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國產(chǎn)AI大爆發(fā):智譜市值沖破4300億港元,神秘模型登頂文生視頻榜

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本文來源:時(shí)代周報(bào) 作者:李佳晅


A股、港股AI板塊集體沸騰。

4月9日,港股AI大模型板塊延續(xù)強(qiáng)勢行情,迅策科技(03317.HK)、智譜(02513.HK)盤中雙雙創(chuàng)下上市以來新高。截至收盤,迅策科技報(bào)288港元/股,較前一交易日上漲24.03%,盤中最高289.4港元/股,市值達(dá)929.4億港元;智譜報(bào)933港元/股,漲幅8.74%,盤中最高觸及998.5港元/股,市值一度沖破4300億港元。

A股AI板塊率先爆發(fā)。4月8日,創(chuàng)業(yè)板人工智能ETF招商(159243.SZ)全天放量大漲10.05%,藍(lán)色光標(biāo)(300058.SZ)、易點(diǎn)天下(301171.SZ)等成分股領(lǐng)漲,市場交投情緒高漲。4月9日,藍(lán)色光標(biāo)繼續(xù)上行,收盤報(bào)16.58元/股,較前日上漲1.66%;招商創(chuàng)業(yè)板人工智能ETF基準(zhǔn)指數(shù)當(dāng)日上漲9.47%。

消息面上,一款文生視頻模型HappyHorse-1.0登頂權(quán)威評(píng)測平臺(tái)Artificial Analysis榜單,跑分超越字節(jié)跳動(dòng)旗下的Seedance 2.0;智譜發(fā)布可連續(xù)工作8小時(shí)的旗艦?zāi)P虶LM-5.1。國產(chǎn)大模型展現(xiàn)出超預(yù)期的技術(shù)能力,同時(shí)商業(yè)化步伐顯著提速。多重催化因素疊加,點(diǎn)燃了資本市場從算力基礎(chǔ)設(shè)施到AI應(yīng)用終端的全線行情。

針對(duì)近期板塊集體上漲的相關(guān)問題,時(shí)代周報(bào)記者致函易點(diǎn)天下、致電藍(lán)色光標(biāo),截至發(fā)稿均未獲得回復(fù)。

中央民族大學(xué)新聞與傳播學(xué)院副教授向安玲對(duì)時(shí)代周報(bào)記者表示,當(dāng)前AI模型迭代節(jié)奏明顯加快,幾乎每日均有新功能發(fā)布,每隔一段時(shí)間便有新模型登頂評(píng)測榜單,其中不乏市場炒作成分。但她同時(shí)指出,此次發(fā)布的GLM-5.1與HappyHorse-1.0在模型能力上確實(shí)展現(xiàn)出值得關(guān)注的亮點(diǎn)。向安玲研究方向?yàn)锳IGC、媒介大數(shù)據(jù)等,主持國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(AIGC風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別)等。

兩個(gè)大模型憑什么讓市場情緒高漲?

“現(xiàn)在評(píng)價(jià)AI能力強(qiáng)不強(qiáng),有一個(gè)指標(biāo)很關(guān)鍵,就是看它是否需要人介入,能不能獨(dú)立干活兒。”向安玲說。

她認(rèn)為,智譜GLM-5.1最大的突破,是它能像一個(gè)真正的軟件工程師那樣連續(xù)工作8小時(shí),自主規(guī)劃、執(zhí)行、測試、糾錯(cuò),最終交付完整的工程成果,全程幾乎不需要人類介入。

以前的大模型更像是“臨時(shí)工”,用戶問一句它答一句,或者寫完一段代碼就停下來等人審核。但GLM-5.1不同,它可以理解復(fù)雜的完整任務(wù),并自己安排接下來8小時(shí)做什么,遇到瓶頸主動(dòng)換方案,出錯(cuò)可自己修復(fù)。

在編程能力上,在貼近真實(shí)軟件開發(fā)場景的SWE-bench Pro基準(zhǔn)測試中,GLM-5.1取得了58.4分,超越了Claude Opus 4.6(57.3分)和GPT-5.4(57.7分),實(shí)現(xiàn)了國產(chǎn)開源模型在該指標(biāo)上對(duì)海外頂級(jí)閉源模型的首次超越。更關(guān)鍵的是,這個(gè)模型完全基于華為昇騰910B芯片訓(xùn)練完成,沒有用到任何英偉達(dá)GPU,這在中國AI自主化進(jìn)程中是重要里程碑。市場看到的不僅是一個(gè)模型的進(jìn)步,而是一條“國產(chǎn)算力+國產(chǎn)模型”的完整閉環(huán)正在跑通。

另一匹黑馬的表現(xiàn)同樣亮眼。HappyHorse-1.0在2026年4月初以匿名形式橫空出世,4月7日深夜登頂權(quán)威AI評(píng)測平臺(tái)Artificial Analysis的Video Arena榜單,在文本轉(zhuǎn)視頻(無音頻)賽道,其Elo積分(通過反復(fù)“單挑”打出來的綜合排名分,能直觀反映模型在真實(shí)用戶偏好中的強(qiáng)弱)飆升至1357分,領(lǐng)先Seedance 2.0模型84分。

HappyHorse-1.0能一次性完成文本到視頻的生成,并且實(shí)現(xiàn)畫面和聲音同步輸出。傳統(tǒng)AI視頻生成大多只有無聲畫面,音效需要后期單獨(dú)處理,很難做到精準(zhǔn)匹配。HappyHorse-1.0能根據(jù)場景描述,自動(dòng)配上冰面碎裂聲、籃球入筐碰撞聲,還支持七種語言的唇形同步。

在生成效率方面,HappyHorse-1.0采用輕量化設(shè)計(jì),參數(shù)量僅150億,遠(yuǎn)低于多數(shù)同類競品。借助DMD-2蒸餾技術(shù),HappyHorse-1.0生成一段1080p高清視頻僅需約38秒,生成低分辨率預(yù)覽版僅需2秒。

關(guān)于其幕后團(tuán)隊(duì),雖然官方一度未予回應(yīng),但多家媒體稱其幕后團(tuán)隊(duì)是阿里巴巴淘天集團(tuán)的未來生活實(shí)驗(yàn)室,負(fù)責(zé)人正是“可靈之父”張迪,他從快手回歸阿里后僅用5個(gè)月就研發(fā)出這款產(chǎn)品。阿里巴巴港股(09988.HK)受此消息影響,4月7日下午直接拉升超過7%。

對(duì)此,時(shí)代周報(bào)記者向阿里方面求證,截至發(fā)稿未獲回復(fù)。

向安玲表示,榜單成績與實(shí)際落地任務(wù)之間可能存在差異,需要更多場景的測試來驗(yàn)證。此外,當(dāng)前技術(shù)迭代速度很快,新模型可能很快就會(huì)超越現(xiàn)有成果,因此仍需通過實(shí)踐持續(xù)檢驗(yàn)和觀察。

AI已邁過市場教育期

AI產(chǎn)業(yè)是否已進(jìn)入“訂單落地與利潤釋放”的新周期,市場正在給出越來越多肯定的信號(hào)。

智譜在發(fā)布GLM-5.1的同時(shí),宣布將API服務(wù)提價(jià)10%,編碼場景定價(jià)追平了Anthropic旗下的Claude Sonnet 4.6。這是國產(chǎn)大模型首次在核心場景與海外頭部廠商實(shí)現(xiàn)價(jià)格對(duì)齊。

對(duì)于漲價(jià)原因,智譜方面告訴時(shí)代周報(bào)記者,推理鏈路變長、token消耗增加,加之模型變得更大,推理成本相應(yīng)提高,提價(jià)是為了讓模型回歸正常商業(yè)價(jià)值。

這背后是行業(yè)邏輯的變化,智譜不再以虧本換份額,而是開始按成本與價(jià)值定價(jià)。

億歐智庫在《2026全球AI商業(yè)落地價(jià)值洞察研究報(bào)告》中提出,2026年全球AI產(chǎn)業(yè)正從“技術(shù)競賽”轉(zhuǎn)向“價(jià)值共創(chuàng)”,從“堆算力、堆參數(shù)”的規(guī)模邏輯邁向“精耕細(xì)作、創(chuàng)造利潤”的效益邏輯。報(bào)告引入VPT(單位token價(jià)值)評(píng)價(jià)體系,強(qiáng)調(diào)企業(yè)需通過提升經(jīng)濟(jì)價(jià)值與token消耗的比值來實(shí)現(xiàn)盈利。

也就是說,行業(yè)共識(shí)正在形成:AI不能永遠(yuǎn)停留在燒錢驗(yàn)證階段,必須走向可持續(xù)的商業(yè)模式。

向安玲的判斷相對(duì)謹(jǐn)慎但明確:行業(yè)雖僅進(jìn)入早期階段,但已不再是去年或之前那種純粹燒錢驗(yàn)證市場、免費(fèi)推廣的狀態(tài)?,F(xiàn)在特別是一些頭部或具有寡頭特性的AI模型,已經(jīng)開始規(guī)?;刈鰞r(jià)值變現(xiàn)。她舉了兩個(gè)切身例子:Seedance 2.0發(fā)布后,她作為付費(fèi)會(huì)員,生成一段視頻也得排隊(duì)四五個(gè)小時(shí);而智譜的編程模型,她從年前就想購買服務(wù)包,到現(xiàn)在每天早上10點(diǎn)去搶都搶不到。這些體驗(yàn)直觀說明,優(yōu)質(zhì)模型的服務(wù)已經(jīng)供不應(yīng)求,用戶愿意付費(fèi),甚至付費(fèi)后還要排隊(duì)。

這意味著,頭部模型通過技術(shù)壁壘和稀缺性,開始獲得真實(shí)付費(fèi)用戶。廠商也不再羞于提價(jià),而是公開以成本和商業(yè)價(jià)值為理由調(diào)整價(jià)格。盡管這離全面爆發(fā)的利潤收割期還有距離,大量中長尾模型仍在尋找變現(xiàn)路徑,算力成本依然高企,但產(chǎn)業(yè)拐點(diǎn)已經(jīng)清晰:AI產(chǎn)業(yè)確實(shí)已經(jīng)邁過了純免費(fèi)的“市場教育期”,進(jìn)入了“訂單落地與利潤釋放”的早期階段。

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