Tuyên bố: Bản thân tôi có thể đang nắm giữ các tài sản liên quan; quan điểm khó tránh khỏi tính thiên kiến. Chia sẻ ý tưởng không phải là khuyến nghị mua bán; hãy tự suy nghĩ độc lập và chịu rủi ro. Thị trường chứng khoán có rủi ro, khi tham gia cần thận trọng.
Vì sao bản báo cáo nửa năm này lại quan trọng hơn tưởng tượng
Tối thứ Tư, 8 giờ, MiniMax tổ chức buổi họp trao đổi kết quả kinh doanh. Một người bạn trong giới đầu tư lâu rồi không liên lạc lại gọi thẳng: "Nghe nói cậu khá rành về MiniMax? Báo cáo này, cậu nghĩ sao?"
Cãi vã với anh ta gần nửa tiếng, mãi đến khi cúp máy tôi mới nhận ra một chuyện——đây có lẽ là một bản báo cáo tài chính dễ bị một câu nói đánh lạc hướng nhất trên thị trường chứng khoán Hồng Kông trong năm nay.
Vì sao nói như vậy? Hai bối cảnh chồng lên nhau:
Thứ nhất, đây là báo cáo nửa năm đầu tiên sau khi MiniMax lên sàn, bản thân thời điểm cũng mang ý nghĩa định hướng; thứ hai, nó được công bố trong giai đoạn cổ phiếu các công ty mô hình AI lớn nói chung đang điều chỉnh giảm. Với một thời điểm như vậy, tác dụng “giữ vững niềm tin” của một báo cáo tài chính đối với ban lãnh đạo, tổ chức và nhà đầu tư cá nhân còn nặng hơn bình thường. Và cũng chính vì vậy, cảm xúc thị trường rất dễ chạy nhanh hơn cả sự thật — hoặc vì bốn chữ “lỗ lũy kế mở rộng” trước hết bị nện xuống, hoặc vì một câu “ARR gấp đôi” là đuổi vào ngay. Cả hai đều là cách hiểu sai.
Nhân lúc còn nóng, gom lại những điều được bàn trong điện thoại và những gì được viết trong báo cáo tài chính, để gửi tới những ai quan tâm đến công ty này một phiên bản có thể đọc chậm rãi.
Trước tiên xem nhanh công ty này đang làm gì
Viết một bài dài về MiniMax thì không thể tránh được việc trước hết phải giới thiệu cấu phần hoạt động — không còn cách nào khác, vì tỷ lệ người dùng ở nước ngoài của công ty này luôn cao, và nhiều người vẫn chỉ nhận thức nó như “công ty app ở hải ngoại” đó.
MiniMax được thành lập vào tháng 12 năm 2021, tập trung vào công nghệ nền tảng trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), mục tiêu là tạo ra các mô hình đa phương thức có năng lực cạnh tranh quốc tế. Tự nghiên cứu bao phủ năm phương thức: văn bản, âm thanh, hình ảnh, video và âm nhạc.
Trong mảng mô hình AI nội địa, định vị của họ rất đặc biệt: công ty mô hình AI độc lập duy nhất ở Trung Quốc vừa đánh theo hướng “mô hình ngôn ngữ lớn” vừa đánh theo hướng “mô hình đa phương thức”. Nhánh ngôn ngữ là dòng M — năm nay họ ra M3; nhánh đa phương thức là dòng H — gần đây H3 có phản hồi rất tốt. Hai nhánh này không đứng song song cho có vẻ đẹp, mà “tiếp sức” lẫn nhau — mô hình ngôn ngữ phụ trách suy luận và điều phối Agent, còn đa phương thức phụ trách tạo nội dung; hợp lại mới có thể chống đỡ hình thái mới như “tương tác đa vòng giữa Agent và AI”.
Hãy nhớ định vị hai tuyến này, sau này khi hiểu về sự bùng nổ B-end sẽ trơn tru hơn nhiều.
Các con số “khô” nhất trong báo cáo tài chính, cứ bày ra trước. Nửa đầu năm 2026:
Doanh thu 117 triệu USD, so với cùng kỳ +283,1%. Lưu ý một chi tiết: doanh thu của nửa năm này đã bằng 1,5 lần doanh thu cả năm 2025. Trong đó Q2 so với Q1 tăng +81,8%, bước vào Q3 vẫn tiếp tục tăng tốc.
Lợi nhuận gộp 20,81 triệu USD, so với cùng kỳ +464,8%; biên lợi nhuận gộp tăng từ 12,1% của cùng kỳ năm ngoái lên 17,9%, kéo tăng thêm 5,8 điểm phần trăm trong nửa năm.
Chi cho R&D 297 triệu USD, so với cùng kỳ +138,8%.
Lỗ ròng sau điều chỉnh 293 triệu USD, so với cùng kỳ mở rộng 111%.
Tôi biết nhiều người đọc tới đây là đã chuẩn bị rút ra kết luận: tăng trưởng doanh thu nhanh nhưng lỗ cũng đang mở rộng, vẫn là kiểu đốt tiền để đổi lấy tăng trưởng.
Đừng vội, nhìn tiếp phía dưới.
Lỗ mở rộng? Trước hết xem bốn “độ dốc”
Những thứ trong báo cáo tài chính, chỉ nhìn một con số rất dễ bị hoa mắt, cần nhìn vào tốc độ tương đối giữa các con số.
Trong báo cáo nửa năm này có 4 “độ dốc”: tăng trưởng doanh thu 283,1%, tăng trưởng lợi nhuận gộp 464,8%, tăng trưởng R&D 138,8%, và tăng trưởng lỗ 111%.
Có nhận ra quy luật chưa? Lợi nhuận gộp chạy nhanh hơn doanh thu, doanh thu chạy nhanh hơn R&D, và R&D chạy nhanh hơn lỗ. Dịch sang lời dễ hiểu: cứ thêm 1 USD lợi nhuận, thì phần lỗ phát sinh tương ứng sẽ thu hẹp lại, biên lợi nhuận gộp dày hơn — mô hình kinh tế đơn vị đang đi theo hướng liên tục cải thiện. Đây đâu phải “đốt tiền mất kiểm soát”, mà rõ ràng là kiểu “đốt càng nhiều càng hiệu quả”.
Nói thêm hai chi tiết dễ bị bỏ sót.
Một là chênh lệch theo chuẩn mực kế toán. Theo chuẩn IFRS, lỗ ròng trong kỳ thực ra từ 400 triệu USD thu hẹp 11% xuống còn 360 triệu USD — theo đó, lỗ sau điều chỉnh lại đang mở rộng, nhưng theo chuẩn kế toán lại đang thu hẹp; phần chênh lệch chủ yếu đến từ các khoản mục phi tiền như biến động giá trị công bằng của cổ phiếu ưu đãi do niêm yết. Nói cách khác, lỗ thực chất ở góc độ hoạt động không đáng sợ như tiêu đề.
Chi tiết thứ hai là phía chi phí. Chi phí bán hàng so với cùng kỳ -17,9% xuống 27 triệu USD, dựa vào tăng trưởng tự nhiên chứ không phải mua lượng; trong khi doanh thu lại tăng gần 4 lần. Tỷ lệ chi phí quản trị trên doanh thu giảm từ 49% xuống 26%. Marketing giảm, quản trị cắt, doanh thu tăng gấp 4 — cái gọi là đòn bẩy hoạt động này đã lặng lẽ lộ diện trên báo cáo rồi.
ARR 800 triệu USD, rốt cuộc “giá trị” đến mức nào?
Nếu nói lần này có điều gì đáng để ghi vào sổ tay khi nhìn vào kết quả kinh doanh, thì chính là dãy số này:
Tháng 8, ARR vượt 800 triệu USD;
Trong ARR, tỷ trọng To B chiếm 80%;
Doanh thu B tăng trưởng theo năm hơn 7 lần;
Lượng Token tiêu thụ của tháng 7 gấp 20 lần tháng 1.
Bóc tách ra mà nói. Trước hết xem ARR: tháng 2 công bố là 150 triệu USD, đến tháng 8 đạt 800 triệu, trong sáu tháng tăng lên gấp 5,3 lần. Đây không còn là tăng trưởng tuyến tính nữa, mà là hình thái của một đường cong theo cấp số nhân.
Tăng trưởng đến từ đâu? Ban lãnh đạo trong Q&A đã phân tích rất chi tiết: số lượng khách hàng doanh nghiệp và nhà phát triển vượt 2 triệu, gấp 10 lần so với cuối năm ngoái; đồng thời mức tiêu thụ mô hình đang chuyển từ “tương tác giữa người và AI” sang “tương tác đa vòng giữa Agent và AI” — một vấn đề của con người được Agent chia thành nhiều lượt yêu cầu mô hình, gọi công cụ và các nhiệm vụ con. Tốc độ tăng nhu cầu suy luận do Agent tạo ra nhanh hơn rất nhiều so với tốc độ tăng số người dùng. Kết quả là mức tiêu thụ Token trên mỗi người dùng đang phình nhanh chóng.
Như vậy có thể giải thích nguồn gốc của việc Token tăng gấp 20 lần trong nửa năm.
Tôi vẫn luôn coi mức tiêu thụ Token là “chỉ số điện năng” của ngành mô hình AI lớn — nó không thể được “đóng gói” bằng marketing, cũng không thể điều chỉnh bằng trò tài chính. So với M3, giá không đổi nhưng trí tuệ được nâng cấp, đã trực tiếp kích nổ lượng dùng. “Sắt luật” của kinh doanh hạ tầng luôn là: lượng dùng đi trước, doanh thu theo sau, lợi nhuận cuối cùng. Mức dùng tăng gấp 20 lần chính là mốc mức doanh thu trong tương lai.
Ban lãnh đạo nói rất rõ: MiniMax không theo đuổi việc cân bằng giữa trí thông minh và chi phí. Chỉ khi tối thiểu hóa chi phí trí thông minh cho mỗi đơn vị thì mới có thể huấn luyện được trình độ trí tuệ cao nhất; chỉ khi giảm chi phí cung cấp trí thông minh trên mỗi đơn vị thì mới có khả năng đưa trình độ cao hơn vào sản xuất và đời sống rộng rãi hơn.
Đã đến lúc xé bỏ nhãn “công ty ở mảng C-end”.
Trước đây khi thị trường nhắc đến MiniMax, phản ứng đầu tiên thường là Thái chuông AI, Talkie — một “công ty làm app” kiếm tiền nhờ thuê bao người dùng.
Ấn tượng đó, từ báo cáo nửa năm này cơ bản có thể bỏ.
Nhìn sự biến đổi của cơ cấu doanh thu:
Trong bản cáo bạch, tỷ trọng nền tảng mở và dịch vụ doanh nghiệp là 28,9%;
Cả năm 2025 là 32,8%;
Nửa đầu năm nay 63,4% (doanh thu B 73,93 triệu USD, so với cùng kỳ +703,1%);
Đến tháng 8, trong ARR thì To B đã chiếm 80%.
Vậy năm cùng kỳ trước thì cơ cấu thế nào? To B khoảng 30%, To C khoảng 70%. Chỉ trong một năm, cả cơ cấu doanh thu đã “quay đầu”.
Quan trọng hơn, sự thay đổi này không phải do C-end “không ổn” nên chuyển sang. Doanh thu C là 42,64 triệu USD, so với cùng kỳ +101%, tự nó cũng đã tăng gấp đôi. Vấn đề là, trong khi mẫu số tăng gấp đôi, phần B-end lại chạy quá nhanh.
Tại sao chuyện này quan trọng? Vì B-end và C-end là hai bộ logic định giá hoàn toàn khác nhau.
C-end biến động mạnh theo doanh thu ứng dụng, tỷ lệ giữ chân lại phụ thuộc vào may mắn — hôm nay nóng mai mát là chuyện thường; còn việc gọi API và triển khai cho doanh nghiệp — khi khách hàng đã tích hợp thì chi phí chuyển đổi cực cao, doanh thu có tính thường xuyên, cộng dồn và dự đoán được. Chỉ số ARR vì vậy có thể đem ra thảo luận, với điều kiện doanh thu đã mang thuộc tính “thường xuyên”.
Trong buổi họp qua điện thoại, ban lãnh đạo còn nhắc đến một bức tranh xa hơn: khi độ tin cậy của mô hình được nâng cao, mô hình kinh doanh có thể chuyển dần từ tính phí theo Token sang tính phí theo kết quả công việc và giá trị chuyên môn. Câu này chứa rất nhiều thông tin, đồng nghĩa với việc “trần” định giá sẽ được định nghĩa lại.
Trước đây mọi người bàn về thương mại hóa mô hình AI thường chỉ nhìn vào việc các sản phẩm như ChatGPT, Thái chuông AI có bao nhiêu người dùng trả phí. Nhưng một trong những thị trường lớn thực sự của AI có thể đến từ doanh nghiệp. Tương lai ngày càng nhiều doanh nghiệp phát triển Agent AI, lập trình AI, chăm sóc khách hàng thông minh, tạo nội dung… đều phải gọi đến mô hình nền tảng. Doanh nghiệp dùng càng nhiều → gọi API càng nhiều → tiêu thụ Token càng lớn → doanh thu của công ty mô hình càng cao. Tiêu thụ Token tháng 7 hiện gấp 20 lần tháng 1, và bây giờ người ta đã đi tới bước đó thật rồi; logic định giá còn phải nâng thêm một tầng nữa.
Đừng bỏ qua quân bài mã nguồn mở.
Ngoài ra, còn một nước cờ tuyệt diệu nữa hỗ trợ cho quá trình chuyển đổi B-end: mã nguồn mở.
Chỉ sau ba tuần phát hành mã nguồn mở H3, số lượt tải đã vượt 24 triệu; thêm hơn 300 mô hình dẫn xuất công khai — nằm trong số những mô hình có lượt tải nhiều nhất trên toàn cầu năm nay.
Trong Q&A có người hỏi thẳng: liệu mã nguồn mở có làm suy yếu năng lực định giá không? Ban lãnh đạo cũng nói thẳng: năng lực định giá dài hạn phụ thuộc vào hiệu quả, chi phí, độ ổn định và tốc độ cải tiến, chứ không phải việc có mở mã nguồn hay không; mã nguồn mở làm giảm rào cản sử dụng, giúp mô hình đi vào nền tảng đám mây và quy trình làm việc của doanh nghiệp nhanh hơn, và việc dùng dịch vụ chính thức của H3 sau khi mở mã nguồn tăng theo kiểu bùng nổ — đó chính là bằng chứng.
Nói trắng ra, mã nguồn mở chính là lớp trên cùng trong phễu chuyển đổi của B-end. Nhà phát triển trước tiên dùng mô hình mã nguồn mở để kiểm chứng bối cảnh; khi đến ngày mở rộng quy mô thì tự nhiên chuyển sang API thương mại. Chiêu “mở mã nguồn để thu hút người dùng, thương mại hóa để kiếm tiền” này đã được vô số công ty phần mềm mã nguồn mở trên toàn cầu kiểm chứng.
À, cũng đừng quên quân bài dựa ra nước ngoài — sản phẩm phủ hơn 230 quốc gia và khu vực, nửa đầu năm tỷ trọng doanh thu hải ngoại khoảng sáu phần mười. Ngay từ ngày đầu, công ty này đã chơi bài toàn cầu, không phải bây giờ mới bổ bài học.
Định giá, đạn dược và nền tảng kỹ thuật
Cuối cùng nói về định giá.
Tính đến khi đóng cửa ngày 26 tháng 8, vốn hóa của MiniMax là 105,8 tỷ HKD. CICC duy trì đánh giá “vượt trội so với ngành”, giá mục tiêu 786 HKD, tương ứng với P/S 59 lần vào năm 2027, đồng thời cho rằng định giá hiện tại chỉ là 23 lần.
Nghe 59 lần thì có vẻ đáng sợ? Nhưng định giá này, từ trước đến nay không thể tách khỏi “mẫu số” khi nhìn vào tốc độ tăng trưởng. 23 lần P/S mua được là “thời điểm hiện tại”; còn thứ thị trường nên định giá là ARR sẽ chạy đến mức nào sau hai năm.
So với Zhipu: ARR gần như 1:1, MiniMax tăng trưởng nhanh hơn nhưng vốn hóa chỉ kém 5 lần — mức chiết khấu này rõ ràng quá lớn. Dù có cho Zhipu một mức premium hợp lý về độ ổn định B-end, thì vốn hóa hợp lý của MiniMax cũng nên là khoảng 40% của Zhipu, tức ít nhất 700 HKD.
Hơn nữa, trong buổi họp còn có vài thông tin “cứng” cho thấy đường cong này được chống đỡ bởi nền tảng kỹ thuật:
Công ty là một trong hai công ty mô hình AI độc lập sớm nhất trong nước xây dựng hạ tầng quy mô hóa. ETTR đạt 97%. Trong hơn hai tháng qua, thông lượng tính toán trên đơn vị của mô hình văn bản đã tăng 3 lần; mục tiêu của M3.1 là giảm chi phí suy luận xuống còn một phần ba so với lúc M3 vừa ra mắt. Ban lãnh đạo nói rõ: biên lợi nhuận gộp nửa cuối năm sẽ tiếp tục cải thiện, và năm sau vẫn còn dư địa tăng thêm.
Tôi đồng ý với cách nghĩ của ban lãnh đạo: năng lực tính toán bị giới hạn với mọi công ty, và họ hy vọng thông qua “Minimize the Inference Cost, Maximize the Intelligence” để đạt “Intelligence with Everyone” — đây là lộ trình kỹ thuật họ kiên trì, cũng là tinh thần khởi nghiệp ban đầu.
Đường sản phẩm đang tăng tốc — M3.1, M3 Pro, H3.1 đều đang trên đường. Quy mô tham số M3 Pro được nâng lên khoảng 3T, tích hợp kiến trúc MSA 2.0 tự nghiên cứu; hiệu suất tính toán của cấu hình tham số lớn nhất dự kiến tăng khoảng 3 lần, và lợi thế càng rõ khi thời lượng nhiệm vụ càng dài. Công ty dự kiến chu kỳ phát hành mô hình sẽ rút ngắn đáng kể, tức là tốc độ nâng trí tuệ sẽ nhanh hơn chứ không chậm lại.
Ngoài ra còn có một lớp “đệm an toàn” mà nhiều người không để ý: tháng 7 công ty hoàn tất phân phối cổ phiếu bổ sung, huy động 16 tỷ HKD; lượng tiền mặt dự trữ trên tài khoản vượt 3 tỷ USD. Ở phía năng lực tính toán, là mạng lưới cung cấp ba tầng “cụm lõi tự chủ + nhà cung cấp đám mây + Token Factory”. Việc thích ứng với chip nội địa đang được đẩy nhanh, và các cụm tính toán nội địa quy mô lớn sẽ sớm đi vào hoạt động. Với một công ty AI chi tiêu đầu tư cao, “kho đạn” này đồng nghĩa với một điều: chỗ ngồi trên bàn bài được đảm bảo vững chắc.
Cuối cùng: lỗ lũy kế mở rộng, nhìn thế nào
Quay lại câu hỏi mà rất nhiều người muốn biết: lỗ lũy kế mở rộng thì nên nhìn ra sao?
Câu trả lời của tôi là: đầu tư kiêng kỵ nhất việc cứ bám vào một con số rồi ngoại suy tuyến tính. Ba đường cong tăng tốc đi lên, một đường cong giảm tốc đi xuống — một tổ hợp như vậy trong báo cáo tài chính của cổ phiếu tăng trưởng là điều hiếm có. Khi mọi người đều đang thảo luận “vẫn còn lỗ”, thì phần chênh lệch kỳ vọng thật sự lại nằm ở vài dòng mà họ không xem kỹ.
Nếu một công ty có nửa năm doanh thu vượt cả năm ngoái, ARR đạt 800 triệu USD, B-end gánh vai chính, mã nguồn mở mô hình xếp số lượt tải toàn cầu đầu tiên, và trong tài khoản còn nằm 3 tỷ USD tiền mặt — mà vẫn bị định giá như “một công ty khởi nghiệp đốt tiền làm AI” thì tôi chỉ có thể nói:
Điểm đánh này, bóng đã bắt đầu trôi qua rất chậm rồi.
Không vội không nóng, giữ nhịp.