AI链更新：DeepSeek+...

①据The Information：DeepSeek在首轮外部融资中寻求超3亿美元的资金，估值超100亿美元。

②Cursor公司正在洽谈融资 20 亿美元，估值超过 500 亿美元

③北京智谱华章科技股份有限公司A股IPO于近日更新辅导进展。

原因：

1）国产大模型的商业模式已经出现。

2）3.29号发生了12小时的服务中断。

3）人才。

4）乌兰察布建算力中心。

5）V4要发，万亿参数，推理也需要算力。DS优先适配国产卡，国产AI芯片有一波机会：寒武纪、海光、盛科、华为链。

DeepSeek V4 benchmark泄露，该信息仍未得到证实，但基于该信息结合此前市场的预期，我们觉得有以下要素值得关注：

各项能力冲刺SOTA，通识、推理、数学、代码、Agent几项benchmark中对比GPT5.3、Claude Opus4.6、Gemini 3.1 Pro Preview来看均达到SOTA。

有可能是首个基于国产卡的前沿模型。结合此前DS预计全面迁移至华为昇腾芯片及CANN异构计算架构，如果此次跑分情况证实，代表了DS v4可能是首个基于国产卡并达到全球SOTA能力的模型。

详情包括跑分情况、包括是否采用了年初发布的engram、dualpath等技术、仍需等官方发布证实。

①4月15日，英伟达CEO黄仁勋接受播客主持人Dwarkesh Patel的深度访谈，#仁勋指出:DeepSeek深度耦合华为对美国来说将是灾难.

②Deepseek首次融资曝光，估值超100亿美金;

③DeepSeek-V4跑分泄露，跑分领先海外一线模型；

Deepseek相关:杭钢股份、并行科技、每日互动等

华为昇腾相关:华丰科技、拓维信息、华胜天成、泰嘉股份、慧博云通等。

事件：4月16日，Anthropic发布Claude Opus 4.7，API定价维持百万tokens输入$5/输出$25不变，但更换新tokenizer后同等输入token消耗增加最多35%，实质构成隐形提价。

视觉能力大幅提升，XBOW自主渗透测试视觉准确率从54.5%跃升至98.5%，图片分辨率支持提升至2576像素（约3.75兆像素），为此前3倍。

新增xhigh推理档位、/ultrareview代码审查命令及Cyber Verification Program安全研究合规通道。值得注意的是，多位开发者和创作者反馈Opus 4.7文字品味明显退化，出现“稳稳接住”“收口”“压实”等套话化表达，创作能力不及4.6。

观点重申：

1）Anthropic换tokenizer带来的隐形涨价，和智谱GLM Coding Plan提价30%逻辑一致——编程场景用户对价格的敏感度远低于对效率的追求。

Anthropic的解释是“单次请求token更多但一次通过率更高，整体成本反而更低”，这本质上是编程场景的付费弹性验证：开发者愿意为减少调试轮次买单。国内模型公司也在走同一条路，智谱提价后用户未见流失，MiniMax HighSpeed Coding Plan推出即热捧，编程赛道的提价空间被持续验证。

2）视觉能力从54.5%到98.5%的跃升，意味着Agent场景的落地瓶颈正在被打开。AI要自己做渗透测试、自己操作浏览器和后台系统，前提是看得懂屏幕上的每一个细节，4.6时代一半的图看不明白，4.7接近全通。

3）模型创作能力退化是行业性隐忧。从GPT-5.4到Claude Opus 4.7，所有公司都在卷编程，Benchmark一个比一个强，但文字品味和创作能力系统性退步。这可能是商业化导向的结果。编程能力可量化、可收费、可提价。

风险提示：模型迭代不及预期，行业竞争加剧，地缘政治风险，AI安全监管趋严。

物理 AI 商业化提速，竞争转向数据与仿真能力

真实数据采集成本高、覆盖不足、加工复杂，合成数据重在基于真实机理扩充样本

未来核心竞争力，是搭建 “真实沉淀 — 结构化 — 合成扩展 — 闭环验证” 的数据工厂体系。

物理 AI 中游厂商，正搭建行业数据基础设施。

群核、五一视界、索辰等将零散高成本数据转为可训练资产，充当数据放大器与场景底座。成长空间看平台化、行业复制与场景扩张速度。

群核科技聚焦空间场景数据，构建物理 AI 所需场景底座。

五一视界主攻视觉与实景合成，为 AI 提供高质量仿真环境。

索辰科技深耕工业机理数据，打造专业级仿真与数据迭代能力。

Claude Opus 4.7 迭代，重塑模型竞争焦点。

Claude 强化复杂推理、Agent 编程与多步任务执行，视觉理解与专业输出更稳定。

新 tokenizer 与动态思考深度，让长链任务完成率明显提升。

模型首次试验网安护栏，为 Mythos 级大规模开放做准备。安全边界、权限分层与可控释放，将成为 AI 商业化的核心竞争力。

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第一性原理出发，先回到AGI的本质是什么，是“生产力提升” ，广密也提到了：大模型是“全球 GDP 的操作系统”，全球 GDP

未来的相当大比例或被模型自动化，本质也是生产力提升。大模型的生产力由两部分构成——intelligence和creativity。intelligence的第一幕是Coding，那后续自然会延伸到creativity，考验的是 多/全模态的融合能力。

在全模态能力上，MiniMax 早期就开始强调“原生多模态”，并且已经做到了“全模态”布局。年中即将发布的 M3系列，有望进一步进入“融合模态”的阶段。而这个阶段，#MiniMax的LLM和多模态模型有大量底层Know-How可复用，很可能会进入intelligence和creativity齐头并进的加速期。差异化的模型定位，使得#M2_7的文本API毛利率达到40%。

在底层的Infra方面，MiniMax能够灵活调度和调整算力配置，保证算力供应充足，实现 TPM（tokens_per_min ute）峰值周环比增长10%到20%。

回顾历史，MiniMax已经走过了和OpenAI的C端竞赛，和Anthropic的Coding竞争（M2系列、Harness），下一步的全模态融合的intelligence 和creativity能力也已就绪，以此争夺“全球 GDP 的操作系统”地位，而这个空间，按照广密说法是海外头部“每家都可能达到10万亿美元体量”，国内即使只有1/10体量，也价值万亿美金。

*公开资料整理，仅作为行业分析参考，不构成任何投资建议！