大摩閉門會：MiniMax、智譜ARR高速增長，模型競爭進入分層淘汰
nashnova research
摩根士丹利閉門會紀要顯示，MiniMax與智譜ARR均大幅超預期——MiniMax年底預期上調至13億美元，智譜8月ARR已破20億美元，分析師判斷中國大模型競爭正式進入分層淘汰賽。
MiniMax的錢從哪來、增長有多快？
截至8月底，MiniMax的ARR（年化經常性收入，即把當前收入節奏折算成全年數字）達8億美元，超市場預期。
公司官方指引年底10億美元以上，但分析師已上調至13億美元——這意味著→ 分析師認為管理層在「壓低預期」，實際增長空間更大。
下半年計劃發布M3.1、H3.1、M3 Pro三款新模型；算力儲備充足，還為明年10萬億參數級模型提前儲備了算力。
MiniMax的毛利率為甚麼在下滑？
上半年毛利率下滑有三個原因：M3發布初期主動降價和用戶補貼、新模型推理效率仍在爬坡、文本模型收入佔比提升拉低了整體利潤率。
簡單來說＝ 多模態模型（能處理圖片、影片的模型）毛利率超過50%，但純文本模型利潤更薄，文本賣得多反而拖了後腿。
公司稱上半年因素多屬一次性，預計下半年毛利率將環比改善。
智譜的增長曲線有多陡？
智譜ARR增速堪稱「月度跳台階」：3月2.5億美元 → 6月5.3億 → 7月10億 → 8月16億；按周度口徑，8月已超20億美元。
年底指引上調至24億美元，但公司自認保守——實際規模取決於國產晶片交付進度。
這反映出 智譜的增長瓶頸已不是需求端，而是算力供給側：晶片到貨越快，收入天花板越高。
智譜靠甚麼支撐這個體量？
擁有10萬卡國產晶片集群，儲備足夠訓練萬億參數級模型的算力。
前10大客戶貢獻超40%收入；中國前10大互聯網公司中9家是智譜客戶，其中4家將GLM模型作為全公司首選主力模型。
8月發布的GLM-5.3 Flash採用全新架構並在全國產晶片集群上推理，該架構將延續到10月發布的GLM-6。
騰訊混元處在甚麼位置？
混元4 Preview於8月底發布，早於預期；內部盲測性能略高於GLM-5.3與Kimi K3。
WorkBody正從辦公助手向Agent操作層演進——這意味著→ 騰訊在押注「即使模型本身不是最強，生態平台也能獨立變現」。
後續關鍵節點：10月全球數字生態大會，届時將發布新產品與戰略方向。
「分層淘汰賽」是甚麼意思？
分析師判斷：具備SOTA能力（當前技術水平最強）的公司，可以通過蒸餾（把大模型的能力「壓縮」進更小更便宜的版本）推出高性價比產品。
簡單來說＝ 技術最強的玩家能「向下打」——既賣旗艦也賣平價版；而只有性價比優勢的公司既突破不了技術壁壘，毛利還在被壓縮，單純價格戰不可持續。
買方當前最看重模型能力水平，其次才是ARR增長與毛利率；只要模型能力獲市場認可，估值容忍度較高。10月各家新模型發布將是驗證這一分層格局是否加速收斂的關鍵節點。
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