国金证券_计算机行业周报：国产模型&国产算力交相辉映_20260621.pdf

国金证券2026-06-21

摘要

1国金证券发布计算机行业周报，维持行业“买入”评级。
2报告指出智谱GLM-5.2模型在长任务及代码能力上大幅追赶海外顶尖水平；
3字节跳动洽谈采购至少5万颗天数智芯国产推理芯片，叠加寒武纪Day0适配新模型，验证国产算力生态成熟度及头部大厂真实需求。
4研报认为国产模型与算力形成正向循环，持续看好AI产业链发展。
5相关标的包括寒武纪、海光信息、浪潮信息等。

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![](page=0,bbox=[184, 188, 388, 394])

计算机行业研究

买入（维持评级）

行业周报

证券研究报告

计算机组

分析师：李可夫（执业 S1130525120009）

分析师：刘高畅（执业S1130525120005）

likefu@gjzq.com.cn

liugaochang@gjzq.com.cn

国产模型&国产算力交相辉映

GLM-5.2正式发布，国产大模型长任务、代码能力大幅追赶海外顶尖模型

智谱于2026年6月16日推出旗舰模型GLM-5.2，依托IndexShare稀疏注意力架构实现稳定100万Token超长上下文，大幅降低长文本计算开销，投机解码接收长度同步提升 20%。在长周期任务评测中，模型多项指标仅次于 Claude Opus4.8，领先GPT-5.5；代码与智能体场景提升显著，Imarena WebDev代码榜单位列全球第二，智能体榜单稳居上游。马斯克预判中国大模型2027年一季度可达

大模型技术进步已获得全球产业关注。

头部互联网大厂批量采购国产 GPU，软硬件 Day0 协同验证国产算力生态成熟度

字节跳动洽谈采购至少5万颗天数智芯国产推理芯片，叠加原有寒武纪、华为供应商，国产芯片正式进入头部大厂核心供应链；寒武纪实现GLM-5系列模型Day0同步适配，通过算子、

片算力效率。需求端，豆包大模型日均Token调用量突破120万亿，近三月规模翻倍、两年暴涨千倍，海量推理算力缺口持续打开国产芯片商业化落地空间，头部厂商落地落地充分验证国产芯片可承接大规模线上大模型业务。

模型迭代与国产算力相互赋能，产业形成正向循环，持续看好国产AI产业链发展

GLM-5.2 代表国产大模型在长周期、代码、智能体核心场景持续缩小与海外差距，国产 GPU 快速适配头部模型、接入互联网大厂真实业务需求，二者形成双向驱动的产业闭环：国产算力凭借软硬件协同优势承接增量负载，落地实践又反向推动芯片与模型持续优化，国产模型与国产算力交相辉映，长期成长逻辑清晰

投资建议

相关标的：

大模型：智谱、MiniMax、阿里巴巴、腾讯控股。

国内算力：寒武纪、海光信息、东阳光、摩尔线程、天数智芯、壁仞科技、利通电子、协创数据、京基智农、浪潮信息、利扬芯片、禾盛新材、沐曦股份、华勤技术、杰华特、中国长城、晶科科技、罗曼股份、网宿科技、盈峰环境、芯原股份、华丰科技、晶科科技、亿田智能、豫能控股、星环科技、鸿日达、盛视科技、首都在线、神州数码、百度集团、中芯国际、华虹半导体、中科曙光、润泽科技、大位科技、润建股份、奥飞数据、云赛智联、瑞晟智能、科华数据、潍柴重机、金山云、欧陆通、杰创智能、奥尼电子。

风险提示

行业竞争加剧的风险；技术研发进度不及预期的风险；特定行业下游资本开支周期性波动的风险。

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![](page=1,bbox=[430, 15, 594, 176])

内容目录

一、GLM-5.2发布，国产大模型长周期任务能力进阶 ... 3

1.1 100万 Token上下文与架构优化共同支撑长周期任务 ... 3

1.2 长周期与代码能力较前代明显提升 ... 3

1.3 马斯克预计中国模型或于2027年一季度达到

二、字节采购国产 GPU，Day 0适配体现国产软硬件生态协同 ... 6

2.1 字节被报道洽谈采购至少5万颗国产AI芯片 ... 6

2.2 寒武纪Day 0适配GLM-5，国产软硬件协同提速 ... 7

风险提示... 7

图表目录

图表 1: GLM-5.2 长周期任务评测 ... 3

图表 2: GLM-5.2 标准代码与智能体评测 ... 4

图表 3: Imarena WebDev 排行 ... 4

图表 4: Imarena Agent 排行 ... 5

图表 5: X 平台关于中国模型追赶

图表 6: 豆包大模型日均 Token 调用量 ... 7

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一、GLM-5.2发布，国产大模型长周期任务能力进阶

1.1 100万Token上下文与架构优化共同支撑长周期任务

智谱于2026年6月16日发布GLM-5.2，并将其称为面向长周期任务的最新旗舰模型。相较GLM-5.1，GLM-5.2首次在可稳定使用的100万Token上下文上交付长周期任务能力，同时提供不同思考强度，以平衡模型表现、执行速度与计算成本。

架构方面，智谱提出 IndexShare 方案，每四层稀疏注意力层共享同一索引器；官网称，该方案在100万Token上下文下将单Token

于投机解码，官网披露接受长度最高提升 20%。模型权重采用MIT开源许可。

1.2 长周期与代码能力较前代明显提升

智谱官方评测显示 GLM-5.2 长周期任务表现优秀，在

  1. 4% ，低于Claude Opus4.8的 75.1% ，高于GPT-5.5的 72.6% ；在PostTrainBench中， GLM-5.2得分为 34.3% ，低于Claude Opus4.8的 37.2% ，高于GPT-5.5的 28.4% ；在SWE-Marathon中，GLM-5.2得分为 13.0% ，低于Claude Opus4.8的 26.0% ，略高于GPT-5.5的 12.0%。

图表1：GLM-5.2长周期任务评测

Long-Horizon Task Evaluation

![](page=2,bbox=[1817, 1092, 1873, 1143])

![](page=2,bbox=[562, 1172, 1870, 1907])

来源：智谱官网，国金证券研究所

在标准代码评测中，智谱官网披露GLM-5.2在Terminal-Bench2.1上取得81.0分，GLM- 5.1为63.5分；在SWE-benchPro上取得62.1分，GLM-5.1为58.4分。官网同时指出， GLM-5.2在Terminal-Bench2.1上的81.0分与ClaudeOpus4.8的85.0分仍存在差距。

![](page=3,bbox=[105, 77, 381, 146])

![](page=3,bbox=[430, 13, 595, 177])

图表2：GLM-5.2标准代码与智能体评测

![](page=3,bbox=[593, 339, 1853, 1158])

来源：智谱官网，国金证券研究所

在第三方评测 Imarena 榜单上，智谱的 GLM-5.2 在 Coding能力榜单 WebDev 排行第二，仅次于海外前沿模型 Claude Anthropic 的 Claude 系列模型。

图表3：Imarena WebDev 排行

![](page=3,bbox=[529, 1480, 1889, 2314])

来源：Imarena，国金证券研究所

![](page=4,bbox=[104, 22, 594, 176])

图表4：Imarena Agent排行

Agent Arena View Methodology →

Dynamic ranking of models on how well they orchestrate tools for real-world agentic tasks, based on signals like tool reliability, task completion, and steerability.

Jun 19, 2026 824,794 sessions 10 labs

Rank by Models Labs

Rank

Lab

Net Improvement

Confirmed Success

Praise vs Complaint

Steerability

1

1 → 1

Anthropic

Claude Fable 5 (High) · Proprietary

14.05%

±1.53%

16.27%

±2.58%

29.86%

±5.65%

12.34%

±2.93%

2

2 → 2

OpenAI

GPT 5.5 (xHigh) · Proprietary

8.13%

±1.41%

5.13%

±2.62%

14.82%

±5.22%

3.95%

±2.75%

3

3 → 3

Z.ai

GLM 5.2 (Max) · MIT · SiliconFlow

4.51%

±1.77%

9.96%

±3.23%

12.69%

±6.49%

5.45%

±3.38%

4

4 → 6

Google

Gemini 3.5 Flash · Proprietary

0.03%

±0.64%

1.06%

±1.85%

1.71%

±2.74%

1.11%

±1.60%

5

4 → 7

DeepSeek

DeepSeek V4 Pro · MIT · SiliconFlow

0.76%

±1.25%

0.75%

±2.78%

1.84%

±4.32%

3.64%

±2.57%

6

4 → 7

Moonshot

Kimi K2.6 · Modified MIT · Fireworks

1.01%

±0.88%

0.43%

±1.88%

2.97%

±2.91%

3.51%

±1.76%

7

5 → 8

MiniMax

Minimax M3 · Proprietary · Fireworks

2.04%

±1.23%

1.17%

±2.77%

6.97%

±4.07%

7.42%

±2.62%

8

7 → 9

Alibaba

Owen 3.6 Plus · Proprietary · Fireworks

4.12%

±0.97%

0.56%

±1.97%

6.90%

±3.21%

9.75%

±2.04%

9

9 → 10

xAI

Grok Build 0.1 · Proprietary

6.26%

±0.95%

6.85%

±2.22%

11.34%

±2.99%

9.37%

±2.00%

10

8 → 10

Nvidia

Nemotron 3 Ultra · OpenMDW-11

7.36%

±3.74%

5.54%

±6.82%

2.30%

±13.04%

19.65%

±7.29%

来源：Imarena，国金证券研究所

1.3 马斯克预计中国模型或于2027年一季度达到

据新浪财经，6月19日有网友于X上提问称：“中国大模型预计何时能够达到 Anthropic的

在2027年一季度”。智谱创始人唐杰很快回应称，“不需要那么久”。

![](page=5,bbox=[101, 16, 595, 177])

图表5：X平台关于中国模型追赶

![](page=5,bbox=[616, 409, 1799, 1653])

来源：新浪财经，国金证券研究所

我们认为，海外产业人士的评论不能代替标准化评测，但反映出国产开源模型的能力进展正在获得更高的全球关注。相较笼统讨论参数规模，代码、智能体和长周期任务表现更接近模型在真实生产环境中的交付能力。

二、字节采购国产GPU，Day0适配体现国产软硬件生态协同

2.1 字节被报道洽谈采购至少5万颗国产AI芯片

财联社2026年6月18日报道，字节跳动正与天数智芯讨论采购至少5万颗AI芯片，主要用于推理工作。报道进一步称，本次洽谈供货芯片主要用于大模型推理负载，对应天数智芯智铠系列云端推理GPU，训练场景使用天垓系列。

该报道同时指出，若交易达成，天数智芯将成为华为和寒武纪之后字节跳动的第三家GPU供应商；截至发稿，字节跳动与天数智芯暂未回应。因此，相关信息应理解为采购洽谈而非已经确认的订单或收入。

Token调用量爆发带来海量算力刚需，显著利好国产芯片规模化落地。4月2日武汉巡展上，火山引擎披露豆包大模型最新日均Token调用量已突破120万亿，近三月规模直接翻倍；对比两年前仅1200亿的基数，整体调用量实现千倍增长。海量推理算力缺口下，字节跳动洽谈采购国产 GPU、将国产芯片纳入核心供应链，正是国产芯片产品力获得头部互联网大厂真实业务验证的核心信号，大模型流量爆发与国产算力导入形成双向利好，持续打开国产芯片商业化成长天花板。

![](page=6,bbox=[101, 17, 594, 176])

图表6：豆包大模型日均 Token 调用量

![](page=6,bbox=[536, 340, 1890, 810])

来源：澎湃新闻，国金证券研究所

2.2 寒武纪 Day 0 适配 GLM-5，国产软硬件协同提速

寒武纪官方微信公众号此前发布GLM-5 Day0适配相关文章。寒武纪一直重视芯片和算法的联合创新，致力于以软硬件协同的方式，优化大模型部署性能，降低部署成本。此前，我们对GLM系列模型进行了深入的软硬件协同性能优化，达成了业界领先的算力利用率。针对本次GLM-5模型，寒武纪依托深度集成的Triton的兼容能力完成快速适配，利用 BangC和原生

优化，再次达成了业界领先的计算效率。依托GLM-5强大的模型能力，叠加寒武纪极致的计算效率，可大幅降低训推成。

我们认为，Day0适配意味着芯片厂商的软件栈需要在模型发布初期完成框架、算子和推理部署支持，显示了国产芯片与模型之间的深度协同合作。

同时我们认为，相较单颗芯片峰值性能，新模型能否快速运行、性能能否稳定释放以及开发者迁移成本是否可控，正在成为国产算力可用性的关键评价维度。

模型迭代、生态适配与需求导入形成正向循环。我们认为，GLM-5.2验证国产模型在长周期任务和代码智能体方向继续进步，寒武纪GLM-5 Day0适配体现国产算力生态的响应速度，字节洽谈采购国产GPU则指向互联网大厂的真实需求。模型能力提升带来推理调用和任务时长增长，国产芯片通过快速适配承接新增负载，真实业务部署再反哺软硬件优化国产大模型与国产算力有望形成相互促进的产业循环。

风险提示

行业竞争加剧的风险：

众多新兴玩家参与到市场竞争之中，若市场竞争进一步加剧，竞争优势偏弱的企业或面临出清，某些中低端品类的毛利率或受到一定程度影响。

技术研发进度不及预期的风险：

技术开发需投入大量资源，如果相关厂商新品研发进程不及预期，表观层面将呈现出投入产出在较长时期的滞后特征。

特定行业下游资本开支周期性波动的风险：

部分公司下游资本开支波动与行业周期性相关性较强，或在个别年份对于上游厂商的营收表现产生扰动。

![](page=7,bbox=[104, 78, 379, 144])

![](page=7,bbox=[432, 16, 594, 176])

行业投资评级的说明：

买入：预期未来3一6个月内该行业上涨幅度超过大盘在 15%15\% 以上；

增持：预期未来3-6个月内该行业上涨幅度超过大盘在 5%−15%5\% -15\%；

中性：预期未来3一6个月内该行业变动幅度相对大盘在 $ - 5\% - 5\% $；

减持：预期未来3一6个月内该行业下跌幅度超过大盘在 5%以上。

![](page=8,bbox=[103, 78, 379, 144])

![](page=8,bbox=[431, 15, 595, 176])

特别声明：

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![](page=8,bbox=[563, 2006, 857, 2301])

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