科技日报记者 崔爽
近期，智谱、MiniMax（稀宇科技）两家国产人工智能大模型“独角兽”企业先后登陆港股。人工智能芯片企业也集体抢滩资本市场，摩尔线程、沐曦股份在A股科创板上市，壁仞科技、天数智芯也已在香港上市。
一系列密集动作，标志着我国人工智能产业正从以技术突破为主的探索期，加速迈入“技术+资本”双轮驱动的产业化成长期。
不可忽视的是，这些企业均呈现营收高速增长、研发投入巨大、利润亏损的财务特征。上市不仅把企业实力摊开在公众视野中，也考验着资本市场的耐心。AI企业密集上市将为人工智能产业带来怎样的变化？
田晶娟制图
从探索期到成长期
“整体来看，这一轮上市潮反映我国AI产业已跨过基础发展期的主要门槛，正在进入规模化投入、产业链协同、应用渗透加速、资本市场评估和乘数效应发展为特征的产业化成长期。”中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉对科技日报记者表示。
从成本结构看，AI发展天然具有“高固定成本、低边际成本”的特征。训练与推理所需的算力、数据管理、项目工程化与人才投入等固定投入巨大，但随着规模越大，单位成本不断摊薄，可以形成飞轮效应与可持续性训练能力。
在欧阳日辉看来，上市意味着资本市场开始在更大程度上替代互联网大厂，承担配置算力与研发资源的角色，融资模式也从以厂商自由集资为主的“阶段性输血”转向由资本市场公开融资的“长期供给”。
更重要的是，本轮上市企业覆盖了算力、基础模型和垂直应用等AI发展的各个关键环节，表明我国AI产业正从单点创新走向全链条协同。
“AI的核心生产要素投入包括算力、数据、算法与工程、场景与平台。”欧阳日辉分析，此次上市中，壁仞科技、天数智芯、沐曦股份等处于算力与芯片供给端，智谱和MiniMax处于基础模型供给端，英矽智能则对应“AI+生命健康”等高价值垂直场景，“这说明行业竞争的重心，正在从‘某一环节的能力突破’转向‘全链条生态共同发展’”。
而对于人工智能产业而言，算力决定供给上限，模型决定通用能力边界，场景决定资本市场的收益率与数据回流质量。欧阳日辉认为，一旦形成“算力供给—模型迭代—应用变现—数据回流”的闭环，资本市场就会更愿意为AI产业链提供长期融资支持，从而支撑可持续的系统性迭代。
面临真实市场考验
上市意味着更严格的公众审视和更直接的盈利压力。对于技术投入周期长、商业化路径仍在探索的AI企业来说，真实的市场检验无法回避。
“上市之后，AI企业面临的约束条件发生了根本变化。”欧阳日辉指出，一方面，信息披露更透明、外部监督更强，投资者会以更高频率校验经营质量，公众也会更关注企业社会责任与人文关怀；另一方面，二级市场的定价机制往往注重可验证的季度数据，对企业利润、现金流形成即时压力。
要实现平衡，关键在于把长期研发的投入逻辑，转化为资本市场能够持续理解与验证的阶段性成果，并通过制度安排，降低短期波动对研发的冲击。
为此，欧阳日辉建议，建立可被验证的研发里程碑，用阶段性指标展示阶段性成功。例如AI企业可以把研发拆解为可度量的里程碑，包括模型推理成本降低、模型稳定性与安全性提升、幻觉率等。港交所规则与指引本身也要求科技企业披露研发投入、现金消耗等关键指标，目的就是让市场能用历程式数据评估长期项目，而非只盯住当期利润。
欧阳日辉认为，企业还需要构建“现金流分层”的商业化组合，用确定性收入为长期研发争取更多时间与资金，并避免现金流断裂。在研发路径完全清晰之前，企业应避免将收入单押在单一项目上，而应形成多段式组合：短期以订阅、API（应用程序接口）调用、服务器私有化部署与运维服务等获取现金流；中期在重点行业打造可复制方案与渠道体系，逐步扩大运营项目；长期则持续投入通用能力和平台生态建设。
“其核心逻辑是用确定性更强的服务收入，缓冲前沿研发的不确定性，使研发预算不必随融资环境波动而剧烈收缩。”欧阳日辉认为，上市并不必然意味着研发与创新被迫让位于利润，相反，公开市场能够提供更稳定的长期资本，真正的挑战在于企业是否具备把“长期研发”转化成“多阶段成果”的能力。
推动形成新竞争秩序
无论是模型层还是芯片层，持续的研发投入和资本开支都是必选项。资本市场的助力，无疑将进一步加快企业技术迭代和市场推广节奏。
事实上，本轮上市潮中，多家公司明确将募资重点投向底层模型研发和平台能力建设。智谱上市当天，智谱创立发起人兼首席科学家唐杰在内部信中宣布，智谱将很快推出新一代模型GLM-5。在首届MUSA开发者大会上，摩尔线程发布下一代全功能GPU架构“花港”。基于该架构，摩尔线程将推出面向AI训推一体的“华山”芯片及支持高性能图形渲染的“庐山”芯片。摩尔线程董事长兼首席执行官张建中表示，随着算力竞争日益成为国际科技竞争的重要方面，公司将持续加大研发投入，深耕关键技术，完善生态布局，提升产品性能与行业适配能力，加速国产GPU应用落地，助力产业数智化转型提速增效。
欧阳日辉认为，融资热潮将显著压缩行业创新的迭代周期，推动创新从单点突破向符合资本市场预期的项目化、产品化方向转变，同时抬升行业进入门槛，或将推动竞争格局从“多家并进”走向“头部突出、长尾繁荣”。“创新节奏会更快，但创新质量和方向将更依赖市场反馈。”他说。
宏观层面看，人工智能技术正加速向纵深演进，应用场景不断拓展、产业规模持续扩大。赛迪研究院信息化与软件产业研究所人工智能研究室副主任刘丽超介绍，2026年全球人工智能市场规模有望达到9000亿美元，而我国作为全球增长最快、最具活力的市场之一，“预计2026年市场规模增长率会超过30%”。
“从高质量发展角度看，这轮融资热潮的积极作用能否充分释放，关键在于把资本的‘加速器效应’导向更可持续的创新。”欧阳日辉建议，在鼓励长期资本与耐心资本配置，强化信息披露与研发强度约束的同时，给基础研究与关键核心技术留出足够的长期投入空间，推动形成“以效率为导向、以生态为边界、以合规为底线”的新竞争秩序。
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