5月21日，“全球大模型第一股”智谱盘中再度跌破1000港元整数关口。智谱今日大幅高开，一度涨超8%，然后迅速掉头向下，盘中一度跌超5%，最低触及992.5港元/股。截至发稿，智谱报1004港元/股，总市值4476亿港元。
同日，智谱宣布，其于近日联合驭驯网络与清华大学，在GLM-5.1线上生产集群中完成了新一代网络架构ZCube的规模化落地。在线上GLM-5.1coding场景中，在保持GPU算力、软件栈与应用不变的前提下，ZCube节省了33%交换机与光模块成本，同时将GPU平均推理吞吐提升了15%，并将TTFT P99降低了40.6%。
智谱是目前港股市场中唯一股价超1000港元的第一高价股。
此前，在今年3月份，在港股上市的MINIMAX-W盘中突破1000港元/股，最高冲至1330港元/股。此后，MINIMAX-W股价持续下跌。截至今日发稿，MINIMAX-W报668港元/股，较此前最高价已经接近“腰斩”。
1000港元的整数关口，是一条反复拉锯的心理线。
4月13日，智谱盘中首次突破1000港元，最高触及1005港元，上市仅三个多月累计涨幅约765%，市值突破4300亿港元。当日收盘，公司股价回落至957.5港元/股。次日，智谱盘中再度涨超1000港元，但尾盘未能守住。近期以来，1000港元的整数关口“攻防战”，成为智谱股价波动的常态。
5月14日，智谱盘中一度冲高至1229港元/股的高位，此后，数个交易日，智谱股价在1100港元至1200港元区间反复震荡。
有市场分析人士表示，当股价处于1000港元以上的绝对高价时，百港元级的波动对盈亏的实际影响被显著放大，一旦有风吹草动，都可能触发获利盘的止损或止盈指令。
近期，智谱持续释放利好消息。5月21日，智谱宣布，其于近日联合驭驯网络与清华大学，在GLM-5.1线上生产集群中完成了新一代网络架构ZCube的规模化落地。
结果显示，在线上GLM-5.1 coding场景中，在保持GPU算力、软件栈与应用不变的前提下，ZCube节省了33%交换机与光模块成本，同时将GPU平均推理吞吐提升了15%，并将TTFT P99（可以理解为“最慢反应速度的及格线”）降低了40.6%。
据介绍，ZCube技术被国际顶会ACM SIGCOMM 2025评价为“显著改变整个行业对网络的认知方式”，此次在智谱的落地实践是ZCube架构首次在真实大规模推理集群中完成生产验证。
推进ZCube落地的背景在于，过去几年，AI Infra的竞赛长期集中在单一维度：部署更多、更快的GPU。
然而，当推理集群规模扩展到千卡、万卡级别后，一个新的瓶颈开始显现——每处理一次用户请求，集群内部都需要持续、高频地互相传递大量中间数据，网络开始成为决定整个系统吞吐量、响应速度和成本的关键变量，甚至成为超大规模AI Infra的主要瓶颈。
智谱技术团队介绍，ZCube的突破，在于定义了一个超大规模集群网络在大规模推理时代应该长什么样。其推翻了沿用二十余年的Clos“分层堆叠”组网逻辑，以完全扁平化的GPU互联方式，从根本上消除这种结构性拥塞。
具体来说，ZCube通过“单轨+多轨”混合接入的独特拓扑设计，确保全网任意两张GPU之间有且仅有一条最优路径，从架构层面实现全网交换机的理想负载均衡。
实测中，智谱将ZCube投入在千卡级GLM-5.1的一个线上推理集群中，在GPU型号、软件栈、业务代码全部不变的前提下，仅升级网络架构。
对比测试结果显示，在当前算力紧缺的背景下，使用同样的算力，ZCube架构每秒可多服务15%的用户请求。智谱技术团队预计，仅网络硬件一项，即可节省投资约2.1亿至6.4亿元（万卡规模下）。
同时，ZCube在真实流量中已经验证，通过网络架构的系统性创新，交换机与光模块硬件成本得以减少三分之一，推理吞吐同步大幅提升。
在大模型竞争日趋激烈、算力资源紧张的背景下，这次实践提供了一种不同的思路：与其堆更多GPU，不如让现有GPU跑得更顺。
就在本月，OpenAI联合NVIDIA、AMD、Intel、Microsoft、Broadcom，向业界发布了MRC（Multipath Reliable Connection）协议——一种通过多路径并发传输、在微秒级绕过链路故障的新型网络传输协议，并已部署在其最大规模的超算集群中。
不同的是，MRC在协议层发力，通过多路径并发传输对抗网络拥塞；ZCube则在架构层动刀，从拓扑设计上消除拥塞产生的根源。前者优化“交通规则”，后者重新规划了整张“路网”。
在业内看来，两项技术的同期发布，揭示了一个共同趋势：算力军备竞赛之外，网络已经成为超大规模AI基础设施的下一个主战场。
作者：孙小程 刘逸鹏
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