港股开盘：恒指跌0.61%，科指跌0.71%；大模型股盘初普升

华盛资讯7月22日讯，港股三大指数普跌，截止开盘，恒生指数跌0.61%，国企指数跌0.88%，恒生科技指数跌0.71%。

恒指成分股中，联想集团涨3.96%，老铺黄金涨3.90%，洛阳钼业涨3.44%；网易跌3.26%，百济神州跌2.85%，京东健康跌2.69%。

科指成分股中，智谱涨6.64%，中芯国际涨1.72%，MINIMAX-W涨1.17%；蔚来-SW跌2.57%，哔哩哔哩-W跌2.26%，美团-W跌2.00%。

板块方面

工业机械与设备走势分化，中国重汽跌0.00%。

软件服务走势分化，智谱涨6.64%，壁仞科技涨5.43%，百度集团-SW跌0.75%，阿里巴巴-W跌0.94%，腾讯控股跌1.27%。资金围绕“算力基建+商业化验证”重估软件服务，国产AI竞争也由单模型转向超节点与系统集成；智谱以ARR破3亿美元、政企本地化收入占比73.7%，叠加1GW国产算力中心落地强化兑现预期，壁仞发布1024卡超节点并完成70亿元募资，印证产业链景气正向基础设施和落地能力集聚。

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大行最新观点

国海证券维持康诺亚-B买入评级 指公司历史性扭亏为盈

国海证券研报称，港股创新药公司康诺亚-B发布2026年上半年业绩预告，受核心产品康悦达商业化加速、BD合作收益及资产处置收益带动，公司预计上半年净利润不低于12亿元，较上年同期亏损约7900万元实现扭亏为盈。其中，康悦达销售收入超过3.9亿元，同比增长超132%，相关适应症及包装规格自2026年起全部纳入国家医保目录，推动市场渗透率提升；公司商业化网络已覆盖全国1600余家医院及260多个城市。报告期内业绩增长还包括出售Ouro Medicines少数股权首付款确认约16.8亿元其他收益，以及收到阿斯利康CMG901项目约2.2亿元里程碑款。国海证券维持“买入”评级，并提示创新药研发、审批、竞争、政策及商业化进展等风险。

国泰海通维持颐海国际增持评级 指公司低市占率下持续成长

国泰海通表示，港股复合调味品板块中，颐海国际作为行业龙头，在火锅底料、中式复调及方便速食三大业务支撑下，受益于行业长期成长及较有序的竞争格局，仍具持续增长空间；该行指出公司经营效益持续优化，研发、销售及激励机制有望支撑增长，关联方业务随着收入和毛利占比下降、海底捞门店结构优化及新业态推进，改善预期增强，第三方业务则由2B及海外市场共同驱动，其中2B业务近年保持高增，海外业务亦有望延续较快扩张。估值方面，研报认为公司当前对应2026年预测市盈率约13倍，分红比例提升后股息率维持在6%以上，维持“增持”评级，目标价26.42港元，并提示需求疲软、市场拓展不及预期及原材料波动等风险。

中信证券：SOFC开启AIDC发电新纪元

中信证券研报指出，SOFC（固体氧化物燃料电池）凭借高效、环保、节税及适配800VDC架构等优势，被视为AIDC最适合的主电源形式，预计将于2027至2028年随着AIDC高压直流架构普及而快速放量；在综合成本因素下，SOFC已具备经济性，后续仍有持续降本空间，其中金属支撑技术路线因材料BOM成本更低、降本潜力更大而受到关注。研报同时称，行业龙头企业已通过大量订单和快速商业化验证需求前景，而中国在SOFC上游材料供应链、制造成本及工艺迭代方面具备领先优势，未来有望成为该行业降本、量产和技术进步的核心市场。

中信证券：多智能体将成为长程任务时代Scaling Law新范式

中信证券表示，长程任务正成为新一代AI模型竞争的核心方向，Multi-Agent作为其重要落地架构，有望突破单Agent个人助理范式，推动AI从辅助工具向“数字员工”升级，并带来新一轮产业投资机会。研报指出，Multi-Agent及长程任务将提升单Token推理成本并带动通信开销非线性增长，预计有助于支撑AI产业链景气度延续，利好国产模型、云及CPU等AI基础设施以及AI应用等相关板块，其中CPU、服务器与云需求有望继续扩张，国产模型综合能力或进一步提升，更多商业化应用场景也有望加快落地。

中信证券：Kimi K3性能表现优秀 中国模型和头部互联网公司或再次被重估

中信证券表示，月之暗面于7月16日上线的开源模型Kimi K3凭借在代码赛道取得SOTA表现、并在盲测中追平全球顶级闭源模型，引发海外投资人高度关注，被视为“中国又一次DeepSeek时刻”；其亮点在于多项权威基准测试成绩突出及token级调用成本显著下降，但也存在复杂任务推理耗时较长、任务级token消耗偏高等问题。该机构认为，在算力受限背景下，以Kimi为代表的中国大模型公司正凭借技术积累和组织效率持续缩小与美国头部模型的差距，或带动中国模型及头部互联网公司估值重估，相关港股科技与互联网板块关注度有望提升，但行情持续性仍取决于后续商业化落地进展，同时需关注技术迭代、人才、资本开支、监管及宏观环境等风险。

此内容由AI大模型工具“华盛天玑”生成，并由华盛内容团队编辑审核。

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