A股三大指数今日集体上涨，截止收盘，沪指涨0.32%，收报3946.68点；深证成指涨1.09%，收报14414.43点；创业板指涨1.49%，收报3602.08点。沪深京三市成交额21673亿，较昨日缩量1684亿。行业板块呈现普涨态势，房地产开发、房地产服务、装修装饰、通信设备、教育、元件、光伏设备板块涨幅居前，仅核力发电、医疗美容、煤炭、石油石化板块逆市下跌。
据报道，英伟达正在开发新一代开源人工智能模型Nemotron 4，预计参数规模至少达到1万亿，目标是与全球领先的开源大模型竞争。英伟达希望通过开放模型生态扩大AI应用范围，并进一步推动市场对其GPU算力的需求。英伟达此前已推出Nemotron系列开源模型，包括拥有3400亿参数的Nemotron-4 340B系列，主要用于大语言模型训练数据生成、模型开发和企业AI应用。
此外AI应用商业化进程加速：字节豆包宣布抽佣：8月10日起，通过豆包入口跳转抖音来客成交的酒店订单，将执行独立费率：11.4%的软件服务费加0.6%的支付手续费，综合费率约12%。同一天，阿里千问办公助理推出收费服务。办公助理会员套餐共分旗舰、精英、高级三档。同时，视频生成额度10个/50个/100个/200个/500个对应价格在26元至968元不等。
政策方面，上海11日印发《上海市软件和信息服务业发展“十五五”规划》。到2030年，把上海软件和信息服务业打造成经济增长“动力源”，AI赋能应用“主阵地”，参与全球竞争“桥头堡”，实现产业总量规模进一步扩大，产业规模力争达到4万亿元，产业增加值突破1.1万亿元。
金融街证券认为，国产开源模型加速跻身全球第一梯队，Kimi K3凭借2.8TMoE参数规模与100万Token上下文能力，显著提升性价比；OpenAI降价与字节Seedance2.5迭代则进一步降低单位Token及内容生产成本，持续打开AI应用渗透空间。中国银河证券指出，随着模型能力提升、调用成本下降和多模态工具成熟，AI应用有望加速渗透内容生产、营销、电商、游戏等场景，并带来相关产业链增量机会。
金融街证券：AI应用渗透空间有望持续打开
7月智能科技板块内部呈现“应用走强、硬件走弱”的结构切换：硬件端受估值逻辑从资本开支（Capex）转向投资回报（ROI）验证，叠加板块拥挤度出清拖累，资金边际流向应用与平台方向。国产开源模型加速跻身全球第一梯队，Kimi K3凭借2.8TMoE参数规模与100万Token上下文能力，显著提升性价比；OpenAI降价与字节Seedance2.5迭代则进一步降低单位Token及内容生产成本，持续打开AI应用渗透空间。
中国银河：AI应用有望带来相关产业链增量机会
技术底座持续升级、商业化落地持续推进，随着模型能力提升、调用成本下降和多模态工具成熟，AI应用有望加速渗透内容生产、营销、电商、游戏等场景，并带来相关产业链增量机会。
华泰证券：建议关注AI应用和国产模型两条投资主线
Kimi K3以57分代表当前国产开放权重模型的强能力上限，DS V4 Flash则刷新50分能力区间的成本底线，中国模型已形成“强能力+高性价比”两条竞争路线，有望带动下游应用的起量。建议关注AI应用和国产模型两条投资主线。
中银证券：AI应用投资机会显现
模型迭代带动Token成本下降，AI应用投资机会显现。OpenAI将GPT-5.6 Luna价格下调约80%，Terra下调约20%，模型降价是应用渗透加速的开关，单位推理成本下行将刺激调用量与付费席位扩张，Agent渗透率提升也抬高了单任务Token与算力消耗量，量价对冲后应用收入开始规模化兑现。生成式AI或已走出“只投基建、难见回报”的验证期，进入“降本—放量—付费”的正向循环。
国金证券：AI已从产品功能传导至经营指标
北美应用业绩普遍超预期，AI已从产品功能传导至经营指标。近两周，北美应用厂商批量发布业绩，包括Palantir、AppLovin、Cloudflare、Atlassian、Unity、Twilio、HubSpot、Duolingo、Doximity等，覆盖企业应用、广告营销、网络安全及Agent基础设施、通信、教育、医疗等多个方向，多家公司收入、客户、订单及使用量保持较快增长。更值得关注的是，AI正在由新产品、新功能进一步传导至经营指标，整体来看，AI应用正加速进入企业核心业务流程，并逐步体现为收入增长、客户扩张、使用量提升及商业化能力增强。
中信建投：继续看好大厂Capex生态、国产芯片与超节点、算力服务、Pre-AI、B端AI应用和本地推理
前沿模型Scaling进入多路径并行阶段。Anthropic Mythos 5、Fable 5被行业估算为8万亿和5万亿参数，Kimi K3总参数达到2.8万亿，字节据报正在预训练最高10万亿参数模型；Post-training进一步延伸至百万Token Agent轨迹、数千次工具调用和持续数小时的复杂任务。7月8日发布的RSI综述覆盖1250篇论文，其中74%发表于2026年，AI研发自动化明显提速。我们认为，模型竞争正由单一参数扩张转向预训练、强化学习、推理时计算、RSI及长期Agent能力协同演进，算力需求将由训练扩展至推理和Agent执行，继续看好大厂Capex生态、国产芯片与超节点、算力服务、Pre-AI、B端AI应用和本地推理。
（本文不构成任何投资建议，投资者据此操作，一切后果自负。市场有风险，投资需谨慎。)
