2026年7月21日，港股「全球大模型第一股」智譜（02513.HK）迎來久違的大漲。截至午盤，智譜報收1,116港元／股，漲幅達25.32%，總市值回升至約5,000億港元。此前兩個交易日，該股分別重挫28.49%與19.56%，三日累計跌幅逼近50%。
觸發這輪強勢反彈的直接催化劑，是兩則產業層面的重磅消息：智譜於當日正式完成對國產AI異構算力軟體公司中科加禾（XCore Sigma）的收購；與此同時，智譜已落地1GW級國產AI算力資料中心建設，且全部採用國產AI晶片。
這兩項動作分別指向「算力供給」與「算力釋放」兩大維度，標誌著智譜正從一家以模型能力見長的大模型公司，向涵蓋模型、算力、Infra及生態的完整競爭體系進化。全球Frontier AI的競爭格局，正發生深刻的結構性變化。
中科加禾是什麼？為什麼智譜要收購它？
中科加禾成立於2023年，是一家聚焦編譯技術的AI異構算力軟體基礎設施公司，技術源頭為中國科學院計算所編譯實驗室。創辦人崔慧敏博士本碩畢業於清華大學計算機系，博士畢業於中國科學院計算所，曾任中科院計算所編譯團隊負責人。核心團隊曾主持或參與龍芯、神威、寒武紀、華為昇騰等多款國產晶片的編譯器研發，具備從虛擬指令集設計到算子生成、轉譯、優化的全鏈條能力。
從產品布局來看，中科加禾面向CPU、GPU、NPU等不同運算晶片提供統一的軟體工具鏈，產品涵蓋大模型推理優化工具、算子自動生成工具與異構算力軟體平台，目標是為國產AI大模型產業提供跨品牌、跨型號的標準化AI軟體底座。其SigInfer推理引擎此前宣稱可大幅降低推理時延、提升吞吐效率。中科加禾的核心優勢在於虛擬指令集技術——透過中間層軟體統一不同品牌和型號的晶片生態，將零散的國產晶片拼裝成統一的超大規模集群。
此次收購的交易金額為數億元人民幣，是智譜上市以來少見的大額併購動作。融資方面，中科加禾自2023年8月起先後完成種子輪、天使輪及Pre-A輪融資，投資方包括元禾原點、新尚資本、中國科學院創投、晨山資本、BV百度風投等。
為何此前連續暴跌？反彈是否只是技術修復？
要理解此次反彈的力度，需要先釐清此前暴跌的深層原因。
智譜於2026年1月8日以116.2港元／股的發行價登入港交所，成為「全球大模型第一股」。此後股價一路飆升，至6月22日盤中觸及2,980港元的歷史最高價，較發行價上漲超過24倍，總市值一度突破1.33萬億港元。然而，這一漲幅在很大程度上建立在極低的自由流通盤之上——解禁前智譜市場自由流通股僅1,174萬股。稀缺性放大了股價彈性，也埋下了劇烈波動的隱患。
轉折出現在7月。7月8日，智譜迎來上市後首次大規模限售股解禁，11家基石投資者持有的約2,568萬股股份解除限售，占公司總股本約5.76%。解禁後僅一週，智譜於7月13日以每股1,588港元完成1,978萬股新H股配售，募資約314億港元，配售價格較此前收盤價折價約12.99%。短期內籌碼供給的集中釋放，對股價形成了顯著壓力。
與此同時，月之暗面發布2.8萬億參數的開源模型Kimi K3並傳出赴港IPO提速的消息，加劇了市場對高端大模型賽道競爭白熱化的擔憂。多重因素疊加之下，智譜股價從歷史高點最大回撤約七成。
在此背景下，7月21日的反彈既包含超跌後的技術性修復成分，也反映了市場對智譜產業布局邏輯的重新評估。算力供給（資料中心）與算力釋放（軟體優化）兩大能力的同步補強，構成了市場重新定價智譜長期競爭力的邏輯基礎。
收購如何補齊智譜的工程短板？
這筆收購直接指向智譜此前面臨的系統性工程瓶頸。
因算力擴容跟不上需求，今年1月智譜曾將GLM Coding Plan每日新用戶購買名額壓縮至正常水準的20%。3月GLM-5發布後，Coding Agent日調用量達數億次，部分用戶反映模型在複雜任務中出現輸出異常，公司復盤發現高併發場景下推理架構和KV Cache管理存在工程挑戰。近期，GLM-5.2大模型在聚合平台上線首週，日均Token調用量暴漲27倍，推理基礎設施在高併發、長上下文場景下的瓶頸進一步暴露。
在被列入美國實體清單後，智譜積極推進國產替代，目前已完成對華為昇騰、平頭哥、摩爾線程等八大國產算力平台的推理適配。但國產晶片生態的碎片化問題——不同品牌、不同型號的晶片在指令集、算子庫、程式框架上存在顯著差異——使得模型部署和推理優化的難度大幅上升。
中科加禾的價值正在於此。透過統一的編譯器、Runtime和推理引擎，中科加禾能協助智譜在不同國產晶片間實現高效的模型遷移與推理優化，大幅降低重複適配成本。分析人士認為，收購旨在補齊「算力釋放」的關鍵環節，透過基礎軟體能力大幅提升異構晶片的利用率，並有效降低推理成本與提升模型部署效率。
據悉，智譜今年上半年已完成對中科加禾的整合，進一步補齊了編譯器、運行時、推理引擎及異構算力軟體底座能力。在GLM-5.2上，智譜已基於國產算力構建對標CUDA的中間層生態，開始涵蓋模型—編譯器—推理引擎—運行時—異構算力調度的完整推理軟體堆疊。
1GW資料中心意味著什麼？
與收購同步落地的是1GW級國產AI算力資料中心，且全部採用國產AI晶片。在國產算力供給仍存在結構性瓶頸的背景下，這意味著智譜正將算力自主權納入自身競爭體系，而非完全依賴外部採購。
1GW的算力規模在當前國產AI資料中心中屬於第一梯隊。據報導，智譜已建成或正在營運多個運算集群，每個集群均配備超過1萬枚晶片，這座資料中心將躋身中國AI實驗室建成的最大型伺服器樞紐之列。
資料中心建設提供大規模模型訓練所需的運算資源，AI Infra團隊則透過編譯器、Runtime、推理引擎等基礎軟體能力提高異構晶片利用率——兩者分別解決了「有算力可用」和「算力能用好」兩個層面的問題。這種「硬體＋軟體」的雙輪驅動模式，正成為頭部AI公司構建競爭壁壘的標準路徑。
從模型競爭到系統競爭：格局正在重塑
業界人士指出，全球Frontier AI公司的競爭正逐步從單一模型能力競爭，演進為模型、算力、Infra及生態能力的系統競爭。智譜近期連續補齊底層能力，並持續推進模型、Agent、MaaS及產業生態布局，意味著其正構建一家基礎模型公司的完整競爭體系，而不僅僅圍繞單次模型發布展開競爭。
這一判斷有充分的產業邏輯支撐。在大模型時代，模型能力的提升高度依賴算力規模和基礎設施效率。沒有充足的算力供給，模型訓練和迭代就無法持續；沒有高效的Infra支撐，算力就無法轉化為可用的模型能力。兩者缺一不可。
從商業化層面看，智譜的增長邏輯同樣在得到驗證。截至2026年7月，智譜ARR（年度經常性收入）規模已達10億美元，全部來自API和Coding Plan收入，不含任何C端產品收入。僅2026年1至7月，智譜ARR同比增幅高達15倍。從1億美元增長到10億美元，Anthropic用了15個月，智譜僅用了5個月。
在大規模算力、成熟Infra體系及長期積累的後訓練能力共同支撐下，智譜的下一代基礎模型預計將持續朝向更大參數規模、更高智能水準演進，同時兼顧推理效率與工程可部署性。
風險與展望：反彈之後仍需審慎
儘管7月21日的反彈力度可觀，但市場對智譜的定價仍面臨多重不確定性。
首先，限售股解禁和配售帶來的籌碼結構調整尚未完全消化。首批解禁規模約2,568萬股，疊加1,978萬股新H股配售，短期內市場承接壓力不容忽視。
其次，Frontier AI賽道的競爭正在加劇。月之暗面發布Kimi K3後，市場對大模型賽道的競爭格局進行了重新定價。多家國產大模型公司均在積極推進融資和上市進程，資本市場的注意力正在被分散。
第三，國產AI晶片的產能和性能仍在爬坡期。1GW級資料中心的全部國產晶片方案，在訓練效率和推理成本上能否與主流國際方案形成有效競爭，尚需時間驗證。
從更宏觀的視角看，智譜此次「收購＋基建」的雙重動作，標誌著中國AI頭部企業正從模型層面的競爭，升級為涵蓋算力基礎設施、底層軟體堆疊和模型能力的系統性競賽。這場競賽的勝負，將不僅取決於單次模型發布的驚艷程度，更取決於誰能構建起完整、自主、可持續的技術生態。
總結
智譜於2026年7月21日正式完成對國產AI異構算力軟體公司中科加禾的收購，交易金額為數億元人民幣，同時落地1GW級全部採用國產晶片的AI算力資料中心。受此消息提振，智譜當日股價大漲超25%，總市值回升至約5,000億港元。收購中科加禾補齊了智譜在編譯器、Runtime、推理引擎等Infra層面的短板，1GW資料中心則解決了算力供給的結構性瓶頸。兩項動作分別指向「算力供給」與「算力釋放」，標誌著Frontier AI競爭正從單一模型能力比拼，升級為模型、算力、Infra及生態的系統性競爭。在ARR已達10億美元、半年增長15倍的商業化背景下，智譜正構建中國AI頭部企業中少有的完整競爭體系。然而，籌碼結構變化、行業競爭加劇以及國產算力生態的成熟度，仍是需要持續關注的變數。
FAQ
Q1：智譜此次收購中科加禾的交易金額是多少？
此次收購的交易金額為數億元人民幣，是智譜上市以來少見的大額併購動作。中科加禾成立於2023年，此前已完成種子輪、天使輪及Pre-A輪融資，投資方包括元禾原點、中國科學院創投、BV百度風投等機構。
Q2：中科加禾的技術優勢是什麼？
中科加禾的技術源頭為中國科學院計算所編譯實驗室，核心團隊曾參與龍芯、神威、寒武紀、華為昇騰等多款國產晶片的編譯器研發。公司面向CPU、GPU、NPU等不同運算晶片提供統一的軟體工具鏈，透過虛擬指令集技術將不同品牌和型號的國產晶片統一為可協同運作的集群，大幅提升算力利用率。
Q3：1GW級資料中心對智譜意味著什麼？
1GW級資料中心全部採用國產AI晶片，在國產算力供給仍存在結構性瓶頸的背景下，標誌著智譜正將算力自主權納入自身競爭體系。該資料中心將躋身中國AI實驗室建成的最大型伺服器樞紐之列，為智譜的大模型訓練和迭代提供大規模運算資源。
Q4：智譜的ARR目前達到什麼水準？
截至2026年7月，智譜的ARR（年度經常性收入）規模已達10億美元，全部來自API和Coding Plan收入。2026年1至7月，智譜ARR同比增幅高達15倍。ARR從1億美元增長到10億美元，Anthropic用了15個月，智譜僅用了5個月。
Q5：Frontier AI的競爭格局正在發生什麼變化？
全球Frontier AI公司的競爭正逐步從單一模型能力競爭，演進為模型、算力、Infra及生態能力的系統競爭。頭部AI公司需要同時具備強大的模型研發能力、充足的算力基礎設施、高效的底層軟體堆疊以及可持續的商業化能力，才能在下一階段的競爭中占據優勢。
