电势组MiniMax在近期电话会议中释放了强劲的对今商业化与技术演进信号。管理层对2026年底实现10亿美元年度经常性收入（ARR）的年亿目标展现出高度信心。

报告强调，美元满信当前中国AI大模型行业正迎来“价格战”拐点——随着竞争对手DeepSeek宣布高峰期涨价，心模型优芯片行业定价逻辑正回归理性。织敏MiniMax凭借超过90%的捷性集成算力利用率、与国产芯片的高国产高度高度集成以及独特的“组织敏捷性”，在维持极具竞争力的盛电势组定价（M3模型混合价格每百万Token 0.22美元）的同时，实现了远超同行的对今毛利率。此外，年亿即将在数周内发布的美元满信H3视频生成模型将进一步拓展多模态市场的想象空间。

高盛维持MiniMax买入评级，心模型优芯片设定12个月目标价为港币860元，织敏相较于当前股价港币356.80元，隐含141%的上行空间。

ARR增长路径清晰：从1亿到10亿的加速曲线

高盛报告详细梳理了MiniMax管理层在电话会上披露的ARR增长里程碑，显示出明确的加速趋势：

• 2025年12月底：ARR达到1亿美元；
• 2026年2月：ARR攀升至1.5亿美元；
• 2026年4月：ARR较2月实现翻倍；
• M3模型上线前（6月1日）：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的目标保持充分信心。

在定价策略方面，M3模型延续了上一代M2.7的定价体系，但管理层强调该策略在毛利率层面具备可持续性。其核心逻辑在于，训练与推理架构的升级带来了超过2倍的成本节省，足以抵消总参数量翻倍带来的成本增量。此外，公司预告将在2026年下半年推出更大规模的M3系列模型，旨在保持强劲成本性能优势的同时，进一步提升模型智能水平。

这一ARR增长曲线构成了高盛收入预测的核心支撑。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年达到8.801亿美元，并在2028年突破24.696亿美元。

DeepSeek涨价：行业定价理性化的破冰信号

高盛认为，DeepSeek近期的定价调整是报告中最具市场催化意义的外部事件。

DeepSeek宣布其V4正式版将于7月中旬上线，并同步引入高峰/非高峰API差异定价机制：
* 高峰时段（北京时间上午9-12点、下午2-6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。

相比之下，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。这一优势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，公司实现了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

MiniMax即将推出的下一代视频生成模型H3，预计在未来数周内正式发布。其核心升级体现在两个维度：

1. 视频生成质量与功能多样性全面提升：背后是重大架构升级，包括标注、分类及反馈循环的优化；
2. 与M3模型架构深度整合：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，进一步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

高盛指出，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。

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：
* 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。

人才战略：精简团队支撑高强度技术竞争

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。

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