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MiniMax 10 億美元 ARR 怎麼來?M3 定價、H3 影片與國產芯片整合

MiniMax 管理層在 2026 年 7 月 3 日高盛電話會上確認,ARR 從 2025 年 12 月的 1 億美元,到 2026 年 4 月翻倍至約 3 億美元,M3 模型 6 月 1 日上線前繼續加速,目標年底達 10 億美元。

DeltaMedia 編輯部 5 min 2026年7月4日
MiniMax 10 億美元 ARR 怎麼來?M3 定價、H3 影片與國產芯片整合
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MiniMax 10 億美元 ARR 怎麼來?M3 定價、H3 影片與國產芯片整合

重點摘要

  • MiniMax 管理層在 2026 年 7 月 3 日高盛電話會上確認,ARR 從 2025 年 12 月的 1 億美元,到 2026 年 4 月翻倍至約 3 億美元,M3 模型 6 月 1 日上線前繼續加速,目標年底達 10 億美元。
  • M3 定價維持每百萬 token 0.22 美元(與上代 M2.7 相同),管理層稱訓練與推理架構升級帶來逾 2 倍成本節省,自營算力使用率逾 90%。
  • DeepSeek 本週宣布 V4 引入高峰期漲價機制,高盛視此為中國 AI 定價戰理性化的早期訊號,直接改善 MiniMax 的相對競爭定位。

高盛在 2026 年 7 月 3 日發布研報,整理 MiniMax 管理層電話會的表態。管理層給出了清晰的 ARR(Annual Recurring Revenue,年度經常性收入)里程碑序列:2025 年 12 月底 1 億美元,2026 年 2 月升至 1.5 億,4 月再翻倍至約 3 億,M3 模型 6 月 1 日正式上線前繼續加速爬升。管理層對年底衝上 10 億美元 ARR 信心滿滿,這代表接下來不到半年得再翻三倍以上。高盛的收入估計呼應這條曲線:2026 年 3 億美元,2027 年 8.8 億,2028 年突破 24.7 億。這是積極的預測,但背後有一套成本論述在支撐,而不只是市場預期的疊加。

M3 同價不降利潤,成本從哪裡擠出來?

ARR 成長能不能成真,關鍵不在收入,而是毛利撐不撐得住。MiniMax 管理層的答案是:M3 雖然總參數量翻倍,但訓練與推理架構升級帶來逾 2 倍成本節省,兩者相抵後定價不需要動,混合定價維持每百萬 token 0.22 美元,與上代 M2.7 完全相同。

架構升級的具體做法之一是推理端使用較小的激活參數,而非整個龐大的模型,讓推理成本遠低於總參數規模暗示的數字。搭配自建算力長期維持逾 90% 使用率,再加上峰谷交叉調度的設計:高峰時段服務知識工作者與開發者,低谷時段把閒置算力轉去做實驗與資料整理,固定成本得以攤薄。這種機制讓每個算力單位的邊際成本真的降下來,而不是靠走量補毛利。

不過,這些數字出自管理層口徑而非公開財報。高盛預計 MiniMax 2026 年收入 3 億美元,這條線能否兌現,是市場評估這套成本論述可信度的最直接觀察點。管理層也預告 2026 年下半年將推出更大規模的 M3 系列,目標是在保持成本性能的同時拉高智能水準,這代表成本壓力不會停在現在這個位置。

DeepSeek 漲價,對中國 AI 定價戰意味著什麼?

2026 年 7 月這週,DeepSeek 宣布 V4 正式版將在 7 月中旬上線,同步引入高峰、非高峰差異定價:高峰時段(北京時間上午 9 點至 12 點、下午 2 點至 6 點)收費為非高峰的 2 倍,Pro 版混合定價約每百萬 token 0.35 美元,Flash 版約 0.12 美元。

高盛認為這個動作釋放出訊號,代表業界定價開始回歸理性。2026 年 4 月底以來,中國大模型市場有玩家把定價壓到零毛利甚至負毛利,先搶市佔再說。DeepSeek 願意引入峰值溢價,等於承認推理成本的真實壓力不再全部吸收,也等於在替整個行業的定價底線往上推。

相較之下,MiniMax M3 混合定價 0.22 美元比 DeepSeek Pro 的 0.35 美元便宜,但管理層稱毛利率高於同業,理由是更高比例的自建算力加上推理架構效率更好。如果行業定價確實回升,MiniMax 理論上可以跟漲提高毛利,或維持低價繼續壓縮競爭者空間。目前管理層選擇後者,把成本優勢轉化為定價競爭力而非短期獲利,這個選擇本身也是一個可以觀察的信號:他們認為市場份額現在比毛利率更值得守。

H3 影片模型與「組織敏捷性」:MiniMax 怎麼打多模態市場?

ARR 的第二條腿是多模態。MiniMax 預告 H3 影片生成模型在「未來數週內」正式發布,核心升級是與 M3 架構深度整合,把大型語言模型的能力嵌入 H3 的 DiT(Diffusion Transformer,擴散變換器)架構中,強化對人類動作與物理關係的理解。這個架構選擇的意義在於:影片生成從像素層面的生成任務,轉向更能理解指令意圖的生成模式。MiniMax 同時引入垂直領域專家,切入長片電影與影集製作市場,客單價比短影片高,但能否快速建立實際案例是接下來的觀察點。

在商業化速度上,管理層強調自家組織反應夠快:OpenClaw 剛紅就迅速推出商用版 MaxClaw,MiniMax Code 也跟著快速落地。能跑得這麼快,全靠精簡的組織:全公司只有 400 到 500 人,其中八成以上是研發,還有 300 到 400 人分到總計約 7% 的員工持股計畫(ESOP),用股權把人才和公司的長期利益綁在一起。在基礎設施層面,MiniMax 已高度整合中國國產 ASIC 芯片用於推理任務,並透過直接租用全球雲端服務商算力與新興雲端服務商合作的雙軌策略,把推理基礎設施覆蓋到全球逾 200 個國家與地區。管理層認為,隨著中國國產晶片效能提升,這條本土化路線能帶來持續的成本優勢,在中美科技戰的背景下,也能保有一定的供應鏈彈性。

年底 10 億美元 ARR 是管理層畫出的驗證節點。高盛維持買入評級,12 個月目標價港幣 860 元,對比研報前港幣 356.8 元隱含約 141% 上行空間,這是賣方的測算,不是市場共識,讀者應自行判斷。接下來要盯的是:每季毛利率能不能兌現管理層的承諾,以及整合中國國產晶片後,推理成本到底降了多少。中國大模型的競爭主軸正從刷 benchmark 轉向持續 ROI,誰能把 ARR 和毛利一起拉高,才算真正把大模型做成賺錢生意。

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