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智谱02513.HK价格

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*页面数据最近更新时间:2026-04-30 23:58 (UTC+8)

至 2026-04-30 23:58,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

市盈率0.00
股息收益率 (TTM)0.00%
流通股数0.00

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

retroactive_airdrop

retroactive_airdrop

04-29 13:43
我只是今年才注意到,中国AI的格局变化有多么巨大。自芯片禁令开始以来,所有人都以为梦想已经结束了。但你知道真正搭在我们所有人身上的是什么吗?这不仅仅是硬件——真正的问题是CUDA。 如果你还没听过,CUDA是NVIDIA在过去十多年里建立的生态系统。所有主要的AI框架,从Google TensorFlow到Meta PyTorch,都依赖它。现在有4.5百万开发者在使用它,全球90%的AI开发者都已经被锁定在这个系统中。这是一种近乎不可能退出的飞轮——用得越多,工具越多;越难抽身。 但在这一次,中国没有认输。策略更聪明——走向算法。DeepSeek V3拥有6710亿(671 billion)个参数,但每次推理只用到其中的5.5%。训练成本仅为$5.576 million,而GPT-4几乎是$78 milyon。你知道发生了什么吗?DeepSeek的API价格是每百万tokens $0.028,而GPT-4o是$5。便宜了25到75倍。这不只是折扣——这是行业的结构性转变。 而现在最惊人的部分是:本地芯片开始训练大型模型。到2026年1月,Zhipu AI发布了使用华为的GLM-Image,这是第一个在本地芯片上完整训练的图像生成模型。Loongson 3C6000处理器和TaiChu Yuanqi T100加速卡,不再只用于推理——它们已经具备训练能力。在江苏兴化,有一条长度为148米的生产线,每5分钟就能生产服务器。这就是新一代的生产方式——不只是实体商品,而是可以向全世界输出的计算能力。 Huawei Ascend生态系统已经增长到拥有4百万开发者、3,000个合作伙伴,以及43个已经在此进行预训练的主要模型。这个数字还在持续上升。到2026年,中国的智能算力将达到1590 EFLOPS。这不再是空想——而是现实。 接下来是能源状况。美国正在遇到麻烦。Virginia、Georgia、Illinois、Michigan——所有地方都因为电力短缺而暂停了新的数据中心项目。美国到2033年将面临175GW的产能缺口。但中国呢?中国的年发电量为10.4 trillion units,是美国的2.5倍。而中国居民用电仅占总用电的15%,美国则为36%。这意味着中国拥有更多用于计算基础设施的工业产能。中国西部的电价是每千瓦时$0.03,而美国是$0.12到$0.15。差距是4到5倍。 所以,tokens——AI信息的最小单位——开始在中国生产,并向全球输出。DeepSeek的用户分布为:30.7%中国、13.6%印度、6.9%印尼、4.3%美国、3.2%法国。全球有26,000家公司,企业版有3,200家机构。到2025年,58%的新AI创业公司将把DeepSeek集成到技术栈中。在中国本土,市场份额已达到89%。 这里发生的事情,和40年前的日本很像。1988年,日本控制着全球51%的半导体市场份额,但在美日《半导体协议》之后,其在DRAM的份额降到了10%。他们的错误在于只依赖“最好的制造商”这一点,却没有建立自己的独立生态系统。现在,中国选择了另一条路——从极致的算法优化,到从推理到训练开发本地芯片;从在Ascend生态系统中聚集数百万开发者,到将tokens向全球出口。 2026年3月27日的报告展示出一幅有趣的画面。Cambrian营收增长453%,实现了首个完整年度盈利。Moore Threads营收增长243%,但亏损1 billion。Muxi营收增长121%,但亏损8 billion。一半是火,一半是水。但重点很清楚——市场需要一种替代方案,让它不再依赖NVIDIA。这是一种由地缘政治带来的结构性机遇。 构建生态系统是有成本的。每一次亏损都是真金白银,用于学习、软件补贴、工程师部署到客户那里。但这些亏损并不是因为执行不力——这是为独立而征收的“战争税”。八年前,问题是“我们能不能活下去”。现在,问题变成了“为了活下去,必须付出多大的代价”。而代价本身,就是发展。
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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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