AI收入接近半壁江山，猎豹移动还差一个利润拐点

猎豹移动这家公司，放在今天的AI财报观察里，很有样本意义。

先看数据，2025年，猎豹移动总收入11.50亿元，同比增长42.6%。其中，AI及其他业务收入达到5.35亿元，同比增长84.7%，占总收入46.5%。到了四季度，AI及其他业务收入达到1.53亿元，同比增长98.8%，占季度总收入49.5%，距离半数收入只差一步。

很多公司讲AI，最后落到财报里，往往是研发费用增加、算力投入增加、利润被挤压，收入端还看不见明确回声。猎豹移动不一样。它已经跨过了第一个关口：AI不是单纯成本项，而是收入端变量。

但市场不会因为“有AI收入”就无条件买单。真正要命的问题在第二关：AI能不能赚钱。

2025年，猎豹移动AI及其他业务仍处在调整后经营亏损状态，亏损约2.745亿元，虽然同比收窄42.1%，但还不是利润贡献者。换句话说，猎豹移动现在最好的地方和最危险的地方，是同一个地方：AI收入增长很快，但商业模式还没有完全穿透利润表。

猎豹移动是一家处在转型中段的公司。旧互联网业务还在供血，新AI业务开始长大；收入结构已经明显换挡，利润结构还没有真正切过去。

如果想要资本市场重新定价，看的不是故事有多热，而是收入增长和亏损收窄能不能同时发生。

AI能进收入表的公司才有资格谈重估

今年市场在变得越来越现实。AI到底贡献了多少收入？收入是不是可持续？客户是不是付费？亏损有没有收窄？毛利率有没有改善？成了老生常谈的问题。

而猎豹移动已经把AI相关业务推到了一个不能被忽视的位置。AI及其他业务全年收入占比46.5%，四季度占比49.5%，如果后续继续提升，收入结构就会出现实质性切换。那时候再把猎豹移动简单归类为“老移动互联网公司”，已经不够准确。

老互联网公司转型AI，最怕两种情况。

一种是旧业务衰退太快，新业务还没长出来，公司变成典型的青黄不接。另一种是新业务讲得很热闹，收入很小，最后只能靠概念撑估值。猎豹移动目前没有完全落进这两种陷阱。公司的互联网业务仍然提供现金流，新业务已经有收入规模，财报里能看见增长曲线。

但资本市场的挑剔也会随之升级。AI收入占比越高，投资者越会追问增长质量。收入来自机器人，还是来自多云平台？来自一次性硬件销售，还是来自持续服务？来自企业客户，还是来自项目制交付？如果收入拆分不够清楚，估值很容易停留在主题博弈层面。

猎豹移动AI业务已经接近半壁江山，但市场对它的认知还没有完全从“旧互联网公司”切到“AI应用和机器人商业化公司”。

如果新一季财报继续证明AI收入占比提升，情绪修复就有基础；如果收入增速放缓，市场也会很快回到怀疑：所谓AI转型，是不是只是把多个新业务装进一个更性感的篮子里？

旧业务不是包袱，而是猎豹移动继续试错AI的安全垫

很多转型公司都会低估旧业务的价值。

在资本市场眼里，老业务没有高增长，不容易讲出想象空间。但对一家还在孵化AI产品的公司来说，旧业务不是包袱，而是弹药库。没有现金流安全垫，AI投入很容易变成持续融资压力；有稳定经营底盘，公司才有时间等新业务跑通。

猎豹移动现在有两套发动机。

第一套是互联网业务。公司不像机器人和Agent那样容易带来估值弹性，但能提供利润和现金流。2025年，互联网业务收入6.15亿元，同比增长19.0%；该业务调整后经营利润约1.15亿元，同比提升82.8%。四季度互联网业务调整后经营利润约4670万元，同比增长78.1%。这部分业务的意义，不在于让市场兴奋，而在于让公司不至于为了AI转型把资产负债表烧穿。

第二套是AI及其他业务，包括AI Agent产品、多云和多模型管理平台、服务机器人、智能轮椅等方向。增长快，弹性大，也更烧钱。负责打开第二增长曲线，但现阶段还要接受商业化验证。

虽然旧发动机不够“声响大”，但胜在稳定；新发动机足够有想象力，但还在调试。真正需要观察的是旧业务现金流能不能覆盖新业务试错，新业务的亏损能不能随着规模扩大而收窄。

如果答案是肯定的，猎豹移动就有机会形成一种比较稀缺的结构：不是纯烧钱AI公司，而是有现金流底盘的AI应用孵化平台。这个故事比“重做一个超级App”更现实，也比“押注一个大模型”更贴近财报。

机器人和Agent决定想象空间

猎豹移动的AI不是大模型底座，也不是算力基础设施，但却站在应用层和终端层。

机器人能交付，智能轮椅能销售，AI Agent能服务用户，多云和多模型管理平台能面向企业客户。应用层最大的好处，是财报反馈更快；最大的麻烦，是壁垒经常被质疑，竞争也更碎。

机器人业务最容易被投资者理解。四季度，猎豹移动管理层提到机器人业务占总收入约18.9%，同比增长93.6%，环比增长42.9%。这说明机器人已经不只是展示厅里的样品，而是在收入端有了贡献。但硬件业务天然有一条红线：不能卖得越多亏得越多。出货增长只是第一步，后面还要看渠道、交付、售后、毛利率和规模化能力。

AI Agent和多云、多模型管理平台，则更像软件化弹性的来源。猎豹移动推出EasyClaw这类AI coworker平台，本质上是在尝试把过去工具产品经验迁移到Agent时代。传统工具软件解决的是清理、优化、浏览、处理文件；AI Agent要解决的是任务自动化和工作流重组。用户如果愿意付费，利润结构可能比硬件更好。

可软件业务不能只讲“平台”。需要更明确的付费路径。收入来自订阅，来自企业服务，来自API调用，还是来自项目部署？客户是中小企业，还是大客户？复购率如何？留存率如何？没有这些拆分，资本市场很难给它应用软件公司的估值锚。

猎豹移动现在最能讲通的资本故事，是把旧互联网业务的现金流，转化为AI产品孵化能力，再用机器人和Agent打开新的收入曲线。这个故事不算性感，甚至有点苦。它不像大模型公司那样站在聚光灯中心，也不像算力公司那样享受最确定的订单周期。它更像一个从旧时代工具软件公司里爬出来的创业样本：手里还有现金流，身体已经不年轻，但必须重新学会做AI产品。