6月30日AI新产品讯息：华为：openPangu-2.0-Flash模型正式开源上线、美团LongCat-2.0发布，为全国产算力训练、推理万亿参数大模型谷歌云将提供用于科学研究的专业AI模型
内容导读前沿讯息
一、华为：openPangu-2.0-Flash模型正式开源上线
1.华为宣布，openPangu-2.0-Flash模型正式开源上线，相关模型组件将于6月30日起陆续向开发者开放。openPangu是华为推出的开源AI模型品牌，此次2.0版本的发布标志着华为在AI开源生态建设上迈出重要一步。
2.openPangu-2.0的开源有助于吸引全球开发者参与模型优化与应用创新，加速华为AI技术栈的迭代与完善。在国产大模型竞争日趋激烈的背景下，开源策略不仅降低了开发者的使用门槛，也有助于扩大华为在国产AI生态中的影响力。此外，开源模型配合华为自有的昇腾硬件与CANN开发平台，可形成“硬件-框架-模型”的全栈闭环，增强开发者的粘性与依赖度。
3.从闭源到开源，openPangu的转变折射出华为在AI赛道上的战略调整——不再单纯追求模型本身的技术领先，而是通过开放生态凝聚开发者力量、放大硬件与平台价值。面对国内外大模型厂商的激烈竞争，开源策略有助于华为在开发者社区中建立信任与粘性，为昇腾芯片、CANN平台等底层基础设施创造更多应用场景。可以预见，AI模型的开源生态之争，将成为继参数竞赛之后又一关键战场。
二、美团LongCat-2.0发布，为全国产算力训练、推理万亿参数大模型
1.美团正式发布新一代基础大模型LongCat-2.0，总参数达1.6万亿，是业界首个完全依靠国产算力完成训练与推理全流程的万亿参数模型。测试版本在OpenRouter总调用量跻身全球前三，Hermes月调用量全球第一，Claude Code月调用量全球第二，仅次于Claude Opus 4.8。
2.LongCat-2.0证明了国产算力集群已具备支撑万亿参数模型全流程训练的能力，打破了对英伟达GPU的依赖惯性。同时，其在国际平台的高调用量说明模型的实际任务处理能力已获全球开发者真实使用验证，而非停留在参数层面。
3.LongCat-2.0既是国产算力生态从“可用”迈向“好用”的里程碑，也是美团AI从技术储备走向全球竞争的标志性一步。万亿参数的国产模型不仅跑通了，还在国际舞台上被广泛调用——这意味着中国AI产业在底层算力自主与模型实战能力两个维度上，同时站上了新的台阶。
三、谷歌云将提供用于科学研究的专业AI模型
1.Alphabet旗下谷歌宣布，将通过其云服务平台提供来自软件公司Sandbox AQ的专业人工智能模型。这些模型专为加速药物研发、材料科学和半导体制造等垂直领域设计，旨在扩大企业和研究机构对前沿AI技术的应用范围。
2.此次合作是谷歌云在通用大模型之外，补强专用AI能力的关键举措。Sandbox AQ的模型聚焦于量子模拟、分子动力学等高复杂度科学计算场景，与谷歌现有AI产品形成互补。对于药物研发、新材料开发等需要大量试错的行业，这类专用模型有望显著缩短实验周期、降低研发成本。对谷歌云而言，这一布局有助于吸引更多科研机构和高端制造业客户，在与AWS、Azure的竞争中建立差异化优势。
3.谷歌引入Sandbox AQ专业模型，折射出AI行业的一大趋势：通用大模型解决的是“广度”问题，而真正深入产业肌理的，是需要与特定学科知识深度结合的专用模型。随着药物研发、材料科学等硬科技领域对AI需求的持续释放，云服务商之间的竞争将从算力规模和模型参数，延伸至垂直行业know-how的积累与专业模型的生态整合能力。谁能在“懂行业”上走得更远，谁就能在下一阶段的产业智能化浪潮中占据先机。
四、DeepSeek V4正式版官宣7月上线，引入峰谷定价机制
1.DeepSeek团队宣布，DeepSeek V4正式版计划于7月中旬正式上线，本次更新将带来更多功能优化与性能提升。同时，正式版发布后将同步调整API定价策略，引入峰谷定价机制——高峰时段（每日上午9点至12点、下午2点至6点）API价格为平时的2倍。
2.DeepSeek此次引入峰谷定价，在行业内较为少见，其目的在于通过价格杠杆引导开发者将非实时、批量处理类任务转移至低峰时段，从而缓解高峰期的算力压力，提升整体服务稳定性。对于开发者而言，这意味着实时性要求高的应用将面临API调用成本翻倍的压力，需在架构设计上增加任务调度与缓存机制，或调整业务逻辑以避开高峰时段，方可控制成本。
3.V4版本的升级与峰谷定价的引入，标志着DeepSeek正从早期的“圈地跑马”模式转向“可持续商业化运营”阶段。通过价格手段优化资源配置，虽在短期内可能引发部分开发者的成本焦虑，但长期看有助于筛选高价值付费场景、保障服务稳定性。这一变化也向行业传递了一个信号：大模型API的“无限低价”时代正在收尾，精细化定价与资源调度能力将成为下一阶段模型服务商的核心竞争力之一。
五、比亚迪自研智驾芯片预计2027年首搭量产车型
1.比亚迪宣布，自研智驾芯片璇玑A3已开始量产，计划明年在腾势品牌新车上首发。该芯片采用4nm工艺，单颗算力超700 TOPS，三颗协同超2100 TOPS，支持L3、L4自动驾驶。同时，璇玑A3单位算力功耗较同级低20%，结合自研算法优化后算力利用率提升100%。
2.璇玑A3的落地标志着比亚迪在智驾核心硬件上实现自主可控。长期以来，比亚迪在智驾领域依赖英伟达、地平线等外部供应商，而璇玑A3使其具备了芯片到算法的全栈自研能力，打破新势力在“软硬件一体”上的话语权垄断。高达700 TOPS的算力已跻身行业第一梯队，使比亚迪高端车型具备与头部智驾玩家同台竞技的硬件基础。
3.璇玑A3是比亚迪“垂直整合”战略在智能化领域的复制——正如其在电池、电机、电控领域自研自产建立的成本与技术壁垒，如今这一逻辑正延伸至智驾芯片。“算力利用率提升100%”直指行业“算力虚高”痛点，软硬件深度协同才是智驾体验的关键。随着璇玑A3从腾势向全系渗透，比亚迪有望将庞大销量基盘转化为数据优势，实现从“规模领先”到“智驾领先”的跨越。
报告观点
一、算力结构正从“通用主导”转向“智能绝对主导”。
中国智能算力规模从2020年的75.0 EFLOPS爆发式增长至2024年的725.3 EFLOPS，四年增长近9倍；预计2028年将达到2781.9 EFLOPS，八年累计增长超36倍。同期通用算力从39.6 EFLOPS稳步增至2024年的71.5 EFLOPS，预计2028年达140.1 EFLOPS，八年仅增长约2.5倍。智能算力占总算力比重已从2020年的约65%攀升至2024年的91%，2028年预计进一步升至95%以上。智能算力与通用算力之间呈现“剪刀差”式增长态势，反映出AI大模型训练与推理需求正以前所未有的速度吞噬算力资源。
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二、AI资金正从“概念撒网”转向“业绩锚定”。
2026年4月17日数据显示，AI应用概念股资金流向呈现明显分化。蓝色光标以主力净流入4.77亿元、超大单净流入4.21亿元位居榜首，大幅领先其他企业。新大陆（1.33亿元）、中控技术（1.08亿元）、每日互动（1.04亿元）等位列其后，主力净流入在1-1.4亿元区间。值得关注的是，昆仑万维主力净流入仅0.30亿元，但小单净流入达0.66亿元，呈现散户主导特征。高新兴则出现主力净流出3.33亿元、中单净流入0.75亿元的明显资金博弈格局。
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