模型能力与算力投入推动Z.AI的ARR扩张，但近期盈利能见度仍有限

概览

高盛在香港举行的2026年亚洲领袖会议上接待了Zhipu/Z.AI投资者关系团队。报告围绕模型能力、ARR趋势、GLM-5.3商业授权和算力投资四条主线展开，认为增长基础仍强，但高研发费用、现金消耗和近期盈利能见度限制了更积极的评级判断。

核心观点

报告首先聚焦模型前沿能力。公司计划继续提升基础模型能力，重点投入后训练和长周期任务。编码仍是规模最大、覆盖最完整的企业级应用场景，但公司认为模型能力可以进一步延伸至网络安全、金融、法律等专业工作流。公司正在开发Z.work等面向工作流的产品，并通过行业合作引入企业伙伴提供的领域数据，以提升垂直场景适用性。 第二条主线是ARR快速爬升及其驱动因素。公司称2026年8月ARR达到US$1.6bn，并在8月最后一周达到US$2bn；管理层年末目标为US$2.4bn，而高盛估计为US$2.7bn。需求主要来自中国互联网行业，尤其是大型互联网公司；这些客户采用GLM的重要原因，是其能力表现相对客户自研模型更优。管理层认为，只要公司的模型智能继续处于市场领先水平，收入就有望保持强劲增长。不过，当前需求显著超过可用算力供给，意味着模型能力决定需求上限，而算力供给决定近期收入兑现速度。 第三条主线是GLM-5.3的开放权重商业化。公司会开放部分模型或模型权重，但保留部署和基础设施优化方面的重要技术细节。GLM-5.3改变了以往做法，在商业使用中引入许可和收入分成安排，从而形成潜在的新收入来源。管理层认为，公司比超大规模云服务商更了解自身模型架构，因此自行运行模型可能获得更好的利润率。公司也在与全球主要云服务提供商协商商业条款，若谈判落地，可能带来额外收入。 第四条主线是以资本投入扩充算力。公司认为，自研算力集群可通过架构优化、基础设施经验和更具成本效率的推理形成成本优势；同时，较小参数规模的模型可以借助后训练扩展，达到其他竞争对手更大模型的性能。公司于2026年7月完成US$4bn后续融资，并正使用所得资金获取更多算力，试图缓解需求远高于供给的瓶颈。 财务预测体现了高增长与亏损并存的路径。高盛预计收入由2025年的Rmb724.3mn增至2026年的Rmb7,921.5mn、2027年的Rmb23,712.9mn和2028年的Rmb56,520.8mn；同期EBITDA分别为-Rmb3,505.7mn、-Rmb5,188.3mn、-Rmb5,824.7mn和-Rmb2,158.8mn，EPS分别为-Rmb19.95、-Rmb10.29、-Rmb11.19和-Rmb2.91。收入规模预计迅速扩大，但至少到2028年仍处于预测亏损状态，与报告所强调的近期盈利能见度有限相一致。 估值方面，高盛给予中性评级，采用DCF得出HK$1,610.00的12个月目标价。以2026年9月1日收盘价HK$1,179.00计算，报告列示上行空间为36.6%。目标价历史表还列示：2026年8月3日目标价为HK$1,610.00、当日收盘价为HK$940.00；2026年7月9日目标价为HK$1,880.00、当日收盘价为HK$2,032.00，且表中目标价均未因公司行动进行调整。公司M&A Rank为3，按高盛框架代表0%-15%的较低被收购概率，因此并未在目标价中加入重大并购成分。

分析框架

报告以管理层会议交流为起点，依次分析模型能力、ARR及客户需求、GLM-5.3商业授权和算力投入，再用高盛预测检验收入增长与亏损收窄路径。其核心逻辑是将模型竞争力视为需求驱动因素、将可用算力视为收入兑现约束，并比较管理层US$2.4bn的年末ARR目标与高盛US$2.7bn的估计，最后通过DCF形成12个月目标价。财务和定价数据来自公司资料、高盛研究估计及FactSet。

方法论与常识提炼

• 估值方法DCF 现金流折现

  DCF估值

  报告使用现金流折现法形成HK$1,610.00的12个月目标价，即将公司未来现金流的预期价值折算至当前；本报告节选未披露具体折现率或终值假设。

• 行业/产业分析框架供需框架

  AI需求与算力供给约束

  报告将模型智能带来的客户需求与有限算力供给放在同一框架下分析：模型表现推动ARR，而算力不足可能限制需求转化为收入的速度。

• 事件博弈与行为金融事件驱动分析

  亚洲领袖会议管理层交流

  报告以会议上公司投资者关系团队披露的信息为事件依据，提炼模型战略、ARR、商业授权和算力投资的最新变化。

• 事件博弈与行为金融

  M&A Rank

  高盛以1至3级评估公司成为收购目标的可能性；Z.AI为第3级，对应0%-15%的较低概率，按该框架不在目标价中计入并购成分。

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（02513.HK）

  报告唯一主要覆盖标的，其模型能力、商业化模式和算力投资共同影响ARR增长及DCF估值。

  优势

  模型能力相对部分客户自研模型具有优势；企业编码及专业工作流具备扩展空间；自研集群、架构优化和高效推理可能带来成本优势；GLM-5.3商业许可可能增加收入来源。

  劣势

  可用算力低于需求，高研发费用令近期盈利能见度有限，同时存在现金消耗和自我融资能力压力。

  对比

  管理层称，较小规模模型可借助后训练扩展达到竞争对手更大模型的性能；中国大型互联网客户采用GLM的原因之一是其能力表现相对客户自研模型更优。

  风险

  上行风险包括模型智能、盈利路径、非推理收入和商业化能力强于预期；下行风险包括全球基础模型竞争、高研发费用、现金消耗以及中美科技竞争加剧带来的地缘政治风险。

关键数据

• 2026年8月ARRUS$1.6bn公司披露的8月ARR水平。
• 8月最后一周ARRUS$2bn公司披露的月末最新运行水平。
• 年末ARR目标管理层US$2.4bn；高盛估计US$2.7bn管理层目标低于高盛估计。
• 后续融资US$4bn公司于2026年7月完成，并将所得资金用于获取更多算力。
• 12个月目标价HK$1,610.00基于DCF估值。
• 参考股价HK$1,179.00截至2026年9月1日收盘。
• 目标价上行空间36.6%报告基于参考股价列示的上行空间。
• 市值HK$549.0bn / US$70.0bn报告公司数据表所列。
• 企业价值HK$513.8bn / US$65.5bn报告公司数据表所列。
• 三个月日均成交额HK$7.3bn / US$929.6mn报告公司数据表所列。
• 收入预测2025年Rmb724.3mn；2026年Rmb7,921.5mn；2027年Rmb23,712.9mn；2028年Rmb56,520.8mn2026年至2028年为高盛预测。
• EBITDA预测2025年-Rmb3,505.7mn；2026年-Rmb5,188.3mn；2027年-Rmb5,824.7mn；2028年-Rmb2,158.8mn2026年至2028年为高盛预测，所有期间均为亏损。
• EPS预测2025年-Rmb19.95；2026年-Rmb10.29；2027年-Rmb11.19；2028年-Rmb2.912026年至2028年为高盛预测，所有期间均为负值。
• 目标价历史2026-08-03：HK$1,610.00；2026-07-09：HK$1,880.00对应收盘价分别为HK$940.00和HK$2,032.00；目标价未因公司行动调整。
• M&A Rank3高盛框架中对应0%-15%的较低被收购概率，不计入重大并购目标价成分。

影响与含义

报告认为，Z.AI的增长取决于两项能力能否同步推进：模型智能需要保持市场领先，以维持大型互联网客户需求；算力扩充则决定需求能以多快速度转化为ARR。GLM-5.3商业许可、收入分成以及与全球云服务提供商的谈判可能扩展收入来源，但财务预测仍显示公司至少到2028年处于亏损状态，因此高盛在DCF目标价存在上行空间的同时仍给予中性评级。

风险

• 上行风险：模型智能强于预期。
• 上行风险：实现清晰盈利路径的速度快于预期。
• 上行风险：出现更多非推理抽成型收入来源。
• 上行风险：商业化能力强于预期。
• 下行风险：全球基础模型行业竞争加剧。
• 下行风险：高研发费用导致近期盈利能见度有限。
• 下行风险：现金消耗及自我融资能力不足。
• 下行风险：中美科技竞争加剧带来的地缘政治不确定性。