出 品 | 異觀財(cái)經(jīng)

作 者 | 夜叉白雪

文章配圖 | AI 生成

在2026年一季度的港股市場(chǎng)中，AI資產(chǎn)的定價(jià)明顯進(jìn)入了一個(gè)情緒主導(dǎo)階段。圍繞大模型的敘事持續(xù)升溫，使得智譜AI與MiniMax這類(lèi)尚處早期商業(yè)化階段的公司，在短時(shí)間內(nèi)被資金迅速推高，一度觸及“千元股”區(qū)間。

這種價(jià)格變化，本質(zhì)上并不反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)的同步躍遷，而更像是市場(chǎng)在流動(dòng)性充裕與敘事強(qiáng)化背景下，對(duì)“AI平臺(tái)化未來(lái)”的一次提前投票。換句話說(shuō)，交易的不是當(dāng)下，而是一個(gè)被放大后的遠(yuǎn)期概率分布。

一個(gè)值得注意的變化是，這一輪AI行情的定價(jià)邏輯，正在逐漸脫離傳統(tǒng)基本面框架。過(guò)去投資者至少還會(huì)圍繞收入、利潤(rùn)與增長(zhǎng)質(zhì)量做邊際判斷，而現(xiàn)在更多是在討論“是否具備成為平臺(tái)級(jí)入口的可能性”。當(dāng)市場(chǎng)開(kāi)始用這種方式定價(jià)時(shí)，資產(chǎn)本身就已經(jīng)被重新定義為一種“帶期權(quán)屬性的成長(zhǎng)標(biāo)的”。

從資金行為來(lái)看，這一輪上漲更接近典型的“敘事驅(qū)動(dòng)型行情”。圍繞AGI、Agent以及AI原生應(yīng)用的討論不斷擴(kuò)散，使得AI被賦予了重構(gòu)所有行業(yè)的預(yù)期。這種預(yù)期的問(wèn)題在于，它往往比商業(yè)現(xiàn)實(shí)推進(jìn)得更快，從而在短期內(nèi)放大估值彈性。

在這樣的環(huán)境下，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析框架的解釋力確實(shí)在下降，但并沒(méi)有完全失效。以智譜為例，其收入仍主要依賴企業(yè)級(jí)API調(diào)用、行業(yè)解決方案以及政企合作，整體仍是典型的B端模型公司；而MiniMax則更偏向C端多模態(tài)應(yīng)用與訂閱模式，但商業(yè)化仍在早期階段，收入規(guī)模和穩(wěn)定性尚未經(jīng)過(guò)完整周期驗(yàn)證。兩者的共同點(diǎn)在于：收入仍然偏早期，尚未形成穩(wěn)定的規(guī)�；F(xiàn)金流結(jié)構(gòu)。

與此同時(shí)，成本端的剛性約束依然非常明顯。無(wú)論是大模型訓(xùn)練所需的算力投入，還是持續(xù)迭代所帶來(lái)的研發(fā)支出，再加上對(duì)高端人才的長(zhǎng)期依賴，都決定了這一類(lèi)公司在短期內(nèi)很難進(jìn)入穩(wěn)定盈利狀態(tài)。在這種結(jié)構(gòu)下，用市盈率去解釋估值顯然不成立，而即便是現(xiàn)金流折現(xiàn)模型，也會(huì)因?yàn)槲磥?lái)路徑的不確定性而高度失真。

（數(shù)據(jù)來(lái)源：智譜招股書(shū)及2025年報(bào)）

市場(chǎng)因此轉(zhuǎn)向另一種更“非傳統(tǒng)”的定價(jià)方式：用概率去給未來(lái)的行業(yè)格局定價(jià)。也就是說(shuō)，當(dāng)前價(jià)格并不是基于企業(yè)已經(jīng)創(chuàng)造的價(jià)值，而是在交易它們成為下一代平臺(tái)的可能性。這種邏輯更接近期權(quán)，而不是股票本身。

問(wèn)題在于，這種定價(jià)方式本身高度依賴假設(shè)：模型是否會(huì)收斂為寡頭結(jié)構(gòu)？企業(yè)是否具備構(gòu)建生態(tài)的能力？是否能夠誕生真正意義上的AI原生應(yīng)用入口？這些問(wèn)題目前都沒(méi)有明確答案，但價(jià)格已經(jīng)在提前給出答案。

尤其是“生態(tài)能力”這一點(diǎn)，正在逐漸壓過(guò)模型能力本身。歷史經(jīng)驗(yàn)反復(fù)證明，技術(shù)優(yōu)勢(shì)可以被追趕，但生態(tài)一旦形成，就會(huì)通過(guò)開(kāi)發(fā)者體系、分發(fā)機(jī)制與用戶習(xí)慣形成更強(qiáng)的路徑依賴。因此，市場(chǎng)將這些公司類(lèi)比為早期的Apple或Microsoft，并不完全是對(duì)技術(shù)的判斷，而更多是對(duì)平臺(tái)結(jié)構(gòu)的想象。

但這種想象的另一面，是顯著的脆弱性。一方面，當(dāng)前市場(chǎng)缺乏成熟的估值錨，價(jià)格更多由資金與情緒共同決定；另一方面，大模型技術(shù)仍在快速演進(jìn)，開(kāi)源模型與架構(gòu)創(chuàng)新可能隨時(shí)重塑競(jìng)爭(zhēng)格局；再疊加商業(yè)化路徑尚未驗(yàn)證完成，使得這一階段的定價(jià)天然不穩(wěn)定。

從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)看，相對(duì)確定性更高的反而是基礎(chǔ)設(shè)施與垂直應(yīng)用兩端。算力與云服務(wù)具有強(qiáng)路徑依賴特征，屬于“無(wú)論誰(shuí)勝出都必須依賴”的底層資源；而垂直行業(yè)AI應(yīng)用則更容易形成真實(shí)現(xiàn)金流閉環(huán)。相比之下，通用大模型公司雖然處于敘事中心，但同時(shí)也承載了最大的預(yù)期波動(dòng)。

總體來(lái)看，當(dāng)前AI行情已經(jīng)在一定程度上提前透支了“平臺(tái)勝利”的長(zhǎng)期概率。市場(chǎng)定價(jià)的不是現(xiàn)實(shí)盈利能力，而是未來(lái)成為行業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的可能性。而在技術(shù)革命的早期階段，這種概率往往會(huì)被系統(tǒng)性高估，并在中期通過(guò)劇烈波動(dòng)重新校準(zhǔn)。

行業(yè)大概率將經(jīng)歷“狂熱—出清—重構(gòu)”的演進(jìn)過(guò)程，最終只有少數(shù)企業(yè)能夠真正建立持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。