---
title: "- 摩根大通下调智谱和MiniMax目标价，核心是编码之后的白领AI需求落地时间晚于预期，并将目标估值所用的2030年预期市盈率由20倍降至12倍；但仍维持智谱"
topic_id: 14425124828125212
created_at: 2026-11-03T08:23:46.789+0800
source: zsxq
type: topic
cssclasses: zsxq-vault
---

# - 摩根大通下调智谱和MiniMax目标价，核心是编码之后的白领AI需求落地时间晚于预期，并将目标估值所用的2030年预期市盈率由20倍降至12倍；但仍维持智谱

- 序号：383
- 星球链接：[打开网页](https://wx.zsxq.com/group/15522451881222/topic/14425124828125212)
- 附件：图片 0，音频 0，文档 0
- 音频文件：_无音频_

## 图片

_无图片_

## 正文

- 摩根大通下调智谱和MiniMax目标价，核心是编码之后的白领AI需求落地时间晚于预期，并将目标估值所用的2030年预期市盈率由20倍降至12倍；但仍维持智谱增持、MiniMax中性。报告认为AI模型如新一代劳动力，只有当模型可靠性跨过新岗位门槛后，企业需求才会台阶式释放；中国落后美国约六个月，目前仍处于编码阶段。智谱每2—3个月推出前沿模型，ARR与指引持续上调，推理成本下降且API毛利率改善，因此为首选；MiniMax主要依赖性价比，需要等待M3 Pro证明其能够进入前沿模型定价层。主要风险包括需求拐点延迟、竞争对手追赶、云厂商低价策略、算力约束、融资摊薄及出口管制。

 摩根大通仍看好中国AI模型的长期价值，但将编码之后的商业化拐点后移，因而下调估值倍数和目标价；在两家公司中，智谱凭借持续的前沿模型交付能力、ARR增长和定价权，仍是首选。
 模型每跨过一个新的可靠性门槛，企业才会把更多任务交给AI，因此收入拐点可能突然出现。当前行业正处于“编码需求成熟、广泛白领需求尚未成熟”的过渡期。
 Token使用量继续快速增长，企业支出增长较慢，部分原因是模型价格下降，并不必然代表真实需求见顶。
 旧一代模型和简单任务持续降价，但最前沿模型仍可获得溢价；领先厂商同时通过降本、缓存、调度及软硬件协同改善利润率。
 公司保持每2—3个月一次模型迭代，ARR和全年指引持续上调，API毛利率已由负转正；GLM-5.5/GLM-6是验证其能否进入更长、多步骤智能体任务的关键催化剂。
 其优势主要在成本性能，尚未证明自身能够进入前沿模型溢价层；11月发布的M3 Pro是关键观察点。
 两家公司目标价所用的2030年预期市盈率均从20倍降至12倍，摩根大通认为过去给予的龙头溢价需要等待下一轮需求放量验证。

1. 报告定位与覆盖范围
本报告属于中国AI大模型主题研究，并非单一个股报告，覆盖：
公司股票代码评级核心定位
Z.AI／智谱
2513.HK
增持
持续交付中国前沿模型，首选标的
MiniMax
100.HK
中性
以成本性能获取使用量，尚未进入最高定价层
价格均为报告所列的2026年11月2日收盘价，目标价期限则由此前的2026年末调整为2027年末。
2. “劳动力与学位”框架
摩根大通将企业级AI市场类比劳动力市场：
：模型持续训练，相当于不断学习并获取新的“学位”。
：模型公司承担前期训练成本，并拥有模型产生的收入。
：只有当模型能够足够可靠地完成某类工作时，企业才会真正把任务交出去。
：编码任务在2025年末跨过可靠性门槛后快速增长；下一阶段可能是法律、科学、机器人及更广泛的白领工作。
这一框架下，收入可拆解为：

Token价格只是其中一个变量。即使价格下降，只要任务变长、委派数量增加，总支出仍可能高速增长。
3. 当前数据更支持“使用量增长、价格拖累支出”，而非需求衰退
报告列出的关键数据包括：
美国头部模型混合Token价格由每百万Token约 降至约 ，接近腰斩；
同期Token使用量增长约 ，企业Token支出增长约 ；
OpenRouter每周处理的Token量在2026年10月26日当周达到约 ，约为上年同期的36倍；
中国API价格战曾使挂牌价格下降90%以上，但日均Token调用量由2024年初的约1000亿次上升至2026年6月的超过500万亿次。
市场悲观情绪主要来自三个方面：
美国前沿模型公司的收入增速看似放缓；
企业使用量增加，但支出没有同步增长；
近期不少新模型定价低于被替代产品，市场据此认为厂商缺乏定价权。
摩根大通认为，这三个现象部分源自同一件事：。目前更值得观察的是下一次任务“晋级”何时发生，而不是仅依据当月收入增速判断长期需求。
4. 智谱：持续处于前沿，首选逻辑明确
智谱是报告结论最积极的公司，主要依据包括：
2026年从GLM-5、GLM-5.1、GLM-5.2到GLM-5.3，基本保持每2—3个月推出新一代模型；
ARR由2025年末约1亿美元增长至2026年8月约16亿美元，9月中旬进一步升至约18亿美元；
公司将年末ARR指引由24亿美元上调至30亿美元；
在同一硬件上，单位推理成本年内下降约80%；
开放平台及API业务毛利率由上年同期的 **-0.4%**升至1H26的 ；
高端模型可以提高价格，GLM-5.3-Flash等低成本版本则覆盖价格敏感用户，显示分层定价策略有效。
公司预计11月发布参数规模约 的GLM-5.5/GLM-6。市场需要观察两项指标：
新模型能否缩小与美国前沿模型的差距；
企业是否愿意将其用于更长、多步骤的智能体工作。
只有第二项能力兑现，才意味着模型能力提升真正转化为新一轮需求台阶。
5. MiniMax：性价比策略有效，但尚未证明顶级定价能力
MiniMax的M3和M3.1 Flash具备较强能力及较低价格，适合争夺开发者和使用量；但这种竞争方式更接近“较低学位”的价格竞争，而非稀缺人才溢价。
关键观察点是预计11月发布的 ：
是否在长链路、多步骤智能体任务上接近中美前沿模型；
是否能按前沿模型而非成本性能产品定价；
能否推动ARR指引出现类似智谱的跃升。
由于MiniMax尚未上调ARR指引，且相当部分收入来自消费端产品，其收入不能完全套用企业级模型公司的分析框架，摩根大通暂时给予中性评级。
6. 股价回撤更多是技术压力与基本面担忧叠加
截至报告所列时点：
智谱较2026年高点回撤约78%，但年内仍上涨约315%；
MiniMax较高点回撤约85%，自2026年1月上市以来仅上涨约1%。
回撤期间还出现锁定期到期、配售、新股上市等供给压力。摩根大通将这些视为技术性因素，而真正的核心分歧仍是：编码之后是否会出现足够大的新工作类别。
7. 后续应重点跟踪的四项指标
：新一代模型采用后，季度收入能否重新加速；
：Token使用量继续增长时，企业支出能否重新同步增长；
：法律等编码以外的垂直AI应用能否持续高速增长；
：若国内算力释放后ARR明显跃升，将证明当前核心约束是供给而非需求。

目标价及评级变化
公司评级当前价新目标价旧目标价目标价调整隐含空间*
Z.AI／智谱
增持
480.40港元
1,200港元
2,000港元
-40.0%
约+149.8%
MiniMax
中性
169.00港元
200港元
300港元
-33.3%
约+18.3%
*按报告所列2026年11月2日价格计算；目标价期限由2026年末延后至2027年末，属于跨期比较。新目标价分别隐含约23倍和9倍2027年市销率。
智谱估值依据
智谱的2027年末目标价1,200港元采用：
2030年收入：；
2030年调整后净利润：；
2030年调整后每股收益：；
目标市盈率：；
折现率：。
12倍目标市盈率大致相当于中国一线互联网公司的估值水平，已取消此前相对同行的较大溢价，以反映下一轮AI需求拐点时间的不确定性。
盈利预测调整体现“收入后移、盈利兑现延后”：
2026年收入预测下调7%至56.62亿元；
2027年收入预测上调34%至238.86亿元；
2030年收入预测上调24%至2,740.11亿元；
调整后净利润预计2028年转正，2030年达到687.72亿元。
MiniMax估值依据
MiniMax同样将目标估值所用的2030年预期市盈率由20倍降至12倍，并按15%的WACC折现至2027年末，得到200港元目标价。
其收入预测有所上调，但训练成本上升使盈利兑现推迟：
2026年收入预测上调8%至4.55亿美元；
2027年收入预测上调9%至11.13亿美元；
2030年收入预测上调7%至98.48亿美元；
经营利润预计到2030年才转正至7.53亿美元。
整体而言，摩根大通对行业基本面仍持积极态度，但要求投资者从“长期主题正确”转向“验证盈利和估值匹配”。智谱的风险收益比相对更优；MiniMax则需要M3 Pro提供新的上行触发因素。

如果编码之后没有新的工作类别跨过可靠性门槛，企业需求可能继续温和增长，估值将再次承压。

报告指出，GPT-6.1 Sol在推出不到四周后已接近GPT-6 Astra的智能体编码能力，但价格仅为其五分之一；DeepSeek V4.1-Flash也快速追赶美国旗舰模型。追赶速度将缩短领先模型的溢价窗口。

拥有云业务的大型平台可能长期低价供应模型，以争夺云客户和开发者生态，从而推迟行业价格理性化和利润率修复。

智谱API毛利率已经改善，但持续降价、模型架构变化或推理效率不及预期，仍可能压缩商业化空间。

国内算力短缺可能限制模型训练及API供给；新一代芯片、国产加速卡及基础设施利用率也存在不确定性。

智谱9月通过配售及可转债融资约50亿美元。训练投入持续高企，若融资环境转弱，可能需要重复融资并摊薄现有股东权益。

近期的大幅回撤部分来自技术性供给因素，后续锁定期到期和配售可能继续压制估值。

智谱面临出口管制、实体清单及外部供应商依赖等风险，可能影响先进芯片获取、模型训练和产品商业化。

企业客户可能继续试验而未大规模部署；模型可靠性、安全性、数据治理及工作流集成速度也可能慢于报告假设。

## 总体总结

主题正文
1. - 摩根大通下调智谱和MiniMax目标价，核心是编码之后的白领AI需求落地时间晚于预期，并将目标估值所用的2030年预期市盈率由20倍降至12倍；
2. 智谱每2—3个月推出前沿模型，ARR与指引持续上调，推理成本下降且API毛利率改善，因此为首选；
3. Token使用量继续快速增长，企业支出增长较慢，部分原因是模型价格下降，并不必然代表真实需求见顶。
4. 即使价格下降，只要任务变长、委派数量增加，总支出仍可能高速增长。
5. 中国API价格战曾使挂牌价格下降90%以上，但日均Token调用量由2024年初的约1000亿次上升至2026年6月的超过500万亿次。
6. 调整后净利润预计2028年转正，2030年达到687.72亿元。
7. 拥有云业务的大型平台可能长期低价供应模型，以争夺云客户和开发者生态，从而推迟行业价格理性化和利润率修复。
8. 智谱面临出口管制、实体清单及外部供应商依赖等风险，可能影响先进芯片获取、模型训练和产品商业化。