Wie bewertet man eine KI-Firma? Goldman Sachs hat drei Rechnungen für MiniMax gemacht.

In letzter Zeit hat die Kontroverse um die "Beteiligung von KI an Hinrichtungseinsätzen" großen Aufruhr erregt.

Bei den KI - Investitionen im Inland ist Minimax ein unausweichliches Investmentobjekt.

Seit der Börsengänge ist der Aktienkurs von MiniMax um das Dreifache gestiegen. Am Tag nach der Veröffentlichung des Jahresberichts am 2. März stieg der Aktienkurs noch um 9%.

Aus Sicht der Unternehmensgrundlage hat das Unternehmen auch tatsächlich ein sehr schnelles Wachstum gezeigt. Im Jahr 2025 erreichte MiniMax einen Gesamtumsatz von 790,38 Millionen US - Dollar, was einem Jahreszuwachs von 158,9% entspricht.

Aber genau wegen des so schnellen Wachstums ist das Thema der Unternehmensbewertung von MiniMax eines der am häufigsten diskutierten Themen unter den Anlegern geworden. Der aktuelle Marktwert von MiniMax beträgt 230,5 Milliarden Hongkong - Dollar. Ein ähnliches Szenario ist auch bei Zhipu aufgetreten.

Eine der zentralen und schwierigsten Fragen ist: Wie sollte man eigentlich Unternehmen wie Zhipu und MiniMax, die auf großen Sprachmodellen basieren, bewerten?

Wenn man die Methoden für traditionelle SaaS - Unternehmen anwendet, wie z. B. den Preis - Umsatz - Quotienten (PS) oder den Preis - Gewinn - Quotienten (PE), erscheint dies oft sehr unangemessen.

Aber wenn man diese Methoden vollständig ablehnt, ist es schwierig, einen neuen Konsensrahmen zu finden. Dies ist eigentlich nicht nur ein Problem für MiniMax und Zhipu.

Im Wesentlichen handelt es sich um ein Problem, das alle Anleger ausmaßlos berührt:

Wenn KI zu einer neuen Geschäftsmorphologie wird, welchen logischen Ansatz sollten wir eigentlich anwenden, um KI - Unternehmen zu bewerten?

Hier stellen wir einen möglichen Denkanstoß vor: Die eigentliche "Produktivität" von KI - Unternehmen ist tatsächlich die Fähigkeit, Token zu generieren und zu verbrauchen. Und der Schlüsselindikator zur Bewertung der Geschäftsmodellqualität wandelt sich allmählich dahin: Wie viel Gewinn kann ein Unternehmen pro generiertem Token erzielen?

Heute möchte ich anhand der vom Goldman Sachs vorgenommenen Bewertung von MiniMax meine eigenen Ansichten über die Bewertung von KI - Unternehmen teilen.

Drei Szenarien, drei Bewertungen

Die Bewertung von großen Sprachmodellen ist viel komplexer, als es auf den ersten Blick scheint.

Bei traditionellen Softwareunternehmen kann man den Unternehmenswert in der Regel grob mit PE oder EV/Sales abschätzen. Aber es ist anders bei Unternehmen, die auf großen Sprachmodellen basieren - sie ähneln sowohl Plattformen als auch Infrastrukturen und haben auch etwas von einem Consumer - Internet - Geschäft. Das Geschäftsmodell ist noch in der Entwicklung, und der Zeitpunkt der ersten Gewinne ist unklar.

Deshalb hat Goldman Sachs in diesem Bericht einen typischen Investitionsrahmen verwendet: Die Bewertung anhand von drei Szenarien. Diese drei Szenarien entsprechen dem Basisszenario, dem Optimistischen Szenario und dem Pessimistischen Szenario.

Zuerst das Basisszenario. Dies ist die am "akademischsten" anmutende Bewertungsmethode. Es wird das DCF - Modell (diskontierte Barflüsse) angewendet.

Goldman Sachs hat die Entwicklung von MiniMax in zwei Phasen unterteilt. Die erste Phase ist die detaillierte Prognosephase, die bis 2030 reicht. Die zweite Phase ist die Phase des stabilen Wachstums, die bis 2035 dauert. Am Ende wird der langfristige Endwert mit dem Gordon - Wachstumsmodell berechnet.

Für die Schlüsselparameter wird eine Diskontierungsrate von 12% und eine Dauerwachstumsrate von 2% angenommen. Im Bericht wird erklärt, warum die Diskontierungsrate 12% beträgt. Die risikolose Rendite wird anhand der 3 - jährigen US - Staatsanleihen festgelegt, die etwa 3,3% betragen. Die Equity - Risikoprämie liegt bei etwa 7%. Insgesamt ergibt sich daraus ungefähr 12%.

Bei den Betriebsanahmen wird eine von oben nach unten gerichtete Prognose vorgenommen, d. h. Marktgröße × Marktanteil. Das heißt, man schätzt zuerst die zukünftige Größe des globalen Marktes für große Sprachmodelle ab und dann, wie viel davon das Unternehmen bekommen kann.

Der Bericht geht davon aus, dass MiniMax zwischen 2026 und 2030 seinen Marktanteil am globalen Einnahmenpool aus Abonnements und API - Verwendungen für große KI - Modelle jedes Jahr um 0,3 bis 0,7 Prozentpunkte erhöht. Bis 2030 kann das Unternehmen einen Marktanteil von 2,5% am globalen Markt für Abonnements und API - Verwendungen für große Sprachmodelle erreichen.

Nach dieser Logik sollte der Umsatz von MiniMax im Jahr 2030 11,6 Milliarden US - Dollar betragen.

Der Gewinnknickpunkt des Unternehmens liegt im Jahr 2029. Zu diesem Zeitpunkt werden das Betriebsergebnis und die freien Cashflows positiv. Bis 2030 beträgt das bereinigte Nettogewinn 1,278 Milliarden US - Dollar, und die freien Cashflows (FCF) betragen 794 Millionen US - Dollar.

In der stabilen Phase von 2031 bis 2035 kann MiniMax insgesamt einen Umsatz von 157,771 Milliarden US - Dollar, ein bereinigtes Nettogewinn von 26,7 Milliarden US - Dollar und freie Cashflows (FCF) von 21,262 Milliarden US - Dollar erzielen. Im Jahr 2035 erreicht die bereinigte EBIT - Marge des Unternehmens 21%.

Wenn man alle freien Cashflows von 2022 bis 2035 und den Endwert am Ende von 2035 mit einer WACC - Rate von 12% auf das Jahr 2026 diskontiert, erhält man einen diskontierten Unternehmenswert von 41,067 Milliarden US - Dollar. Beachten Sie, dass dies der Unternehmenswert (Enterprise Value) ist.

Wenn man das Nettogeld auf dem Konto hinzufügt, entspricht der Aktienwert ungefähr 41,8 Milliarden US - Dollar, was 326,295 Milliarden Hongkong - Dollar entspricht.

Unter Berücksichtigung einer Gesamtaktienanzahl von 321 Millionen entspricht dies schließlich einem Zielkurs pro Aktie von 1.018 Hongkong - Dollar, was bedeutet, dass der aktuelle Kurs noch um 38,5% steigen kann.

Natürlich handelt es sich hierbei nur um eine Annahme. Aufgrund der enormen Unsicherheiten in der Branche der großen Sprachmodelle hat Goldman Sachs auch Annahmen und Schlussfolgerungen für das optimistische und das pessimistische Szenario vorgenommen.

Im optimistischen Szenario muss MiniMax drei Bedingungen erfüllen:

Erstens muss das Unternehmen bis 2030 einen globalen Marktanteil von 5% erreichen, was ungefähr das Doppelte des Basisszenarios ist.

Zweitens muss die Anzahl der Modellaufrufe deutlich steigen, und der Marktanteil am Token - Verbrauch kann möglicherweise 10% erreichen.

Drittens muss der Produktpreis 50% des Preises des besten US - Modells erreichen (derzeit nur 10%).

Unter diesen Umständen wird angenommen, dass das ARR (Annual Recurring Revenue) des Unternehmens im Jahr 2027 1,68 Milliarden US - Dollar beträgt.

Unter Bezugnahme auf die Bewertungsmethode des ausländischen Top - KI - Unternehmens Anthropic wird der zukünftige Unternehmenswert mit dem P/ARR - Verhältnis vergleichbarer Unternehmen berechnet. Die entsprechende Bewertung lautet dann:

44 × 1,68 Milliarden ≈ 73,9 Milliarden US - Dollar.

Wenn man diesen Wert mit einer jährlichen Diskontierungsrate von 12% auf den aktuellen Zeitpunkt diskontiert, beträgt er ungefähr 66 Milliarden US - Dollar.

Das letzte Szenario ist das pessimistische Szenario.

Wenn die Branchenkonkurrenz sehr heftig ist und die großen Unternehmen ständig die Preise senken und die Leistungsunterschiede zwischen den Modellen sich verringern. Wenn die Branchenkonkurrenz zunimmt und der Marktanteilszuwachs im Wesentlichen stagniert, steigt der globale Umsatzmarktanteil von 2027 bis 2030 nur um 0,1 bis 0,2 Prozentpunkte pro Jahr und erreicht bis 2030 nur 1,2%.

Dann muss die Unternehmensbewertung auf die Logik traditioneller KI - Softwareunternehmen zurückgreifen. In diesem Fall wird im Bericht die EV/Sales - Methode verwendet, die man einfach als Preis - Umsatz - Quotient verstehen kann.

Unter Bezugnahme auf die Bewertungsniveaus traditioneller chinesischer KI - börsennotierter Unternehmen beträgt der EV/Sales - Quotient ungefähr 17. Wenn der Umsatz des Unternehmens im Jahr 2027 980 Millionen US - Dollar beträgt, beträgt der Unternehmenswert dann:

17 × 980 Millionen ≈ 16,6 Milliarden US - Dollar. Wenn man diesen Wert mit einer Diskontierungsrate von 12% diskontiert, beträgt er ungefähr 16 Milliarden US - Dollar.

Alles ist Konkurrenz

Abgesehen vom Bewertungsmodell hat der Goldman - Sachs - Bericht auch einige Schlüsselvariablen erwähnt, die sich auf die Wertänderung von MiniMax auswirken können.

Die erste Variable ist das Wettbewerbsgefüge der KI - Branche.

Die Frage ist eigentlich sehr einfach: In einem Bereich, in dem eine Vielzahl von Internetriesen, Cloud - Anbietern und Technologieunternehmen in große Sprachmodelle investieren, hat ein unabhängiges KI - Unternehmen überhaupt noch eine Chance, sich durchzusetzen?

Goldman Sachs' Urteil lautet: Die Chancen bestehen noch.

Der Grund dafür ist, dass die KI - Branche noch in der Anfangsphase ist, und die technischen Wege, Geschäftsmodelle und Produktformen sind noch nicht vollständig ausgereift. In dieser Phase haben zwar die großen Unternehmen reiche Ressourcen, aber ihre Organisationsstrukturen sind oft komplexer, und die Entscheidungswege sind länger. Daher sind sie möglicherweise nicht die effizientesten Akteure.

Im Vergleich dazu haben einige unabhängige KI - Unternehmen, wenn sie sich in technischen Aspekten, Kosteneffizienz und Produktentwicklung einen Vorsprung verschaffen können, immer noch die Chance, eine eigene Marktbestehensfähigkeit aufzubauen.

Nach Ansicht von Goldman Sachs liegen die Stärken von MiniMax hauptsächlich in drei Punkten:

Erstens: Ein ganzheitliches, natives Architekturmodell;

Zweitens: Eine globale Marktabdeckung;

Drittens: Eine hohe Rechenleistungseffizienz und Kostenkontrollfähigkeit;

All diese Faktoren zusammen verleihen MiniMax immer noch einen gewissen Organisationsvorteil im Wettbewerb mit Internetriesen.

Die zweite Variable ist das Geschäftsmodell und der Gewinnknickpunkt.

Goldman Sachs hat im Bericht eine sehr klare Einschätzung abgegeben:

Der profitabelste Bereich in der zukünftigen KI - Branche wird wahrscheinlich nicht die Anwendung sein, sondern die Plattform für multimodale APIs.

Denn die API - Geschäftsmodelle sind die am besten standardisierten, am besten skalierbaren und am nächsten an Infrastrukturen kommenden Geschäftsmodelle.

Der Bruttomarge der API - Geschäftseinheit von MiniMax hat bereits 69% erreicht. Mit der kontinuierlichen Zunahme der Aufrufe und der weiteren Verbesserung der Rechenleistungseffizienz besteht noch Raum für eine weitere Steigerung des Bruttomargen.

Einige Verbraucherprodukte für die Endkunden, wie z. B. soziale Anwendungen, befinden sich noch in der Investitionsphase und verbrauchen sogar weiterhin viel Geld. Aber langfristig wird das Unternehmen wahrscheinlich diese Investitionen reduzieren und die Ressourcen stärker auf die API - Plattform mit hohem Bruttomarge konzentrieren.

Wenn dieser Weg erfolgreich ist, wird die Geschäftsstruktur von MiniMax allmählich der eines typischen KI - Infrastrukturunternehmens ähneln. Daher ist die Einschätzung von Goldman Sachs insgesamt eher optimistisch:

Das Unternehmen wird wahrscheinlich um das Jahr 2029 einen Gewinnknickpunkt erreichen.

Token werden zur Kernbewertungseinheit von KI - Vermögenswerten

Nachdem wir uns den Goldman - Sachs - Bericht angesehen haben, möchte ich nun einige Beobachtungen teilen.

Tatsächlich wird aus diesem Forschungsbericht schnell klar, dass die Bewertung von KI - Unternehmen viel komplexer ist als die von traditionellen Softwareunternehmen.

Für die Bewertung von MiniMax hat Goldman Sachs bereits drei verschiedene Methoden verwendet, um die Ergebnisse zu überprüfen.

Aber aus Sicht der Industriestruktur gibt es noch einen sehr interessanten Aspekt, der ergänzt werden sollte:

Der Token - Verbrauch wird wahrscheinlich in Zukunft ein immer wichtigerer Indikator bei der Bewertung von KI - Unternehmen werden.

Einfach ausgedrückt: Token werden zur neuen Basisbewertungseinheit.

Die dahinter liegende Logik ist eigentlich sehr klar und lässt sich auf zwei Gründe zurückführen.

Erstens: Token verbinden gleichzeitig die Einnahme - und die Kostenseite.

Auf der Einnahme - Seite ist Token derzeit die einzige einheitliche Bewertungseinheit, die alle KI - Produktformen umfasst.

Zurzeit ist das Geschäftsmodell von KI - Unternehmen sehr komplex: Es gibt API - Aufrufe, Abonnements, aufgabenbasierte Gebühren und auch platzbasierte Gebühren.

Aber hinter all diesen Gebührensystemen liegt letztendlich immer der gleiche grundlegende Indikator: Wie viele Token wurden verbraucht?

Und auch auf der Kosten - Seite ist es ähnlich.

Die KI - Inferenzkosten können normalerweise in eine sehr einfache Formel zerlegt werden:

Anzahl der pro Anfrage verbrauchten Token × Berechnungskosten pro Million Token.

Mit anderen Worten, Token sind sowohl Produkt - als auch Kosteneinheit.

Dies war in der vergangenen Softwarebranche sehr selten. Das "Seat" in SaaS bezieht sich hauptsächlich nur auf die Einnahmen, während Token sowohl Einnahmen als auch Rechenleistungskosten berücksichtigen.

Zweitens: Token entsprechen eher der "wirklichen Leistung" von KI - Unternehmen.

Eigentlich ist es das Kennzeichen echter KI - Anwendungen, dass sie komplexe Probleme mithilfe einer großen Anzahl von Token lösen können. Je tiefer die KI in die Geschäftsprozesse eingebunden wird, desto höher ist der Anteil der Token - Nutzung. Die Anwendung von Multimodalität und Agenten wird den Token - Verbrauch stark erhöhen.

In einfachen Dialogszenarien kann eine Anfrage möglicherweise nur einige Dutzend bis einige Hundert Token verbrauchen.

Aber wenn die KI beginnt, tatsächlich Aufgaben auszuführen, wie z. B. ein vollständiges Code - Segment zu schreiben oder einen komplexen Bericht zu generieren, kann der Token - Verbrauch das Dutzend- oder Hundertfache des traditionellen Chat - Szenarios betragen.

Selbst Fachleute gehen davon aus, dass der Token - Verbrauch bis 2026 um mindestens das Zehnfache ste