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中期财报过后,智谱和MiniMax的股价合理了吗?

图源:界面新闻 界面新闻记者 | 伍洋宇...
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图源:界面新闻

界面新闻记者 | 伍洋宇

界面新闻编辑 | 文姝琪

8月末尾收官的财报季,实则又是港股两大AI模型厂商的随堂测试。

8月26日及31日,MiniMax和智谱相继发布2026年中期财报。

简要看来,MiniMax营收增长283%至1.17亿美元(约合7.86亿元人民币),毛利同比增长465%至2100万美元(约合1.41亿元人民币),经调整净亏损2.93亿美元,同比扩大111%;

智谱营收同比增长400%至9.54亿元人民币,毛利同比增长164%至2.52亿元人民币,经调整净亏损19.64亿元,同比扩大12.1%。

从业务收入构成来看,两家公司同比去年在商业模式上都发生了根本转变。

MiniMax的B端(企业)与C端(用户)收入占比互换。其开放平台及其他AI企业服务(B端)与AI原生产品(C端)业务收入占比,在2025上半年为3比7,到2026上半年则接近转为7比3(63.4%对36.6%)。其中,B端业务收入同比增长超700%。

智谱的变化更为突出。其开放平台及API服务收入从2025上半年的2900万元,大幅增长至2026上半年的8.25亿元,增幅达2735.7%,占比则由15.2%拉升至86.5%。

原本为智谱贡献近八成营收的企业级通用大模型(即私有化本地部署),在今年上半年营收占比仅为7%,收入减少一半至6700万元。

受本地部署业务减少影响(该业务毛利率较高),智谱毛利率减少23.6个百分点至26.4%。作为参考,MiniMax同期毛利率17.9%,同比去年增长5.7个百分点。

在股价表现上,MiniMax于8月27日收涨3.83%,次日回落4.5%,又于8月31日大涨16.18%,随后小幅起落;智谱9月1日盘中翻红后收跌1.34%,9月2日截至发稿前跌5.2%左右,从基本面上看,主要原因在于不及部分市场预期。

目前,智谱市值总体在5200亿港元规模,MiniMax则约为1200亿港元。

事实上,这两家公司在上半年都经历了一定股价动荡,现阶段涨跌幅趋于正常,站在这个时间节点,如何总结其经历的市场定位转变,以及相应的市值变化?在这之后,资本对于大模型的定价模式趋于稳定了吗?

一名AI领域投资人对界面新闻记者分析称,两家公司从年初上市至今,公司本身的商业模式和市场环境都发生了变化。

这中间的转折点在于Anthropic去年通过对AI Coding的价值验证,在ARR(年度经常性收益)上反超OpenAI。

在这之后,智谱将战略重点迅速收敛至AI Coding,通过GLM-5系列陆续打开了企业API市场,同时收缩了私有化部署业务,收入结构发生了根本性转变——而这都是发生在上市以后,智谱上市之初被贴上的“定制业务难以规模化”的标签也就撤掉了。

再看MiniMax这边,这家模型厂商上半年以来被行业指摘的核心要点,即语言模型的落后,更具体而言则是相比于智谱和Kimi两家在agent和AI coding两个方向上的生态位争夺,并没有展现出明确优势。

口碑的回温发生在MiniMax H3发布以后,这款视频模型将这家厂商擅长多模态模型的特性重新拉回大众视线。

而在H3受到市场认可后,MiniMax在8月31日再次上线H3 Max系列,主要缩短了视频生成时长,而这大幅拉近了AI视频实时生成可能到来的应用节点,这也是其当日股价大涨的原因之一。

如果从厂商的能力长板延伸想象公司的商业空间,MiniMax和智谱现阶段之间的市值差距,某种意义上也是二级市场对AI Coding和AI视频生成的价值衡量差距。另一种更直接的比较则是,Claude Code与Seedance之间的市场规模差距。

不过这也并不能反映市值评估的全貌。多名受访者认为,AI大模型在二级市场不是成熟产业,尚没有形成稳定的价值判断方式,任何行业变化都有可能反映到股价波动上。

总体上而言,按照目前MiniMax和智谱最新公布的8亿美元及16亿美元的ARR,前述投资人推测,如果两家所报ARR都贴近真实数值,理论上到2027年3月公布年报的时候,其收入差别应该在1.5-2倍之间。

“从Fair Value(公允价值)来看,两家理论上的市值差距,也可以参考这个数值区间。”

可以明确的是,在当前市场更偏向于AI Coding的状态下,智谱的优势还将延续。一名AI应用开发者对界面新闻表示,GLM-5.3 Flash当前表现很突出,在“性价比”这一定位上已经是DeepSeek的有力竞争者。

MiniMax实际上一直以来都是多模态模型强过语言模型,但显然团队并不会放弃后者。不过多名AI行业人士曾对界面新闻记者表示,本质上MiniMax的语言模型团队还需要更顶尖的人才。

MiniMax此前在业绩会上披露了M3.1和M3 Pro的研发方向。M3.1将重点提升Coding与Agent能力,并进一步压缩推理成本;M3 Pro的参数规模预计提升至约3T,并进一步扩大强化学习和长程任务训练。

对于市场来说,这两款模型就是要分别对抗GLM-5.3 Flash和Kimi K3。“团队应该压力不小,如果没有明显的优势就没有发布的意义。”前述投资人表示,“毕竟这个市场只认第一不认第二。”

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