1.1  大模型“核不扩散条约”持续演进，国模迎来加速发展

海外大模型后门频现，具有重大安全隐患，国内互联网大厂已经开始官宣禁用。据机器之心微信公众号，Claude Code 会在用户不知情的情况下收集本地的代理和时区信息，并通过隐写术（Steganography）的方式，把这些信息隐藏在发往云端的提示词中；这段代码会自动检测用户是否使用中国时区、当前网络代理情况，以及是否连接到某些中国 AI 实验室相关的环境。360 集团创始人周鸿祎近日公开表示“真正可怕的是， 一个拥有高权限的AI开发工具在用户不知情的情况下，埋了一套隐藏检测机制，今天它只是检测时区和代理，如果这种隐藏机制继续扩展，明天会不会变成更深层的系统干预？”。因近期Claude Code被曝存在植入后门的安全风险，阿里经综合评估后已将其列入高风险软件名单，自7月10日起阿里将全面禁止内部员工在办公环境下使用Claude Code。

与此同时，中关村自主大模型产业联盟正式发起“网络安全人员开放计划”，测试 GLM-5.2 在网络安全场景中的能力，加强大模型自主可控。本计划面向网络安全企业、安全研究机构、重点实验室、高校安全团队、基础设施安全团队，以及经联盟审核通过的安全研究人员和开源基础设施维护者，受邀、受控开放智谱 GLM- 5.2 系列模型在网络安全场景中的能力。通过本计划，联盟希望帮助可信安全伙伴在合法授权、防御优先、过程可审计的前提下，提升漏洞挖掘、代码审计、补丁验证、安全测试、代码修复和安全研发效率，让先进大模型能力真正服务于网络安全防御体系建设。本计划不面向公众开放，而是面向可信防御者提供受控访问机制。模型能力应优先用于伙伴自身产品、服务、授权系统、开源基础设施和防御性安全研究。智谱将提供模型能力与技术支持；联盟伙伴负责使用场景合规、目标授权、结果复核与漏洞处置，共同构建安全、可信、可治理的大模型网络安全应用机制。

1.2 国模配国芯，国产算力迎发展机遇

根据DeepSeek官方文档介绍，DeepSeek V4将细粒度专家并行(EP)方案同时在英伟达GPU和华为昇腾NPU上完成验证。与非融合的强基线方案相比，该方案在通用推理任务上实现了1.50 ~ 1.73倍的加速；在强化学习（RL）rollout、高速智能体服务等对延迟敏感的场景中，最高加速比可达1.96倍。

同时，根据DeepSeek官方公众号，受限于高端算力，目前V4-Pro模型的服务吞吐仍有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro价格会大幅下调。因此，V4-Pro模型与国产算力的深度适配，有望成为打造“模算协同”，实现全国产闭环的重要机遇。昇腾超节点系列产品全面支持DeepSeek V4：基于DeepSeek V4-Pro模型，在8K输入场景，昇腾950超节点可实现TPOT约20ms时单卡Decode 吞吐4700TPS。DeepSeek V4-Flash模型，8K长序列输入场景下可实现TPOT约10ms时单卡Decode 吞吐1600TPS。低时延的实现源于昇腾950代际底层架构的三大升级，包括原生精度加速、稀疏访存优化、Vector与Cube共享Memory等。

昇腾超节点方案有望发挥更大价值。昇腾超节点可进一步大幅提升延迟与吞吐，同时实现低成本，并兼顾万卡级别的 Scale out 集群规模，解决了长序列 4K到 1M 序列长度范围内的低延迟、高吞吐需求。该架构支持基于 NAND SSU 的低成本、大容量、高性能 KV Cache，为长序列应用提供有效支撑。其中，昇腾 A3超节点系列产品已实现 DeepSeek V4-Flash 模型单卡 Decode 吞吐 2000 TPS，其代表产品 Atlas 900 A3 SuperPoD 液冷超节点与 Atlas 800 A3 风冷超节点采用平等架构、全局内存统一编址，点对点互联带宽达 784GB/s，提供 32 到 384 多种规格，可满足互联网、运营商、金融等行业对大模型推理超高吞吐、大并发的性能需求。昇腾CANN推出了PyPTO编程范式。PyPTO提供完善的PythonAPI，使开发者能够以符合 Python 习惯的语法进行算子开发。

除昇腾外，以寒武纪为代表的国产厂商也都宣布第一时间完成适配。2026 年4 月 24 日，寒武纪基于 vLLM 推理框架，当日完成深度求索 DeepSeek‑V4‑flash（285B）与 DeepSeek‑V4‑pro（1.6T）两款开源大模型的 Day 0 适配，适配代码已开源至 GitHub。此次成果依托寒武纪自研 NeuWare 软件生态与芯片技术，结合此前对 DeepSeek 系列的软硬件协同优化，实现业界领先算力利用率。适配从两大维度体现核心能力：

第一，快速模型迁移。NeuWare 原生支持主流 AI 框架，联合众智 FlagOS降低适配壁垒，以 Triton 快速开发算子、CNAgent 智能体全流程加速，芯片原生支持低精度格式，实现模型发布即稳定运行。

第二，高性能优化：通过 Torch‑MLU‑Ops 算子库专项加速新模块，BangC优化核心算子；vLLM 支持 5D 混合并行等技术，深度挖掘 MLU 硬件特性，降低通信占比、提升推理吞吐与效率。

DeepSeek 开源模型，推动“算法-芯片协同进化”国产厂商迎来重要发展机遇。DeepSeek 开源推理模型引起产业变革，低成本高效能的模型开源，推动了行业的整体发展。此次 DeepSeek V4 深度融合昇腾等国产算力，并提出“预计下半年昇腾 950 超节点批量上市后，Pro 价格会大幅下调”等观点，实际上侧面验证了国产算力将深度适配模型并有望大规模应用，“模算协同”有望成为国产算力发展的重要机遇。例如，此次 DeepSeek V4 论文《DeepSeek-V4:Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence》中提出采取 FP4（MXFP4）量化来加速强化学习等环节，而昇腾 950 系列芯片开始已经全系支持 FP4 精度，寒武纪也研究并实践 W4A4 以及 MX-FP8/MX-FP4 等新型数据类型，探索并支持多种高效注意力机制。

1.3 投资建议

AI 科技革命正在驱动新一轮产业增长趋势加速形成。以国产算力、AI 应用为代表的前沿领域，正在从技术探索走向规模化落地，迎来重要的发展机遇期。同时，发展自主大模型与自主算力的紧迫性与战略意义持续凸显，国模加国芯的模算协同、全国产大模型迎来重大战略机遇。建议关注：1）国产大模型产业链：智谱、MiniMax 与宏景科技等配套算力服务商。2）国产算力：寒武纪、海光信息、云天励飞等。3）主权 AI 建设需求利好以浪潮信息为代表的覆盖海外的 AI Infra 厂商。