2024年4月15日，特斯拉CEO埃隆·马斯克在X平台宣布，特斯拉下一代AI5芯片已完成流片。2026年4月，芯片实物照片首次公开。这一里程碑事件，标志着特斯拉从“依赖外部算力”到“自研掌控核心”的战略跃迁，也为全球AI芯片与自动驾驶产业投下一枚重磅炸弹。流片意味着设计蓝图已正式移交代工厂，进入量产前的关键阶段，量产时间表锁定2027年，届时AI5将全面接替AI4（HW4.0），成为特斯拉FSD全自动驾驶系统与人形机器人Optimus的核心算力心脏。

一、性能革命：综合性能飞跃，对标行业旗舰

AI5的性能参数实现重大突破。马斯克披露，其综合性能较前代AI4（HW4.0）提升约40倍，核心指标全面爆发：单芯片AI算力接近2500TOPS（万亿次运算/秒）；内存容量达144GB。在AI推理效率上，AI5针对最新的Transformer引擎进行了优化。

对标行业标杆，AI5展现出强劲的竞争力。英伟达Blackwell架构GPU相比前代Hopper架构，在推理性能上提升可达5倍。AI5作为专用芯片，旨在通过聚焦自动驾驶与机器人等特定场景，实现算力利用率最大化，从而在特定领域挑战通用GPU的效能。

二、供应链布局：双代工策略，瞄准美国本土制造

AI5的量产布局，体现了特斯拉供应链的多元化战略。芯片计划由三星与台积电联合代工，并计划在美国本土工厂生产：三星负责德克萨斯州泰勒工厂（采用2nm工艺），台积电负责亚利桑那州工厂（采用3nm工艺）。这一“双代工+本土制造”策略，旨在解决多个潜在痛点：

1.分散风险：摆脱对单一供应商的依赖，抵御产能波动或地缘政治风险。

2.产能保障：利用两家头部代工厂的先进制程，确保2027年大规模量产的交付能力。

3.政策合规：推进美国本土制造，契合美国“芯片法案”对本土半导体产能的扶持导向。

三、生死之战：自研芯片为何是特斯拉“存亡关键”‍

马斯克罕见披露：“解决AI5对特斯拉而言是关乎存亡的，不得不让两个团队同时集中攻关，我自己也连续几个月每个周六都亲自投入其中。”这番表态，道破特斯拉自研芯片的深层逻辑——算力是自动驾驶的“生命线”，自研是破局的唯一路径。

特斯拉的芯片自研之路，是一场从被动到主动的漫长突围：

2014年：依赖Mobileye EyeQ3（HW1.0），算力仅0.256TOPS，功能局限。

2016年：转向英伟达Drive PX2（HW2.0/HW2.5），算力提升至21TOPS（HW2.0）或144TOPS（HW2.5），但核心算力受制于人。

2019年：推出首款自研芯片HW3.0（FSD芯片），算力144TOPS，正式摆脱英伟达依赖。

2023年：HW4.0量产，算力大幅提升至720TOPS。

2026年：AI5流片，综合性能实现40倍跃迁，双代工布局，旨在全面领跑。

核心痛点在于：随着特斯拉全球车队规模扩大，FSD算法迭代对算力的需求呈指数级增长。而外部采购高端GPU面临交付延迟、成本高昂等问题。自研AI5，本质是构建“算法-数据-算力”的闭环，为高级别自动驾驶与机器人规模化落地扫清硬件障碍。

四、行业变局：特斯拉重塑AI芯片格局，英伟达霸权遇挑战

AI5流片，不仅是特斯拉的胜利，更是全球AI芯片产业竞争加剧的信号。长期以来，英伟达凭借通用GPU在高端AI算力市场占据绝对主导地位，例如在2024年第四季度，其AI芯片收入市场份额高达86.5%。而AI5的出现，从性能、专用化场景等维度，向英伟达的霸主地位发起挑战。

对英伟达的冲击：

性能对标：AI5单芯片算力（2500TOPS）瞄准高端推理市场，直接与英伟达最新架构产品竞争。

场景定制：AI5专为自动驾驶与机器人优化，在特定场景下的算力利用效率可能超越英伟达通用芯片。

生态独立：特斯拉自研芯片将减少对英伟达生态的依赖，可能带动其他大型科技公司效仿。

对行业的影响：

倒逼竞争：特斯拉的“专用芯片”模式，可能推动更多有能力的车企或科技公司加入自研行列，加剧市场竞争。

技术路线分化：未来AI芯片市场可能进一步形成“通用（英伟达）+专用（特斯拉及其他厂商）”并行的格局。

五、未来棋局：Dojo3同步推进，垂直整合构建壁垒

AI5流片并非终点，而是特斯拉芯片战略的新起点。马斯克同步披露：随着AI5芯片设计基本完成，公司将正式重启Dojo3超级计算机项目的研发工作。这意味着特斯拉正在构建“车载AI芯片（AI5）+云端超算（Dojo）”的完整算力体系。

Dojo3：作为第三代自主超级计算机，旨在处理特斯拉车辆采集的海量视频数据，用于训练全自动驾驶系统的神经网络。其重启将为特斯拉提供强大的内部训练能力，减少对第三方云算力的依赖。

最终目标是通过芯片自研、供应链自主、算力闭环，特斯拉将构建“硬件-软件-数据-算力”的全栈技术壁垒，强化其在自动驾驶与机器人领域的核心竞争力。

结语：AI5流片，是特斯拉的关键一步，也是产业竞争加剧的信号

特斯拉AI5芯片完成流片，是其技术自研道路上的重要里程碑。从依赖外部算力到自研掌控核心，特斯拉正逐步构建完整的算力生态。AI5不仅是一颗芯片，更是特斯拉突破算力约束、深化垂直整合的战略体现。

对特斯拉而言，AI5是实现更高级别自动驾驶和机器人商业化的关键硬件基石；对行业而言，AI5是专用AI芯片挑战通用市场格局的一个显著案例，标志着AI芯片市场竞争进入新阶段。

计划于2027年量产的AI5，将是全球AI算力市场的一个新变量。而特斯拉的芯片自研之路，也将随着AI6、Dojo3等项目的推进，持续延伸。

作者｜钱晶

编辑｜陈肖冉

4月16日，它石智航宣布完成4.55亿美元Pre-A轮融资，一举刷新了中国具身智能行业单轮融资纪录。

这已是这家成立仅一年的公司第二次打破行业天花板，2025年第二季度，它石智航曾以2.42亿美元完成当时中国具身智能最大天使轮融资。

四大维度

短短12个月，两轮累计近7亿美元，它石智航的估值已跻身于行业的第一梯队。本轮融资实现显著超募，投资方阵容堪称“全明星”，覆盖财务、战略、产业、国有资本四大维度。

高瓴创投与红杉中国联合领投，美团龙珠、中金资本、凯联资本、东方富海、钧山投资等知名财务基金跟投；美团战投作为基石战略股东重金加注并继续联合领投，启明创投、线性资本、蓝驰创投、襄禾资本、洪泰基金等老股东同步加注。

产业资本方面，TCL产投、孚腾资本、首程控股、建发新兴投资、恒旭资本、国汽投资入局。

国有资本层面，北京机器人产业发展投资基金与上海国投先导首次联合投资具身智能公司，为其注入了国家战略背书。

美团在投资声明中表示，具身智能的终局属于能够打通数据、模型与物理世界的企业，它石智航既有前瞻性的核心技术突破，更有将技术转化为真实生产力的工程化能力。

高瓴创投则强调，团队从创业早期就对端到端模型、世界模型、强化学习等方向形成了清晰判断，且这种判断正被产品和场景进展持续验证。

资本分化

当前，具身智能正经历从资本狂热向商业化淘汰赛的急速转轨。

2026年第一季度，国内具身智能领域披露融资事件超200起，累计融资额约345亿元，同比增长近60%，单笔10亿元及以上融资超过16起。

银河通用、灵初智能、千寻智能等均获巨额注资，行业正式进入“百亿估值俱乐部”的卡位战。

政策端同样释放利好，“十五五”机器人产业规划明确将具身智能列为重点发展方向，工信部发布的《YD/T 6770-2026 具身智能基准测试方法》将于6月实施，为行业建立了首个统一评测标准，预计2026年中国市场规模将突破1万亿元。

然而，繁荣背后暗藏三大结构性瓶颈。

“数据饥饿”问题突出，高质量、大规模、真实的具身交互数据极度匮乏，传统遥操或仿真产生的数据难以支撑Scaling Law，导致模型泛化能力极弱。

模型对物理世界的理解不足，主流VLA架构仅处理“视网膜级”信息，对时间、空间、力等物理量感知薄弱，难以在真实世界中完成复杂任务。

硬件瓶颈同样突出，传统执行器响应延时、扭矩脉动等问题在精细操作场景下被放大。

可以说，2026年既是商业化落地的攻坚之年，也是行业洗牌的淘汰之年。

资本的分化逻辑正在加速显现，PPT式的概念演示已彻底失去吸引力，资金正高度集中于技术验证取得实质进展、拥有真实落地场景的企业，谁能率先跨越从“实验室温室”到“真实工厂”的鸿沟，谁就能在这场淘汰赛中胜出。

它石智航之所以能持续获得顶级资本超额押注，关键在于其将技术路线判断快速转化为真实落地能力。

由华为车BU前首席科学家陈亦伦博士与百度自动驾驶前总经理李震宇联合创立的它石智航 ，CEO陈亦伦曾任华为自动驾驶系统CTO，从0到1主导完成ADS 1.0全栈研发；董事长李震宇曾筹建百度自动驾驶事业部。

核心团队兼具前沿AI算法与复杂系统工程落地的双重基因，在具身智能赛道中极为稀缺。

突破泛化瓶颈

它石智航自成立便锚定汽车和3C制造中的线束装配，这一高精细度场景因柔性物体形变、亚毫米精度要求和长程稳定性，被视为工业自动化界的“哥德巴赫猜想。

正因为机器难以攻克这些难题，该环节长期无法被自动化替代，至今仍高度长期依赖人工。针对这一行业痛点，它石智航给出了全栈解法。

数据层面，全球首创Human-centric（以人为中心）数据采集新范式，基于SenseHub数采套件实现感知、计算与传输深度融合，让人与机器人共享同一套感知系统，并开源了全球首个具身多模态数据集WIYH。

模型层面，今年3月发布全球首个“能干活”的通用具身大模型AWE3.0，其核心组件OmniVTA视触觉世界模型赋予机器人对物理世界力、形变等物理量的深度理解，突破了传统视觉模型的泛化瓶颈。

应用层面，搭载AWE3.0的A1机器人以105次有效装配成绩，创下“机器人在一小时内装配亚毫米级线束最多次数”的吉尼斯世界纪录，成为中国具身智能企业在工业精密操作领域的首个世界纪录。

商业化进展同样清晰，2026年预期产能1000台已全部被客户预定，在苏州某汽车制造工厂交付的15台机器人，插拔线束环节可达人工70%-80%的水平且能长时间稳定工作，已具备替代人工的可行性。

此外，公司已与阿布扎比技术创新研究所（TII）达成合作，共建面向全球的下一代具身智能大模型，开始输出中国技术标准。

本轮融资将主要用于AWE大模型迭代与顶尖人才引进，下一轮融资则明确聚焦“真干活、真量产”的机器人打造。

它石智航的巨额融资向市场释放了强烈信号，也就是具身智能正从“概念展示”进入“技术验证向产业价值兑现”的关键阶段。其背后价值在于“顶配团队+前瞻技术+国家意志+产业需求”的多维共振。

国有资本首次联合入局，契合“十五五”规划打造新质生产力的方向。对于美团等战略投资者而言，具身智能是补齐本地生活、即时零售末端配送自动化拼图的关键一环，具备极强的生态协同效应。

从市场机会看，短期3-5年内最大的商业价值集中在B端工业制造领域，汽车线束装配、3C电子精密插件、半导体物料搬运等场景痛点明确、付费能力强，市场规模超千亿元，它石智航凭借先发技术优势有望抢占核心市场份额；中长期随着硬件成本下降，服务机器人将逐步渗透至物流、家庭等领域。

不过，量产爬坡风险突出。

机器人是复杂的系统工程，实验室Demo到7×24小时工厂稳定运行存在“最后一公里”鸿沟，良率与节拍若达不到工厂要求，将直接导致订单流失。

现金流消耗压力巨大，尤其是大模型训练、硬件研发、顶尖人才薪酬是三大吞金兽，近7亿美元在行业烧钱速度下可能仅能支撑2-3年，若不能快速实现自我造血，纵有巨额融资也面临被高昂成本拖垮的风险。

技术迭代风险犹存，端到端模型若无法持续突破长尾问题（如极端光照、物体遮挡），可能被新的技术范式颠覆。

此外，行业标准虽已出台，但数据隐私、伦理监管、全球供应链波动等外部因素同样构成挑战。

在这场通往通用机器人的漫长马拉松中，资金只是入场券，真正决定终局的是技术深度与落地的真实成效。

它石智航已拿到最好的一手牌，但从“融资冠军”到“产业巨头”，一切才刚刚开始。

敬告读者：本文基于公开资料信息或受访者提供的相关内容撰写，《全球财说》及文章作者不保证相关信息资料的完整性和准确性。无论何种情况下，本文内容均不构成投资建议。市场有风险，投资需谨慎！未经许可不得转载、抄袭！

出品 | 子弹财经

作者 | 白杨

编辑 | 方芳

美编 | 倩倩

审核 | 颂文

全球AI储能行业持续沸腾，港股AI储能双雄，果下科技行业首创“储能即Token”战略，并定义“AI Token能源工厂”行业标准，让AI储能行业长期受益，思格新能今日港股IPO首日开盘暴涨超79%，最新市值近1500亿港币，思格新能今日正式在港交所上市。

港股市场最近最热的话题，思格新能（06656）于今日正式登陆港交所。这家AI储能赛道的明星企业，最新市值有望突破1500亿港币，更创下公开发售超额认购超1000倍、冻资规模刷新年度港股IPO纪录的惊人成绩。全球长线资金疯狂加码，即便高门槛的入场费也未能阻挡热情，彻底点燃了全市场对AI储能赛道的长期主义信心。

这不是一家公司的胜利，而是整个AI储能赛道的加冕。思格新能的火爆，正式宣告AI储能已超越18A创新药，成为港股当下高成长性、高确定性、高资本关注度的黄金赛道。当创新药还在为临床数据、医保谈判、商业化落地而努力时，AI储能已经凭借AI算力爆发、能源变革、政策加持三重红利，进入业绩一年涨多倍、利润指数级增长的超级红利期。

在这场史诗级行情中，一级市场因思格新能Pre-IPO 40亿估值到近千亿IPO的暴涨狂欢，而二级市场的财富机遇，才刚刚开始。我们通过AI海量深度对比行业数据、对标企业财务模式、拆解商业模式壁垒，果下科技与思格新能的高成长曲线非常重合，可能正站在和思格新能一年前完全一致的业绩爆发奇点上，未来可能会迎来业绩高成长加速期。

1、千倍认购+千亿估值：思格新能，重新定义AI储能的资本高度

思格新能的IPO，堪称2026年港股AI硬科技领域的现象级事件，每一项数据都在刷新市场认知：

估值量级：以近千亿港元估值发行，直接跻身港股大型科技IPO梯队，成为AI储能赛道首只千亿级标杆新股；

认购热度：公开发售超额认购超1000倍，机构与散户资金蜂拥而入，冻资规模创下港股年度新高；

成长爆发力：从商业化启动到业绩爆发，仅用三年时间，收入暴涨150倍，完成了可能其他企业十年都难以实现的业绩。

复盘思格新能的高成长轨迹，就是一部AI储能企业的爆发教科书：

2023年5月才正式启动商业化销售，当年收入仅0.58亿元，净亏损3.73亿元；

2024年迎来盈利奇点，收入跃升至13.30亿元，成功扭亏为盈，净利润达到0.84亿元，毛利率攀升至46.9%，商业模式彻底跑通；

2025年业绩狂飙，收入飙升至90.01亿元，净利润狂揽29.19亿元，同比增幅接近35倍。从不足1亿利润到近30亿利润，仅仅用了一年时间，这种指数级增长，在全球产业史上都极为罕见。

思格新能不是个例，而是AI储能赛道的缩影。瑞浦兰钧、海博思创等行业头部企业，均在跨过年收入10亿港元的规模临界点后，实现一年收入数倍增长。这充分证明：AI储能行业存在明确的业绩爆发规律，一旦跨过规模门槛，1-2年内可能就有机会迎来营收与利润的双重暴涨。

思格新能的千亿IPO与千倍认购，彻底打开了AI储能赛道的估值天花板，让市场意识到：这个赛道的企业，值得给予更高的估值溢价、更长期的成长预期。

2、财务高增长曲线相似：果下科技站在思格新能一年前的业绩爆发起点

价值投资的核心，是找到重复发生的确定性规律。思格新能已经用业绩证明了AI储能的爆发路径，而果下科技，可能精准复刻这一路径，二者财务数据相似，堪称“镜像成长”。

先看思格新能的关键节点：2024年，收入13.3亿元，净利润0.84亿元，这是它扭亏为盈的第一年，也是后续30多倍利润增长的起点。

再看果下科技的最新财务表现：

2024年：收入10.26亿元，净利润0.49亿元，提前实现盈利，跑通商业化闭环；

2025年：收入增长至20.57亿元，净利润突破1亿元大关，达到1.03亿元，同比增幅超109.5%。

两组数据对比：果下科技2025年的收入、利润规模，恰好对应思格新能2024年的爆发奇点。两者均处于盈利拐点确立后的第一年，利润规模都在1亿左右，收入体量处于同一量级，成长阶段完全同步。

思格新能从这个起点出发，一年时间实现收入增长7倍、利润增长35倍。按照这一成长斜率测算，果下科技2026年业绩爆发可能存在机会。如果可以到思格新能2025年增速的一半，其2026年收入也有望冲击50-100亿元，净利润达到5-30亿元，成长空间完全打开。

对于成长型投资而言，爆发力比当下规模更重要。思格新能的价值，不在于2025年的29亿利润，而在于它从1亿利润到30亿利润的跃迁能力；果下科技的价值在于它能否开启指数级增长。思格新能近1500亿估值，对应2025年29.19亿净利润，市场给予的是对其爆发能力的认可。而果下科技市值，与思格新能形成巨大的估值差，这是未来高成长潜力的博弈。

3、思格新能极致产品力，果下科技“储能即Token”，构建AI能源生态壁垒

如果只是财务轨迹对标，果下科技可能只是“下一个思格新能”；但其独特的“储能即Token”战略，为成长为全球AI储能龙头，打开长期成长空间。

思格新能的核心竞争力，是优质硬件产品。其旗舰产品SigenStor五合一光储一体机贡献超90%收入，依靠产品力抢占市场，是典型的产品型龙头。

而果下科技走出了一条差异化、高壁垒、长周期的生态之路，打造“硬件入口+AI Token Energy SaaS服务+虚拟电厂”的闭环生态：

硬件铺量，负成本获客：以高性价比AI储能设备快速占领市场，铺设海量物理节点，完成市场初步布局；

持续创造长期收益：通过AI能量管理算法、峰谷套利策略、智能电力调度，为每一台设备提供持续服务，获取高毛利售后收入；

构建AI Token能源工厂：将海量设备节点聚合为虚拟电厂，把每一度电的调度、交易、存储转化为Token价值，实现“设备售出，长期服务受益”。

简单来说，普通储能公司卖的是硬件，货到付款，生意结束；果下科技卖的是生态入口，设备卖出，才是价值创造的开始。每一台AI储能设备，都是一个24小时不间断运行的“AI Token ATM”，未来数十年持续贡献收益。

这种模式，让果下科技的估值逻辑彻底升级，跃迁至硬科技+AI SaaS+平台型企业复合估值。用户终身价值LTV可能是硬件毛利的数倍，且节点越多，边际成本越低，利润增长越快。这才是果下科技最核心的Alpha超额收益，也是它能长期站稳千亿市值的底层逻辑。

在全球AI大模型竞赛愈演愈烈的当下，AI大模型公司是“淘金者”，而AI储能企业，就是为淘金者提供“铲子”的核心赢家。AI算力需求每一次指数级增长，都意味着AI储能需求的同步爆发。果下科技，受益行业Beta红利与企业Alpha红利，AI储能赛道2026年需求持续爆发，行业整体业绩上行，整个行业受益，思格新能近1500亿估值，为AI储能赛道定下了估值标准。

*文中题图来自：摄图网，基于VRF协议。

作者｜杨立成

编辑｜陈肖冉

4月10日，天孚通信（300394.SZ）正式向港交所主板提交上市申请，高盛、美银证券、中金公司联合保荐。这家已在A股创业板上市多年的公司，如今选择搭建“A+H”双资本平台，试图在国际资本市场上讲述一个关于AI算力与光互连的新故事。

招股书显示，控股股东为天孚仁和，邹支农、欧洋夫妇为实际控制人，二人合计通过天孚仁和直接及间接约37.57%权益，家族企业特征明显。

尽管具体融资额尚未披露，但市场普遍关注这家全球光器件龙头在AI浪潮下的真实成色。

“绑定式”高增长

天孚通信此次赴港，既是一次全球化战略的提速信号，也是对其商业模式抗风险能力的一次公开压力测试。

公司选择在AI光通信高景气阶段主动搭建国际化资本平台，而非基本面承压时被动融资。

招股书援引弗若斯特沙利文数据，2025年天孚通信以11.7%的市场份额位居全球光器件供应商首位，前五大厂商合计占据25.4%的市场份额，行业集中度提升空间巨大。

天孚通信披露的赴港目的明确：持续推进国际化战略，打造国际化资本运作平台，募资用于扩大产能、研发投入、战略投资及并购。

从业绩表现看，天孚通信增长迅猛。

2023年至2025年，公司收入从19.26亿元飙升至51.15亿元。盈利能力同样亮眼，年内利润从7.36亿元增长至20.28亿元，三年利润累计超41亿元。毛利率始终维持在52.9%至56.3%的高位区间，这在制造业中极为罕见。

然而，两个细节不容忽视。

一个是毛利率在2024年达到56.3%的峰值后，2025年回落至52.9%。公司解释为产品结构变动及新一代高速光引擎量产初期的成本压力，但下游降价压力向上游传导的迹象已然显现。

另一个细节是客户集中度急剧攀升，前五大客户收入占比从2023年的82.2%升至2025年的90.6%，其中最大单一客户占比高达63.9%。虽然招股书未披露名称，但结合行业格局，该客户极有可能是为英伟达代工的Fabrinet。

这种深度绑定在行业上行期能带来确定的订单爆发，但一旦AI资本开支放缓或客户供应链策略生变，公司将面临业绩断崖式下跌的风险。

此外，天孚通信的海外收入占比超过七成，也让公司在面对地缘政治波动和汇率风险时尤为脆弱。“绑定式”增长是一把双刃剑，高增长与高风险如影随形。

根据公告，天孚通信拟发行H股不超过发行后总股本的10%，另有不超过15%的超额配售权。摊薄客观存在，若后续募资转换效率不高，市场容易从“战略升级”解读为“高位再融资”。

同时，港股投资者通常更重现金流和全球可比估值，A股当前的高预期将面临估值锚重估的压力。

从光器件到CPO、硅光

拆解天孚通信的业务实质，它并非传统意义上的光模块组装厂，而是占据产业链价值高地的“光器件”核心供应商。

在光互连产业链中，光器件占光模块总成本超过45%，是技术最密集、价值量最集中的地带。公司提供从无源光零件、光组件到有源高速光引擎的全套方案，甚至包括光模块集成共研服务。

真正的技术亮点在于，天孚通信是全球首家交付800G和1.6T光引擎的企业，并且已深度切入共封装光学（CPO）架构。CPO将光引擎直接集成到交换芯片旁，是解决AI集群功耗与带宽瓶颈的关键路径，公司已成为全球头部AI算力基础设施厂商在CPO解决方案的核心合作伙伴。

在单台高配51.2T交换机中，天孚通信相关产品的潜在价值量可达数千美元量级，远超传统模块时代。这种从“卖零件”向“提供底层互连架构共研”的商业模式跃迁，极大提升了客户粘性与产品附加值。

此外，天孚通信在硅光集成、薄膜铌酸锂等下一代技术路线上亦有布局。硅光技术旨在用半导体工艺解决光器件的规模化与成本问题，预计2030年硅光市场规模将达560亿美元；薄膜铌酸锂凭借超高带宽与极低损耗，在超高速调制领域被视为终极材料，2025年至2030年复合年增长率预计高达176.4%。

通过构建“800G/1.6T当前主力+CPO未来核心+硅光/薄膜铌酸锂长期储备”的技术矩阵，天孚通信确保了自己在未来五到十年的技术迭代周期中始终掌握主动权。

为了承接全球红利，天孚通信正加速推进全球化产能布局，除苏州总部和江西基地外，已在泰国春武里府建立量产基地，并在新加坡设立海外总部。

押注高速扩张赛道

如果把天孚通信放在整个AI光通信产业链中横向对比，它的独特价值会更加清晰。

中际旭创是偏“业绩兑现最强、规模优势最稳”的共识型龙头；新易盛是偏“高景气+高弹性”的趋势型资产；而天孚通信是偏“器件平台稀缺性+先进封装能力+下一代技术卡位”的差异化龙头。

如果看确定性，中际旭创更占优；如果看趋势与弹性，新易盛更占优；如果看身份升级和中期重估，天孚通信更有研究价值。

从行业趋势看，天孚通信押注的是一条高速扩张的赛道。全球光互连市场规模从2021年的109亿美元增长至2025年的227亿美元，预计2030年将达991亿美元，复合年增长率34.2%。

海外龙头的最新动作为这一逻辑提供了佐证。

2026年3月，英伟达宣布分别向Lumentum和Coherent各投资20亿美元，目的不是财务投资，而是扩大美国本土光学制造能力、提前锁定AI服务器所需的光子器件产能。

Lumentum CEO公开表示，公司产能将在两个季度内被预订至2028年底。这说明高端光子器件与先进封装是AI时代的核心卡点，全球AI光互连竞争已从“订单争夺”进入“资本+产能+技术+地域供应链”综合竞争阶段。

因此，天孚通信赴港不是可选项，而是必选项。同时，这也提示了竞争风险，毕竟海外厂商正获得英伟达直接资本支持，中国厂商必须在技术代际、客户绑定、全球化布局上同步升级。

技术迭代不容忽视

盛宴之下风险同样清晰。

客户依赖症首当其冲，单一客户贡献近三分之二的收入，一旦该客户自研光器件或切换供应商，后果不堪设想。

技术迭代的残酷性不容忽视，1.6T、CPO、硅光等新路线可能颠覆现有竞争格局。天孚通信虽在研发上抢先，但持续高强度的资本开支会压制利润释放。地缘政治与供应链风险如影随形，公司核心技术和高端设备仍受国际贸易环境波动影响。

最后，港股市场对高客户集中度、高资本开支的科技公司往往给予估值折价，A股投资者习惯的高市盈率未必能在香港复现。

事实上，港股平台有助于强化国际品牌背书，巩固核心客户黏性；募资将直接投向产能扩张，在行业高景气周期下有望转化为业绩增长动能；登陆港股也为下一代技术研发储备充足资本；国际化资本平台更为未来海外并购与产业整合打开外延空间。

市场有望重新定义天孚通信，从A股高成长标的转向全球平台型龙头进行价值重估，而重估能否落地，关键在于战略执行与经营兑现。

对于投资者而言，天孚通信的故事既是AI时代的稀缺标的，也是一场关于技术信仰与估值纪律的博弈。其真实价值不在于短期利润，而在于能否将先发技术优势转化为可持续的份额壁垒，并逐步降低对单一大客户的依赖。

在光与电交织的算力基础设施赛道，唯有持续创新、客户结构优化与全球化产能纵深布局，方能将当下的辉煌延续至下一个十年。

敬告读者：本文基于公开资料信息或受访者提供的相关内容撰写，《洞察IPO》及文章作者不保证相关信息资料的完整性和准确性。无论何种情况下，本文内容均不构成投资建议。市场有风险，投资需谨慎！未经许可不得转载、抄袭！

打开手机，说一句话，过了一会，一杯奶茶送到了家门口。今年春节，有近1.4亿人体验了这个原本有点科幻的场景——估计你也是其中之一。

实现这个场景的，是阿里旗下的大模型应用：千问。

把时间往前拨几个月。2025年双十一前后，淘宝悄悄上线了一个功能，用户可以用自然语言描述自己想买什么，AI帮你搜、帮你比、帮你决策。

当时很多人只是把它当成一个「智能搜索升级版」。但现在回头看，从 AI 购物到 AI 点奶茶，背后都指向一个关键动作：履约。通俗而言，即「与现实世界产生实质交互」。

今年3月，阿里正式首次提出了「智能体经济」概念。

这个词什么意思？简单来讲，是以「AI智能体（Agent）」为核心驱动力的新经济形态，以「AI 模型+消费生态」双轮驱动。智能体能够理解需求、调用工具、连接服务，独立把一件事从头办到尾。依托于智能体，服务业形态将迎来一轮重构和革新——这是阿里在AI时代的愿景。

如果你把阿里过去一年的动作——算力投入、模型迭代、应用铺开、组织重构——倒放回去看，会发现阿里早就在这里等着了。「智能体经济」是一个逻辑终点，阿里真正想说的是：AI的价值，不在于能聊多好，而在于能办多少事。当AI从「对话」走向「履约」，一套新的经济逻辑就开始成立了。

01「智能体经济」的窗口期

为什么是现在？

2022年底，ChatGPT横空出世，所有人第一次意识到，原来AI可以用这么「像人」的方式去使用。接下来两年，中国大模型厂商跑步入场，百模大战打得热闹，评测榜单每隔几周就换一次名次。

但几乎所有这些大模型，做的都是同一件事：回答问题。你问它股市怎么了，它给你分析；你问它这封邮件怎么写，它给你草稿；你问它今晚吃什么，它给你菜谱。对话结束，事情停在那里。剩下的，还是用户自己来。这就是大模型时代的上半场：AI是一个极其博学、随时待命的顾问，但它不能帮你打电话、下订单、挑选商品。顾问再厉害，「履约」这件事仍然在它能力范围之外。

窗口的转变，发生在模型开始「能干活」的那一刻。

技术层面，这个转变有一个具体的名字：工具调用（Function Calling）与多步骤推理的成熟。简单说，就是AI不再只输出文字，而是能够调用外部系统——查库存、发指令、触发流程、确认结果。一个完整的任务链，可以在不需要人工介入的情况下跑完。今年3月，以 OpenClaw 为代表的这波「养虾」热潮，正是 AI 从顾问到工具的转型的集中表现。

除了时机外，还有另外两层力量在同步推进。

一层来自政策。「新质生产力」这个词，2023年被首次提出，2024年进入政府工作报告核心议程。其中一个重要方向，是推动服务业的数字化升级和效率变革。智能体天然契合这个方向——它能做的，恰恰是让服务「跑得更快、覆盖更广、成本更低」。

另一层来自服务业本身。中国服务业占GDP比重已超过57%，但数字化改造长期滞后，核心原因是服务高度依赖人力，标准化程度低、边际成本难以压缩。过去十年，互联网把人和服务配对的效率提高了好几倍，但配对之后，服务本身的交付依然靠人。这正是智能体能插进去的缝隙——如果AI能直接完成一部分服务交付，查询、预约、追踪、反馈，服务业的效率曲线就可能出现一次真正的跃升。

这扇窗口一旦打开，受益的不只是某一方。

对消费者来说，AI从「给建议」变成「帮办事」，从自己搜索比价、自己填单确认、自己跟踪物流，变成说一句话之后等结果。对商家来说，智能体承接了大量重复性的服务交付环节，咨询、预约、售后跟进等等这些过去要靠人力堆出来的工作，边际成本可以被大幅压缩。

更大的变化，可能在就业结构上。

眼下有一种担忧——AI是不是在抢饭碗？从智能体经济的逻辑来看，答案要复杂得多。智能体确实在替代部分简单重复的岗位，但同时也在催生新的工种：人机协同运营、智能体调试与维护、体验设计……这些岗位的共同特点，是需要人的判断力和创造力，而不是简单的执行力。此外，效率提升之后释放出来的商业空间，往往会带动新一轮创业和灵活就业的增长。这个逻辑，在互联网时代已经验证过一次。

三重力量叠在一起：模型能力的跨越、政策方向的鼓励、服务业本身的升级需求。这解释了为什么「智能体经济」这个概念，是在2026年春天被提出来。

02 过去一年，阿里在下什么棋？

如果只是零星看阿里过去一年的新闻，你会看到一串信号：投资、发布、重组、任命。但把这些动作放在一起，从底往上看，会发现它们是一张清晰的建筑蓝图——一栋四层的楼，从地基一直盖到顶。

最底下那层是算力。智能体要「能干活」，背后需要大量的算力支撑，推理、调用、并发，每一个环节都在消耗计算资源。去年，阿里宣布在AI基础设施上三年投入超过3800亿元，这个数字超过了公司过去十年资本开支的总和。平头哥半导体的自研GPU，截至今年2月，累计交付量已达47万片——这意味着阿里在算力层有了真正意义上的自主权，不必完全依赖外部供应链。

算力到位之后，模型开始提速。

今年4月2日，Qwen3.6-Plus正式发布，发布次日单日调用量达到1.4万亿Token，打破了OpenRouter平台的全球纪录；4月7日，Qwen登顶该平台周榜冠军。全球开发者用真实调用行为投出来的票，分量远超过传统的评测榜单。上周霸榜的happyhorse1.0（快乐马）也被证实来自阿里。另一层反映表现财务上，阿里云AI相关收入已连续十个季度实现三位数增长——需求端一直没有降温。

模型能力再强，落不到用户手里也只是实验室成绩。这方面，阿里走的更远。

在应用层，阿里走的是两条腿。C端，千问App的月活用户已达3亿，这个量级放在全球AI应用里也是第一梯队，更不必提这3亿用户里，相当一部分已经在用千问完成了购物决策、旅行规划、生活服务等有实际结果的任务。B端，阿里推出了面向企业的智能体平台「悟空」，逻辑换成了「卖铲子」：与其把每个行业的智能体都自己做了，不如提供基础设施，让有行业经验的企业自己来建。

最后，是顶层组织设计。

今年3月16日，阿里成立ATH事业群（Alibaba Token Hub），由CEO吴泳铭亲自挂帅，定位是统筹模型、算力、应用的战略协同，开始讲述阿里的Token经济学。紧接着4月8日，阿里再次宣布设立AI技术委员会，吴泳铭出任组长，成员涵盖周靖人、吴泽明以及阿里云技术负责人李飞飞——同日，通义实验室升级为通义大模型事业部，李飞飞出任阿里云CTO。一个月之内，两次高频的组织动作，这个节奏在阿里历史上并不常见。

从算力到模型，从应用到组织，四层依次就位，只为一件特定的事搭台子。而那件事，叫「智能体经济」。

03 为什么是阿里？

做智能体的公司不止阿里一家。过去两年，大模型厂商、云服务商、创业公司，没有一家不在讲智能体的故事。但阿里提出「智能体经济」的底气，来自一个其他玩家很难复制的东西：它本身就是一套运转中的服务基础设施。

智能体的价值，最终由它能接入多少真实的服务来决定。真正的智能体，需要有权限、有接口、有交易能力——能查到真实库存，能触发真实订单，能完成真实支付。

阿里花了20年建起来的，正是这一套东西。

淘宝的商品库、高德的出行网络、飞猪的旅行预订、淘宝闪购的即时配送、支付宝的支付清算——这些覆盖了消费者生活里大多数服务场景的交易基础设施，正在逐一和千问深度打通。用户在千问里说「帮我订明晚上海的酒店，靠近外滩，预算1000以内」，背后调用的是飞猪真实的库存和价格；说「我想要一杯美式，送到公司楼下」，触发的是淘宝闪购的即时零售网络。

即时零售是个值得单独说的场景。商务部研究院预计，2026年中国即时零售规模将突破1万亿元。而据易观分析数据，2025年第四季度，淘宝闪购目前市占率约为45.2%，是这个赛道的头部玩家。这个场景的特点和智能体天然契合：需求往往是即时的、具体的、有明确结果且高频的。当用户体验到「对着手机喊一嗓子」就能点到一杯咖啡的便利性后，阿里所构建的生态护城河就具有显著竞争优势。

服务网络之外，技术壁垒则是同行更难复制的。从自研芯片到云计算基础设施，从通义大模型到面向开发者和企业的应用平台，阿里在AI这条链路上的每一层都有自己的资产。这种全栈能力意味着，当智能体在处理一个复杂任务时——比如一个企业客户需要把采购、审批、配送、对账全程自动化，完全可以在阿里的体系内全部完成，不必靠多方拼凑。

AI的终点不是一段文字，而是一件被完成的事。能让这件事真正被完成的，需要一端是足够强的模型，另一端是足够深的服务网络。两端同时具备，在全球范围内都是少数。

结语

有一个数字值得记住：服务业占中国GDP的比重，已经超过57%。

这半壁江山，长期依赖人力支撑，边际成本高、效率天花板低。过去十年，互联网解决了「找得到」的问题；接下来，智能体要解决的是「办得成」的问题。如果这一步真的走通，它撬动的体量，会远超任何一个单一产品或单一公司的边界。

从「AI能对话」到「AI能履约」，这一步跨出去，故事的尺度就变了。这扇窗，阿里已经率先推开。

导语：当AI能自主挖出金融系统底层的“零日漏洞”，监管与巨头别无选择。2026年4月，Anthropic的Claude Mythos Preview以武器级能力击穿全球数字防线，美国财政部、美联储罕见督促银行“用最强AI防御最强AI”，英国同步拉响警报。一场由超级AI驱动的金融安全革命，正以强制姿态席卷全球。

2026年4月13日，一则来自伦敦与华盛顿的双重消息，让全球金融科技圈陷入震荡。英国《金融时报》独家披露，英国央行、财政部与国家网络安全中心（NCSC）正紧急磋商，Anthropic最新模型Claude Mythos Preview揭示了金融IT系统的致命漏洞，两周内将向全英银行、保险与交易所通报风险。几乎同时，美国监管层已迈出更激进一步——财政部与美联储直接召集华尔街主要银行，明确督促机构接入这款“漏洞猎手”，用AI对抗AI带来的系统性风险。

这场风暴的核心，是一款被定义为“网络核武”的大模型。4月7日，Anthropic发布Claude Mythos Preview，未向公众开放，仅通过“玻璃翼计划”定向授权特定科技巨头及关键基础设施机构。测试数据令人胆寒：该模型在Cybench安全测试中拿下100%满分，数小时内独立挖掘出主流操作系统、浏览器与加密库的数千个高危零日漏洞，能力超越全球顶级白帽黑客团队。更关键的是，它能快速将漏洞转化为可执行攻击代码，直接威胁支付清算、证券交易、客户数据等金融核心系统。

对美国监管而言，这已不是技术创新，而是“系统性金融风险的明确苗头”。美监管层态度彻底反转：不再禁止使用强AI，而是强制要求金融机构接入Mythos，将其作为漏洞检测、渗透测试的核心工具。监管层直言，传统安全防御已失效，“不用最强AI，就会被最强AI攻破”。

目前，摩根大通、高盛、美国银行已启动内部测试，将Mythos接入核心交易系统与客户信息库，开展全天候漏洞扫描。美国财政部同步表态，将把AI安全能力纳入金融机构合规考核，未部署顶级AI防御模型的机构，可能面临资本充足率调整、业务限制等处罚。监管逻辑已清晰：超级AI的漏洞挖掘能力是双刃剑，与其让黑客抢先利用，不如由监管主导，让持牌金融机构率先用其加固防线。

大西洋彼岸，英国监管的反应同样急促。据《金融时报》记者马丁·阿诺德报道，英国央行、金融行为监管局（FCA）与NCSC连续召开紧急会议，重点评估Mythos对伦敦金融城的冲击——作为全球外汇与衍生品中心，英国金融系统高度依赖开源组件与跨-border数据传输，正是零日漏洞的重灾区。知情人士透露，英方计划两周内发布风险通报，要求所有金融机构提交AI安全评估报告，重点排查核心系统未修复的底层漏洞，并同步接入授权版Mythos进行检测。

“这不是技术选择，而是生存选择。”一位参与美英磋商的匿名监管人士表示，“过去十年，金融机构的安全预算花在防火墙、入侵检测上，但Mythos证明，这些防线在超级AI面前如同纸糊。黑客只要拿到低配版模型，就能在24小时内攻破一家大型银行的核心系统，引发挤兑与市场崩盘。”

背后更深远的变局，是全球金融监管范式的彻底转向。2026年以来，美国财政部已发布《金融服务AI风险管理框架》及其配套指南等多份文件，将AI安全从“合规选项”变为“核心基础设施”。此次推动银行使用Mythos，正是框架落地的关键一步——监管不再被动防范AI风险，而是主动引导机构用最先进AI构建“智能防御体系”。

对金融行业而言，这场变革意味着三重冲击。一是成本激增：顶级AI模型的授权与部署费用高昂，摩根大通等技术投入巨大，中小银行面临“要么升级、要么出局”的困境。二是架构重构：传统分层IT架构将被淘汰，银行需建立“AI原生”安全系统，实现漏洞实时发现、自动修复。三是权力转移：AI安全能力将成为机构核心竞争力，掌握顶级模型使用权的巨头，将在合规与风险防控上形成绝对优势。

市场已提前做出反应。在Mythos发布后的短短四个交易日内，全球网络安全板块暴跌，Cloudflare市值蒸发22%，传统安全厂商股价平均跌幅超15%。资本市场用脚投票：基于规则的传统安全产品已被颠覆，AI驱动的智能防御成为唯一确定性方向。与此同时，Anthropic估值已处于高位，成为金融AI领域的绝对霸主。

更值得警惕的是地缘政治博弈的渗入。有消息显示，美国国防部此前曾将Anthropic列为供应链风险，双方因模型使用范围陷入法律纠纷。此次监管推动金融机构使用Mythos，被业内解读为“技术霸权延伸”——通过掌控最强AI模型的授权，美国变相掌控全球金融系统的安全命脉。英国虽同步行动，但在模型获取与技术主导权上，已明显落后于美国。

回到Meta与扎克伯格的“数字分身”试验，两场事件本质同源：AI已从效率工具进化为“生存基础设施”。小扎用AI分身突破个人精力极限，重构企业管理；美英监管用AI模型筑牢金融防线，重构全球安全格局。两者共同指向一个结论：2026年，超级AI不再是选项，而是所有机构、所有人的“数字必修课”。

对普通从业者与投资者而言，这场革命的影响近在眼前。未来半年，全球银行将密集发布AI安全升级公告，系统维护与服务中断或增多；网络安全、AI基础设施板块将迎来结构性行情；而监管合规的重心，将彻底转向“AI能力与风险管控”。

当AI能洞穿金融系统的每一道防线，当监管强制要求“用魔法打败魔法”，全球金融业正站在智能革命的临界点。这不是科幻，而是正在发生的现实——超级AI已叩响金融世界的大门，而我们，别无选择，只能拥抱。