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中信建投:AI产业链景气度传导持续 看好存储、算力租赁服务等环节的发展
智通财经APP获悉,中信建投发布研报称,KimiK3发布,国产开放权重模型开始参与全球能力边界和商业定价权竞争;后续重点观察完整权重开放后的社区部署规模、API调用量以及付费转化。台积电(TSM.US)业绩超预期并上调全年收入指引,此前下游芯片、服务器、交换机相关公司业绩预告同样表现亮眼,AI硬件链条景气度传导持续,最终体现在模型侧持续迭代与应用落地,继续看好GPU、CPU、存储、高速网络及算力租赁服务等环节。
中信建投主要观点如下: 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM
KimiK3正式发布,国产模型在参数规模、长程Agent和知识工作能力上进一步逼近全球前沿。月之暗面于2026年7月16日发布KimiK3,模型总参数规模达到2.8万亿,采用MoE架构,原生支持视觉理解和100万Token上下文,重点面向软件工程、深度研究、复杂知识工作及多模态内容生成。目前K3已接入Kimi、KimiWork、KimiCode和官方API,公司计划于7月27日前开放完整模型权重,若按期完成,将成为全球参数规模最大的开放权重模型。K3发布意味着国产模型竞争继续从低成本和局部能力追赶,转向模型规模、架构创新与复杂任务交付能力的综合竞争。
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架构创新与规模扩张并行,K3通过极稀疏MoE和混合线性注意力支撑三万亿级参数。K3采用StableLatentMoE架构,896个专家中每个Token仅激活16个,并引入KimiDeltaAttention和AttentionResiduals两项核心技术:前者通过混合线性注意力降低长序列计算开销,后者允许模型在不同网络深度之间选择性调用历史表征,改善超深网络中的信息传递效率。在此基础上,QuantileBalancing、Per-HeadMuon、SiTU和GatedMLA分别优化专家负载、注意力头训练和激活控制,官方披露K3相较K2实现约2.5倍的整体扩展效率提升。训练侧从SFT阶段开始引入量化感知训练,采用MXFP4权重和MXFP8激活,兼顾超大规模模型训练稳定性和后续硬件适配效率。
前端编程与长程Agent表现突出,K3的能力提升已从单轮代码生成延伸至复杂工程交付。K3在FrontendCodeArena中获得1679分,位列全球第一,并在品牌营销、参考图设计、数据分析、消费产品、模拟和内容创作工具等七个细分领域中的六项排名第一。ArtificialAnalysis7月17日评测显示,K3在IntelligenceIndex中获得57分,位列第三,仅次于ClaudeFable5和GPT-5.6Sol,高于ClaudeOpus4.8和GPT-5.5;在长程知识工作AA-Briefcase中获得1547Elo,排名第二。工程案例方面,K3可持续执行GPUKernel优化,从零构建MiniTriton编译器,并在48小时自主运行中利用开源EDA工具完成芯片设计、优化和验证,反映其工具调用、代码执行、视觉反馈和长时间任务规划能力明显增强。
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独立实测验证前端和代码能力,推理速度、稳定性与使用成本仍有优化空间。据科技媒体测评,K3在前端开发中形成“代码生成—运行截图—视觉识别—代码修改”的闭环,并可利用100万Token上下文处理大型代码仓库和跨文件开发任务(量子位);在复用相同提示词的3D前端测试中认为,K3在页面完成度、视觉效果和交互设计上优于GPT-5.6系列,同时在需求冲突识别、结构性Bug定位和长程资料研究中表现较强,但部分复杂前端任务耗时接近1小时,首轮运行、移动端适配和可视化工程仍可能需要多轮修复;模型在意图不明确时也存在过度主动的问题(光子星球)。整体而言,K3已进入全球第一梯队,但产品体验、输出速度和复杂任务成功率仍将决定其商业化上限。
性能跃升推动定价显著上移,K3开始由低价竞争转向按前沿能力定价。K3官方API价格为每百万Token缓存命中输入0.30美元、普通输入3美元、输出15美元,对应国内价格约为2元、20元和100元;相比K2.7Code,普通输入和输出价格分别提升约2.2倍和2.75倍,即达到前代的约3.2倍和3.75倍。ArtificialAnalysis测算,K3完成单项IntelligenceIndex任务的平均成本约0.94美元,接近GPT-5.6Sol的1.04美元,但约为ClaudeOpus4.8的52%。价格上移一方面反映长程推理和Agent任务的资源消耗明显增加,另一方面也表明国产模型厂商开始尝试依靠能力差异获取商业溢价,而非持续依赖低价API扩大调用规模。
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单位Token成本持续下降,复杂任务驱动的总算力消耗仍有望扩张。月之暗面建议K3采用64张及以上加速卡组成的超节点进行部署,100万Token上下文、896专家MoE、视觉闭环和时间Agent运行,对GPU算力、HBM容量、高速互联、CPU调度、KVCache及存储系统提出更高要求。KDA、量化感知训练和前缀缓存可以降低单位Token推理成本,但推理深度、输出长度、工具调用轮次和任务持续时间同步上升,单位任务消耗的Token和基础设施资源仍可能增加。
台积电法说会再超预期,上调全年收入指引。7月16日,台积电发布2026Q2财报,单季度实现营收1.27万亿新台币、同比增长36%、环比增长12%,美元口径营收402亿美元达到此前指引上限,毛利率67.7%、营业利润率60.3%均高于指引上限,归母净利润7066亿新台币、同比增长77.4%,显著高于市场预期。从结构看,应用领域方面HPC收入环比增长20%,收入占比提升至66%,智能手机业务环比下降4%;制程方面,2nm已首次贡献约3%的晶圆收入,3nm、5nm、7nm则分别贡献30%、33%、11%,预计三季度起2nm制程将陡峭爬坡。得益于CSP客户的旺盛需求,台积电将2026年美元收入增速指引由“高于30%”上修至“略高于40%”,同步将全年资本开支由520亿-560亿美元大幅上调至600亿-640亿美元,其中70%-80%投向先进制程,10%-20%投向先进封装、测试与光罩,并明确指出AI需求正由GPU扩散至数据中心CPU、定制ASIC、网络芯片,先进封装产能仍然紧张。指引方面,Q3的收入指引为446-458亿美元,对应环比增长约12%、同比增长约37%;利润端由于2nm制程陡峭爬坡以及海外产能扩张,预计将对下半年毛利率形成3-4个百分点的稀释,毛利率指引为65-67%。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM
AI产业链景气度传导持续,国产芯片与服务器厂商业绩高增。近期,AI算力产业链部分企业发布中报业绩预告,均实现高速增长。芯片侧,海光信息预计2026H1营收85亿-93亿元、同比增长55.56%-70.20%,归母净利润17亿-18.3亿元、同比增长41.50%-52.32%,剔除股份支付影响同比增长74.27%-84.71%,表明国产CPU+DCU方案受益于国产算力自主可控与AI基础设施建设。服务器及互联侧,浪潮信息预计2026H1归母净利润26.00亿-31.00亿元、同比增长226%-288%,其中Q2单季归母净利润19.95亿-24.95亿元、同比增长494%-643%,显示AI服务器与超节点放量已开始显著抬升盈利能力;工业富联预计2026H1归母净利润234亿-244亿元、同比增长93%-101%,其中云服务商AI服务器营业收入同比增长超过230%,800G以上数据中心交换机出货量同比增长1.4倍,AI算力投入已从单纯服务器采购外溢至高速互联基础设施。“晶圆代工—先进封装—国产芯片—AI服务器—网络互联”AI硬件链条景气度传导持续。
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总结:KimiK3发布,国产开放权重模型开始参与全球能力边界和商业定价权竞争;后续重点观察完整权重开放后的社区部署规模、API调用量以及付费转化。台积电业绩超预期并上调全年收入指引,此前下游芯片、服务器、交换机相关公司业绩预告同样表现亮眼,AI硬件链条景气度传导持续,最终体现在模型侧持续迭代与应用落地,继续看好GPU、CPU、存储、高速网络及算力租赁服务等环节。
风险提示:
应收账款坏账风险;行业竞争加剧;国际环境变化影响。
(小编:财神)
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