行业核心驱动力 - AI正在重塑整个云市场，成为云厂商增长的核心驱动力[3] - 越来越多的行业和企业意识到利用AI优化业务效率、创造价值的可行性，并急于付诸实践[3] - 云厂商的核心价值正从基础设施提供者转变为AI能力提供者，卖Token成为关键增长途径[1][6] 市场增长与规模 - 阿里云的AI相关收入已连续9个月实现三位数同比增长[1] - AWS判断未来MaaS平台带来的Token收入将和其EC2计算产品的收入不相上下[1] - 谷歌云的年化收益超过500亿美元，其中大部分增长由AI驱动[1] - 火山引擎将其千亿营收目标（原预计2029-2031年实现）上调了数百亿美元[1] - CoreWeave依靠AI算力租赁业务获得了数百亿美元市值[3] 竞争格局与战略动向 - 新锐云厂商正以更敏捷的动作拥抱AI，冲击原有行业格局[1] - 火山引擎坚持锚定「AI云」，将其视为重要的超车机会[1] - CoreWeave通过收购增强AI算力租赁之外的AI开发能力[1] - 腾讯和百度近期针对基础模型研发进行了团队调整，以加强投入[11] Agent成为价值焦点 - AI对企业的价值体现越来越集中在Agent的打造上[3] - Agent为发挥Token的价值提供了方法论和路径，是让Token产生价值的关键[4][6] - 未来几乎所有与计算世界打交道的软件都可能由大模型产生的Agent构成[4] - 行业对Agent市场给予积极乐观的预期，预计明年将呈现爆发式增长[4] Agent应用案例与效率提升 - AWS借助编程Agent Kiro，将一个原本需要30人工作18个月的项目缩短至6人用76天完成[4] - 火山引擎的一个企业客户在2024年开发了50多个Agent，到2025年增至200多个[4] - Blue Origin构建了超过2700个内部Agent，交付效率提升了75%[4] 企业面临的挑战 - 能够真正开发好、运营好并大规模使用Agent的企业并不多，通常需要深厚的技术积累[6] - 第三方调研数据显示，93%的客户在从概念验证迈向生产阶段时遇到重大障碍[6] - 主要障碍来自数据层面（概念验证数据经过优化）和工程化层面（大规模应用对安全、扩容等要求更高）[6] 云厂商的解决方案布局 - 云厂商正积极布局打造更完备、简便的Agent开发和落地能力[3] - 方向包括提供帮助企业高效搭建Agent的工具包，涉及模型定制化训练、Agent开发、运营和安全治理[3] - 需要一套为Agent开发和运行而设计的AI云原生架构来支持企业[7] 全栈式Agent开发平台 - 火山引擎推出了包含MaaS层易用性提升（Prompt Pilot、Response API）、推理代工、AgentKit全栈开发能力和HiAgent运营能力的完整解决方案[7] - AWS推出了开放式模型训练平台Nova Forge和企业级Agent开发框架AgentCore[7] - 谷歌云的Gemini Enterprise提供基础模型、无代码构建框架、专业Agent等六项核心组件，实现端到端Agent应用[7] - 腾讯云推出智能体开发平台（ADP），支持低代码/无代码构建[10] - 阿里云推出Agent开发框架ModelStudio-ADK，支持开发复杂Agent[10] - 百度云通过千帆平台提供完整的训练调优、推理部署等工具链[10] 平台能力关注重点 - 普遍重视降低Agent开发门槛、提升模型定制化能力和加强Agent安全控制[9] - AWS的Nova Forge允许企业基于自有数据训练模型，知识产权归企业所有[9] - Reddit、Booking和索尼已是Nova Forge的早期用户，Reddit训练的模型能理解小众文化[9] 基础模型演进 - 强大的自研基础模型是企业选择云平台的重要参考项[11] - 进化趋势是让基础模型更适配Agent开发需求[11] - 火山引擎豆包大模型1.8针对多模态Agent场景优化，增强了工具调用和复杂指令遵循能力[11] - 谷歌Gemini 3 Pro具备更强的自主规划、拆解任务和调用工具能力[11] 云厂商理念与指标转变 - MaaS业务的进展正在成为云厂商的一项核心指标[13] - 火山引擎已将AI的Token调用量视为核心指标，有销售因MaaS业务不佳而被淘汰[13] - 阿里云在11月传出提高MaaS业务优先级，将其作为业务长期成功关键指标的消息[13] - 阿里云提出要做「AI时代的Android」和「超级AI云」[13]

公司IPO与资本市场表现 - 公司正式启动招股，预计于2026年1月8日登陆港交所，或将成为港股开年最大IPO及“全球大模型第一股” [1] - 本次IPO募资总额预计达43亿港元，IPO市值预计超511亿港元，刷新AI“六小龙”的市值/估值纪录 [3] - 公司2022年至2024年收入分别为5740万元、1.245亿元和3.124亿元，三年复合增长率达130% [3] - 2025年上半年收入进一步增长至1.9亿元，同比增幅显著 [4] - 以2024年收入计，公司是中国最大的独立大模型厂商，在所有通用大模型公司中排名第二，市场份额约6.6% [6] - 公司2022–2024年毛利率分别为54.6%、64.6%和56.3%，在当前中国大模型创业公司中属较高水平 [6] 财务与商业化进展 - 过去三年半，公司累计研发投入超40亿元，其中超70%用于算力采购 [4] - 2024年研发费用达21.95亿元，是当年收入的数倍 [4] - 公司API平台企业与开发者用户数已超290万，2025年API收入增长超十倍 [5] - MaaS业务显露出高留存、强复购与可预测增长特征，定价锚点转向具备经常性收入属性的AI平台型公司 [5] - 超过65%的大型企业计划在未来两年内，将至少30%的AI相关预算投入MaaS解决方案 [5] - 公司模型已支持约8000万台终端设备，覆盖智能手机、PC与智能汽车等场景 [15] 技术能力与产品矩阵 - 公司已构建起涵盖通用语言、多模态、视频生成、语音、推理等模型的“全栈模型矩阵” [10] - 截至2025年11月，公司平台日均token消耗量达4.2万亿，在OpenRouter上长期位居全球前十、中国前三 [10] - 在全球编程能力评测平台CodeArena上，GLM-4.6的编程能力与OpenAI、Anthropic的模型并列全球第一 [10] - 近期发布的GLM-4.7在“AA智能指数”中以68分综合成绩荣登开源模型与国产模型双料榜首 [13] - 在Code Arena中，GLM-4.7位列开源第一、国产第一，超过GPT-5.2 [13] - GLM-4.7已能够独立完成《植物大战僵尸》《水果忍者》等高交互小游戏的开发 [13] - 公司推出并开源智能体模型AutoGLM，其开源项目在GitHub获得超10,000颗星的关注度 [12] 市场地位与行业前景 - 公司被OpenAI在官方文章中“点名”，纳入全球“主权AI”竞争的讨论框架 [3] - 公司被认为是国内和OpenAI最像的AI独角兽，呈现出OpenAI式组织与商业结构 [14] - 公司牵头发起“自主大模型国际共建联盟”，帮助相关国家构建国家级AI基础设施，实现大模型技术出海的“零突破” [17] - 海外公司如Windsurf、Cerebras、Vercel等相继官宣接入GLM系列模型或相关能力 [19] - 沙利文预测，2024年中国大语言模型市场规模53亿元，预计2030年增长至1011亿元，2024–2030年复合增长率63.5% [19] - 其中企业级市场预计2030年达904亿元，市场正从“试点期”迈入“规模期” [19]

全球MaaS市场格局 - 截至2025年10月，全球MaaS市场前三名为OpenAI（31%）、谷歌云（19%）、火山引擎（15%），三家合计占据65%的市场份额[1] - 火山引擎以30万亿日均Tokens调用量位居全球第三，仅次于OpenAI的70万亿和谷歌云的43万亿[4] - 在Gartner发布的2025年度全球《AI应用开发平台魔力象限》中，火山引擎领跑全球“挑战者”象限，其“执行能力”位列全球第五、中国第一[12] 火山引擎的增长与市场地位 - 2025年，火山引擎营收同比增长100%，超过200亿元人民币[6] - 由于MaaS商业化和模型迭代超预期，公司将其2030年营收目标从1000亿元上调了百分之几十[6] - 2025年上半年，火山引擎在中国公有云大模型服务市场的份额扩大至49.2%，意味着中国公有云上每产生两个tokens就有一个由其生产[12] - 豆包大模型的最新日均调用量已达63万亿Tokens，持续高速增长[4] 战略与商业模式演变 - 公司将MaaS（模型即服务）作为第一战略优先级目标，体现在全员会议、员工OKR及具体的销售激励和产品研发上[7] - 2024年5月，公司通过技术创新将主力模型定价从行业“分计价”拉入“厘计价”时代，降幅高达99.3%，引发了行业降价潮并推动了市场“从无到有”般的增长[7] - 公司致力于降低AI应用门槛，通过更高层次的封装和成本优化加速AI普惠，并在MaaS层之上发展Agent（智能体）开发和运营服务[22] 技术发展与产品迭代 - 2024年5月首次推出豆包大模型家族API服务，2025年2月DeepSeek-R1登陆火山方舟平台，这两大事件成为中国MaaS市场增长的关键拐点[7] - 2025年6月以来，公司密集发布了豆包大模型1.6、视频生成模型Seedance 1.5 pro、图像创作模型Seedream4.0等系列模型，每次模型能力提升都解锁了更多应用场景并带动调用量每3个月迎来一次更陡峭的增长[9] - 公司推出了模型的推理代工服务，客户可将自己的模型托管在火山方舟上，无需自建底层设施[22] - 豆包助手API、即梦API等Agent封装服务已通过火山引擎对外提供[24] 核心竞争优势与协同效应 - 公司认为，大的模型调用量能打磨出更好的模型和基础设施（Infra），通过海量B端场景反馈优化模型路线图，并通过规模效应迭代出更极致的Infra与优化毛利率[13][15] - 公司受益于字节跳动的技术溢出与协同效应，字节跳动C端产品（如豆包App日活1亿）的大规模调用帮助火山引擎打磨服务，同时其产品体验为ToB业务带来品牌和认知上的协同优势[16][17][19] - 云计算是规模体系的比拼，头部云厂商的崛起均有庞大业务体系托举，火山引擎作为字节跳动旗下云与AI服务平台，放大了字节在数据增长方法论、推荐算法及服务器规模优势上的技术溢出[20] 行业趋势与未来方向 - 2025年，大模型API基础设施化趋势明显，越来越多的头部云厂商将MaaS视为业务长期成功的首要指标[9] - 行业正从简单的模型API调用，迈向以Agent为技术主体的AI云原生架构，模型成为软件核心，MaaS是使用模型的最佳方式[22] - Agent市场潜力巨大，其商业逻辑从tokens调用的IT预算转向类似BPO（业务外包）的角度，有望将原有市场扩大很多倍[24] - 当前模型服务主要集中于互联网、智能制造、消费电子及汽车行业，未来将随模型应用深入而进入更广领域[21]

上市概况与市场定位 - 公司于2026年1月8日正式在港交所主板挂牌上市，股票代码为“2513”，招股期为2025年12月30日至2026年1月5日 [2] - 公司计划发行3741.95万股H股，发行价为每股116.20港元，预计募资总额约43亿港元，IPO市值预计超511亿港元 [2] - 公司作为“全球大模型第一股”登陆资本市场，是首家真正意义上以通用大模型为主营业务的公司，为行业提供了首个可量化的估值样本 [2] 公司背景与技术产品 - 公司由清华大学计算机系知识工程实验室技术成果转化而来，是典型的“清华系”AI公司 [3] - 核心技术路线是自主研发GLM系列通用语言模型架构，形成覆盖语言、代码、多模态及智能体的全栈模型矩阵 [3] - 核心产品包括GLM系列大模型、ChatGLM开源对话模型、代码模型CodeGeeX、多模态模型CogVLM、文生图模型CogView及个人AI助手“智谱清言” [3] 市场地位与客户基础 - 按2024年收入计，公司在中国独立通用大模型开发商中位列第一，在所有通用大模型开发商中位列第二，市场份额为6.6% [3] - 在全球大模型超市OpenRouter上，GLM-4.5/4.6自上线以来调用量稳居全球前10，付费API收入超过所有国产模型之和 [3] - 公司已积累超1.2万家企业客户与4500万名开发者，形成了以MaaS为核心的商业模式 [6] 财务表现与营收结构 - 公司收入快速增长，从2022年的5740.9万元人民币增长至2024年的31.24亿元人民币 [5] - 2025年上半年收入为19.09亿元人民币 [5] - 报告期内，公司营收结构从依赖本地化部署逐步转向多元化，本地化部署营收占比从2022年的97.6%降至2024年上半年的69.4%，云端部署占比从2.4%提升至30.6% [4] - 公司毛利率一直维持在50%以上，2022年至2024年毛利润分别为3136万元、8048.2万元和17.59亿元人民币 [5][6] 亏损与研发投入 - 报告期内公司持续亏损，2022年至2024年经调整净亏损分别为9741.7万元、6.21亿元和24.66亿元人民币，2025年上半年亏损约17.52亿元人民币 [6] - 亏损主要归因于对研发的重大投资，同期研发开支分别为8440万元、5.28亿元、21.95亿元和15.94亿元人民币 [6] - 2024年全年运营亏损达25.38亿元人民币，2025年上半年运营亏损为18.99亿元人民币 [5] 融资历史与IPO募资用途 - IPO前公司已完成8轮融资，融资规模超83亿元人民币，投资方包括美团、蚂蚁、阿里、腾讯、小米等产业资本及君联、红杉、高瓴等一线投资机构 [8] - 此次IPO募资约43亿港元，其中70%约29亿港元将用于AI大模型研发，以保持技术领先性 [8] - 约10%约4.2亿港元用于MaaS平台优化，约10%约4.2亿港元用于发展业务合作伙伴网络及战略投资，约10%约4.2亿港元用于营运资金及一般企业用途 [8] 商业模式与未来战略 - 公司商业模式以MaaS为核心，其中本地化部署因适配大客户数据安全需求，占比高达84.8% [6] - 公司计划通过持续高研发投入，在未来2-3年内跑出一条清晰的盈利路径 [8] - 公司的招股书和定价将被视为后续AI大模型、算力、芯片、应用等公司的定价模板 [8] 行业影响与竞争格局 - 公司上市填补了公开市场对大模型公司的估值空白，为行业提供了首个可量化的估值样本 [2] - 随着头部大模型公司成功IPO，行业可能进入兼并整合期，资源进一步向具备技术与资本双重优势的头部企业集中 [9]

公司上市与募资 - 智谱计划于2026年1月8日在港交所主板挂牌上市，股票代码为“2513” [2] - 本次IPO全球发售3741.95万股H股，其中香港发售187.1万股，国际发售3554.85万股 [2] - 发行价为每股116.20港元，预计募资总额达43亿港元，IPO市值预计超过511亿港元 [2] 公司市场地位与融资背景 - 公司是中国最早研发大模型的企业，也是中国收入体量最大的独立大模型厂商 [5] - 按2024年收入计，公司在中国独立通用大模型开发商中位列第一，在所有通用大模型开发商中位列第二 [5] - IPO前已完成8轮融资，融资规模超过83亿元人民币 [5] - 本次IPO引入11家基石投资者，包括JSC International、高毅资产、泰康人寿等，合计认购约29.8亿港元，基石占比近70% [5] 募资用途 - 募集资金净额的约70%（约29亿港元）将用于通用AI大模型的研发投入 [6] - 约10.0%（约4.2亿港元）将用于优化MaaS平台，包括提供最新基座模型及训练/推理工具与基础设施建设 [6] 商业模式与战略 - 公司收入主要来自大模型，采用MaaS模式，通过API调用向开发者和企业输出通用智能能力 [7] - 从2021年布局MaaS开始，公司在稳固本地化部署收入的同时，持续提升MaaS平台的收入占比以强化规模化扩张能力 [7] 研发与技术实力 - 公司被誉为“中国的OpenAI”，研发了中国首个预训练大模型框架GLM，拥有全栈原创技术架构 [8] - 2022年、2023年、2024年研发投入分别为8440万元、5.289亿元、21.954亿元人民币，2025年上半年研发投入为15.947亿元人民币，累计研发投入约44亿元人民币 [8] - 截至2025年6月，公司研发人员占比达74% [8] - GLM系列模型每3-6个月完成一次基座迭代，最新发布的GLM-4.7在编码、长程任务规划、聊天、写作等方面性能显著提升 [8] 模型性能与行业认可 - GLM-4.7在Artificial Analysis Intelligence Index中以68分综合成绩位列开源模型与国产模型榜首 [9] - 在全球编码评估系统Code Arena中，GLM-4.7位列开源第一、国产第一，超过GPT-5.2 [9] 行业前景与公司意义 - IDC报告预测，到2027年全球人工智能市场规模将突破5000亿美元，其中生成式AI及相关服务占比将超过30% [11] - 公司作为“全球大模型第一股”上市，标志着全球资本市场迎来首家以AGI基座模型为核心业务的上市公司，也意味着中国AI大模型产业进入“技术+资本”双轮驱动的新阶段 [11]

文章核心观点 - 国产算力正从“能用”走向“好用”，其利用率瓶颈主要在于软件生态与系统级优化能力，而非硬件本身[4][5] - 第三方AI Infra公司通过自研全栈软件（如推理引擎）和提供评测路由服务，在芯片多元化的市场中解决适配、优化和商业化问题，创造核心价值[5][12][26] - MaaS（模型即服务）市场增长迅猛且前景广阔，其发展核心在于通过技术优化降低成本和门槛，而第三方平台能有效消除供需信息差[15][30][33] 行业现状与挑战 - 国产算力面临“M×N”的碎片化挑战：底层有N款不同芯片，上层有M个不同大模型，需进行M×N次组合优化，工作量巨大[25] - 行业现状是各家芯片厂商自行适配推理引擎（如vLLM、SGLang），导致适配版本、功能和接口不一致，用户使用和维护难度大[21] - 市场长期存在重视硬件、轻视软件的惯性，但软件生态不完善是国产算力利用率低的核心症结[12][21] - 大模型正向低位宽浮点数（如FP8、FP4）演进，但大部分国产显卡目前不支持FP8，FP4适配更是缺乏，给客户带来成本与效果的两难选择[27] 公司解决方案与产品 - 公司自研“赤兔推理引擎”，旨在作为连接AI应用与底层芯片的核心桥梁，兼容海外及华为、沐曦、海光、燧原等主流国产芯片，降低客户使用门槛[21][22] - 选择全栈自研而非修改开源方案，是为了避免技术包袱，并实现从底层硬件、算子层、推理引擎到上层应用的全链路端到端联合优化，追求极致性价比[26] - 通过纯软件技术突破硬件限制，使FP4和FP8格式能在不支持该特性的国产显卡上运行，计算时转FP16保精度，存储时用FP8/FP4省显存，已在多平台完成适配[28][29] - 推出“AI Ping”平台，提供一站式大模型服务评测与API调用，以消除MaaS市场信息差，其单次API调用费用不到一分钱，成本和使用门槛极低[30] 市场机遇与趋势 - 中国MaaS市场增长远超预期，2025年上半年市场增长率已超过400%，头部云厂商甚至提前完成年度目标[33] - MaaS市场非常标准，未来将演变为卷性能和卷价格的竞争，而降低价格需要大规模优化技术[15] - 中国具备发展MaaS的优良土壤：供给侧拥有全球最繁荣的开源模型生态和爆发式增长的AI算力；需求侧因其低成本、低门槛优势，能吸引企业、个人、科研等多类开发者[35] - MaaS的盈利高度依赖技术，因为省去中间环节后利润损耗少，技术优势更为关键[16] 竞争定位与商业化 - 作为第三方AI Infra公司，其定位在于芯片厂商与云厂商之间，凭借软件优化积累与芯片厂商合作进行软硬件联合优化[12] - 第三方公司的存在具有必要性，例如采购多家芯片的国央企客户需要统一的软件进行管理和优化，否则将非常费劲[13] - 商业化路径已跑顺，尤其在MaaS领域，因为性能每通过推理引擎提升一点，厂商就能多挣一点钱，客户更愿意为能创造额外价值的技术付费[14] - 私有化部署利润可观，MaaS的商业化在过去较难，但现在已非常顺畅[14] 产品技术细节与成效 - 赤兔推理引擎0.5版本已发布，支持超大规模专家并行、PD分离、AF分离等能力，并已完成对华为384超节点方案的深度适配与性能优化[27] - 在DeepSeek-R1上的测试验证了技术方向：不同精度格式效果排序为FP8 > FP4 > INT8 > INT4，证明低位宽浮点数是大模型主流趋势[29] - AI Ping平台评测覆盖极广，已接入29家MaaS厂商，整合400余项MaaS服务，并执行7×24小时不间断评测[36] - 评测数据准确度高，与部分云厂商后台数据交叉验证显示，吞吐指标平均误差在0.2%以内，P90首次延迟稳定在0.8秒以内[38] - AI Ping的“路由”功能提供统一接口，可调用背后20多家供应商资源，根据数据最多能帮助用户降低50%的成本，同时优化延迟和吞吐指标[40][41]

文章核心观点 - 中国大模型行业正从“叙事泡沫”和“科学竞赛”阶段进入“现金流考试”和“产业拐点”的冷却期，行业竞争焦点从“卷性能”转向“卷生态”和商业化落地 [1][9][40][42] - 智谱AI作为“AI六小龙”之一和首家冲刺IPO的中国大模型创业公司，其上市行动并非胜利的奖章，而是在资本收紧、巨头围猎背景下为生存和续命而采取的“避险策略”与“自救” [1][2][16][20] - 公司的核心困境在于其深厚的清华学术基因导致了“科研逻辑”与“商业逻辑”的断层，使其在技术领先的同时，商业化进程频频掉队，面临从“技术公司”向“交付机器”和“市场服务商”的艰难转型 [3][5][6][9][11] - 上市后公司将面临更严峻的挑战，包括资本市场的持续审问、平台巨头的生态位围猎，以及构建自身可持续增长结构和生态护城河的压力 [25][26][30][31][39] 清华系的起点：信仰与实力的双刃剑 - 公司创始团队源自清华大学，背负“国家算法希望”标签，代表科研自信，其GLM系列模型是中国最早可商用的模型之一，技术性能曾逼近GPT-4-turbo [3][4] - 学术基因带来技术优越感和人才密度，但也导致公司更专注于证明“能不能做到”而非“做到之后干什么”，早期节奏像科研论文，追求模型最优解，延迟了商业现实 [5][6][12] - 公司坚持“开源路线”与“学术产业并重”，虽带来声誉但未有效转化为现金流，陷入“开源贡献热度高，营收贡献低”的悖论 [7] - 从实验室到公司的组织转型耗时两年，需要从分布式、自由探索的科研形态转向集权、集中决策的商业化体系，挑战从模型训练转向模型变现 [8] 商业化的中场：从技术公司到交付机器 - 2024年后行业进入“去泡沫期”，客户理性回归，从追问“革命性”转向追问投入产出比，公司被迫从“科研叙事”转向“商业叙事” [9][10] - 公司进行战略调整，裁撤部分研究岗位，强化商务交付与行业解决方案团队，内部语言从讲“模型精度”、“参数规模”转向讲“交付周期”、“客户复购” [11] - 提出MaaS战略，从卖模型产品转向卖模型能力，在能源、教育、金融等领域推出垂直行业解决方案，让模型成为可稳定交付的“交付件” [12] - 商业模式面临两难：收入仍偏向依赖To G和国企客户的项目制定制，与OpenAI基于API的规模化、可复用的To B逻辑存在效率差距，公司正尝试向面向中小企业的订阅制转型 [14] - 商业化转型带来两个好处：降低单客户履约风险、拉长客户生命周期价值 [15] 资本逻辑的拐点：谁在押注智谱的未来 - 公司融资背景混合了学术系、政策系和市场系资本，需同时承载技术灯塔、国产模型代表和商业变现三重诉求，上市是调和不同资本逻辑的必要动因 [17][18][22] - 大模型公司估值逻辑生变，从“叙事红利”回归“经营逻辑”，智谱上一轮融资估值约250亿元人民币，上市时市场预计估值可能下调至100亿至200亿元之间 [19] - 上市是“避险策略”，高企的模型训练成本消耗巨大，单次训练GLM-4.5需数千万至上亿元算力资源，IPO能为公司赢得“时间换空间”的机会 [20][21][23] - 资本市场投资逻辑从“投模型”转向“投生态”，智谱需通过上市确立“生态平台”身份，证明其能向下游延展并形成复利循环，而资本的耐心将以季度为单位进行审问 [24][25] 上岸之后：浪更大了 - 上市后公司将面对更透明的深海，考题包括：利润表的透明化、资本舆论的公开化、竞争格局的公开化 [30] - 竞争环境升级，对手变为百度、阿里、字节、腾讯等能“边亏边投十年”的平台巨头，这些巨头垄断了90%的应用流量与商业入口 [26][31] - 公司在巨头生态中处于尴尬位置：技术够强可被引用，但体量太小无法形成话语权，需找到非对称竞争空间，如政企安全可信模型、特定行业知识工程、开源模型生态 [32][36] - 行业竞争从“科研驱动”走向“工程驱动”，比拼重点转向模型如何更好融入企业系统、解决交付痛点、在保护隐私的前提下高效可用 [33][37] - 公司的护城河从“技术护城河”转向“信任护城河”，其清华背景、国资股东、国产化技术栈在央国企和政府系统中构成稀缺的信任资产 [35][38] - 长期生存需从“一个公司”变成“一个生态”，通过构建开源联盟、参与制定行业安全标准等方式，在巨头竞争中寻求主导权 [39] 对抗洗牌的浪是中国大模型的集体命运 - 中国大模型行业正经历从“叙事泡沫”到“产业拐点”的冷却与筛选期，“AI六小龙”均面临融资收缩、裁员频发的挑战 [40] - 行业幻觉破裂，意识到模型是起点而非护城河，OpenAI的成功在于构建了从产品层、平台层、生态层到品牌层的完整复利系统，而中国公司多数仍停留在产品层或定制层 [41][42][43] - 行业存在结构性错位：技术创新周期、资本窗口期与产业商业化周期不同步，导致“先上市，再成长”成为被动选择 [44] - 穿越行业洗牌浪潮的关键在于形成“技术×应用×现金流”的复利结构，智谱的机会在于以开源、行业MaaS、政企信任体系为基座，构建“中式生态模型” [45][46] - 最终，AI的未来属于最能活下来的公司，理性与算力、科研与商业并非对立 [47][50][51]

核心观点 - 申万宏源维持阿里巴巴“买入”评级，基于SOTP估值法给予集团整体目标估值34124亿元人民币，对应美股目标价203美元/ADS及港股目标价197港元/股，均对应34%的上行空间 [1] - 预计阿里巴巴集团FY2026-FY2028收入分别为10386亿元、11434亿元、12506亿元，调整后归母净利润分别为1019亿元、1455亿元、1836亿元 [1] AI云业务前景 - 参考海外趋势，资本开支提升与云收入加速的趋势将持续，国内AI云基本面在明年仍将上行，驱动因素包括上游芯片压力部分缓解和下游AI渗透率仍在提升期 [2] - 阿里巴巴是国内稀缺的拥有“芯片-服务器-云计算操作系统-大模型”全栈自研技术体系的云厂商，其收入体量、增速和利润率均处于国内第一梯队 [2] - 阿里云在全球范围内增速追赶谷歌云，但利润率较海外仍有差距，其自研芯片和自有场景的规模效应有望长期提升利润率 [2] 竞争格局分析 - 面对字节跳动火山引擎聚焦MaaS层（模型能力+低价）的竞争，阿里云在全栈解决方案和生态完整性上的优势难以被短期复制 [3] - 当前MaaS市场规模尚小，阿里云在更广阔的AI IaaS及整体云市场领军地位稳固，其增长逻辑在于承接企业整体智能化转型需求，而非仅提供单一模型调用 [3] AI增量机会一：AI芯片 - 在国产化算力需求放量的背景下，阿里巴巴旗下平头哥的AI芯片产品性能已对标国际主流水平，并成功中标大型智算中心项目 [4] - 自研芯片不仅是阿里云提供差异化算力服务、提升利润率的关键，更是其输出全栈AI解决方案、绑定客户的核心抓手 [4] - 国产芯片上市潮来临，有助于互联网云厂商自研芯片的价值发现 [4] AI增量机会二：C端入口与变现 - 海外Chatbot变现模式主要是订阅费、API和编程，而OpenAI也在尝试导购变现，国内互联网公司在流量运营上具有明显优势 [5] - 阿里巴巴布局AI C端入口，旨在抢占从“图形界面(GUI)”向“自然语言界面(LUI)”演进的主导权 [5] - 公司将“通义千问”升级为连接淘宝、高德、支付宝等生态的超级助理，并推出深度融合生态的“夸克AI眼镜”，让“对话”成为连接一切服务的起点 [5] - 若“C端AI入口-开发者-用户”的生态循环成立，阿里巴巴将把现有的电商、本地生活等业务优势，平滑转化为AI时代的用户粘性与数据资产 [5]

全球MaaS市场竞争格局 - 截至2025年10月，OpenAI和Google Cloud分别以近70万亿和43万亿的日均Tokens调用量，排名全球MaaS服务市场前两位 [1] - 中国云厂商火山引擎日均Tokens调用量超30万亿，名列全球第三，市场份额达到15% [1] - 三家厂商合计占据全球MaaS市场65%的份额 [1] 市场增长与财务表现 - MaaS服务已成为增长最快、毛利最高的AI云计算产品 [4] - 截至今年12月，火山引擎豆包大模型日均调用量已突破50万亿Tokens，比10月数据增长66.7%，相比去年同期增长超十倍 [4] - 通过技术创新，大模型在提供高性价比服务的同时也有着较好的毛利，其毛利水平远远优于IaaS等传统云产品 [4] 技术演进与应用场景拓展 - 头部模型厂商重点发力多模态和Agent能力，最新旗舰模型GPT-5.2、Gemini 3.0和豆包1.8均为多模态大模型，原生支持图像等视觉理解 [4] - 模型通过强化工具调用和多轮指令遵循等能力，拓展了在具身智能、智能硬件、产品质检、软件服务等应用场景 [4] - 在客服场景中，AI客服已能从拟人对话升级为可推荐购物链接、自主完成工单客诉等一系列Agent任务，带动模型Tokens调用量成倍增长 [4] 细分市场亮点与未来展望 - 图像和视频创作模型（如Nano Banano和豆包Seedream4.0）达到生产级应用水平，大幅降低了短剧、漫剧、PPT制作、海报制作的门槛 [5] - 模型厂商和云厂商正在加速模型迭代并完善AI云基础设施，预计2026年全球MaaS市场增速还将进一步扩大 [5]

市场指数与行业表现 - 截至报告日，上证指数收盘3920点，近1个月上涨2.49%，近6个月上涨2.22% [1] - 深证综指收盘2492点，近1个月上涨3.08%，近6个月上涨5.14% [1] - 风格指数方面，近6个月中盘指数表现最强，上涨28.78%，其次为小盘指数上涨23.85%，大盘指数上涨20.28% [1] - 近6个月涨幅居前的行业包括：电池（+56.23%）、玻璃玻纤（+52.44%）、电子化学品（+44.79%）和贵金属（+36.42%） [1] - 近6个月跌幅居前的行业包括：航天装备Ⅱ（-69.29%）、酒店餐饮（-13.77%）、教育（-6.89%）和房地产服务（-5.38%） [1] 炼化行业深度报告核心观点 - 核心观点：成本及供需格局存在改善预期，炼化行业蓄势待发 [2] - 成本端：在OPEC联盟增产、非OPEC产量提升背景下，油价已回归至中性区间，炼化成本端压力改善并进入舒适区，预计业绩未来存在改善空间 [2][11] - 产品景气度：当前炼化产品景气均属于历史中低水平，具有较高的安全边际 [2][11] - 资本开支与分红：行业资本开支增速逐步放缓，部分企业资本开支已进入尾声，分红有望维持较高水平，未来随业绩提升，股息率存在较大提升空间 [2][11] - 全球格局：全球炼能呈现“东升西落”，东方国家专注于建设一体化超级炼厂，西方国家炼油能力显著下降，未来全球炼能增速将逐步放缓 [11] - 国内产能：国内炼化产能目前已接近10亿吨天花板，未来在税收趋严、风险油种价差收窄等趋势下，地炼行业将面临洗牌，竞争格局更有利于头部企业发展 [11] 炼化行业基本面分析 - 成品油：在新能源车渗透率提升影响下，汽油消费存在替代，但燃油车保有量仍在提升，预期消费维持峰值；柴油消费空间将逐步收窄；煤油消费量在出行提升趋势下明显提升 [11] - 烯烃：在新增装置进度放缓、海外装置退出的趋势下，烯烃盈利出现一定修复，且关税可能导致国内PDH装置投放进度放缓，加速盈利修复 [11] - 芳烃：受成品油需求下滑影响，调油景气下降带动PX盈利下滑，当前景气基本触底；纯苯短期盈利存在下滑，未来芳烃整体供给较少，景气有望逐步修复 [11] - 投资建议：建议关注民营大炼化优质公司【恒力石化】、【荣盛石化】、【东方盛虹】，以及国营炼厂【华锦股份】 [11] GenAI系列报告之字节AI核心观点 - 核心观点：字节AI通过流量突围，在MaaS（模型即服务）及应用领域抢先 [2] - 模型能力：字节豆包模型并非单纯追求参数提升，而是针对复杂任务解决能力和多模态交互进行优化，能够完成包含多模态信息的复杂任务处理，通过更少的tokens消耗实现长程任务完成能力 [2][10] - 成本策略：采用阶梯式折扣成本策略，具备高性价比 [2][10] - 端侧AI：字节与中兴联合推出AI手机努比亚M153，实现跨App自动执行，确立了端侧AI从“说”到“做”的重要里程碑，将直接抬升手机内存与带宽门槛，使16GB及以上内存和高带宽变为刚需 [14] - AI应用：豆包APP在2025年9月月活达1.7亿，10月接入抖音商城、抖音本地生活，开启商业化尝试；即梦AI月活0.1亿，在消费级和企业级场景均有布局 [14] 字节AI云服务与战略 - AI云（MaaS）：根据Omdia数据，阿里云2025年上半年国内AI IaaS+PaaS+MaaS市场份额为36%，字节火山引擎为15%；但在MaaS细分市场，火山引擎凭借豆包模型能力、低价及C端产品优势位列行业第一 [14] - 市场份额：豆包大模型日均Tokens使用量已突破50万亿（截至2025年12月），居中国第一、全球第三；根据IDC数据，其Token调用数在2025年上半年份额高达49.2% [14] - 战略优势：字节采用APP工厂方法论，C端业务反哺模型训练；进行重资源饱和式投入，尤其算力基础设施和人才引进；2025年组织架构调整将“探索智能上限”作为重要目标 [14] - 投资建议：报告列出了涉及通信、计算机、互联网传媒、电子等多个领域的相关标的 [14] 科技行业基金分析报告核心观点 - 核心观点：从投资能力分析到基金经理画像 [6] - 基金分类：基于持仓可将科技行业基金分为5类：科技+卫星、细分赛道（以AI相关子赛道为主）、科技轮动、科技均衡、板块轮动；大部分基金经理采用“细分赛道”与“科技+卫星”策略 [15] - 投资能力分析：1) 与板块指数相比，科技创新行业基金表现略弱，与样本科技仓位不足有关；2) 相对擅长选股的行业：电子、通信、传媒；相对不擅长的行业：计算机；3) 对比全行业基金所选的科技股，科技创新行业基金的基金经理具备更强的科技股选股能力 [15] - 风格特征：高换手并非指向高回报；基金持股的成长与质量呈显著正相关；持股市值风格整体均衡；整体右侧投资在市场中位数偏右水平；近一年绩优产品均主要布局AI主题赛道股 [15] - 筛选指标：筛选观察名单可参考超额业绩动量、顺逆环境表现、选股能力、左右侧投资能力等定量指标，对于轮动型产品额外考虑其细分赛道轮动效果 [15] 中国中铁（00390）报告核心观点 - 核心观点：报表优化，资源板块发力推动估值修复 [6][17] - 行业投资：展望2026年，随着地方政府化债有序推进及中央“两重”项目实施，行业投资有望维稳，部分子板块有望随国家战略获得较高投资弹性 [19] - 公司订单：2025年前三季度新签订单边际改善，达1.58万亿元，同比+3.7%；截至2025年三季度末，在手合同达7.54万亿元，订单充裕 [19] - 资源板块：资源利用业务增强盈利弹性，2025年前三季度收入62.23亿元，同比+8.04%，毛利率达59.45%；2025年上半年铜、钴、钼金属产量分别为14.88万吨、0.28万吨、0.71万吨 [19] - H股估值：截至2025年12月23日，H股PE（TTM）为3.6X，PB为0.30X，较A股折价明显；2024年分红对应当前H股股息率达5.1% [19] - 盈利预测与评级：预计2025-2027年归母净利润分别为252亿、249亿、258亿元人民币，首次覆盖给予“增持”评级，基于2026年4.0倍PE估值，对应上涨空间16.6% [19] 华之杰（603400）深度报告核心观点 - 核心观点：电动工具零部件核心制造商，开拓新能源等第二曲线 [6] - 公司业务：产品覆盖智能开关、智能控制器、无刷电机及精密结构件等，下游为锂电电动工具/园林机械、智能手机等领域；外销以间接出口和境外工厂本地销售为主，在越南、墨西哥、美国设有子公司 [18][20] - 客户与市场：绑定百得集团、TTI集团等全球领先电动工具大客户，2024年前五大客户占比71%；北美占全球电动工具市场41%份额，2024年行业出货量同比增长24.8%至5.7亿台，市场规模增至566.4亿美元 [22] - 第二曲线：向新能源汽车、储能等领域延伸，已切入线控底盘系统、液冷式电池热管理系统精密结构件及新能源充电桩产品，相关产品已进入北美新能源汽车头部企业供应商体系，预计2026年将贡献重要增量 [22] - 盈利预测与估值：预计2025-2027年归母净利润分别为1.72亿、2.08亿、2.61亿元，同比分别增长11.8%、21.5%、25.0%；给予2026年34倍PE，对应目标市值70.7亿元，较当前市值有36%上升空间，首次覆盖给予“买入”评级 [22] 中泰股份（300435）深度报告核心观点 - 核心观点：稳健经营谋成长，深冷设备出海成为重要增长引擎 [6][21] - 公司概况：主营深冷技术装置，应用于能源化工、天然气、氢能源等领域；2020年至2024年营业收入从19.78亿元增长至27.17亿元，复合增长率8.2%；2024年末在手订单24.60亿元 [22] - 基本盘业务：深冷设备和城市燃气运营占比达94.12%；深冷设备已出口至53个国家和地区，设备板块毛利率从2022年的29.65%提升至2023年的36.30% [22] - 新增长曲线：1) 气体运营：首套大宗气体项目已稳定供气；具备稀有气体制取提纯技术，首套BOG提氦装置已交付运行 [23]；2) 液冷板块：公司的板翅式换热器技术适合GPU散热，未来有望将深冷技术迁移至液冷产品 [23] - 盈利预测与估值：预计2025-2027年归母净利润为4.03亿、5.56亿、8.20亿元；给予2026年20倍PE，对应目标价28.30元，维持“买入”评级 [25] 滔搏（6110.HK）点评核心观点 - 核心观点：三季度基本符合预期，经营指标健康，需求仍待回暖 [6][24] - 运营数据：FY26财年第三季度（9-11月）零售及批发销售额同比下滑高单位数，基本符合预期；零售表现好于批发，线上好于线下 [25] - 库存与折扣：至三季度末库存总额继续下降，总量合理可控；直营折扣率同比加深幅度比上半财年收窄，至12月同比基本持平 [25] - 核心品牌动态：NIKE将优化线上市场管理，统一价格管理；加大对经销商库存支持力度，加大旧货召回力度；核心战略为“回归专业运动”，将丰富跑鞋矩阵，加大综合训练、篮球等品类投入 [25] - 渠道与展望：大规模关店阶段基本结束，FY26财年关店幅度将大幅减少；四季度以来终端需求有所转弱，全年指引达成有一定挑战 [25] - 盈利预测与评级：小幅下调盈利预测，预计FY26-FY28年归母净利润分别为12.5亿、13.9亿、15.1亿元，对应PE为14倍、13倍、12倍，维持“买入”评级 [25] 建筑行业周报核心观点 - 核心观点：基建投资承压，推动投资止跌回稳必要性增强 [6][26] - 板块表现：SW建筑装饰指数周度相对收益为0.18个百分点；年涨幅最大的子行业为生态园林（+50.07%）、装饰幕墙（+44.48%）和专业工程（+43.15%） [28] - 行业数据：2025年1-11月全国固定资产投资累计同比-2.6%，基础设施投资（全口径）同比+0.1%，基础设施投资（不含电力）同比-1.1% [28] - 投资建议：认为2026年行业投资将维稳，建议关注中西部区域、新基建、出海及低估值破净企业等方向，并列出相关公司 [28] 昆工科技（920152）深度报告核心观点 - 核心观点：铝基铅炭电池2025年开启量产，数据中心配储+集中式储能齐发力 [6][27] - 公司技术：公司将湿法冶金电极材料技术迁移，首创大容量铝基铅炭电池，于2025年开启产业化 [28] - 产品优势：和传统铅炭电池相比循环寿命更长，和锂电池相比放电时长、安全性更优，适合长时储能、调峰场景 [28] - 产能与市场：云南陆良4GWh基地已于2025年3月末批产，宁夏灵武5GWh预计2026年第一季度投产；产品应用于工商业储能（含数据中心）、集中式储能、户储等 [29] - 市场空间：乐观估计，2030年我国铝基铅炭电池新增装机量可达70GWh [29] - 应用场景：1) 数据中心：AI发展驱动数据中心耗电增长及强制绿电比例要求，引出配储需求；2) 集中式储能：“强制配储”政策落幕，电力现货市场开启理顺盈利模式，进入市场驱动新阶段 [29] - 盈利预测与估值：预计2025-2027年归母净利润为-0.70亿、1.42亿、3.26亿元；基于中期出货量测算目标市值82.60亿元，首次覆盖给予“增持”评级 [29]