聚焦大模型行业GenAI系列报告之71:从智谱IPO看当前大模型进展和投资机遇。模型架构收敛至Decoder-Only+ MoE架构,核心工作逐渐趋向在中训练、后训练、推理侧进行数据、算法工程优化,进一步提升模型能力上限。报告认为以智谱突围为例,应重点关注:1)原生大模型公司本身,智谱、Minimax为代表;2)受益于模型能力的垂类行业应用公司,通过模型+行业Know-How更能直击行业痛点。风险提示:行业竞争加剧,技术迭代不及预期风险;新技术商业化进展不及预期风险,数据质量与合规风险,大模型持续高研发投入利润端承压风险等。
聚焦大模型行业GenAI系列报告之71:从智谱IPO看当前大模型进展和投资机遇。模型架构收敛至Decoder-Only+ MoE架构,核心工作逐渐趋向在中训练、后训练、推理侧进行数据、算法工程优化,进一步提升模型能力上限。报告认为以智谱突围为例,应重点关注:1)原生大模型公司本身,智谱、Minimax为代表;2)受益于模型能力的垂类行业应用公司,通过模型+行业Know-How更能直击行业痛点。风险提示:行业竞争加剧,技术迭代不及预期风险;新技术商业化进展不及预期风险,数据质量与合规风险,大模型持续高研发投入利润端承压风险等。
聚焦大模型行业GenAI系列报告之71:从智谱IPO看当前大模型进展和投资机遇。模型架构收敛至Decoder-Only+ MoE架构,核心工作逐渐趋向在中训练、后训练、推理侧进行数据、算法工程优化,进一步提升模型能力上限。报告认为以智谱突围为例,应重点关注:1)原生大模型公司本身,智谱、Minimax为代表;2)受益于模型能力的垂类行业应用公司,通过模型+行业Know-How更能直击行业痛点。风险提示:行业竞争加剧,技术迭代不及预期风险;新技术商业化进展不及预期风险,数据质量与合规风险,大模型持续高研发投入利润端承压风险等。
本报告由申万宏源发布,发布于 2026 年。
覆盖 2026 年,全文共 35 页。
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适合战略规划、产品经理、行业研究员等读者参考。
重点分析了IPO、大模型等议题。