国产大模型在长程任务与编程能力上的最新突破及其对算力需求的影响

国产大模型在长程任务与编程能力上实现了显著突破，标志着行业逐步进入“好用”阶段。智谱GLM-5.2作为面向长任务时代的旗舰模型，首次提供了扎实的100万token上下文，能够稳定承载项目级工程上下文，使长程任务执行更稳定。在架构优化方面，GLM-5.2引入了IndexShare机制，在每四个稀疏注意力层之间复用相同的索引器，在100万上下文长度下将每个token的FLOPs降低2.9倍，并改进MTP层以支持推测解码，使接受长度提升20%。在编程能力上，GLM-5.2在主流编程基准上保持开源SOTA，与Claude Opus 4.8处于可比区间，在Terminal-Bench 2.1等评测中表现优异，显示出比肩海外同类产品的能力。

这些能力的迭代直接驱动了Token消耗量的快速增长。根据火山引擎官方消息，豆包大模型日均Tokens调用量从2024年5月的约1200亿提升至2026年3月的约120万亿，两年间提升约1000倍。Token使用量的高速增长主要受AI视频创作爆发与AI智能体加速普及驱动。随着大模型能力的提升，下游应用企业功能上线速度加快，用户规模扩大、推理轮次增加及私有化部署需求增长，有望持续拉动算力基础设施建设需求。

在算力供给方面，当下全球层面算力供应呈现紧张态势，国内因国际贸易原因处于海外算力供给受限状态。然而，国产算力伴随国内先进制程发展，有望逐步承接推理侧相关需求。字节跳动正与国产GPU厂商天数智芯洽谈采购AI芯片，预计今年至少交付5万颗，主要用于支撑豆包的推理运算。阿里也在接触天数智芯，表明头部大模型厂商有望加大采购国产算力。从需求侧看，伴随国内大模型Token消耗量快速提升，相关厂商资本开支投入不断加大，整体市场总容量有望持续扩张。国产算力有望长期保持景气度上行，逐步扩大自身份额。