本周AI要闻

事件1：6月15日，中科曙光发布新一代通用高性能计算平台。该平台以国产百核级512线程通用CPU为核心，通过“算存网”全栈协同优化，以卓越性能带动国产通用计算比肩国际一流水准。当前，全球算力产业焦点高度集中于大模型训推，但在科学与工程计算等对精度要求极高、计算复杂度极高的场景中，通用计算能力仍是不可替代的基石。该平台提供风冷、冷板液冷、浸没液冷三种散热形态的计算节点，可灵活覆盖不同算力规模的计算场景。中科曙光高级副总裁李斌表示，未来全球算力产业的发展，不只是单点硬件突破，而是从芯片、系统、平台到应用的全链路协同创新。

事件2：6月16日，阿里巴巴发布千问具身智能大模型Qwen-Robot系列，包含VLA操作模型Qwen-RobotManip、VLN移动模型Qwen-RobotNav和世界模型Qwen-RobotWorld三大模型。这是千问大模型家族首个完整的具身智能模型系列——三个模型分别为机器人装上灵巧的手、认路的脚和会思考的大脑，既可单独部署，也能协同运转，让不同形态的机器人迈向真实落地有了可靠的“通用底座”。

事件3：6月16日，微信支付正式推出内置零钱功能、面向AI智能体支付场景的“AI专属卡”，用户可在与智能体对话中直接完成从推荐到下单的消费闭环。当前该卡已支持腾讯桌面智能体WorkBuddy调用美团等服务，安全层面通过与主账户余额隔离、独立额度设定与逐笔确认机制保障资金安全，未来将向更多智能体平台开放。这是支付基础设施在Agentic AI时代的关键卡位——将Agent替你付从概念推向落地，通过隔离账户 人工确认在便利性与安全性建立平衡，有望成为AI自主消费场景的标准化支付层。

（信息来源：中科曙光、上海证券报、财联社等）

周度观点

微信支付开启AI支付测试，Agent步入交易执行阶段

（1）全球AI产业正从“生成内容”向“执行任务”加速演进，推动智能体能力由数字世界交互进一步延伸至真实商业场景。整体来看，在推理算力扩容、执行模型成熟与交易场景开放的共同推动下，AI智能体正加速迈向真实业务流程闭环阶段。

（2）算力与基础设施方面，本周AI产业在推理需求快速增长与自主算力建设加速推进的驱动下，呈现国产高性能计算升级与推理算力扩容并行发展的趋势。国内方面，中科曙光发布新一代通用高性能计算平台，搭载国产百核级CPU，并通过计算、存储、网络全栈协同优化，实现高精度科学计算能力与大规模并行计算效率同步提升，同时兼容主流HPC软件生态，反映国产通用计算平台正加速向系统级能力突破演进，为科学智能与AI融合发展提供底层支撑。另一方面，字节跳动正与天数智芯洽谈采购至少5万颗推理GPU，并同步评估百度昆仑芯方案，在大模型应用扩张与Agent普及带动下，推理算力需求持续释放，推动国产GPU进入规模化部署阶段。整体来看，在推理负载增长与自主可控需求提升的共同推动下，产业竞争进一步向底层算力供给能力与系统协同能力集中。

（3）模型技术层面，本周AI产业模型能力正由数字世界推理进一步向物理世界执行与复杂任务协同扩展。海外与国内模型竞争的焦点已不再局限于参数规模，而是逐步转向长程执行能力、场景泛化能力以及模型与底层算力协同效率的提升。国内方面，阿里发布千问具身智能大模型Qwen-Robot系列，首次构建涵盖操作模型、导航模型与世界模型的完整具身智能体系，通过统一自然语言指令实现感知、移动、操作与环境理解能力协同，推动机器人从单点任务执行向复杂现实环境中的自主决策与长程执行演进，标志大模型正从数字智能体迈向物理智能体。与此同时，智谱开源GLM-5.2，聚焦Coding与长程任务场景，在百万级上下文、长程任务处理及代码生成能力上进一步提升，并实现对华为昇腾、摩尔线程、沐曦等国产算力平台的快速适配，通过降低单位Token计算开销强化模型与国产芯片协同优化能力，体现出模型研发正从单纯能力提升向工程效率优化与生态适配深化演进。整体来看，模型技术正沿着具身智能、长程任务执行与模型—算力协同优化三条路径发展，推动AI从通用对话工具向能够理解物理世界、完成复杂任务并高效运行的智能执行系统升级。

（4）应用层面，本周AI产业应用体系正由信息生成与任务辅助向自主执行与场景闭环加速升级。国内方面，微信支付联合WorkBuddy测试AI支付功能，叠加支付宝“阿宝”、银联商务AI支付及京东智能体自主支付协议等产品密集落地，推动AI首次打通“咨询—选择—下单—支付”全链路流程，标志智能体正向具备交易执行能力的服务代理演进。尽管当前支付决策仍保留用户授权与人工确认机制，但行业已开始探索智能体自主交易、智能风控及全场景清算等更深层能力，反映AI正逐步嵌入真实商业流程。与此同时，小米正式上线MiMo Claw，通过与金山办公生态深度协同，实现Word、Excel、PPT、PDF等主流办公文档从生成、编辑到管理的全流程闭环，并依托超长上下文与连续工具调用能力强化复杂任务执行效率，体现智能体正向长期运行的数字生产力助手升级。整体来看，AI应用正沿着交易执行智能化、办公协同一体化与智能体自主化三条路径演进，加速从功能型工具向能够参与业务流程、完成任务闭环的应用体系发展。

（5）目前的AI，由于增速持续的Beats、预期足够乐观，不论是产业本身的发展还是资本市场的估值，都还没有明显的受到利率的压制，同时由于壁垒较新能源时期整体提高，在AI基建链条的制造端也还没有看到竞争格局的趋弱的前兆信号，至少不能左侧去判定行情的中期顶部。如果加息预期不断强化，那么相比还在承压的传统经济，景气的AI受利率冲击会更小；如果未来AI上游的制造链条出现单一环节供给重复、增收难增利的预期，那么良率高、客户粘性强、有供应链管控优势的龙头公司要比中部和尾部玩家更具韧性；如果接下来要忍受阶段性的风险偏好逆风，那么业绩能见度高的方向更易获得资金锁筹和逢低补仓。