中信建投：AI产业链景气度传导持续 看好存储、算力租赁服务等环节的发展

智通财经APP获悉，中信建投发布研报称，Kimi K3发布，国产开放权重模型开始参与全球能力边界和商业定价权竞争；后续重点观察完整权重开放后的社区部署规模、API调用量以及付费转化。台积电(TSM.US)业绩超预期并上调全年收入指引，此前下游芯片、服务器、交换机相关公司业绩预告同样表现亮眼，AI硬件链条景气度传导持续，最终体现在模型侧持续迭代与应用落地，继续看好GPU、CPU、存储、高速网络及算力租赁服务等环节。

中信建投主要观点如下：

Kimi K3正式发布，国产模型在参数规模、长程Agent和知识工作能力上进一步逼近全球前沿。月之暗面于2026年7月16日发布Kimi K3，模型总参数规模达到2.8万亿，采用MoE架构，原生支持视觉理解和100万Token上下文，重点面向软件工程、深度研究、复杂知识工作及多模态内容生成。目前K3已接入Kimi、Kimi Work、Kimi Code和官方API，公司计划于7月27日前开放完整模型权重，若按期完成，将成为全球参数规模最大的开放权重模型。K3发布意味着国产模型竞争继续从低成本和局部能力追赶，转向模型规模、架构创新与复杂任务交付能力的综合竞争。

架构创新与规模扩张并行，K3通过极稀疏MoE和混合线性注意力支撑三万亿级参数。K3采用Stable LatentMoE架构，896个专家中每个Token仅激活16个，并引入Kimi Delta Attention和Attention Residuals两项核心技术：前者通过混合线性注意力降低长序列计算开销，后者允许模型在不同网络深度之间选择性调用历史表征，改善超深网络中的信息传递效率。在此基础上，Quantile Balancing、Per-Head Muon、SiTU和Gated MLA分别优化专家负载、注意力头训练和激活控制，官方披露K3相较K2实现约2.5倍的整体扩展效率提升。训练侧从SFT阶段开始引入量化感知训练，采用MXFP4权重和MXFP8激活，兼顾超大规模模型训练稳定性和后续硬件适配效率。

前端编程与长程Agent表现突出，K3的能力提升已从单轮代码生成延伸至复杂工程交付。K3在Frontend Code Arena中获得1679分，位列全球第一，并在品牌营销、参考图设计、数据分析、消费产品、模拟和内容创作工具等七个细分领域中的六项排名第一。Artificial Analysis 7月17日评测显示，K3在Intelligence Index中获得57分，位列第三，仅次于Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol，高于Claude Opus 4.8和GPT-5.5；在长程知识工作AA-Briefcase中获得1547 Elo，排名第二。工程案例方面，K3可持续执行GPU Kernel优化，从零构建MiniTriton编译器，并在48小时自主运行中利用开源EDA工具完成芯片设计、优化和验证，反映其工具调用、代码执行、视觉反馈和长时间任务规划能力明显增强。

独立实测验证前端和代码能力，推理速度、稳定性与使用成本仍有优化空间。据科技媒体测评，K3在前端开发中形成“代码生成—运行截图—视觉识别—代码修改”的闭环，并可利用100万Token上下文处理大型代码仓库和跨文件开发任务(量子位)；在复用相同提示词的3D前端测试中认为，K3在页面完成度、视觉效果和交互设计上优于GPT-5.6系列，同时在需求冲突识别、结构性Bug定位和长程资料研究中表现较强，但部分复杂前端任务耗时接近1小时，首轮运行、移动端适配和可视化工程仍可能需要多轮修复；模型在意图不明确时也存在过度主动的问题(光子星球)。整体而言，K3已进入全球第一梯队，但产品体验、输出速度和复杂任务成功率仍将决定其商业化上限。

性能跃升推动定价显著上移，K3开始由低价竞争转向按前沿能力定价。K3官方API价格为每百万Token缓存命中输入0.30美元、普通输入3美元、输出15美元，对应国内价格约为2元、20元和100元；相比K2.7 Code，普通输入和输出价格分别提升约2.2倍和2.75倍，即达到前代的约3.2倍和3.75倍。Artificial Analysis测算，K3完成单项Intelligence Index任务的平均成本约0.94美元，接近GPT-5.6 Sol的1.04美元，但约为Claude Opus 4.8的52%。价格上移一方面反映长程推理和Agent任务的资源消耗明显增加，另一方面也表明国产模型厂商开始尝试依靠能力差异获取商业溢价，而非持续依赖低价API扩大调用规模。

单位Token成本持续下降，复杂任务驱动的总算力消耗仍有望扩张。月之暗面建议K3采用64张及以上加速卡组成的超节点进行部署，100万Token上下文、896专家MoE、视觉闭环和时间Agent运行，对GPU算力、HBM容量、高速互联、CPU调度、KV Cache及存储系统提出更高要求。KDA、量化感知训练和前缀缓存可以降低单位Token推理成本，但推理深度、输出长度、工具调用轮次和任务持续时间同步上升，单位任务消耗的Token和基础设施资源仍可能增加。

台积电法说会再超预期，上调全年收入指引。7月16日，台积电发布2026Q2财报，单季度实现营收1.27万亿新台币、同比增长36%、环比增长12%，美元口径营收402亿美元达到此前指引上限，毛利率67.7%、营业利润率60.3%均高于指引上限，归母净利润7066亿新台币、同比增长77.4%，显著高于市场预期。从结构看，应用领域方面HPC收入环比增长20%，收入占比提升至66%，智能手机业务环比下降4%；制程方面，2nm已首次贡献约3%的晶圆收入，3nm、5nm、7nm则分别贡献30%、33%、11%，预计三季度起2nm制程将陡峭爬坡。得益于CSP客户的旺盛需求，台积电将2026年美元收入增速指引由“高于30%”上修至“略高于40%”，同步将全年资本开支由520亿-560亿美元大幅上调至600亿-640亿美元，其中70%-80%投向先进制程，10%-20%投向先进封装、测试与光罩，并明确指出AI需求正由GPU扩散至数据中心CPU、定制ASIC、网络芯片，先进封装产能仍然紧张。指引方面，Q3的收入指引为446-458亿美元，对应环比增长约12%、同比增长约37%；利润端由于2nm制程陡峭爬坡以及海外产能扩张，预计将对下半年毛利率形成3-4个百分点的稀释，毛利率指引为65-67%。

AI产业链景气度传导持续，国产芯片与服务器厂商业绩高增。近期，AI算力产业链部分企业发布中报业绩预告，均实现高速增长。芯片侧，海光信息预计2026H1营收85亿-93亿元、同比增长55.56%-70.20%，归母净利润17亿-18.3亿元、同比增长41.50%-52.32%，剔除股份支付影响同比增长74.27%-84.71%，表明国产CPU+DCU方案受益于国产算力自主可控与AI基础设施建设。服务器及互联侧，浪潮信息预计2026H1归母净利润26.00亿-31.00亿元、同比增长226%-288%，其中Q2单季归母净利润19.95亿-24.95亿元、同比增长494%-643%，显示AI服务器与超节点放量已开始显著抬升盈利能力；工业富联预计2026H1归母净利润234亿-244亿元、同比增长93%-101%，其中云服务商AI服务器营业收入同比增长超过230%，800G以上数据中心交换机出货量同比增长1.4倍，AI算力投入已从单纯服务器采购外溢至高速互联基础设施。“晶圆代工—先进封装—国产芯片—AI服务器—网络互联”AI硬件链条景气度传导持续。

总结：Kimi K3发布，国产开放权重模型开始参与全球能力边界和商业定价权竞争；后续重点观察完整权重开放后的社区部署规模、API调用量以及付费转化。台积电业绩超预期并上调全年收入指引，此前下游芯片、服务器、交换机相关公司业绩预告同样表现亮眼，AI硬件链条景气度传导持续，最终体现在模型侧持续迭代与应用落地，继续看好GPU、CPU、存储、高速网络及算力租赁服务等环节。

风险提示：

应收账款坏账风险；行业竞争加剧；国际环境变化影响。