稀缺性红利消退 中国AI估值逻辑生变
智谱与MiniMax两周市值蒸发逾四成，市场开始重新衡量大模型公司的真实价值 李世达 今年初，当智谱（2513.HK）与MiniMax（0100.HK）先后登陆港交所时，市场仿佛回到了中国互联网与新能源车最狂热的年代。 作为首批登陆资本市场的大模型企业，两家公司迅速成为资金追逐的焦点。智谱股价在5月29日盘中一度冲上1,993港元，较发行价上涨近17倍，市值突破8,800亿港元；MiniMax同日收报840港元，较上市价高出逾四倍，市值超过2,600亿港元。 以智谱2025年7.24亿元人民币的收入计算，其高峰时市销率高达数百倍，市值甚至一度超越部分已实现盈利的大型科技企业，反映当时市场对中国AI龙头的乐观预期已远超传统财务指标所能解释。 然而仅仅两周后，市场情绪急转直下。至6月12日收市，智谱股价跌至1,097港元，较高位回落44.9%；MiniMax更跌至396港元，跌幅达52.9%。两家公司的市值合计蒸发超过4,000亿港元。 表面看来，这轮调整的导火线是即将到来的限售股解禁。根据港交所文件，智谱将于7月8日迎来首批基石投资者股份解禁，共涉及2,568万股，占H股总数约11.9%；而目前市场实际自由流通股份仅约1,174万股，意味解禁后流通盘将瞬间扩大2.2倍。MiniMax则于7月9日迎来基石投资者、领航投资者及部分现有股东股份解禁，市场供给同样显著增加。 但如果把近期股价暴跌完全归因于解禁，恐怕过于简化。毕竟在全球资本市场，科技公司上市半年后迎来首轮解禁早已司空见惯。真正值得关注的，是市场是否相信持有人有出售的理由。 如果说今年初市场追逐的是中国AI公司的稀缺性，那么近期的调整反映的则是另一种思维：投资人开始重新计算这些公司究竟需要多少时间、多少资本，才能把技术优势转化为可持续的商业回报。 事实上，智谱与MiniMax此前获得的高估值，本就不完全来自业绩。2025年，智谱收入7.24亿元人民币，同比增长132%，但经调整亏损仍高达31.8亿元；MiniMax收入5.43亿元，同比增长159%，净亏损则达17.5亿元。从传统估值角度看，两家公司距离盈利仍相当遥远。 市场之所以愿意给予如此高估值，更重要的原因在于稀缺性。正如瑞银中国互联网分析师熊玮所指出，全球范围内可供投资的大模型上市标的极为有限，而两家公司上市时间较短、流通股比例偏低，进一步放大了稀缺溢价与流动性溢价。 投资者当时购买的并不只是AI技术本身，而是中国AI的想像空间，以及市场缺乏同类标的所带来的额外溢价。如今这些溢价似乎开始消退。 资本竞赛开始 而就在市场担忧解禁之际，两家公司几乎同步启动回归A股计划。MiniMax于5月底宣布研究科创板上市方案；智谱则在6月初公布A股上市计划，拟募资150亿元。两家公司股价仍远高于上市价时便急于推动A股融资，显示企业管理层对未来资金需求的判断，可能比市场预期更加激进。 这看似矛盾的一幕，其实反映出中国AI产业进入新的发展阶段。一方面，早期投资者开始考虑退出；另一方面，企业却仍需要大量新资金。原因并不难理解。与过去的互联网公司相比，大模型企业的资本消耗速度高得多。模型训练需要大量GPU算力，推理服务需要持续投入数据中心，人才竞争则推高研发成本。即使成功上市，也很难依靠现有现金流支撑下一轮竞争。 而当市场开始重新检视这些公司的资金需求与盈利前景时，估值逻辑也随之改变。因此，市场正在从第一阶段的“技术定价”，逐步转向“商业化定价”。第一阶段，投资人关心的是谁拥有最强模型；第二阶段，投资人更关心谁能将模型转化为收入、控制成本，并最终建立可持续的商业模式。 从这个角度看，智谱与MiniMax近期的回调未必代表AI热潮终结。相反，它可能标志着中国AI产业开始摆脱稀缺性驱动的估值模式，进入更成熟的价值发现阶段。 这种变化其实是所有新兴科技产业走向成熟的必经过程。无论是二十年前的互联网、十年前的新能源车，还是近年的生物科技产业，资本市场最初往往愿意为技术突破和未来想像支付高额溢价。但当产业逐渐成熟后，投资人最终仍会回到一些基本问题：产品是否有人愿意付费？收入能否持续增长？企业何时实现盈利？ 中国大模型产业如今正站在转折点上，过去一年，市场关注的是模型能力、技术突破以及谁最有机会成为“中国版OpenAI”；未来几年，竞争焦点则可能转向商业化收入、企业客户规模以及资金消耗效率。换句话说，AI公司的竞争正在从技术竞赛走向商业竞赛。 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
简讯：AI高算力PCB龙头 胜宏科技招股集资175亿港元
内地印刷电路板（PCB）制造商胜宏科技（惠州）股份有限公司（2476.HK; 300476.SZ）周一起至周四招股，发售8334.8万股H股，每股招股价不超过209.88元，集资最多174.93亿元（22.34亿美元）。 胜宏科技是先进的人工智能及高性能计算PCB产品主要供应商之一，专注于高阶高密度互连（HDI）、高多层印刷电路板（MLPCB）研发、生产和销售。公司引用第三方资料指出，以去年上半年AI及高性能算力PCB收入规模计，胜宏科技以13.8%的市场份额位居全球第一。据媒体报道，胜宏科技是AI晶片巨头英伟达的核心供应商之一。 公司近年业绩加速攀升，2025年收入达193亿元，同比大增79.8%；净利润飙升至43.1亿元，同比增长273.5%；毛利率由2024年的22.7%大幅提升至35.2%。接受彭博调查的分析师预计，该公司今年收入将成长约70%。 该公司拟将所得款项净额中，约74%用于扩展在中国内地的生产；约7%用于购买mSAP制造设备及其他机器的智能制造设备；约9%用于研发活动；及约10%用作营运资金及一般公司用途。 该股预计4月21日挂牌上市，联席保荐人包括摩根大通、中信建投及广发证券。随着人工智能相关股票的上涨，该公司在深圳上市的股票过去一年已上涨超过三倍。 李世达 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里
十五五：科技自强下的机遇与取舍
当AI与半导体成为大国竞争的战略性资源，市场早已押注相关产业在中国十五五的发展 李世达 并非所有曾被寄予厚望的产业，都能在政策支持与商业现实之间走到终点。一些板块在需求端、成本结构或商业模式上逐步失速，最终淡出政策叙事与资本配置的核心位置。正因如此，当市场视线转向“十五五”，除了关注哪些产业会被重新写进文件，也要评估哪些幸运儿能够走到终点。 AI自主 算力与晶片先行 在新的政策语境中，AI已不再被定位为单一成长产业，而是被反覆强调需与制造、能源与实体经济深度融合，并发展行业级、工业级大模型。这种表述，实际上是把算力需求，从企业的自主选项，推进为具制度色彩的基础需求。 光通讯便是最典型代表。过去一年，受AI数据中心对800G与1.6T高速光模组需求推升，相关龙头股价普遍跑赢大盘，其中中际旭创（300308.SZ）过去一年股价飙升389.7%，市值逼近7,000亿元，新易盛（300502.SH）亦飙升320%，成为A股AI产业链中表现最突出的板块之一。 在芯片端，政策重心亦由“全面替代”转向“可部署能力”。成熟制程与工业、车用芯片需求，让中芯国际（0981.HK; 688981.SH）重新获得市场定价，其近一年股价上涨约八成，市值稳居中国半导体板块前列。 AI专用芯片则呈现更剧烈分化。寒武纪（688256.SH）在行业级模型与推理需求带动下，过去一年股价累计升幅超过110%，反映资本正为算力角色提前定价。近期已在港股上市的“国产GPU第一股”壁仞科技（6082.HK），上市时或本地2,363倍超额认购，股价目前累升约7%，后势仍然看涨。 大模型平台化 估值分层 随着模型能力逐步收敛，市场对AI的关注点已由“谁的模型最强”，转向“谁能把AI变成平台能力”。 在中国市场，大模型竞争正由创业公司转向大型互联网平台。百度（BIDU.US; 9888.HK）的文心、阿里（BABA.US; 9988.HK）的通义千问，皆在技术层面保持高曝光度，但资本市场反应明显分化。百度股价与市盈率长期处于低位，反映投资人仍在等待AI对其核心广告与云业务的实质拉动；阿里股价虽有反弹，但估值修复仍受制于云业务盈利能见度。 相较之下，腾讯（0700.HK）的市场表现最为稳健。其并未强调模型排名，而是将AI能力嵌入游戏、广告与企业服务，过去一年股价上涨逾五成，市值稳居中国科技股之首，反映投资者更愿意为“可提升现金流品质”的AI叙事付费。 智能体浮现 AI落地变现 比模型本身更具指标性的，是“智能体（Agent）”方向逐步浮现。相较于单纯提供对话能力的通用模型，智能体被设计为可在特定场景中持续运行，主动完成研究、分析、内容生成与流程协调，意味AI正从辅助工具，转向嵌入实际工作流的一部分。 这一趋势在中国市场已率先具体化。以字节跳动的“豆包”为例，其应用逐步融入内容创作、资料整理与企业应用场景，尝试将AI能力内化为可反覆调用的工作模组，成为提升组织与内容生产效率的底层工具。 这似乎也反映了中美在AI发展路径上的差异，以美国为代表的科技巨头，更倾向持续押注大模型能力本身，透过规模化算力与前沿研究拉开技术差距；而中国市场，则更强调AI能否快速嵌入具体场景，转化为可落地、可收费的应用。 上月，Meta（META.US）宣布收购中国AI智能体公司Manus。这一动向凸显了中国AI生态在“先落地、先变现”路径上的现实优势，并为本土智能体公司未来发展提供了想像空间。 机器人与电力 效率刚需 如果说AI算力与大模型构成数字经济的底座，那么机器人与电力系统，正逐步构成承接这一轮效率升级的基础。与过去偏重技术展示不同，政策与市场的关注焦点，已同步转向哪些设备能在现实场景中形成可计价、可复制的生产力。 在机器人领域，一个重要的变化是“机器人即服务”（RaaS）模式的崛起。透过租赁或按使用量计费，RaaS将高额的一次性投入，转成可预测的营运支出，降低企业导入门槛。 市调机构Counterpoint Research…
布局边缘算力 PPIO抢滩AI基建
依靠在边缘云计算的基建布局，PPIO切入AI算力市场，试图把握AI推理时代的商机 重点： 公司声称，截至今年5月，日均Token消耗量已达1,419亿 过去三年累计亏损5.68亿元，去年收入增长55.7%至5.58亿元 李世达 随着AI技术进入应用爆发期，AI推理算力需求正以指数级速度膨胀，成为新一轮云计算竞赛的主战场。在这场资源战中，一家来自中国的分布式云计算服务商——PPIO派欧云，选择于此刻递表港交所，试图搭上AI推理市场的东风。 PPIO派欧云母公司PPLabs Technology Ltd.近日正式向港交所递交上市申请，计划筹资扩大AI云服务与海外市场布局。公司强调其为中国最早专注于分布式AI推理云的独立服务商之一，目前其每日token消耗量已达1,419亿，在中国市场仅次于行业头部的私营云平台。 PPTV创始人的二次创业 PPIO的创办人姚欣并非新面孔。早在2005年，他便在华中科技大学攻读研究生期间创立了中国最早的网络视频平台PPTV（聚力传媒），甚至早于YouTube一年。这个曾经累计获得7亿美元融资的明星公司，于2014年出售给苏宁，姚欣也一度淡出创业圈。 2018年，姚欣二度创业，成立PPIO，瞄准云计算中尚未被主流巨头充分覆盖的分布式边缘算力市场。 这背后，是中国AI产业链中一个重要趋势的映射：当训练型大模型阶段逐步转入实际应用，推理成本与资源调度成为瓶颈。用户在应用端与AI互动时的实时回应过程，是生成式AI大规模落地的真正战场，此时，靠近用户的边缘算力，便扮演“算力配送平台”，成为战场上的救火队。 举例来说，一位用户在北京与AI助理互动，若模型推理发生在美国资料中心，即便经过最优化的网络传输，也难免延迟感；但若推理发生在北京或河北的某个边缘节点，则能提供几乎实时的体验，这对语音、影像或游戏类应用尤为关键。 灼识咨询数据显示，按收入计，中国边缘云计算服务市场的规模预计至2029年将达370亿元，2024年至2029年的复合年增长率22.9%；2029年，全球AI云计算服务市场的规模将达4,277亿元，年复合增长率68.5%。 这使其成为AI产业链中的“算力配送商”：上游对接基础设施提供者（如三大电信运营商）与硬件资源（如GPU供应方），中游负责算力的弹性调度与封装，下游则面向AI应用开发者，提供推理即服务（Inference as a Service）的算力支持。 PPIO透过自建与合作方式，搭建起涵盖全球超过1,200个城市、4,000多个节点的分布式算力网络，并结合自研调度平台，让AI模型的推理任务能被自动分配至就近可用资源。 算力的Airbnb？ 盈利模式上，PPIO目前主要透过三种方式变现：其一是“算力租赁”，即向开发者按需提供GPU算力资源，按Token消耗量或时长计费，目前此类收入占总收入约七成；其二是提供“节点服务”，将部分企业或开发者的闲置硬件纳入节点网络，透过共享算力获取收入分成；其三是AI应用的定制化服务，特别是在边缘CDN与小模型推理领域，提供更接近业务场景的组合解决方案。 由于业务仍处扩张初期，PPIO尚未实现盈利，但与同类云服务初创相比，其亏损幅度相对可控，毛利率亦维持在10%以上。 申请文件显示，2022年至2024年，PPIO营收分别为2.86亿元、3.58亿元、5.58亿元，复合年增长率39.7%，去年收入同比增长55.7%；毛利率分别为16.1%、17.7%、12.3%；亏损额分别为8,500万元、1.894亿元、2.935亿元。三年亏损累计约5.68亿元。 如同Airbnb之于房间，PPIO串联GPU闲置资源、通过多节点调度，提供弹性、实时、具成本优势的推理服务，特别适合部署在AI智能体、视觉识别与低延迟互动场景中。 但分布式架构也面临监管、标准化与服务稳定性的挑战。市场竞争亦日趋激烈，除了同类型竞争对手UCloud外，阿里巴巴（BABA.US; 9988.HK）、百度（BIDU.US; 9888.HK）及金山云（3896.HK）等大型企业也在自建AI算力与边缘节点。PPIO若想长期占据一席之地，势必要在API平台体验、价格模型与跨境部署上持续创新。 此外，公司手上现金仅约1.14亿元，净负债规模达6.96亿元，显示公司需依赖外部融资延续扩张，若募资不顺，将面临流动性压力。…
