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 自2023年下半年以來，已有25家人工智能相關企業在港交所IPO上市，僅2025年上半年就有5家AI企業成功上市。可見AI板塊正成為資金鏈條上最具確定性的增長點。

資本的目光從來不會無的放矢。那些被資本選中的“AI寵兒”們，究竟具備怎樣的共性？哪些落地方向最具現實變現潛力？而想成為“AI第一股”的公司，又應該怎么走？

作者|斗斗

編輯|皮爺

出品|產業家

2025年，AI似乎成了少數仍能匯聚確定性與想象力的方向，吸引著資金、人才與敘事的加速匯聚。

IT桔子數據顯示，截止今年三季度，共有764家AI公司獲得風投投資，創下近五年新高，交易金額高達830億元。

表面上看，一級市場熱度在回升，但事實上，市場可投賽道并不多，而資金仍集中涌向了AI領域，呈現出一種風景獨好的狀況。

這種“熱度集中”的現象，并非只出現在一級市場。二級市場的IPO動向，同樣驗證了AI的資本吸引力。據LiveReport大數據統計，自2023年下半年以來，已有25家人工智能相關企業在港交所IPO上市，僅2025年上半年就有5家AI企業成功上市。可見AI板塊正成為資金鏈條上最具確定性的增長點。

資本的目光從來不會無的放矢。那些被資本選中的“AI寵兒”們，究竟具備怎樣的共性？哪些落地方向最具現實變現潛力？而想成為“AI第一股”的公司，又應該怎么走？

這些，正是下一階段AI產業競爭的關鍵命題。

一、被資本選中的“AI寵兒”們

對比2024年，今年被資本選中的AI企業，顯然更加務實。

據產業家統計，2025年前三個季度，人工智能領域一級市場共發生548起交易事件，同比增長44.59%，具體到細分賽道上，AI通用應用和AI行業應用占據近一半，成為增長最迅猛的兩條主線；在交易金額上，AI行業應用則躍升為資金最集中的洗到賽道，達到150億元。

這一趨勢與去年資本在AIGC層的狂熱完全不一樣。

2024年同期，AIGC賽道交易金額高達308億元，占總額六成。而今年這一數字銳減至111億元，同比下降64.01%。資本對AIGC“降溫”也直接拉低了整個AI交易金額，使得2025年前三個季度交易金額僅為460.64億元，同比下降8.43%。

然而，資金并未離場，而是更精準地流向了“能落地”的領域。

資本將更多資源投向AI通用應用、AI行業應用以及AI基礎技術三大方向，分別增長216%、36.8%和153.74%。值得注意的是，基礎層雖然拿到更多融資，但這在一定程度上與該領域設備重、投入高有關。資本不是收縮，而是在調整配置，把錢放在更能轉化為生產力的地方。

進一步剖析前三季度一級市場獲得1億以上融資的企業，發現大部分公司主要是聚焦于醫療、物流、自動駕駛、機器人、營銷數字化這幾類具體的應用場景。資本顯然在回歸一個原則，即AI要“接地氣”。

再看AI領域的二級市場。

截止2025年7月，二級市場成功上市五家企業，涵蓋倉儲物流、解決方案、無人礦卡等多個領域。

表面上看這些企業也屬于行業應用，但不同點在于，IT桔子將這些企業歸于了AI基礎層和AI技術層。此外，這些企業普遍具備穩健的盈利能力。例如極智嘉收入達人民幣10.25億元，同期增長31.0%，這得益于倉儲機械人跑通AI商業模式；云知聲雖整體利潤增長放緩，但其山海大模型收入近1億元，同比激增457%。顯示出AI技術在原有業務體系中的放大效應。

值得注意的是，無論是一級市場還是二級市場，這些“AI寵兒”大部分AI屬性都不夠“純粹”。

換句話說，AI并非它們的唯一標簽，大多數并不是AI原生公司。明略科技仍以政企數字化、知識圖譜和智能決策為主營；云知聲早在2012年成立，定位也曾轉換；滴普科技的根基在數據分析。一級市場上，真正“純AI”的公司屈指可數，僅有的幾家，背后也都有巨頭加持或成熟產業鏈的資源托底。比如betteryear背靠阿里，Intent AI獲得的是戰略投資。

同樣地，二級市場的贏家往往是那些深耕行業已久，再借AI完成躍遷的企業。

這透露出一個耐人尋味的現象，無論是一級市場還是二級市場，資本押的不是AI，而是“能AI化的公司”，真正走向IPO的公司更是有著清晰的商業化路徑。

二、AI落地產業，真實溫度幾何？

資本的選擇，從不是孤立事件，這背后反映出的是市場對落地難易度的集體判斷。

回看AI技術熱潮襲來的這幾年，技術落地最多、最快的是界面層的改造。這一層改造集中發生在編程開發、客服、辦公、內容營銷等場景，它們具備“低風險、高頻率”的特征，AI在這些環節提升了操作效率、降低了人力成本，也迅速讓企業初步看到了ROI的正反饋。

比如在編程開發場景，GitHub的一項研究顯示，AI編程助手可使開發者完成任務的速度提升約26%，AI不僅擅長代碼補全、單元測試生成、邏輯優化，甚至參與初步的代碼審查。

但隨著AI進入更高階的開發環節，短板逐漸顯現。MIT一項實驗指出，對于資深開發者而言，AI對生產力的提升僅為8%～13%，甚至在某些場景中，AI的引導反而讓開發時間延長了19%。

這也解釋了為什么在一級市場上，許多主打界面層應用的AI初創企業在早期看似炙手可熱，卻很難持續放大營收曲線。技術門檻不高、服務可替代性強、同質化嚴重，是這個賽道的系統性難題。

這些界面層的AI改造，只有與業務流程深度串聯，才能釋放真正的生產力。一些企業已經意識到這一點，開始將AI嵌入核心業務鏈條。由此，在醫療、金融、教育、物流、零售等領域，AI的重心正逐步下沉至流程層的改造。

醫療行業是一個典型樣本，阿里云白皮書提出的四象限模型顯示，醫學影像診斷與藥物研發處于“高成熟度+高潛力”區間，其中醫學影像AI產品商業化率已達90%；英矽智能其生成式AI平臺將抗體研發周期壓縮10倍，實現四項藥物授權合作，總金額超15億美元。而就在今年這家企業獲得多筆大額融資。

AI在醫療行業的落地，不僅限于研發。BD公司通過預測性分析優化庫存管理，將預測準確率提升20%，顯著降低庫存成本；而森億智能的智慧醫院解決方案，通過AI驅動的病歷生成與質控，將醫生文書時間縮短50%；西門子的AI平臺，在提升診斷精度的同時，將放射科工作流程效率提升40%，實現協同優化。

這些案例背后的共同點在于AI不再只是工具，而是嵌入系統之中的決策變量。一旦進入流程，它便成為企業最深的護城河，也因此成為資本最愿意押注的方向。

但流程層的改造并不輕松。首先是數據，企業的數據分散在不同系統、格式不統一，AI模型要理解需要大量清洗與標注。其次是組織，要讓AI接管決策流程，意味著管理層要放權給算法。多數企業依然在“AI+人工”雙軌狀態，模型決策還需要人工驗證。

醫療場景就凸顯了這種復雜性。數據偏差、解釋性不足、倫理責任模糊、流程嵌入復雜等問題，使得AI目前在醫療行業主要承擔質控、影像判讀、醫患溝通等角色，離“獨立診斷”仍有顯著距離。

不過，從技術節奏來看，這仍不是AI落地的盡頭。

AI真正的價值，在于對業務邏輯的重新定義。這一層不是工具升級，也不是流程優化，而是對整個系統運行機制的重塑。自動駕駛、具身智能，以及像京東、快手構建的AI導購系統，阿里國際站的“AI合伙人”，本質上都在探索一種AI原生的組織與運營方式。

但這一步也最遠。它要求的不僅是高質量數據和巨額算力投入，更需要多年的工程落地驗證。在當下，能進入這一層的公司寥寥，大多數仍處于實驗室驗證或局部試點階段。

總的來說，界面層AI持續變現難，業務邏輯重塑層AI投的是未來，而流程改造層AI則可能是眼下最容易兌現的商業化區間。

這也解釋了為什么一級市場真正“純AI”的公司數量極少，而二級市場上大多數被歸為“AI概念股”的上市企業，其實是“AI+多年行業經驗”的組合體。

三、尋找AI浪潮里的下一個IPO

在AI領域，下一個敲鐘的人，正在加速趕來。

數據顯示，截至2025年7月24日，港交所已有214家公司遞交上市申請，其中AI相關企業多達48家，占比22.43%。換句話說，每5家擬上市公司中，就有1家與AI相關。

更有意思的是，這48家AI概念擬上市公司中，11家為A+H公司，占比高達22.92%。這意味著AI領域已有一批技術成熟、商業化路徑清晰、具備國際化布局能力的“頭部企業”嶄露頭角。它們正通過雙重上市來穩固資本根基、放大全球影響力。

天下英雄如過江之鯽，誰能脫穎而出，成為下一個真正意義上的產業敲鐘人？

回看2025年前后成功登陸資本市場的一批AI公司，可以發現一種隱性的共識：落地路徑要“以點帶面”，技術打法需“以場景起家”。

無論是云知聲的醫療AI、明略的營銷AI，還是極智嘉的倉儲機器人、斯年智駕的港口無人車，幾乎都遵循了類似軌跡，那就是從一個確定性高的業務場景出發，深挖需求、打磨產品，做到業內領先，再逐步橫向擴張相近領域。

云知聲選擇的突破口是病歷質控和地鐵語音購票兩個場景。通過樹立標桿項目，它構筑起能用、好用的早期用戶認知，為后續通用大模型的應用拓展提供了現實抓手。海致科技也是類似路徑，其通過知識圖譜技術切入金融反欺詐場景，逐步將能力延展至運營風控與數據治理，實現了“場景突破—平臺沉淀”的良性循環。

這些AI企業在商業化的路徑選擇上，也普遍繞開了與通用大模型正面競爭，轉而采取“垂直化+專精化”的策略。

值得注意的是，這批走到“敲鐘”前線的AI企業，還有一個共性，那就是他們幾乎都在早期就投入建設了自己的平臺型產品或基礎技術架構。

比如云知聲擁有自研的大模型平臺“云知大腦”與語音芯片Atlas；滴普科技打造了FastData與FastAGI雙平臺，分別對應數據引擎與智能引擎；明略在“秒針系統”與“小明助理”之間構建起從分析到決策的全鏈路AI運營系統；而極智嘉和斯年智駕則圍繞AI應用場景構建了軟硬件一體化的全棧方案，實現從算法、感知、決策、執行的端到端閉環。

這些自主平臺一方面凝聚了核心算法、模型、工具鏈，形成技術壁壘，另一方面也方便產品標準化復制，降低項目交付成本。是AI企業從人力密集型項目向產品化、規模化發展的必要階段，誰的平臺能力強，誰就更能主導商業化節奏。

據IDC等機構預測，中國AI解決方案市場未來5年仍將保持50%以上年增長，2030年規模可望超過萬億元。這既是巨大機遇，也是激烈戰場。

大模型時代技術日新月異，唯有掌握獨特場景數據和know-how，才能抵御同質化競爭，成為下一個敲鐘的人。

       原文標題 : 誰是AI領域下一個敲鐘人？｜產業深度