首批摘U的硬科技进入兑现周期

随着年报季临近，科创板出现新动向：成长层首批6家企业成功“摘U”，其中寒武纪与奥比中光成为仅有的两家硬科技代表。

这两家公司被频繁提及，既因市场环境的变化，也因为它们在AI产业链上分别扮演着算力与感知这两个关键角色。

从AI系统的角度看，算力决定模型计算能力的上限，感知能力影响机器人对物理世界的理解，应用层则将这些能力转化为实际商业价值。这两家公司恰好覆盖了该体系中的两个基础层级。

近些年，市场对这类企业的估值多依赖于“成长性预期”。如今，随着一部分企业逐步扭亏为盈，市场的关注点正在从“空间”走向“兑现”。

从“烧钱怪兽”到“盈利标杆”

两家公司的上市历程，折射出中国硬科技企业成长的缩影。

在2020年上市之初，相关公司被视为AI芯片的先行者，但由于持续亏损，2020-2024年累计研发投入相较利润的比重仍很高。处于技术前沿的另一家也经历了类似的“烧钱”阶段，2020-2024年累计研发投入接近9亿元，归母净利润累计亏损约6.3亿元，作为“3D视觉第一股”，其商业化进程受到下游应用场景碎片化的制约。

如今，年度营收显著提升，部分公司实现扭亏为盈：某公司年度营收达64.97亿元，同比增长453%，净利润实现20.59亿元的转折性改善；另一家公司年度营收9.41亿元，同比增长67%，净利润1.28亿元，同样突破亏损。两者均进入首批“毕业生”名单。

两条路径，一个逻辑

深入分析这两家公司的盈利动因，可以看到明显差异。

从产业链角度看，人工智能系统的完整运行需要三个核心环节：算力、感知与应用。算力层提供基础计算能力，决定模型训练与推理的极限；感知层将物理世界信息转化为机器人可理解的数据；应用层则将上述能力转化为具体场景的商业价值。

两家公司处在这一体系的不同关键节点，共同支撑着AI从数字智能向物理智能的转变。

以某家公司为例，预计在2025年实现盈利。最新季度报告显示，收入持续增长，利润结构改善明显。2026年第一季度，营收同比增速约19%，扣非后归母净利润同比增速达53%。

更值得注意的是，其盈利结构并非单一因素驱动，而是源于产品结构优化、海外市场扩展及机器人相关业务的显著提升。2026年境外销售收入同比增幅约80%；国内机器人销售收入已达到同期的三倍以上。这显示公司正在从单纯依赖研发投入，逐步进入商业化效率提升阶段。

另一方面，算力芯片赛道具有典型的基础设施特征，其需求与AI产业整体发展节奏密切相关，属于高行业属性。在当前AI产业向大模型与多模态方向演进的背景下，算力需求仍处于结构性扩张阶段，带来中长期成长空间。然而，该赛道同样具有周期性，其经营节奏与下游资本开支及客户导入进程紧密相关。

因此，这两家公司在技术层级与经营逻辑上存在差异：算力层更受AI产业整体计算需求扩张的影响，受到大模型迭代、云计算投资周期及算力基础设施建设的驱动；感知层则与机器人及具身智能的应用落地密切相关，其增长更多来自具体场景的渗透与商业化进展。

从投资视角看，这种分层结构逐步成为理解AI产业的重要框架。市场对AI产业链公司的评估已从单一技术维度，扩展为对其产业层级、商业化路径与渗透效率的综合判断。

结构分化，重新审视

因此，首批“摘U”的深层意义在于市场开始以新的标准来评估硬科技公司。

过去关注技术是否成立，如今更看重商业化的持续性；从关注未来空间转向关注收入结构与利润质量。

在此过程中，不同技术环节的企业正在验证各自的商业化路径：算力企业检验计算能力的扩张速度，感知企业体现物理世界智能化的渗透程度。这种结构性分化，实质上意味着AI产业正在从以模型为核心，逐步转向以系统能力为中心的发展阶段。

总体而言，无论是处于哪条路线的公司，其经营变化并非单一周期波动，而是AI基础设施体系在不同层级逐步进入商业验证阶段的结构性体现。

从“摘U”到盈利改善，关键不是标签，而是阶段的变化。

当硬科技企业通过财报而非预期来证明自身时，市场的定价逻辑也随之调整。算力与感知，这两条AI最底层的主线，正在同时进入更清晰的验证周期。

真正的分化，或许才刚刚开始。

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