>> 華鑫證券-計算機行業(yè)周報：Anthropic發(fā)布Claude Sonnet 5，DSpark與JetSpec共探投機解碼效率新邊界-260706
| 上傳日期： |
2026/7/7 |
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| 1450KB |
| 格式： |
pdf 共21頁 |
來源： |
華鑫證券 |
| 評級： |
推薦 |
作者： |
任春陽 |
| 行業(yè)名稱： |
計算機 |
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投資要點
▌算力：算力租賃價格平穩(wěn)，Anthropic發(fā)布ClaudeSonnet 5
2026年7月1日，Anthropic正式發(fā)布Claude Sonnet 5。該模型能夠自主規(guī)劃任務、調(diào)用瀏覽器和終端工具，相較于上一代模型Sonnet 4.6，該模型在推理、工具使用、編程和知識工作任務等方面性能顯著提升，官方稱其為迄今Agent能力最強的Sonnet模型。測評結(jié)果顯示，該模型在多項基準測試中顯著超越Sonnet 4.6，部分指標逼近甚至反超旗艦模型Opus 4.8。與此同時，該模型主打高性能、低成本路線，標準價格僅為旗艦模型Opus 4.8定價的六成。
▌AI應用：Character.AI周時長環(huán)比+9.94%，DSpark與JetSpec共探投機解碼效率新邊界
近期，繼DeepSeek推出其投機解碼框架DSpark后，階躍星辰也同期發(fā)布了名為JetSpec的技術方案。盡管兩者都致力于解決大模型高頻調(diào)用的問題，但其技術路徑和側(cè)重點存在顯著差異：DSpark更側(cè)重于在服務系統(tǒng)層面優(yōu)化驗證環(huán)節(jié)，減少無效計算，而JetSpec則從Draft生成入手，通過因果并行樹，旨在單次驗證步驟中接受更多有效Token。
▌AI融資動向：Together AI完成8億美元C輪融資，投后估值達83億美元
2026年7月2日，開源AI云平臺Together AI宣布完成8億美元C輪融資，投后估值達83億美元，較上一輪翻倍。本輪融資由Aramco Ventures領投，NVIDIA、General Catalyst等多家機構參投，所得資金將主要用于拓展推理服務與擴充基礎設施。該公司成立于2022年，核心產(chǎn)品為一套針對開源AI模型優(yōu)化的訓練與推理平臺，技術上搭載自研的ATLAS引擎，推理速度最高可提升400%。業(yè)務方面，公司第二季度年化訂單額已突破11.5億美元，客戶群體涵蓋Cursor、Cognition、Decagon等AI原生企業(yè)，公司預計未來五年內(nèi)計算容量與基礎設施規(guī)模將擴展約50倍。
▌投資建議
DeepSeekV4正式版計劃于7月中旬上線，API定價將引入結(jié)構性調(diào)整，首次采用"峰谷定價"機制。新版本推出deepseekv4-pro與deepseek-v4-flash兩款主力模型，按北京時間劃分平時段與高峰時段：工作日9:00-12:00及14:00-18:00為高峰時段，定價為平時段兩倍；晚間、夜間及周末全天執(zhí)行平時段價格。具體來看，v4-pro平時段百萬tokens輸入（緩存命中/未命中）0.025元/3元、輸出6元，高峰時段對應0.05元/6元/12元；v4-flash平時段輸入0.02元/1元、輸出2元，高峰時段對應0.04元/2元/4元。公司表示V4將帶來更多功能優(yōu)化和性能提升，此次定價調(diào)整旨在更合理配置資源、提升服務穩(wěn)定性。
此次DeepSeek推出峰谷定價，前提是推理調(diào)用量已具備顯著規(guī)模且存在真實波峰，標志著國產(chǎn)大模型從技術驗證走向規(guī)?；逃谩a(chǎn)算力已從可選配置轉(zhuǎn)為稀缺資源，產(chǎn)業(yè)鏈核心邏輯從替代性價比切換為供需定價。進一步看，高峰時段的算力調(diào)度對集群互聯(lián)效率提出剛性約束，低延遲、高帶寬互聯(lián)方案從性能優(yōu)化項升級為產(chǎn)能釋放瓶頸。在推理需求持續(xù)放量、Token消耗量快速增長的背景下，我們認為CPO作為高密度推理集群的核心互聯(lián)路徑，是Token經(jīng)濟學下的核心解。
中長期，建議關注專注于功率半導體及模擬芯片測試系統(tǒng)研發(fā)的聯(lián)動科技（301369.SZ）、專注于半導體等高端制造業(yè)的羅博特科（300757.SZ）、新能源業(yè)務高增并供貨科爾摩根等全球電機巨頭的唯科科技（301196.SZ）、AI智能文字識別與商業(yè)大數(shù)據(jù)領域巨頭的合合信息（688615.SH）、深耕工業(yè)AI與軟件并長期服務高端裝備等領域頭部客戶的能科科技（603859.SH）。
▌風險提示
1）AI底層技術迭代速度不及預期。2）政策監(jiān)管及版權風險。3）AI應用落地效果不及預期。4）推薦公司業(yè)績不及預期風險。
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