摩根大通在8月16日釋出的研究報告中指出，中國AI模型層競爭正迎來兩大催化劑：智譜釋出GLM-5.3，以及DeepSeek於8月17日生效的API提價。該行認為，這兩大事件正在改變行業競爭格局，並明確提出，在當前快速演進的AI市場中，擁有“前沿智慧”定價權的模型比單純依賴低價的模型更具投資價值。基於此邏輯，摩根大通對智譜和MiniMax的評級與目標價進行了調整，並上調了盈利預測。

摩根大通將智譜的評級維持在“增持”，2026年12月目標價從1600港元大幅上調至1800港元。該行認為，智譜的競爭力提升源於內生驅動，其護城河更為穩固。據智譜披露，GLM-5.3與GLM-5.2採用相同的基礎模型，其程式設計與智慧體能力的提升主要源於強化後訓練。摩根大通指出，這一技術路徑表明，無需進行新一輪大規模預訓練，僅通過後訓練即可實現可觀的能力提升，從而使資料質量、強化學習、評估基礎設施和工程執行在差異化競爭中的權重上升。在API定價體系基本不變的前提下（GLM-5.2定價維持在輸入8.00元、快取命中輸入2.00元、輸出28.00元/百萬token），更強的能力預計將有助於提升採用率與留存率。

摩根大通同時將MiniMax的評級維持在“中性”，2026年12月目標價從160港元上調至260港元。該行指出，MiniMax目前的M3模型在能力或價效比方面均未建立明確優勢，使其陷入兩面受壓的困境：一端面臨更強模型（如Kimi K3、GLM-5.3）的競爭，另一端承受DeepSeek長期激進定價策略的壓力。DeepSeek此次提價在可替代工作負載層面收窄了MiniMax的成本劣勢，支撐更高的留存率、工作負載份額和定價假設，但該行明確表示，此利好源於競爭對手的決策，可能隨價格和模型的變化而逆轉。摩根大通將M3.1定位為MiniMax最重要的公司層面催化劑，評估標準清晰：要麼顯著提升模型能力，要麼打造突出價效比，在帕累託曲線的任一維度上建立更具競爭力的地位。若M3.1僅為溫和改進，模型依舊處於帕累託邊界之內，則對長期觀點的影響有限。此外，海螺H3為MiniMax增添了第二個潛在增長引擎，初期積極的市場反饋增強了其多模態產品組合，隨著AI圖文影片生成技術滲透至廣告、短影片、遊戲和電商行業，行業需求前景廣闊。然而，摩根大通對MiniMax作為獨立供應商的價值捕獲能力持審慎態度，認為字節跳動和快手等整合型平台可在模型/API收入、內容創作、分發、廣告和使用者互動等多個環節實現價值捕獲，且擁有現成的創作者和廣告主生態提供分發和資料優勢，相比之下，MiniMax更多需要直接通過自身產品和模型服務獲取投資回報。

在盈利預測方面，摩根大通上調了智譜2026-27年收入預測6-9%，2026-30年整體上調6-10%；MiniMax 2026年收入預測維持不變，2027-30年收入預測上調11-21%。目標價的設定基於20倍2030年預期市盈率，採用15%加權平均資本成本折現至2026年12月。其中，智譜目標價對應的20倍市盈率相對國內一線網際網路企業存在估值溢價，主要反映公司2026-2030年預期超過100%的收入年複合增長率。

摩根大通在研報中引入了“帕累託邊界”作為評估中國AI模型競爭格局的核心框架，其定義為：當沒有競爭對手以相同或更低價格提供更強能力，或以更低價格提供相當能力時，該模型即處於帕累託邊界之上。處於邊界之上的模型可構建兩類有吸引力的商業模式。該行當前更看好能力端，理由有三：其一，模型智慧水平仍在快速進步，能力領先的模型相對不受弱替代品價格變化的影響；其二，每一級能力躍升可開啟新的需求，例如程式設計領域已從自動補全演進至倉庫級開發和長週期軟體開發任務；其三，隨著智慧日趨成熟，價效比賽道的競爭將更為激烈，可持續的成本領先地位需建立在結構性效率優勢之上，而非激進的定價意願。在成本端，摩根大通主要採用綜合token定價作為衡量指標（假設輸入：輸出比例為10:1，快取命中率為90%）；能力端則參考基準測試及產品實際表現。

DeepSeek於8月17日生效的API調價是此次研報的重要背景事件。從定價資料來看，調整幅度顯著：V4 Pro（高峰時段）輸入價格從3.00元/百萬token大幅上調至9.00元，輸出從6.00元升至27.00元；V4 Flash（高峰時段）輸入從1.00元升至3.00元，輸出從2.00元升至9.00元；V4 Flash（非高峰）輸入從1.00元小幅上調至1.50元，輸出從2.00元升至4.50元。摩根大通對此次提價的解讀是，DeepSeek此前定價蘊含了可觀的變現空間，此次上調錶明其具備充足的定價靈活性。儘管如此，DeepSeek在高能力模型中仍保持較高的價格競爭力，其作為行業成本基準的地位並未改變。此次提價對行業的影響是雙重的：短期內為靠近價效比端的廠商（尤其是MiniMax）提供了喘息空間，收窄了其面臨的成本劣勢；但從長期看，這反而強化了摩根大通的核心觀點——可持續的成本領先地位需具備在價格調整後仍能存續的底層效率優勢，DeepSeek的MoE架構、注意力設計、KV快取最佳化等系統級效率仍是其護城河所在。

摩根大通強調，智譜此次競爭力提升源於內生驅動，這是其相較於MiniMax更具吸引力的核心原因。從更靠近智慧前沿的起點出發，還賦予了智譜戰略上的靈活性：後續通過推理最佳化，可在保持模型能力不變的前提下提升價效比。但投資邏輯的持續性需依靠持續的模型迭代，而非僅憑GLM-5.3單次釋出，智譜的競爭地位仍面臨Kimi、DeepSeek和其他前沿同業後續產品的挑戰。