2026年7月27日，全球AI算力與記憶體產業迎來重磅產業訊號。在海外高端AI產業峰會上，韓國官方正式公佈新一輪跨國AI產業合作計畫，三星、SK海力士兩大全球記憶體龍頭，與輝達、博通等美國頭部科技企業達成五年中長期戰略合作諒解備忘錄，整體合作框架規模高達9500億美元，折合人民幣約6兆元。 不同於普通商業簽約，本次合作由國家級產業規劃背書，是當前全球AI產業鏈最大規模的跨界協同動作，核心圍繞HBM高頻寬記憶體供應、AI伺服器硬體配套、下一代記憶體晶片研發、算力中心共建等多維度展開。消息一經發佈，迅速引爆科技與資本市場，也標誌著全球AI算力軍備競賽再度升級，高端記憶體稀缺時代全面到來。 需要釐清的是，本次9500億規模並非一次性剛性採購訂單，而是未來五年雙向合作的整體體量預估，包含晶片供貨、技術聯合研發、算力基建共建、上下游資源協同等內容，屬於產業意向框架，後續落地規模將隨產能、市場節奏動態調整。但即便如此，這份協議的產業指向意義依然極強，意味著全球頂級AI企業正在提前鎖定未來數年的高端記憶體產能。 當前AI產業的競爭邏輯，早已從單純比拚GPU算力，轉向算力+記憶體的綜合實力比拚。隨著大模型參數持續擴容、多模態訓練常態化、超算叢集持續擴建，傳統記憶體頻寬已經無法滿足高階AI的運行需求，HBM高頻寬記憶體成為高端AI伺服器的剛需核心部件。

中國大模型，拿回定價權。 頭圖來源｜視覺中國 7月16日晚9點，距離WAIC（世界人工智慧大會）開幕不到24小時，月之暗面（Kimi）突然“空降”發佈Kimi K3，搶走了最大的焦點。 Kimi K3最具顛覆性的標籤，是其2.8兆的參數規模。作為全球首款兆級開源大模型，K3支援100萬Token上下文窗口，在多項主流測評中得分超過了GPT-5.6、Fable 5。不少AI一線從業者評論：在全模態、長上下文、複雜的任務場景裡，Kimi K3在國內斷層式領先。

摘要 2026年AI產業完成從底層算力租賃向Token工業化生產的範式躍遷，Token工廠成為新一代智算中心核心載體。 全球智算規模2024年末已達5693EFlops，同比激增64.7%，IDC預測2026年全球AI伺服器市場規模突破1500億美元，國內MaaS市場Token消耗量將達4萬兆次，2024-2030年復合增速高達1154.9%，兆級算力市場正式打開上行空間。 算力中心上游作為Token生產的物理底座，覆蓋AI晶片、伺服器整機、高速互聯、溫控供電、機房基建配套五大硬核賽道，決定Token單位生產成本、吞吐量與供給上限，是本輪AI產業周期中確定性最強的"賣鏟人"環節。

一、摘要（核心結論） HBM（高頻寬儲存器）依託3D堆疊與矽通孔技術實現頻寬指數級躍升，是當前AI算力硬體領域價值密度最高、供需矛盾最突出的核心環節。結合TrendForce、高盛、Gartner等海內外權威機構測算，2025-2026年全球HBM市場規模將攀升至330-660億美元，儲存三大原廠將70%新增產能傾斜HBM賽道，但行業供需失衡格局難以扭轉，2026年產能缺口仍維持50%以上，高盛更是將本次短缺定義為過去15年最嚴重的儲存晶片供應短缺。 當前行業形成“海外原廠壟斷—國內封測突破—材料國產替代—裝置賣鏟受益”的四層產業格局。海外龍頭技術壁壘穩固，三星電子HBM相關收入同比增長三倍；國內產業鏈迎來集中兌現期，封測龍頭長電科技、通富微電先進封裝產能滿載，材料端華海誠科、分銷端香農芯創業績爆發式增長，裝置端ASMPT、北方華創訂單量持續高增。 行業現階段處於產能建設向業績兌現轉換的黃金窗口期，疊加國產替代加速、AI資本開支擴容雙重驅動，產業鏈企業迎來訂單、價格、利潤三重共振。本文深度拆解HBM技術架構、市場供需、全球競爭格局，全面梳理A股及港股核心上市公司，明確投資優先順序，並客觀提示行業潛在風險，為資本佈局提供參考。

進入2026年一季度，全球半導體行業徹底告別此前的去庫存周期，迎來顛覆性轉折。從上游晶圓代工、關鍵裝置材料，到中游儲存晶片、模擬晶片、功率器件，再到下游封測與終端應用，全產業鏈掀起罕見漲價潮，疊加AI算力需求指數級增長、國產技術持續突破，半導體產業正邁入“量價齊升”的超級周期，兆美金市場規模提前到來，全球產業格局迎來深度重構。一、史上罕見！全產業鏈漲價潮來襲，部分品類漲幅超100%2026年開年，半導體行業就迎來了前所未有的全品類漲價浪潮，超50家國內外頭部廠商密集發佈調價通知，覆蓋晶圓代工、儲存、模擬、MCU、功率半導體、被動元件等全環節，不再是單一品類的周期波動，而是行業供需反轉、成本上漲、地緣因素多重共振的結果。儲存晶片成為漲價領頭羊，受AI大模型、資料中心算力需求爆發驅動，三星NAND Flash漲幅突破100%，DRAM產品漲幅達60%-70%，SK海力士部分LPDDR產品漲幅逼近100%，HBM高頻寬記憶體更是供不應求，交期持續拉長，成為本輪漲價的核心引擎。模擬晶片與MCU成漲價重災區，德州儀器開啟年內第二次全面漲價，數字隔離器、電源管理IC等核心產品最高漲幅達85%，亞德諾、恩智浦等國際巨頭同步提價，國內芯海科技、中微半導等本土廠商也跟進10%-50%的漲幅，車規級晶片受新能源汽車需求回暖影響，漲價勢頭尤為強勁。上游晶圓代工與封測環節同步跟進，台積電連續第四年上調先進製程價格，2nm工藝漲幅約50%，中芯國際等本土晶圓廠也調整8英吋成熟製程價格；英飛凌、安森美等功率半導體廠商，村田、國巨等被動元件廠商，均因原材料、能源、物流成本上漲，紛紛上調產品價格，部分電感、電阻漲幅達5%-35%，全產業鏈成本壓力持續傳導。二、AI算力成核心驅動力，兆半導體市場提前落地此前行業預測2030年全球半導體市場突破兆美金，而根據SEMI（國際半導體產業協會）最新資料，這一目標有望在2026年底提前實現。2025年全球半導體銷售額已達7917億美元，同比增長25.6%，2026年預計增至9750億美元，同比大漲23%，距離兆關口僅一步之遙，而這一切的核心驅動力，正是AI算力的爆發式增長。AI大模型推理與訓練需求激增，讓全球資料中心利用率達到歷史峰值，GPU、HBM、伺服器CPU等高端晶片供需嚴重失衡。2026年全球AI基礎設施支出將達到4500億美元，推理算力佔比首次超過70%，海量的算力需求直接拉動半導體全產業鏈產能擴張，晶圓廠裝置支出持續加碼，2026年全球半導體裝置支出預計增至1260億美元，先進製程、先進封裝賽道迎來爆發式增長。在3月底落幕的SEMICON/FPD China 2026展會上，全球1500家半導體企業齊聚上海，展出最新技術與產品，展會規模再創新高，直觀展現了AI驅動下半導體產業的火熱態勢。AI不再是單一的應用場景，而是成為貫穿半導體設計、製造、封測全環節的核心主線，重塑整個產業的增長邏輯。三、國產半導體加速突圍，從“可用”邁向“高端”在全球產業鏈重構、漲價潮與供應鏈安全需求的多重推動下，國產半導體產業迎來關鍵戰略窗口期，不再侷限於低端替代，而是向著高端製程、核心裝置、先進材料領域全力突破，產業話語權持續提升。技術成果集中落地，中微公司一口氣推出四款覆蓋矽基和化合物半導體的關鍵工藝新品，拓荊科技發佈針對Chiplet異構整合和HBM應用的3DIC系列裝置，中科飛測展出15款高端質量控制裝置，國產半導體裝置廠商逐步打破海外壟斷，實現從單點突破到全流程覆蓋的跨越。中科院發佈“香山”開源處理器、“如意”原生作業系統，啟動下一代“昆明湖”架構研發，聯合數十家企業建構本土晶片生態，築牢產業自主根基。產能與市場份額穩步提升，中國大陸已連續六年保持全球第一大半導體裝置投資市場，預計2027年裝置投資市場份額接近全球30%。到2030年，中國半導體產能將佔全球32%，在22-40奈米主流製程領域，2028年市場份額將達到42%，長江儲存、中芯國際、華潤微等本土龍頭，在儲存、晶圓代工、功率半導體領域逐步掌握定價權，跟隨國際廠商同步調價，標誌著國產晶片在全球產業鏈的地位實現質的飛躍。同時，“十五五”規劃將半導體產業列為核心戰略領域，政策、資本、人才全方位傾斜，疊加海外廠商漲價、供應鏈不穩定，下游終端企業加速供應鏈多元化，國產替代從“可選項”變為“必選項”，車規級、工控、AI終端等高端領域的國產滲透速度持續加快。四、行業新格局：區域化、本土化，機遇與挑戰並存本輪半導體超級周期，不僅是市場規模的增長，更是全球產業鏈格局的重構。地緣政治因素推動產業“去全球化”，區域化、本土化供應鏈成為主流趨勢，美洲、歐洲紛紛加大半導體產業投資，而中國憑藉龐大的市場需求、完整的產業鏈配套與持續的技術突破，成為全球半導體增長的核心引擎。對於行業而言，本輪漲價潮雖會給下游消費電子、汽車、工控等終端帶來短期成本壓力，但也加速了行業優勝劣汰，倒逼企業技術升級與供應鏈最佳化。對於國產半導體廠商來說，這是前所未有的發展機遇，更是實現從“跟跑”到“並跑”“領跑”的關鍵階段。未來，AI算力需求仍將持續釋放，儲存革命、先進製程、先進封裝將成為行業競爭焦點，國產半導體在核心裝置、高端晶片、關鍵材料領域的突破，將決定全球產業格局的走向。2026年，註定是半導體行業的變革之年，也是國產晶片的崛起之年，兆市場的新征程已經開啟，屬於中國半導體的黃金時代正在到來。結語半導體作為科技產業的“糧食”，始終是全球科技競爭的核心賽道。2026年的行業巨變，既是周期反轉的必然，也是技術創新的結果。站在產業新起點，本土半導體企業唯有持續深耕技術、完善產業鏈生態，才能抓住這一輪超級周期機遇，在全球格局中牢牢佔據一席之地，讓中國芯真正走向世界。 (SEMI半導體研究院)

技術的真正意義，不在於其孤立的機械成就，而在於它如何被整合進生活的整體，並在此過程中擴散至整個社會機體，從而改變文明的質感。—— 劉易斯·芒福德，《技術與文明》2026年的春節，國產AI領域呈現出一種莫名的“折疊感”。一邊是社交媒體上關於DeepSeek“變冷淡”的討論。使用者發現，這個曾在去年春節期間以“平替OpenAI”姿態破圈的先行者，如今的對話風格變得極其精簡、機械，甚至拒絕在廢話上浪費那怕一個Token。另一邊，中國網際網路大廠們在春節檔已經開啟了熱戰模式：阿里通義千問豪擲數億元請全國人民喝“AI奶茶”，字節跳動的Seedance 2.0以電影級的視訊生成能力席捲創作者圈、就連馬斯克都不斷在X上保持關注，騰訊元寶、百度文心的“搶紅包”更是一浪接替一浪。如果說 2024 年和 2025 年是 AI 的“幻覺期”，人們沉浸在 AGI 即將降臨的狂喜與恐懼中；那麼 2026 年的春節，則標誌著AI正式跨越了那道名為“有用性”的鴻溝，真正成為一次產業革命。回想2025年末AI泡沫的討論。今天我需要思考的是，冷熱之間，到底正在發生什麼？01DeepSeek拒絕討好型人格先來看國產AI黑馬DeepSeek。在AI產品裡，存在一種根深蒂固的“討好型人格”。為了讓大模型說出貼心、得體、充滿人情味的“漂亮話”，開發者往往需要通過大規模的RLHF（基於人類反饋的強化學習）對模型進行精密微調。這意味著什麼？意味著需要僱傭海量的標註員去對齊人類的感性偏好，消耗巨大的算力去磨平邏輯中的棱角。對於大多數旨在成為“超級助理”的產品來說，這種討好是通往C端市場的入場券。但DeepSeek選了另一條路。回看DeepSeek的崛起，梁文鋒曾有過無數次機會將其打造成一個“國民級App”。在2025年春節DeepSeek震驚全球、流量如潮水般湧入時，如果按照傳統的網際網路邏輯，他們完全可以迅速推出社交裂變功能、搶佔辦公套件市場、引入各種生活服務介面，甚至通過狂砸廣告來留住那些被“平替”概念吸引而來的泛使用者。但他選擇了極度的克制。到今天為止，DeepSeek的介面依然保持著一種近乎簡陋的極簡主義，沒有冗餘的社交入口，沒有華麗的行銷活動。這種拒絕，源於梁文鋒更大的戰略野心：他想做的從來不是AI時代的超級流量入口，而是AI時代的“核動力引擎”。從目前來看，在DeepSeek的邏輯裡，看起來更希望的是把每一分算力都應該被消耗在邏輯鏈條的推理（CoT）上，而不是消耗在客套話和語氣助詞上。這種“機械感”和“冷淡”，本質上是思維透明化的代價。這種對“思考質量”的極致追求，意味著它主動放棄了對泛C端使用者情緒的迎合，轉而尋求與那些真正需要解決複雜問題的開發者、科研工作者和極客們達成深層次的“邏輯共鳴”。當然，討好還是冷淡其實並無對錯，而意味著兩種不同的朝向AGI未來的探索道路。支援deepseek不提供情緒價值，但同時也不是說在否定情緒價值的重要性，而是生態分工位的不同。從產品視角觀察，梁文鋒想做的，大機率不是 AI 時代的超級流量入口，要不然，在去年春節Deepseek震驚全球時，他們就可以開始了。他希望的，應該是真的能突破技術極限，去探索 MoE（混合專家模型）的邊界，去嘗試在有限的資源下復現甚至超越 OpenAI 的推理能力。對於DeepSeek而言，使命不是做一個“好用的聊天機器人”，而是做一個“最聰明的智能引擎”。這是生態位的差異。02DS之外：紅包、奶茶、seedance2.0這就要繼續說回最近大廠的春節AI大戰。我們要意識到，今天的AI 產業正進入一個深度的分工期。在做面向C端的應用上，國內的網際網路大廠們——字節、阿里、騰訊、百度、美團——顯然更有經驗。他們擁有現成的流量入口、深厚的使用者心理積澱，以及極其成熟的營運體系。他們更懂得如何把 AI 變成一個貼心的助理、一個懂你的玩伴、或者一個高效的生產力工具。如果要求 DeepSeek 這樣一家極客色彩濃厚的技術公司，去和大廠比拚如何做“情緒價值”“場景落地”，這不僅是對人才的浪費，更是戰略上的錯位。大廠們擅長的是“降維打擊”，將成熟的技術包裝成絲滑的產品；而 DeepSeek 的價值在於“升維突破”，去攻克那些無人區裡的演算法難題。芒福德在《技術與文明》中強調，技術的真正價值在於其擴散過程，而大廠們恰恰是這一過程的超級加速器。首先是“奶茶、紅包、外賣”所代表的流量邏輯。對於絕大多數普通使用者來說，AGI的宏大敘事太過遙遠，但一杯實實在在的、由AI下單的奶茶外賣卻非常具體。大廠們深諳此道，他們擁有現成的流量入口、深厚的使用者心理積澱，以及極其成熟的營運體系。通過這些看似“沒技術含量”的玩法，AI正迅速從極客的玩物變成一種全民級的生活方式。其次是Seedance 2.0所代表的生產力飛躍。字節跳動最新發佈的Seedance 2.0，實現了單指令生成多場景、音畫同步的電影級視訊。這不再僅僅是“提供情緒價值”，而是將導演、攝影、剪輯的功能端到端地壓縮排一個模型中。這標誌著AI應用已經跨越了簡單的對話階段，進入了影視工業和社媒行銷的深水區。放眼全球AI競賽，中美兩國正在呈現出截然不同的演進範式。如果說矽谷更傾向於在“Scaling Law”的加持下追求全能型的通用智能，試圖一舉攻克算力與智慧的塔尖；那麼中國AI則正在呈現一種“多元突進”的混戰局面：一端是以DeepSeek為代表的技術原教旨主義，在算力受限的極限壓強下，通過演算法創新死磕推理深度與成本極限；另一端則是以大廠為核心的應用生態，利用全球最肥沃的商業土壤，將AI迅速轉化為奶茶、短劇、視訊工具等觸手及人的互動節點。這種分工不僅不是衰退，反而是一種極具韌性的系統性對抗。我們不應輕易否定任何一端。沒有DeepSeek式的底層突破，國產AI將永遠失去“入場券”，在全球算力競賽中淪為附庸；而如果沒有大廠在紅包、奶茶、Seedance 2.0上的應用突圍，領先的技術也將因缺乏商業閉環而枯萎，無法惠及普羅大眾。03真正的下半場從商業進化的視角看，這已經非常像技術周期進入下半場後的必然分化階段。幾乎可以斷定的是，大模型的“驚豔期”過去，市場開始進入殘酷的“重估期”：我們正在從對通用大模型的盲目崇拜，轉向對不同生態位的精準錨定。正如芒福德所言，一項技術的生命力最終取決於它的擴散能力與整合深度。DeepSeek的“冷”與大廠應用的“熱”，本質上是同一場技術革命在不同維度的硬核迴響。這種分化不僅標誌著中國AI企業戰略路徑的清晰化，更預示著一個多層次、差異化競爭的成熟生態正在形成。從技術發展的長軸來看，2026 年春節的這場分化並非偶然。在每一次科技革命的中段，都會出現類似的“重估期”：從對技術本身的崇拜，轉向對技術所創造的價值的重塑。當蒸汽機離開礦井，裝上車輪成為火車，裝入工廠成為織布機，將孤立的技術奇蹟擴散為全球貿易的毛細血管；當 TCP/IP 協議的爭論告一段落，真正的戰場便轉移到了瀏覽器、搜尋引擎與電子商務等具體應用場景。現在的AI革命正處於這個關鍵的“中段”。這意味著我們已經不再滿足於討論 AI “能做什麼”，而開始死磕 AI “在做什麼”。太陽底下無新事，這樣的場景，其實我們經歷過很多次。所以也沒有必要過於擔心AI對人類的替代，當年電燈出現時、汽車出現時，這種擔憂都出現過。但事實證明，人不是不被需要了，而是更加能夠發揮價值了。2026年春節的這場“冷熱交替”，是AI產業最為真實的成人禮。而值得慶幸的是，中國AI公司們，整體表現都不錯。 (深水研究)

國產AI大模型春節檔密集發佈。在智譜正式推出新一代旗艦模型GLM-5，Minimax亦上線Minimax 2.5。同時，DeepSeek已在網頁及App端進行模型的版本更新，上下文窗口由原有的128K直接提升至1M（百萬Token）等級，能夠單次完成處理一部長篇小說。《科創板日報》記者獲悉，阿里千問的Qwen 3.5、字節跳動的豆包大模型2.0預計也將在春節期間發佈。從已發佈的模型來看，程式設計和智能體能力成為重點。但隨著智能體任務複雜度提升，單次任務的token消耗在急劇增加。若無法進一步降低成本，將影響未來AI的規模化落地。▌MiniMax、智譜瞄準AI程式設計2月12日，MiniMax正式上線最新旗艦程式設計模型MiniMax M2.5。作為全球首個為Agent場景原生設計的生產級模型，其程式設計與智能體性能 (Coding & Agentic)比肩國際頂尖模型，直接對標 Claude Opus 4.6，支援PC、App、跨端應用的全端程式設計開發，尤其在Excel高階處理、深度調研、PPT等Office核心生產力場景中均處於行業領先（SOTA）地位。M2.5模型啟動參數量僅10B，在視訊記憶體佔用和推理能效比上優勢明顯，支援 100 TPS超高吞吐量，推理速度遠超國際頂尖模型。而智譜在前一日推出的旗艦模型GLM-5，同樣主攻程式設計與智能體能力。GLM-5參數規模由上一代的355B擴展至744B，啟動參數從32B提升至40B。內部評估顯示，GLM-5在前端、後端、長程任務等程式設計開發場景中，平均性能較上一代提升超20%，真實程式設計體驗逼近Claude Opus 4.5水平。由於GLM-5的超強表現，智譜在港股近四個交易日實現翻倍，從203港元今日最高漲至443港元，收盤價已經逼近Minimax。過去一年，AI程式設計發展迅猛。Anthropic此前發佈的《2026年智能體編碼趨勢報告》中指出，傳統軟體開發的遊戲規則正在被徹底改寫。一個曾預計需要4到8個月的項目，使用Claude大模型後僅用兩周就完成。《報告》明確指出，程式設計師這一職業並不會消失，但那些“只會寫程式碼”的程式設計師將逐漸被市場淘汰。Anthropic的CEO達里歐·阿莫代伊在一年前就曾預言：“未來3～6個月，AI將編寫90％的軟體程式碼。”如今，這一預言正逐步轉化為現實。這或將對傳統軟體行業帶來影響。業內分析認為，AI智能體可以直接呼叫軟體底層系統，這動搖了傳統軟體“按人頭訂閱”的盈利邏輯，推動行業向“按使用計費”的模式轉型。▌智能體成為最核心的競爭主線CIC灼識諮詢TMT行業相關分析師對《科創板日報》記者表示，國產大模型競爭已從單純的參數規模競賽，全面轉向以技術差異化、應用場景深耕與成本效率為核心的新階段。春節期間及近期，各廠商的發佈與迭代均圍繞此主線展開。除了騰訊元寶和阿里千問等推出的行銷活動帶動市場對生態側的關注，近期字節跳動發佈的Seedance2.0、DeepSeek的V4模型和MiniMax上線的Agent平台等，從技術細節來看，無論是基座模型還是Agent的更新，都反映出智能體工程（Agentic Engineering）成為技術路線的重要競技場，AI企業對於模型的推理效率和長期任務表現更加注重，從大模型廠商當下模型設計的實際來看，產品形態也越來越Agent導向。圖片由AI生成灼識諮詢分析師表示，通用大模型在複雜業務邏輯和專業知識場景中表現有限。智能體通過整合領域知識、工具呼叫、工作流編排等能力，能夠深入垂直場景，提供專業化、自動化的解決方案，真正實現生產力變革。經歷近幾年的發展，市場普遍對於AI在實際場景中能夠帶來的真實價值更加關注，智能體是連結模型與使用者場景的關鍵一步，自然也是競爭的焦點。IDC中國研究經理孫振亞認為，大模型的能力正在從純粹的生成式輸出向智能體能力進化。“可以看到，各家模型廠商都在程式碼、多模態、長上下文和工具呼叫能力上做針對性的最佳化。程式碼和工具呼叫能力讓模型能夠進行執行和操作，多模態能力讓模型的感知從文字擴展至圖文音視訊，長上下文讓模型能處理更多的環境和記憶資訊。這些能力是模型能不能在更多場景中幹活並產出價值的基礎，也是智能體能力的重要組成部分。”▌AI規模化落地仍要過成本關談及AI規模應用的挑戰，CIC灼識諮詢TMT行業相關分析師表示，國內AI生態在晶片、框架、模型、應用層仍存在一些碎片化問題，需要進一步統一。在成本方面，他指出，從B端（企業端）來看，儘管API呼叫成本下降，但企業若追求私有化本地部署，一次性硬體投入和長期維運成本依然高昂且需要明確的業務價值閉環來證明投資回報，企業端部署的投入產出比（ROI）仍舊需要進一步驗證。孫振亞也表示成本是一大挑戰。隨著智能體任務複雜度提升，模型需要處理的上下文越來越長，呼叫鏈路越來越深，單次任務的token消耗在急劇增加。成本降不下來，智能體就只能停留在高價值場景，很難真正普及。另外，可靠性也是瓶頸。灼識諮詢分析師稱，一些行業對於可靠性要求極高，當前技術未能完全消除幻覺。孫振亞同樣指出，當前AI在執行複雜任務時的穩定性還不夠，模型依然存在的幻覺問題，使得複雜場景下多步執行非常容易出現錯誤累積。如果沒有可靠性，就談不上規模化落地。而在治理與信任方面，孫振亞表示，隨著AI從輔助工具走向自主執行，權限管理、審計追溯、責任界定這些治理能力必須跟上。“企業敢不敢讓AI去做決策、出了問題誰來負責、AI的操作過程能不能被審計。這些解決了，AI才會真正在各行業大規模落地。”灼識諮詢分析師還指出，在敏感領域，資料出域安全、模型訓練資料的合規性與質量、以及智能體互動中的資料隱私保護，也是規模化落地的主要障礙之一。 (科創板日報)

一句話做“黃金礦工”遊戲、生成精美公司網站。春節將至，國產AI大模型之戰愈發火爆。短短1天多時間，DeepSeek、智譜、字節等多家廠商模型密集更新，MiniMax-M2.5正式上線，其重點提升了Agent和程式設計能力。▲MiniMax-M2.5已可選MiniMax AI相關負責人在X平台上發文稱，他想盡快發佈M2.5，已經迫不及待想回家過年了，但隨著他們投入的訓練計算增多，模型效果也越來越好，這是一個痛並快樂著的問題。▲MiniMax AI工程負責人Skyler Miao在X平台發文智東西第一時間體驗了MiniMax-M2.5在定時任務、網頁製作、調研報告撰寫、視訊生成、PPT製作等任務執行上的能力。從結果來看，網頁製作是其強項，尤其在可視化表達方面，網頁的視覺呈現效果較好，比如我可以一句話讓它生成一家公司的投資分析儀表盤。▲關於蘋果公司的可視化儀表盤分析網頁做一個“黃金礦工”網頁版遊戲，MiniMax-M2.5也可以給出不錯的結果。▲網頁版黃金礦工小遊戲定時任務方面，其可以按照要求按時完成任務，但不同任務呈現的結果質量有一定差異。此外，不論是PPT製作還是調研報告生成，其生成結果的詳實程度都較好，輸出篇幅較長。有X平台使用者提前三天拿到了內測資格，他發文稱，MiniMax-M2.5提升明顯，和Opus 4.6打的有來有回，其模型體積小，據傳Mac mini也能部署。他還曬出了MiniMax-M2.5製作的網頁版“macOS系統”。▲X平台使用者評價截至2月12日港股收盤，MiniMax股價漲幅14.62%，總市值1622億人民幣，其股價盤中曾一度漲幅超23.5%。根據官網資訊，MiniMax將於3月2日公佈全年業績。▲截至2月12日收盤，MiniMax港股股價情況01.網頁設計是強項一句話做“黃金礦工”小遊戲首先，在考察程式設計能力的網頁製作環節，我們讓模型建立一個網頁儀表盤，對蘋果公司進行可視化分析，內容必須涵蓋財務健康狀況、技術面/市場情緒、競爭對手比較以及戰略估值（SWOT/內在價值），以提供明確的投資建議。從結果來看，需求中提到的基本指標都有較好覆蓋，SWOT分析給出的較為具體，整體網頁設計比較簡潔、美觀，基本的動效都已做好，資料展示較為直觀，滑鼠懸停在統計圖表上會有對應資料呈現。接著，我們讓模型為一家AI創業公司設計官方網站，融入太空主題元素，使用黑、白、灰作為主色調，營造出酷炫、精緻且充滿科技感的氛圍，特別要有一個能讓使用者感到震撼的精美地球動畫。從結果來看，網頁焦點處確實有地球動畫效果呈現，且地球本身可以跟隨滑鼠進行一定程度的運動。但網頁本身並沒有實現主色調的要求，對於精緻、科技感的要求沒有明確呈現，地球動畫本身帶有一些類似“粒子光效”的表現，但整體感覺並未達到“震撼”的水平。網頁遊戲製作令我們印象比較深刻，雖然第一次的生成效果“翻車”，遊戲無法互動遊玩。▲初次生成的版本無法遊玩，僅有首頁封面基本的遊戲模式、遊戲說明、遊戲關卡、遊戲操作都按照要求完成了，並且確實可以遊玩，遊戲過程還配合了對應的音效。02.專業報告一鍵生成PPT製作學會用比喻潤色此外，我們通過幾個任務測試了模型生成專業研究報告的能力，比如全面梳理AI開源推理生態、分析應用場景、對應方案並分析原因。從結果來看，其輸出內容邏輯清晰，在展示不同框架異同時用了表格進行對比，內容較多比較詳實，約6000字。▲AI開源推理生態相關研究報告生成對於“計畫開發一款針對初學者的AI 3D建模工具”這一需求，我們讓模型分析目標使用者畫像和使用者在主要場景下的核心痛點，並推匯出對應的潛在功能需求，寫出MVP需求文件和初期營運增長路徑。▲AI 3D建模工具產品MVP需求文件從結果來看，所有需求要點都有比較準確的對應資訊，需求文件和營運增長路徑都有多個表格呈現梳理的內容，路徑規劃較為具體。▲AI 3D建模工具初期營運增長路徑PPT製作環節，我們要求PPT“讓學生真的能聽進去”，舉的例子能讓他們產生共鳴，對於這一需求，模型在PPT製作中用了很多“比喻”，融入了一些當代元素，比如“唐朝朋友圈”、將長安城比作“北上廣深”、將杜甫比作關注民生的“新聞記者”。不過模型在PPT製作的美觀程度和細節嚴謹程度方面還有待提升。03.新聞報告成“舊聞彙總”視訊生成仍有最佳化空間Agent能力方面，我們還測試了兩個定時任務，包括每日科技要聞摘要和TikTok熱門趨勢周度分析。雖然需求強調了是24小時內新聞，但給出的8個新聞全部為“過時消息”，基本均為2025年舊聞。這樣即便總結的新聞內容較為準確，但已經失去了最根本的“新聞”屬性。▲每日科技新聞摘要同時，對於檢索來源的標註只標明了媒體名稱，並未帶上對應的網頁連結。在TikTok熱門趨勢周度分析任務中，模型首先總結了核心趨勢動向，接著對熱門挑戰、熱門音訊、熱門話題標籤、重要創作者等部分進行了分析總結，最後按照要求給出了內容創作建議。▲TikTok熱門趨勢分析報告最後，我們簡單嘗試了視訊生成，從結果來看，模型並沒有對需求中狗的品種有精準呈現，不過畫面的氛圍、主物體動作、背景元素都有精準還原。提示詞：結果：04.結語：程式設計和Agent能力仍是模型競賽焦點雖然MiniMax-M2.5尚未官宣發佈，但從實際體驗和公開評價來看，其提升的重點仍然是Agent能力和程式設計能力，這也是當前主流大模型競爭的焦點。從生成結果來看，“拿來即用”仍然存在一定距離，大部分結果仍然需要修改校對，對需求的精準呈現仍然存在最佳化空間。 (智東西)