暴力拉升！大涨36.89%！港股龙头两大动作曝光

港股大模型概念股今天集体爆发了。

7月21日，港股大模型龙头智谱股价大幅拉升，收盘涨幅超过36%；另一家大模型企业MINIMAX涨幅也超过15%，表现同样亮眼。

消息面上，据第一财经、澎湃新闻等多家媒体报道，智谱AI已经落地了1GW级的国产AI算力数据中心建设，而且全部采用国产AI芯片。与此同时，智谱还在今天正式完成了对国产AI异构算力软件公司中科加禾的收购。后者源自中科院计算所编译实验室，长期深耕异构算力软件栈及编译优化，被业内视为国内顶尖的AI Infra团队之一。

智谱股价大涨

今天港股市场上，智谱一度大涨超过40%。截至下午收盘，智谱上涨36.89%，股价报1219港元/股，总市值达到5676亿港元。

有分析人士解读，智谱AI这两项动作分别补齐了算力供给与算力释放两大关键能力。打个比方，数据中心建设是提供大规模模型训练所需的计算资源，而AI Infra团队则通过编译器、Runtime、推理引擎等基础软件能力，提高异构芯片的利用率，降低推理成本，同时提升模型部署效率。一个管“生”，一个管“用”，两手都硬。

此前7月11日，智谱创始人唐杰发布内部信，阐述了智谱对AGI接下来竞争格局的理解。公司将继续延续“反直觉”路线，开启“Touch High（摸高）计划”，也就是继续聚焦于AGI研究。长江证券认为，以智谱为代表的国产大模型企业有望持续突破，并加速商业化落地，进而惠及相关产业链。

回顾一下智谱的模型迭代节奏：2025年7月发布的基座模型GLM-4.5，首次在全球主流榜单登顶开源模型；后续迭代版本GLM-4.6（2025年9月）、GLM-4.7（2025年12月）、GLM-5（2026年2月）、GLM-5.1（2026年4月）、GLM-5.2（2026年6月）持续刷新开源SOTA，并不断缩小与闭源SOTA的差距。公司还提出了AGI五阶段路线图，目前正处于向Agentic Engineering方向迈进的阶段，聚焦提升模型解决长程复杂任务的能力。后续将在完全自我训练、持续学习、自治智能体系统等方向持续迈进，直到智能涌现。

国投证券国际给出了更具体的财务预测：预计智谱2026年、2027年、2028年总收入分别为42亿元、114亿元、251亿元，同比增长485%、170%、119%。其中，开放平台及API收入预计在2026年贡献总收入的74%，后续逐年升高。公司收入增长的核心驱动包括：GLM系列模型维持开源SOTA、算力瓶颈取得缓解和突破、Token成为Agentic时代的基础设施、以及模型驱动的行业场景持续渗透。盈利方面，预计智谱2026年、2027年、2028年经调整净亏损分别为37亿元、29亿元、2亿元，预计公司有望在2029-2030年实现扭亏为盈。核心驱动来自收入高速增长、毛利率扩张及规模经济显现。如果云端部署毛利率改善进度快于预期，盈利拐点有望加速到来。

机构：AI全产业链或再上台阶

值得关注的是，上周五，月之暗面正式发布了Kimi K3，以2.8万亿参数MoE架构、1M上下文、原生视觉理解三大规格，第一次把国产前沿模型拉到了与海外SOTA同代竞争区间。

有外媒指出，包括月之暗面、智谱和MiniMax在内的中国公司，正以显著更低的成本发布日益强大的模型，打破了西方分析师认为中国AI模型至少落后六个月的共识。

开源证券指出，Kimi K3与千问Qwen3.8等国产模型的接连突破，不仅仅是参数和榜单数字的跃升，更标志着中国AI产业进入了一个新阶段。这有力地证明了开源模型的天花板同样很高，国际竞争力进一步提升，在性能和成本的平衡下有望打开全球AI需求天花板。

万联证券的看法是，Kimi K3以接近3万亿参数规模开源，同时在综合评分和编程能力上进入全球AI大模型前沿水平，这说明国产大模型在开源模型规模、长上下文处理、多模态理解和复杂任务执行能力上均实现了重要突破。这也意味着国产大模型在全球开源生态中的影响力和开发者吸引力进一步提升。此外，开源模式有助于降低企业和开发者二次开发、行业微调和私有化部署的门槛，还能推动模型能力更快向AI编程、AI办公、AI Agent等高价值应用场景扩散。

消息面上还有一条重磅：7月10日，中科曙光宣布中国首个全国产十万卡AI超集群——曙光8000（登峰）正式落成，并同步接入国家超算互联网。这标志着AI基础设施建设开始从万卡级迈向十万卡级部署阶段。万联证券认为，国产十万卡AI超集群满载运行，反映出大模型训练、推理和行业应用对高质量算力的需求持续旺盛，也体现了国产算力在系统工程能力上的持续突破。随着AI应用走向规模化推理和行业落地，国产AI算力基础设施、智能调度、分布式存储和液冷散热等环节有望持续受益。中长期视角下，继续聚焦AI产业、数据产业两大投资主线。

湘财证券的观点更为直接：Kimi K3的发布，标志着国产头部厂商不再是被动跟随的价格追随者，而是首次在能力上限与定价体系两端同时对海外前沿模型发起正面卡位。国产大模型的产业叙事，由此被系统性重估。他们重点看好三条主线：

第一条，AI算力与产业基建。长链条、多轮调用、高token消耗都将持续拉动智能算力、云租赁、高带宽存储与高速互联需求。2.8T级超大模型的训练与推理进一步抬升国产算力需求台阶，是穿越模型竞争格局波动的确定性方向，看好算力国产化产业链。

第二条，AI模型与垂直工作流应用。竞争焦点已从裸模型能力转向长程Agent完成度、垂直工作流与入口控制权。K3的长板集中在前端生成、终端操作、深度搜索与复杂知识工作，看好具备自主模型能力、Agent开发框架与垂直工作流产品化能力、能在分层格局中建立差异化壁垒的厂商。

第三条，开源生态与私有化部署配套。开源模型性能的持续提升，有望加速全球开发者适配与政企私有化部署浪潮，带动数据合规、AI安全、软硬一体机等增量需求。