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至 2026-04-29 08:09,智谱02513.HK (ZHIPU) 股票价格报 ¥0,总市值 --,市盈率 0.00,股息率 0.00%。 当日股票价格在 ¥0 至 ¥0 之间波动,当前价格较日内低点高 0.00%,较日内高点低 0.00%,成交量 --。 过去 52 周,ZHIPU 股票价格区间为 ¥0 至 ¥0,当前价格距 52 周高点 0.00%。

ZHIPU 关键数据

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股息收益率 (TTM)0.00%
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智谱02513.HK (ZHIPU) FAQ

智谱02513.HK (ZHIPU) 今天的股价是多少?

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智谱02513.HK (ZHIPU) 当前报价 ¥0,24 小时变动 0.00%。52 周交易区间为 ¥0–¥0。

智谱02513.HK (ZHIPU) 的 52 周最高价和最低价是多少?

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智谱02513.HK (ZHIPU) 的市盈率 (P/E) 是多少?说明了什么?

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智谱02513.HK (ZHIPU) 的市值是多少?

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智谱02513.HK (ZHIPU) 最近一季的每股收益 (EPS) 是多少?

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智谱02513.HK (ZHIPU) 现在该买入还是卖出?

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哪些因素会影响 智谱02513.HK (ZHIPU) 的股价?

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如何购买 智谱02513.HK (ZHIPU) 股票?

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智谱02513.HK (ZHIPU) 热门帖子

MetaNomad

MetaNomad

04-27 11:11
最近我注意到一件很重要、值得讨论的事。八年前,一家中国大型通信公司的心脏被一项美国制裁命令直接“停摆”。但现在发生的一切完全不同。中国企业没有选择屈服,而是走上了一条更艰难、也更有创造性的道路。 很多人没有留意到的真相是,核心问题并不在芯片本身,而在英伟达的 CUDA 开发平台。这个平台大约占据全球 AI(人工智能)开发市场的 90%:数以百万计的开发者在这里学习,数以百万计的应用也建在其上。开发者越多,工具和库就越丰富;环境越繁荣,就越能吸引更多开发者——这是一個极难跳出的封闭回路。 但在 2024-2025 年,局面发生了根本性变化。中国企业开始把重点放在优化算法上,而不是直接与制裁硬碰硬。混合专家(Mixture of Experts)模型成为新的趋势。DeepSeek 是一个非常清晰的例子:它有 6710 亿参数,但运行时只使用 370 亿。训练成本仅 560 万美元,而 GPT-4 的训练成本是 7800 万美元。价格上的差异让他们的模型迅速扩散。 到 2026 年 2 月,在全球最大的平台聚合(模型聚合)上,中国模型的使用量仅三周内就增长了 127%。一年前,它们的份额还不到 2%;现在已经接近 60%。这绝不是巧合。印度、印尼和巴西等新兴市场开始强力依赖这些模型。 至于芯片层面,故事就更振奋了。国内的 Loongson(龙芯)和 Taichu Yuanqi(太初元气)等芯片开始真正训练超大规模模型。到了 2026 年 1 月,智谱 AI(Zhipu AI)发布了首个完全在国产芯片上完成训练的图像模型。能力的转变从推理(inference)跨越到了训练(training)。 这里最关键的一点还在能源方面。中国每年生产 10.4 万亿千瓦时,而美国只有 4.2 万亿。中国的工业用电比美国便宜 4-5 倍。与此同时,美国正面临真实的电力危机,而中国却拥有巨大的产能,可以把这些产能导向算力计算。 现在从中国输出的,不是产品或工厂,而是 Tokens 本身。AI 模型处理的信息单元已经变成一种新的数字商品:在算力工厂里生产,然后通过互联网传向全世界。 从 DeepSeek 用户分布的数据也能讲清楚这一路径:中国占 30.7%,印度占 13.6%,印尼占 6.9%,美国仅占 4.3%。共有 26,000 家全球公司拥有账户。在中国,市场份额高达 89%。 这几乎就像 40 年前日本发生过的那场“产业自主权之战”。日本在 1988 年的半导体市场份额一度达到 51%,但它最终选择在一个由他人主导的体系里做“更好的供货商”。当条件发生变化,日本就崩塌了。 这一次不同之处在于:中国正在真正建立一个独立的生态系统。从算法优化,到国产芯片的跃迁,再到在 Ascend 生态里拥有 400 万开发者,最后到 Tokens 的全球扩散——每一步都在构建真正的自主性。 在 2026 年 2 月 27 日,三家中国芯片公司在同一天发布了各自的业绩。收入分别大幅上涨 (453%、243%、121%),但其中有些公司也出现了巨额亏损。这些亏损并非管理失败,而是建设独立生态系统所必须付出的“战时税费”。每损失 1 美元,都是对研发与人力支持的投入。 市场需要一个替代方案来取代英伟达。这是极为罕见的一次结构性机遇,正是由地缘政治紧张局势催生的。对算力的战争形态也在改变。八年前,我们问的是:我们还能撑得住吗?现在问题变成:我们需要付出多少,才能继续撑下去?而答案本身,就是一种真正的进步。
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Liquidity_Witch

Liquidity_Witch

04-27 08:49
我最近注意到的一件值得停下来思考的事情。去年二月,DeepSeek 宣布其新模型将完全与本地芯片制造商合作,不依赖英伟达。“我们不使用英伟达”——一句简单的话,却蕴含着巨大的意义。 起初市场对此持怀疑态度。放弃拥有超过90%训练芯片市场份额的英伟达,商业上合理吗?但这里发生的远比单纯的商业决策更深层次。这关乎计算能力的真正自主权。 令人担忧的事实是,扼杀中国企业的并不是芯片本身,而是一个叫CUDA的东西。这是英伟达的平台,几乎控制了人工智能世界的全部。每个开发者、每个框架、每个项目——都与它紧密相连。建立一个替代环境意味着重写数十年的发展、工具和经验。谁来承担这个代价? 但中国选择了不同的路径。不是正面对抗,而是通过算法突破。到2024年底和2025年初,中国的人工智能公司集体转向混合专家模型。思路很简单:不激活一个庞大的模型,而是将其拆分成多个小专家,只激活最相关的部分。DeepSeek V3就是一个典型例子——6710亿参数,但只激活370亿,即5.5%。训练成本?仅557万美元。而GPT-4大约花费7800万美元。差距巨大。 这个差距直接反映在价格上。DeepSeek的API价格比Claude低25到75倍。结果是?去年二月,中国模型在OpenRouter上的份额在三周内增长了127%,首次超过美国。去年还不到2%,现在接近60%。 但这里才是真正的关键部分。降低推理成本并不能解决根本问题——训练。这需要巨大的计算能力。 在常州,一座以不锈钢闻名的小城,建成了一条148米的本地生产线。从签约到投产仅用了180天。核心?完全本地芯片:龙芯3C6000处理器和太初元气工业加速卡。满负荷运行时,每分钟输出五个单元。更重要的是,这些芯片已经开始承担真正的大规模训练任务。 到2026年1月,Zhipu与华为合作推出了GLM-Image模型——首个完全在中国本地芯片上训练的先进图像生成模型。紧接着,又在中国本地计算池中训练了“明星”大型模型。 这是真正的质变。推理需求相对较低。训练?则需要处理海量数据和复杂的梯度计算。对计算能力、带宽和软件生态的要求提升十倍。 华为Ascend是这里的真正力量。到2025年底,Ascend生态的开发者已超过400万。合作伙伴超过3000家。行业内训练的主要模型有43个。开源模型超过200个经过适配。 在2026年3月的MWC大会上,华为首次在海外市场推出了SuperPoD。Ascend 910B的处理能力达到了NVIDIA A100的水平。差距从无法使用变成了可以使用。 但还有一个很多人没有提及的方面:能源。计算能力的终点实际上是能源。而这里的差距完全相反。 中国每年生产10400亿千瓦时电力。美国为55.76亿。中国的发电量是美国的2.5倍。更重要的是?中国的家庭用电只占总用电的15%,而美国为36%。这意味着有大量工业用电可以用来建设计算基础。 在成本方面,美国人工智能集聚区的电价在每千瓦时0.12到0.15美元之间。中国西部地区约为0.03美元,只有美国的四分之一到五分之一。而且,美国正面临严重的电力问题——弗吉尼亚和乔治亚暂停了新数据中心的批准——而中国的人工智能产业却在悄然走向海外。 但这次走出去的,不是产品或工厂,而是Token——模型处理的最小单位。在中国的计算工厂生产,然后通过海底电缆传输到全球。这是一种全新的数字商品。 DeepSeek用户分布数据显示:中国占30.7%,印度13.6%,印尼6.9%,美国4.3%。支持37种语言。在新兴市场非常普遍。全球有2.6万家公司拥有账户。在中国,占据了89%的市场份额。 这正如四十年前的产业自主战争。1986年,日本与美国签署了半导体协议。那时日本产业正处于巅峰——1988年控制了全球市场的51%。但签署后?DRAM市场份额从80%降至10%。到2017年,IC市场只剩下7%。巨头们通过分拆、收购或持续亏损逐步退出。 不同的是,日本接受了成为全球体系中最优生产者的角色,但没有建立起独立的生态系统。当退出浪潮到来时,他们意识到自己除了生产本身,什么都没有。 中国也站在类似的十字路口,但路径完全不同。面对外部巨大压力——连续三轮芯片限制,持续升级——这次选择了更艰难的道路:极端算法优化,本地芯片从推理跃升到训练,积累了400万开发者的Ascend系统,然后推动Token的全球流通。每一步都在建立一个中国从未拥有过的自主产业体系。 2026年2月27日,三家本地芯片公司同时发布了业绩报告。Kimo收入增长453%,首次实现年度盈利。Moi Tun增长243%,但亏损10亿美元。Muxi增长121%,亏损约8亿美元。 一半是火,一半是水。火是市场的过度热情。英伟达留下的95%的空白逐步被填补。市场需要一个真正的替代方案。这是一个由地缘政治紧张局势引发的结构性机遇。 水,是建设生态系统的巨大成本。每一笔真正的亏损,都是为了打造本地CUDA的努力——研发、软件支持、工程师派驻解决翻译问题。这些亏损不是管理不善,而是战争的税收。 这三份财报真实反映了这场关于计算能力的战争的全貌:不是一场鼓舞人心的胜利,而是一场激烈的前线战斗,鲜血在流淌。 但战争的形态已经发生了变化。八年前,我们还在问:我们还能坚持吗?如今,我们在问:为了坚持,必须付出什么代价?这个代价,就是进步。
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