尽管收入增长迅猛，中国人工智能公司Z.ai和MiniMax仍可能在2030年前持续亏损。市场人士认为，模型研发和业务扩张背后的高额算力投入，正成为两家公司改善盈利能力的主要掣肘。

据香港《南华早报》（SCMP）8日报道，Macquarie Group亚洲互联网与软件研究主管Ellie Jiang预计，Z.ai和MiniMax的亏损状态可能延续至2030年。

症结主要在于算力供给紧张和成本高企。Ellie Jiang表示，中国算力短缺的严重程度约为全球平均水平的2至3倍。在美国限制NVIDIA先进处理器出口后，中国AI企业获取高性能芯片的难度进一步上升。

她还指出，Macquarie对两家公司整体业绩预测相对保守，但对收入增长的判断并不低。随着付费用户增加、企业加快导入生成式AI，年经常性收入（ARR）预计将继续快速攀升。

从已披露数据看，两家公司ARR均明显增长。Z.ai在最新发布的上半年业绩中表示，截至8月底，其ARR已达到16亿美元。MiniMax CEO Yan Junjie上月也曾公开表示，公司8月ARR为8亿美元。

不过，收入增长尚未转化为盈利改善。原因在于，AI模型训练、服务运营所需的算力基础设施投入庞大，研发费用也仍处于高位。

受此影响，资本市场对两家公司前景的担忧有所升温。8日，MiniMax在香港上市的股价下跌5.59%，Z.ai股价下跌10.02%。收入高速增长与成本压力居高不下之间的落差，正成为投资者关注的焦点。

当然，也有观点认为，不能简单将中国AI企业当前的亏损视为商业化失败。AI市场仍处于早期阶段，企业为了抢占市场份额并推进技术研发而优先投入，阶段性承受亏损并不令人意外。

Ellie Jiang还表示，开发开源权重模型的中国公司，其商业化表现也在逐步改善。随着API调用收费、企业级AI解决方案建设和商业授权等模式推进，收入来源有望进一步拓宽。

但也有分析指出，以目前的收入规模，企业仍难以覆盖如此庞大的支出。她强调，这并不意味着现状会长期持续，但至少从当前来看，还难以认定相关公司已经形成足以覆盖成本的回报能力。

算力获取问题近期也被企业高管频繁提及。Z.ai联合创始人Tang Jie近日在接受中共中央机关刊物《求是》采访时表示，随着AI应用场景不断扩大，算力资源紧张正进一步加剧，获取充足算力仍是关键任务。HSBC上月发布的报告也指出，MiniMax若要维持竞争力，仍需继续加大投入；其后续收入增长空间，同样取决于能否获得足够算力支持。

在这一背景下，市场开始关注ARR之外更多衡量AI公司价值的指标。在早期高增长阶段，ARR是核心参考指标，但随着企业规模扩大，市场需要更清晰反映盈利能力和成本结构的指标体系。

Ellie Jiang表示，投资者正寻找更具可预测性和可信度的估值依据，市销率（PSR）和毛利润等指标，未来也可能成为重要参考。

中国AI行业的竞争格局同样将影响企业盈利能力。Jefferies认为，中国大语言模型（LLM）市场已进入拥挤阶段。与独立AI研究机构相比，该机构更看好Alibaba Group Holding和ByteDance等全栈云服务平台，原因在于后者在自有算力和数据、投资能力、云基础设施及服务能力等方面具备相对优势，更有利于将AI技术转化为实际收入。

整体来看，中国AI企业的竞争力已难以仅凭收入增速来判断。能否获得充足算力、提升成本管理效率，并将快速增长的ARR更快转化为实际利润，将成为决定后续企业价值的关键变量。