摩根大通：智譜漲價成功、MiniMax降價失敗，定價權決定估值分野
N.R. Finch
摩根大通6月12日以定價權為核心變量，維持智譜「增持」、將MiniMax下調至「中性」——兩家公司做了同一個實驗：新模型上線後能否守住漲價，結果方向相反，估值因此分叉。
同一個實驗，點解跑出相反結果？
智譜年初至今API價格翻倍，客戶並無流失，使用量持續增長。這意味著→ 市場接受了它的溢價，摩根大通稱之為「定價者行為」。
MiniMax旗艦模型M3上線時定價約為前代M2.7的兩倍，但僅約一周後便永久降價50%，回落至與M2.7接近的水平。
簡單來說＝ 智譜漲價後客戶照買，說明產品值這個價；MiniMax漲價後被迫回撤，說明市場不認這個溢價。同一個定價實驗，一個通過，一個被否。
模型能力差在邊度？
智譜通過GLM-5和5.1持續刷新中國市場最優模型（SOTA）地位。即使Kimi K2.6與DeepSeek V4相繼發佈，GLM-5.1仍位居Code Arena與WebDev Arena中國模型前列。
MiniMax自M2發佈以來，後續迭代未再確立中國市場SOTA地位。這意味著→ 它的模型不再是同類最強，漲價就失去了最硬的支撐。
這反映出一個規律：在AI供不應求的階段，只有持續做到最好的模型才有資格定高價——能力排名和定價權直接掛鈎。
DeepSeek把「夠用」的價格底線壓到甚麼位置？
中國主要大模型綜合token價格（按80%緩存命中率、輸入輸出比10:1計算）分層明顯：Qwen3.7-Max約7.2元/百萬token，GLM-5.1為5.45元，MiniMax M3降價後約1.45元，DeepSeek V4 Pro約1.11元，V4 Flash僅0.38元。
MiniMax降價後已與DeepSeek處於同一價格區間。簡單來說＝ 它選擇去跟市場上最平的那一層搶生意。
摩根大通認為，這對主打性價比的模型最致命——低成本的DeepSeek從價格端擠壓，SOTA模型從高價值任務端擠壓，兩頭同時承壓。
估值差距有幾大？
摩根大通給智譜對應2027年預期市銷率57倍的溢價估值，目標價從950港元上調至1,400港元。
MiniMax目標價從1,100港元大幅下調至400港元，對應29倍市銷率，與「按錨點定價的提供商」歸為一類。
M3永久降價50%直接拖累利潤率預期：2026至2028年調整後淨虧損預測分別從3.09億、5.96億、5.12億美元擴大至4.32億、9.4億、9.72億美元。
想攞溢價估值，要同時過邊三關？
摩根大通的框架：溢價估值需同時通過三項測試——反覆實現SOTA交付、得到驗證的定價權、以及可持續的工作流採用。
報告強調，標價是連續、公開的，由最了解自身需求曲線的一方自主設定，因此是比基準測試更難造假的市場信號。
說白了＝ 跑分可以刷，但價格呃唔到人——你敢定高價而且客戶照買，才是最硬的證據。
評級翻轉的觸發條件是甚麼？
MiniMax回到「增持」的條件：以溢價推出下一代旗艦產品並將該價格維持整整一個季度，或實現得到第三方基準與用戶數據雙重驗證的中國前沿能力重置。
智譜「增持」的下行觸發：DeepSeek下一輪發佈導致GLM溢價檔陡然降價，或使用量流失使翻倍後的價格暴露出需求彈性。
短期催化劑集中於GLM與M系列的發佈窗口以及每月更新的第三方排行榜——這意味著→ 估值分野能否持續，將在下一個模型發佈周期得到驗證。
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