Z.AI Co., Ltd.；MiniMax Group Inc.: Inicio de cobertura de laboratorios chinos de IA: visión constructiva sobre Z.ai, cautela sobre MiniMax

Visión general

El informe inicia la cobertura de Z.ai y MiniMax y compara ambas compañías en capacidad de modelos, I+D acumulada, ruta de comercialización, economía de inferencia y valoración. Bernstein tiene en general una visión constructiva sobre la continua iteración de los principales laboratorios chinos de IA cerca de la frontera tecnológica global, considerando que el apoyo de la política nacional, la expansión de la capacidad de chips domésticos y la adopción internacional de modelos de código abierto rentables impulsarán el crecimiento a largo plazo, pero observa claras diferencias en la certeza de inversión entre las dos compañías.

Perspectivas principales

El éxito comercial de los laboratorios de IA depende primero de si pueden establecer picos de capacidad diferenciados y ocupar una posición en la frontera de Pareto de capacidad de razonamiento y precio; los ingresos recurrentes anuales y los márgenes de inferencia son resultados posteriores de la competitividad del modelo. Z.ai cuenta con un equipo de científicos básicos, vínculos con la Universidad de Tsinghua, amplios clientes de plataformas de internet y un posicionamiento más fuerte en modelos de programación, mientras que GLM-5.2 demuestra buena eficiencia de parámetros, por lo que se considera una exposición más pura a la capacidad de I+D de frontera. M3 de MiniMax se queda rezagado respecto a la frontera, lo que convierte a M3 Pro en la principal prueba de validación; sus negocios multimodales y de generación de video enfrentan una competencia relativamente más débil, pero su techo de comercialización podría ser inferior al de los escenarios de programación agéntica y productividad.

Marco de análisis

El informe utiliza una combinación de enfoques descendentes y ascendentes: el enfoque descendente evalúa el gasto de capital en IA de China, el TAM de ingresos, las políticas y el suministro de cómputo; el ascendente compara escala de parámetros de modelos, desempeño en benchmarks, capacidad acumulada del equipo de I+D, adopción por desarrolladores, socios de distribución, ingresos recurrentes anuales, márgenes de inferencia y previsiones financieras, y determina precios objetivo mediante valoración relativa y metodología de flujo de caja descontado.

Notas metodológicas

• Análisis de competitividadFrontera de Pareto de capacidad de razonamiento-precio

  Los modelos deben proporcionar una combinación difícil de sustituir de capacidad y costo, y formar picos de capacidad diferenciados.

  El informe considera que entrar en la frontera de Pareto es solo un umbral básico; únicamente la capacidad de resolver tareas difíciles, generar una mayor disposición a pagar y escalar servicios a menor costo puede respaldar la siguiente ronda de inversión en entrenamiento.

• Evaluación de capacidad técnicaI+D acumulada y benchmarking de modelos propietarios

  Medir la capacidad de iteración continua basándose en la trayectoria de investigación científica del equipo, la innovación en arquitectura de modelos, la escala de parámetros, la capacidad de completar tareas y la adopción por desarrolladores.

  La iteración de modelos se considera un proceso impulsado por capacidades, y el sentimiento de mercado a corto plazo no puede sustituir el análisis del equipo de I+D, el progreso de los modelos y el uso real por los desarrolladores.

• Estimación del tamaño de mercadoConversión de capex a ingresos y método de gasto de trabajadores del conocimiento

  Estimar el TAM de ingresos de IA de China respectivamente a partir de la conversión de capex de IA y del gasto per cápita de los trabajadores del conocimiento.

  El informe estima el TAM de ingresos de IA de China para 2030 utilizando una relación aproximada de 3:1 entre capex e ingresos incrementales, y lo contrasta utilizando el número de trabajadores del conocimiento y las diferencias salariales.

• ValoraciónValoración relativa y flujo de caja descontado (DCF)

  Determinar precios objetivo combinando múltiplos P/E o P/S futuros con resultados de flujo de caja descontado.

  Z.ai utiliza 25x el P/E esperado de 2030 descontado al 14% anual y lo combina con valoración DCF; MiniMax utiliza 4.5x el P/S esperado de 2029 descontado al 14% anual y lo combina con valoración DCF.

Correspondencia y comparación de activos

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

• Z.ai (2513.HK)

  Exposición alcista principal

  Fortalezas

  El equipo de científicos básicos cuenta con una sólida capacidad de I+D acumulada; GLM-5.2 demuestra buena inteligencia y eficiencia de parámetros; la dirección de programación se alinea con la adopción empresarial de IA; posee clientes de plataformas de internet, canales de talento y datos relacionados con la Universidad de Tsinghua, y un apoyo de distribución internacional relativamente amplio.

  Debilidades

  Kimi K3 ha elevado el listón para los modelos de frontera, y el modelo de preentrenamiento de próxima generación de la compañía debe demostrar que sigue estando en la frontera de China; el gasto en I+D es alto y la compañía sigue registrando pérdidas a corto plazo.

  Comparación

  En comparación con MiniMax, Z.ai se considera una exposición más repetible y pura a la capacidad de I+D de razonamiento de frontera, con un techo de comercialización más alto en los mercados de programación y agentes.

  Riesgos

  Rendimiento del modelo GLM de próxima generación por debajo de las expectativas, rápida iteración de competidores, retrasos en la expansión de cómputo, competencia de precios que presiona los márgenes de inferencia y elevada inversión en I+D que pesa sobre la rentabilidad.

• MiniMax (100.HK)

  Exposición de asignación neutral

  Fortalezas

  El precio de la acción ha caído significativamente desde su máximo; la competencia en el mercado multimodal es relativamente más débil; se espera que H3 mejore el posicionamiento y respalde el crecimiento de los ingresos recurrentes anuales; la generación de video se alinea con su experiencia acumulada en visión por computadora.

  Debilidades

  M3 se queda rezagado respecto a la frontera, y M3 Pro necesita completar un salto de escala de parámetros inusualmente significativo; la hoja de ruta de I+D ha pasado por múltiples ajustes estratégicos; los socios globales de distribución han disminuido; el TAM de ingresos y el techo de comercialización de la generación multimodal y de video podrían ser inferiores a los de la programación agéntica.

  Comparación

  En comparación con Z.ai, MiniMax tiene menor visibilidad en su cartera de modelos y capacidad de I+D de frontera, por lo que se aplica una valoración P/S futura más baja.

  Riesgos

  M3 Pro no logra restaurar la credibilidad de frontera, se intensifica la competencia de precios en el mercado de agentes de baja complejidad, el potencial de comercialización de la generación de video es limitado, el crecimiento de ingresos recurrentes anuales es inferior a lo esperado y los múltiplos de valoración se reducen.

Datos clave

• Calificación y precio objetivo de Z.aiRendimiento superior; HK$1,350Precio actual de HK$1,014.00 al 2026-08-03, lo que implica aproximadamente un 33.1% de potencial alcista.
• Calificación y precio objetivo de MiniMaxRendimiento de mercado; HK$275Precio actual de HK$230.20 al 2026-08-03, lo que implica aproximadamente un 19.5% de potencial alcista.
• TAM de ingresos de 2030 para los principales laboratorios chinos de IAUS$100 mil millones a US$200 mil millonesExcluye un gran número de casos de uso de consumo; el informe considera que los principales laboratorios pueden captar una parte desproporcionada del valor.
• TAM total de ingresos de IA de China en 2030aproximadamente US$200 mil millones a US$300 mil millonesEstimado con base en un capex acumulado de IA de más de US$1 billón y la relación de conversión de capex a ingresos.
• Brecha de capacidad entre los modelos chinos y estadounidenses de fronteraaproximadamente 3 a 4 mesesEl informe considera que GLM-5.2 y Kimi K3 podrían haber reducido aún más la brecha anterior de aproximadamente 6 a 9 meses.
• Cómputo e ingresos recurrentes anuales de Z.aiaproximadamente 1 gigavatio de cómputo disponible al cierre del año; se espera que los ingresos recurrentes anuales superen US$2 mil millones alrededor del cierre del añoLa expansión del cómputo se considera un respaldo importante para superar las previsiones de ingresos.
• Punto de inflexión de rentabilidad de Z.aialrededor de 2028El informe espera que la compañía alcance el punto de equilibrio de beneficio operativo no GAAP bajo el supuesto de rápido crecimiento de la inversión en I+D.
• Escala de modelos de Z.aiparámetros totales de preentrenamiento de GLM-5.2 de aproximadamente 744 mil millonesEl informe considera que su nivel de inteligencia y eficiencia de costos son sobresalientes.
• Requisito de salto de modelo de MiniMaxaumento de 428 mil millones a 2.7 billones de parámetros totalesEl salto requerido para M3 Pro es más del doble del nivel comúnmente observado entre sus pares chinos en los últimos años.

Impacto e implicaciones

Si los principales laboratorios chinos continúan reduciendo la brecha con los modelos estadounidenses de frontera y reducen los costos de inferencia tras la expansión del cómputo doméstico, su crecimiento de ingresos podría ser significativamente superior a las expectativas actuales del mercado. Desde una perspectiva de inversión, los inversores deben priorizar la capacidad repetible de I+D de modelos, los escenarios de programación y agentes, la adopción por desarrolladores y la economía unitaria de inferencia, en lugar de operar basándose únicamente en el lanzamiento más reciente de un modelo. Por ello, el informe prefiere Z.ai; aunque MiniMax podría beneficiarse de H3 y de la demanda multimodal, su valoración y la confianza del mercado siguen dependiendo en gran medida de si M3 Pro puede restaurar su posición de frontera.

Riesgos

• Los modelos de frontera iteran con extrema rapidez, y un solo lanzamiento de modelo puede hacer que las expectativas del mercado y los precios de las acciones se reajusten bruscamente.
• Los laboratorios estadounidenses tienen un acceso significativamente más fuerte al cómputo, y la brecha entre los modelos chinos y la frontera global puede volver a ampliarse.
• Si la expansión del suministro nacional de chips y cómputo no cumple las expectativas, limitará la escala de entrenamiento, el suministro de inferencia y el crecimiento de ingresos.
• La convergencia en las capacidades de los modelos y la competencia de precios en tareas de baja complejidad pueden comprimir los márgenes de inferencia.
• La alta inversión sostenida en I+D y entrenamiento puede retrasar la rentabilidad y el punto de inflexión del flujo de caja libre.
• El acceso a mercados internacionales, la geopolítica y las restricciones tecnológicas pueden limitar la comercialización internacional de los modelos chinos.
• El potencial de comoditización y el techo de ingresos de los mercados de generación multimodal y de video podrían ser inferiores a los del mercado de programación agéntica.
• La valoración depende de supuestos sobre ingresos futuros, márgenes y tasas de descuento, y las desviaciones de las previsiones pueden afectar significativamente los precios objetivo.

Aspectos que vigilar

• La actualización GLM-5.3 de Z.ai prevista para agosto de 2026 y el modelo de preentrenamiento de próxima generación que se espera lanzar en el cuarto trimestre de 2026.
• Si el aproximadamente 1 gigavatio de cómputo disponible de Z.ai al cierre del año puede entregarse según lo previsto, y si los ingresos recurrentes anuales pueden superar US$2 mil millones alrededor del cierre del año.
• Si las capacidades de programación, tareas de largo horizonte y agentes de los modelos GLM se mantienen en la frontera de Pareto de capacidad-precio.
• Si MiniMax M3 Pro puede lograr un salto de 428 mil millones a 2.7 billones de parámetros totales y restaurar la credibilidad de frontera.
• El impulso real de MiniMax H3 sobre los ingresos recurrentes anuales, la adopción de usuarios y el posicionamiento de mercado.
• Indicadores de alta frecuencia como tráfico web, ingresos de API, uso por desarrolladores y número de socios globales de plataformas de servicios de modelos.
• El progreso de la expansión de capacidad de los chips nacionales de China, la infraestructura de inferencia y las fábricas locales de cómputo.
• Precios de inferencia, márgenes brutos y la intensidad de la competencia de precios en tareas de agentes de baja complejidad.
• La adopción y los modelos de licencia comercial de los modelos chinos de código abierto en mercados internacionales no estadounidenses.