证券研究报告·策略报告·策略周评
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策略周评20260802
月之暗面全面开源Kimi K3
2026 年08 月02 日
证券分析师 陈刚
执业证书：S0600523040001
cheng@dwzq.com.cn
证券分析师 谢立昕
执业证书：S0600525080001
xielx@dwzq.com.cn
相关研究
《反弹的时间和空间研判》
2026-08-02
《十大未来产业系列之七——原子级
制造》
2026-07-31
本周AI 要闻
◼ 事件1：7 月31 日-8 月3 日，在2026 ChinaJoy 上，AI 与游戏技术深度
融合成为全场焦点，AI 产业在底层硬件与内容范式上迎来关键进展。芯
片端，Arm 与Unity 中国达成合作，将专用神经加速器集成至新一代
GPU；高通预告9 月推出搭载新一代神经渲染技术的骁龙旗舰平台，从
硬件底层重塑AI 图形计算能力。产业应用层面，Unity 中国指出AI 正
重构内容创作与渲染流程，超分辨率及插帧技术显著降低算力成本。
◼ 事件2：7 月27 日，月之暗面全面开源迄今最强模型Kimi K3，同步公
开模型权重、技术报告及三项核心训练Infra 技术（MoonEP、FlashKDA、
AgentEnv）。Kimi K3 是全球首个开源的3 万亿参数MoE 模型，具备原
生视觉理解与百万token 上下文能力，整体扩展效率较K2 提升约2.5
倍。开源当日，华为昇腾、阿里云真武超节点等国内厂商，以及Nebius、
Cursor 等海外平台均实现Day0 适配，生态响应迅速。
◼ 事件3：7 月30 日，腾讯发布WorkBuddy 最新版本，打通腾讯文档，
推出面向Agent 时代的"人机双写"协同编辑能力。记者实测显示，用户
通过自然语言指令即可实现对Word、Excel、PPT 等文档的实时批量修
改，无需手动查找入口或记忆复杂公式，AI 直接调用并就地保存。该功
能覆盖文字、表格、演示全场景，同时支持一键上传腾讯文档实现多人
在线AI 共创，将"人人协同"延伸至"人机协同"乃至"机机协同"。目前该
产品正探索个人与企业付费模式，标准版至旗舰版月费70 至700 元不
等。
（信息来源：财联社、AI daily、上海证券报等）
周度观点
◼ 月之暗面全面开源Kimi K3，AI 进入3T 模型时代
（1）AI 产业链持续围绕“模型能力跃迁—算力架构升级—应用生态扩展”
展开演进。模型端，Kimi K3 开源推动开放模型迈入3 万亿参数规模，带
动模型能力与生态适配加速提升；算力端，LPDDR6 等新一代存储技术推
进，AI 硬件向高性能、低功耗方向升级；应用端，WorkBuddy、千问办
公等智能体产品加速落地，推动AI 从辅助工具向工作流重构演进。
（2）算力与基础设施方面，本周AI 产业竞争焦点进一步向硬件架构优化
与终端计算能力提升方向延伸，底层芯片、存储以及边缘侧算力设施成为
支撑AI 规模化应用的重要环节。一方面，长鑫存储LPDDR6 研发验证接
近尾声，有望推动国产低功耗内存实现新一轮迭代。该产品设计速率达到
12800Mbps，在性能、功耗及可靠性方面较LPDDR5X 进一步提升，有望
满足AI 手机等终端设备对高带宽、低功耗存储的需求。另一方面，2026
China Joy 期间，Arm 与Unity 中国围绕神经技术展开合作，通过将专用神
经加速器引入新一代GPU，提升AI 图形处理效率；高通也计划推出搭载
神经渲染技术的旗舰移动平台，推动AI 超分、插帧等技术落地。
（3）模型技术方面，本周AI 领域核心变化集中于开源大模型能力持续逼
近前沿水平，以及智能体应用能力加速成熟。随着高参数规模模型和低成
本推理模型不断涌现，模型竞争正从单纯追求参数规模转向性能、开放生
态与应用效率的综合比拼。当前AI 正处于前沿模型能力加速开放、智能
体从实验探索走向实际应用阶段。月之暗面正式开源Kimi K3 模型权重及
相关训练基础设施，成为全球首个开放3 万亿参数级模型。该模型采用
MoE 架构，支持百万Token 上下文窗口，面向长程编程、知识工作和复杂
推理场景，并获得华为昇腾、阿里云等生态适配，推动国产模型与算力基
础设施协同发展。DeepSeek 开放DeepSeek-V4-Flash 正式版API 公测，重
点提升Agent 任务处理能力。在智能体测试中，其性能大幅提升，同时通
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过低成本API 定价降低开发者使用门槛，加速模型在代码、长文本处理等
场景中的应用。整体来看，开源模型能力提升正在降低AI 应用开发门槛，
推动产业竞争重点由“模型可用性”进一步转向“生态构建与场景落地能
力”。
（4）应用方面，本周AI 应用端持续向智能体驱动的生产力场景落地方向
推进，办公、企业服务等高频场景成为AI 商业化探索的重要入口。相比
此前以辅助问答为主的应用形态，当前AI 正加速向任务执行和流程协同
演进，处于从单点工具应用向Agent 重构工作流阶段过渡的阶段。腾讯
WorkBuddy 完成版本升级，打通腾讯文档并推出“人机双写”协同编辑能力，
进一步推动AI 与办公软件深度融合。与此同时，阿里“千问办公”开启内
测，整合Qoder Work、悟空、Mule Run 等多款智能体产品，布局从个人办
公到企业服务的AI 办公生态。此外，字节跳动启动ToB 业务组织调整，
将飞书产品团队并入豆包体系，并整合飞书销售与火山引擎团队，强化AI
模型、云服务与企业应用之间的协同。
（5）我们认为A 股风格切换已经是“进行时态”，但并不意味着科技行情
彻底结束，只是“全面押注科技”不再是最优解。从产业趋势角度，中长期
来看需要增加对AI 中下游环节的重视度；随资金面矛盾边际改善，上游
硬件方向在下半年有望迎来分化修复机会，优选量增逻辑主导的方向，以
及供给壁垒高且难找到替代技术路线的细分，“涨价线”中部分环节高估了
远期供需矛盾，需要适当降低预期、去伪存真。
本周报告推荐
◼ 【东吴有色】AI 金属乘风破浪（二）：钨&稀土，配额限制下的供需错
配
◼ 【东吴地产】地产+AI 工具系列报告之七：从 AI 投委会到可用的投研
平台——AlphaChain 产品化
◼ 【东吴宏观】如何用 AI 自动写研报？——搭建Hermes 架构的证券分
析师“超级助理”
◼ 【东吴汽车】AI 系列深度01 期：从数字AI 通用底座到物理AI 真实世
界闭环
◼ 【东吴汽车】AI 系列深度02 期：AGI 是什么？
◼ 【东吴汽车】AI 系列深度03 期：数字AI 与物理AI 的边界在哪里？
◼ 【东吴汽车】AI 系列深度04 期：什么是表征？
◼ 【东吴汽车】AI 系列深度05 期：模型如何学习表征并实现对齐？
◼ 【东吴汽车】AI 系列深度06 期：Transformer 如何从序列任务走向基
座模型？
◼ 【东吴汽车】AI 系列深度07 期：CNN 与ViT 两类视觉骨干有何差异？
◼ 【东吴汽车】AI 系列深度08 期：GAN 与Diffusion 两类生成范式有何
差异？
◼ 【东吴汽车】AI 系列深度09 期：从LLM 到VLM 再到VLA 意味着什
么？
◼ 【东吴汽车】AI 系列深度10 期：预训练与后训练如何塑造大模型？
◼ 风险提示：美联储降息不及预期，AI 技术发展不及预期
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1. 重要数据跟踪
表1：美国主要科技股周度表现（2026/07/27-2026/07/31）
代码
证券简称
收盘价美元
市值亿美元
周涨跌幅
2026 年初
至今涨跌幅
NVDA.O
英伟达(NVIDIA)
200.75
48,582
-2.94%
7.77%
MSFT.O
微软(MICROSOFT)
464.72
34,508
21.75%
-3.48%
AAPL.O
苹果(APPLE)
308.91
45,083
-7.24%
13.84%
GOOGL.O
谷歌(ALPHABET)-A
356.13
43,583
11.38%
13.93%
AMZN.O
亚马逊(AMAZON)
271.58
29,293
17.00%
17.66%
META.O
脸书(META
PLATFORMS)
556.71
14,182
-6.47%
-15.51%
TSLA.O
特斯拉(TESLA)
311.21
12,291
-0.58%
-30.80%
数据来源：WIND，东吴证券研究所
图1：主要科技指数的收益表现（归一化）
数据来源：WIND，东吴证券研究所
0.70
1.20
1.70
2.20
2.70
3.20
纳斯达克指数
恒生科技
创业板指
科创50
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图2：A 股主要AI 概念指数情绪（截至2026 年07 月31 日）
数据来源：WIND，东吴证券研究所
2. 人工智能报告推荐
ASIC芯片
军工信息化
高速铜连接
PEEK材料
多模态模型
短剧游戏
HBM
GPU
人形机器人
中文语料库
AI算力
ChatGPT
AIGC
WEB3.0
虚拟人
MCU芯片
IDC(算力租赁)
数字货币
光模块(CPO)
射频及天线
光通信
液冷服务器
数字孪生
机器视觉
IGBT
智能音箱
金融科技
AI手机
操作系统
数字政府
AIPC
传感器
智能驾驶
医药数智化
AI穿戴设备
机器人
网络安全
网络游戏
物联网
智能物流
0.00
10.00
20.00
30.00
40.00
50.00
60.00
70.00
80.00
90.00
100.00
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
2018年以来市盈率分位数%
周均换手率%
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表2：东吴人工智能报告推荐一览
发布时间
报告名称
核心内容
相关标的
2026/7/29
【东吴有色】AI 金属乘
风破浪（二）：钨&稀
土，配额限制下的供需
错配
钨&稀土，我国唯二受开采配额管理的优势金
属，出口管制打开国产替代空间。算力需求催
生半导体制造材料体系升级，拉动钨&稀土景
气需求。
钨：
中钨高新，厦
门钨业，章源钨
业，
翔鹭钨业，佳
鑫国际资源等。稀
土：
中国稀土、盛
和资源、
华宏科技
等。
2026/7/31
【东吴地产】地产+AI
工具系列报告之七：从
AI 投委会到可用的投
研平台——AlphaChain
产品化
AI 投研产品化的关键约束，主要来自深度、效
率与问责三方面。结构化决策卡有助于降低长
报告的使用门槛。 决策跟踪与战绩榜是平台形
成长期可信度的重要基础。机构化落地仍需数
据质量、安全与合规机制共同支撑。
2026/7/26
【东吴宏观】如何用
AI 自动写研报？——
搭建Hermes 架构的证
券分析师“超级助理”
本套AI 研报生成Skill 通过多体系协作实现了
研报撰写从数据准备到编辑检查的全链条自动
化，实际案例证明其产出在专业水准上与真人
研究员高度一致，同时显著释放了研究员在新
闻采集与结构性写作环节的时间投入。
2026/7/27
【东吴汽车】AI 系列深
度01 期：从数字AI 通
用底座到物理AI 真实
世界闭环
Transformer 推动数字AI 技术发展从专用架构
到统一底座。物理AI 正从复用数字AI 能力转
向补齐自身底层能力。
2026/7/28
【东吴汽车】AI 系列深
度02 期：AGI 是什
么？
AGI 的核心研究问题，是如何定义、衡量并判
断通用人工智能何时到来。从机构判断看，
AGI 并非一个单一时间点，而更像能力阶梯。
AGI 的衡量与经济价值仍缺统一答案。
2026/7/28
【东吴汽车】AI 系列深
度03 期：数字AI 与物
理AI 的边界在哪里？
数字AI 与物理AI 并非完全对称的二分概念，
更适合沿“物理闭环程度”理解。两类AI 最根
本差异体现在部署形态和安全约束。从通往
AGI 的视角看，机器人正成为数字AI 与物理
AI 的交汇点。
2026/7/29
【东吴汽车】AI 系列深
度04 期：什么是表
征？
表征是模型对现实世界信息形成的内部抽象表
示，是人工智能进行理解、推理与预测的基
础。落到物理AI，表征视角可解释自动驾驶与
机器人路线分歧。
2026/7/29
【东吴汽车】AI 系列深
度05 期：模型如何学
习表征并实现对齐？
嵌入的本质，是把文本、图像、商品、用户等
对象映射为数字向量，并使语义相近的对象在
向量空间中距离更近。自监督学习是通用表征
规模化形成的关键机制。
2026/7/30
【东吴汽车】AI 系列深
度06 期：Transformer
如何从序列任务走向基
座模型？
RNN 的基本思路是把历史压缩进一个随时间更
新的隐藏状态。Transformer 替代传统RNN 主
干，并不意味着循环思想消失。
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2026/7/30
【东吴汽车】AI 系列深
度07 期：CNN 与ViT
两类视觉骨干有何差
异？
视觉骨干网络是机器视觉系统的核心模块，其
作用是把原始像素转化为高层语义特征，并决
定分类、检测、分割等下游任务上限。CNN 的
优势来自三项视觉归纳偏置：局部连接、权值
共享和平移等变性。
2026/7/31
【东吴汽车】AI 系列深
度08 期：GAN 与
Diffusion 两类生成范式
有何差异？
生成模型的核心目标，是学习数据背后的整体
分布，并据此生成此前不存在的新样本。GAN
与Diffusion 的路线差异集中在四个维度：采样
速度、训练稳定性、样本多样性和可控性。
2026/7/31
【东吴汽车】AI 系列深
度09 期：从LLM 到
VLM 再到VLA 意味着
什么？
LLM、VLM、VLA 可理解为同一技术脉络上逐
层扩展模态和输出能力的三类大模型。LLM 以
文本为输入输出，主要解决语言理解、生成和
推理；VLM 在语言底座上加入视觉理解，使图
像和文字在同一语义空间交互；VLA 进一步把
动作作为输出模态，使模型能够驱动机器人或
车辆在物理世界中行动。三者存在继承关系，
但不能简单归结为同一种next-token 机制。
2026/8/1
【东吴汽车】AI 系列深
度10 期：预训练与后
训练如何塑造大模型？
预训练与后训练是理解大模型能力形成的一组
关键框架。数字AI 与物理AI 在训练框架上同
构、在数据和反馈上分立。
数据来源：东吴证券研究所整理（报告筛选标准为：本周公开已发布，对相关标的进行长期跟踪）
免责及评级说明部分
免责声明
东吴证券股份有限公司经中国证券监督管理委员会批准，已具备证券投资咨询业务资格。
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会因接收人收到本报告而视其为客户。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见并不
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市场有风险，投资需谨慎。本报告是基于本公司分析师认为可靠且已公开的信息，本公
司力求但不保证这些信息的准确性和完整性，也不保证文中观点或陈述不会发生任何变更，
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将保留向其追究法律责任的权利。
东吴证券投资评级标准
投资评级基于分析师对报告发布日后6 至12 个月内行业或公司回报潜力相对基准表现
的预期（A 股市场基准为沪深300 指数，香港市场基准为恒生指数，美国市场基准为标普
500 指数，新三板基准指数为三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转
让标的），北交所基准指数为北证50 指数），具体如下：
公司投资评级：
买入：预期未来6 个月个股涨跌幅相对基准在15%以上；
增持：预期未来6 个月个股涨跌幅相对基准介于5%与15%之间；
中性：预期未来6 个月个股涨跌幅相对基准介于-5%与5%之间；
减持：预期未来6 个月个股涨跌幅相对基准介于-15%与-5%之间；
卖出：预期未来6 个月个股涨跌幅相对基准在-15%以下。
行业投资评级：
增持：预期未来6 个月内，行业指数相对强于基准5%以上；
中性：预期未来6 个月内，行业指数相对基准-5%与5%；
减持：预期未来6 个月内，行业指数相对弱于基准5%以上。
我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相
对评级体系，表示投资的相对比重建议。投资者买入或者卖出证券的决定应当充分考虑自身
特定状况，如具体投资目的、财务状况以及特定需求等，并完整理解和使用本报告内容，不
应视本报告为做出投资决策的唯一因素。
东吴证券研究所
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