從國際準則到中國口徑 港股公司為何集體轉制？

Accounting Shift

今年至少25家港股公司宣布或建議轉用中國企業會計準則，A+H上市潮正推動既有制度選擇加速普及，財報可比性也成為新課題

  

李世達

香港連接中國企業與全球資本，靠的不只是港元交易和境外融資渠道，也包括一套國際投資者熟悉的披露、審計和財務報告制度。企業赴港上市，某種程度上是把內地業務轉譯成可與全球同行比較的財務語言。然而，隨着愈來愈多中資公司統一採用中國企業會計準則，香港在財務報告層面所扮演的「轉譯」角色，也開始出現變化。

比對港交所公告，截至今年7月26日，至少25家港股公司宣布或建議改用中國企業會計準則，遠高於去年同期的兩家，以及前年的低個位數。這些公司橫跨半導體、電子製造、工程機械、農牧、醫療及基建等領域，多數為內地註冊的A+H公司，不少更是新近完成H股上市。

對這類公司而言，國際財務報告準則往往是赴港上市期間增加的一層安排，而不是日常財務系統的基礎。今年4月上市的勝宏科技（300476.SZ、02476.HK）便表示，公司一直以中國準則編製財報，只在準備H股發行時另聘香港會計師按國際準則編製資料。公司4月21日上市，未滿兩個月便宣布不再另行編製國際準則財報，並擬由境內事務所統一負責A、H股審計，理由是提高披露效率、簡化流程並節省審計費。

事實上，港交所早在2010年便接受內地註冊發行人使用中國準則，並允許獲認可的境內事務所審計相關港股財報。真正值得追問的，是為何今年選擇這條既有路徑的公司明顯增加。

更直接的推動因素，是赴港上市公司的組成正在改變。2026年上半年共有24家公司完成A+H上市，已超過2025年全年的19家。這些公司原已有完整的中國準則會計及審計系統，往往到上市後編製首份財報或重新委任核數師時，才決定是否繼續維持兩套體系。因此，今年的轉制潮可視為前一輪A+H上市潮的滯後結果。

未來，紅籌上市架構受到更嚴格審查，也可能進一步放大這一趨勢。部分擬赴港企業若由境外註冊架構轉為境內主體直接發行H股，內地註冊發行人的比重將進一步上升，採用中國企業會計準則的港股公司也可能隨之增加。

另外，市場資金結構的改變，也可能降低維持國際準則報表的吸引力。2025年港股通南向日均成交額由前一年的482億港元增至1,211億港元，第四季更佔香港股票現貨成交約23%。內地投資者本來便熟悉中國準則，因此對業務及投資者基礎主要在內地的公司而言，維持另一套國際準則財報的邊際收益可能下降。

從更大的政策脈絡看，這波轉制潮也可作為觀察中國金融制度發展的一個側面指標。中國近年提出建設金融強國，並強調提升本國金融基礎制度、專業服務及跨境融資能力。愈來愈多內地企業在保留中國會計及審計體系的同時，仍能利用香港接觸境外資本，與這一方向相互呼應。

盈利換了把尺

企業改用中國準則，主要是為了降低維持兩套財報的成本，但對投資者而言，兩套準則並不能直接互換。雖然中國準則與國際準則在不少項目上已較為接近，但在生物資產、公允價值計量等領域，仍可能產生足以改變盈利表現的差異，而差異大小也取決於公司的業務及資產結構。

德康農牧（2419.HK）便是一個明顯例子。公司2025年按中國準則計算的淨利潤為14.216億元（2.1億美元），按國際準則則只有5.317億元（7,900萬美元），差額達8.899億元；2024年的方向卻相反，中國準則盈利較國際準則低9.328億元。公司解釋，差異主要來自生物資產公允價值計量及相關會計處理。

這個案例說明，不能簡單認為中國準則一定推高盈利，或國際準則必然更加保守。同一家公司因換用準則年度盈利可能相差近10億元。若直接把新口徑數據與過往國際準則盈利比較，便可能誤判增長幅度，使用未經調整的淨利潤計算市盈率，也可能得出完全不同的估值。

轉制的影響並不單由產業決定，更取決於公司的資產結構及交易性質。若主要差異項目並不重大，盈利、每股收益和股本回報率可能變化有限；但對涉及生物資產、重大減值、企業併購或公允價值計量的公司，準則差異足以改變核心財務指標。

這波轉制潮反映的是，愈來愈多內地企業開始使用一項存在多年的制度選擇，在保留原有會計及審計體系的同時，接入香港的融資和交易平台。對香港而言，這可能意味着其角色正由單純把內地企業「翻譯」成國際財務語言，轉向容納不同但持續趨同的制度並行。對投資者而言，真正需要關注的是口徑轉換會否削弱歷史數據的可比性，以及增加理解、調整和驗證盈利的成本。

李世達，詠竹坊編輯。他的聯絡方式：shihtalee@thebambooworks.com

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3275.HK
Infinigence reportedly preparing for HK IPO

無問芯穹傳秘密申請港IPO AI晶片「轉譯」成募資賣點

無問芯穹與清華大學淵源深厚，這家AI基礎設施企業已獲知名科技公司及創投機構支持，據報正籌備上市 重點： 據報無問芯穹已完成23億元人民幣C輪融資；此前，騰訊、百度、小米及紅杉中國等亦曾投資公司 公司開發的軟件可讓AI模型在不同晶片上運行，並正拓展更多企業服務 　 胡鳴鶴 隨著AI模型和晶片種類日益繁多，整個產業有時就像現代版巴別塔：各種軟件和硬件使用不同語言，彼此難以溝通。這為無問芯穹（Infinigence AI）等公司創造了發展空間，其軟件可讓AI模型在多種晶片上運行。 如今，無問芯穹也在投資界找到發展空間。據中國媒體報道，公司已完成23億元人民幣（下同）C輪融資。上週披露的這輪融資，使公司成立以來累計融資額達43億元。歷輪投資者包括互聯網企業騰訊、百度，智能手機製造商小米及聯想創投。創投機構紅杉中國和啟明創投亦曾參與投資。 彭博本月報道，無問芯穹已秘密向香港交易所提交上市申請，股市投資者可能成為下一批加入其投資者行列的人。 清華淵源 無問芯穹與清華大學電子工程系教授汪玉關係密切。汪玉是無問芯穹聯合創辦人夏立雪的博士生導師，夏立雪也是他的第一位博士生。夏立雪選擇投身產業而非學術界，曾在阿里巴巴雲計算部門工作，參與大語言模型加速及AI晶片項目。2022年底，類似ChatGPT的模型興起，夏立雪看到了商業機會，在汪玉鼓勵下於2023年5月創立無問芯穹。夏立雪現任公司行政總裁。 這門生意的機會，來自算力供過於求與短缺並存的市場。夏立雪在2024年4月的一次訪問中舉例說，有時營運商除非找到一名客戶租用全部100台機器，否則就只能讓設備閒置，因為將算力分配給10名客戶過於複雜。無問芯穹希望讓更多企業能使用這些未獲充分利用的算力，提升資源使用效率。 為不同晶片「轉譯」 要讓AI軟件在不同硬件上運行並不容易，因為每一類晶片都有自己的軟件工具和指令。美國對先進半導體實施出口限制，促使中國企業測試更多國產替代方案，也令企業需要支援的硬件系統種類增加。晶片日益多元，帶動市場對軟件中間層的需求，讓AI模型能與底層各類晶片互通。 夏立雪在2024年的訪問中，將公司的做法形容為建立一種共通語言。一般而言，每個AI模型都要分別調整，才能在不同晶片上運行；若有10個模型和10種晶片，就要進行100次獨立適配。無問芯穹則將每個模型和每種晶片轉換為公司統一的格式，讓它們能夠協同運作。如此一來，新增一種晶片只需適配一次，毋須針對每個模型重複處理。 夏立雪說，他在清華就讀時所屬的實驗室，自2008年起便開始研究如何讓軟件跨不同晶片運行。他把選擇模型與晶片組合，比作在阿里巴巴旗下網購平台淘寶選擇衣服的尺寸和顏色。 3D內容初創企業Tripo展示了客戶如何使用這項服務。Tripo的軟件可根據文字提示或圖像生成3D數碼模型。兩家公司表示，無問芯穹提供運行該服務所需的算力、儲存空間及工程支援。雙方合作整合Tripo的底層系統，讓其開發人員能專注於產品，而不必自行管理基礎設施。 夏立雪在2025年4月的一次訪問中，將公司的核心業務形容為出租算力，並按使用時間或實際用量向客戶收費。無問芯穹把向數據中心營運商租用的算力與自家軟件結合，也提供軟件，讓客戶在自己的系統上運行AI模型。 到了2026年5月，夏立雪開始強調公司更廣泛的服務角色。他說，客戶愈來愈需要協助，將原始算力和模型轉化為可靠可用的應用。他表示，公司正從提升硬件效率，拓展至圍繞算力平台提供更完整的營運服務。這將使無問芯穹更深入參與客戶日常運作；對客戶而言，服務穩定性與算力價格同樣重要。 競爭對手進軍香港 無問芯穹的投資者之一啟明創投於2025年12月表示，公司的客戶包括Kimi聊天機器人開發商月之暗面、電動汽車製造商理想汽車，以及電訊營運商中國移動。這顯示無問芯穹的客戶不只包括AI開發商，也涵蓋將AI引入日常營運的成熟企業。無問芯穹另稱，其AI模型平台的日均使用量在2025年12月至2026年7月間增長40倍。 中國本土競爭對手硅基流動（SiliconFlow）也正加快赴港上市步伐，並於6月30日在港交所網站刊登上市申請文件。硅基流動在文件中披露，截至4月30日，註冊用戶超過1,000萬；截至6月21日，已服務逾13,000家企業客戶。相比之下，無問芯穹網站稱公司服務超過100家企業客戶，但兩家公司對客戶的統計口徑可能不同。 硅基流動赴港 無問芯穹也開發Megrez等小型模型。Megrez於2024年12月首次發布，設計上可在智能手機及其他設備上運行。硅基流動表示，公司不開發自有模型或面向終端用戶的應用。兩家公司共同的投資者之一，是AI模型開發商智譜。 兩家公司的商業服務也有重疊。硅基流動營運網上平台，讓開發人員按需調用不同AI模型；同時也會在企業客戶自有設施內部署專用系統。去年，這類現場部署服務佔硅基流動收入的47.1%，顯示無問芯穹在爭取企業合約時，面對的競爭對手既提供通用網上服務，也提供客製化部署。 兩家初創企業也與阿里雲和字節跳動旗下雲服務品牌火山引擎競爭。夏立雪在2024年表示，對於業務和客戶需求已十分複雜的大型雲服務商而言，支援多種模型與晶片組合的成本尤其高。 要讓服務持續發揮效用，無問芯穹必須不斷調整技術。公司首席科學家戴國浩在8月的一場演講中指出，業界目前面臨三項持續存在的挑戰：算力資源分散、模型運行成本高，以及模型快速演進。每一代新AI模型都帶來對優化專才的新需求，同時也要求他們持續更新軟件。 為擴大市場，無問芯穹正與中國三大國有電訊營運商之一的中國電信合作。根據雙方7月簽署的協議，兩家公司計劃建立國際算力服務平台，利用中國電信的海外網絡，服務出海的中國企業及全球開發者。計劃中的服務地點包括東南亞，為無問芯穹拓展國內以外的客戶提供途徑。 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏