本文來源：時代周報 作者：李佳晅
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。
