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4月10日,中國證監會發布備案通知書,中科聞歌獲批發行不超過6066.86萬股境外上市普通股并在港交所上市,47名股東所持約1.58億股境內未上市股份同步轉為境外流通股。該公司此前已于2025年6月25日向港交所秘密遞表。
一家從中國科學院自動化所走出來的AI公司,帶著“決策智能第一股”的標簽叩響港股大門。招股書給出了兩組截然不同的數據:一張是年收入4.05億元、毛利率連續兩年超過50%、凈收入留存率(NDR)飆至139.5%的高增長曲線;另一張是年虧損1.74億元、2025年虧損重新擴大、客戶集中度偏高的To G模式隱憂。
兩組數據都是真實的。問題在于,哪一張更能代表這家公司的未來。
創始團隊:三個科研人,一條產業路
中科聞歌的三位創始人——董事長王磊博士、CEO羅引博士、首席科學家曾大軍教授——均來自中科院自動化所。這個“國家隊”背景是中科聞歌最顯著的標簽,也是其技術底色的來源。
王磊,41歲,2016年1月從天津大學獲得管理科學與工程專業博士學位,2009年4月至2021年6月在中科院自動化所歷任工程師、副研究員及研究員,2017年3月聯合創立中科聞歌。其科研積累主要集中在多媒體內容分析與復雜網絡信息處理領域。
羅引,40歲,2019年6月從北京理工大學獲得工商管理專業博士學位。2010年8月進入中科院自動化所擔任工程師,期間曾于中國移動通信集團貴州有限公司短暫工作(2012年至2015年),之后回到自動化所擔任副總工程師,2021年獲正高級工程師職稱。兼具技術底子和行業運營經驗,這在科學家創業團隊中并不常見。
曾大軍在三人中學術資歷最深——1990年畢業于中國科學技術大學,1998年獲美國卡內基梅隆大學工業管理博士學位,2010年獲國家杰出青年科學基金資助,研究方向涵蓋人工智能、社會計算與信息系統。他的加入,為中科聞歌提供了決策智能領域的底層理論支撐。
三人通過一致行動協議控制公司30.66%的投票權。這一結構在科學家創業團隊中并不罕見,團隊穩定性在中科聞歌八年的發展過程中已經得到了初步驗證。
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再來看技術體系,中科聞歌的核心技術體系是DIOS認知與決策智能基礎平臺,自下而上分為三層:數據層X-Data(多源數據集成與分析平臺)、模型層雅意大模型(Yayi)、決策層DI-Brain(智腦,AI智能體開發平臺)。
雅意大模型是這家公司對外最響亮的技術名片。該模型于2023年6月首次發布,同年12月升級至2.0版本。2023年,雅意大模型2.0被中國信息通信研究院認證為建模能力領域的領先水平(4級),認證時為中科聞歌成為評級最高的技術公司之一。2024年,中科聞歌在香港發布了面向粵語地區的多語種D2 LLM大模型及企業級AI應用D2 AIE;2025年,與中醫科學院聯合開發的中醫大模型“大醫金匱”通過信通院最高級別可信賴AI認證。
針對DIOS的“全棧”路線,業界存在兩種解讀。一種觀點認為,數據、模型、決策三層同時布局,能夠在具體行業場景中提供端到端的交付能力,降低客戶集成成本,這在以政府和企業大客戶為主的To B/To G市場中是切實的競爭優勢。另一種觀點則指出,對比國際市場上專業化分工的路徑(如OpenAI聚焦模型層、Snowflake聚焦數據層),全棧打法對資源投入的要求更高,可能面臨戰線過長的問題。
兩種解讀各有道理。但在中科聞歌的語境下,“全棧”更接近一種務實的客戶導向策略:招股書披露,公司2025年超過72%的收入來自本地化部署,這意味著客戶需要的往往不是一個模型API,而是一套從數據接入到決策輸出的完整解決方案。DIOS的三層架構,本質上是圍繞這類客戶的實際需求設計的。同時,平臺化交付也為中科聞歌帶來了規模化效率——招股書顯示,平均交付周期已從2023年的185天壓縮至2025年的80.2天。
增長曲線與虧損現實
收入增速穩健,毛利率持續改善。NDR從66.1%躍升至139.5%是整份招股書中最值得關注的數據。
139.5%的NDR意味著老客戶不僅全部續約,平均還在原有合同基礎上增購了近40%的服務。在To B企業軟件領域,NDR超過120%通常被視為產品黏性和擴張能力極強的信號。
需要指出的是,中科聞歌的客戶留存率(55.4%)并不算高,這意味著每年有接近一半的客戶不再續約。但高NDR與低留存率并存恰恰說明一個問題:流失的主要是小客戶,留下的核心大客戶在持續增購。招股書披露,2025年標桿客戶(年收入貢獻超過300萬元或具有重大戰略意義的客戶)貢獻了總收入的67.8%,客戶集中度仍然較高。
交付周期的壓縮說明中科聞歌在工程化層面取得了實質性進展:從185天到80天,項目交付效率提升了一倍以上。這對To G業務尤為重要——政府項目的回款節奏與交付進度直接掛鉤,交付越快,現金流越健康。
虧損面是必須直視的問題。按國際財務報告準則(IFRS),2024年虧損收窄至1.57億元后,2025年重新擴大至1.74億元。但如果剔除股份支付等非現金項目,經調整虧損凈額從2023年的1.86億元逐年收窄至2025年的1.01億元,虧損率從74.3%降至24.8%,收窄趨勢明確。招股書明確表示“于可見將來可能繼續產生虧損”。但虧損率在持續收斂,且收入仍以約27%的年復合增速增長,說明業務的基本面在改善。
標桿客戶數從2024年的47家降至2025年的42家,這一點值得理性看待。公司解釋為“主動優化客戶結構”,這種說法有其合理性——當NDR達到139.5%時,深耕頭部客戶、提高單客收入,比單純追求客戶數量擴張更有商業價值。但如果后續標桿客戶數繼續下滑,則需要警惕大客戶依賴度上升帶來的風險。
決策智能的天花板在哪里?
中科聞歌給自己貼的標簽是“決策智能”(Decision Intelligence),刻意與通用大模型賽道保持距離。這是一個經過深思熟慮的差異化定位。
根據灼識咨詢的資料,2024年中國企業級AI市場規模已達3160億元,預期至2030年將突破9000億元,復合年增長率19.2%。其中,企業級大模型市場2024年為127億元,預期至2030年達1312億元,復合年增長率47.5%。而企業級大模型驅動的決策智能市場2024年僅27億元,占大模型市場的21.3%,但預期至2030年將增至358億元,占比提升至27.3%,復合年增長率高達53.8%。
小賽道的優勢在于競爭格局相對清晰——按2024年收入計,中科聞歌以11.4%的市場份額排名第一,前五大參與者合計占38.6%,市場相對分散。中科聞歌可以憑借先發優勢和行業積累建立壁壘。風險在于市場容量有限,2024年整個賽道僅27億元,即便按預期增速,中科聞歌面臨的增長天花板也比通用AI賽道更早到來。
不過,中科聞歌并沒有把自己框死在“決策智能”四個字里。招股書同時披露,公司在2024年中國企業級大模型市場中排名第七,市場份額為2.4%。此外,其戰略規劃中包括推進國際化拓展和深化行業應用,雅意大模型在金融、政務、媒體、中醫等垂直場景的落地,實際上已經覆蓋了比“決策智能”更廣義的企業級AI應用。
估值方面,中科聞歌尚未披露發行價格區間。參考港股已上市的AI企業:第四范式(6682.HK)當前市值約200億港元,2025年收入規模約30億元;商湯科技(00020.HK)2025年收入首次突破50億元,當前市值約400億港元。
中科聞歌4.05億元的收入規模與上述兩家差距明顯,但139.5%的NDR、51.2%的毛利率和持續收窄的經調整虧損率,是其估值談判中的重要籌碼。最終定價將取決于港股當前的市場情緒、AI板塊的整體估值水平,以及中科聞歌能否在聆訊環節說服投資者對其增長故事買單。
核心變量
對于關注中科聞歌IPO的投資者和行業觀察者,以下幾個變量值得持續跟蹤:
盈利路徑。經調整虧損凈額從1.86億逐年收窄至1.01億,虧損率從74.3%降至24.8%,趨勢向好。但公司表示“于可見將來可能繼續產生虧損”,未給出明確的盈利節點。在港股市場,AI概念股的估值容忍度與2023年高峰期相比已有明顯收窄,投資者對盈利路徑的要求會更具體。
客戶結構。招股書披露,2025年收入按板塊劃分:傳媒與通信占30.0%、公共服務占36.5%、商企占31.9%。公共服務占比從2023年的50.7%降至36.5%,商企占比從14.5%升至31.9%——客戶結構正在從To G向To B多元化調整,這是一個積極的信號。但這種調整能否持續,將直接影響業務的可預測性和估值彈性。
技術迭代的商業化節奏。雅意大模型的產品線鋪開速度較快(通用→多語種→垂直行業),信通院4級認證和中醫大模型最高級別認證說明技術實力獲得了權威認可。NDR 139.5%證明現有客戶認可其價值,新客戶的拓展效率則決定了收入增長的持續性。
商企業務的持續性。2025年商企板塊收入達1.29億元,同比增長72.4%,是增速最快的板塊。每名商企客戶平均收入從2023年的27.66萬元增至2025年的70.22萬元,說明公司在企業市場的客單價提升能力。這一趨勢能否延續,是判斷中科聞歌能否擺脫To G依賴的關鍵指標。
中科聞歌的港股IPO,是中國AI產業化進程中一個值得關注的節點。它不是一家靠概念驅動的公司——2017年從中科院自動化所實驗室走出,歷經八年的技術研發與商業化探索,走到港交所大門,這條路本身就需要相當的定力。
139.5%的NDR和持續改善的毛利率,說明其產品在現有核心客戶中經受住了商業驗證。經調整虧損率從74.3%收窄至24.8%,說明經營效率在提升。客戶結構從政府主導向多元均衡調整,也是一個積極的信號。
但虧損尚未見底、賽道天花板、大廠競爭——這些問題真實存在,也必須被正視。中科聞歌能否從“中科院AI第一股”成長為“決策智能賽道標桿”,取決于它在未來兩到三年內能否回答三個問題:經調整虧損何時收窄至盈虧平衡?商企板塊的收入占比能否持續提升至50%以上?技術護城河能否在模型能力快速平民化的大趨勢下持續加深?
招股書已經交卷,真正的考試現在開始。(本文首發鈦媒體App,作者| AGI-Signal,編輯|秦聰慧)
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