Акции сектора ИИ на рынках A-акций и гонконгских акций массово растут.
9 апреля сектор больших моделей ИИ на гонконгском рынке продолжил сильный тренд, акции Xunce Technology (03317.HK) и Zhipu (02513.HK) в течение дня достигли рекордных максимумов с момента IPO. На момент закрытия торгов акции Xunce Technology стоили 288 гонконгских долларов за штуку, увеличившись на 24.03% по сравнению с предыдущим торговым днем, в течение дня максимальная цена достигла 289.4 гонконгских долларов за штуку, а рыночная стоимость составила 92.94 миллиарда гонконгских долларов; акции Zhipu стоили 933 гонконгских доллара за штуку, прирост 8.74%, в течение дня максимальная цена достигла 998.5 гонконгских долларов за штуку, а рыночная стоимость一度 превысила 430 миллиардов гонконгских долларов. 10 апреля при открытии торгов акции Xunce Technology и Zhipu продолжили рост, на момент публикации прирост акций Xunce Technology превысил 10%.
Сектор ИИ на рынке A-акций первым показал взрывной рост. 8 апреля ETF China Merchants创业板人工智能 (159241.SZ) в течение дня значительно вырос на 10.05% при большом объеме торгов, такие акции, входящие в индекс, как BlueFocus (300058.SZ) и Yeahmobi (301171.SZ), лидировали по росту, настроения на рынке были高涨ными. 9 апреля акции BlueFocus продолжили рост, на момент закрытия торгов стоимость составила 16.58 юаней за штуку, увеличившись на 1.66% по сравнению с предыдущим днем; базовый индекс ETF China Merchants创业板人工智能 в тот день вырос на 9.47%.
На фоне новостей, модель генерации видео из текста HappyHorse-1.0 возглавила рейтинг авторитетной платформы для тестирования Artificial Analysis, набрав больше баллов, чем Seedance 2.0 от ByteDance; Zhipu выпустила флагманскую модель GLM-5.1, способную работать непрерывно в течение 8 часов. Китайские большие модели продемонстрировали технологические возможности, превышающие ожидания, одновременно коммерциализация значительно ускорилась. Наложение множества катализирующих факторов вызвало полномасштабный рост на рынке капитала от инфраструктуры для вычислений до конечных приложений ИИ.
По вопросам, связанным с недавним коллективным ростом сектора, корреспондент Time Weekly направил запрос Yeahmobi и позвонил в BlueFocus, на момент публикации ответа получено не было.
Доцент Школы журналистики и коммуникаций Центрального университета национальностей Сян Аньлин сообщила корреспонденту Time Weekly, что в настоящее время темпы итерации моделей ИИ явно ускорились, практически ежедневно выпускаются новые функции, через определенные промежутки времени новые модели возглавляют рейтинги, в этом есть доля рыночных спекуляций. Однако она также отметила, что выпущенные GLM-5.1 и HappyHorse-1.0 действительно демонстрируют достойные внимания преимущества в возможностях моделей. Сян Аньлин специализируется на исследованиях в области AIGC, больших данных в медиа и др., руководит проектом Национального фонда естественных наук «Распознавание рисков AIGC».
Почему две большие модели вызвали такой ажиотаж на рынке?
«Сейчас есть ключевой показатель для оценки силы ИИ — нужно ли вмешательство человека, может ли он работать самостоятельно», — сказала Сян Аньлин.
По ее мнению,最大的突破 Zhipu GLM-5.1 заключается в том, что она может работать как настоящий инженер-программист непрерывно в течение 8 часов, самостоятельно планировать, выполнять, тестировать, исправлять ошибки и в конечном итоге предоставлять законченный инженерный результат, практически без вмешательства человека.
Раньше большие модели были больше похожи на «временных работников», пользователь задавал вопрос — она отвечала, или写完一段代码 останавливалась и ждала проверки человеком. Но GLM-5.1 другая, она может понимать сложные полные задачи и самостоятельно планировать, что делать в следующие 8 часов, при возникновении узких мест主动 менять方案, при ошибках самостоятельно исправлять.
В плане способностей к программированию, в тесте SWE-bench Pro, приближенном к реальным сценариям разработки ПО, GLM-5.1 набрала 58.4 балла, превзойдя Claude Opus 4.6 (57.3 балла) и GPT-5.4 (57.7 балла), впервые实现了开源-модель отечественного производства превзошла зарубежные顶级闭源-модели по этому показателю. Что еще более важно, эта модель полностью обучена на чипах Huawei Ascend 910B, без использования каких-либо GPU NVIDIA, что является важной вехой в процессе самостоятельного развития ИИ в Китае. Рынок видит не только прогресс одной модели, а то, что完整的闭环 «отечественные вычислительные мощности + отечественная модель»正在 успешно работать.
Другая «темная лошадка» также показала выдающиеся результаты. HappyHorse-1.0 появилась анонимно в начале апреля 2026 года, в ночь на 7 апреля возглавила рейтинг авторитетной платформы для тестирования ИИ Artificial Analysis в списке Video Arena, в направлении генерации видео из текста (без аудио)其Elo积分 (комплексный рейтинговый балл, полученный путем反复 «дуэлей», который直观но отражает силу модели в предпочтениях реальных пользователей) взлетел до 1357 баллов, опередив модель Seedance 2.0 на 84 балла.
HappyHorse-1.0 может一次性完成 генерацию из текста в видео, а также实现 синхронный вывод изображения и звука. Традиционная генерация видео ИИ в основном имеет только беззвучное изображение, звуковые эффекты требуют отдельной постобработки, трудно добиться точного соответствия. HappyHorse-1.0 может автоматически добавлять звук трескающегося льда, звук попадания баскетбольного мяча в корзину в соответствии с описанием сцены, а также поддерживает синхронизацию губ на семи языках.
В плане эффективности генерации, HappyHorse-1.0 использует облегченный дизайн, количество параметров составляет всего 15 миллиардов, что значительно меньше, чем у большинства аналогов-конкурентов. С помощью технологии дистилляции DMD-2, HappyHorse-10 требуется около 38 секунд для генерации高清视频 с разрешением 1080p, а для генерации预览版 с низким разрешением требуется всего 2 секунды.
Что касается команды behind the scenes, хотя официально initially не давали ответа, несколько СМИ сообщили, что behind the scenes является Лаборатория будущей жизни группы Taotian Group Alibaba, руководителем которой является «отец Кэлин» Чжан Ди, который вернулся в Ali из Kuaishou и всего за 5 месяцев разработал этот продукт. Акции Alibaba на Гонконгской бирже (09988.HK) под влиянием этой новости 7 апреля во второй половине дня直接 выросли более чем на 7%.
По этому поводу корреспондент Time Weekly обратился за подтверждением в Ali, на момент публикации ответа получено не было.
Сян Аньлин отметила, что可能存在差异 между результатами в рейтинге и实际落地 задачами, необходимо больше тестов в различных сценариях для проверки. Кроме того, текущая скорость技术迭代 очень высока, новые модели могут很快 превзойти существующие результаты, поэтому仍需持续 проверять и наблюдать на практике.
ИИ уже преодолел период рыночного образования
Входит ли индустрия ИИ в новый цикл «реализации заказов и высвобождения прибыли», рынок дает все больше подтверждающих сигналов.
Zhipu одновременно с выпуском GLM-5.1 объявила о повышении цен на услуги API на 10%, цены в сценариях кодирования сравнялись с ценами Claude Sonnet 4.6 от Anthropic. Это首次, когда отечественная большая модель в核心 сценариях достигла价格对齐 с ведущими зарубежными производителями.
Относительно причины повышения цен, в Zhipu сообщили корреспонденту Time Weekly, что推理链路 удлинилась,消耗 token увеличилось, плюс модели стали больше,соответственно выросли推理成本, повышение цен необходимо для возвращения模型 к正常商业价值.
За этим стоит изменение логики отрасли, Zhipu больше не меняет убытки на долю рынка, а начинает定价 по成本与价值.
亿欧智库 в «Исследовательском отчете о инсайтах коммерческой реализации глобального ИИ в 2026 году»提出, что в 2026 году глобальная индустрия ИИ переходит от «技术竞赛» к «价值共创», от логики масштаба «наращивания вычислительной мощности, наращивания параметров» к логике эффективности «тщательной обработки, создания прибыли». В отчете引入系统评估 VPT (价值 на unit token), подчеркивается, что предприятия должны добиваться прибыли путем повышения соотношения经济价值 и消耗 token.
То есть, формируется отраслевой консенсус: ИИ не может вечно оставаться на стадии验证 сжигания денег, он должен перейти к устойчивой商业 модели.
Оценка Сян Аньлин相对 осторожна, но明确: отрасль хотя и находится только на ранней стадии, но уже не в состоянии纯粹验证 рынка за счет сжигания денег, бесплатного продвижения, как в прошлом году или ранее. Сейчас особенно некоторые头部 или具有寡头特性的 модели ИИ已经开始规模化地实现价值变现. Она привела два личных примера: после выпуска Seedance 2.0, она как платный会员, для генерации视频 тоже приходилось ждать в очереди четыре-пять часов; а модель программирования Zhipu, она с начала года хотела купить服务包, до сих пор каждое утро в 10 часов пытается抢, но не может. Эти体验直观но说明, что услуги качественных моделей уже пользуются большим спросом, чем предложение, пользователи готовы платить, и даже после оплаты还得 ждать в очереди.
Это означает, что头部模型 через技术壁垒 и дефицитность,开始获得真实付费用户. Производители也不再 стесняются повышать цены, а открыто调整价格 по причинам成本和商业价值. Хотя до периода全面爆发 сбора прибыли еще далеко, множество中长尾模型 все еще ищут пути монетизации,算力成本 по-прежнему высоки, но转折点 отрасли уже清晰: индустрия ИИ действительно преодолела纯粹 бесплатный период «рыночного образования» и вступила в раннюю стадию «реализации заказов и высвобождения прибыли».
Статья из WeChat-аккаунта «Time Weekly» (ID: timeweekly), автор: Ли Цзясюань, редактор: Ван Ин.
