國產AI大爆發：智譜市值沖破4300億港元，神秘模型登頂文生視頻榜

本文來源：時代周報 作者：李佳晅

A股、港股AI板塊集體沸騰。

4月9日，港股AI大模型板塊延續強勢行情，迅策科技（03317.HK）、智譜（02513.HK）盤中雙雙創下上市以來新高。截至收盤，迅策科技報288港元/股，較前一交易日上漲24.03%，盤中最高289.4港元/股，市值達929.4億港元；智譜報933港元/股，漲幅8.74%，盤中最高觸及998.5港元/股，市值一度沖破4300億港元。

A股AI板塊率先爆發。4月8日，創業板人工智能ETF招商（159243.SZ）全天放量大漲10.05%，藍色光標(300058.SZ)、易點天下（301171.SZ）等成分股領漲，市場交投情緒高漲。4月9日，藍色光標繼續上行，收盤報16.58元/股，較前日上漲1.66%；招商創業板人工智能ETF基準指數當日上漲9.47%。

消息面上，一款文生視頻模型HappyHorse-1.0登頂權威評測平臺Artificial Analysis榜單，跑分超越字節跳動旗下的Seedance 2.0；智譜發布可連續工作8小時的旗艦模型GLM-5.1。國產大模型展現出超預期的技術能力，同時商業化步伐顯著提速。多重催化因素疊加，點燃了資本市場從算力基礎設施到AI應用終端的全線行情。

針對近期板塊集體上漲的相關問題，時代周報記者致函易點天下、致電藍色光標，截至發稿均未獲得回復。

中央民族大學新聞與傳播學院副教授向安玲對時代周報記者表示，當前AI模型迭代節奏明顯加快，幾乎每日均有新功能發布，每隔一段時間便有新模型登頂評測榜單，其中不乏市場炒作成分。但她同時指出，此次發布的GLM-5.1與HappyHorse-1.0在模型能力上確實展現出值得關注的亮點。向安玲研究方向為AIGC、媒介大數據等，主持國家自然科學基金項目（AIGC風險識別）等。

兩個大模型憑什么讓市場情緒高漲？

“現在評價AI能力強不強，有一個指標很關鍵，就是看它是否需要人介入，能不能獨立干活兒。”向安玲說。

她認為，智譜GLM-5.1最大的突破，是它能像一個真正的軟件工程師那樣連續工作8小時，自主規劃、執行、測試、糾錯，最終交付完整的工程成果，全程幾乎不需要人類介入。

以前的大模型更像是“臨時工”，用戶問一句它答一句，或者寫完一段代碼就停下來等人審核。但GLM-5.1不同，它可以理解復雜的完整任務，并自己安排接下來8小時做什么，遇到瓶頸主動換方案，出錯可自己修復。

在編程能力上，在貼近真實軟件開發場景的SWE-bench Pro基準測試中，GLM-5.1取得了58.4分，超越了Claude Opus 4.6（57.3分）和GPT-5.4（57.7分），實現了國產開源模型在該指標上對海外頂級閉源模型的首次超越。更關鍵的是，這個模型完全基于華為昇騰910B芯片訓練完成，沒有用到任何英偉達GPU，這在中國AI自主化進程中是重要里程碑。市場看到的不僅是一個模型的進步，而是一條“國產算力+國產模型”的完整閉環正在跑通。

另一匹黑馬的表現同樣亮眼。HappyHorse-1.0在2026年4月初以匿名形式橫空出世，4月7日深夜登頂權威AI評測平臺Artificial Analysis的Video Arena榜單，在文本轉視頻（無音頻）賽道，其Elo積分（通過反復“單挑”打出來的綜合排名分，能直觀反映模型在真實用戶偏好中的強弱）飆升至1357分，領先Seedance 2.0模型84分。

HappyHorse-1.0能一次性完成文本到視頻的生成，并且實現畫面和聲音同步輸出。傳統AI視頻生成大多只有無聲畫面，音效需要后期單獨處理，很難做到精準匹配。HappyHorse-1.0能根據場景描述，自動配上冰面碎裂聲、籃球入筐碰撞聲，還支持七種語言的唇形同步。

在生成效率方面，HappyHorse-1.0采用輕量化設計，參數量僅150億，遠低于多數同類競品。借助DMD-2蒸餾技術，HappyHorse-1.0生成一段1080p高清視頻僅需約38秒，生成低分辨率預覽版僅需2秒。

關于其幕后團隊，雖然官方一度未予回應，但多家媒體稱其幕后團隊是阿里巴巴淘天集團的未來生活實驗室，負責人正是“可靈之父”張迪，他從快手回歸阿里后僅用5個月就研發出這款產品。阿里巴巴港股（09988.HK）受此消息影響，4月7日下午直接拉升超過7%。

對此，時代周報記者向阿里方面求證，截至發稿未獲回復。

向安玲表示，榜單成績與實際落地任務之間可能存在差異，需要更多場景的測試來驗證。此外，當前技術迭代速度很快，新模型可能很快就會超越現有成果，因此仍需通過實踐持續檢驗和觀察。

AI已邁過市場教育期

AI產業是否已進入“訂單落地與利潤釋放”的新周期，市場正在給出越來越多肯定的信號。

智譜在發布GLM-5.1的同時，宣布將API服務提價10%，編碼場景定價追平了Anthropic旗下的Claude Sonnet 4.6。這是國產大模型首次在核心場景與海外頭部廠商實現價格對齊。

對于漲價原因，智譜方面告訴時代周報記者，推理鏈路變長、token消耗增加，加之模型變得更大，推理成本相應提高，提價是為了讓模型回歸正常商業價值。

這背后是行業邏輯的變化，智譜不再以虧本換份額，而是開始按成本與價值定價。

億歐智庫在《2026全球AI商業落地價值洞察研究報告》中提出，2026年全球AI產業正從“技術競賽”轉向“價值共創”，從“堆算力、堆參數”的規模邏輯邁向“精耕細作、創造利潤”的效益邏輯。報告引入VPT（單位token價值）評價體系，強調企業需通過提升經濟價值與token消耗的比值來實現盈利。

也就是說，行業共識正在形成：AI不能永遠停留在燒錢驗證階段，必須走向可持續的商業模式。

向安玲的判斷相對謹慎但明確：行業雖僅進入早期階段，但已不再是去年或之前那種純粹燒錢驗證市場、免費推廣的狀態。現在特別是一些頭部或具有寡頭特性的AI模型，已經開始規模化地做價值變現。她舉了兩個切身例子：Seedance 2.0發布后，她作為付費會員，生成一段視頻也得排隊四五個小時；而智譜的編程模型，她從年前就想購買服務包，到現在每天早上10點去搶都搶不到。這些體驗直觀說明，優質模型的服務已經供不應求，用戶愿意付費，甚至付費后還要排隊。

這意味著，頭部模型通過技術壁壘和稀缺性，開始獲得真實付費用戶。廠商也不再羞于提價，而是公開以成本和商業價值為理由調整價格。盡管這離全面爆發的利潤收割期還有距離，大量中長尾模型仍在尋找變現路徑，算力成本依然高企，但產業拐點已經清晰：AI產業確實已經邁過了純免費的“市場教育期”，進入了“訂單落地與利潤釋放”的早期階段。