市场行情表现 - 2026年2月12日，“硬科技”行情重燃，芯片产业集体爆发，多只个股录得显著涨幅 [1] - 晶晨股份领涨15.75%，翱捷科技-U涨超13% [1] - 算力芯片午后拉升，芯原股份收涨12.89%，总市值突破1400亿元 [1] - 佰维存储、寒武纪-U、海光信息等个股涨势不俗 [1] - 科创芯片ETF华宝（589190）场内价格收涨2%，环比放量 [1] 行情驱动因素 - 临近春节，大模型接连上新，算力需求爆发 [2] - 智谱发布新一代旗舰模型GLM-5，并已完成与寒武纪、海光信息等七大主流国产芯片平台的深度推理适配与算子级优化，被视为AI算力供应链自主可控的重要里程碑 [2] - 芯片产业业绩表现强劲，领涨股晶晨股份2025年年报显示，实现收入67.93亿元，同比增长14.63%，实现净利润8.71亿元，同比增长6% [3] - 晶晨股份全年芯片销量超1.74亿颗，同比增加超3100万颗，营收、净利润及芯片销量均创历史新高 [3] - 受AI及算力发展拉动，芯片产业进入高景气周期，产品持续涨价 [3] - 2026年1月全球半导体销售额同比增长37.1%，已连续26个月实现正增长 [3] - DRAM与NAND Flash现货价格环比分别上涨约39%和35% [3] 行业与产业链分析 - 东方财富证券指出，国产算力产业链正经历供给侧与需求侧双轮共振 [3] - 供给侧方面，晶圆厂先进制程良率与产能持续爬升 [3] - 需求侧方面，国内CSP厂商商业化路径明晰，AI资本开支保持高位，大模型迭代加速训练侧放量 [3] - 在此背景下，先进封装、先进设备及国产算力芯片构成核心投资主线 [3] 相关投资产品 - 科创芯片ETF华宝（589190）及其联接基金被动跟踪上证科创板芯片指数 [3] - 该指数囊括50只涉及半导体材料和设备、芯片设计、芯片制造、芯片封装和测试的硬科技标的 [3] - 该指数在集成电路、半导体设备等核心领域权重占比超90% [3] - 截至2025年末，上证科创板芯片指数基日以来年化收益率达17.93% [5] - 该表现显著优于科创创业半导体（年化收益率17.19%）、国证芯片（年化收益率13.86%）、中证全指半导体（年化收益率13.10%）等同类指数 [6] - 上证科创板芯片指数区间最大回撤为-56.81%，优于科创创业半导体（-60.05%）、国证芯片（-61.73%）和中证全指半导体（-62.54%） [6] - 上证科创板芯片指数近5个完整年度涨跌幅为：2021年6.87%，2022年-33.69%，2023年7.26%，2024年34.52%，2025年61.33% [6]

公司股价与市场反应 - 智谱公司股价涨幅显著扩大，截至发稿时上涨24.01%，报388港元，成交额达9.25亿港元 [1] 新产品发布与技术能力 - 公司于2月11日正式发布新一代旗舰模型GLM-5，该模型在Coding与Agent能力上取得开源SOTA表现 [1] - GLM-5在真实编程场景的使用体感逼近Claude Opus4.5，擅长复杂系统工程与长程Agent任务 [1] - 模型已上线智谱开发平台BigModel.cn、Z.ai及智谱清言(App/网页端)，可供用户体验 [1] - 由于算力限制，当前仅Max用户套餐中包含GLM-5调用额度，官方表示将逐步扩大开放范围 [1] 产业链合作与国产化适配 - 2月12日，智谱新发布的GLM-5已完成与华为昇腾、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、沐曦、燧原、海光等主流国产芯片平台的深度推理适配与算子级优化 [1] - 该适配使得模型能够在国产算力集群上实现高吞吐、低延迟的稳定运行 [1] - 此次工程适配关乎AI算力供应链的自主可控，叠加国产算力平台的可控供给，使得开源Agentic Engineering级生产力工具第一次具备可大规模交付的现实条件 [1]

公司股价与市场反应 - 公司股价大幅上涨，截至发稿涨幅达24.01%，报388港元，盘中涨幅一度扩大逾26% [1] - 成交额显著放大至9.25亿港元，显示市场关注度与资金流入活跃 [1] 新产品发布与技术表现 - 公司于2月11日正式发布新一代旗舰模型GLM-5 [1] - GLM-5在Coding与Agent能力上取得开源SOTA表现，在真实编程场景的使用体感逼近Claude Opus4.5 [1] - 该模型擅长复杂系统工程与长程Agent任务 [1] - 模型已上线公司开发平台BigModel.cn、Z.ai及智谱清言(App/网页端)，可供用户体验 [1] - 由于算力限制，当前仅Max用户套餐中包含GLM-5调用额度，官方表示将逐步扩大开放范围 [1] 国产化适配与产业意义 - 截至2月12日，GLM-5已完成与华为昇腾、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、沐曦、燧原、海光等主流国产芯片平台的深度推理适配与算子级优化 [1] - 该模型能够在国产算力集群上实现高吞吐、低延迟的稳定运行 [1] - 此次适配不仅是一次工程适配，更关乎AI算力供应链的自主可控 [1] - 叠加国产算力平台的可控供给，使得开源Agentic Engineering级生产力工具第一次具备可大规模交付的现实条件 [1]