OpenAI正式发布GPT-5.6系列大模型， SpaceXAI发布Grok4.5

推荐（维持）

分析师：任春阳

S1050521110006

rency@cfsc.com.cn

行业相对表现

表现

1M

3M

12M

计算机(申万)

-3.7

-13.0

-9.3

沪深300

-1.9

2.4

19.3

市场表现


资料来源：Wind，华鑫证券研究

相关研究

1、《计算机行业周报： ClaudeSonnet5发布，DSpark与 JetSpec共探投机解码效率新边界》 2026-07-06

2、《计算机行业周报：火山引擎发布豆包2.1系列大模型，ClaudeTag开启人机协作新范式》2026-07-02

3、《计算机行业点评报告：新思科技（SNPS）：Q2收入高于指引，AI芯片复杂度支撑EDA与仿真需求》 2026-06-30

一计算机行业周报

投资要点

算力：算力租赁价格平稳，OpenAI正式发布GPT- 5.6系列大模型

2026年7月10日，OpenAI正式面向所有用户发布GPT-5.6系列模型。该系列采用天体命名体系，推出旗舰模型Sol、均衡型模型Terra及轻量经济型模型Luna，分别面向高要求智能体任务、高效日常工作及大批量任务场景。同时，该系列新增max与ultra两档推理模式，其中max模式在原有xhigh基础上进一步延长推理时间，ultra模式则通过并行多Agent协同工作。此外，官方特别指出，GPT-5.6具备加速AI研究的能力，内测期间研究员日均输出Token量达GPT-5.5最高水平两倍以上。

AI 应用：NotionAI 周时长环比+9.54%，SpaceXAI发布 Grok 4.5

2026年7月9日，SpaceXAI正式发布了Grok4.5。该模型在数万块英伟达GB300上完成了训练，专为编码任务和自主智能体应用而生。其在工程方面的整体表现与GPT-5.5不相上下，并紧贴Opus4.8的水平。在AAAI测试中，其取得了第四名的排位，并在Harvey智能体基准测试中拔得头筹。

AI融资动向：Prime Intellect完成1.3亿美元A轮融资，投后估值达10亿美元

2026年7月8日，AI基础设施公司Prime Intellect宣布完成1.3亿美元A轮融资，投后估值达10亿美元，正式跻身独角兽行列。该公司成立于2024年，致力于帮助企业摆脱对OpenAI、Anthropic等外部AI实验室的依赖，通过一站式全栈开发平台赋予企业自主训练和部署定制化AI Agent系统的能力。目前，公司年化收入运行率已达1亿美元，主要客户涵盖Ramp、Zapier等企业。本轮融资由Radical Ventures领投，Nvidia Ventures、Intel Capital、Dell Technologies Capital、Iconiq等多家机构跟投，资金将用于扩大工程师团队、构建开放技术联盟及拓展全球市场。

投资建议

近期CPO板块产业验证持续加速。英伟达在近期与花旗的访谈中重申，Scale-out网络的CPO已通过Spectrum-X实现量产，并将于今年晚些时候进一步披露客户采用细节，公


司明确表示CPO在Scale-out网络中的客户接受度较高。供应链层面，大立光董事长林恩平在6月股东会上宣布，计划9月前完成首条光纤阵列（FA）自动化试产线架设，并在7月9日法说会上证实，已有一家客户提出FA量产订单需求，预计本月送样，客户将以最快速度推进认证。同日，北美测试设备厂商Aehr披露获得核心硅光子学客户的追加量产订单，采购一套全自动化FOX-XP $ ^{\circled{2}} $晶圆级老化（WLBI）系统，用于支持AI光互连及超大规模数据中心硅光子器件的大规模量产老化测试，CPO产业链正逐步进入实质性兑现阶段。

伴随海外云厂商Q2业绩陆续披露，其资本开支指引有望进一步明朗，叠加CPO产业验证持续落地，我们认为CPO作为光互连升级的核心方向，产业趋势明确，三季度产业验证节奏有望稳步推进。

中长期，建议关注专注于功率半导体及模拟芯片测试系统研发的联动科技（301369.SZ）、专注于半导体等高端制造业的罗博特科（300757.SZ）、新能源业务高增并供货科尔摩根等全球电机巨头的唯科科技（301196.SZ）、AI智能文字识别与商业大数据领域巨头的合合信息（688615.SH）、深耕工业AI与软件并长期服务高端装备等领域头部客户的能科科技 （603859.SH）。

风险提示

1) AI底层技术迭代速度不及预期。2）政策监管及版权风险。3）AI应用落地效果不及预期。4）推荐公司业绩不及预期风险。

重点关注公司及盈利预测

公司代码

名称

2026-07-15股价

EPS

PE

投资评级

2025

2026E

2027E

2025

2026E

2027E

300757.SZ

罗博特科

495.50

-0.30

0.30

0.60

-1651.67

1651.67

825.83

买入

301196.SZ

唯科科技

106.41

2.53

3.34

3.98

42.06

31.86

26.74

买入

301369.SZ

联动科技

204.99

0.48

1.08

2.62

427.06

189.81

78.24

买入

603859.SH

能科科技

41.72

0.92

1.21

1.50

45.35

34.48

27.81

买入

688615.SH

合合信息

107.21

3.24

4.22

5.25

33.09

25.41

20.42

买入

资料来源：Wind，华鑫证券研究


正文目录

1、算力动态：算力租赁价格平稳，OPENAI 正式发布 GPT-5.6 系列大模型 ...4

1.1、Tokens 跟踪 ...4

1.2、数据跟踪：阿里云百炼推出企业级 Agentic RAG，腾讯云发布原生存储底座 Agent Bucket ...6

1.3、产业动态：OpenAI 正式发布 GPT-5.6 系列大模型 ...7

2、AI 应用动态：NOTIONAI 周时长环比+9.54%，SPACEXAI 发布 GROK 4.5 ...11

2.1、周流量跟踪：NotionAI 周时长环比+9.54% ...11

2.2、产业动态：SpaceXAI 发布 Grok 4.5，实现响应速度和成本效益双突破 ...11

3、AI 融资动向：PRIME INTELLECT 完成 1.3 亿美元 A 轮融资，投后估值达 10 亿美元 ...14

4、行情复盘 ...16

5、投资建议 ...18

6、风险提示 ...19

图表目录

图表 1: TOKENS 规模 LEADERBOARD（TOKEN 消耗量为统计口径） ... 6

图表 2: 文本类模型市场份额占据示意图（REQUEST 调用量为统计口径） ... 6

图表 3: ARTIFICIAL ANALYSIS CODING AGENT INDEX 测试结果横向对比图 ... 7

图表 4: TERMINAL-BENCH 2.1 测试结果横向对比图 ... 8

图表 5: BROWSECOMP、OSWORLD 测试结果横向对比图 ... 8

图表 6: GPT-5.6 SOL 不同推理模式测试结果横向对比图 ... 9

图表 7: 递归自我改进（RSI）测试结果横向对比图 ... 10

图表 8: 2026.7.4-2026.7.10 AI 相关网站流量 ... 11

图表 9: GROK 4.5 在各项测试中的表现 ... 12

图表 10: SPACEXAI 对 GROK 4.5 的训练 ... 12

图表 11: GROK 4.5 的 TOKEN 利用效率 ... 13

图表 12: GROK 4.5 的定价 ... 13

图表 13: 上周 AI 初创公司融资动态 ... 14

图表 14: 上周（2026.7.6-2026.7.10 日）指数日涨跌幅 ... 16

图表 15: 上周（2026.7.6-2026.7.10 日）AI 算力指数内部涨跌幅度排名 ... 16

图表 16: 上周（2026.7.6-2026.7.10 日）AI 应用指数内部涨跌幅度排名 ... 17

图表 17: FICONTEC2025 年年中至今公告订单 ... 18

图表 18: 重点关注公司及盈利预测 ... 19


1、算力动态：算力租赁价格平稳，OpenAI正式发布GPT-5.6系列大模型

1.1、Tokens跟踪

根据 OpenRouter 公开数据，2026年7月6日至7月12日，周度 Token消耗量显著上涨，消耗量为52.6T，环比上周增加 12.63%。在Tokens规模Leaderboard前五名中，Tencent的Hy3以6.13T tokens位居榜首；Xiaomi的MiMo-V2.5以5.95T tokens位列第二； DeepSeek的DeepSeek V4 Flash以5.22T tokens位列第三；MiniMax的MiniMax M3以4.26T tokens位居第四；Z.AI旗下的GLM5.2以3.19T tokens位居第五。

文本类模型的市场份额，Google以882M requests占据 27.0%的份额，位居第一； DeepSeek以661M requests占据 20.2%，位列第二；OpenAI、Qwen、Anthropic则分别以 542M、169M、166M requests，对应占据 16.6%、5.2%、5.1%的市场份额。

图像生成类模型调用量小幅回落，调用量为5.33M requests，环比上周减少 2.56%。在 Image Leaderboard 中，Google的Nano Banana系列包揽榜单前五名，其中Nano Banana （Gemini 2.5 Flash Image）以1.68M requests位居第一；Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image Preview）、Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）分别以837K、655K requests位列第二、第三；Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image Preview）、Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）分别以556K、361K requests位列第四、第五。从市场份额来看， Google以4.32M requests占据 81.0%的份额，位居第一；OpenAI以399K requests占据 7.5%，位列第二；xAI、Black Forest Labs、ByteDance Seed则分别以256K、163K、131K requests，对应占据 4.8%、3.1%、2.5%的市场份额。

嵌入模型调用量有所上升，调用量为223M requests，环比上周增加 5.19%。在Embedding Leaderboard前五名中，OpenAI的Text Embedding3 Small以77.9M requests位居榜首；Qwen的Qwen3 Embedding8B以65.2M requests位列第二；Google的Gemini Embedding001以13.2M requests位列第三；OpenAI的Text Embedding3 Large以11.9M requests位列第四；BAAI的bge-m3以10.8M requests位列第五。从市场份额来看，OpenAI以92.4M requests占据 41.4%的份额，位居第一；Qwen以68.4M requests占据 30.7%，位列第二；Google、BAAI、Perplexity则分别以24M、12.5M、11.9M requests，对应占据 10.8%、5.6%、5.3%的市场份额。

重排序模型调用量显著上升，调用量为2.48M requests，环比上周增加 72.22%。在 Rerank Leaderboard中，NVIDIA的Llama Nemotron Rerank VL 1B V2以1.38M requests位列榜首；Cohere的Rerank v3.5、Rerank 4 Pro、Rerank 4 Fast以598K、286K、217K requests位列第二、第三和第四。从市场份额来看，NVIDIA以1.38M requests占据 55.6%的份额，位居第一；Cohere以1.1M requests占据 44.4%的份额，位列第二。

视频生成类模型调用量保持稳定，调用量为129K requests，环比上周无增减。在Video Leaderboard前五名中，Google的Veo3.1Fast以42Krequests位列第一；ByteDance的 Seedance2.0以21Krequests位居第二；Google的Veo3.1、Veo3.1Lite以18Krequests并列第三；xAI的Grok Imagine Video以7.78Krequests位居第五。从市场份额来看， Google以78Krequests占据 $60.6\%$ 的份额，位居第一；ByteDance以32Krequests占据 $25.0\%$ ，位列第二；xAI、KwaiVGI、Alibaba则分别以8K、6K、4Krequests，对应占据 $6.0\%$ 、


4.7%、3.3%的市场份额。

语音生成类模型调用量显著增长，调用量为1.29M requests，环比上周增加 40.22%。在 Speech Leaderboard 前五名中，Google的 Gemini 3.1 Flash TTS Preview以845K requests位居第一；Hexgrad的Kokoro 82M以330K requests位列第二；xAI的Grok Voice TTS 1.0以79K requests位列第三；Microsoft的MAI-Voice-2以29K requests位列第四；Mistral AI的Voxtral Mini TTS以4.25K requests位列第五。从市场份额来看，Google以845K requests占据 65.5%的份额，位居第一；Hexgrad以330K requests占据 25.6%，位列第二； xAI、Microsoft、Mistral AI则分别以79K、29K、4K requests，对应占据 6.1%、2.2%、 0.3%的市场份额。

语音转写类模型调用量大幅回落，调用量为3.51M requests，环比上周减少 49.5%。在 Transcription Leaderboard 前五名中，OpenAI的 Whisper Large V3 Turbo 以 1.02M requests 位列第一；OpenAI的 Whisper Large V3以960K requests位列第二；OpenAI的 GPT-4o Mini Transcribe以493K requests位列第三；NVIDIA的 Parakeet TDT 0.6B v3以 350K requests位列第四；Qwen的 Qwen3 ASR Flash以257K requests位列第五。从市场份额来看，OpenAI以2.61M requests占据 74.5%的份额，位居第一；NVIDIA以350K requests占据 10.0%，位列第二；Qwen、Mistral AI、Microsoft则分别以257K、176K、58K requests，对应占据 7.3%、5.0%、1.7%的市场份额。

• 统计口径说明：以上数据均来源于 OpenRouter。基于官方统计口径调整，当前 Rankings 采用 Token 与 Request 两套统计维度：其中，仅 Tokens 规模 Leaderboard 仍以模型 Token 消耗量为统计口径，其余类目榜单及市场份额板块则统一采用 Request 调用量为统计口径，两者统计维度不同，不宜直接对应或进行横向比较。

7月6日，腾讯正式发布混元大模型Hy3。该模型采用MoE架构，最大支持上下文长度达 256K Token。价格方面，该模型延续了高性价比的普惠定位：输入1元/百万Tokens、输出4元/百万Tokens，输入命中缓存0.25元/百万Tokens。同时，该模型已接入WorkBuddy、 CodeBuddy、元宝等多款产品，并将陆续于OpenRouter、Hermes等海外平台上线。

近期，华为技术有限公司副总裁、华为数据通信产品线总裁王雷于行业分享大会上指出，当前国内Token的实际流通效率仅为 60%，其余 40%的价值在传输过程中因丢包、时延抖动和数据损耗而被无谓消耗，产业整体效率仍有极大的优化空间。

7月8日，中国工程院院士邬贺铨于第二十五届中国互联网大会上指出，大模型虽然开启了AI时代，但智能体才是补齐精准度短板的关键所在。同时，邬贺铨院士预测，到2030年，国内对话类Token流量占总量比例将从2025年的约 50%下降至 12%，而智能体及智能体相关服务的流量占比将攀升至 75%。

近期，中国电信、中国移动、中国联通三大运营商负责Tork绕经营分别发表主题演讲，三家运营商在研判中一致认为，人工智能正引发全方位、革命性的产业Token，正逐步成为智能时代重构价值分配的核心计量单位，并深刻重塑着传统产业的分工格局与经营逻辑。


图表1：Tokens规模Leaderboard（Token消耗量为统计口径）


资料来源：OpenRouter，华鑫证券研究

图表2：文本类模型市场份额占据示意图（Request调用量为统计口径）


资料来源：OpenRouter，华鑫证券研究

1.2、数据跟踪：阿里云百炼推出企业级 Agentic RAG,

腾讯云发布原存储底座 Agent Bucket

2026年7月7日，阿里云百炼知识库推出企业级 Agentic RAG服务 Knowledge Studio。该服务提供多模态搜索回答、Agentic Search及多库混合检索问答等能力，支持最多15个知识库联合检索。

核心能力方面，该服务通过 Agentic Search 实现智能化检索，突破了传统 RAG 方案在复杂问题推理方面准确率较低的局限，能够循环完成意图理解、任务拆解、知识检索与结果验证的全流程。同时，Agentic Search 内置六种检索工具，包括语义搜索、章节浏览、章节精读、页面浏览、SQL 执行及文件获取，并具备 15 个知识库联合检索的能力。用户可根据业务需求为每个知识库设置权重，系统会根据检索结果自动更换策略、拆分子问题、切换检索工具进行重试，直至获得可靠结果。

在回答生成阶段，该服务可通过 Agentic Generation反复验证检索结果，思考与检索过程全程可见。此外，该服务支持引用图片、表格、文档等多模态内容，所有信息均标注来源文档、段落及页码，用户可一键查看原文，确保答案可追溯、可核查。

当前，百炼RAG已同吉利汽车、友邦人寿进行深度合作，其核心能力已支持MCP、Skill、


CLI调用，Qoder、Codex、Dify等Agent工具均可直接接入。

与此同时，腾讯云于7月9日正式发布Agent Bucket，该产品面向AI Agent场景打造原生存储底座，旨在为亿级Agent提供独立的云端空间，统一存放用户上传的资料以及 Agent生成的报告、图片、代码等各类工作产物。

针对传统存储方案在Agent场景中的短板，Agent Bucket在Bucket之下引入Space作为独立单元，为每个Agent或用户配备专属访问凭证、容量配额和读写限速，使资源隔离从依赖代码逻辑升级为系统原生能力，从而支持精细到单个Agent的资源管理，并在高并发场景下自动实现负载均衡，避免单点热点瓶颈。

在体验层面，Agent Bucket将目录管理、搜索、分享、回收站等通用能力前置到存储层，支持基于 SHA-256的秒传去重、POSIX文件系统语义以及多模态检索能力，开发者无需额外构建文件管理系统即可实现完整功能。

针对 Agent 高频读写场景，Agent Bucket 引入 GooseFS 数据加速能力，通过分布式缓存减少远端访问，提高响应速度，同时采用冷热分层策略在性能与成本之间取得平衡。

目前，该服务已搭载于WorkBuddy、QClaw、ClawPro等腾讯Agent应用中，并服务于华硕和东风日产等客户。

1.3、产业动态：OpenAI正式发布GPT-5.6系列大模型

2026年7月10，OpenAI正式面向所有用户发布GPT-5.6系列模型。该系列采用天体命名体系，共包含三个版本，其中，旗舰模型Sol（太阳）专攻硬核编程、知识工作、网络安全和科学领域，适用于高要求的智能体任务，均衡型模型Terra（大地）主打高效日常工作，轻量经济型模型Luna（月亮）则以高性价比满足大批量任务需求。

在编程能力方面，官方将 Sol 称为迄今最强编程模型。数据显示，在 Artificial Analysis Coding Agent Index测试中，Sol在 max推理模式下取得80分，刷新SOTA纪录，较 Claude Fable 5高出2.8分，同时输出Token不到Fable5半数、耗时缩减逾半、预估成本降低约三分之一。与此同时，该系列其他模型，Terra表现优于Fable5，Luna则显著领先于Opus4.8，两者均以远低于竞争对手的算力与成本投入，实现了同等乃至更优的编程任务表现。

图表3：Artificial Analysis Coding Agent Index测试结果横向对比图


资料来源：新智元，华鑫证券研究


在考验命令行长程工程的Terminal-Bench2.1评测中，Sol同样刷新了行业最佳成绩。具体来看，Sol标准模式取得 88.8%的得分，开启Ultra模式后进一步提升至 91.9%，而 Claude Fable 5仅为 83.1%。

图表4：Terminal-Bench2.1测试结果横向对比图


资料来源：新智元，华鑫证券研究

在端到端知识工作领域，Sol同样表现亮眼。该模型在BrowseComp、OSWorld测评中分别取得 92.2%、62.6%的得分，两项成绩均刷新SOTA。其中，在OSWorld2.0测试中，Sol较 Opus4.8节省了 85%的输出Token。

图表5：BrowseComp、OSWorld测试结果横向对比图


资料来源：新智元，华鑫证券研究


此次，GPT-5.6新增了两档推理设置：max档在原有的xhigh模式之上进一步延长模型的思考时间；ultra档则默认同时启动四个Agent协同处理任务，面对复杂问题时最多可扩展至十六个，通过投入更多算力换取更优结果与更快完成速度。在BrowseComp、SEC-Bench Pro、Terminal-Bench2.1三项评测中，ultra模式表现尤为突出一一启用并行Agent后，“分数一耗时”曲线整体向左上方移动，得分更高的同时速度更快。

图表6：GPT-5.6 Sol不同推理模式测试结果横向对比图


SEC-Bench Pro (Multi-Agent)


Terminal-Bench 2.1 (Multi-Agent)


资料来源：新智元，华鑫证券研究


除此之外，官方特别指出，GPT-5.6具备加速AI研究的能力，研究员可借助它完成故障诊断、训练系统优化、实验执行与结果解读等全流程工作。内测数据显示，每位活跃研究员的日均输出Token量已达到GPT-5.5最高水平的两倍以上。过去半年间，OpenAI内部编程推理研究算力份额增长了100倍，内部Agent的Token用量则增长了约22倍。在针对递归自我改进能力的内部评测中，Sol的得分较GPT-5.5高出16.2分。

图表7：递归自我改进（RSI）测试结果横向对比图


资料来源：新智元，华鑫证券研究

在定价策略上，OpenAI采用了分层定价方案，按每百万Token计费。旗舰模型Sol的输入价格为5美元、输出价格为30美元；均衡型模型Terra为输入2.5美元、输出15美元；轻量型模型Luna为输入1美元、输出6美元。横向对比来看，Claude Fable5的输入价格为10美元、输出价格为50美元，整体定价水平显著高于GPT-5.6全系产品。


2、AI 应用动态：NotionAI 周时长环比 +9.54%，SpaceXAI 发布 Grok 4.5

2.1、周流量跟NationAI 周时长环比+9.54%

本期（2026.7.4-2026.7.10）AI相关网站流量数据：访问量前三位分别为ChatGPT （1202.0M）、Bing（834.0M）和 Gemini（609.9M），访问量环比增速第一为 Github （2.30%）；平均停留时长前三位分别为 Character.AI（00:16:05）、Discord（00:11:13）和 Kimi（00:07:55）；平均停留时长环比增速第一为 NotionAI（9.54%）。

图表8：2026.7.4-2026.7.10AI相关网站流量

应用

应用类型

归属公司

周平均访问量(M)

访问量环比

平均停留时长

时长环比

ChatGPT

聊天机器人

OpenAI

1202.0

-1.96%

6:22

1.87%

Bing

搜索

微软

834.0

0.07%

7:14

-0.23%

Gemini

聊天机器人

谷歌

609.9

-2.48%

7:05

-0.23%

Canva

在线设计

Canva

183.4

-0.65%

5:58

0.85%

Discord

游戏社区

微软

149.4

-0.13%

11:13

0.00%

Github

代码托管

微软

142.2

2.30%

6:20

-0.26%

Character.AI

聊天机器人

Character.AI

38.43

-0.83%

16:05

2.66%

Deepl

翻译工具

DeepL

23.84

-2.49%

2:28

0.68%

Perplexity

AI搜索

Perplexity

23.37

-3.07%

4:23

-0.38%

Kimi

聊天机器人

Moonshot AI

8.47

-3.77%

7:55

-1.04%

QuillBot

释义工具

QuillBot

7.00

-5.00%

2:53

0.58%

NotionAI

文本/笔记

Notion

2.60

-27.48%

6:42

9.54%

文心一言

聊天机器人

百度

0.29076

-23.56%

2:40

-6.43%

资料来源：similarweb，华鑫证券研究

2.2、产业动态：SpaceXAI发布Grok4.5，实现响应速度和成本效益双突破

2026年7月9日，SpaceXAI正式发布了Grok4.5。该模型在数万块英伟达GB300上完成了训练，专为编码任务和自主智能体应用而生。其在工程方面的整体表现与GPT-5.5不相上下，并紧贴Opus4.8的水平。在AAAI测试中，其取得了第四名的排位，并在Harvey智能体基准测试中拔得头筹。


从公布的基准测试成绩来看，Grok4.5展现出了一流的工程实力。在SWE Bench Pro中，它取得了 64.7%的解决率，超越了Opus4.7的 64.3%。在Terminal Bench2.1测试中，其得分为 83.3%，几乎与GPT-5.5持平。而在DeepSWE1.0基准上，它同样以 62.0%的成绩超过了Opus4.8。马斯克在评价该模型时坦言，其内部评估显示Grok4.5的综合能力大致与Opus4.7相当，但核心竞争力在于其远超对手的响应速度。

图表9：Grok4.5在各项测试中的表现


资料来源：新智元，华鑫证券研究

Grok 4.5卓越的性能表现，根植于其独特且高强度的训练范式。研发团队在数据工程层面投入了巨大精力，对海量的原始语料执行了极为严格的过滤、去重与质量筛选流程，确保模型吸收的每一份数据都具备高度的信息密度和专业性。与此同时，RL的重心被聚焦于一个常被忽视的指标——“单Token智能度”。与Cursor的深度整合成为了整个训练飞轮中的关键转折点，模型在训练过程中消化了数以万亿计的来自Cursor的真实开发交互数据。这些数据不仅包含了代码本身，更记录了人类开发者与代码库、开发工具及AI助手之间复杂的互动模式。同时，其训练栈针对高度异步任务进行了专门优化，能够支持智能体连续数小时执行长周期、多步骤的复杂工程任务。

图表10：SpaceXAI对Grok4.5的训练

Grok 4.5 was trained across tens of thousands of NVIDIA GB300 GPUs, with training and stability techniques designed for large-scale runs. Beyond raw token volume, we invested heavily in data filtering and curation: deduplication, quality scoring, and domain-focused selection so that the data mixture stayed high-coverage and high-signal.

Grok 4.5的训练使用了数万块NVIDIA GB300 GPU，并采用了专为大规模训练而设计的训练与稳定性技术。除了原始 token数量外，我们还在数据过滤与整理方面投入了大量资源：包括去重、质量评分以及面向特定领域的数据筛选，以确保训练数据组合兼具高覆盖率和高信息密度。公众号·新智元

资料来源：新智元，华鑫证券研究


然而，Grok4.5真正的突破在于其高效的推理速度和Token利用效率。该模型的推理速度高达每秒80个Token，官方宣称其超越了Flash类模型。在解决SWE Bench Pro中的同等任务时，Grok4.5平均仅需输出15954个Token即可完成，而Opus4.8处理同一问题则平均需要消耗高达6.7万个Token，前者仅为后者的四分之一不到。这种效率直接转化为成本优势，其输入Token定价为每百万个2美元，输出Token为每百万个6美元，定价低于市场上十几美元的同类顶级模型。

图表11：Grok4.5的Token利用效率


资料来源：新智元，华鑫证券研究

图表12：Grok4.5的定价


资料来源：新智元，华鑫证券研究


3、AI融资动向：Prime Intellect完成 1.3亿美元A轮融资，投后估值达10亿美元

2026年7月8日，AI基础设施公司Prime Intellect宣布完成1.3亿美元A轮融资，投后估值达10亿美元，正式跻身独角兽行列。本轮融资由知名风投机构Radical Ventures领投，Nvidia Ventures、Intel Capital、Dell Technologies Capital、 Iconiq等多家机构跟投。此外，Perplexity、Box、Harvey、Cognition、Mercor等多家知名公司创始人以天使投资人身份参与其中。

该公司成立于2024年，致力于帮助企业摆脱对OpenAI、Anthropic等外部AI实验室的依赖，赋予其自主训练和部署定制化AI Agent系统的能力。在传统模式下，企业若要将AI深度融入核心业务流程，通常需将自有数据托管至第三方模型平台，这不仅存在数据泄露的风险，也可能因服务商模型迭代滞后或服务突然下线等策略调整而陷入被动。Prime Intellect正是瞄准这一痛点，通过提供全栈开发平台，让企业能够安全、自主地掌控AI技术栈，避免受制于外部供应商的不可控变动。

Prime Intellect的独特之处，在于其将顶级AI实验室所具备的能力进行系统整合，构建为一套一站式开发平台。该平台本身为一套全栈AI Agent开发体系，集成了三类核心能力，其中包括计算资源接入、强化学习框架和模型评估工具，同时采用模块化设计，使企业客户能够根据实际需求灵活选用组件，无需从零搭建复杂的技术架构。

当前，Prime Intellect年化收入运行率已达1亿美元，主要客户包括金融科技公司Ramp、自动化工作流工具提供商Zapier，以及Flapping Airplanes等企业。其中， Ramp借助该平台构建了一款可在电子表格中检索信息的AI Agent，其准确率超越了前沿模型，运行速度更快，成本仅为几分之一。

公开信息显示，本轮融资资金将主要用于三大方向：一是扩大工程师团队，持续优化平台性能；二是加强与芯片厂商及云服务提供商的合作，构建开放技术联盟；三是拓展全球市场，重点布局亚太和欧洲地区。

图表13：上周AI初创公司融资动态

应用

应用类型

领投方

融资轮

融资额

目前累计融资额

目前估值

Prime Intellect

AI基础设施

Radical Ventures

A轮

1.3亿美元

超1.5亿美元

10亿美元


Norm

AI法律

Khosla Ventures

C轮

1.2亿美元

超2亿美元

12亿美元

Bespoke Labs

AI智能体

WingVC

A轮

3175万美元

4000万美元

未披露

资料来源：wind，Saasverse，华鑫证券研究


4、行情复盘

上周（2026.7.6-2026.7.10日），AI应用指数/AI算力指数/万得全A/中证红利日涨幅最大值分别为 2.67%/3.55%/2.42%/2.06%，AI应用指数/AI算力指数/万得全A/中证红利日跌幅最大值分别为-1.79%/-2.4%/-1.66%/-1.42%。AI算力指数内部，浪潮信息以 34.92%录得上周最大涨幅，火炬电子以-30.45%录得上周最大跌幅。AI应用指数内部，视源股份以 36.8%录得上周最大涨幅，领益智造以-15.87%录得上周最大跌幅。

图表14：上周（2026.7.6-2026.7.10日）指数日涨跌幅


资料来源：wind，华鑫证券研究

图表15：上周（2026.7.6-2026.7.10日）AI算力指数内部涨跌幅度排名


资料来源：wind，华鑫证券研究


图表16：上周（2026.7.6-2026.7.10日）AI应用指数内部涨跌幅度排名


资料来源：wind，华鑫证券研究


5、投资建议

近期CPO板块产业验证持续加速。英伟达在近期与花旗的访谈中重申，用于Scale-out网络的CPO已通过Spectrum-X实现量产，并将于今年晚些时候进一步披露客户采用细节，公司明确表示CPO在Scale-out网络中的客户接受度较高。供应链层面，大立光董事长林恩平在6月股东会上宣布，计划9月前完成首条光纤阵列（FA）自动化试产线架设，并在7月 9日法说会上证实，已有一家客户提出FA量产订单需求，预计本月送样，客户将以最快速度推进认证。同日，北美测试设备厂商Aehr披露获得核心硅光子学客户的追加量产订单，采购一套全自动化FOX-XP $ ^{\circled{2}} $晶圆级老化（WLBI）系统，用于支持AI光互连及超大规模数据中心硅光子器件的大规模量产老化测试，CPO产业链正逐步进入实质性兑现阶段。

伴随海外云厂商Q2业绩陆续披露，其资本开支指引有望进一步明朗，叠加CPO产业验证持续落地，我们认为CPO作为光互连升级的核心方向，产业趋势明确，三季度产业验证节奏有望稳步推进。

中长期，建议关注专注于功率半导体及模拟芯片测试系统研发的联动科技 （301369.SZ）、专注于半导体等高端制造业的罗博特科（300757.SZ）、新能源业务高增并供货科尔摩根等全球电机巨头的唯科科技（301196.SZ）、AI智能文字识别与商业大数据领域巨头的合合信息（688615.SH）、深耕工业AI与软件并长期服务高端装备等领域头部客户的能科科技（603859.SH）。

图表17：ficonTEC2025年年中至今公告订单

签约日期

客户/描述

业务类型

金额

折合人民币

2025/6/20

美国某头部公司A及其子公司

光电子封测设备

约1,710万欧元

约1.36亿元

2025/7/11

美国某头部公司B及其子公司

光电子封测设备

约1,418万美元

约0.98亿元

2025/9/3

瑞士某头部公司C的子公司

全自动硅光子封装整线设备或服务

约946.50万欧元

约0.75亿元

2025/10/21

武汉驿路通科技股份有限公司

光纤预制及组装线相关自动化设备

约900万美元

约0.62亿元

2026/1/6

瑞士某头部公司C的子公司

第二条全自动OCS(光交换机)封装整线设备及服务

约770.00万欧元

约0.61亿元

2025/9/24-2026/1/26

以色列的纳斯达克上市的头部公司E

单面晶圆测试设备及服务

约921.60万美元

约0.64亿元

2026/3/13

暂未披露

双面晶圆测试设备及服务

约608.09万欧元

约0.48亿元

2026/3/19-2026/3/25

纳斯达克上市的公司F及其子公司

耦合设备及服务(可用于可插拔硅光高速光模块封装程核心环节的量产)

约6亿元人民币

约6亿元


2026/4/1

纳斯达克上市的公司F

耦合设备及服务（可用于可插拔硅光高速光模块封装程核心环节的量产）

约3,570万美元

约2.46亿元

2026/4/8-2026/5/1

纽约证券交易所上市的公司B的子公司

耦合设备及相关服务

约2680万美元

约1.83亿元

2026/4/8-2026/5/1

纳斯达克上市的公司F

视觉检测设备、高精度激光bar条封装设备及相关服务

约3226万美元

约2.20亿元

总金额

约17.93亿元

资料来源：Wind，公司公告，华鑫证券研究

图表18：重点关注公司及盈利预测

公司代码

名称

2026-07-15

EPS

PE

投资评级

股价

2025

2026E

2027E

2025

2026E

2027E

300757.SZ

罗博特科

495.50

-0.30

0.30

0.60

-1651.67

1651.67

825.83

买入

301196.SZ

唯科科技

106.41

2.53

3.34

3.98

42.06

31.86

26.74

买入

301369.SZ

联动科技

204.99

0.48

1.08

2.62

427.06

189.81

78.24

买入

603859.SH

能科科技

41.72

0.92

1.21

1.50

45.35

34.48

27.81

买入

688615.SH

合合信息

107.21

3.24

4.22

5.25

33.09

25.41

20.42

买入

资料来源：Wind，华鑫证券研究

6、风险提示

1) AI底层技术迭代速度不及预期。2）政策监管及版权风险。3）AI应用落地效果不及预期。4）推荐公司业绩不及预期风险。


中小盘&北交所组介绍

任春阳：华东师范大学经济学硕士，6年证券行业经验，2021年11月加盟华鑫证券研究所，从事计算机与中小盘行业上市公司研究

周文龙：澳大利亚莫纳什大学金融硕士

何春玉：金融学士、理学硕士，2023年8月加盟华鑫证券研究所。

证券分析师承诺

本报告署名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师，以勤勉的职业态度，独立、客观地出具本报告。本报告清晰准确地反映了本人的研究观点。本人不曾因，不因，也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收到任何形式的补偿。

证券投资评级说明

股票投资评级说明：

投资建议

预测个股相对同期证券市场代表性指数涨幅

1

买入

>20%

2

增持

10%-20%

3

中性

-10%-10%

4

卖出

<-10%

行业投资评级说明：

投资建议

行业指数相对同期证券市场代表性指数涨幅

1

推荐

>10%

2

中性

-10%-10%

3

回避

<-10%

以报告日后的12个月内，预测个股或行业指数相对于相关证券市场主要指数的涨跌幅为标准。

相关证券市场代表性指数说明：场以沪深300指数为基准；新三板市场

以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以恒生指数为基准；美国市场以道琼斯指数为基准。


免责条款

华鑫证券有限责任公司（以下简称“华鑫证券”）具有中国证监会核准的证券投资咨询业务资格。本报告由华鑫证券制作，仅供华鑫证券的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。

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