中國AI新創MiniMax驚揭280%營收成長神話 美國AI基建投資邏輯面臨重大考驗

一家多數美國投資人從未聽聞過的中國私人AI實驗室，本週一在備受矚目的高盛會議上揭露了一組數據，對所有持有AI基礎設施概念股的投資人而言，這番言論無疑敲響了一記警鐘。MiniMax共同創辦人Yeyi Yun表示，該公司上半年營收成長超過280%，金額達到前一年全年的1.5倍，七月的token消耗量更是元月份的20倍。她指出，公司目標全年營收達到10億美元，但研發支出僅以130%的速度成長。MiniMax為未上市公司，美國投資人無法直接買進，但這項聲明仍具有重要的佐證意義，因為整個美國AI投資熱潮的核心論述，建立在一項基本假設之上：前沿AI能力的開發必然需要越來越龐大的訓練叢集。若一家實驗室能在研發投入僅成長130%的同時，創造出超過兩倍速的營收成長，並且免費釋出前沿模型的權重，那麼這項假設顯然值得重新檢視。支撐這項假設的核心標的包括NVIDIA（NASDAQ:NVDA）、AMD（NASDAQ:AMD）及Broadcom（NASDAQ:AVGO）。

【MiniMax實際說了什麼】

Yun以相當直白的用語詮釋其策略：「我們公司的核心精神正如其名，『minimax』——將成本最小化、將智慧最大化。」她進一步指出，成本效率與智能之間存在著「更多的綜效」，而非此消彼長的取捨關係。她同時強調：「營收成長速度遠高於研發支出成長」，並指出該公司開源模型H系列在Hugging Face平台的下載量已突破2,400萬次，並衍生出超過300個分支模型。

必須說明的是，這些數據來自一家未上市公司在銀行會議上的自行揭露，下載量反映的是市場好奇心而非實際付費使用情況，且280%的成長率若是從小型基期出發，與從數十億美元基期出發的280%成長，意義截然不同。讀者宜將這些數字視為方向性指標，而非經過審計的財務實績。然而，其中所揭示的深層模式——以較少運算資源訓練出更便宜的模型，卻能達到相當水準的輸出——自DeepSeek問世以來便已隱然可見，如今更進一步反映在可貨幣化的營收上。這一點，是美國AI資本支出相關股票持有者無法迴避的事實。

【美國晶片商背後的資本支出押注】

NVIDIA的股價定價，已預設這場AI建設浪潮將持續推進。在2027財年第二季法說會上，管理層表示雲端產業訂單積壓已超過2兆美元，前五大超大規模雲端業者預計將於2026年投入近8,000億美元的資本支出，2027年更將上看1.3兆美元。如此龐大的數字背後，受惠的供應商範圍遠比晶片製造商本身更廣，這也是為何市場整理出七檔受惠於同一波建設浪潮的電力、冷卻及網通類股供投資人參考。NVIDIA第二季營收達960億美元，資料中心營收890億美元，同時揭露高達2,790億美元的供應義務，其中大部分與Vera Rubin記憶體相關。這是一項前瞻性的承諾，唯有超大規模業者的訂單持續落袋才能兌現。

Broadcom則透過客製化矽晶圓切入相同的投資主題。第二季AI半導體營收達108億美元，年增143%，執行長Hock Tan更將2027會計年度AI營收目標定為超過1,000億美元。AMD方面，第二季營收為115.4億美元，資料中心業務年增107%至67.18億美元，執行長蘇姿丰已率領公司承諾與Anthropic、Meta及微軟進行GW等級的Helios系統部署。這三家公司的投資論述，皆建立在運算需求增速將超越效率提升的假設之上。倘若MiniMax及其同業讓每GPU小時的生產力提升速度快於工作負載的擴張，那麼這套量價邏輯將徹底瓦解。

【黃仁勳的反駁為何仍有一定道理】

黃仁勳在法說會上直接回應了這項質疑。他主張，隨著推理成本降低，使用量將會爆炸性成長，而代理型工作負載將持續不間斷地運行。他的論述框架是：「若我們擁有更多運算資源，便能產生更多有利可圖的token，進而為所有服務業者創造更高利潤。」他同時指出，前沿AI實驗室「僅受限於運算資源的多寡」，且NVIDIA的平台同時支援開源與閉源模型。值得注意的是，MiniMax的H系列模型幾乎可以確定是在NVIDIA的矽晶圓上進行訓練與推論。

傑文斯悖論的論點確實有其道理。在運算產業的歷史上，更低的單位成本確實帶動了整體消費量的擴張。但這項論點需要新的工作負載按時到位，且超大規模業者的資本支出（目前主要仰賴營運現金流，且越來越多透過第三方結構性融資支應）必須在報酬不如預期時仍能維持。NVIDIA本身如今已開始為部分需求提供後盾。管理層表示，公司已投資近500億美元於前沿AI實驗室，並協調合作夥伴動員超過5,000億美元的第三方資金。這種後盾機制的建立，顯示管理層意識到必須主動支撐那些原本預期可自然成長的需求。

【NVDA股票該買嗎？】

NVDA目前股價217.44美元，一年內上漲25%，市值5.25兆美元。AMD一年內漲幅達182.61%，但本益比相對較高，反映AI利潤仍在規模化階段。AVGO則擁有較穩健的超大規模業者合約及較高的自由現金流殖利率。在這三檔標的中，NVIDIA對效率議題的曝險最高，因為其「每GW營收」的論述假設每一代新架構都能支撐完整的替換週期。但NVIDIA同時也是避險效果最好的選擇，因為無論何種模型勝出，CUDA平台都能運行，包括MiniMax這類強調效率的模型。目前的風險報酬比看起來相對均衡。業務本身確實卓越，AI建設浪潮也是真實存在的，但2,790億美元的供應承諾對上一個正面臨中國實驗室可信挑戰的資本支出週期，在歷史高點加碼並非明智之舉。