近年来，人工智能领域持续吸引资本关注，成为投资市场中的热门赛道。数据显示，截至2025年三季度，已有764家AI企业获得风险投资，交易金额达830亿元，创下近五年新高。尽管市场可投领域有限，但资金仍集中涌向AI方向，形成独特的热度聚集现象。这种趋势不仅体现在一级市场，二级市场的IPO动态同样印证了AI的资本吸引力——自2023年下半年以来，港交所已有25家AI相关企业上市，仅2025年上半年就有5家企业成功登陆资本市场。
资本的流向往往反映市场对行业趋势的判断。与2024年资本热衷AIGC赛道不同，2025年AI领域的投资逻辑发生显著变化。据统计，前三个季度AI通用应用和行业应用赛道交易事件占比近半，其中行业应用赛道以150亿元融资额成为资金最集中的领域。同期AIGC赛道交易金额同比下降64%，从308亿元锐减至111亿元。这种调整并非资本撤离，而是转向更具落地潜力的方向——AI通用应用、行业应用及基础技术领域的融资分别增长216%、36.8%和153.74%。获得亿元级融资的企业多聚焦于医疗、物流、自动驾驶等具体场景，显示出资本对"技术可落地性"的重视。
二级市场的上市企业特征进一步印证这一趋势。2025年成功上市的五家AI企业覆盖仓储物流、解决方案、无人矿卡等领域，虽被归类为基础层或技术层，但均具备稳定盈利能力。例如极智嘉通过仓储机器人实现商业模式闭环，2025年收入同比增长31%至10.25亿元；云知声山海大模型收入近亿元，同比激增457%。这些企业的共同特点是AI属性并不纯粹——多数并非原生AI公司，而是通过技术赋能原有业务实现跃迁。明略科技以政企数字化为主业，滴普科技根基在数据分析，二级市场赢家往往是深耕行业后借助AI升级的传统企业。
技术落地层面，AI发展呈现明显的分层特征。界面层改造因"低风险、高频率"特点最先实现商业化，如编程开发场景中AI助手可提升开发者效率26%。但MIT实验显示，对资深开发者而言，AI对生产力的提升幅度降至8%-13%，某些场景甚至延长开发时间19%。这解释了为何主打界面层应用的初创企业难以持续扩大营收——技术门槛低导致同质化竞争严重，服务可替代性强。资本因此转向流程层改造，医疗行业成为典型样本：医学影像AI商业化率达90%，英矽智能将抗体研发周期压缩10倍并获得超15亿美元授权合作；BD公司通过预测性分析优化库存管理，将预测准确率提升20%；森亿智能的智慧医院方案使医生文书时间缩短50%。这些案例的共性在于AI深度嵌入业务流程，成为系统决策变量而非单纯工具。
流程层改造面临双重挑战：数据层面需要统一清洗不同系统的分散数据，组织层面则需管理层向算法放权。医疗场景凸显这种复杂性——数据偏差、解释性不足、伦理责任模糊等问题，使AI目前主要承担质控、影像判读等辅助角色，距离独立诊断仍有差距。尽管如此，这仍是当前最易兑现商业价值的领域。自动驾驶、具身智能等业务逻辑重塑层虽代表未来方向，但要求高质量数据、巨额算力及长期工程验证，目前多数企业仍处于实验室或局部试点阶段。
IPO预备军的数据印证着行业发展趋势。截至2025年7月24日，港交所48家拟上市AI企业中，11家为A+H双重上市，占比22.92%。这些企业普遍具备技术成熟、商业化路径清晰、国际化布局完善等特点。成功案例显示，落地路径需"以点带面"——云知声从病历质控切入医疗AI，极智嘉通过仓储机器人拓展物流场景，均遵循"场景突破-平台沉淀"的扩张逻辑。技术策略上，这些企业普遍避开与通用大模型正面竞争，转而采取垂直化专精策略。云知声自研"云知大脑"大模型平台与语音芯片，滴普科技打造FastData与FastAGI双平台，明略构建从分析到决策的全链路系统，极智嘉则形成软硬件一体化全栈方案。这些自主平台既构建技术壁垒，又降低项目交付成本，成为企业规模化发展的关键。
据IDC预测，中国AI解决方案市场未来五年将保持50%以上年增速，2030年规模有望突破万亿元。在这场竞争中，掌握独特场景数据与行业know-how的企业将更具优势。当前48家拟上市AI企业中，既有深耕医疗、物流等垂直领域的技术派，也有布局基础层、技术层的平台型选手。随着双重上市企业数量增加，AI领域的资本竞争将进入新阶段，技术落地能力与商业化节奏掌控成为决定企业能否脱颖而出的核心要素。
