Les secteurs boursiers de l'IA en actions A et H s'emballent collectivement.
Le 9 avril, le secteur des grands modèles d'IA sur le marché boursier de Hong Kong a poursuivi sa forte tendance, avec Xunce Technology (03317.HK) et Zhipu (02513.HK) atteignant tous deux de nouveaux sommets historiques en cours de séance. À la clôture, Xunce Technology a clôturé à 288 HKD/action, en hausse de 24,03 % par rapport à la veille, après avoir atteint un plus haut de 289,4 HKD/action en séance, portant sa capitalisation boursière à 92,94 milliards de HKD ; Zhipu a clôturé à 933 HKD/action, en hausse de 8,74 %, après avoir touché un plus haut de 998,5 HKD/action en séance, sa capitalisation boursière ayant brièvement dépassé les 430 milliards de HKD. À l'ouverture du 10 avril, les actions de Xunce Technology et Zhipu ont continué de monter, Xunce Technology affichant une hausse de plus de 10 % au moment de la rédaction.
Le secteur de l'IA en actions A a été le premier à exploser. Le 8 avril, le fonds ETF d'intelligence artificielle de la Chine Merchants创业板 (159243.SZ) a bondi de 10,05 % en volume important toute la journée, avec des composantes comme BlueFocus (300058.SZ) et Yidian Tianxia (301171.SZ) en tête des hausses, le sentiment d'échange sur le marché étant élevé. Le 9 avril, BlueFocus a continué sa progression, clôturant à 16,58 CNY/action, en hausse de 1,66 % par rapport à la veille ; l'indice de référence de l'ETF d'IA创业板 de China Merchants a augmenté de 9,47 % ce jour-là.
Sur le plan informationnel, un modèle de génération de vidéo à partir de texte, HappyHorse-1.0, a atteint la première place du classement de la plateforme d'évaluation权威 Artificial Analysis, dépassant le score de Seedance 2.0 de ByteDance ; Zhipu a lancé son modèle phare GLM-5.1, capable de travailler continuellement pendant 8 heures. Les grands modèles chinois ont démontré des capacités techniques supérieures aux attentes, tandis que leur commercialisation s'accélère significativement. La superposition de multiples facteurs catalyseurs a enflammé le marché des capitaux, de l'infrastructure de calcul aux terminaux d'applications d'IA.
Concernant les questions liées la hausse collective récente du secteur, un journaliste de Time Weekly a adressé une demande écrite à Yidian Tianxia et téléphoné à BlueFocus, mais n'avait reçu aucune réponse au moment de la publication.
Xiang Anling, professeure associée à l'École de journalisme et de communication de l'Université centrale des nationalités, a déclaré à Time Weekly que le rythme d'itération des modèles d'IA s'accélère明显, avec presque de nouvelles fonctions publiées quotidiennement et de nouveaux modèles atteignant le sommet des classements d'évaluation à intervalles réguliers, ce qui inclut une part de spéculation市场. Cependant, elle a également souligné que le GLM-5.1 et le HappyHorse-1.0 publiés此次 présentaient des points forts notables en termes de capacités de modèle. Les recherches de Xiang Anling portent sur l'AIGC et les big data des médias, et elle dirige le projet de fonds national pour les sciences naturelles "Reconnaissance des risques de l'AIGC".
Pourquoi ces deux grands modèles enthousiasment-ils le marché ?
"Aujourd'hui, pour évaluer la force d'une IA, un indicateur crucial est de voir si elle nécessite une intervention humaine, si elle peut travailler de manière indépendante", a déclaré Xiang Anling.
Elle estime que la plus grande percée de Zhipu GLM-5.1 est sa capacité à travailler comme un véritable ingénieur logiciel pendant 8 heures consécutives, en planifiant, exécutant, testant et corrigeant de manière autonome, pour finalement livrer un résultat工程 complet, presque sans intervention humaine tout au long du processus.
Les anciens grands modèles ressemblaient plus à des "travailleurs temporaires", répondant à une question ou s'arrêtant après avoir écrit un morceau de code pour attendre une revue humaine. Mais le GLM-5.1 est différent : il peut comprendre des tâches complètes complexes et planifier lui-même ce qu'il doit faire pendant les 8 heures suivantes, changer主动 de solution en cas de blocage et se corriger en cas d'erreur.
En termes de capacités de programmation, dans le test de référence SWE-bench Pro, qui se rapproche des scénarios réels de développement logiciel, le GLM-5.1 a obtenu un score de 58,4, surpassant Claude Opus 4.6 (57,3) et GPT-5.4 (57,7), réalisant ainsi la première超越 d'un modèle open source chinois sur un indicateur face aux meilleurs modèles闭源 étrangers. Plus important encore, ce modèle a été entièrement formé sur les puces Huawei Ascend 910B, sans utiliser aucune GPU NVIDIA, ce qui constitue une étape importante里程碑 dans le processus d'autonomie de l'IA chinoise. Le marché ne voit pas seulement les progrès d'un modèle, mais aussi une boucle complète "calcul国产 + modèle国产" en train de fonctionner.
Les performances de l'autre dark horse sont tout aussi brillantes. HappyHorse-1.0 est apparu anonymement début avril 2026 et a atteint le sommet du classement Video Arena de la plateforme d'évaluation权威 Artificial Analysis dans la nuit du 7 avril. Dans la catégorie texte-vers-vidéo (sans audio), son score Elo (un classement综合 basé sur des "duels" répétés, reflétant直观 la préférence des utilisateurs réels) a grimpé à 1357 points, devançant le modèle Seedance 2.0 de 84 points.
HappyHorse-1.0 peut accomplir la génération de texte à vidéo en une seule fois, avec une sortie synchronisée de l'image et du son. La génération de vidéo IA traditionnelle produit mostly des images silencieuses, les effets sonores devant être traités séparément en post-production, avec une synchronisation précise difficile. HappyHorse-1.0 peut automatiquement ajouter des sons comme la glace qui craque ou le ballon qui entre dans le panier selon la description de la scène, et prend en charge la synchronisation labiale pour sept langues.
En termes d'efficacité de génération, HappyHorse-1.0 adopte une conception légère, avec seulement 15 milliards de paramètres, bien inférieure à la plupart des concurrents similaires. Grâce à la technologie de distillation DMD-2, HappyHorse-1.0 ne nécessite qu'environ 38 secondes pour générer une vidéo高清 1080p, et seulement 2 secondes pour une version预览 basse résolution.
Concernant son équipe幕后, bien que officiellement sans réponse initialement, plusieurs médias ont affirmé qu'il s'agissait de l'équipe du Future Life Lab du groupe Taotian d'Alibaba, dirigée par Zhang Di, "le père de Keling", qui, après son retour chez Alibaba depuis Kuaishou, a développé ce produit en seulement 5 mois. L'action d'Alibaba à Hong Kong (09988.HK) a directement augmenté de plus de 7 % dans l'après-midi du 7 avril suite à cette nouvelle.
À ce sujet, un journaliste de Time Weekly a demandé confirmation à Alibaba, mais n'avait reçu aucune réponse au moment de la publication.
Xiang Anling a déclaré qu'il pouvait y avoir un écart entre les résultats aux classements et les tâches de mise en œuvre réelle, nécessitant des tests dans davantage de scénarios pour validation. En outre, la vitesse d'itération technologique actuelle étant rapide, de nouveaux modèles pourraient很快 dépasser les成果 existants, il est donc encore nécessaire de continuer à tester et observer par la pratique.
L'IA a dépassé la phase d'éducation du marché
L'industrie de l'IA est-elle entrée dans un nouveau cycle de "commandes落地 et de libération de bénéfices" ? Le marché donne de plus en plus de signaux affirmatifs.
En lançant le GLM-5.1, Zhipu a également annoncé une augmentation de 10 % du prix de ses services API, alignant ainsi ses tarifs pour les scénarios de codage sur ceux de Claude Sonnet 4.6 d'Anthropic. C'est la première fois qu'un grand modèle chinois aligne ses prix sur ceux d'un acteur majeur étranger dans un scénario核心.
Interrogée sur les raisons de cette hausse, Zhipu a déclaré à Time Weekly que l'allongement de la chaîne de推理, l'augmentation de la consommation de tokens et l'agrandissement des modèles avaient accru les coûts de推理, et que la hausse des prix visait à faire回归 le modèle à sa valeur商业 normale.
Derrière cela se cache un changement de logique sectorielle : Zhipu ne cherche plus à perdre de l'argent pour gagner des parts de marché, mais commence à fixer ses prix en fonction des coûts et de la valeur.
Dans son rapport "2026 Global AI Commercial Landing Value Insight Research Report", l'Institut亿欧智库 a souligné qu'en 2026, l'industrie mondiale de l'IA passait de la "course technologique" à la "cocréation de valeur", et de la logique d'échelle "accumulation de calcul et de paramètres" à la logique d'efficacité "culture intensive, création de profits". Le rapport introduit le système d'évaluation VPT (valeur par token), soulignant que les entreprises doivent réaliser des bénéfices en augmentant le ratio entre la valeur économique et la consommation de tokens.
En d'autres termes, un consensus sectoriel se forme : l'IA ne peut pas rester éternellement dans la phase de validation coûteuse, elle doit évoluer vers un modèle commercial durable.
Le jugement de Xiang Anling est relativement prudent mais clair : bien que le secteur n'en soit qu'à un stade précoce, il n'est plus dans l'état de pure dépense pour valider le marché et de promotion gratuite de l'année dernière ou avant. Actuellement, en particulier certains modèles d'IA leaders ou à caractéristiques oligopolistiques, commencent à monétiser规模化 la valeur. Elle a donné deux exemples personnels : après la sortie de Seedance 2.0, en tant que membre payante, elle devait faire la queue pendant quatre ou cinq heures pour générer une vidéo ; et pour le modèle de programmation de Zhipu, elle tentait d'acheter un forfait de services depuis avant le Nouvel An, mais même en essayant de l'acheter à 10 heures du matin, elle n'y parvient toujours pas. Ces expériences montrent直观 que les services des modèles de qualité sont déjà en demande excédentaire, les utilisateurs sont prêts à payer, et même après paiement, ils doivent faire la queue.
Cela signifie que les modèles leaders, grâce à leurs barrières technologiques et leur rareté, commencent à acquérir de véritables utilisateurs payants. Les fabricants n'ont plus honte d'augmenter les prix, mais ajustent ouvertement leurs tarifs en invoquant des raisons de coûts et de valeur commerciale. Bien que cela soit encore loin de la phase de récolte de bénéfices全面爆发, de nombreux modèles de la longue traîne cherchant encore leur voie de monétisation et les coûts de calcul restant élevés, le point d'inflection sectoriel est clair : l'industrie de l'IA a indeed dépassé la phase purement gratuite d'"éducation du marché" et est entrée dans le stade précoce de "commandes落地 et de libération de bénéfices".
Cet article provient du compte officiel WeChat "Time Weekly" (ID: timeweekly), auteur : Li Jiaxuan, éditeur : Wang Ying.
