Goldman Sachs: Komersialisasi Model Bahasa Besar China Makin Cepat: Target Pendapatan, Tekanan Biaya, dan Kendala Komputasi Z.AI dan MiniMax

Apa yang berubah dalam kondisi bagi model China untuk mengejar ketertinggalan?

Para ahli yang disurvei Goldman Sachs menilai kesenjangan kinerja model China dan AS melebar sementara sejak pertengahan 2026, tetapi umpan balik nyata dari peningkatan penggunaan model China, investasi pascapelatihan, dan perbaikan diri rekursif dapat membantu mempersempit kesenjangan pada pertengahan 2027.
Para ahli menilai langkah antidistilasi terutama menaikkan biaya perolehan data, bukan menghalangi penskalaan model: laboratorium China memperoleh data berkualitas tinggi melalui kerangka aplikasi model dan saluran data sintetis. Z.AI menilai meningkatnya hambatan pendanaan, data, dan rekayasa akan membuat sumber daya semakin terkonsentrasi pada laboratorium terkemuka.

Para ahli mengamati bahwa BUMN besar dan perusahaan tercatat cenderung melakukan penerapan lokal dan terdorong melatih model sendiri untuk melindungi pengetahuan industri. Di luar generasi multimodal dan video pendek, pemrograman mencakup 60%–70% dari permintaan API teks, sedangkan tugas perkantoran mencakup 20%–30%.
Pengadaan perusahaan memiliki lebih dari satu model. Z.AI menyatakan iterasi cepat memudahkan pelanggan menggunakan model terbaru melalui API, dan pelanggan perusahaan meningkatkan pembelian API; agen pemrograman perusahaan menyumbang hampir seluruh tambahan pendapatan berulang tahunannya.
Biaya masih membatasi cakupan penggunaan model kelas atas: para ahli memperkirakan sekitar 80% tugas perusahaan dan individu cukup sederhana untuk ditangani model kecil berukuran puluhan miliar parameter atau model pada perangkat, sedangkan sekitar 20% sisanya membutuhkan model terdepan yang bernilai lebih tinggi.

Z.AI mempertahankan panduan pendapatan berulang tahunan (ARR) akhir 2026 sebesar 3 miliar dolar, target yang dianggap konservatif oleh manajemen; metrik ini dihitung setiap bulan berdasarkan rata-rata bergulir empat minggu. Goldman Sachs memperkirakan ARR akhir tahun sebesar 3,2 miliar dolar.
Perusahaan berencana meluncurkan model baru dengan puluhan triliun parameter pada kuartal keempat 2026. Seiring kemajuan pelatihan, perusahaan memperkirakan belanja R&D semester kedua meningkat signifikan dibandingkan semester pertama, menjadi sekitar dua kali lipat; jumlah parameter model baru meningkat beberapa kali lipat.
Dalam komersialisasi, pengguna berbayar dan produk pemrograman ZCode tumbuh, sementara bagi hasil dari penyedia layanan cloud mulai menyumbang pendapatan. Perusahaan menyatakan margin kotor membaik dibandingkan kuartal sebelumnya dan kini secara kasar cukup untuk menutup biaya umum dan administrasi serta penjualan dan pemasaran; namun R&D tetap menjadi pengeluaran penting yang memengaruhi profitabilitas jangka dekat.

MiniMax menyatakan ARR telah mencapai target awal akhir 2026 sebesar 1 miliar dolar sebelum peluncuran M3.1 Flash baru-baru ini; Goldman Sachs memperkirakan ARR mencapai 1,2 miliar dolar pada akhir tahun. Manajemen berharap ARR tumbuh beberapa kali lipat pada 2027 dan berencana meluncurkan M3 Pro dengan sekitar 3 triliun parameter pada awal hingga pertengahan November.
Perusahaan menyatakan harga M3.1 Flash 50% lebih rendah daripada M3, tetapi optimalisasi arsitektur model dan infrastruktur membuat marginnya tetap setara dengan M3. Namun, manajemen juga mengakui adanya kesenjangan margin kotor dan margin operasi dengan pesaing global, serta memperkirakan persaingan harga model kelas Flash dapat meningkat.
MiniMax memperkirakan tekanan persaingan lebih rendah pada kelas Pro yang lebih canggih; sekitar enam puluh persen pendapatan berasal dari luar negeri, dan pelanggan internasional juga membantu menopang margin.

Para ahli menyatakan utilisasi kapasitas komputasi China telah naik mendekati 100% sejak November 2025, lebih tinggi daripada 60%–70% pada Oktober 2025; harga sewa server luar negeri yang canggih naik sekitar 2–3 kali lipat dibandingkan tahun sebelumnya. Namun, kenaikan harga sewa cip Nvidia telah mempersempit keunggulan rasio harga-kinerjanya dibandingkan cip domestik; bersama peningkatan pasokan kapasitas komputasi domestik, hal ini dapat membatasi kenaikan harga lebih lanjut.
Kedua perusahaan meningkatkan penggunaan cip domestik. Z.AI menyatakan cip domestik telah menangani bagian yang signifikan dari tugas inferensi, dan optimalisasi infrastruktur serta peningkatan utilisasi membantu memperbaiki margin inferensi meskipun biaya memori naik; MiniMax menyatakan pengiriman cip domestik terkait dimulai pada semester kedua 2026 dan berencana memperluas penggunaannya secara signifikan pada tahun berikutnya.
Goldman Sachs memberikan peringkat beli untuk Z.AI dan MiniMax, dengan target harga 12 bulan masing-masing sebesar 1,560 dolar Hong Kong dan 760 dolar Hong Kong.