摩根大通最新认为，在中国AI模型层竞争中，能力的内生驱动比外部环境的被动改善更具投资价值。智谱凭借GLM-5.3的内生能力跃升占据更有利的竞争起点，而MiniMax的估值重估则有赖于M3.1和H3能否在各自维度上交出令人信服的答卷。

据追风交易台消息，摩根大通在8月16日的研报中指出，两大催化剂——智谱GLM-5.3的发布以及DeepSeek于8月17日生效的API提价——正在改变行业的竞争格局。其核心结论非常明确：在当前快速演进的AI市场中，拥有“前沿智能”定价权的模型比单纯依赖低价的模型更具投资价值。

摩根大通认为，当前更看好能力端，因智能前沿仍在快速演进。智谱的竞争力提升源于内生驱动，护城河更为稳固；MiniMax则需通过即将推出的M3.1证明自身能在帕累托曲线的某一维度上建立竞争优势，海螺H3提供多模态期权价值，但独立厂商面对字节跳动、快手等整合型平台的价值捕获能力仍存疑。

基于此逻辑，摩根大通做出了以下关键投资评级与目标价调整：

• 智谱：维持“增持”评级，2026年12月目标价从1,600港元大幅上调至1,800港元。智谱通过内生技术驱动（强化后训练）实现了GLM-5.3的能力跃升，护城河更加稳固。
• MiniMax：维持“中性”评级，2026年12月目标价从160港元上调至260港元。其利好主要来自竞争对手DeepSeek提价带来的喘息空间，以及海螺H3带来的多模态期权价值，但其核心大模型能力仍需即将推出的M3.1来验证。

与此同时，摩根大通还分别上调了智谱和MiniMax的盈利预测：智谱2026-27年收入预测上调6-9%，2026-30年整体上调6-10%；MiniMax 2026年收入预测维持不变，2027-30年收入预测上调11-21%。

竞争框架：帕累托边界定义能力与成本的双轨赛道

摩根大通引入"帕累托边界"作为评估中国AI模型竞争格局的核心框架。其定义为：当没有竞争对手以相同或更低价格提供更强能力，或以更低价格提供相当能力时，该模型即处于帕累托边界之上。

处于边界之上的模型可构建两类有吸引力的商业模式：

摩根大通当前更看好能力端，理由有三：

其一，模型智能水平仍在快速进步，能力领先的模型相对不受弱替代品价格变化的影响；

其二，每一级能力跃升可打开新的需求，例如编程领域已从自动补全演进至仓库级开发和长周期软件开发任务；

其三，随着智能日趋成熟，性价比赛道的竞争将更为激烈，可持续的成本领先地位需建立在结构性效率优势之上，而非激进的定价意愿。

在成本端，摩根大通主要采用综合token定价作为衡量指标（假设输入：输出比例为10:1，缓存命中率为90%）；能力端则参考基准测试及产品实际表现。

DeepSeek提价：行业成本基准松动，但结构性优势未变

DeepSeek于8月17日生效的API调价是摩根大通研报的重要背景事件。从定价数据来看，调整幅度显著：

• V4 Pro（高峰时段）：输入价格从3.00元/百万token大幅上调至9.00元，输出从6.00元升至27.00元；

• V4 Flash（高峰时段）：输入从1.00元升至3.00元，输出从2.00元升至9.00元；

• V4 Flash（非高峰）：输入从1.00元小幅上调至1.50元，输出从2.00元升至4.50元。

摩根大通对此次提价的解读是：DeepSeek此前定价蕴含了可观的变现空间，此次上调表明其具备充足的定价灵活性。尽管如此，DeepSeek在高能力模型中仍保持较高的价格竞争力，其作为行业成本基准的地位并未改变。

此次提价对行业的影响是双重的：短期内为靠近性价比端的厂商（尤其是MiniMax）提供了喘息空间，收窄了其面临的成本劣势；但从长期看，这反而强化了摩根大通的核心观点——可持续的成本领先地位需具备在价格调整后仍能存续的底层效率优势，DeepSeek的MoE架构、注意力设计、KV缓存优化等系统级效率仍是其护城河所在。

智谱：GLM-5.3内生驱动能力跃升，维持"增持"

据智谱公司披露，GLM-5.3采用与GLM-5.2相同的基础模型，其编程与智能体能力的提升主要源于强化后训练。

摩根大通认为，这一技术路径具有重要的竞争格局含义：它表明无需进行新一轮大规模预训练，仅通过后训练仍可实现可观的能力提升，从而使数据质量、强化学习、评估基础设施和工程执行在差异化竞争中的权重上升。

在API定价体系基本不变的前提下（GLM-5.2定价维持在输入8.00元、缓存命中输入2.00元、输出28.00元/百万token），更强的能力预计将有助于提升采用率与留存率。

摩根大通强调，智谱此次竞争力提升源于内生驱动，这是其相较于MiniMax更具吸引力的核心原因。从更靠近智能前沿的起点出发，还赋予了智谱战略上的灵活性：后续通过推理优化，可在保持模型能力不变的前提下提升性价比。

投资逻辑的持续性需依靠持续的模型迭代，而非仅凭GLM-5.3单次发布。智谱的竞争地位仍面临Kimi、DeepSeek和其他前沿同业后续产品的挑战。

摩根大通将智谱2026-30年收入预测上调6-10%，具体调整如下：

目标价1,800港元基于20倍2030年预期市盈率，采用15%加权平均资本成本折现至2026年12月。20倍市盈率相对国内一线互联网企业存在估值溢价，主要反映公司2026-2030年预期超过100%的收入年复合增长率。

MiniMax：外部利好提供喘息，M3.1与H3是两条上行路径

摩根大通指出，MiniMax目前的M3模型在能力或性价比方面均未建立明确优势，使其陷入两面受压的困境：一端面临更强模型（如Kimi K3、GLM-5.3）的竞争，另一端承受DeepSeek长期激进定价策略的压力。

DeepSeek此次提价在可替代工作负载层面收窄了MiniMax的成本劣势，支撑更高的留存率、工作负载份额和定价假设，但摩根大通明确指出，该利好源于竞争对手的决策，可能随价格和模型的变化而逆转。

摩根大通将M3.1定位为MiniMax最重要的公司层面催化剂。评估标准清晰：要么显著提升模型能力，要么打造突出性价比，在帕累托曲线的任一维度上建立更具竞争力的地位。若M3.1仅为温和改进，模型依旧处于帕累托边界之内，则对长期观点的影响有限。

海螺H3为MiniMax增添了第二个潜在增长引擎，初期积极的市场反馈增强了其多模态产品组合。随着AI图文视频生成技术渗透至广告、短视频、游戏和电商行业，行业需求前景广阔。

然而，摩根大通对MiniMax作为独立供应商的价值捕获能力持审慎态度。核心挑战在于竞争格局：字节跳动和快手等整合型平台可在模型/API收入、内容创作、分发、广告和用户互动等多个环节实现价值捕获，且拥有现成的创作者和广告主生态提供分发和数据优势。相比之下，MiniMax更多需要直接通过自身产品和模型服务获取投资回报。

摩根大通将MiniMax 2027-30年收入预测上调11-21%，具体调整如下：

目标价260港元同样基于20倍2030年预期市盈率，采用15%加权平均资本成本折现。

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