机构：国产模型加速迭代 算力景气度持续
国产模型加速迭代，GLM-5.2和KimiK2.7Code等转向开发者工具与企业工作流，AI入口渗透至超级应用。海外需求持续扩张，算力侧GPU租赁价格上涨，存储供给趋紧。国产模型与算力形成双向驱动闭环，软硬件协同推动产业正向循环。
先说几个核心判断：国产模型正在加速迭代，算力的景气度也一路走高，这已经不是一个单纯的技术话题，而是产业链层面的系统性机会。
从近期的模型进展来看，GLM-5.2、Kimi K2.7 Code纷纷亮相，后者把1M上下文、长程Agent、Agentic Coding和真实工程交付能力全部拉满。这意味着国产模型正在从过去那种“你问我答”的通用对话场景，转向真正的开发者工具和企业级工作流。Kimi补强了国际化运营能力，DeepSeek拿到新融资进一步强化了头部模型的产业化预期，而微信AI的灰度测试则释放了一个明确的信号——AI入口正在从独立App渗透到超级应用生态，模型的调用频次和推理token消耗有望大幅提升。
到了海外这边，Anthropic的收入、大客户数量和融资规模还在上修，企业工作流和Agentic Coding的需求扩张通道远没有关闭。算力侧就更热闹了：AI云厂商的backlog在增长，GPU租赁价格往上走，CPU、DRAM/NAND的供给约束也在扩散。算力、存储和租赁服务的景气度恐怕还会延续。
另一个值得留意的维度是国产模型与国产算力的耦合。GLM-5.2的正式发布说明一件事：国产大模型在长任务、代码能力上正在快速追赶海外顶尖模型。与此同时，头部互联网大厂开始批量采购国产GPU，软硬件Day0协同验证了国产算力生态的成熟度。模型迭代与国产算力相互赋能，形成正向循环——这才是长期成长逻辑的核心所在。GLM-5.2在长周期、代码、智能体这些关键场景持续缩小与海外差距，国产GPU则快速适配头部模型、接入互联网大厂的真实业务需求，两者形成双向驱动的产业闭环。国产算力凭软硬件协同优势承接增量负载，落地实践反过来推动芯片和模型持续优化，国产模型与国产算力交相辉映，这个逻辑已经非常清晰了。
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