Z.AI CO., LTD.（02513）研报解读

概览

这份公司更新讨论了Z.ai上调ARR指引如何可由新增融资算力、云合作伙伴分销和Cowork在企业工作流中的扩展所支撑。Morgan Stanley重申Overweight，并维持HK$1,800目标价。

核心观点

Z.ai表示，截至9月中旬ARR约为US$1.8bn，并将2026年末ARR指引从US$2.4bn上调至US$3.0bn。Morgan Stanley将此次上调归因于三项商业化引擎：在算力限制解除后，ZCode用户快速增长，编程仍是近期驱动力；云收入分成预计从4Q26开始贡献；Cowork则可进入现有企业预算池，商业化周期更短。报告认为，核心问题已从是否存在需求转向新增算力、合作伙伴分销和垂直工作流能以多快速度转化为确认收入及可持续毛利。 报告将US$5bn、约Rmb30bn的融资轮次视为从资本到算力再到商业化的清晰路径。管理层框架显示，该融资可支持约94,000张GPU，其中约40%用于训练、60%用于推理。约56,000张GPU的推理资源池意味着，在尚未考虑实际利用率和价格实现的情况下，理论年收入上限约为Rmb41bn（US$6bn），理论推理毛利率最高可达约80%。训练资源配置则可在四年内支持约Rmb3bn的年化训练支出，管理层认为足以完成多次GLM-5.3级别或更大模型的训练。 Morgan Stanley指出，算力瓶颈曾限制需求转化：6月GLM-5.2需求激增时，Z.ai自身基础设施仅能满足约10%的token需求，其余约90%由部署其开放权重模型的第三方满足。因此，新增产能预计将同时支持更大模型训练和显著更高的推理吞吐量。报告的增长逻辑核心在于，新增GPU供给可转化为可用推理能力。 云合作伙伴提供了另一条扩张路径，使Z.ai无需自行出资建设全部推理容量。Z.ai已与领先的国内及海外云供应商达成收入分成安排，GLM开放权重模型将在合作伙伴基础设施上提供，管理层预计收入将从10月开始贡献。Morgan Stanley认为，这一结构可改善资本效率，并通过超大规模云服务商扩展企业分销；同时也表明，开放权重分发可与通过托管API和收入分成实现的商业化并存。 Cowork是第三项驱动因素。该产品正从编程拓展至更多领域，网络安全被视为首个实现规模化的垂直行业。超过100家网络安全公司已整合GLM模型，GLM-5.3发布后一个月内订单超过Rmb1bn。管理层认为，类似商业化模式可能延伸至法律、金融、工业和生命科学工作流。报告还将推出全球领先模型、与海外云服务提供商合作以及市场竞争缓解列为潜在上行因素，同时指出算力限制、模型表现落后于同行和地缘政治风险为下行考量。 Morgan Stanley采用DCF为Z.ai估值，假设WACC为15%、永续增长率为3%。其HK$1,800目标价对应35x 2027e市销率，报告重申Overweight。

分析框架

Morgan Stanley将管理层的ARR指引与其背后的经营驱动因素联系起来，包括编程需求、可用训练及推理算力、云合作伙伴分销以及Cowork的垂直行业应用。随后，报告将融资转化为指示性的GPU配置、理论推理容量和潜在收入经济性，并使用DCF框架及2027e市销率含义进行估值。

方法论与常识提炼

• 估值方法DCF 现金流折现

  现金流折现估值

  Morgan Stanley使用DCF对Z.ai估值，假设加权平均资本成本为15%，永续增长率为3%。

• 估值方法PS 估值

  市销率估值交叉检验

  报告称，其HK$1,800目标价对应35x 2027e市销率。

• 行业/产业分析框架产业链上中下游传导

  从融资到算力再到商业化的传导

  报告梳理了融资如何支持GPU投入、提升训练与推理容量、缓解供给限制，并通过直接及合作伙伴渠道支持收入产生。

标的映射与对比

研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要（优势、劣势、对比与风险）。

• Z.AI CO., LTD. (02513.HK)

  主要覆盖公司；更高ARR指引与编程业务增长、云收入分成及Cowork商业化相关。

  优势

  算力限制缓解后ZCode用户快速增长、推理容量有望扩张、云合作伙伴分销以及网络安全领域的早期应用。

  劣势

  在6月需求激增期间，其基础设施仅满足约10%的GLM-5.2 token需求。

  对比

  报告提示模型表现可能落后于同行的风险，但未提供详细同行比较。

  风险

  算力限制、模型表现可能落后于同行，以及地缘政治风险。

关键数据

• 截至9月中旬的ARRUS$1.8bn已披露的月度ARR水平。
• 2026年末ARR指引US$3.0bn由US$2.4bn上调。
• 融资轮次US$5bn (~Rmb30bn)管理层框架显示，这可支持约94,000张GPU。
• 推理GPU配置~56,000 GPUs约占潜在GPU机群的60%；在利用率和价格调整前，理论年收入上限约为Rmb41bn (US$6bn)。
• 理论推理毛利率Up to ~80%在实际利用率和价格实现之前的理论水平。
• 网络安全订单>Rmb1bnGLM-5.3发布后一个月内产生，超过100家网络安全公司已整合GLM模型。
• 目标价HK$1,800.00在报告的估值框架下，对应35x 2027e市销率。

影响与含义

报告认为，Z.ai更高的ARR目标正越来越多地由明确的商业化渠道而非仅仅需求支撑。新增算力可提高推理吞吐量，云合作伙伴可在较少自筹产能的情况下扩大企业覆盖，而Cowork的垂直部署可能更快地转化现有企业预算。

风险

• 算力限制可能制约需求向推理收入的转化。
• 模型表现可能落后于同行。
• 地缘政治风险可能影响业务。

后续跟踪

• 与云供应商的收入分成是否从10月开始贡献收入，并在4Q26扩大规模。
• 新增算力转化为更高推理吞吐量、收入和可持续毛利的速度。
• Cowork在网络安全之外的法律、金融、工业和生命科学工作流中的进一步应用。
• 全球领先模型发布、与海外云服务提供商合作及市场竞争方面的进展。