После запуска H3 цена акций уже выросла на 78%: почему рынок капитала переоценивает MiniMax?

Автор: MD

Выпуск: Bright Company

MiniMax (00100.HK) за одну неделю изменила ожидания рынка. По состоянию на 10:53 утра 7 августа акции MiniMax выросли на 23,15%.

31 июля MiniMax представила мультимодальную генеративную модель H3. В день выпуска акции компании выросли на 13,15%. 3 августа, после выходных, MiniMax объявила об открытом исходном коде H3, в этот день акции компании выросли на 7,20%. 6 августа акции MiniMax значительно выросли на 17,10%; если взглянуть на динамику акций с момента выпуска модели H3 до настоящего времени, стоимость акций компании выросла на 78,21%.

Источник: Futu

Очевидно, рынок начал переоценивать MiniMax.

Как ранее упоминала «Bright Company», после входа в июль капиталовые рынки начали «снижать» вес нарратива SOTA单一模型 в оценке для отечественных открытых больших языковых моделей, причина в том, что «изменения в рейтингах происходят слишком быстро», модели SOTA постоянно обгоняются — начиная с Kimi K3, DeepSeek и Qwen последовательно выпустили свои новые модели, колебания оценки и рыночной капитализации были не такими очевидными, как раньше.

Но в отношении видео модели, выпущенной MiniMax на этот раз, рынок не «снизил вес» влияния单一模型 на оценку, а рынок начал закладывать видео модели в цену (Price-in).

Непосредственная причина прежде всего заключается в производительности модели. Согласно официальному сайту MiniMax, H3 поддерживает мультимодальный контекст текста, изображений, видео и аудио, может генерировать видео длиной до 15 секунд, с разрешением 2K, 24FPS, с нативным двухканальным аудио. В слепом тестировании Artificial Analysis, Elo балл H3 для генерации видео из текста с аудио составил 1242, второе место в мире; первое место по редактированию видео; генерация видео из изображений вошла в топ-3.

Источник: социальные сети Artificial Analysis

Цена также构成了另一层解释。Цена H3 за секунду в разрешении 2K составляет менее трети цены флагманских моделей на рынке, цена в разрешении 768P составляет менее половины цены основных моделей.

Конечно, еще более знаковым значением H3 для индустрии на этот раз является открытый исходный код.

3 августа, после открытия весов H3, производители чипов, фреймворки инференса, сообщества разработчиков и корпоративные сервисы同步接入, подняв потолок компании и даже экосистемы.

Если смотреть дальше, открытый исходный код моделей генерации видео может воспроизвести влияние открытия больших языковых моделей в начале 2025 года на экосистему ИИ — видео модели могут быть не просто продуктом на уровне приложений, есть надежда стать базисом производительности для видео контента и креатива, а нарратив генерации видео все больше приближается к кодингу.

Генерация видео, следующий кодинг?

С 2026 года самым определенным нарративом ИИ является «ставка на кодинг», и реакцией капиталовых рынков на этот нарратив стало «ориентир на Anthropic».

На самом деле, за популярностью таких «продуктов», как OpenClaw и Claude Code, стоит то, что кодинг значительно увеличил объем потребления токенов. Это также позволило капиталовым рынкам понять, что с улучшением возможностей модели спрос на сложные задачи будет расти (и они могут быть решены лучше); а потребление токенов на одну задачу увеличивается, что приводит к росту выручки.

Отчет исследовательской компании Ping An Securities показывает, что в начале 2026 года глобальный недельный объем вызовов токенов составлял около 6,4T, а к июлю 2026 года недельный пиковый объем вызовов вырос до 62,8T, за полгода увеличившись в 10 раз. Доля потребления кодинга и агентов наибольшая, потребление токенов на одну задачу Агентом может достигать 30–100 раз от обычного чата. Быстрый рост ARR Anthropic также заставил капиталовые рынки принять логику «высокоценные задачи — высокое потребление токенов — высокий ARR».

Источник: Ping An Securities, Openrouter

После того как эта логика утвердилась, рынок начал искать следующий сценарий с высокой плотностью токенов, и генерация видео является одним из кандидатов.

По сравнению с текстом, видео естественным образом требует больше вычислений. Данные отчета Guotai Haitong показывают, что потребление токенов в секунду для видео 1080P, 25 кадров может достигать 30–50 тысяч, в будущем может вырасти до 50–100 тысяч. Seedance 2.0 генерирует 15 секунд видео за один раз, фактическое потребление составляет около 310 тысяч токенов.

Это означает, что как только генерация видео перейдет от ознакомления к производственным процессам, таким как реклама, электронная коммерция, короткие драмы, игры и демонстрация продуктов, она может стать новым центром потребления токенов.

Сценарии оплаты для генерации видео также более прямые. Рекламодатели, продавцы электронной коммерции, MCN, игровые компании и бренды изначально имеют бюджет на контент. Если ИИ-видео может снизить затраты на съемку, монтаж и создание материалов, клиенты могут начать платить, не дожидаясь долгосрочного цикла ИТ-бюджета.

Это также фон переоценки H3. H3 вошел в сценарий, который может быстро увеличить потребление токенов. Если ИИ-кодинг проверил путь коммерциализации текстовых и кодовых задач, генерация видео может проверить путь коммерциализации производства мультимодального контента.

Открытый исходный код H3, «момент DeepSeek» для моделей генерации видео

До H3 модели генерации видео в основном контролировались вендорами закрытого исходного кода. Например, отечественные Seedance, Kuaishou Kling и т.д., а также ведущие модели крупных американских компаний.

Режим закрытого исходного кода благоприятен для контроля темпа коммерциализации, но также ограничивает распространение экосистемы. Компании приложений зависят от цен API и правил вызова, корпоративным клиентам трудно глубоко кастомизировать, облачные вендоры и производители чипов могут адаптироваться только в ограниченных пределах.

H3 с открытым исходным кодом изменил «исторический процесс» индустрии.

Во-первых, это позволило большему количеству компаний экосистемы участвовать в этой области. Согласно официальной информации MiniMax, Huawei Ascend, Hygon, Moore Threads, MetaX, Kunlunxin, Biren, Iluvatar CoreX, а также AMD, Intel и другие 16 производителей чипов完成了适配; сообщества разработчиков и облачные платформы инференса, такие как HuggingFace, ModelScope, ComfyUI, RunningHub, fal, подключены; фреймворки инференса, такие как vLLM-Omni, SGLang,同步支持; более ста компаний запустились в Day 0.

Это превратило H3 из собственного API MiniMax в модель, которая может распространяться совместно разработчиками, облачными вендорами, производителями чипов и корпоративными сервисами, что почти полностью соответствует влиянию «момента DeepSeek» начала 2025 года на экосистему ИИ.

Ранее «Bright Company» также упоминала, что инвесторы вторичного рынка «поняли», что оценка отечественных компаний аппаратной инфраструктуры ИИ может «ориентироваться» на американские акции, также потому, что DeepSeek V4 может完成训练 на отечественных чипах, «логика прояснилась».

Перемотаем время вперед к настоящему моменту,最新的情况是, отечественные основные открытые большие языковые модели благодаря преимуществам в соотношении цены и качества и экосистеме уже угрожают地位 двух ведущих североамериканских компаний больших моделей. Это, несомненно,将进一步推动 повышение проникновения на уровне приложений.

Что касается уровня оценки, когда в апреле была выпущена预览版 DeepSeek V4, рынок一度理解 это как удар по оценке компаний моделей, акции других компаний моделей в тот день снизились (считали конкурентами); к концу июля, когда была выпущена официальная версия V4 Flash, рынок начал переоценивать, используя экосистемный фреймворк, рассматривая это как базовый уровень затрат и нижний предел возможностей отечественной открытой экосистемы (считают партнерами экосистемы).

H3 использует похожую логику, но сценарий изменился на генерацию видео.

Как упоминалось в начале, H3 по возможностям вошел в первый эшелон генерации видео, по стоимости ниже основных моделей. MiniMax утверждает, что цена H3 за секунду в разрешении 2K составляет менее трети цены основных моделей, данные в отчете Guotai Haitong составляют около 0,13 доллара США/секунду.

Эффективность архитектуры H3-VAE значительно оптимизирована, согласно официальному аккаунту MiniMax, поколение H3 полностью революционизировало технологию токенизатора предыдущего поколения, добилось всестороннего улучшения в реконструкции и обучаемости, что позволяет H3 достигать конкурентоспособных эффектов по эффективности, в то же время его высокий коэффициент сжатия принес выгоду в длине последовательности в 4 раза, значительно снизив затраты на обучение и инференс, это также ключевая технология, поддерживающая предоставление нативного разрешения 2K.

На этой основе открытый исходный код усиливает не только объем вызовов модели, но и позицию в экосистеме.

На прошлом этапе коммерциализация видео моделей с закрытым исходным кодом была непростой. Полагаясь только на плату за API, компании моделей должны сами нести затраты на продвижение, вычислительные мощности, обслуживание клиентов и адаптацию для отрасли. После открытия исходного кода облачные вендоры могут предоставить хостинг и инференс, корпоративные сервисы могут делать отраслевые решения, производители чипов могут делать адаптацию отечественных вычислительных мощностей, разработчики могут делать плагины и рабочие процессы.

MiniMax может использовать открытый исходный код для замены позиции в экосистеме, а затем получать выручку через кастомизацию для B-сегмента, коммерческое лицензирование, сервис моделей и корпоративных клиентов. Этот путь не сразу отразится в финансовых отчетах, но изменит позиционирование компании на рынке.

Факты, произошедшие в прошлом, почти идеально объясняют популярный в начале 2025 года нарратив «парадокса Джевонса» — по мере резкого падения стоимости токенов, пользователи будут использовать их больше, а не меньше.

От нарратива к рыночной капитализации: MiniMax встречает переоценку

После выпуска модели H3 институты sell-side быстро скорректировали взгляд на MiniMax.

Citi в отчете от 31 июля подтвердила рейтинг «Покупать» для MiniMax, но значительно повысила целевую цену до 533 гонконгских долларов, что составляет около 131% потенциала роста по сравнению с текущей ценой акций. Согласно таблице, метод оценки Citi — 12x ожидаемый P/S 2028 года, и ожидается, что CAGR выручки компании с 2025 по 2030 год составит 128%.

По статистике AlphaEngine, многие институты дали позитивные рейтинги после выпуска H3. Если объединить отчеты Citi и других институтов, основная логика оценки после выпуска H3 все еще вращается вокруг роста выручки (ARR),驱动模型ми моделями.

Потенциал роста модели генерации видео H3 также можно найти в «бенчмарке» среди текущих отечественных видео моделей с закрытым исходным кодом, HuAn Securities в одной аналитической записке упомянула, что видео модели Seedance, Kling и др. «совокупный ARR достиг уровня около 3 млрд долларов США», в условиях лидирующего ранжирования производительности и преимущества в соотношении цены и качества, выручка MiniMax,驱动模型мая H3, также очень вероятно实现 по крайней мере такой же рост, и при таких темпах роста текущая оценка MiniMax (P/ARR), очевидно, обладает более высокой привлекательностью.

Источник: база данных AlphaEngine

Более долгосрочные перспективы заключаются в том, что видео модели могут стать частью базиса физического ИИ.

Исследователь Agility Robotics Крис Пакстон в X заявил: «Новая открытая модель генерации видео Minimax H3, похоже, имеет большой потенциал для робототехники. Многие достижения в робототехнике движимы более широкими улучшениями ИИ, текущий интерес к мировым моделям позволяет генерации видео быстро стимулировать прогресс».

Источник: личный аккаунт Криса Пакстона в X

H3 поддерживает текст, изображения, видео и аудио, но по сравнению с системами обучения, ориентированными на мировые модели и воплощенный интеллект, такими как Nvidia Cosmos, модели генерации видео, такие как H3, все еще не хватает траекторий движения, данных от первого лица и данных взаимодействия с роботом.

Конечно, нарратив о «базисе обучения мировых моделей» в настоящее время можно рассматривать только как «долгосрочный опцион».

Но для текущей MiniMax рынок уже осознал основную ценность видео модели H3, H3 приносит не только исторический переломный момент экосистемы,驱动模型мой видео моделью, но и точку отсчета роста рыночной капитализации компании на следующем этапе.