作 者 | 夜叉白雪

在2026年一季度的港股市场中，AI资产的定价明显进入了一个情绪主导阶段。围绕大模型的叙事持续升温，使得智谱AI与MiniMax这类尚处早期商业化阶段的公司，在短时间内被资金迅速推高，一度触及“千元股”区间。

这种价格变化，本质上并不反映企业经营的同步跃迁，而更像是市场在流动性充裕与叙事强化背景下，对“AI平台化未来”的一次提前投票。换句话说，交易的不是当下，而是一个被放大后的远期概率分布。

一个值得注意的变化是，这一轮AI行情的定价逻辑，正在逐渐脱离传统基本面框架。过去投资者至少还会围绕收入、利润与增长质量做边际判断，而现在更多是在讨论“是否具备成为平台级入口的可能性”。当市场开始用这种方式定价时，资产本身就已经被重新定义为一种“带期权属性的成长标的”。

从资金行为来看，这一轮上涨更接近典型的“叙事驱动型行情”。围绕AGI、Agent以及AI原生应用的讨论不断扩散，使得AI被赋予了重构所有行业的预期。这种预期的问题在于，它往往比商业现实推进得更快，从而在短期内放大估值弹性。

在这样的环境下，传统财务分析框架的解释力确实在下降，但并没有完全失效。以智谱为例，其收入仍主要依赖企业级API调用、行业解决方案以及政企合作，整体仍是典型的B端模型公司；而MiniMax则更偏向C端多模态应用与订阅模式，但商业化仍在早期阶段，收入规模和稳定性尚未经过完整周期验证。两者的共同点在于：收入仍然偏早期，尚未形成稳定的规模化现金流结构。

与此同时，成本端的刚性约束依然非常明显。无论是大模型训练所需的算力投入，还是持续迭代所带来的研发支出，再加上对高端人才的长期依赖，都决定了这一类公司在短期内很难进入稳定盈利状态。在这种结构下，用市盈率去解释估值显然不成立，而即便是现金流折现模型，也会因为未来路径的不确定性而高度失真。

市场因此转向另一种更“非传统”的定价方式：用概率去给未来的行业格局定价。也就是说，当前价格并不是基于企业已经创造的价值，而是在交易它们成为下一代平台的可能性。这种逻辑更接近期权，而不是股票本身。

问题在于，这种定价方式本身高度依赖假设：模型是否会收敛为寡头结构？企业是否具备构建生态的能力？是否能够诞生真正意义上的AI原生应用入口？这些问题目前都没有明确答案，但价格已经在提前给出答案。

尤其是“生态能力”这一点，正在逐渐压过模型能力本身。历史经验反复证明，技术优势可以被追赶，但生态一旦形成，就会通过开发者体系、分发机制与用户习惯形成更强的路径依赖。因此，市场将这些公司类比为早期的Apple或Microsoft，并不完全是对技术的判断，而更多是对平台结构的想象。

但这种想象的另一面，是显著的脆弱性。一方面，当前市场缺乏成熟的估值锚，价格更多由资金与情绪共同决定；另一方面，大模型技术仍在快速演进，开源模型与架构创新可能随时重塑竞争格局；再叠加商业化路径尚未验证完成，使得这一阶段的定价天然不稳定。

从产业结构看，相对确定性更高的反而是基础设施与垂直应用两端。算力与云服务具有强路径依赖特征，属于“无论谁胜出都必须依赖”的底层资源；而垂直行业AI应用则更容易形成真实现金流闭环。相比之下，通用大模型公司虽然处于叙事中心，但同时也承载了最大的预期波动。

总体来看，当前AI行情已经在一定程度上提前透支了“平台胜利”的长期概率。市场定价的不是现实盈利能力，而是未来成为行业基础设施的可能性。而在技术革命的早期阶段，这种概率往往会被系统性高估，并在中期通过剧烈波动重新校准。

行业大概率将经历“狂热—出清—重构”的演进过程，最终只有少数企业能够真正建立持续竞争优势。

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