Goldman Sachs: A comercialização dos grandes modelos de linguagem chineses acelera: metas de receita, pressão de custos e restrições de capacidade computacional da Z.AI e da MiniMax

O que mudou nas condições para os modelos chineses alcançarem os concorrentes?

Especialistas consultados pelo Goldman Sachs consideram que a diferença de desempenho entre modelos chineses e americanos aumentou temporariamente desde meados de 2026, mas o feedback real decorrente do maior uso de modelos chineses, o investimento em pós-treinamento e o autoaperfeiçoamento recursivo podem ajudar a reduzi-la até meados de 2027.
Os especialistas consideram que medidas antidestilação elevam principalmente o custo de obtenção de dados, em vez de impedir a expansão dos modelos: laboratórios chineses estão obtendo dados de alta qualidade por meio de estruturas de aplicação de modelos e pipelines de dados sintéticos. A Z.AI avalia que o aumento das barreiras de financiamento, dados e engenharia concentrará ainda mais recursos nos laboratórios líderes.

Os especialistas observaram que grandes estatais e empresas listadas tendem a fazer implantações locais e têm incentivo para treinar seus próprios modelos a fim de proteger o conhecimento do setor. Excluindo a geração multimodal e de vídeos curtos, a programação responde por 60%–70% da demanda por APIs de texto, e as tarefas de escritório por 20%–30%.
As empresas usam mais de um modelo de contratação. A Z.AI afirma que a rápida iteração facilita o uso dos modelos mais recentes pelos clientes por meio de APIs e que clientes empresariais estão aumentando as compras de APIs; agentes de programação empresarial contribuíram com a imensa maioria de sua nova receita recorrente anualizada.
O custo ainda limita o uso de modelos avançados: os especialistas estimam que cerca de 80% das tarefas empresariais e individuais são simples o suficiente para modelos pequenos com dezenas de bilhões de parâmetros ou modelos executados no dispositivo, enquanto os aproximadamente 20% restantes exigem modelos de fronteira de maior valor.

A Z.AI mantém a projeção de receita recorrente anualizada (ARR) de 3 bilhões de dólares para o fim de 2026, meta que a administração considera conservadora; o indicador é calculado mensalmente com base em uma média móvel de quatro semanas. O Goldman Sachs prevê ARR de 3,2 bilhões de dólares no fim do ano.
A empresa planeja lançar um novo modelo com dezenas de trilhões de parâmetros no quarto trimestre de 2026. Com o avanço do treinamento, espera que os gastos com P&D no segundo semestre aumentem significativamente em relação ao primeiro, chegando a aproximadamente o dobro; o número de parâmetros do novo modelo aumentará várias vezes.
Na comercialização, crescem os usuários pagantes e o produto de programação ZCode, enquanto a participação na receita de provedores de nuvem começou a contribuir para a receita. A empresa afirma que a margem bruta melhorou em relação ao trimestre anterior e agora é aproximadamente suficiente para cobrir despesas gerais e administrativas e despesas de vendas e marketing; contudo, P&D continua sendo um gasto importante que afeta a lucratividade no curto prazo.

A MiniMax afirma que, antes do lançamento recente do M3.1 Flash, a ARR já havia atingido a meta original de 1 bilhão de dólares para o fim de 2026; o Goldman Sachs prevê que ela alcance 1,2 bilhões de dólares no fim do ano. A administração espera multiplicar a ARR várias vezes em 2027 e planeja lançar o M3 Pro, com aproximadamente 3 trilhões parâmetros, entre o início e meados de novembro.
A empresa afirma que o preço do M3.1 Flash é 50% menor que o do M3, mas que a otimização da arquitetura do modelo e da infraestrutura mantém sua margem comparável à do M3. A administração também reconhece uma diferença nas margens bruta e operacional em relação aos concorrentes globais e prevê que a concorrência de preços entre modelos da categoria Flash pode se intensificar.
A MiniMax prevê menor pressão competitiva na categoria Pro, de maior capacidade; cerca de sessenta por cento da receita vem do exterior, e os clientes internacionais também ajudam a sustentar as margens.

Os especialistas afirmam que a utilização da capacidade computacional chinesa subiu para perto de 100% desde novembro de 2025, acima dos 60%–70% de outubro de 2025; os preços de aluguel de servidores avançados estrangeiros subiram cerca de 2–3 vezes em relação ao ano anterior. Contudo, a alta do aluguel de chips da Nvidia reduziu sua vantagem de custo-benefício em relação aos chips nacionais; somada ao aumento da oferta doméstica de capacidade computacional, ela pode limitar novas altas de preços.
As duas empresas estão aumentando o uso de chips nacionais. A Z.AI afirma que esses chips já executam uma parcela significativa das tarefas de inferência e que a otimização da infraestrutura e o aumento da utilização ajudaram a melhorar a margem de inferência, apesar da alta dos custos de memória; a MiniMax afirma que as entregas dos chips nacionais em questão começaram no segundo semestre de 2026 e planeja ampliar significativamente seu uso no ano seguinte.
O Goldman Sachs atribui recomendação de compra à Z.AI e à MiniMax, com preços-alvo de 12 meses de 1,560 dólares de Hong Kong e 760 dólares de Hong Kong, respectivamente.