MiniMax Group (0100.HK): El ARR está creciendo rápidamente, pero la mayor inversión en I+D está ampliando las pérdidas; Goldman Sachs sigue siendo optimista sobre el potencial de recuperación de la valoración de MiniMax en 2S26

Visión general

El informe revisa los resultados de MiniMax de 1S26 y la conferencia de resultados. Su conclusión principal es que el crecimiento del ARR fue más sólido de lo esperado, mientras que la eficiencia de inferencia de los modelos, las capacidades multimodales y la adopción comercial continuaron mejorando. Sin embargo, la empresa está incrementando significativamente la inversión en I+D para perseguir la frontera de inteligencia de modelos y eficiencia de costes, lo que ampliará las pérdidas a corto plazo. Goldman Sachs aún considera que estas inversiones podrían crear margen para una recuperación de la valoración en 2S26 y mantiene su calificación de Comprar.

Perspectivas principales

El informe resume los resultados de MiniMax de 1S26 en torno a tres temas principales: una aceleración del ARR más sólida de lo esperado, una mejora del margen bruto aunque más lenta de lo previsto, y un incremento significativo de la inversión en I+D. Goldman Sachs considera que MiniMax está concentrando recursos en preentrenamiento, posentrenamiento e infraestructura de inferencia para mejorar tanto la inteligencia de los modelos como la eficiencia de costes unitarios. Esto ampliará las pérdidas a corto plazo, pero podría reforzar la competitividad de los modelos, la escala de comercialización y el potencial de una posterior recuperación de la valoración. Los ingresos y el ARR representan los cambios positivos más claros. El ARR superó US$800mn en agosto de 2026, frente a US$150mn en febrero y más de US$400mn a principios de junio; el consumo de Tokens de julio alcanzó 20 veces el nivel de enero, mientras que los clientes empresariales y desarrolladores superaron los 2 millones, 10 veces el nivel al cierre de 2025. La Plataforma Abierta aportó el 63% de los ingresos de 1S26, frente al 30% en 1S25. La dirección atribuyó principalmente el crecimiento a una mayor inteligencia de los modelos y una atractiva eficiencia de costes. En particular, el uso mostró un crecimiento escalonado en vez de lineal tras el lanzamiento de M3. La dirección mantiene una gran confianza en su objetivo de ARR de US$1bn para fin de año, mientras que Goldman Sachs elevó su previsión de US$1bn a US$1.2bn e incrementó sus previsiones de ingresos de 2S26/FY26E de US$373mn/US$493mn a US$400mn/aproximadamente US$517mn. Las previsiones de ingresos FY26E/FY27E/FY28E se elevaron en 5%/38%/29%, respectivamente, a US$516.8mn/US$1,752.9mn/US$3,876.8mn. El crecimiento posterior dependerá de iteraciones como M3.1, M3 Pro de 3T parámetros y H3.1. El segundo tema es la frontera de Pareto de rendimiento-precio. La dirección considera que la eficiencia de inferencia no solo reduce los costes de servicio, sino que también determina la escala asequible del posentrenamiento, afectando así las capacidades de los modelos. Con innovaciones arquitectónicas como MiniMax Sparse Attention y la optimización de infraestructura, M3 logró márgenes brutos de API ampliamente comparables o incluso superiores a los de M2, a pesar de aumentar el número de parámetros de los 230B de M2 a 430B. Se espera que MSA 2.0 mejore aún más la eficiencia de costes de escalar la inteligencia de los modelos. Sin embargo, el margen bruto de 1S26 estuvo por debajo de las expectativas debido a factores que incluyen un cambio de la mezcla de ingresos hacia modelos de texto de menor margen y una compensación puntual para planes de suscripción de Tokens provocada por ajustes de precios tras el lanzamiento de M3. Goldman Sachs redujo sus previsiones de beneficio bruto de 2S26/FY26E de US$107mn/US$149mn a US$93mn/US$114mn, esperando que la mejora posterior dependa de la optimización de inferencia, una mayor utilización de clústeres y el poder de fijación de precios de modelos más inteligentes como M3 Pro. El tercer tema es la capacidad de cómputo y la inversión en I+D. MiniMax utiliza una red de cómputo diversificada compuesta por clústeres operados internamente, asociaciones con proveedores de servicios en la nube y Token Factory, que puede escalar rápidamente durante picos de demanda. Completó actualizaciones de clústeres, red y software en 1S26, llevando la utilización efectiva de entrenamiento al 97%. El crecimiento general de la oferta de cómputo sigue quedándose por detrás de la demanda downstream de Tokens, pero las capacidades existentes son suficientes para respaldar los lanzamientos de M3.1, M3 Pro y H3.1. Los chips nacionales también podrían reducir los costes unitarios y mejorar la resiliencia de suministro en el futuro. Tras su reciente financiación, la empresa dispone de más de US$3bn en reservas de efectivo. No obstante, Goldman Sachs elevó sus previsiones de gastos de I+D de 2S26/FY26E de US$331mn/US$531mn a US$512mn/US$809mn. La inversión anualizada en I+D en 2S26 es de aproximadamente US$1bn, por encima del nivel anualizado de aproximadamente US$600mn en 1S26. Como resultado, las previsiones de pérdida neta ajustada de 2S26/FY26E se ampliaron de US$268mn/US$436mn a US$436mn/US$735mn, mientras que las previsiones de beneficio neto ajustado FY26E/FY27E/FY28E se revisaron en -69%/-26%/-8%. El informe estima la salida de caja libre de 1S26 en US$521mn, destacando la clara disyuntiva entre la expansión de modelos y el camino hacia la rentabilidad. La multimodalidad es el cuarto tema de crecimiento. H3 ha alcanzado la frontera de eficiencia de costes entre los principales modelos de generación de vídeo y se situó cerca de los primeros puestos de la clasificación Arena de imagen a vídeo al 15 de agosto de 2026. Tras el lanzamiento del modelo en agosto, su contribución al ARR comenzó a acelerarse. La estrategia de pesos abiertos impulsó las descargas globales por encima de 24 millones, ayudando a ampliar la adopción por desarrolladores y la participación en el ecosistema. Los ingresos internacionales representaron el 61% de los ingresos de 1S26, lo que Goldman Sachs considera que proporciona una ventaja de distribución para expandir las capacidades multimodales en los mercados internacionales. MiniMax Design utiliza la orquestación de agentes para flujos de trabajo de generación de contenido, buscando reducir las barreras de uso y el coste total de producción de contenido comercial, a la vez que convierte la eficiencia de costes de H3 en casos de uso de producción escalables. El quinto tema es la capa de orquestación de agentes y aplicaciones. MiniMax Agent se dirige a espacios de trabajo de propósito general, MiniMax Code se dirige a tareas complejas de programación de larga duración y MiniMax Design se dirige a la creación integral de contenido comercial multimodal. En un contexto en el que grandes plataformas de internet como Tencent WorkBuddy, Alibaba QwenWork y ByteDance Doubao Work integran puntos de entrada de agentes, MiniMax se enfrenta a sus ventajas integradas en modelos, productos y distribución, al tiempo que se beneficia de su papel como importante proveedor de modelos para estos espacios de trabajo neutrales en cuanto a modelos. Goldman Sachs considera que la capa de orquestación de aplicaciones puede proporcionar una vía de comercialización más directa y acumular datos propietarios de flujos de trabajo para respaldar la iteración de modelos y productos. Sin embargo, sigue siendo crítico si MiniMax puede establecer una retención sostenida y poder de fijación de precios más allá de un liderazgo temporal de modelos o productos. En valoración, Goldman Sachs mantiene su calificación de Comprar y reduce su precio objetivo a 12 meses basado en DCF de HK$800 a HK$760, lo que implica un potencial alcista de 150.8% desde el precio actual de HK$303. El DCF utiliza un coste medio ponderado de capital de 12% y una tasa de crecimiento terminal de 2%, con valoraciones en escenarios alcista y bajista de HK$1,300 y HK$220, respectivamente. Según las cifras del informe, MiniMax tiene una capitalización de mercado de aproximadamente HK$100.4bn o US$12.8bn y un valor empresarial de aproximadamente HK$80.4bn o US$10.3bn. Su capitalización de mercado de aproximadamente US$13bn está por debajo de la valoración post-money de US$18bn de su par Kling de modelos de generación de vídeo y de la capitalización de mercado de aproximadamente US$61bn de Z.ai/Zhipu, mientras que su previsión de ARR para finales de 2026 implica un múltiplo precio/ARR de aproximadamente 10 veces basado en el precio de cierre anterior. Por ello, Goldman Sachs considera que la distribución de valoración sigue sesgada al alza, siempre que las continuas iteraciones de modelos impulsen el ARR, la eficiencia de costes y las capacidades de comercialización. Los principales riesgos identificados explícitamente en el informe incluyen un rendimiento de modelos más débil de lo esperado en medio de la competencia global de modelos fundacionales, una mejora más lenta de la visibilidad de beneficios, capacidades de comercialización más débiles, problemas de propiedad intelectual y generación de contenido, consumo de efectivo y capacidad de autofinanciación, y riesgos geopolíticos derivados de la intensificación de la competencia tecnológica entre China y Estados Unidos.

Marco de análisis

Goldman Sachs primero divide los resultados reales de MiniMax de 1S26 y la información de la conferencia de resultados en cinco temas: ARR e ingresos, eficiencia de rendimiento-precio, capacidad de cómputo e I+D, multimodalidad y capa de aplicaciones de agentes. A continuación, utiliza demanda de Tokens, número de clientes, mezcla de ingresos, parámetros de modelos, eficiencia de inferencia y utilización de cómputo para explicar los cambios operativos. A partir de este análisis, revisa las previsiones de ingresos, beneficio bruto, gasto en I+D y pérdida neta, y después evalúa el precio objetivo y la posible recuperación de la valoración utilizando DCF, escenarios alcistas/bajistas y comparaciones de capitalización de mercado de pares.

Notas metodológicas

• Metodología de valoraciónFlujo de caja descontado DCF

  Valoración DCF

  El informe descuenta los flujos de caja futuros de la empresa a valor presente y aplica un coste medio ponderado de capital de 12% y una tasa de crecimiento terminal de 2% para derivar un precio objetivo a 12 meses de HK$760.

• Marco de competencia y estrategiaOtro

  Frontera de Pareto de rendimiento-precio

  El informe evalúa tanto la inteligencia de los modelos como los costes de inferencia para determinar si la innovación arquitectónica y la optimización de infraestructura pueden permitir a MiniMax ampliar las capacidades de los modelos y las aplicaciones comerciales sin aumentar los costes de forma desproporcionada.

• Marco de fundamentos empresariales y financierosOtro

  Previsión de ingresos impulsada por ARR y demanda de Tokens

  Goldman Sachs combina cambios en ARR, consumo de Tokens, número de clientes, contribución de ingresos de la Plataforma Abierta y próximos lanzamientos de modelos para derivar sus previsiones de ingresos para 2S26 y FY26-FY28.

• Metodología de valoraciónOtro

  Valoraciones en escenarios alcista, base y bajista y comparaciones de capitalización de mercado de pares

  El informe presenta resultados de HK$1,300/HK$760/HK$220 bajo diferentes escenarios y compara la capitalización de mercado de MiniMax con Kling y Z.ai/Zhipu para ilustrar el rango potencial y la incertidumbre de una recuperación de la valoración.

Correspondencia y comparación de activos

Correspondencia estructurada entre la tesis y activos concretos (fortalezas, debilidades, pares y riesgos).

• MiniMax Group (0100.HK)

  El informe considera que la empresa se beneficia de la creciente demanda de modelos fundacionales, multimodalidad y agentes, pero sus resultados a corto plazo se enfrentarán a presión por el aumento de los gastos de I+D y la ampliación de pérdidas.

  Fortalezas

  Cobertura integral de productos multimodales, capacidades de comercialización relativamente sólidas, ventaja en costes por Token, alta eficiencia organizativa, contribución relativamente elevada de ingresos internacionales y más de US$3bn en reservas de efectivo.

  Debilidades

  Una creciente contribución de los modelos de texto afecta al margen bruto, la inversión a gran escala en preentrenamiento, posentrenamiento e inferencia amplía las pérdidas, y el flujo de caja libre sigue siendo negativo.

  Comparación

  Su capitalización de mercado de aproximadamente US$13bn está por debajo de la valoración post-money de US$18bn de Kling y de la capitalización de mercado de aproximadamente US$61bn de Z.ai/Zhipu; también se enfrenta a la competencia de los ecosistemas integrados de modelos, productos y distribución de las grandes empresas de internet.

  Riesgos

  El rendimiento de los modelos o la comercialización podrían no cumplir las expectativas, el camino hacia la rentabilidad podría retrasarse, podrían surgir riesgos de propiedad intelectual y generación de contenido, podría aumentar la presión por consumo de efectivo y autofinanciación, y podrían intensificarse los riesgos geopolíticos relacionados con la competencia tecnológica entre China y Estados Unidos.

Datos clave

• ARR de agosto de 2026Más de US$800mnFrente a US$150mn en febrero de 2026 y más de US$400mn a principios de junio
• Previsión de ARR para finales de 2026US$1.2bnGoldman Sachs preveía anteriormente US$1bn; el objetivo de la dirección es US$1bn
• Consumo de TokensJulio fue 20 veces el nivel de eneroRefleja una aceleración significativa en el uso de modelos
• Clientes empresariales y desarrolladoresMás de 2 millones10 veces el nivel al cierre de 2025
• Contribución de ingresos de la Plataforma Abierta63% en 1S2630% en 1S25
• Ingresos FY26E/FY27E/FY28EUS$516.8mn/US$1,752.9mn/US$3,876.8mnAnteriormente US$493.1mn/US$1,271.1mn/US$3,004.8mn, elevados en 5%/38%/29%, respectivamente
• Beneficio bruto 2S26/FY26EUS$93mn/US$114mnAnteriormente US$107mn/US$149mn
• Gastos de I+D 2S26/FY26EUS$512mn/US$809mnAnteriormente US$331mn/US$531mn
• Pérdida neta ajustada 2S26/FY26EUS$436mn/US$735mnAnteriormente US$268mn/US$436mn, principalmente debido al aumento de la inversión en I+D
• Beneficio por acción FY26E/FY27E/FY28EUS$-2.22/US$-1.66/US$-1.00Beneficio por acción básico antes de partidas excepcionales; anteriormente US$-1.32/US$-1.32/US$-0.92
• Salida de caja libre de 1S26US$521mnEstimación de Goldman Sachs
• Reservas de efectivoMás de US$3bnTras la financiación reciente, disponibles para respaldar la inversión en modelos y capacidad de cómputo
• Utilización efectiva de entrenamiento97%Nivel tras las actualizaciones de infraestructura en 1S26
• Número de parámetros de M3 y M2430B/230BEl número de parámetros de M3 casi se duplicó, pero su margen bruto de API se mantuvo ampliamente comparable o incluso superior
• Contribución de ingresos internacionales de 1S2661%Respalda la distribución internacional de productos multimodales
• Descargas globales de H3Más de 24 millonesEscala de adopción impulsada por la estrategia de pesos abiertos
• Precio objetivo a 12 mesesHK$760Anteriormente HK$800; el precio actual de HK$303 implica un potencial alcista de 150.8%
• Supuestos clave de DCFWACC 12%, tasa de crecimiento terminal 2%Utilizados para la valoración del precio objetivo del escenario base
• Valoraciones en escenarios alcista y bajistaHK$1,300/HK$220El informe considera que el resultado de valoración sigue sesgado al alza

Impacto e implicaciones

El informe considera que MiniMax está intercambiando un mayor gasto en I+D y consumo de efectivo por mejoras en inteligencia de modelos, eficiencia de inferencia y escala de cómputo. Si M3.1, M3 Pro y H3.1 continúan impulsando la demanda de Tokens, la adopción de clientes y el poder de fijación de precios, el crecimiento de ingresos y la mejora del margen bruto podrían respaldar una recuperación de la valoración en 2S26. Por el contrario, una expansión persistente del gasto en I+D retrasaría la visibilidad de beneficios y aumentaría las exigencias sobre las reservas de efectivo y la capacidad de autofinanciación.

Riesgos

• La competencia global en modelos fundacionales es intensa, y el rendimiento de los modelos de MiniMax podría ser más débil de lo esperado.
• La inversión en I+D está aumentando rápidamente, y la mejora de la visibilidad de beneficios podría ser más lenta de lo esperado.
• Las capacidades de comercialización podrían no cumplir las expectativas, y el crecimiento del ARR podría no traducirse plenamente en ingresos y beneficios.
• Los problemas relacionados con la propiedad intelectual y el contenido generado podrían afectar la adopción de productos y la expansión comercial.
• El consumo continuado de efectivo podría debilitar la capacidad de autofinanciación de la empresa.
• La intensificación de la competencia tecnológica entre China y Estados Unidos podría generar riesgos geopolíticos y de suministro de cómputo.

Aspectos que vigilar

• Seguir la estabilidad de M3.1, la escala de posentrenamiento y las mejoras de eficiencia de inferencia, así como su impacto en el ARR.
• Monitorizar el progreso de las actualizaciones de M3 Pro de escala 3T y H3.1 en 4T26 y su adopción comercial.
• Evaluar si el suministro de cómputo puede seguir el ritmo de la demanda de Tokens y cómo la utilización de clústeres y los chips nacionales afectan los costes unitarios.
• Seguir cómo la contribución de ingresos de los modelos de texto, la eficiencia de inferencia y el poder de fijación de precios afectan conjuntamente al margen bruto.
• Monitorizar el ecosistema de pesos abiertos de H3, las descargas globales, los ingresos internacionales y la conversión comercial de MiniMax Design.
• Evaluar si MiniMax Agent, Code y Design pueden establecer una retención de usuarios y un poder de fijación de precios sostenidos, en lugar de depender únicamente de un liderazgo temporal de modelos.
• Seguir los cambios en la inversión en I+D, la salida de caja libre, las reservas de efectivo y la visibilidad de beneficios.