報告日期：2026年6月19日｜分析師：Invest101 Copilot
上市日期：2026年6月26日｜截止申購日期：2026年6月23日 10:00｜招股價：$60.7｜毎手股數：200｜市值：105億｜分配機制：18C ｜保薦人：中金｜招股書
執行摘要
「國家隊 AI 第一股」—— 中科院系決策智能獨角獸登陸港股
北京中科聞歌科技股份有限公司（下稱「中科聞歌」或「公司」）於 2026 年 6 月通過港交所聆訊，擬以「國家隊 AI 第一股」之態在香港主板掛牌上市。
公司源自中國科學院自動化研究所，專注於企業級大模型驅動的決策智能服務，2025 年在大模型驅動決策智能細分市場以 10.2% 的市佔率位居第一。招股書顯示，2023–2025 年收入複合年增長率達 27.4%，毛利率從 44.0% 持續提升至 51.2%，但仍處於虧損階段，三年累計虧損約 5.8 億元。IPO 前最後一輪融資後估值約 40.46 億元人民幣。
投資論點
看多情境（Bull Case）
- 行業紅利爆發： 企業級決策智能市場 2025–2030 年 50%+ CAGR，公司作為龍頭直接受益。
- 盈利拐點提前： 規模效應疊加高利潤率訂閱服務佔比提升，2027 年實現經調整盈利，觸發估值重估。
- 政策催化： 政府「人工智能+」行動持續深化，公共服務訂單加速增長。
- 港股通效應： 上市後納入港股通，吸引內地機構資金配置。
看空情境（Bear Case）
- 持續「燒錢」模式： 研發強度維持高位，現金消耗速度快於預期，需持續融資攤薄股權。
- 競爭格局惡化： 互聯網巨頭憑藉資本和生態優勢擠壓公司市場份額。
- 政府預算收縮： 宏觀經濟下行導致地方政府 IT 支出削減，公共服務收入增長放緩。
- 估值回歸： 港股市場對未盈利 AI 公司風險偏好下降，P/S 倍數向 5–6x 回歸。
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商業模式
收入結構
中科聞歌主營人工智能服務及運維服務，收入按客戶行業和交付方式雙維度劃分：
按客戶行業（2025 年佔比）：
| 業務板塊 | 2023 年收入 （人民幣百萬元） | 2024 年收入 | 2025 年收入 | 2025 年佔比 | 毛利率（2025） |
|---|---|---|---|---|---|
| 公共服務 | 126.6 | 149.9 | 148.1 | ~36.5% | 48.8% |
| 傳媒與通信 | 76.1 | 85.3 | 121.7 | ~30.0% | 49.0% |
| 商企 | 36.2 | 74.9 | 129.2 | ~31.9% | 56.4% |
| 其他 | 10.7 | 7.6 | 6.3 | ~1.6% | 44.2% |
| 合計 | 249.7 | 317.8 | 405.3 | 100% | 51.2% |
關鍵洞察： 商企業務是增長最快的引擎（2023–2025 年複合增長率約 89%），反映公司在醫療、金融等垂直行業的滲透策略奏效。公共服務板塊收入在 2025 年出現微降，可能受地方政府預算周期影響。
按交付方式（2025 年佔比）：
- 本地化部署（佔比約 72.6%）： 收入 3.01 億元，毛利率 45.5%。客戶將 AI 系統部署在自有服務器，為目前主流交付模式。
- 分析報告（佔比約 8.5%）： 收入 0.35 億元，毛利率 66.3%。標準化程度高，利潤率最佳。
- 訂閱式服務（佔比約 14.4%）： 收入 0.58 億元，毛利率 65.8%。SaaS 模式，客戶粘性強，2025 年淨收入留存率高達 139.5%。
- 運維服務（佔比約 4.6%）： 收入 0.19 億元，毛利率 69.0%。
增長驅動因素
- 行業順風： 中國企業級大模型驅動的決策智能市場 2025 年規模約人民幣 39 億元，預計 2030 年達 1,382 億元，2025–2030 年複合年增長率高達 50.2% [Source: 招股書/行業概覽]。
- 政策紅利： 《2025 年政府工作報告》明確提出「支持大模型廣泛應用」，北京、上海等城市相繼出台「模型券」等補貼政策。
- 產品迭代： 雅意大模型持續升級，新功能模塊帶動訂閱收入增長 72.3%（2024 年 vs 2023 年）。
- 客戶基礎擴張： 截至 2025 年底服務客戶超 650 家，淨收入留存率 139.5%，顯示強勁的客戶生命周期價值。
地域分佈
公司總部位於北京，在深圳、西安、南京、重慶、上海、天津、海南等地設有附屬公司，業務覆蓋全國。海外佈局處於早期階段，通過香港子公司中科聞歌國際有限公司拓展國際市場 [Source: 招股書/會計師報告]。
核心產品及技術深度分析
中科聞歌的技術體系以「數據 → 模型 → 決策」為核心鏈路，構築了從底層數據治理到上層決策執行的完整閉環。其核心技術平台為 DIOS 決策智能操作系統（Decision Intelligence Operating System），系統底層由三大核心組件支撐：X-Data 數據平台、雅意大模型（Yayi LLM） 與 DI-Brain 智能體開發平台 [Source: 招股書/概要]。
一、技術架構總覽：DIOS 決策智能操作系統
DIOS 是公司技術體系的基石，定位為企業級一站式人工智能服務操作系統。整合了前沿的數據處理技術、融合大模型及多智能體推理平台，旨在將原始數據轉化為具備高執行價值的業務洞察。
DIOS 架構圖示（三層結構）：
DIOS 核心技術優勢：
- 複雜企業數據處理：開發面向對象及基於本體的算法框架，處理多模態、多源異構數據，為 AI 應用構築堅實數據底座。
- 通用與專用融合模型：針對大語言模型常見的「幻覺」問題，研發智能路由與知識對齊技術，將通用大模型的泛化能力與行業專業知識有機結合，提供更精準、可靠的領域響應。
- 決策智能框架：深度融合人工智能、決策科學、博弈論與社會計算，打通從底層數據到可執行決策的完整閉環 [Source: 招股書/概要]。
二、三大核心產品組件
（一）X-Data 平台——數據基礎設施
| 項目 | 說明 |
|---|---|
| 定位 | 企業級數據集成與分析平台，DIOS 的數據底座 |
| 核心能力 | 多模態存儲（文本/圖像/音頻/視頻）、動態編排、多雲適配、數據治理 |
| 解決痛點 | 現代企業數據碎片化、散落於多個數據孤島，傳統分析效率低下 |
| 關鍵場景 | 為 DIOS 提供安全、高可擴展、高質量的底層數據支撐 |
X-Data 被定位為 DIOS 的底層數據操作系統，通過提供統一的多模態數據存儲與處理能力，有效化解企業數據治理難題。
（二）雅意大模型（Yayi LLM）——AI 引擎
雅意大模型是公司自主研發的通用大語言模型，是 DIOS 的 AI 推理核心。其關鍵技術特性如下：
| 技術特徵 | 能力描述 | 行業對標 |
|---|---|---|
| 超長文本理解 | 可處理超過 10 萬 token 的超長上下文 | 對標 GPT-4-128K |
| 多模態內容解析 | 文本 + 圖像 + 音頻 + 視頻的聯合理解 | 接近 Gemini/Claude 3 |
| 多語言預訓練 | 支持中文、英文及多種東南亞語言 | 覆蓋亞洲主要語種 |
| 複雜信息抽取 | 從非結構化文檔中提取結構化知識 | 行業領先 |
| 行業數據增強 | 融合政務、媒體、金融等領域專有數據 | 差異化優勢 |
| 外部工具調用 | 支持函數調用（Function Calling），可對接數據庫、API | 對標 GPT-4-Turbo |
| 智能任務規劃 | 多步推理與任務拆解（Chain-of-Thought） | 對標 o1 系列推理能力 |
| 私有雲部署 | 支持客戶本地或專有雲部署，保障數據安全 | 政務客戶剛需 |
雅意大模型的行業競爭定位：
不同於百度文心一言、阿里通義千問等通用大模型 API 服務商，雅意大模型採取 「通用能力 + 行業深度」 的融合路線。公司在政務、媒體、金融等垂直領域積累了大量專有數據集與行業知識庫，使其模型在特定場景下的準確率與可靠性高於純通用大模型 [Source: 招股書/概要]。
（三）DI-Brain 平台——智能體開發平台
DI-Brain 是一個低代碼的 AI 智能體（AI Agent）開發平台，旨在降低企業開發 AI 應用的技術門檻。
| 功能模塊 | 說明 |
|---|---|
| 可視化應用搭建 | 拖拽式工作流設計，最小化代碼編寫需求 |
| AI 工具集市 | 預置數百個 AI 算子，支持定制化集成 |
| 函數調用引擎 | 支持雅意大模型及第三方 LLM（如 GPT-4）的無縫切換 |
| 知識庫管理 | 企業級文檔管理 + 向量檢索增強生成（RAG） |
| 多智能體協作 | 支持多 Agent 協同推理，模擬對抗性與合作性決策場景 |
| 行業模板庫 | 預置政務、媒體、金融等行業的 AI 應用模板 |
DI-Brain 的開源策略： 公司計劃開源 DI-Brain 的部分組件（特別是科學研究框架及智能體架構），以吸引更多開發者、擴大技術生態影響力、提高市場認知度。此策略與 Meta 開源 Llama、Hugging Face 開放模型庫的思路一致 [Source: 招股書/業務]。
三、正在研發的下一代產品（持續重點內部研究項目）
| 項目名稱 | 關鍵研究任務 | 所屬組件 |
|---|---|---|
| AI 驅動的數據分析平台 | 開發企業級數據整合與分析平台，融合數百個 AI 算子，提供端到端智能數據處理與 AI 驅動分析功能 | X-Data |
| 雅意大模型 — 科學應用 | 針對學術數據增強與科學推理的定製版大模型，支持文獻審閱、數據建模、實驗計劃制定及科學工具整合 | 雅意大模型 |
| X-Agent：企業智能體開發平台 | 通過低代碼環境整合大模型、知識庫與工作流程，支持規則驅動及自主推理兩種模式 | DI-Brain |
| DecisionOne（D1）：決策智能平台 | 利用大模型和模擬技術的多智能體互動平台，根據用戶自然語言理解決策情境，自動設定智能體邏輯，生成對抗性或合作性決策建議 | DI-Brain |
產品在各行業之應用場景與典型案例、技術壁壘與競爭優勢
場景一：公共服務
| 應用場景 | 解決方案 | 技術支撐 |
|---|---|---|
| AI 賦能政府事務與社區治理 | 7×24 小時智能問答系統、智能引導、政府工作人員智能助手（法規諮詢、文件起草） | 雅意大模型 + X-Data |
| 經濟大腦：產業鏈智能分析 | 智能風險識別模型、產業鏈研究、區域產業集群分析、企業外遷預警 | X-Data + DI-Brain |
| 智能政策匹配 | 政策文件結構化提取、企業政策匹配推薦 | 雅意大模型 |
案例亮點： 公司開發並部署了 中國首個基於大語言模型的政府智能問答系統，實現了在公共服務領域的里程碑式突破 [Source: 招股書/業務]。
場景二：傳媒與通信
| 應用場景 | 解決方案 | 技術支撐 |
|---|---|---|
| 智能新聞採編 | 熱點話題聚類、新聞線索挖掘、突發新聞感知 | 雅意大模型 |
| 智能內容生成 | AI 輔助寫作、富素材/零素材視頻生成、多模態內容創作 | 雅意大模型（視頻生成能力） |
| 傳播效果分析 | 跨平台傳播影響力評估、用戶情緒分析 | X-Data + 雅意大模型 |
| 事實核查 | AI 驅動的虛假新聞識別、信息溯源 | 雅意大模型 |
場景三：商企（金融、醫療等）
| 應用場景 | 解決方案 | 技術支撐 |
|---|---|---|
| 智能信貸審查 | 自動化信用評估、風險評分、實時審批 | DI-Brain + 雅意大模型 |
| 供應鏈風險管理 | 多維數據監控、異常預警、決策建議 | DIOS 全棧 |
| 智能客服與營銷 | 多輪對話機器人、個性化推薦 | 雅意大模型 |
案例亮點： 公司幫助多家商業銀行將傳統的 貸款審查周期從幾天縮短到幾小時甚至實時處理，極大提升了金融機構的運營效率 [Source: 招股書/業務]。
五、技術壁壘與競爭優勢
| 技術維度 | 中科聞歌的壁壘 | 競爭對手的狀況 |
|---|---|---|
| 行業知識沉澱 | 深耕政府、媒體行業 8 年，擁有 650+ 客戶的行業數據積累 | 通用大模型服務商缺乏垂直行業深度的知識庫 |
| 融合模型能力 | 自主研發智能路由與知識對齊技術，解決大模型幻覺問題 | 多數競爭對手依賴純通用大模型 API |
| 本地化部署合規 | 支持私有雲/本地部署，滿足政府客戶數據安全剛需 | 雲端 SaaS 模式難以滿足政務合規要求 |
| 多模態處理 | 端到端文本+圖像+音頻+視頻全模態處理，支持富素材/零素材視頻生成 | 部分競爭對手僅支持單一模態 |
| 低代碼智能體平台 | DI-Brain 提供可視化 AI 應用搭建，降低企業使用門檻 | 多數 AI 公司缺乏成熟的企業級低代碼平台 |
六、技術路線圖與未來突破方向
根據招股書中「未來計劃及所得款項用途」及「持續的重點內部研究項目」的披露，公司的技術演進方向包括：
- DIOS 平台升級：從當前架構演進至新一代 DOMA 架構，實現技術理念的結構性進化。
- 下一代雅意大模型：打造多模態融合模型，無縫整合文本、圖像、圖表等數據類型；擴展語言能力以適應更廣泛的語言和文化背景；增強自主協調各類工具和智能體的能力。
- X-Agent 平台開發：構建新一代企業 AI 智能體開發平台，提升智能化水平和運行效率。
- 雲端 DIOS：開發基於雲的決策智能操作系統，推動交付模式從本地化部署向 SaaS 化轉型。
- 行業縱深：從政府、媒體、金融向 能源、科學、教育、出版 等新領域拓展。
- 國際化：針對東南亞及中東市場，開發多語言、多文化的定製版本 [Source: 招股書/未來計劃及所得款項用途]。
七、知識產權保護
公司建立了完善的知識產權保護體系：
- 與所有僱員簽訂包含 保密條款 及最長 兩年競業禁止條款 的勞動合同。
- 所有研發成果、技術秘訣、客戶信息均被視為 專有資料。
- 於往績記錄期間，不存在可能影響專業技術產品研發的法律索賠或訴訟程序 [Source: 招股書/業務]。
八、技術評估
中科聞歌的技術架構呈現出「一體兩翼」特徵：以 DIOS 為一體（統一的操作系統平台），以 雅意大模型 和 DI-Brain 智能體平台 為兩翼（AI 引擎 + 應用開發工具）。這種架構相較於單純的「大模型 API 服務商」具備更深的行業護城河，因為：
- 客戶黏性更高：DIOS 平台涉及數據治理、模型訓練、應用部署的全鏈路，遷移成本極高。
- 定價權更強：本地化部署的項目制收入雖然初期毛利率低於 SaaS，但一旦嵌入客戶核心業務流程，續約率和擴展銷售潛力極大。
- 技術壁壘更厚：融合模型的領域知識庫需要長時間的行業積累，短期內難以被通用大模型複製。
主要技術風險： 公司研發費用率（2025 年 46.3%）雖高，但絕對金額（1.88 億元）遠低於百度（文心大模型年研發投入超百億）、阿里等競爭對手。若大模型底層技術出現範式級別的突破，公司可能需要投入額外資源追趕，從而對盈利能力造成壓力。
關鍵客戶
招股書披露，公司客戶主要包括：
- 政府機構及國有企業： 公共服務板塊為最大收入來源（約 36.5%），客戶包括中央及地方各級政府部門、融媒體中心等。
- 媒體與通信公司： 包括央視融媒體等在內的大型媒體集團（央視融媒體亦為公司股東，持股 1.46%）。
- 商業企業： 涵蓋金融、醫療、製造等領域。
客戶集中度： 招股書提示客戶集中風險，但未披露前五大客戶具體佔比。考慮到政府及國有企業客戶的特性，公司面臨客戶預算波動、付款週期較長等風險 [Source: 招股書/風險因素]。
關鍵供應商
招股書中未明確披露前五大供應商名稱及採購佔比。但從營業成本結構分析，主要供應商類別包括：
- 算力與雲服務供應商： 用於 AI 模型訓練，2025 年研發投入中算力採購顯著增加（研發開支同比增長 43.1%）。
- 硬件供應商： 本地化部署方案涉及服務器及配套設備。
- 專業服務供應商： 上市開支及專業服務費增加帶動行政開支增長 32.3%（2025 年 vs 2024 年）。
關鍵風險： 供應商提價或供應中斷可能影響毛利率，尤其是算力成本在研發支出中佔比持續提升 [Source: 招股書]。
行業概覽
中科聞歌所處的賽道為中國企業級大模型驅動的決策智能市場，該市場是人工智能領域增長最為迅猛的細分方向之一。
市場規模與增長預測
根據灼識諮詢的數據 [Source: 招股書/行業概覽]：
| 指標 | 2023 年 | 2025 年 | 2030 年（預測） | 2025–2030 CAGR |
|---|---|---|---|---|
| 中國企業級大模型市場 （人民幣十億元） | 3.6 | 12.7–18.1 | 138.2 | 50.2% |
| 企業級大模型驅動決策智能市場（人民幣十億元） | — | 3.9（佔 LLM 市場 21.6%） | ~37.5（佔 LLM 市場 27.1%） | 57.2% |
| 企業級大模型佔整體企業級 AI 市場份額 | — | 4.6% | 14.5% | — |
| 整體企業級 AI 市場 （人民幣十億元） | — | 181 | 3,918 | — |
核心洞察：
- 決策智能市場增速（57.2%）高於整體企業級大模型市場增速（50.2%），反映企業從「生成式 AI」向「決策型 AI」的需求升級。
- 大模型在企業級 AI 市場的滲透率預計從 2025 年的 4.6% 躍升至 2030 年的 14.5%，意味著未來五年將有大量傳統 AI 預算遷移至大模型方案。
- 中科聞歌身處的賽道具備「坡長雪厚」特徵：市場基數低（2025 年僅 39 億元），但增速驚人且持續時間長。
行業驅動力
- 多源數據融合需求：企業決策需要整合文本、圖像、圖表等多模態數據，大模型天然具備此優勢。
- 架構革新提升準確性：長鏈推理、領域建模等技術使決策邏輯更清晰、可追溯。
- 交互性增強：大模型作為智能體，可與人類實時多模態溝通，降低使用門檻 [Source: 招股書/行業概覽]。
- 政策持續催化：《2025 年政府工作報告》明確「支持大模型廣泛應用」，北京、上海等地推出「模型券」補貼政策。
競爭格局
市場高度分散且處於快速增長階段，頭部供應商尚未形成絕對壟斷，為中科聞歌提供戰略機遇期 [Source: 招股書/行業概覽]。
整體市場（企業級大模型）：中科聞歌排名第 8，市佔率 2.2%，前五大企業合計佔 38.2%。
細分市場（大模型驅動決策智能）：中科聞歌排名第 1，市佔率 10.2%，前五大合計 44.8%。
競爭優勢總結：
- 細分市場龍頭： 在企業級大模型驅動決策智能市場排名第一（10.2%），具備先發優勢。
- 中科院基因： 技術底蘊深厚，三位核心創始人均為中科院博士，團隊擁有頂級學術背景。
- 行業深耕： 在媒體、政務等領域積累超過 650 家客戶，行業知識壁壘高。
- 產品化能力： 雅意大模型持續迭代，訂閱式服務收入快速增長。
| 公司 | 業務範疇 | 2025 年企業級大模型市佔率 | 2025 年決策智能市佔率 | 上市情況 |
|---|---|---|---|---|
| 中科聞歌 | 決策智能 | 2.2%（第 8 名） | 10.2%（第 1 名） | 港股 IPO 進行中 |
| 百度（BIDU/BIDU） | 文心大模型 | ~12%（估算） | — | 美股+港股 |
| 阿里雲（BABA） | 通義大模型 | ~10%（估算） | — | 美股+港股 |
| 華為雲 | 盤古大模型 | ~8%（估算） | — | 未上市 |
| 科大訊飛（002230.SZ） | 訊飛星火 | ~5%（估算） | — | A 股 |
| 商湯-W（00020.HK） | 日日新大模型 | ~4%（估算） | — | 港股 |
| 第四範式（06682.HK） | 企業級 AI 平台 | ~3%（估算） | — | 港股 |
| 排名 | 參與者 | 2025 年企業級大模型市佔率 |
|---|---|---|
| 前五大合計 | — | 38.2% |
| 第 8 名 | 中科聞歌 | 2.2% |
| 前五大合計（決策智能細分） | — | 44.8% |
| 第 1 名（決策智能） | 中科聞歌 | 10.2% |
相關個股
| 公司 | 關係說明 |
|---|---|
| 商湯-W（00020.HK） | 同為港股上市的 AI 公司，專注於計算機視覺及大模型。兩者均面臨未盈利 AI 公司的估值錨定效應，市場情緒聯動性強。 |
| 第四範式（06682.HK） | 企業級 AI 決策平台公司，與中科聞歌在銀行、零售等場景存在部分競爭。第四範式的估值水平為中科聞歌提供定價參考。 |
| 科大訊飛（002230.SZ） | A 股 AI 龍頭，星火大模型在政務、教育等領域與中科聞歌有交叉。訊飛的盈利能力和估值倍數是市場評估中科聞歌長期價值的重要標尺。 |
| 百度集團（09888.HK） | 文心大模型在企業級市場與中科聞歌形成競爭，但百度側重通用大模型 API 服務，中科聞歌聚焦垂直行業決策場景。 |
最新財務與業績摘要（截至 2025 年 12 月 31 日止年度）
根據招股書及會計師報告 [Source: 招股書/綜合損益表]：
| 項目（人民幣百萬元） | 2023 年 | 2024 年 | 2025 年 |
|---|---|---|---|
| 收入 | 249.7 | 317.8 | 405.3 |
| 毛利 | 109.9 | 160.1 | 207.7 |
| 毛利率 | 44.0% | 50.4% | 51.2% |
| 年內虧損 | (259.8) | (157.1) | (166.3) |
| 經調整淨虧損（非 IFRS） | (186.0) | (115.0) | (100.0) |
| 研發開支 | (179.5) | (131.0) | (187.5) |
| 經營活動現金流 | (182.8) | (134.9) | (188.0) |
後續業績日期
公司尚未上市，暫無既定業績公佈日期。上市後將遵循港交所主板披露要求，通常於每年 3 月底前公佈年度業績。
損益表趨勢與前瞻估計
| 項目（人民幣百萬元） | 2023 年 | 2024 年 | 2025 年 | 2026 年（預估） | 2027 年（預估） |
|---|---|---|---|---|---|
| 收入 | 249.7 | 317.8 | 405.3 | 520–550 | 680–730 |
| 收入增長率 | — | +27.3% | +27.5% | ~30% | ~30% |
| 毛利率 | 44.0% | 50.4% | 51.2% | 52–54% | 53–55% |
| 淨虧損 | (259.8) | (157.1) | (166.3) | (80)–(120) | (30)–(50) |
| 經調整淨虧損 | (186.0) | (115.0) | (100.0) | (50)–(80) | (10)–(30) |
前瞻假設：
- 收入增長受益於行業 50%+ 的年複合成長及公司龍頭地位，預估 2026–2027 年維持 30% 左右增速。
- 毛利率持續改善，規模效應及較高利潤率的訂閱服務佔比提升。
- 虧損逐步收窄，預計 2027–2028 年實現經調整盈利（非 IFRS）。
- 上市後 P/E（基於遠期盈利預測）：假設 2028 年實現淨利潤約 5,000 萬元–1 億元，40 億元市值對應遠期 P/E 約 40–80x，考慮到高成長性，估值享有一定溢價。
資產負債表健康度
| 指標 | 2023 年 | 2024 年 | 2025 年 | 評估 |
|---|---|---|---|---|
| 流動資產（人民幣百萬元） | 723.5 | 764.2 | 755.6 | 充裕 |
| 流動負債（人民幣百萬元） | 193.9 | 187.0 | 257.5 | 可控 |
| 流動比率 | 3.73x | 4.09x | 2.93x | 健康 |
| 計息銀行貸款（流動） | 0 | 0 | 28.9 | 2025 年新增 |
| 現金及等價物（人民幣百萬元） | 524.4 | 445.0 | 324.6 | 持續消耗 |
| 總權益（預計） | ~530 | ~577 | ~498 | 估算值 |
關鍵洞察：
- 流動比率維持在 2.9x 以上，短期償債能力無憂。
- 無長期計息負債，截至 2025 年底僅有 2,890 萬元短期銀行貸款，資產負債結構極為穩健。
- 但現金持續淨消耗：從 2023 年底的 5.24 億元降至 2025 年底的 3.25 億元，三年經營現金流合計流出約 5.06 億元。
- IPO 募資將顯著改善現金狀況：預計募資規模約 5–10 億港元（以 40 億元估值發行 15–25% 新股估算），為研發及市場拓展提供資金。
整體評估： 資產負債表健康，流動性充足，但營運現金流為負是主要隱憂。上市募資後現金儲備將大幅提升。
現金流量分析
| 項目（人民幣百萬元） | 2023 年 | 2024 年 | 2025 年 |
|---|---|---|---|
| 經營活動現金流 | (182.8) | (134.9) | (188.0) |
| 投資活動現金流 | 665.7 | (75.4) | (13.6) |
| 融資活動現金流 | (8.1) | 131.0 | 81.3 |
| 年末現金餘額 | 524.4 | 445.0 | 324.6 |
| 自由現金流（經營－資本開支） | (192.4) | (146.8) | (200.0)（估算） |
可持續性評估：
- 公司目前尚未實現經營現金流為正，主要由於高額研發投入（2025 年研發費用率達 46.3%）及股份支付費用（2025 年約 4,450 萬元）。
- 自由現金流持續為負，但公司依賴股權融資（2024 年融資活動現金流入 1.31 億元）及結構性存款投資收益補充流動性。
- 轉正路徑： 預計在收入規模突破 8–10 億元、研發費用率降至 30% 以下時，經營現金流有望轉正，預計時間點在 2028–2029 年。
- 積極因素： 訂閱式服務佔比提升（預收合同負債 2025 年 4,640 萬元）有助於改善現金流質量。
風險因素
主要風險（12 個月內）
- 持續虧損與盈利不確定性：公司尚未實現盈利，經調整虧損雖在收窄，但盈利時間點存在不確定性。研發投入（2025 年佔收入 46.3%）及上市開支短期內仍將壓制利潤表現。
- 客戶集中與政府依賴：公共服務及傳媒客戶多為政府單位或國有企業，預算週期、採購政策變化可能導致收入波動。政府客戶回款週期較長，2025 年貿易應收款項達 2.48 億元（佔收入 61.3%），應收賬款周轉天數約 223 天。
- 競爭加劇：中國企業級大模型市場競爭激烈，2025 年前五大參與者佔 38.2% 份額。競爭對手包括百度智能雲、阿里雲、華為雲、科大訊飛（002230.SZ）、商湯-W（00020.HK）等資金雄厚、品牌知名度更高的科技巨頭。
- 技術迭代風險：AI 行業技術迭代極快，大模型能力快速演進。若公司無法跟上技術變革，核心產品可能喪失競爭力。公司 2023–2025 年累計研發支出約 4.98 億元，但絕對規模仍遠低於頭部科技公司。
- 數據安全與合規：公司處理大量政府及國企數據，面臨網絡安全、數據隱私及 AI 治理法規的嚴格監管。中國《數據安全法》《個人信息保護法》等法規持續完善，合規成本可能上升。
- 估值與市場情緒風險：港股市場對未盈利 AI 公司的估值波動較大，近期 SpaceX IPO 等事件分流市場關注度。若上市後市場風險偏好下降，估值可能承壓。
催化劑與市場情緒
12 個月內關鍵催化劑
| 催化劑 | 時間 | 潛在影響 |
|---|---|---|
| 正式掛牌上市 | 2026 年 6 月 26 日 | 募資資金到位，品牌聲譽提升 |
| 納入港股通 | 上市後 6 個月 | 吸引南向資金（中國內地投資者） |
| 決策智能行業政策出台 | 持續 | 政府採購大模型服務加速 |
| 訂閱收入佔比突破 20% | 2027 年 | 市場給予 SaaS 溢價估值 |
| 實現經調整盈利 | 2027–2028 年 | 估值模型從 P/S 切換至 P/E |
當前投資者關注焦點
- 盈利時間表：何時實現盈虧平衡是最核心的投資者問題。管理層需在上市後投資者交流會上給出清晰的路徑指引。
- 客戶獲取效率：銷售及營銷費用率從 2023 年的 47.3% 下降至 2025 年的 23.2%，顯示營運效率提升，但需確認該趨勢可持續。
- 競爭定位：與 BAT 及華為的 AI 業務相比，中科聞歌的差異化優勢在於深厚的行業知識（媒體、政務）及中科院技術背書。
- IPO 定價：以 40.46 億元估值計算，對應 2025 年 P/S 約 10x，相比同行可比（商湯 P/S 約 8x，第四範式 P/S 約 12x）處於合理區間。
DCF 估值分析
假設條件
| 參數 | 假設值 |
|---|---|
| 預測期 | 2026–2030 年（5 年） |
| 收入 CAGR（2025–2030） | 30%（保守假設，行業增速 50%，公司取 30% 以反映競爭稀釋） |
| 終端增長率 | 4% |
| WACC | 13%（股權成本 15%，債務成本 5%，D/E 10%） |
| 2030 年目標利潤率 | 12%（成熟期 SaaS 型公司利潤率參考） |
DCF 估值結果
| 項目 | 人民幣（百萬元） |
|---|---|
| 2030E 收入（估算） | ~1,505 |
| 2030E 淨利潤（估算） | ~181 |
| 預測期現金流現值之和 | ~250 |
| 終端價值現值（Gordon Growth） | ~1,950 |
| 企業價值 | ~2,200 |
| 減：淨債務（現金-負債） | ~(296)（淨現金） |
| 股權價值 | ~2,496 |
| 每股內在價值（假設發行後總股本 1,735 萬股） | ~143.9 元人民幣 ≈ 155 港元 |
敏感性分析：
| WACC \ 終端增長率 | 3% | 4% | 5% |
|---|---|---|---|
| 12% | 138 港元 | 162 港元 | 192 港元 |
| 13% | 122 港元 | 155 港元 | 180 港元 |
| 14% | 108 港元 | 138 港元 | 162 港元 |
交叉驗證：
- P/S 對標法： 以 2025 年收入 4.05 億元，給予 8–12x P/S（參考第四範式 12x、商湯 8x），對應估值 32–49 億元人民幣，中點約 40 億元。
- P/GMV 對標法： 不適用。
- DCF 結果： 約 155 港元（假設發行價 10 港元）顯示公司長期價值具備吸引力，但短期波動難免。
基石投資者
為確保 IPO 順利發行並向市場傳遞信心，中科聞歌已引入 6 家基石投資者，合計投資總額約 3,100 萬美元。
| 基石投資者 | 投資金額（千美元） | 認購股數（股） | 佔發售股份%¹ | 佔發行後總股本%¹ |
|---|---|---|---|---|
| China Orient Enhanced Income Fund | 6,000 | 774,400 | 5.22% | 0.45% |
| 嘉實國際資產管理有限公司 | 6,000 | 774,400 | 5.22% | 0.45% |
| 前海國際基金管理有限公司 | 5,000 | 645,200 | 4.35% | 0.37% |
| 國惠（香港）控股有限公司 | 5,000 | 645,200 | 4.35% | 0.37% |
| 華泰資本投資有限公司 | 5,000 | 645,200 | 4.35% | 0.37% |
| 民銀國際投資（香港）有限公司 | 4,000 | 516,200 | 3.48% | 0.30% |
| 合計 | 31,000 | 4,000,600 | 26.97% | 2.31% |
¹ 假設超額配股權未獲行使，發售價 60.7 港元 [Source: 招股書/基石投資者]。
基石投資者背景
- China Orient Enhanced Income Fund：由中國東方國際資產管理有限公司管理，為國有資管背景的專項基金。
- 嘉實國際資產管理：內地頭部基金公司嘉實基金的香港子公司，代表內地專業機構投資者的配置需求。
- 前海國際基金管理：深圳前海自貿區背景的跨境投資平台，反映區域性戰略投資者的參與。
- 國惠（香港）控股：具國資背景的香港投資平台。
- 華泰資本投資：華泰證券旗下投資平台，券商系的戰略布局。
- 民銀國際投資（香港）：民生銀行旗下投資平台，銀行系資金的配置。
關鍵解讀：
- 基石投資者覆蓋「國有資管 + 公募基金 + 券商 + 銀行系」多元機構，鎖定了約 27% 的發售股份，為 IPO 提供穩定底倉。
- 值得注意的是，央視融媒體作為公司股東（持股 1.46%）並未出現在基石投資者名單中，可能因其已在早期入股階段完成布局。
- 基石投資者投資總額 3,100 萬美元（約 2.41 億港元），佔全球發售所得款項淨額（8.27 億港元）的約 29%，顯示機構投資者對公司長期價值的認可。
- 基石投資者的禁售期為上市後 6 個月（根據市場慣例），較一般股東的 12 個月鎖定期為短，有助於上市初期的流通量。
全球發售的架構
發售結構總覽
根據招股書，全球發售初步將提呈 14,834,600 股 發售股份（可予重新分配及視乎超額配股權行使與否而定）[Source: 招股書/全球發售的架構]：
| 發售部分 | 初步股數 | 佔發售股份% | 佔擴大後股本%¹ |
|---|---|---|---|
| 香港公開發售 | 741,800 | 5.0% | 0.43% |
| 國際配售 | 14,092,800 | 95.0% | 8.14% |
| 合計 | 14,834,600 | 100% | 8.57% |
¹ 假設超額配股權未獲行使，發售價 60.7 港元。
超額配股權（綠鞋機制）
- 超額配股權最高佔初步發售股份的 15%，即最多 2,225,000 股。
- 若行使，發售股份將增至 17,059,600 股，佔擴大後股本約 9.73%。
- 行使期：上市日起計 30 日內。
回補機制（Clawback）
根據上市規則第 18 項應用指引，若香港公開發售出現超額認購，將觸發回補：
| 香港公開發售超額倍數 | 香港公開發售最終佔比 |
|---|---|
| 少於 10 倍 | 維持 5%（741,800 股） |
| 10 倍至少於 50 倍 | 提升至 10%（1,483,600 股） |
| 50 倍或以上 | 提升至 20%（2,967,000 股） |
若香港公開發售認購不足，未獲認購部分將重新分配至國際配售 [Source: 招股書/全球發售的架構]。
定價與上市
- 發售價：60.7 港元/股
- 獨家保薦人及整體協調人： 中國國際金融香港證券有限公司（中金公司）
- 上市交易所： 香港聯合交易所主板
- 股票代碼： 1956
股本
全球發售前股本結構
截至最後實際可行日期，公司註冊及已發行股本為 人民幣 158,266,607 元，分為 158,266,607 股 每股面值人民幣 1.00 元的境內未上市股份 [Source: 招股書/股本]。
全球發售完成後股本結構
情境一：超額配股權未獲行使
| 股份類別 | 股數 | 佔比 |
|---|---|---|
| 由境內未上市股份轉換的 H 股 | 158,266,607 | 91.43% |
| 根據全球發售新發行的 H 股 | 14,834,600 | 8.57% |
| 總計 | 173,101,207 | 100% |
情境二：超額配股權獲悉數行使
| 股份類別 | 股數 | 佔比 |
|---|---|---|
| 由境內未上市股份轉換的 H 股 | 158,266,607 | 90.27% |
| 根據全球發售新發行的 H 股 | 17,059,600 | 9.73% |
| 總計 | 175,326,207 | 100% |
主要股東分布（上市後，假設超額配股權未行使）
| 股東類別 | 持股比例 | 說明 |
|---|---|---|
| 創始人及管理層（羅博士等） | ~10–15% | 含羅博士 4.24%、中科優才（員工持股平台）5.30% 等 |
| 中科院關聯方（中自投資） | 5.32% | 中科院自動化研究所全資投資平台 |
| 首次公開發售前投資者 | ~60–65% | 深創投、紅土科技、中科創星、央視融媒體等 30+ 家機構 |
| 基石投資者 | 2.31% | 6 家機構合計 |
| 其他公眾股東 | ~6.26% | 國際配售及香港公開發售其餘部分 |
境內未上市股份與 H 股
- 全球發售完成後，公司全部股本將轉換為 H 股（在香港聯交所上市交易的普通股）。
- H 股在股息、投票權等方面與原有股份享有同等地位。
- 根據中國相關法律及上市規則，所有現有股東（包括首次公開發售前投資者）在上市後 12 個月內 不得處置其所持有的任何股份 [Source: 招股書/歷史及公司架構]。
過往上市申請
公司曾於 2022 年 12 月與海通證券簽訂 A 股上市輔導協議，並於 2023 年 6 月通過北京證監局驗收。後綜合考慮 A 股審批流程較長、上市時間表不確定性，以及公司全球化發展策略，自願暫緩 A 股上市，轉而推進港股上市 [Source: 招股書/歷史及公司架構]。
未來計劃及所得款項用途
全球發售所得款項淨額
假設發售價為每股 60.70 港元，經扣除包銷佣金及估計發售開支後，所得款項淨額預計約為 826.8 百萬港元（約 10.6 億美元）[Source: 招股書/未來計劃及所得款項用途]。
所得款項分配計劃
| 用途 | 金額（百萬港元） | 佔比 | 具體安排 |
|---|---|---|---|
| 基礎模型及核心研發能力提升 | 496.1 | 60% | 見下表 |
| 大模型升級（雅意 + X-Agent） | 82.7 | 10% | 下一代雅意多模態大模型及 X-Agent 企業 AI 智能體平台開發 |
| 銷售網絡擴張及國際化 | 82.7 | 10% | 國內銷售團隊擴充 + 海外分支機構設立（20 人研發團隊 + 14 人銷售團隊） |
| 營運資金及一般企業用途 | 82.7 | 10% | 補充流動資金 |
| 合計 | 826.8 | 100% | — |
研發投入細分（未來三年）
60% 的核心研發資金主要用於以下方向：
| 採購類別 | 金額（百萬港元） | 用途 |
|---|---|---|
| 計算資源 | 230.7 | GPU 服務器、雲計算資源、AI 基礎設施 |
| 軟件 | 54.8 | 操作系統、數據庫、數據科學工具的許可證 |
| 數據服務 | 71.8 | 數據集採購/許可、數據標注及處理服務 |
| 新增研發人員 | 122.3 | 招聘約 82 名 關鍵崗位研發人員 |
| 其他研發支持 | 16.5 | — |
核心研發目標（DIOS 平台 + 雅意大模型 + X-Agent）
| 研發方向 | 目標 |
|---|---|
| DIOS 決策智能操作系統 | 升級至新一代 DOMA 架構，提升多維數據融合與推理能力 |
| 下一代雅意大模型 | 多模態融合模型（文本 + 圖像 + 圖表），增強長鏈推理及領域知識庫 |
| X-Agent 企業 AI 智能體平台 | 開發通用智能體平台，支持跨行業場景的自主決策與工具調用 |
| 行業解決方案拓展 | 重點布局能源、科學、教育、出版等垂直領域 |
| 雲端 DIOS | 開發基於雲的決策智能操作系統，推動 SaaS 化交付 |
國際化擴張計劃
- 組建 20 人國際研發團隊（12 名核心研究人員 + 8 名開發工程師），預計成本 37.3 百萬港元。
- 組建 14 人海外銷售團隊，預計成本 23.3 百萬港元。
- 優先拓展 東南亞及中東 市場，以本地化策略適應各地監管框架 [Source: 招股書/未來計劃及所得款項用途]。
資金使用時間表
| 時間 | 預計使用比例 | 主要用途 |
|---|---|---|
| 上市後 12 個月內 | ~40% | 採購計算資源 + 研發人員招聘 |
| 上市後 12–24 個月 | ~35% | 大模型升級 + 國際化佈局 |
| 上市後 24–36 個月 | ~25% | 行業方案拓展 + 營運資金補充 |
總結
中科聞歌作為「國家隊 AI 第一股」，具備以下核心特質：
優勢：
- ✅ 中科院技術背書，決策智能細分市場龍頭
- ✅ 收入高速增長（CAGR 27.4%），毛利率持續改善
- ✅ 政策紅利明確，行業天花板極高
- ✅ 資產負債表健康，IPO 後現金流充裕
劣勢：
- ❌ 持續虧損，盈利時間表不確定
- ❌ 政府客戶依賴度高，應收賬款規模較大
- ❌ 競爭激烈，需持續高強度研發投入
- ❌ 港股市場對未盈利 AI 公司估值波動大
IPO 募資對公司戰略的影響
本次全球發售所得款項約 8.27 億港元，對公司發展具有以下關鍵意義：
- 資金續航力：2025 年底公司現金餘額僅 3.25 億元，以當年經營現金流出 1.88 億元計算，約可支撐 1.7 年。募資後現金儲備將大幅提升至約 11.5 億港元，為公司提供 5–6 年 的研發投入緩衝期。
- 研發加速器：60% 資金投入研發，重點升級雅意大模型及 DIOS 平台，旨在鞏固決策智能細分市場的龍頭地位。
- 國際化起點：10% 資金用於海外布局，中科聞歌國際有限公司（香港）將作為橋頭堡，拓展中東、東南亞市場。
- 盈利拐點催化：若募資後研發效率提升、訂閱收入佔比提高，公司有望在 2027–2028 年 實現經調整盈利，觸發估值從 P/S 向 P/E 切換。
結論： 中科聞歌代表了一隻高風險、高回報的 AI 成長型標的。對於長期導向的機構投資者，可考慮在 IPO 時參與認購，並在上市後股價穩定（約 2–4 週窗口期）逐步建倉。短期交易者需關注上市首日波動及港股通納入節奏。
評級：建議參與認購（Subscribe），目標持有期 12–24 個月，等待盈利拐點實現估值切換。
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