创新药企业普祺医药递表港交所资不抵债与管线单一引关注

2026年08月06日

作为深耕免疫炎症领域的生物制药企业，普祺医药在主动撤回北交所上市申请后第二次冲刺港股上市

重点：

公司因居高不下的研发投入且无商业化产品，净资产已转负并显现资不抵债雏形
在现金流紧张的财务压力之下，公司已经将核心商业化权益提前让渡

莫莉

在资本市场降温与高额研发投入的双重压力下，对于尚未盈利、亟需融资的生物制药企业而言，冲击国内上市无果后，审核包容度更高的港交所往往成为其关键的融资出口。7月24日，聚焦免疫炎症领域的北京普祺医药科技股份有限公司向港交所递交上市申请。这是该公司在2025年主动撤回北交所IPO申请、新三板摘牌后，第二次向港股资本市场发起冲刺。

普祺医药成立于2016年，专注于通过局部递送靶向疗法治疗免疫炎症性疾病，目前尚无商业化产品。其核心产品普美昔替尼（PG-011）是一款专为外用设计的小分子JAK1/2抑制剂，其中凝胶剂型针对轻中度特应性皮炎，鼻喷雾剂则适用于中重度过敏性鼻炎。进展最快的普美昔替尼凝胶已于2026年2月向国家药监局（NDA）提交成人与青少年特应性皮炎适应症的新药上市申请并获受理，而其余三款候选药物均处于临床一期及更早阶段，短期内无法贡献商业化收入。

特应性皮炎是一种反复发作、需长期管理的慢性炎症性皮肤病。目前中国特应性皮炎患者超过7,400万人，其中轻度和中度患者占比超过90%。申请文件引述的研报， 2025年中国特应性皮炎药物市场规模为132亿元，预计2033年将增至484亿元。JAK抑制剂通过抑制JAK酶活性、阻断下游STAT蛋白磷酸化，从而抑制炎症基因表达，是特应性皮炎的重要治疗手段。

尽管中国已有三款口服JAK1抑制剂获批用于治疗中重度特应性皮炎，但口服JAK抑制剂存在全身暴露带来的严重感染、血栓等安全风险。为规避口服制剂的全身安全性隐患，外用JAK抑制剂成为差异化竞争方向。其中，恒瑞医药（1276.HK; 600276.SH）的艾玛昔替尼软膏与明慧医药的伊托法替布软膏是国内最早提交NDA的两款产品，但是恒瑞因需完善申报资料于2026年6月主动撤回，明慧至今尚未获批。

在凝胶这一细分剂型上，普祺医药旗下的普美昔替尼凝胶是国内首款提交NDA的特应性皮炎外用JAK凝胶。与恒瑞、明慧提交的软膏剂型不同，凝胶基质含水量高、油腻感低、全身药物暴露量更小，尤其适合面部、颈部等敏感部位长期使用，患者依从性优势明显。

核心产品商业化权益被转让

由于目前无已获批商业化产品，普祺医药的收入主要来自政府补助等”其他净收入”。2024年、2025年及2026年前4个月，公司其他净收入分别为1,122万元、3,629.6万元和599.8万元。与此同时，公司研发费用一直居高不下，同期研发支出分别为1.46亿元、1.28亿元和5,449万元，其中核心产品普美昔替尼的研发费用占比由2024年的60.7%一路升至2026年前4个月的70.6%，管线高度集中于单一资产。

普祺医药的净亏损持续处于高位。2024年、2025年及2026年前4个月，公司分别净亏损1.78亿元、1.41亿元和7,753万元。自身造血能力的缺失也直接拖累了资金面表现，净资产由2024年末的1.54亿元降至2025年末的3,732.9万元，2026年4月末进一步转为-719.1万元，资不抵债雏形显现。截至2026年4月30日，公司持有的现金及现金等价物已从2025年末的1.91亿元锐减至1.28亿元。

在现金流持续消耗、净资产已然转负的背景下，普祺医药采取了“轻资产外包”的商业化路径，在核心产品尚未获批前，便将核心销售权益对外授权。2026年1月30日，济川药业与普祺达成合作，以最高1亿元的首付款和里程碑款获得鼻喷雾剂在大中华区的独家商业化权益，其中4,000万元首付款已到账。2026年6月1日，先声药业与普祺签订独家推广服务协议，拿下普美昔替尼凝胶在中国内地、香港及澳门地区全部皮肤病适应症的独家推广权益。

在资金端承压之外，公司还存在同行竞争白热化、核心管线单一以及监管政策对JAK外用制剂审评趋严等风险争议，其基本面更趋复杂。在港股18A章IPO市场审核日益关注未盈利药企持续经营能力的背景下，普祺医药能否向投资者证明其差异化管线的长期价值，从而顺利推进赴港上市计划以缓解企业现金流压力，仍有待后续观察。

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医疗保健/生物技术

生物制药, 创新药, 恒瑞医药, 普祺医药

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2026年08月27日

9630.HK

688630.SHG

香港上市不足两个月科拓股份业绩失速

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2026年08月27日

2272.HK

汇兑损失公允价值变动三花智控中期盈利跌3%

制冷元件制造商浙江三花智能控制股份有限公司（2050.HK; 002050.SZ）周三公布中期业绩，收入169亿元，同比升3.9%，但盈利下跌3.1%至20.44亿元。制冷空调电器零部件收入为104.4亿元，同比上升0.5%；汽车零部件业务收入为64.55亿元，上升9.9%。收入上升但盈利下跌，主要是来自汇兑损失2.86亿元，另外权益工具公允价值变动亦亏损1.98亿元。公司表示，将抓住仿生机器人快速发展的机遇，迅速拓宽产品线，加快建设生产基地，实现产品优化设计及提升产品力。三花智控周四开盘升0.15%报26.2港元，公司股价较过去一年高位跌逾四成。刘智恒欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里

2026年08月27日

2050.HK

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China’s AI advances mask widening gap in private capital investment

中国AI技术急追美国私人投资为何仍严重落后？

中美顶尖AI模型的性能差距已缩至不足3%，但私人AI投资却相差超过20倍。中国能否以更高效率及国家资本，长期抵消美国的私人投资优势？李世达如果只看模型排行榜，中美人工智能竞赛似乎已逐渐进入势均力敌的阶段。DeepSeek崛起后，阿里千问等中国模型持续迭代，美国企业已不再像数年前般稳占绝对领先。斯坦福大学《2026 AI Index》显示，截至今年3月，中美顶尖模型在相关排行榜上的性能差距已缩至2.7%，甚至在不同榜单上互有领先。但另一边的资本帐，却呈现完全不同的景象。同一份报告显示，2025年美国私人AI投资达2,859亿美元，中国只有124亿美元，前者是后者的23.1倍。换言之，当两国顶尖模型的性能差距已缩至不足3%，背后私人资本的投入却仍相差超过20倍。更值得注意的是，这种落差到了2026年也没有明显消失。首季中国AI相关初创企业融资超过1,100亿元，约162亿美元，同比大增185%。但同期PitchBook统计的全球AI风险投资达2,555亿美元，其中OpenAI、Anthropic及xAI三家美国企业便占67.3%，涉及约1,720亿美元，单是三家公司取得的资金已是同期中国AI初创企业融资额10倍以上。虽然统计口径不同，仍反映全球AI风险融资正高度集中于美国头部企业。从基建投入看，情况亦相似。高盛去年底估计，中国主要互联网企业2026年AI相关投资超过700亿美元，仅相当于美国Hyperscalers的15%至20%。Capital Group则估计，美国大型科技企业资本开支将由2025年的4,250亿美元升至今年7,910亿美元，中国同期由570亿美元增至1,180亿美元，差距由7.5倍略收窄至6.7倍。不过，私人投资并不是中国AI资本帐的全部。2025年中国启动规模600亿元的国家人工智能产业投资基金；今年又传出正研究未来五年投入约2万亿元建设全国AI数据中心网络，惟相关方案仍在制定。美国政府也在增加AI投入，Brookings对截至今年3月联邦AI合约的统计显示，已义务化资金约72亿美元。这些数据口径不同，但至少显示两国资本结构存在明显差异：美国AI扩张更依赖科技企业及私人资本，中国则有更明显的政府及国企参与。国家资本能否带动私人投资？既然已有大量国家资本投入，为什么中国私人投资仍未同步增长？关键首先在商业回报。Amazon、Microsoft及Google拥有庞大的全球云服务业务，新增数据中心及GPU，可以直接向全球企业出售算力、模型及软件服务。中国云市场更多集中于国内，大模型又陷入价格竞争，技术快速提升，却未必能同样迅速转化成收入和现金流。中国大型科技企业的盈利压力亦限制了投资能力。阿里（BABA.US; 9988.HK）今年4月至6月资本开支达676.8亿元，同比大增75%，同期净利润却下跌75%，其后更配股筹集约102亿美元支持AI发展；百度（BIDU.US; 9888.HK）第二季收入同比下降4%，净利润降至23亿元。对这些企业而言，大规模AI投资会更直接形成盈利、现金流及融资压力。国家资本可以承担数据中心、电网、国产晶片及基础科研等长周期项目，却主要解决“谁来出钱”的问题，不能保证市场愿意为AI服务付钱。若需求和盈利未同步形成，政策主导的供给亦可能出现低利用率或资源错配。真正的考验，是国家投入能否转化成商业需求和盈利，再吸引下一轮私人资本。这种需求差距，也可从中国AI供应商的收入结构窥见。高速光模块供应商中际旭创（3308.HK；300308.SZ）今年上半年海外业务收入大增209.9%至396.15亿元，中国内地收入仅增7.7%至21.63亿元，海外市场已占总收入近95%。中际旭创身处AI数据中心投资最前线，其业绩某程度上像是一张全球AI资本开支的温度计。公司财报指出，阿里、腾讯（0700.HK）及百度今年首季合计资本开支约647亿元，同比增18%；Microsoft、Amazon、Meta及Google第二季合计资本开支达1,649亿美元，同比增约86%。一家中国AI基建龙头目前最大的需求增量主要来自海外，反映出中国企业已成为全球AI基建热潮的重要供应商，但中国本土市场产生的需求增量，仍远不及海外。然而，私人资本较少并不代表中国AI必然按比例落后。受先进晶片限制，中国企业即使投入同等资金，也未必能取得与美国企业相同的算力，反而被迫提高模型效率、降低推理成本并加快国产晶片适配。这也部分解释了为何私人投资相差23倍，模型性能却只差2.7%。但效率能否持续抵消资本差距仍是未知数。AI正走向Agent、多模态及机器人，大规模推理将需要更多晶片、电力和数据中心。若美国企业每年持续多投入数千亿美元，更多算力和试错能力仍可能重新反映为技术优势。美国的烧钱模式同样面对过度投资风险。若巨额AI基建最终无法带来足够收入，今天的资本优势也可能变成明天的折旧、债务与闲置产能。对中国而言，国家资本能否把算力、晶片与基础设施进一步转化为市场需求、企业盈利和私人资本的持续投入，将决定这套模式能走多远。中国已证明，较少的私人资本并不妨碍AI技术快速追赶。但当AI进入更依赖算力、电力与大规模推理的下一阶段，效率优势能否继续抵消资本差距仍有待观察。当模型差距愈来愈小，资本能否持续转化为需求、盈利与再投资，可能成为中美AI竞争新的分水岭。李世达，咏竹坊编辑。他的联络方式：shihtalee@thebambooworks.com 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里

2026年08月27日

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