从智谱到中科闻歌，港股AI迎来中科院系「大模型国家队」

「核心提示」
“决策大模型第一股”上市，给港股带来了什么？

作者 |周可

编辑|刘杨

6月26日，中科闻歌（1956.HK）在港交所挂牌上市，首日市值站上193.35亿港元。这家通过18C规则完成上市流程的公司，被市场贴上了一个此前港股从未出现过的标签——“决策大模型第一股”。

过去一段时间，港股市场对AI公司的认知，更多建立在算力基础设施、模型能力和通用技术平台等叙事之上。无论是底层资源供给，还是模型能力输出，市场首先关注的，往往都是技术趋势本身，以及AI产业扩张带来的想象空间。

相比之下，中科闻歌更强调的，是如何让大模型进入复杂业务场景，参与分析、判断与辅助决策流程。因此，中科闻歌上市的意义，并不只在于港股新增了一只AI股票，更在于港股AI板块第一次出现了以“决策智能”为核心叙事的代表性标的。

这是否意味着，在18C推动AI企业密集赴港之后，港股市场对AI公司的衡量逻辑，可能正在从基础能力导向，转向更看重业务流程嵌入和商业闭环能力。

1、18C催热AI赴港上市潮

2023年3月，港交所《上市规则》第18C章正式落地，未商业化特专科技公司由此获得上市通道。

对多数仍处于高投入阶段的AI企业而言，这几乎是一套天然匹配的制度设计，盈利不再是前提，技术属性、研发投入和成长性才是核心门槛。

窗口打开后，港股迅速成为中国AI企业的重要上市地。港交所公布的数据显示，今年一季度，18C上市企业合计募资约25亿美元，是过去两年合计募资额的两倍多。截至2026年5月底，18C已上市公司达到18家，其中AI企业占绝大多数。大语言模型、算力基础设施、AI芯片、机器人、自动驾驶等主要方向，均已有代表性公司登陆港股。

不过，在这份名单中，首轮真正获得高估值定价的资产，主要仍集中在两个方向，那就是算力基础设施和通用模型平台。一个直接证据是估值。智谱上市后，PS（市销率）峰值一度达到594至733倍，MiniMax的PS峰值也有700倍左右。

无论是算力还是模型，它们的共同点都在于位置靠前、故事够大，投资者不必深入理解复杂业务细节，就能快速将其纳入“下一代基础能力”的想象框架。

这也决定了18C第一阶段的港股AI叙事，更多回答的是“AI会不会成为一个足够大的产业”，而非“不同AI公司究竟提供什么样的价值”。在这一阶段，资本市场更容易为技术前景、产业空间和稀缺卡位买单。基础设施先行、通用能力先行，也是新兴产业进入资本市场时常见的定价路径。

但当板块中的AI公司不断增多，这套粗线条的理解方式也会逐渐失效。投资者不再只满足于判断一家公司“是不是AI”，而会进一步追问，它的能力面向什么客户？嵌入什么场景？又能形成怎样的商业闭环？

也正是在这一节点上，中科闻歌所代表的“决策智能”，才显得特殊。

2、从“会生成”到“能决策”

要理解中科闻歌的不同，先看一个场景。

6月5日，中科闻歌发布了通用决策大模型——Decitron决策机。发布会现场，决策机处理了一个问题：“美联储主席更替后，2026年美国利率政策可能如何演化？”

如果把这个问题交给通用大模型，得到的大概率会是一段关于利率影响因素的综述。Decitron决策机的做法则不同：它将问题进一步拆解为“在什么条件下可能发生”“何时可能发生”“可能发生到什么程度”，推演出多条路径，比较不同结果，最终输出一套可以作为判断参考的依据。

这就是决策智能和通用模型能力的差异所在。算力公司提供底层资源，模型公司输出通用能力，工具类产品侧重效率提升；而中科闻歌的“通用决策大模型”，切入的是AI进入业务流程后的分析、判断与辅助决策环节。它处理的，不只是“帮我写一段文案”或“帮我总结一份报告”，而是“多源信息整合后，这个风险是否需要预警”“资源配置有几种方案，各自影响是什么”“在不同条件变化下，事件会沿着哪条路径演化”。

但真正值得注意的，不只是这次发布本身，更是中科闻歌在决策智能方面的长期积累。对中科闻歌来说，Decitron决策机是公司多年深耕决策智能赛道后，把技术积累、行业经验和工程能力进一步产品化、平台化的集中体现。

招股书显示，中科闻歌成立于2017年，由中国科学院自动化研究所科学家团队创立，长期围绕企业级大模型驱动的决策智能操作系统及服务展开布局。自创立以来，公司持续深耕复杂信息分析、认知智能、社会计算、多智能体系统和人工智能辅助决策等方向，并在公共治理、金融、产业智能化等复杂业务场景中不断落地。也正是在这些场景中，中科闻歌逐步沉淀出数据分析、业务本体建模、智能研判和多智能体推演等核心能力。

这些能力被组织进一套完整的技术架构中。中科闻歌的核心底座是DIOS，即决策智能操作系统。围绕这一系统，公司进一步形成了从数据中台X-Data、行业大模型雅意，到智能体开发平台DI-Brain的完整能力链条。换句话说，中科闻歌的核心竞争力，在于其围绕复杂决策场景所形成的系统性能力架构。

这也是中科闻歌与一般通用模型公司不同的地方。通用模型更擅长提供开放式的理解与生成能力，而决策智能所面对的，往往是复杂事件、复杂系统和复杂决策：输入信息高度多源、变量彼此牵连、参与主体并不单一，输出结果又需要可解释、可追溯，并能够真正进入业务判断流程。

算力和模型是AI能力的底座，但企业真正愿意为之持续付费的，往往是AI进入业务流程后所创造的具体价值。决策智能瞄准的正是这一层。

3、“决策智能”给港股带来了什么？

随着18C框架下AI公司持续增多，港股市场已经很难再用“是不是AI”这一单一标签来理解所有标的。不同能力层次、不同商业模式的公司，正在对应不同的估值逻辑。中科闻歌的意义，正在于它让港股AI板块多出了一个类别：决策智能。

中科闻歌提供的，是模型进入业务流程后的分析、判断与辅助决策能力。因此，市场真正该看的，不再只是模型强不强，更应该看客户嵌入有多深、场景壁垒有多厚、收入质量是否扎实，以及产品化路径是否清晰。

在全球范围内，决策智能已经有较为成熟的参照样本，那就是Palantir。这家公司成立于2003年，核心业务是将数据分析与软件能力嵌入政府和企业的决策流程。2020年上市时，Palantir仍处于亏损状态，商业模式也带有较强的重部署、重交付特征。

一个重要变化出现在2023年前后。随着AIP（人工智能平台）推出，Palantir在生成式AI时代的产品化能力被重新定价，市场对其“平台化交付+持续扩单”逻辑的认可也明显增强。此后，公司连续实现GAAP盈利，盈利能力持续改善，市值一度超过4000亿美元。

Palantir的轨迹说明了两件事：第一，决策智能这条路走得通，但需要时间的积累；第二，走通的关键变量不是模型多强，而是商业模式的切换速度——从定制化项目转型为标准化产品，把交付成本降下来，把毛利率提上去。

某种程度上，中科闻歌当前所处的位置，与Palantir早期从重交付走向产品化转型的阶段有相似之处。公司正处于从“项目制”向“产品化”过渡的早期阶段。交付周期从185天压缩到80.2天，毛利率从44%提升到51.2%，说明这个过渡已经开始。139.5%的净收入留存率说明老客户在持续加码——这是Palantir当年“落地与扩张”模型的中国版雏形，先把系统嵌入客户核心流程，再逐步扩单。

招股书里有几个数据值得注意，截至2025年末，中科闻歌累计服务超过650家政企客户，其中包括逾190家财富世界500强及其附属公司。按2025年收入计，其在中国企业级大模型驱动的决策智能服务商中市场份额为10.2%，排名第一。收入从2023年的2.497亿元增长至2025年的4.053亿元，三年增幅超过60%。

这些数字说明，中科闻歌讲的不是纯概念，它已经有了一定的商业基础。相比强调通用能力的模型公司，它已经回答了一个问题，当大模型进入真实业务流程后，能否变成一种可采购、可部署、可复用的决策支持能力。

从这个意义上看，中科闻歌的上市不只是一次公司层面的融资事件，更像是港股AI公司开始被进一步区分的一个信号。如果说18C首先解决的是“AI公司能不能上市”的问题，那么接下来市场真正要回答的，将是“不同类型的AI公司，应该如何被理解、被比较和被定价”。

当AI热潮从概念走向兑现、从叙事走向经营之后，市场会越来越看重哪些公司能够把技术能力稳定转化为业务价值和商业结果。