山東墨龍大折讓配股 再集資逾億償債

0568.HK

剛於今年7月才配股集資1.16億元的能源裝備生產商山東墨龍石油機械股份有限公司（0568.HK），周四公布再次配售，料可集資1.18億元。

是次配售3,361.6萬股，每股配售價3.5元，較周三收市價4.175元折讓16.17%，更較之前十個交易日平均價4.556元大幅折讓23.18%，配售股份將佔已擴大發行股份的3.92%。

山東墨龍表示，配售可加強公司的資金流動性及財務狀況，擴大股東基礎，以及優化資本結構。

集資所得約70%用於償還借款，20%用於日常業務營運，餘下一成作一般營運資金。

山東墨龍周四開市升跌1.8%報4.1元，公司股價較過去一年高位跌逾七成。

劉智恒

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Maase's Li Zhi talks to BBW

專訪：麥思智能發力AI基礎設施開發的新業務

公司計劃在未來五年內，向其「星辰分布式智算中心」AI基礎設施項目投資最高達50億元 陽歌 作為一家上市公司，該公司的歷史可追溯至2019年，當時主營金融服務。但對麥思智能（MAAS.US）而言，真正的起點是2025年5月。當時公司啓用了現用名，並展開了一場短暫的並購狂潮，由此構建起現有的核心資產。在三項收購中，華智未來迅速成為其首要重心，其餘兩項則分別分布在新能源和大健康領域。 對華智未來的收購，直接將麥思智能帶入了AI基礎設施這一熱門賽道。該領域主要圍繞數據中心展開，內部配備了運行複雜AI應用所需的服務器、GPU及其他硬件。收購完成後，公司迅速行動，斬獲了5,000萬美元的新一輪融資，並拋出了一份50億元（7.47億美元）的發展路線圖，計劃建設支持其自研大模型運行的數據中心。 領銜這波AI基礎設施新攻勢的，是華智未來前董事長李志峰。在公司被收購後，他出任麥思智能首席技術官（CTO）。李志峰接受了Bamboo Works（詠竹坊）的專訪，詳細解讀了麥思智能的AI基礎設施路線圖，包括其具體的發展時間線，以及該路線圖與紛紛湧入這一市場的其他開發者有何不同。 Bamboo Works：我們先來聊聊這筆5,000萬美元的新融資。能透露一下投資方是誰嗎？是什麼吸引了他們投資麥思智能？ 李志峰：投資方是一家專注AI基礎設施的金融投資機構。在他們看來，我們正好踩中了機構投資者當下密切關注的兩大風口交匯處——全球算力短缺，以及日益受到重視的AI安全與數據主權。我們在推廣時並沒有說：「我們轉賣GPU算力。」我們講的是，公司正在構建一個包含基礎設施、自有AI模型以及企業級交付的業務閉環，並且已經簽署了具備盈利能力的合同，而不僅僅只是一張路線圖PPT。 問：能否介紹一下4月份啓動的星辰分布式智算中心項目？這是你們AI基礎設施計劃的骨幹項目。它位於何處？能提供哪些服務？ 答：星辰項目是由我們的子公司華智未來，聯合中電算力科技應用（北京）有限公司和中外智渝（重慶）科技有限公司兩傢伙伴共同發佈。該項目旨在響應國家「東數西算」及「疆算入渝」的算力資源調度工程。 該項目的架構採用「雙核心 + 多級邊緣計算 + 統一調度平台」的設計，以兩個集中式訓練與推理樞紐為核心——一個位於寧夏銀川（初始階段已投入運營，目標部署約512台高性能服務器）；另一個位於新疆（部分已投入運營，目標部署約256台高性能服務器）——此外還規劃構建一個由50至100個集裝箱式數據中心，每個數據中心搭載 10 至 16 個算力集裝箱，用於在靠近終端用戶側提供低延遲推理服務。 問：該中心首個邊緣節點的算力規模有多大？未來有何擴容計劃？在複製和擴張模塊化邊緣節點時，又面臨哪些挑戰？ 答：首個節點於4月在重慶市石柱縣冷水鎮部署，規劃算力規模達 4,000 PFLOPS（Petaflops）。在擴容方面，這種模塊化、集裝箱式的設計，能讓複製速度遠超傳統數據中心建設——它省去了漫長的土建週期，基本實現了“即插即用”。 然而，實際挑戰依然存在：一是需要逐個站點落實供電方案以及當地政府的優惠政策，目前每個站點都需要單獨談判；二是為每個新增節點或集群籌措資金，因為我們尚未就更廣泛的節點網絡達成最終的確定性融資安排；三是任何分布式基礎設施建設都會面臨的常規執行風險——包括施工進度、設備交付，以及節點上線後的算力利用率提升。 問：4月宣布星辰中心項目時，公司曾表示最終投資額將達50億元。這筆投資的時間跨度是多久？公司預計從何處籌資？ 答：規劃建設週期為60個月（即五年），分五期推進，從試點驗證逐步過渡到規模化落地。因此，50億元是全面建成的投資上限。至於資金來源，我們預計各個站點的融資將從石柱站開始，在項目公司層面進行安排，採用外部投資者的股權與債權融資相結合的方式。同時，我們也可能會爭取一些地方激勵措施，比如目前仍在與當地政府協商的土地和稅收優惠政策。 問：能否介紹一下星辰中心目前的客戶情況？包括他們是誰、合同規模多大，以及在使用哪些服務？ 答：這裡需要做一個重要區分：我們迄今公布的已簽商業合同，屬於華智未來更廣泛的算力和算法解決方案業務，並非專門由星辰中心自有基礎設施產生的收入。 明確了這一點後，再來看我們近期披露的簽約項目，包括：向廣州奔雲人工智能科技有限公司交付了一項算力服務，價值165萬元，涵蓋5個AI算力節點及環境部署，已全額付款並驗收通過；此外，我們還與北京趨動智能科技有限公司（「VirtAI Tech」）簽訂了一份為期12個月、價值7,680萬元的協議，為其提供超過450 PFLOPS級別的高性能算力基礎設施。 過去幾個月里，上述合同及其他幾筆交易加起來，已披露的簽約總價值遠超1億元。我們認為，這充分證明瞭市場對我們的算力服務存在真實的付費需求——即便旗艦星辰項目本身仍在建設當中。 問：目前有許多公司都在開展類似業務，麥思智能打算如何讓自身的AI服務脫穎而出？ 答：該領域內的多數企業僅以規模競爭——更多GPU、更大規模的算力集群、以及缺乏實質保障機制的通用模型。我們認為，未來真正關鍵的差異化優勢在於信任：企業或政府客戶能否放心地將敏感數據及關鍵業務工作負載部署在我們的平台？我們的解決方案是「架構原生安全」，而非事後補救式的安全措施。 這一理念首先體現在我們自主可控的基礎設施層上，確保我們無需受制於第三方並向其租賃算力；其次體現在我們的「靈言妙語」（簡稱「靈言」）大語言模型上，該模型從底層設計之初就是圍繞安全、本地化私有部署、數據本地化以及內容風控而構建的，絕非先接上公有 API 再在事後貼上安全濾網；最後，它還延伸至我們的交付方式——我們將數據治理、合規支持以及持續運營直接納入合同履約範疇，而非一次性的模型交付。 問：能多介紹一下你們正在使用的「靈言」混合專家（MoE）大模型嗎？「靈言」未來的國際化路線圖是怎樣的？ 答：「靈言」是我們自主研發的大語言模型，基於混合專家架構（MoE），總參數量達90億。我們選擇 MoE 架構是出於對效率的考量——按需動態激活特定的專家網絡，而非在每次請求時都調用全量參數，從而降低了推理成本並提升了併發處理能力。但從戰略層面來看，效率之所以至關重要，是因為它讓安全加固型、私有化部署的 AI 在商業上真正具備可行性，而非僅僅是一個實驗室里的展示項目——對於需要本地化和數據主權部署的政企客戶而言，他們需要的是一款既高度可控、又具有足夠成本效益以實現規模化運行的模型。 咏竹坊專注於在美國和香港上市的中國公司的報道，包括贊助內容。欲瞭解更多信息，包括對個別文章的疑問，請點擊這裏聯繫我們…
MAAS.US
Longcheer made an IPO

龍旗重金押注 能否躋身AI機櫃龍頭？

全球最大的智能手機ODM廠商正透過收購，捕捉蓬勃增長的AI基礎設施需求 重點： 龍旗科技已修訂收購一家AI基礎設施公司的條款，降低收購持股比例，並收緊業績目標 全球最大的智能手機合約製造商近期接連展開收購，捕捉AI基礎設施需求 　 譚英 多年來，生產數以百萬計、已成為全球大多數人日常生活必需品的智能手機，一直是上海龍旗科技股份有限公司（9611.HK，603341.SH）的主要業務。但如今，這家原始設計製造（ODM）巨頭正押注AI基礎設施這個備受科技製造商追捧的新領域。 不過，其以收購推動轉型的路線並非一帆風順。隨著全球AI數據中心需求快速增長，公司上月宣布將收購蘇州安瑞可信息科技有限公司80%股權。安瑞可生產服務器機櫃、電源分配單元（PDU）等數據中心設備，這項交易一度看來是項不錯的部署。 公司宣布收購後僅數周便公布2026年中期業績，顯示其核心智能手機製造業務增長乏力。今年上半年，公司收入下降6.3%至187億元（27.8億美元），利潤更大跌30.9%至2.459億元。 但龍旗上周突然宣布，把擬收購的安瑞可股權比例降至60%，此舉看來是通過減少投資降低押注風險。龍旗8月首次公布交易後，上海證券交易所發出工作函，對整合風險，以及安瑞可財務表現與雙方所訂業績目標之間的較大差距提出關注，公司其後採取了這項行動。 隨著收購比例下調，龍旗的收購代價由原來的11.2億元降至8.4億元，安瑞可的估值則維持在14億元不變。公司亦修訂協議條款，加入安瑞可未能達成業績目標時的補償機制，似乎反映龍旗可能過於急切地簽署原協議，未有充分考慮所有風險。 修訂後的協議亦要求安瑞可創辦人丁智勇在12個月內，購入不少於5,000萬元的龍旗上海上市股份，所購股份其後設有12個月禁售期。 修訂後的條款降低龍旗的風險承擔，同時加強安瑞可對交易完成後業績的責任，獲滬港兩地投資者歡迎。龍旗A股在隨後兩個交易日上漲10.8%，同期港股亦升5.2%。 安瑞可是龍旗今年為進軍AI基礎設施製造而收購的三家公司之一。今年6月，公司斥資5.4億元收購科峻成精密科技及東莞吉亞金屬各60%股權。科峻成生產用於消費電子產品的高精密金屬蝕刻產品，吉亞金屬則生產數據中心熱管理設備。 據Grand View Research預測，龍旗瞄準的全球AI數據中心市場，規模將由2025年的1,473億美元增至2033年的8,106億美元，期內年均增長約25%。除了高性能運算晶片，AI數據中心亦需要熱管理系統，以散去晶片產生的大量熱力，同時需要大量電力維持運作。 上市後表現疲弱 除核心智能手機業務外，龍旗目前亦為平板電腦、人工智能物聯網（AIoT）設備及汽車電子等其他電子產品提供ODM服務。公司今年1月在香港上市前於招股書引述第三方市場資料稱，按出貨量計，龍旗是2024年全球第二大消費電子產品ODM廠商，也是全球最大的智能手機ODM廠商。其智能手機客戶陣容包括小米、三星、榮耀、OPPO及vivo。 香港投資者最初對龍旗反應熱烈。公司1月首次公開招股集資約15.2億港元（1.94億美元），公開發售部分獲15倍超額認購，基石投資者包括小米及高通。龍旗掛牌後，股價一度升穿31港元的招股價，但很快掉頭，此後持續下滑。該股周三收報21.40港元，較招股價低約30%，投資者紛紛轉投更受追捧、增長潛力更大的股份。 雖然安瑞可交易修訂後的條款更為有利，令龍旗股價短暫喘定，但公司的財務表現實在乏善可陳。龍旗收入於2023年下降7%，2024年強勁反彈70%，但去年又再下跌9.3%至421億元。公司的年度利潤同樣有所波動，但自2022年以來，每年大致介乎5億元至6億元。 公司2025年的主要收入增長動力來自AIoT產品，受AI眼鏡及其他智能穿戴產品需求增長帶動，相關銷售額增加41%至78億元，佔總收入18.5%。智能手機仍佔公司銷售額約三分之二，收入為289億元，佔總收入68.6%。不過，由於存儲成本飆升迫使多個主要品牌加價，導致產品銷量下滑，智能手機收入由2024年的361億元大跌20%。 那麼，龍旗與同業相比表現如何？其最接近的競爭對手是華勤技術（3296.HK，603296.SH），該公司同樣從事智能手機製造，並正進軍數據中心基礎設施及機器人領域。華勤港股的市盈率約為17倍，與龍旗港股的18.4倍相若。 但華勤的收入增長走勢較為穩定，去年增長55%至1,724億元。其淨利潤亦由2023年的27億元增至2025年的41億元，增幅超過50%。與龍旗一樣，華勤港股自今年4月上市以來表現欠佳，目前股價較招股價低約8%。 儘管如此，分析師對兩家公司仍相對樂觀，接受Yahoo Finance調查的分析師均給予兩家公司「買入」評級。他們或許是受到AI概念吸引，這項概念在過去一年推動不少相關股份錄得爆發式升幅。 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏
9611.HK
603341.SHG
Can a novel sleeping pill help Jingxin shed its generic label

京新難脫仿製藥標籤 一顆安眠藥能否喚醒增長?

京新藥業首款創新失眠藥地達西尼快速放量，卻未能扭轉整體業績下滑，後續管線能否接棒將是能否吸引投資人的關鍵 重點： 京新藥業已更新遞交港股上市申請，公司近年收入增長陷入停滯 治療失眠的創新藥地達西尼，今年上半年收入增長176.6%至1.53億元，上市以來已進入超過3,000家醫院    李世達 一款上市僅兩年多的安眠藥，正成為浙江京新藥業股份有限公司（002020.SZ）突破增長瓶頸的最大希望。其首款創新藥地達西尼上半年收入增長近1.8倍，但公司收入及利潤仍然下滑。這家已在深圳上市22年的藥企能否複製新藥的成功，將是其赴港上市故事的關鍵。 京新藥業上周五向港交所更新遞交上市申請，擬形成A+H上市架構。集資所得將用於創新藥研發、擴大營銷網絡，以及收購或引進外部管線。 京新的業務橫跨仿製藥、創新藥、中藥及生物製劑、原料藥和醫療設備，但近年收入缺乏明顯增長。公司收入由2023年的約40億元（人民幣，下同）增至2024年的41.59億元，2025年又回落至40.69億元，兩年間的年複合增長率僅約0.9%；同期淨利潤由6.23億元增至7.72億元，年複合增長率約11.3%，增速明顯高於收入。 2025年盈利增長也受惠於控費。期內銷售及營銷開支減少逾9,000萬元，研發成本降至3.68億元，所得稅開支亦有所減少。 今年上半年，京新收入按年下降1.5%至19.87億元，淨利潤下降10%至3.58億元。仿製藥、中藥及生物製劑、原料藥收入均告下滑，只有創新藥及醫療設備錄得增長。仿製藥仍佔收入約四成，顯示傳統業務繼續支撐著公司大部分業績。 新藥放量 在整體業績承壓之際，京新首款獲批創新藥、失眠治療藥物地達西尼成為最明顯的增長點。該藥於2024年推出並被納入國家醫保藥品目錄，收入由當年的2,342萬元增至2025年的1.95億元，今年上半年再增長176.6%至1.53億元，佔公司收入的比重由去年同期的2.7%升至7.7%。截至6月底，地達西尼已進入超過3,000家醫院，上市以來累計銷售額約3.71億元，上半年產能使用率亦升至90%。 不過，地達西尼的快速增長部分來自較低基數。據申請文件引述弗若斯特沙利文數據，該藥2025年在中國入睡困難型失眠藥市場排名第七，市佔率約5.4%，既要與咪達唑侖、佐匹克隆等成熟藥物競爭，也要面對萊博雷生、達利雷生等新型療法。它能否在醫保放量後繼續提高市佔率，將比短期增幅更能決定其長期價值。 京新的傳統業務並不缺乏市場地位，申請文件引述市場資料，公司在中國左乙拉西坦及鹽酸普拉克索仿製藥市場均排名第一，鹽酸舍曲林仿製藥排名第二。然而，公司收入最高的10款產品貢獻接近一半收入，其中多款已被納入集採。京新表示，市場競爭加劇，以及部分藥品和原料藥平均售價下降，是2025年收入回落的主要原因。 創辦人呂鋼現年64歲，最初修讀機械工程，其後進修管理及藥學。1999年，他與王能能等人以363萬元註冊資本成立京新前身，2004年帶領公司登陸深交所，目前與妻子張莉玲控制公司約36.44%股權。 如今，呂鋼正推動難度更高的創新轉型，但地達西尼仍是京新唯一已商業化的創新藥。公司另外披露六款尚未商業化的精選創新藥，當中只有JX2201及JX6001已進入臨床試驗，其餘大多處於早期階段。其中，用於降低脂蛋白(a)水平的JX2201已完成第一期臨床試驗，並在中國啟動第二期臨床試驗。 京新的研發成本由2023年的4.01億元降至2025年的3.68億元，今年上半年再下降10.9%，研發開支率亦由10%降至8.3%。公司計劃把港股集資所得用於研發，並通過收購或技術引進補充管線，稱已初步物色約50個潛在合作機會，但尚未鎖定具體目標。 京新的A股近期走勢偏弱，股價由8月17日的14.02元回落至近日約11.4元，一個多月累計下跌近19%。按近期股價計算，市盈率約13倍，反映市場仍主要按成熟藥企為京新估值，尚未給予明顯的創新藥溢價。 地達西尼雖令京新的創新藥故事首次得到收入驗證，但目前僅佔公司收入7.7%，尚不足以扭轉整體業績下滑。考慮到研發投入下降、後續管線大多處於早期，市場把京新視為成熟藥企，而非給予創新藥溢價。在下一款具備商業規模的創新藥出現前，京新仍難擺脫仿製藥標籤。 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏
002020.SHE
Multimodal AI growth forces companies to rethink computing costs

多模態應用持續升溫 改寫企業AI算力帳單

多模態內容創作佔比上升，影片生成的算力消耗遠高於文字任務，應用重心的移動，意味著企業的算力帳單也在改寫    頭豹研究院 多模態內容創作正從大模型應用中的小眾場景走向前列。頭豹研究顯示，這類應用在九類核心業務場景中的佔比，半年間由0.6%升至11.9%，成為增長最快的方向。變化不止於報表：生成10秒1080p影片約消耗35萬Token，是文字任務的數百倍。這件事關係到內容平台、營銷部門，以及每一位規劃算力採購的決策者。 排序在半年內改寫 報告統計了約700個大模型應用樣本。2025年上半年，文字內容創作以23.7%的佔比位居第一，問答助手、數據處理分析緊隨其後。多模態內容創作只佔0.6%，排在九類場景的末位。 半年後，排序開始變化。多模態內容創作升至11.9%，智能客服從5%升至9.4%，AI搜索從3.1%升至4.7%。報告將這三個方向列為增長前三，多模態是其中最大的增量。 基礎盤並未被動搖。下半年，文字內容創作仍以19.5%居首，問答助手與數據處理保持較高佔比。多模態拿走的是增量，並未取代文字場景。 增長為何出現在多模態？報告的解釋是，多模態技術能力在2025年持續提升，帶動內容生產、資訊獲取和客戶互動三類需求加速釋放。率先放量的是內容密集型場景：Steam平台使用生成式AI的遊戲，從2024年的1,000多款增至2025年的7,818款以上，報告標註增長681%。 影片生成服務的收入也在增長。快手（1024.HK）公布，旗下可靈AI於2026年第二季度錄得逾8.5億元人民幣收入，按年增長逾200%；同季，平台上AI生成短影片營銷素材的投放消耗按年增長逾70%。從影片製作到廣告投放，多模態應用正進入更多商業場景。 帳單的計量單位變了 場景佔比的移動，改變的是算力消耗的計量單位。報告測算，生成10秒1080p影片約消耗35萬Token，數百倍於文字任務。應用從寫文案轉向做影片，單個任務的算力消耗不在同一量級。 消耗還被使用方式繼續放大。報告觀察到，應用價值正由單次生成轉向持續推理與任務閉環：搜索、營銷、客服、辦公等高頻業務流程嵌入模型，調用量、互動頻率和推理負載同步上升。 全國Token調用量也在增長。國家數據局公布，中國日均Token調用量於2026年3月超過140萬億；國家統計局其後表示，日均調用量已達「數百萬億」，但未公布更精確的數字。這項統計涵蓋各類AI應用，反映整體模型調用規模擴大。 這些數字合起來，改變的是算力預算的算法。過去按「模型能不能用」評估投入，現在要按「調用量乘以單位任務消耗」測算成本。任務從文字轉向影片、從單次轉向持續，成本增速可能快於用戶量增速。 誰先付這筆帳 壓力不會平均分攤。多模態放量集中在遊戲等內容密集型場景，互聯網內容平台與AI原生企業最先承擔成本。報告對這類客戶的判斷是：需求本質是高並發、彈性擴展與低成本調用，適合模型即服務（MaaS）與雲端推理服務，商業模式以按調用量付費為主。 上述場景佔比基於約700個樣本，反映的是場景結構變化，不等於行業收入分布。多模態能否持續放量，還取決於影片生成成本下降的速度。報告將供給側價格與成熟度，列為影響算力需求的核心變數之一。 對企業而言，影響落在三件事上：把多模態內容製作成本納入年度預算；在採購合同中明確調用計費方式；逐項評估哪些環節值得從文字生成升級到影片生成。規劃AI預算時，先算清業務中有多少任務會從文字轉向影片、從單次生成轉向持續推理。 多模態不是多了一個功能選項，而是把單任務算力消耗放大數百倍的變量。規劃AI預算時，與其盯模型榜單，不如先算清楚：業務里有多少任務會從文本轉向視頻、從單次生成轉向持續推理。前者決定體驗，後者決定成本。 頭豹研究院中國是行企研究原創內容平台和創新的數字化研究服務提供商，擁有近百名資深分析師，聯繫方式：CS@leadleo.com 本文內容純屬作者個人意見，不代表咏竹坊立場 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏