美股开启疯狂扫货,市场将如何催化
9月伊始,AI产业侧不可谓不热闹——Anthropic、Google、Meta、OpenAI轮番上新,模型能力从“回答问题”向“完成整项工作”跃迁。短短几天,几家全球AI头部公司又把竞争往前推了一步。
这一次,值得留意的是AI能连续做更多事了。它更会推理,也更会使用工具,开始把多个步骤连成一项完整的工作。这些进步,让“离AGI又近了一步”的期待有了更具体的依据。人们所期待的AGI,是能够在广泛领域达到人类水平的通用人工智能。
这可能成为资本市场下一轮AI行情的催化剂。
虽然本周前几日,受美国加息预期影响, AI的密集进展在资本市场上仿佛被按下了静音键。但到了周五,就业数据把加息概率往回推,Astra的发布效应撞进市场情绪,风险偏好回暖,资金从存储一路买到光模块、Neocloud和发电厂。
美股资金开启疯狂扫货,而接下来,面向港股和A股,一个值得提前思考的判断是:下一阶段表现最强的方向,未必还是硬件。能够把模型能力用在专业工作中,并逐步形成收入的公司,有可能获得更多关注。
从一个回答,到一整项工作
用过AI的人,对“问一句、答一句”都很熟悉。但真正做一项研究,远没有这么简单。资料要找,数据要处理,分析中发现疑点,还得回头核对。前面的判断出了问题,后面几步可能都要重来。
“长程任务”听起来有些技术味,说的其实就是AI能不能把这样一件事接下来:围绕同一个目标,拆步骤、用工具、检查结果,最后交回一份成果。能把工作接下来,才有可能真正替专业团队省下时间。
OpenAI公布的计算机操作测试中,Astra的得分从上一代Sol的65.7%升至72.6%;延迟模拟中的任务耗时,从约75分钟降到40分钟,缩短约47%。能力和效率同时改善,是这组数据传递出的信号。对客户来说,付费的理由也在这里。少一些重复操作,快一些完成分析,把更多时间留给关键判断——这些都是专业团队用得上的改变。AI能够承担的工作越多,它在客户预算里就越可能有一个稳定的位置。
医学与科研,专业积累更重要
医学与科研中,有许多难做、又必须做好的工作。医生要在影像中找到细微异常,研究者要从数据中找出线索,再一步步验证。每一步,都有专业判断在里面。
模型变强,为这些工作打开了空间。但把一套CT、一张病理全切片或一组染色体图像交给AI,各有各的难处。哪些细节重要,什么样的标注可用,结果怎样才算可靠,都需要专业经验。
垂直大模型的门槛,就落在这些细节上。数据要准备好,专家要参与,训练出来的结果还要经过评测和复核。把这些环节做扎实,模型才有可能进入医生和科研人员的日常工作。
因此,通用模型的升级,也在为专业领域打开机会。哪些企业既懂模型,又熟悉行业里的判断标准和工作习惯,哪些企业就更有条件把新能力用起来。挑选垂直大模型公司,可以先从这些积累看起。
科研拓展上限,临床提升基线
专业模型的长期价值,还在于能否把科研与临床连成一个不断增强的循环。一边支持专家探索新问题,一边把成熟能力带进日常诊疗,两类项目都能为模型带来新的积累。
以医疗影像领域的德适(02526.HK)为例,医生与科学家依托iMedImage基座,在iMedLoop平台上共同孵化专业模型。每个项目既可能是拓展能力上限的科学探索,也可能是提升诊疗基线的临床应用。
连接这两端的,是项目产生的专有数据和专家知识。依托可信数据空间机制,在原始数据不出域、“可用不可见”的授权规则下,项目沉淀的专有影像数据、专家诊疗经验,可用于基座模型迭代优化。
基座变得更强,又能帮助医生与科学家开展更深的研究、开发更好的临床模型。新的探索和应用,再带来更丰富的数据与知识。这就形成了“专家共创—数据沉淀—基座增强—更深探索”的数据飞轮。
项目的价值因此不只在当次收入。留下的数据和专家知识,还可以用来改进基座,提高后续模型的开发效率。随着飞轮持续运转,这些积累会沉淀为工业化生产AI模型、支持科研探索的核心能力,逐步加深技术与数据壁垒,并支持收入增长。
把产业判断,落到经营数据上
讨论一个模型平台的商业进展,收入结构是很直接的切入点。按德适中报披露,2026年上半年,模型服务收入约9450万元,同比增长101.1%,占总收入86.9%。换句话说,公司每100元收入中,约有87元来自模型服务。
这类数据回答了一个具体问题:模型相关业务在公司现有生意中究竟占多大分量。德适的模型服务已经成为收入主体,交付方式包括云端服务、授权和本地化交付,能够与其医疗影像大模型的技术方向对应起来。
截至6月末,公司累计开展158个专业模型项目,与99家医院合作,其中65家为三甲医院,覆盖43个器官或应用部位、61个疾病方向。这些是研发及项目协作口径,体现了公司接触专业需求、开发和验证模型的范围。
产品端,AI AutoVision于2026年5月取得第三类医疗器械注册证,是相关模型能力转化为特定辅助诊断产品的一个实例。模型服务和医疗产品,展现的是专业能力走向商业应用的不同路径。
收入增长之后,估值该怎样看
有了商业收入,市场便会进一步追问:增长能走多快,专业积累又应该对应怎样的估值。
开源证券在8月24日发布的首次覆盖报告中,给予德适“买入”评级,预计2026—2028年营业收入持续高速增长,2027、2028年增速仍分别约为89%和85%。以研报采用的8月21日收盘价计算,三年的预测市销率如下。市销率,也就是市值与年度营业收入的比值。
开源证券首次覆盖预测
智谱、MiniMax等通用模型公司进入资本市场,也为专业模型的定价提供了讨论参照。对于垂直模型,更值得看的是专业数据是否稀缺、专家知识能否积累,以及数据飞轮能否持续强化基座。这些条件越扎实,商业化路径越清楚,讨论估值溢价就越有依据。
若以100倍预测市销率作为一个较积极的估值情景,套用开源证券对2026年、2027年的收入预测,对应市值分别为490亿元、930亿元人民币。按1元人民币约1.16港元折算,约为570亿、1080亿港元。
在这一情景下,第一只市值过千亿港元的垂直大模型公司或将很快出现。
再往前看一步
新模型发布,让市场看见智能还能走多远。对投资者来说,接下来值得跟踪的,是这些能力如何进入专业工作,又如何通过数据与知识的积累不断增强。
对于港股和A股的投资者,这提供了一条更具体的观察路径:先看AI能解决什么专业问题,再看项目能留下什么数据与知识,最后看这些积累怎样反映在收入增长和估值上。