英伟达推出AVO智能体技术，Gemma4开启端侧智能新纪元

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)

-6.0

-8.3

22.5

沪深300

-1.4

-3.0

25.9

市场表现


一计算机行业周报

资料来源：Wind，华鑫证券研究

相关研究

1、《计算机行业点评报告：英伟达 （NVDA）：Blackwell量产驱动业绩增长，数据中心仍是AI主线》2026- 04-03

2、《计算机行业点评报告：DUOL：用户增长与订阅变现共振，AI产品线继续抬升长期空间》2026-04-03

3、《计算机行业点评报告： Spotify：用户与盈利双升，广告修复与产品扩张共振》2026-04-02

投资要点

算力：算力租赁价格平稳，英伟达推出AVO智能体技术

2026年3月26日，英伟达发布智能体式变异算子AVO技术，以自主编码智能体替代传统进化搜索方式，构建全流程自主优化闭环。该技术在 BlackwellB200GPU上对注意力内核自主迭代优化，性能显著超越 cuDNN与 FlashAttention-4，可快速迁移至 GQA场景。

AI应用：Discord周访问量环比+3.52%，Gemma4开启端侧智能新纪元

2026年4月3日，谷歌DeepMind发布了全新的开源模型系列 Gemma4。Gemma4系列基于与Gemini3同源的技术打造，涵盖了从适合端侧设备的2B版本到可在单张计算卡上运行的高性能31B版本，四个尺寸全部开源，试图实现对不同部署场景的全覆盖。

AI融资动向：Starcloud完成1.7亿美元A轮融资 2026年3月，太空数据中心企业Starcloud完成1.7亿美元 A轮融资，估值达11亿美元，成为YC成长最快的独角兽，累计融资2亿美元。本轮由Benchmark与EQT领投，资金用于卫星研发、制造基地建设、团队扩张及发射采购。

投资建议

年2026月31日，智谱发布上市后首份2025年全年业绩财报。财报显示，公司全年实现总收入7.24亿人民币，同比增长131.9%，稳居国内大模型公司收入规模首位，综合毛利率达 41%，远超行业水准；MaaS商业飞轮全面运转，MaaSAPI平台实现ARR17亿元（约2.5亿美金），同比提升60倍，毛利率同比提升近5倍至 18.9%，盈利能力显著改善。业务拆分看，企业级通用大模型业务实现收入3.66亿元，占总收入的 50.4%。企业级智能体业务收入从上年的0.47亿元增至1.66亿元，增长248.8%，收入占比达 22.9%。开放平台及API平台业务从上年的0.48亿元增至1.90亿元，增幅高达 292.6%，收入占比提升至 26.3%。截至2026年3月，智谱平台的注册企业及用户已突破400万，服务全球超218个国家及地区，其GLMCodingPlan付费开发者超24.2万，2026年3月推出的ClawPlan上线20天订阅用户突破40万。当前的GLM模型已


全面部署于 Google VertexAI、AWSBedrock、Fireworks、Cerebras 等全球顶尖云服务商，并入驻 OpenRouter、Vercel等国际主流模型聚合平台，智谱已成为国内付费 Token 消耗量最高的厂商之一。从技术层面来看，公司依托自研 Slime框架提升异步强化学习效率，为 GLM-5-Turbo 模型研发提供支撑；同时 GLM-5 实现国产芯片软硬协同优化，通过量化策略降低显存占用与部署成本，在国产硬件平台达成国际顶级芯片等效推理性能，形成技术与算力自主可控的一体化体系。公司的模型性能优势显著，2026年一季度API提价 83%后调用量仍保持增长，客户需求持续旺盛。本次智谱最新财报验证了模型能力向商业价值的有效转化，其 API 大幅提价后调用量仍增，验证了优质模型是应用层付费的基础。随着行业从同质化接入转向依托强基座的差异化落地，头部应用的盈利空间将被打开，业绩兑现与毛利改善的确定性将显著提升。基于此，我们维持对AI应用板块的看好。

中长期，建议关注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

2026-04-08股价

EPS

PE

投资评级

2024

2025E

2026E

2024

2025E

2026E

300757.SZ

罗博特科

475.28

0.41

-0.30

0.30

1159.22

-1584.27

1584.27

买入

301196.SZ

唯科科技

104.48

1.76

2.53

3.34

59.36

41.30

31.28

买入

603859.SH

能科科技

38.82

0.78

0.96

1.18

49.77

40.44

32.90

买入

688615.SH

合合信息

179.59

4.01

3.24

4.22

50.54

55.43

42.56

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，英伟达推出 AVO 智能体技术 ... 4

1.1、Tokens 跟踪 ... 4

1.2、数据跟踪：全球云厂商集体涨价 ... 5

1.3、产业动态：英伟达推出 AVO 智能体技术 ... 6

2、AI 应用动态：DISCORD 周访问量环比+3.52%，GEMMA 4 开启端侧智能新纪元 ... 8

2.1、周流量跟踪：Discord 周访问量环比+3.52% ... 8

2.2、产业动态：从口袋到工作站全覆盖，Gemma 4 开启端侧智能新纪元 ... 8

3、AI 融资动向：GRANOLA 完成 1.25 亿美元 C 轮融资 ... 11

4、行情复盘 ... 12

5、投资建议 ... 14

6、风险提示 ... 15

图表目录

图表 1: TOKENS 规模 LEADERBOARD ... 4

图表 2: 市场份额占据示意 ... 5

图表 3: EVO 与 AVO 对比差异示意图 ... 6

图表 4: AVO 原理示意图 ... 6

图表 5: MHA 结果对比示意图 ... 7

图表 6: 2026.3.28-2026.4.3AI 相关网站流量 ... 8

图表 7: GEMMA 4 在 MODELPERFORMANCEVSSIZE 与 ARENAMODELRANKINGS 中的表现 ... 9

图表 8: GEMMA 4 在多个测试中的表现 ... 9

图表 9: GEMMA 4 包含的四款模型 ... 10

图表 10: 上周 AI 初创公司融资动态 ... 11

图表 11: 上周（2026.3.30-2026.4.3 日）指数日涨跌幅 ... 12

图表 12: 上周（2026.3.30-2026.4.3 日）AI 算力指数内部涨跌幅度排名 ... 12

图表 13: 上周（2026.3.30-2026.4.3 日）AI 应用指数内部涨跌幅度排名 ... 13

图表 14: FICONTEC2025 年年中至今公告订单 ... 14

图表 15: 重点关注公司及盈利预测 ... 15


1、算力动态：算力租赁价格平稳，英伟达推出AVO智能体技术

1.1、Tokens跟踪

根据 OpenRouter 公开数据，2026年3月30日至2026年4月5日，周度 token消耗量有所上升，调用量为27T，环比上周 18.94%。在 tokens 规模 leaderboard 前五名中，qwen的 Qwen3.6Plus(free)以4.6Ttokens 位居榜首，xiaomi 旗下的 MiMo-V2-Pro 以3.08Ttokens位居第二；qwen的 Qwen3.6Plus(free)以1.64T位列第三；stepfun的 Step3.5Flash的以 1.26T位列第四；minimax旗下的 MiniMaxM2.7以1.19Ttokens位居第五。

从市场份额维度来看，qwen以1.78Ttokens占据 39.6%的份额，稳居首位；google以 430B占据 9.5%，位列第二；OpenAI、Anthropic、Minimax则分别以397B、372B、 328Btokens，对应占据 8.8%、8.2%、7.3%的市场份额。

据OpenRouter最新数据，中国AI大模型周调用量已连续五周超过美国，在3月30日-4月5日这一周达到12.96万亿Token，环比涨幅31.48%，而同期美国为3.03万亿Token，中国是美国的4.28倍；该时段全球大模型周调用量榜单中，前6名均为中国模型。小米MiMo-V2-Pro于3月31日公布最新成绩，在OpenRouter平台周Token消耗量达4.19万亿，拿下日、周、月三榜榜首；该模型在TextArena评测跻身全球前五，小米宣布未来三年AI领域投入超600亿元。4月阿里Qwen3.6-Plus发布仅1天，日调用量突破1.4万亿Token，成为OpenRouter首个单日Token的模型，刷新全球单日单模型调用纪录，其智能体与编程能力表现突出。两款国产模型接连破纪录，彰显中国大模型在全球应用市场的领先地位。

图表1：tokens规模leaderboard


1.

Qwen3.6 Plus (free) by qwen

4.6T tokens new

6.

DeepSeek V3.2 by deepseek

1.19T tokens ↓4%

2.

MiMo-V2-Pro by xiaomi

3.08T tokens ↓22%

7.

Claude Sonnet 4.6 by anthropic

1.03I tokens ↓0%

3.

Qwen3.6 Plus Preview (free) by qwen

1.64T tokens new

8.

Claude Opus 4.6 by anthropic

1.02T tokens ↑2%

4.

Step 3.5 Flash (free) by stepfun

1.26T tokens ↓16%

9.

Gemini 3 Flash Preview by google

980B tokens ↑1%

5.

MiniMax M2.7 by minimax

1.19T tokens ↓7%

10.

MiniMax M2.5 by minimax

848B tokens ↓7%

资料来源：OpenRouter，华鑫证券研究


图表2：市场份额占据示意


资料来源：OpenRouter，华鑫证券研究

1.2、数据跟踪：全球云厂商集体涨价

近期国内云计算市场迎来大规模调价浪潮，3月以来阿里云、腾讯云、百度智能云等头部厂商相继上调AI算力、云存储及大模型服务价格，部分产品涨幅最高超 400%，AI算力紧缺与硬件成本上涨推动行业进入集体涨价周期，价格战逻辑逐步转向成本传导式定价。在此行业背景下，火山引擎与京东云接连释放明确信号，选择逆势坚守价格稳定，与行业趋势形成鲜明对比。

京东云方面，公司延续3月公开承诺，全系核心云产品价格保持稳定，不新增涨价项；同时对数据库、中间件等多款PaaS产品推出专项优惠，平均降幅超 16%，最高降幅达 40%，依托低成本运营体系支撑普惠低价策略，承诺 $ 7\times 24 $小时技术支持等服务质量不打折。

火山引擎方面，4月2日，公司总裁谭待在媒体采访中回应近期云涨价潮时明确表示，涨价只是部分厂商的行为。火山引擎对每一代模型的定价均经过严谨设计，定价后长期保持稳定，企业客户更应关注端到端完成业务的整体成本，而非单纯追求单Token低价，低能力模型即便单价低，也会因Token消耗过量造成浪费。

背景来看，2026年3月，阿里云、百度智能云、腾讯云已相继官宣上调AI算力、存储及大模型服务价格，行业进入结构性调价周期。此次火山引擎、京东云的差异化定价策略，标志着国内云计算市场告别单一价格竞争，转向价值定价、成本可控的高质量发展新方向。


1.3、产业动态：英伟达推出AVO智能体技术

2026年3月26日，英伟达发布全新研究成果，正式提出智能体式变异算子（AVO），该技术以自主编码智能体替代传统进化搜索中的固定变异、交叉与人工启发式方法，实现了无需人工干预的自主进化优化，在GPU算子优化领域展现出超人类智能的表现，成为软件工程“盲编程”发展的重要里程碑。

传统基于大语言模型的进化搜索框架，仅能将模型作为固定流程内的候选代码生成器，无法主动查阅资料、测试代码、解读反馈与提前修正策略，难以适配需深度迭代的顶级硬件优化任务。AVO突破这一局限，将自主导向的代码智能体升级为进化操盘手，智能体可自主查阅历史方案、领域知识库与评估工具，自主规划、实施、测试并修正代码，在长周期运行中持续迭代改进。

图表3：EV0与AV0对比差异示意图


Figure 1: EVO vs AVO: Comparison between prior evolutionary search frameworks (e.g. FunSearch, AlphaEvolve, and related LLM-augmented evolutionary approaches) and the proposed Agentic Variation Operator. Left: Prior approaches follow a fixed pipeline where the LLM is confined to a single-turn generation step or a predefined workflow, with sampling and evaluation controlled by the framework. Right: AVO replaces this pipeline with an autonomous AI agent that iteratively plans, implements, tests, and debugs across long-running sessions, with direct access to previous solutions, evaluation utilities, tools, and persistent memory.

资料来源：机器之心，华鑫证券研究

在技术实现上，AVO以深度智能体替代固定变异流程，依托规划能力、持久记忆与工具调用能力，形成完整自主闭环：智能体可读取CUDA编程指南、PTX架构文档等专业资料，基于性能分析器定位瓶颈，自主完成代码修改、编译运行、正确性校验、性能评估与问题修复，全程无需人工介入。

图表4：AVO原理示意图


Figure 2: Illustration of the Agentic Variation Operator (AVO).

资料来源：机器之心，华鑫证券研究

在NVIDIABlackwellB200GPU的多头注意力（MHA）内核优化任务中，AVO在无人工干预的情况下连续自主运行7天，探索超500个优化方向，迭代出40个内核版本，在BF16精度


下实现1668TFLOPS的吞吐量，较英伟达cuDNN库最高提升 3.5%，较FlashAttention-4最高提升 10.5%。该优化技术具备出色泛化能力，仅需30分钟自主适配即可迁移至分组查询注意力（GQA）场景，性能较cuDNN最高提升 7.0%，较FlashAttention-4最高提升 9.3%。

图表5：MHA结果对比示意图



Figure 3: Multi-head attention forward-pass prefilling throughput (TFLOPS) on NVIDIA B200 with head dimension 128, 16 heads, and BF16 precision. Batch size and sequence length are varied with a fixed total of 32k tokens.

资料来源：机器之心，华鑫证券研究

AVO智能体实现了硬件级底层推理，优化覆盖寄存器分配、指令流水线调度、负载分布等内核设计核心层面。其关键优化技术包括三项：一是无分支累加器重缩放，通过消除条件分支、替换轻量级内存屏障，消除warp同步开销，使非因果注意力吞吐量提升 8.1%；二是纠错与张量核心（MMA）流水线重叠，重构执行依赖关系，将顺序执行转为交叠执行，减少硬件空闲等待；三是跨warp组寄存器重新平衡，依据性能分析数据重新分配2048个寄存器预算，解决运算组寄存器不足导致的内存溢出问题，进一步提升 2.1%性能。

AVO不仅突破了GPU算子优化的瓶颈，更为AI芯片、深度学习底层生态及各类算力密集型科学工程领域的自动化系统优化，开辟了全新技术路径。


2、AI应用动态：Discord周访问量环比 +3.52%，Gemma4开启端侧智能新纪元

2.1、周流量跟踪：Discord周访问量环比+3.52%

本期（2026.3.28-2026.4.3）AI相关网站流量数据：访问量前三位分别为ChatGPT （1254.0M）、Bing（812.9M）和 Gemini（604.7M），访问量环比增速第一为 Discord （3.52%）；平均停留时长前三位分别为 Character.AI（00:17:12）、Discord（00:10:54）和 Kimi（00:08:16）；平均停留时长环比增速第一为 QuillBot（0.60%）。

图表6：2026.3.28-2026.4.3AI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

1254.0

-2.03%

5:51

0.00%

Bing

搜索

微软

812.9

-0.68%

7:55

-0.21%

Gemini

聊天机器人

谷歌

604.7

1.04%

7:11

-0.69%

Canva

在线设计

Canva

209.9

-3.67%

5:56

0.00%

Github

代码托管

微软

148.1

2.49%

6:38

0.00%

Discord

游戏社区

微软

141.3

3.52%

10:54

0.46%

Character.AI

聊天机器人

Character.AI

42.92

3.22%

17:12

-0.39%

NotionAI

文本/笔记

Notion

41.14

0.34%

8:01

0.00%

Perplexity

AI搜索

Perplexity

36.05

-2.33%

4:45

0.35%

DeepI

翻译工具

DeepL

27.37

-2.91%

2:25

0.00%

QuillBot

释义工具

QuillBot

10.92

-0.27%

2:49

0.60%

Kimi

聊天机器人

Moonshot AI

9.27

-4.38%

8:16

-2.55%

文心一言

聊天机器人

百度

0.54

-13.06%

2:33

-2.55%

资料来源：similarweb，华鑫证券研究

2.2、产业动态：从口袋到工作站全覆盖，Gemma4开启端侧智能新纪元

2026年4月3日，谷歌DeepMind发布了全新的开源模型系列Gemma4。Gemma4系列基于与Gemini3同源的技术打造，涵盖了从适合端侧设备的2B版本到可在单张计算卡上运行的高性能31B版本，四个尺寸全部开源，试图实现对不同部署场景的全覆盖。


Gemma4在各项能力上出现了显著提升，其中31B Dense在ArenaAI文本榜单上取得了开源第三的成绩，Elo评分达到1452。排在前面的两个模型参数量分别超过600亿和1000亿，这意味着Gemma4仅以31B的规模进入了原本属于更大体量模型的竞争区间。此外， 26B参数的MoE模型在推理时仅激活38亿参数，Elo评分达到1441，位列开源第六。这种参数效率的提升，使得小体量模型能够与数倍于自身规模的对手抗衡。

图表7：Gemma4在Model Performance VS Size与Arena Model Rankings中的表现


资料来源：新智元，华鑫证券研究

从具体任务的表现来看，Gemma4相比前代几乎实现了全面压制。在数学推理方面， AIME2026测试中Gemma4取得了 89.2%的成绩，而Gemma3仅为 21.2%，提升了68个百分点。在编程能力上，LiveCodeBench测试中Gemma4达到 80%，前代只有 29.1%，差距明显。在智能体相关的t2-bench测试中，Gemma4获得了 86.4%，而Gemma3仅有 6.6%。此外，在多语言推理和知识问答等基准测试中，Gemma4也普遍实现了约 40%的性能增长。

图表8：Gemma4在多个测试中的表现


资料来源：新智元，华鑫证券研究

Gemma4系列的四个模型各有侧重。每个尺寸都提供了base和instruction-tuned两个版本。其中E2B和E4B主要面向端侧设备，与谷歌Pixel团队、高通、联发科进行了联合优化，使得这些模型能够在手机、树莓派、Jetson Orin Nano等设备上离线运行，且延迟接近零。而31B和26B版本则面向开发者工作站和服务器，31B追求极致的输出质量，26B则依靠MoE架构在推理时仅激活少量参数，从而实现更快的响应速度，特别适合需要低延迟的智能体应用场景。对于开发者而言，31B模型的bfloat16权重可以放入一张80GB显存的H100加速卡中，量化后的版本可以在消费级显卡上运行。值得一提的是，Gemma4还支持 TurboQuant压缩算法。


图表9：Gemma4包含的四款模型

模型

有效参数

总参数

上下文窗口

定位

Gemma4E2B

23亿

51亿

128K

手机/IoT

Gemma4E4B

45亿

80亿

128K

手机/边缘设备

Gemma426BMoE

38亿激活

260亿

256K

低延迟推理

Gemma431B Dense

310亿

310亿

256K

最强质量/微调基座

资料来源：新智元，华鑫证券研究

在架构设计方面，Gemma4高效整合了三个经过验证的技术。首先是逐层嵌入技术，传统Transformer中每个token在输入层获得一个嵌入向量后，后续所有层都基于这个初始表示进行计算，这要求嵌入层一次性打包所有信息。逐层嵌入则为每一层都配备了一个专属的低维信号通道，每个token在每一层都能收到由token身份信息和上下文信息共同生成的定制化向量。由于PLE的维度远小于主隐藏层，计算开销很小，但每一层都获得了专属的调节能力，这一设计在小模型上效果尤其明显。其次KV共缓存，最后几层不再自己计算Key和Value投影，而是直接复用前面层的KV张量，同类型的注意力层共享同一组KV状态。这使得推理时的显存占用和计算量都有所下降，对长上下文生成和端侧部署尤为有利。第三是交替注意力机制，模型交替使用局部滑动窗口注意力和全局全上下文注意力，小模型采用512token的滑动窗口，大模型采用1024token。这三个设计的共同目标都是让每一个参数尽可能高效地被利用。

Gemma4全系列都能够处理图像和视频输入，其中E2B和E4B还额外兼容音频。相比上一代，视觉编码器做了两个关键升级：一是支持可变宽高比，不再强制裁切图片；二是提供了五档可配置的图像token预算，开发者可以根据场景在速度和精度之间自由取舍，低预算适合图像分类和描述，高预算适合OCR和文档解析。在实际测试中，Gemma4展示了多项多模态能力。在GUI元素检测任务中，给定一张网页截图并询问某个按钮的位置，四个尺寸的模型都能以JSON格式返回精确的边界框坐标，无需特殊提示词。在视频理解方面，用一段现场演唱会视频测试，E4B不仅能准确描述舞台画面，还能从音轨中提取歌词主题；26B和31B虽然不具备音频输入能力，但对纯视觉内容的理解同样准确，甚至能识别出屏幕上显示的赞助商品牌名。在音频转写任务中，E4B对英文演讲的转写几乎完美，标点和断句都很自然，E2B偶尔会出现幻觉但整体可用。在多模态函数调用方面，给出一张曼谷寺庙的照片并询问所在城市及当地天气，四个尺寸都正确识别出曼谷，并自动调用了天气查询工具。这种函数调用能力是从训练阶段就内置的，基于此前发布的FunctionGemma研究成果，能够处理多轮多工具的智能体工作流，与以往依靠提示词引导模型进行工具调用的方式有本质区别。


3、AI融资动向：Granola完成1.25亿美元C轮融资

2026年3月31日，太空数据中心企业Starcloud宣布完成1.7亿美元A轮融资，估值达11亿美元，成为YC历史上成长最快的独角兽。本轮由Benchmark与EQT联合领投，麦格理资本、NFX、YC、776Ventures等参投，叠加此前融资，公司累计融资达2亿美元。资金将用于Starcloud-3卫星研发、制造基地建设、团队扩张及发射合同采购，加速轨道算力基础设施落地。

Starcloud专注近地轨道太空数据中心，攻克太空AI算力的能源与冷却瓶颈，利用太空无限太阳能实现可持续计算。公司已创造多项行业第一：成功将NVIDIAH100送入轨道、完成首次太空AI训练与轨道推理，算力提升百倍。年内将发射Starcloud-2，搭载超大散热器，发电能力为初代100倍，可承载商业云与边缘负载，并开展太空比特币挖矿，已与AWS、GoogleCloud、NVIDIA建立合作。

作为太空计算赛道先行者，Starcloud仅用21个月完成卫星从设计到发射，依托技术突破与高效执行力领跑市场。本轮融资后，公司将进一步扩大在轨算力规模，破解地球数据中心能耗与用地限制，为AI产业提供全新算力供给路径，引领云计算迈向太空时代。

图表10：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

Starcloud

AI算力基础设施

Benchmark、EQT

A轮

1.7亿美元

2亿美元

11亿美元

Replit

AI技术服务

Georgian

D轮

4亿美元

4亿美元

90亿美元

GranolaAI

AI企业服务

IndexVentures

C轮

1.25亿美元

1.92亿美元

15亿美元

资料来源：wind，Saasverse，华鑫证券研究


4、行情复盘

上周（2026.3.30-2026.4.3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 2.24%/3.35%/1.78%/0.92%，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-2.87%/-4.31%/-1.46%/-1.66%。AI算力指数内部，光迅科技以 6.97%录得上周最大涨幅，英维克以-10.2%录得上周最大跌幅。AI应用指数内部，华盛昌以 15.8%录得上周最大涨幅，亿纬锂能以-17.13%录得上周最大跌幅。

图表11：上周（2026.3.30-2026.4.3日）指数日涨跌幅


资料来源：wind，华鑫证券研究

图表12：上周（2026.3.30-2026.4.3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13：上周（2026.3.30-2026.4.3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

2026年3月31日，智谱发布上市后首份2025年全年业绩财报。财报显示，公司全年实现总收入7.24亿人民币，同比增长131.9%，稳居国内大模型公司收入规模首位，综合毛利率达41%，远超行业水准；MaaS商业飞轮全面运转，MaaSAPI平台实现ARR17亿元（约2.5亿美金），同比提升60倍，毛利率同比提升近5倍至18.9%，盈利能力显著改善。业务拆分看，企业级通用大模型业务实现收入3.66亿元，占总收入的50.4%。企业级智能体业务收入从上年的0.47亿元增至1.66亿元，增长248.8%，收入占比达22.9%。开放平台及API平台业务从上年的0.48亿元增至1.90亿元，增幅高达292.6%，收入占比提升至26.3%。截至2026年3月，智谱平台的注册企业及用户已突破400万，服务全球超218个国家及地区，其GLMCodingPlan付费开发者超24.2万，2026年3月推出的ClawPlan上线20天订阅用户突破40万。当前的GLM模型已全面部署于Google VertexAI、AWSBedrock、Fireworks、Cerebras等全球顶尖云服务商，并入驻OpenRouter、Vercel等国际主流模型聚合平台，智谱已成为国内付费Token消耗量最高的厂商之一。从技术层面来看，公司依托自研Slime框架提升异步强化学习效率，为GLM-5-Turbo模型研发提供支撑；同时GLM-5实现国产芯片软硬协同优化，通过量化策略降低显存占用与部署成本，在国产硬件平台达成国际顶级芯片等效推理性能，形成技术与算力自主可控的一体化体系。公司的模型性能优势显著，2026年一季度API提价83%后调用量仍保持增长，客户需求持续旺盛。本次智谱最新财报验证了模型能力向商业价值的有效转化，其API大幅提价后调用量仍增，验证了优质模型是应用层付费的基础。随着行业从同质化接入转向依托强基座的差异化落地，头部应用的盈利空间将被打开，业绩兑现与毛利改善的确定性将显著提升。基于此，我们维持对AI应用板块的看好。

中长期，建议关注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14：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

总金额

约11.44亿元

资料来源：Wind，公司公告，华鑫证券研究

图表15：重点关注公司及盈利预测

公司代码

名称

2026-04-08

EPS

PE

投资评级

股价

2024

2025E

2026E

2024

2025E

2026E

300757.SZ

罗博特科

475.28

0.41

-0.30

0.30

1159.22

-1584.27

1584.27

买入

301196.SZ

唯科科技

104.48

1.76

2.53

3.34

59.36

41.30

31.28

买入

603859.SH

能科科技

38.82

0.78

0.96

1.18

49.77

40.44

32.90

买入

688615.SH

合合信息

179.59

4.01

3.24

4.22

50.54

55.43

42.56

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&主题&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

陶欣怡：毕业于上海交通大学，于2023年10月加入团队。

倪汇康：金融学士，2025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：A股市场以沪深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

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