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商汤是压住买入韭菜的石头，也是不断融资和减持的吸血鬼

在近期，AI相关资产正在被全球资本以前所未有的密度重新定价。 国产AI芯片"四小龙"密集推进资本化进程，市场表现大超预期。 几乎在同一时间，中国市场也出现了另一条清晰的信号线。智谱、MiniMax等大模型公司相继在港交所上市，AI企业开始成规模地站到港股资本市场面前。这意味着港股市场将从"仅有商汤一家纯正AI标的"进入一个"AI公司同台竞技"的新阶段。 在越来越多的AI公司面前，资本市场对AI的认知也在悄然发生转变。 一、逻辑切换：关于AI企业，港股亟需更新价值评估标准 这些事件本身并不复杂，但它们叠加在一起，却让投资者的价值判断变得困难起来。 一方面，AI的长期想象空间十分具备吸引力；但另一方面，原有的投资直觉判断正在失效。 首先，是对AI价值来源的重新审视。MiniMax的2026年预期市销率大约在50-60倍左右；而基于同样的计算标准，商汤目前的交易倍数仅为13倍。未来是否会发生投资者定价的变化导致这一数字变化？ 因此，市场讨论迅速分化：AI的价值，究竟来自模型本身、应用层产品，还是更底层的系统整合能力？ 其次，是港股市场供给结构的实质性变化。 过去，投资AI很大程度上是投资其技术的"稀缺性"。市场可以用相对粗线条的方式下注未来，用"有没有AI"、"是不是行业代表"来完成判断。 当现在，港股AI板块第一次出现了"多路径同时接受定价"的局面。不同公司在模型研发、应用切入点、商业化节奏上的差异，被同步放大。AI投资开始具备横向比较的现实基础。 在这样的背景下，技术的光环逐渐让位于商业的实绩、新的"价值坐标系"开始浮现，从对单一技术节点的关注，升级为对全栈能力、商业模式韧性与可持续增长潜力的系统性评判。 当前涌入资本市场的AI公司，大致可分为三种技术路径与商业模式，它们面临着截然不同的机遇与挑战： 1、纯大模型公司： 它们呈现出典型的"三高"特征：高研发投入、高算力依赖、高

当AI行业从“概念炒作”进入“价值验证”阶段，投资者对AI公司的审视不再局限于技术噱头，而是更看重商业化能力、财务健康度与估值合理性。MiniMax（稀宇科技）作为近期港股IPO市场的焦点标的，以“全模态AI+全球化布局”的独特定位，吸引了14家顶级基石机构的青睐。本文将从财务数据拆解、估值逻辑分析、同行业对比三个维度，深度剖析其长期投资潜力，为投资者提供理性决策参考。 一、财务数据深度拆解：增长、效率、现金流的三重验证 MiniMax近三年核心财务指标（单位：万美元） 从财务数据可以看出，MiniMax正处于“高速增长+效率提升”的黄金阶段： 1. 营收增长具备爆发性：2025年前9个月营收5344万美元，已远超2024年全年的3052万美元，同比增长174.7%，三年间收入规模扩大14倍，展现出极强的市场拓展能力。这种增长并非依赖单一市场，而是源于全球200多个国家及地区的2.12亿用户，其中海外收入占比超70%，收入结构更趋多元稳定。 2. 盈利效率持续改善：经调整净亏损率从2023年的2574%大幅收窄至2025年前9个月的349%，降幅超60%；毛利率从2023年的-24.7%转正后持续提升，2025年前9个月达到23.3%，其中B端开放平台毛利率高达69.4%，已形成高毛利的核心业务板块。这表明公司的商业模式已得到市场验证，规模效应逐步显现。 3. 现金流安全垫充足：截至2025年9月，公司现金及等价物高达11亿美元，累计融资超15.56亿美元，投资方包括腾讯、阿里、高瓴、红杉等顶级机构。充足的现金储备不仅能支撑4.4年的持续运营，更能保障研发投入的连续性，为技术迭代与市场拓展提供坚实基础。 二、估值逻辑分析：横向对比看MiniMax的估值合理性 AI公司的估值往往难以用传统的PE、PB指标衡量，市销率（P/S）成为更具参考价值的核

赵何娟：大家好，欢迎来到今天赵何娟Talk @ T-EDGE的现场。今天我们请到了一位技术专家，也是现在炙手可热的AI大模型和世界模型的研究专家——商汤科技联合创始人王晓刚博士。晓刚博士，你好！ 王晓刚：谢谢何娟老师，非常荣幸来到赵何娟Talk。 赵何娟：首先，我想跟您聊一聊关于您的学习经历。从科大少年班开始，您是怎么走上了AI和人工智能这条道路的？能不能先讲讲您的个人经历？ ▎AI之路，从中科大少年班开始 王晓刚：我是1996年进入中国科技大学少年班。但实际上我自己的年龄是正常的，那时候是18岁。科大有个少年班，当时选了一批年龄很小、有才华的孩子，另外也从科大整个范围内选了一批学习比较好的学生，把他们混编在一起。 赵何娟：所以是大带小？ 王晓刚：对，我们都一起上课、住在一起。我的同学当时最小的才12岁，后来去了哈佛，现在是哈佛的教授。 前两年，老师都是教给我们非常基础的数学和物理。到大三的时候，就可以选专业了，我就选了电子工程和信息系统，特别是图像处理。那时候处理的还都是一些遥感图像、地理信息系统。 其实整个信息还是比较闭塞的。在2000年之前，不太知道外面的世界是什么样的，国际最好的AI研究水平是什么样的。甚至，我们都不知道ICCV、CVPR这些顶级会议和期刊，都没听说过。 因为当时整个中国，估计一年也就两三篇CVPR这种水平的论文能中，基本都是从微软亚洲研究院出来的。 我是2001年从中科大毕业，就到了汤晓鸥老师的多媒体实验室。那时候汤老师才告诉我们CVPR和ICCV是最好的顶级会议，我们要朝着这个目标做计算机视觉，但当时整个实验室其实也没有发过这样的顶级论文。 汤老师给我们设定了一个非常高的目标，说我们的多媒体实验室（MM Lab）将来一定能够成长为世界顶级的实验室，你们的目标就是MIT、斯坦福、剑桥这样的顶级学校。后来，在他的指引下，我们确实也做到了。 2004年

国内第一，商汤日日新V6.5拿下2025年多模态大模型收官之战！ 近日，权威大模型评测基准 SuperCLUE 发布《中文多模态视觉语言模型测评基准12月报告》，商汤日日新V6.5（SenseNova V6.5 Pro）以75.35的总分位列国内第一，斩获金牌，并在视觉推理维度上拿下国内最高分。 商汤日日新V6.5领跑国内阵营 全球竞争力凸显 本次评测涵盖基础认知、视觉推理与视觉应用三大维度、二十项细分任务。 测评结果显示，商汤SenseNova V6.5 Pro最新版以75.35分拿下国内模型第一，领先Doubao-seed-1.6-vision、ERNIE-5.0、Qwen3等。同时，以商汤日日新为代表的国产模型，正在大幅拉近与国外头部模型的距离，全球竞争力得到显著提升。 在各维度能力对比中，报告指出，商汤日日新V6.5等国产模型在基础认知维度方面已接近头部平均水平，部分甚至看齐Gemini 3.0 Pro。而在视觉推理维度上，国产模型中只有商汤日日新V6.5超过了头部平均，处于行业领先地位，其余国产模型仍有明显差距。 具体而言，商汤日日新V6.5共在七个细分任务中取得国内第一，其中物体描述、文本识别、环境辨识、逻辑推理、代码设计、自动驾驶领域六大细分任务并列国内第一，科学推理任务斩获79.17分为国内最高。 此外，在表情识别、3D物体识别、数学推理、工业应用能力、医疗影像分析、图形界面理解、内容审核等细分任务中，商汤日日新V6.5也有优异表现，综合位居国内模型第一梯队，展现出全面的多模态认知、推理和应用能力。 坚持底层创新 以用户价值牵引模型迭代 多模态领域的突围，是商汤坚持“多模态通用智能”技术战略，以底层创新突破产业发展瓶颈的有力印证。 从创新的模型架构、到数据壁垒的打通，再到训练范式的革新，商汤日日新大模型不断拓展多模态大模型的能力边界。 在今年，商汤