基于港股AI双雄（智谱、MINIMAX）暴涨的产业链图谱及A股投资策略分析。

一、产业链图谱解析
AI产业链可分为以下核心环节：
1. 上游：算力基础设施
芯片/服务器：智谱、MiniMax的模型训练依赖高性能GPU（如英伟达H100）和国产算力芯片（如华为昇腾）。
算力服务商：提供训练集群、液冷技术、云服务等（如中科曙光、首都在线）。
2. 中游：大模型开发
通用基座模型：智谱（GLM系列）、MiniMax（M2系列）聚焦AGI和多模态能力，技术壁垒高。
垂直领域模型：金融、医疗、政务等场景的定制化模型（如宇信科技、万达信息）。
3. 下游：应用场景落地
办公/创作：WPS AI（金山办公）、营销AIGC（蓝色光标）。
企业服务：ERP智能化（用友网络）、智能客服（同花顺）。
消费级应用：游戏AI（完美世界）、内容生成（掌阅科技）。
二、A股上市公司影响与机会
根据搜索结果，A股相关标的可分为三类：
1. 股权深度绑定型
视觉中国（000681）：唯一同时参股智谱、MiniMax的A股公司，提供训练数据并共建多模态模型。
电广传媒（000917）：控股达晨财智，是智谱最大A轮投资方，受益股权增值。
鸿博股份（002229）：MiniMax独家算力供应商，英伟达服务器核心合作伙伴。
2. 算力基础设施型
中科曙光（603019）：为智谱提供AI服务器及液冷技术，算力集群核心服务商。
神州数码（000034）：独家交付智谱GLM-5训练集群，国产算力落地先锋。
中际旭创（300308）：全球光模块龙头，供应MiniMax海外算力集群800G/1.6T光模块。
3. 场景应用落地型
金山办公（688111）：WPS AI同时接入智谱、MiniMax，覆盖5亿用户办公场景。
同花顺（300033）：金融AI龙头，接入大模型提升智能投顾能力。
超图软件（300036）：与智谱合作开发空间地理大模型，智慧城市核心标的。
三、投资策略参考
1. 短期策略：聚焦港股映射与算力确定性
算力硬件：优先配置光模块（中际旭创）、服务器（浪潮信息）、液冷（英维克），受益于模型训练需求爆发。
港股联动标的：关注A股参股公司（视觉中国、电广传媒）及算力服务商（神州数码），短期弹性较大。
2. 中期策略：布局应用场景商业化
办公/金融：金山办公（WPS AI渗透率提升）、同花顺（智能投顾用户增长）。
多模态应用：蓝色光标（AI营销）、掌阅科技（对话式阅读工具），技术落地确定性高。
3. 长期策略：关注国产替代与政策红利
信创产业链：华为昇腾生态（拓维信息）、国产GPU（寒武纪）。
政务/医疗AI：万达信息（智慧城市）、久远银海（医保大模型），政策驱动需求释放。
四、风险提示
1. 估值泡沫：智谱、MiniMax港股PE已超300倍，需警惕A股映射标的跟涨后的回调风险。
2. 技术迭代：若开源模型（如Meta的Llama）冲击闭源商业模式，可能影响盈利预期。
3. 政策监管：生成式AI内容合规性审查趋严，或限制应用场景拓展速度。
五、数据支撑与逻辑验证
港股表现：智谱2月累计涨幅206%，MiniMax市值突破3000亿港元，反映市场对AI基座模型的认可。
A股联动：视觉中国、鸿博股份等参股公司近5日涨幅超30%，验证资金偏好。
算力需求：智谱GLM-5训练集群需超5000Pflops算力，带动中科曙光、神州数码订单增长。
结论：AI产业链投资需“硬件打底+场景突破”，短期关注算力基建，中期布局应用落地，长期把握国产替代。建议配置中际旭创（光模块）、中科曙光（服务器）、金山办公（办公AI），同时跟踪港股龙头估值变化对A股的传导效应。
核心：智谱、MINIMAX的暴涨是“国产AI基座模型”的里程碑事件，投资需围绕“算力打底+模型协同+应用落地”展开，可重点配置图片关联的高弹性标的。
六、A股AI产业链中具备核心技术的公司梳理（2026年2月更新）
在A股AI产业链中，具备核心技术的公司主要集中在算力基础设施、算法与平台、智能终端与操作系统、行业应用四大核心环节。这些公司通过自主研发掌握了关键算法、芯片设计、操作系统等底层技术，形成了较高的技术壁垒，支撑了AI产业的规模化落地。以下是各环节的核心公司及其技术优势分析：
AI芯片与光模块的核心突破
算力是AI的基础，A股在AI芯片（云端/边缘端）和光模块（高速率传输）领域具备全球竞争力的公司主要有：
1. 寒武纪（688256）：AI芯片设计的“国家队”
核心技术：
寒武纪是全球少数掌握智能处理器微架构、指令集、SoC芯片设计等全栈核心技术的AI芯片企业，其“思元系列”芯片（云端/边缘端）支持INT8/FP16/FP32等混合精度运算，适配TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架。
2025年，寒武纪推出第六代智能处理器微架构，重点优化自然语言处理（NLP）大模型的训练推理场景，编程灵活性和能效比显著提升。
应用落地：
其芯片已应用于阿里云、腾讯云等头部云服务商的AI算力集群，同时为智谱、MiniMax等大模型企业提供算力支持。
2. 中际旭创（300308）：高速光模块的全球龙头
核心技术：
中际旭创掌握硅光芯片设计、高速光模块封装等关键技术，其800G/1.6T光模块采用自主研发的硅光芯片，功耗降低40%，良率达85%，支持CPO（共封装光学）等新型封装技术，适配英伟达GB200等新一代GPU。
2025年，中际旭创1.6T光模块通过客户认证，成为全球少数能量产1.6T光模块的企业之一。
应用落地：
其光模块产品覆盖微软、谷歌、亚马逊等全球顶级云厂商，海外营收占比达86%，支撑了全球AI算力网络的传输需求。
算法与平台：大模型与行业智能的核心引擎
算法是大模型的“大脑”，A股在通用大模型和行业大模型领域具备技术优势的公司主要有：
1. 科大讯飞（002230）：全栈自主可控的大模型龙头
核心技术：
科大讯飞的星火大模型是国内少数能在国产算力（如华为昇腾、海光芯片）上完成全量训练的通用大模型，其“星火X2”版本通过训推采样校准强化学习算法“递归式高难数据合成方法”等技术，将深度推理训练效率提升50%，在数学、逻辑推理等核心能力上对标GPT-5.2、Gemini-3-Pro等国际顶尖模型。
此外，科大讯飞的多语言大模型支持130多种语言，在拉美、东盟等重点语种上已局部超越美国同类产品。
应用落地：
星火大模型已赋能教育（AI学习机、错因批改）、医疗（智医助理、报告解读）、汽车（智能座舱）等行业，其中“智医助理”累计辅诊突破11亿次，覆盖全国800个区县。
2. 中科创达（300496）：智能操作系统与端侧AI的生态构建者
核心技术：
中科创达掌握全栈式操作系统技术（从芯片层、系统层到应用层），其“滴水OS”平台是面向中央计算的AI原生整车操作系统，支持舱驾融合、ZCU虚拟化等关键技术，为智能汽车提供自主交互决策能力。
此外，中科创达的魔方大模型（Rubik Foundation Family）覆盖边缘端、语言、多模态等场景，与车厂合作应用于智能座舱的语音助手、3D图形图像等领域。
应用落地：
其操作系统产品已覆盖智能手机（如小米、OPPO）、智能汽车（如比亚迪、特斯拉）、智能物联网（如机器人、智能家电）等场景，2025年上半年智能物联网业务收入占比达38.5%。
智能终端与操作系统：AI落地的“最后一公里”
智能终端是AI与物理世界交互的载体，A股在智能汽车操作系统和机器人操作系统领域具备技术优势的公司主要有：
1. 中科创达（300496）：智能汽车的“操作系统底座”
核心技术：
中科创达的“滴水OS 1.0 Evo”是面向中央计算的AI原生整车操作系统，通过舱驾融合+ZCU虚拟化平台支持多域融合与算力高效调度，赋予汽车自主交互决策能力（如语音助手、自动泊车）。
此外，中科创达与高通合作的AI座舱平台，支持多模态感知（视觉、语音、传感器），为智能汽车提供3D HMI（人机界面）开发引擎。
应用落地：
其智能汽车操作系统已应用于比亚迪、特斯拉等车企，2025年上半年智能汽车业务收入同比增长超50%。
2. 寒武纪（688256）：边缘端AI的“算力引擎”
核心技术：
寒武纪的边缘智能芯片（如思元220、思元370）支持端侧AI推理，采用低功耗设计（功耗≤10W），适配智能摄像头、机器人等终端设备，能实时处理图像、语音等数据。
应用落地：
其边缘芯片已应用于海康威视的智能摄像头、京东的物流机器人等场景，支撑了端侧AI的实时推理需求。
行业应用：AI赋能千行百业的“场景专家”
行业应用是AI价值的最终体现，A股在医疗、教育、汽车等垂直领域具备技术优势的公司主要有：
1. 科大讯飞（002230）：教育与医疗的“AI赋能者”
核心技术：
科大讯飞的教育大模型（如星火教育大模型）通过错因贯穿的个性化学习能力，能精准捕捉学生的知识点漏洞（如定理没记牢、运算粗心），实现步骤级批改，像特级教师一样引导学生思考。
其医疗大模型（如星火医疗大模型）通过上海市医疗大模型应用检测验证，在智能健康分析、辅助诊疗等场景中优于GPT-5.2等国际模型。
应用落地：
教育大模型已应用于AI学习机（如科大讯飞AI学习机），覆盖全国15000所学校；医疗大模型已应用于“讯飞晓医”APP，累计服务1.8亿次健康咨询。
2. 中科创达（300496）：机器人与智能物联网的“全栈解决方案”
核心技术：
中科创达的机器人操作系统（如Rubik Robot）支持SLAM（同步定位与地图构建）、路径规划等关键技术，提供软硬一体的机器人产品（如物流机器人、服务机器人），能实现自动导航、物品搬运等功能。
此外，中科创达的智能物联网平台（如Edge AI）将AI模型部署在边缘设备上，支持实时监控、预测性维护等场景。
应用落地：
其机器人产品已在汽车汽配、橡胶制造、物流等行业批量落地，2025年上半年机器人业务收入同比增长超70%。
这些公司通过自主研发掌握了关键算法、芯片设计、操作系统等底层技术，形成了较高的技术壁垒，支撑了AI产业的规模化落地。未来，随着AI技术的进一步迭代（如多模态大模型、具身智能），这些公司有望继续保持技术领先，推动AI赋能千行百业。