7月第1周，TMT行业呈现结构性分化，传媒板块以2.70%的涨幅领跑，而计算机、通信等细分领域表现相对平淡。国产算力生态的持续扩容与头部大模型能力的迭代成为本周核心看点，两大领域的突破为AI软硬件协同发展注入新动能。
国产算力生态加速构建
6月30日，摩尔线程与沐曦股份同日递交科创板IPO申请，标志着国产GPU赛道进入资本化新阶段。根据招股书披露，摩尔线程计划募资80亿元，重点投向AI训推一体机、图形芯片及SOC芯片研发，目标强化端云协同能力；沐曦股份拟募资39亿元，专注于通用GPU、推理及高性能GPU研发，旨在实现GPU自主可控。两者技术路径差异化的布局，为国产算力芯片的多元化替代提供支撑。
国产算力芯片的发展正迎来关键窗口期。春节以来，大模型推理侧需求激增，叠加算力门槛下探，加速了国产芯片的市场渗透。随着企业募资落地，研发投入将向晶圆制造、先进封装、设备材料等产业链上下游扩散，带动全链条技术升级。
从行业趋势看，算力芯片的国产化替代已从政策驱动转向需求驱动。以AI训推一体机为代表的融合方案，将推动端侧与云侧算力的协同创新，进一步优化算力资源配置效率。
头部大模型能力持续突破
国内大模型技术迭代进入深水区。6月27日，阿里发布多模态模型QwenVLo，首次实现“理解-生成-再编辑”的全流程优化。该模型通过细节捕捉与语义一致性控制，支持用户以自然语言指令完成图像风格迁移、场景重构等复杂操作，并拓展多语言交互能力，为全球化应用奠定基础。
6月30日，腾讯开源混元大模型新版本Hunyuan-A13B，强化混合思考与AIAgent能力。测试数据显示，其在数学、代码及科研任务中已接近国际主流模型水平。腾讯同步推进的AIAgent技术，有望在客服、教育等垂直场景率先落地，加速大模型从技术验证向商业闭环过渡。
行业竞争格局正从单点技术突破转向生态构建。随着GPT-5发布临近，国内外大模型厂商将进一步聚焦多模态融合、交互体验优化及行业解决方案适配。长期来看，具备垂直领域数据积累与场景化落地能力的厂商，将在生态竞争中占据优势。
当前，AI软硬件协同创新的趋势愈发清晰：芯片厂商瞄准算力缺口，大模型企业深耕应用生态，两者共同推动技术从实验室走向产业端。下一阶段，国产算力与模型的适配性验证、多模态场景的规模化落地将成为行业关键命题。
本文源自：金融界
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