El sector de IA en las acciones A y H hierve colectivamente.
El 9 de abril, el sector de modelos de gran tamaño de IA en acciones H continuó con una fuerte tendencia, Xunce Technology (03317.HK) y Zhipu (02513.HK) alcanzaron nuevos máximos históricos durante la sesión. Al cierre, Xunce Technology cotizó a 288 HKD por acción, un aumento del 24,03% respecto al día anterior, con un máximo intradía de 289,4 HKD por acción y un valor de mercado de 92.940 millones de HKD; Zhipu cerró a 933 HKD por acción, un aumento del 8,74%, con un máximo intradía de 998,5 HKD por acción, y su valor de mercado superó brevemente los 430.000 millones de HKD. El 10 de abril, al abrir, las acciones de Xunce Technology y Zhipu continuaron subiendo, y al momento de redactar, Xunce Technology había subido más del 10%.
El sector de IA en acciones A estalló primero. El 8 de abril, el ETF de IA de la GEM de China Merchants (159243.SZ) subió un 10,05% durante todo el día con alto volumen, con acciones componentes como BlueFocus (300058.SZ) y Yidian Tianxia (301171.SZ) liderando las ganancias, mostrando un alto sentimiento de negociación en el mercado. El 9 de abril, BlueFocus continuó subiendo, cerrando a 16,58 yuanes por acción, un aumento del 1,66% respecto al día anterior; el índice de referencia del ETF de IA de la GEM de China Merchants subió un 9,47% ese día.
En cuanto a noticias, un modelo de generación de texto a video, HappyHorse-1.0, encabezó la lista de la plataforma de evaluación autorizada Artificial Analysis, superando la puntuación de Seedance 2.0 de ByteDance; Zhipu lanzó su modelo insignia GLM-5.1, capaz de trabajar continuamente durante 8 horas. Los modelos de gran tamaño nacionales mostraron capacidades técnicas más allá de lo esperado, mientras que sus pasos de comercialización se aceleraron significativamente. Múltiples factores catalíticos se superpusieron, encendiendo una tendencia alcista en toda la línea del mercado de capitales, desde la infraestructura de computación hasta los terminales de aplicación de IA.
Con respecto a las preguntas sobre la reciente subida colectiva del sector, el periodista de Time Weekly envió una carta a Yidian Tianxia y llamó por teléfono a BlueFocus, pero no recibió respuesta al momento de redactar.
Xiang Anling, profesora asociada de la Facultad de Periodismo y Comunicación de la Universidad Minzu de China, dijo a Time Weekly que el ritmo de iteración de los modelos de IA actualmente se acelera notablemente, con casi nuevas funciones lanzadas diariamente y nuevos modelos encabezando las listas de evaluación cada cierto tiempo, lo que incluye cierto componente de especulación del mercado. Sin embargo, señaló que los modelos GLM-5.1 y HappyHorse-1.0 lanzados esta vez muestran aspectos destacados notables en capacidad de modelo. Xiang Anling se especializa en investigación en AIGC, big data de medios, etc., y dirige proyectos como el proyecto del Fondo Nacional de Ciencias Naturales de China "Identificación de riesgos de AIGC".
¿Por qué dos modelos de gran tamaño han entusiasmado tanto al mercado?
"Actualmente, un indicador clave para evaluar la capacidad de la IA es ver si necesita intervención humana o si puede trabajar de forma independiente", dijo Xiang Anling.
Ella cree que el mayor avance de Zhipu GLM-5.1 es que puede trabajar como un verdadero ingeniero de software durante 8 horas consecutivas, planificando, ejecutando, probando y corrigiendo errores de forma autónoma, y finalmente entregando resultados de ingeniería completos, casi sin necesidad de intervención humana durante todo el proceso.
Los modelos de gran tamaño anteriores se parecían más a "trabajadores temporales", respondiendo una pregunta a la vez o deteniéndose después de escribir un segmento de código para esperar la revisión humana. Pero GLM-5.1 es diferente; puede entender tareas complejas completas y planificar qué hacer durante las próximas 8 horas, cambiar activamente de plan si encuentra un cuello de botella y corregir errores por sí mismo.
En capacidad de programación, en la prueba de referencia SWE-bench Pro, que se acerca a escenarios reales de desarrollo de software, GLM-5.1 obtuvo 58,4 puntos, superando a Claude Opus 4.6 (57,3 puntos) y GPT-5.4 (57,7 puntos), logrando la primera superación de un modelo de código abierto nacional sobre modelos cerrados top extranjeros en este indicador. Más crucialmente, este modelo se entrenó completamente con chips Huawei Ascend 910B, sin utilizar ninguna GPU de Nvidia, lo que es un hito importante en el proceso de autonomía de la IA china. El mercado no solo ve el progreso de un modelo, sino que ve cómo se está cerrando un ciclo completo de "potencia nacional + modelo nacional".
El rendimiento de otro caballo negro también fue brillante. HappyHorse-1.0 apareció de forma anónima a principios de abril de 2026 y en la noche del 7 de abril encabezó la lista Video Arena de la plataforma de evaluación de IA autorizada Artificial Analysis. En la categoría de generación de texto a video (sin audio), su puntuación Elo (una clasificación integral obtenida a través de repetidos "enfrentamientos directos", que refleja intuitivamente la fuerza del modelo en las preferencias de usuarios reales) se disparó a 1357 puntos, liderando por 84 puntos sobre el modelo Seedance 2.0.
HappyHorse-1.0 puede completar la generación de texto a video de una vez y lograr una salida sincronizada de imagen y sonido. La generación tradicional de video de IA mostly solo tenía imágenes sin sonido, y los efectos de sonido requerían un procesamiento por separado en postproducción, siendo difícil lograr una coincidencia precisa. HappyHorse-1.0 puede, basándose en la descripción de la escena, agregar automáticamente sonidos de hielo rompiéndose, balones entrando en la canasta, y admite sincronización de labios en siete idiomas.
En términos de eficiencia de generación, HappyHorse-1.0 adopta un diseño ligero, con solo 15 mil millones de parámetros, muy por debajo de la mayoría de los competidores similares. Con la tecnología de destilación DMD-2, HappyHorse-1.0 tarda solo unos 38 segundos en generar un video高清 de 1080p, y solo 2 segundos para generar una versión de vista previa de baja resolución.
En cuanto a su equipo detrás de escena, aunque oficialmente no respondieron inicialmente, varios medios afirmaron que el equipo detrás es el Laboratorio de Vida Futura del Grupo Taotian de Alibaba, y el responsable es Zhang Di, el "padre de Keling", quien, después de regresar a Alibaba desde Kuaishou, desarrolló este producto en solo 5 meses. Las acciones de Alibaba en Hong Kong (09988.HK) se vieron afectadas por esta noticia, subiendo directamente más del 7% en la tarde del 7 de abril.
Al respecto, el periodista de Time Weekly solicitó confirmación a Alibaba, pero no recibió respuesta al momento de redactar.
Xiang Anling señaló que puede haber diferencias entre los resultados en las listas y las tareas de implementación real, y que se necesitan pruebas en más escenarios para verificarlo. Además, la velocidad actual de iteración tecnológica es rápida, y es probable que nuevos modelos superen pronto los logros existentes, por lo que aún es necesario continuar probando y observando through la práctica.
La IA ya ha superado la fase de educación del mercado
Si la industria de la IA ha entrado en un nuevo ciclo de "implementación de pedidos y liberación de ganancias", el mercado está dando cada vez más señales afirmativas.
Zhipu, al lanzar GLM-5.1, anunció un aumento del 10% en el precio de sus servicios API, igualando el precio en escenarios de codificación con Claude Sonnet 4.6 de Anthropic. Esta es la primera vez que un modelo de gran tamaño nacional alinea sus precios con los principales fabricantes extranjeros en un escenario central.
Sobre las razones del aumento de precio, Zhipu dijo a Time Weekly que la cadena de razonamiento se ha alargado, el consumo de tokens ha aumentado, y además el modelo se ha vuelto más grande, por lo que los costos de razonamiento han aumentado相应mente, y el aumento de precio es para que el modelo回归 su valor comercial normal.
Detrás de esto hay un cambio en la lógica de la industria: Zhipu ya no intercambia pérdidas por participación de mercado, sino que comienza a fijar precios según el costo y el valor.
El informe "2026 Global AI Business Landing Value Insight Research Report" de iyiou Intelligence propone que en 2026 la industria global de IA está pasando de una "competencia tecnológica" a una "creación conjunta de valor", pasando de la lógica de escala de "acumular potencia de cálculo, acumular parámetros" a la lógica de eficiencia de "cultivo intensivo, creación de beneficios". El informe introduce un sistema de evaluación VPT (valor por token), enfatizando que las empresas necesitan lograr ganancias mejorando la relación entre el valor económico y el consumo de tokens.
Es decir, se está formando un consenso en la industria: la IA no puede permanecer para siempre en la etapa de quemar dinero para验证, debe avanzar hacia un modelo de negocio sostenible.
El juicio de Xiang Anling es relativamente cauteloso pero claro: aunque la industria solo está en una etapa temprana, ya no está en el estado de pura验证 del mercado con promoción gratuita del año pasado o antes. Ahora, especialmente algunos modelos de IA principales o con características de oligopolio,已经开始规模化地做价值变现 (han comenzado a monetizar el valor a escala). Ella dio dos ejemplos personales: después del lanzamiento de Seedance 2.0, ella, como miembro de pago, tenía que esperar en cola de cuatro a cinco horas para generar un video; y el modelo de programación de Zhipu, desde antes del Año Nuevo quería comprar un paquete de servicios, y hasta ahora, cada mañana a las 10 va a intentar comprarlo y no puede. Estas experiencias indican直观mente que los servicios de modelos de alta calidad ya tienen una demanda superior a la oferta, los usuarios están dispuestos a pagar, e incluso después de pagar tienen que hacer cola.
Esto significa que los modelos principales, through barreras tecnológicas y escasez, están comenzando a obtener usuarios pagadores reales. Los fabricantes也不再羞于提价 (ya no se avergüenzan de subir precios), sino que ajustan los precios公开amente por razones de costo y valor comercial. Aunque esto aún está lejos del período de cosecha de ganancias de explosión全面, muchos modelos de cola media y larga aún buscan caminos de monetización, y los costos de computación siguen siendo altos, el punto de inflexión de la industria es claro: la industria de la IA确实 ya ha superado el período puramente gratuito de "educación del mercado" y ha entrado en la etapa temprana de "implementación de pedidos y liberación de ganancias".
Este artículo proviene del WeChat público "Time Weekly" (ID: timeweekly), autor: Li Jiaxuan, editor: Wang Ying.
