2026年7月17日凌晨Kimi K3发布，是首个达到 2.8 万亿参数规模的开源模型，多项 agentic 榜单超 Claude Fable 5 / GPT-5.6 Sol，是中国大模型第一次以“竞争威胁”身份进入全球大模型叙事。

Kimi K3的关键技术指标：

（1）参数规模达2.8万亿，为全球参数最大的开源模型

（2）基于KDA混合线性注意力机制（Kimi Delta Attention）和注意力残差技术构建

（3）1M上下文窗口，面向长程编程、知识工作和推理等前沿智能场景设计

（4）Code Arena以1679分登顶，多项agentic榜单超越Claude Fable 5/GPT-5.6 Sol

（5）定价位于全球第一梯队：每百万tokens输入/输出$3/$15

（图片来源微信公众号：中信建投证券研究）

DeepSeek时刻（2026年4月）：以极致性价比（V4 Pro定价$0.42/$0.83）打破海外模型定价体系，证明中国模型在工程优化上的领先能力

Kimi K3时刻（2026年7月）：以顶级性能+开源进入全球Tier1竞争，证明中国模型在最前沿的Agentic Coding领域具备正面交锋能力

DeepSeek是“成本颠覆”，K3是“能力平权”；前者改变的是商业逻辑，后者改变的是竞争格局。

以下对AI大模型的技术、市场及A股核心产业链进行系统分析：

一、技术分析

1、技术演进

当前大模型技术正经历从参数规模扩张向Agentic能力（智能体自主执行能力）的范式转移。Kimi K3的核心突破不在于参数量的堆砌（2.8万亿），而在于其在Code Arena等agentic榜单上的表现，这证明模型已具备执行复杂编程任务、自主完成多步骤工作的能力。

关键技术趋势：

（1）混合注意力机制成为新方向：Kimi K3采用的KDA混合线性注意力机制，是对传统Transformer架构的重要改良。传统自注意力机制的计算复杂度随序列长度呈平方增长，而线性注意力机制将复杂度降为线性，使1M级别的超长上下文窗口成为可能。这是大模型架构从“通用”走向“专用优化”的标志。

（2）开源模型逼近闭源天花板：Kimi K3作为开源模型，在多项榜单上超越Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol等闭源顶级模型。这意味着开源生态与闭源巨头之间的技术鸿沟正在被填平，对全球AI产业格局产生深远影响，高性能AI正从“奢侈品””变为“日用品”。

（3）科学智能（AI for Science）成为新前沿：中国科学院发布的“磐石·科学基础大模型2.0”采用递进三层架构，构建了科学数据统、编码、自然世界知识对齐、领域任务定向解码的完整科学智能链路，这标志着AI大模型正从通用场景向垂直科学领域深度渗透。

（4）端侧AI加速落地：千问将接入Apple Intelligence（国行苹果AI落地），WAIC上多款AI手机发布；阶跃星辰、中兴通讯发布的AI智能体手机让终端从语音助手升级为具备自主执行能力的设备。端侧AI正在从概念走向规模化商用。

2、技术路线

二、市场规模

1、国内市场

中国AI大模型市场正处于高速扩张期，规模与全球影响力同步跃升。据36氪研究院、赛迪顾问等机构数据，2025年中国AI大模型市场规模达495.39亿元，同比增长49.1%；预计2026年将突破700亿元，2023-2026年三年复合增长率超40%。全球占比方面，中国大模型市场占全球比重从2023年不足10%快速提升至2025年约13%，展现出强劲的增长势能与不断增强的全球竞争力。

目前，中国已构建起覆盖基础层、技术层、模型层、应用层的完整AI大模型产业链，各环节协同发展、自主可控能力显著提升。截至2025年底，全国已有超过8万家企业部署大模型，预计2026年将突破10万家，覆盖金融、政务、制造等核心领域。

2、全球竞争格局变化

Anthropic ARR在今年5月反超OpenAI；Anthropic和OpenAI先后开启IPO筹备进程；谷歌Gemini 3.5 Pro因编码性能未达标准而跳票，弃用2.5 Pro架构从头重建；中国开源模型已实现从“边缘参与者”到“全球核心玩家”的历史性跨越。

3、市场驱动逻辑

（1）Token“通胀”是核心主线

国联民生证券指出，Token“通胀”是本轮AI产业行情的核心主线，需求端的非线性增长正在带动算力、大模型、应用全产业链价值重估。

（2）从降本到增收的逻辑切换

中信证券分析指出，2026年模型逻辑推理能力提升将支撑各领域智能体落地，带动企业端AI从降本到增收打开落地空间。

（3）国产算力替代加速

据IDC数据，2025年中国服务器市场出货的AI加速卡中，国产厂商合计占约41%。国产AI算力芯片已形成华为昇腾、寒武纪、海光、沐曦等多条路线。

三、产业链分析

AI大模型产业链可分为三层：算力层（芯片/服务器/光模块）、模型层（大模型厂商）、应用层（行业解决方案）：

1、算力层

（1）寒武纪：国产AI芯片龙头

寒武纪在AI训练推理芯片领域布局较早，思元系列覆盖训练和推理。随着国产算力替代加速和信创政策推进，公司有望持续受益于政府及关键领域的国产芯片采购需求。

（2）海光信息：CPU+DCU双轮驱动

国产x86 CPU和DCU（深度计算单元）双轮驱动，海光有稳定的CPU业务输血，DCU在推理场景性价比突出。Kimi K3开源后，国产算力需求增加，公司DCU适配工作有望加速。

（3）浪潮信息：AI服务器龙头

浪潮信息是算力层业绩弹性最大的标的。作为国内AI服务器龙头，直接受益于大模型训练和推理带来的算力基础设施扩容需求。

（4）中际旭创、新易盛：光模块双雄

光模块是算力集群的“神经网络”，随着超节点和集群系统成为主流－，高速光模块需求持续爆发。中际旭创和新易盛作为全球光模块龙头，深度绑定北美和国内云厂商，是算力产业链预期最高的环节之一。

2、模型层：大模型厂商（多在港股/美股/未上市）

国内大模型头部企业如月之暗面（Kimi）、智谱、DeepSeek、Minimax、阶跃星辰等目前均未在A股上市。

A股中与模型层相关的标的较少，主要通过参股或合作方式间接参与。

3、应用层：百花齐放

（1）软通动力：智能体平台龙头

公司在智能体平台和Token工厂领域布局领先，AI业务营收占比超五成。智能体平台和Token工厂领域布局领先。随着企业端AI从降本走向增收，公司有望率先受益于AI商业化落地。

（2）中科创达：端侧AI

中科创达深耕智能操作系统，在端侧AI（AI手机、AIoT）领域具有核心技术积累。随着千问接入Apple Intelligence、多款AI手机发布，端侧AI市场空间正在打开。

（3）科大讯飞：AI平台+行业应用

公司展示从自主可控大模型底座、行业应用、智能终端到真实场景的AI生产力布局，覆盖教育、医疗、办公等多个垂直场景。其平台+赛道战略在AI产业化阶段具有先发优势。但需关注其在通用大模型领域与头部厂商的差距。

（4）金山办公：办公场景AI落地

金山办公是AI应用层商业化最清晰的标的之一。WPS AI功能的持续迭代有望提升ARPU值和用户粘性，是AI在生产力工具领域落地的典范。

四、核心风险提示

Kimi K3的发布标志着中国大模型从“性价比参与者”升级为“技术竞争者”，这是全球AI产业格局的重要转折点。其中，算力基础设施仍是确定性最高的方向，应用层则是弹性最大的方向，而端侧AI是下一个潜在爆发点。但仍存在以下风险：

1、模型迭代不及预期：Q3国内GLM 5.3/5.5、DeepSeek V4.1、Qwen 4等若未能持续突破，市场热情可能降温。

2、商业化落地慢于预期：Kimi K3虽高性价比，但实际付费转化率、企业采购节奏存疑。

3、地缘政治风险：美国可能进一步收紧AI芯片出口，影响国内算力建设。

4、估值泡沫：部分AI概念股已透支未来2-3年业绩，需警惕回调。

5、开源模型反噬：开源模型能力过强可能挤压自研模型厂商（如科大讯飞）的生存空间。

免责声明

本文所引用数据均来源于东方财富网、第三方行业研究机构公开信息及经核实的财经媒体报道，分析内容仅代表研究团队基于公开资料的客观梳理与呈现，不构成任何形式的投资分析、投资预测或投资建议。

本文内容仅供研究与交流参考，不可作为买入或卖出任何证券的依据。市场有风险，投资需谨慎，请投资者根据自身情况独立判断并自行承担风险。未经授权，不得转载或引用。

关于我们

中富私募基金管理（南京）有限公司成立于2009年12月，是中富投资集团旗下从事证券投资业务的私募证券投资基金管理人（基金业协会登记编号：P1009565）。

我们深耕价值发现，坚持深度产业研究与价值投资相结合，依托集团综合资源与产业协同优势，以独立前瞻的上市公司战略视角与产业分析，通过大宗交易、协议转让、定增等方式聚焦具备资产内在价值与长期成长潜力的优质上市公司投资。

我们以“价值为本、中长期投资、持续回报”为核心导向，致力于为合格投资者创造长期稳健的财富增值。