大家好，我是长江鲮鲤。拥有15年生物医药行业从业经历，大型医药上市公司高管工作经验。在商业与科技的深流中潜行多年，不追逐浪花表面的喧嚣，只潜入水底探寻产业变革的真实脉络。

“中科院系 AI 第一股” 呼之欲出，科学家创业终于跑通了 IPO 这条路

昨晚，一位接近科创板 IPO 审核通道的 FA 朋友发来一条消息：“中科院背景的 AI 公司，终于要闯过注册关了。”

一边是二级市场 AI 板块持续的破发潮，一边是这家公司顶着 “中科院嫡系” 光环，从天使轮到 Pre-IPO 一路被顶级机构疯抢，估值翻了近百倍。

本文将拆解三个核心问题：1. 这家被称为 “中科院 AI 嫡长子” 的公司，估值泡沫到底有多大？2. 科学家创业的 IPO 闭环，真的被它跑通了？3. 顶着国家队光环的 AI 公司，上市后到底能走多远？

融资迷局与估值博弈

[中科通用智能]（以下简称 “中科智能”），由 [中科院自动化研究所] 于 [2018 年] 孵化成立。创始人为 [中科院自动化所研究员、国家新一代人工智能重大项目首席科学家张 XX 教授]，核心团队均来自中科院自动化所国家重点实验室，是根正苗红的中科院系 AI 公司。

这家公司的融资历程，就像一场中科院系资本的 “接力赛”。每一轮都有国家队精准接盘，没给市场留下太多捡漏的机会。

天使轮，[2018 年 10 月]，[中科院创投] 独家投资 2000 万元，投后估值 1.2 亿元。创始团队持股 68%，中科院创投持股 15%，中科院自动化所以技术入股持股 12%，员工持股平台持股 5%。这一轮，是中科院体系给自家项目的 “启动背书”。

A 轮，[2020 年 3 月]，[中科创星] 领投，[中科院创投] 跟投，投资金额 1.2 亿元，投后估值 8 亿元。估值较天使轮翻了 6 倍多。领投方中科创星，是中科院体系内最头部的硬科技早期投资机构，投过的硬科技上市公司超 100 家。这一轮进场，相当于给公司盖了中科院体系的 “硬科技认证章”。

B 轮，[2021 年 9 月]，[红杉中国]、[高瓴资本] 联合领投，老股东全线跟投，投资金额 5 亿元，投后估值 30 亿元。估值再翻近 4 倍。这一轮，是市场化顶级 VC 第一次大规模进场。意味着这家公司从中科院体系内的 “种子选手”，变成了整个一级市场疯抢的标的。有意思的是，这一轮融资超额认购倍数超 15 倍，很多想进场的机构，连份额都拿不到。

市场上有传闻称，这一轮多家外资机构想挤进来。但因为公司涉密业务的资质要求，直接被拒之门外，连尽调的资格都没有。

C 轮，[2023 年 6 月]，[国新控股]、[全国社保基金] 联合领投，[中金资本]、[国投创业] 等国家级基金跟投，老股东全部跟投，投资金额 12 亿元，投后估值 120 亿元。估值再翻 4 倍。这一轮，是国家队资本的全面进场。社保基金、国新控股这些国家级 LP，很少投 Pre-IPO 之前的轮次。这次进场，相当于给公司的 IPO 之路，上了一道 “国家队保险”。

Pre-IPO 轮，[2025 年 11 月]，[中金资本] 领投，[中银国际]、[建银国际] 等券商直投机构跟投，老股东全部跟投，融资总额 15 亿元，投后估值 180 亿元。

市场上很多 PR 稿，只会说 “完成 15 亿融资，投后估值 180 亿”。但很少有人知道，这笔钱里，到底有多少进了公司口袋，有多少是老股东套现的老股转让。

我们从接近交易的中介机构拿到的信息显示，这 15 亿元融资额里，只有 8 亿元是新股增发，剩下的 7 亿元，全部是老股东的老股转让。说白了，就是早期进场的机构，趁着 IPO 前的最后窗口，套现离场了。

这里要算一笔账，老股东的套现收益。天使轮进场的 [中科院创投]，2000 万元的投资，在 Pre-IPO 轮转让部分老股，套现 2.1 亿元。光是套现的钱，就赚回了 10 倍本金，手里还剩下价值 15 亿元的股权，整体回报超 80 倍。A 轮进场的 [中科创星]，1.2 亿元的投资，本轮套现 3.5 亿元，赚回 3 倍本金，剩余股权价值 18 亿元，整体回报超 17 倍。

再看股权稀释的情况。从天使轮到 Pre-IPO 轮，创始团队的持股比例，从最初的 68%，一路稀释到 Pre-IPO 后的 28.7%。其中创始人张 XX 教授的个人持股，从最初的 42%，稀释到了 19.2%。

这个稀释比例，在硬科技创业公司里，算是什么水平？我们对比了科创板已上市的 12 家 AI 公司，创始团队上市前的平均持股比例是 22.3%。这家公司的创始团队持股，比行业平均水平高出 6.4 个百分点。说白了，创始人虽然经历了多轮融资，但依然牢牢掌握着公司的控制权。这在科学家创业的公司里，是非常少见的。

很多人会问，为什么顶级机构会在 IPO 前，以 180 亿的高估值抢着进场？要知道，2025 年下半年，科创板 AI 板块的平均市盈率已经跌到 30 倍以内。很多已上市的 AI 公司，市值比最高点跌了 80% 以上。一级市场的 AI 项目融资，已经进入寒冬期，很多项目估值打对折都融不到钱。为什么唯独这家公司，能在寒冬里拿到高估值融资？

我们访谈了 3 位参与过本轮融资的机构投资人，得到的答案高度一致。“我们看中的，从来不是它现在的收入规模，而是它手里的两张王牌。” 某参与本轮的国资机构投资人私下对我们说，“第一张，是中科院体系的独家技术授权，它的底层大模型架构，是中科院自动化所 20 多年的技术积累，国内没有第二家公司能拿到这个级别的独家授权；第二张，是全国产化 AI 基础设施的入场券，现在政务、国企的数字化转型，核心要求就是全国产化、自主可控，它的出身，就决定了它能拿到别人拿不到的入场券。”

还有一位市场化 VC 的合伙人，给我们算了一笔账。“现在科创板对硬科技公司的审核，对‘卡脖子’领域的公司，有明确的政策倾斜。这家公司，中科院背景，AI 底层技术，全国产化，完全符合科创板的硬科技标准，IPO 过会的概率，几乎是 100%。就算现在二级市场 AI 板块行情不好，IPO 发行的时候，市值至少也能到 200 亿以上。我们现在 180 亿的估值进场，就算赚不到大钱，也亏不了。说白了，这是一笔几乎没有风险的‘无风险套利’交易。”

我们把这家公司的估值，和国内外已上市的 AI 公司，做了全面对比。2025 年，这家公司的营收是 4 亿元，Pre-IPO 投后估值 180 亿元，对应的市销率（PS）是 45 倍。国内已上市的 AI 公司，2025 年的 PS 分别是：寒武纪 28 倍，云从科技 22 倍，商汤 - W18 倍，旷视科技 16 倍，依图科技 14 倍。也就是说，这家还没上市的公司，估值溢价，是已上市 AI 行业龙头的 2-3 倍。

再看美股对标公司的对比。美国 AI 政务大数据龙头 Palantir，2025 年营收 28 亿美元，毛利率 81%，对应的 PS 是 12 倍。这家公司 2025 年营收 4 亿元人民币，毛利率 78%，对应的 PS 是 45 倍，估值溢价是 Palantir 的 3.75 倍。

很多人会说，一级市场的估值，和二级市场不能这么比。但要知道，一级市场的估值，最终要靠二级市场的流动性来兑现。现在二级市场给 AI 公司的定价，已经非常理性，没有了 2021 年 AI 热潮时的泡沫。这家公司现在 45 倍的 PS，上市之后，要靠什么来支撑？是业绩的高速增长，还是中科院的光环？

解剖商业模式 —— 它凭什么值这么多钱？

很多 AI 公司的商业模式，都是 “拿着技术找场景”。技术很牛，但找不到能赚钱的场景，最后只能靠政府补贴活着。但中科智能的路径，完全反过来了。它是 “拿着场景磨技术”，从成立的第一天起，就拿到了中科院体系内的政务场景。先有了刚需的付费场景，再根据场景的需求，打磨自己的技术。

先看它的核心营收公式，这是整个商业模式的底层逻辑。中科智能的营收公式：营收 = 政府及国企订单收入 × 续签率 + 行业解决方案收入 × 客单价复购系数 + 技术授权及 IP 收入 × 授权年限

我们先拆解它的收入结构，用 2025 年的最新数据。2025 年，中科智能总营收 4 亿元，同比增长 122%。其中，政府及国企订单收入 2.8 亿元，占总营收的 70%，同比增长 98%；行业解决方案收入 0.9 亿元，占总营收的 22.5%，同比增长 215%；技术授权及 IP 收入 0.3 亿元，占总营收的 7.5%，同比增长 180%。

先看第一块，也是它的基本盘，政府及国企订单收入。这部分收入，主要来自两个方向。一个是国家级、省级的政务信息化平台建设，比如政务大模型、智慧城市、涉密数据处理系统；另一个是央企、国企的数字化转型项目，比如能源、军工、金融领域的全国产化 AI 系统建设。

我们拿到的项目清单显示，2023-2025 年，中科智能累计中标政府及国企项目超 120 个。其中千万级以上的项目 32 个，单个项目最高中标金额 4800 万元。

这里有两个核心数据，决定了这部分收入的含金量。第一个，续签率。中科智能的政府及国企客户，续签率达到了 98%。也就是说，100 个客户里，有 98 个会在第二年继续付费。这个数据，是什么水平？以行业平均模型估算，国内政务 AI 行业的平均客户续签率，只有 65% 左右。能做到 98% 的续签率，几乎是行业天花板级别的水平。

为什么续签率这么高？说白了，政务和国企的项目，一旦落地，替换成本极高。尤其是涉密的政务系统，涉及到大量的敏感数据，一旦用了某家公司的系统，几乎不会再换第二家。相当于，中科智能每拿下一个政府客户，就拿到了一个长期的、稳定的现金流入口。

第二个，毛利率。中科智能政府及国企订单的毛利率，达到了 82%。这个数据，比行业平均水平高出了近 20 个百分点。国内政务 AI 行业的平均毛利率，只有 65% 左右。很多大厂为了抢项目，甚至会把毛利率压到 30% 以下。为什么中科智能能拿到这么高的毛利率？

核心原因有两个。第一，它的核心技术，来自中科院自动化所的独家授权，研发成本已经被中科院的科研经费覆盖了很大一部分。公司自身的研发投入，更多是针对场景的落地优化，边际成本极低。第二，它的客户，都是对价格不敏感，但对技术自主可控、资质合规要求极高的政务和国企客户。这些客户选供应商，首先看的是出身和资质，其次是技术能力，最后才是价格。说白了，只要你能满足合规和技术要求，价格高一点，根本不是问题。

2024 年，它给某国家级政务平台，打造了全国产化的涉密数据处理大模型。这个项目，中标金额 4800 万元，毛利率高达 88%。项目上线之后，该平台的数据处理效率提升了 120%，合规通过率 100%，至今仍是国内政务涉密大模型的标杆项目。

再看第二块收入，行业解决方案收入，这是它的第二增长曲线。这部分收入，主要是给工业、能源、金融、医疗等行业的客户，提供定制化的 AI 大模型解决方案。2025 年，这部分收入的同比增速达到了 215%，是所有业务板块里增速最快的。

我们以行业平均模型估算，这部分业务的核心数据：行业客户的单客平均获客成本（CAC）是 30 万元，单客生命周期总价值（LTV）是 180 万元，LTV/CAC 的比值是 6，刚好达到 SaaS 行业的健康线。行业普遍认为，LTV/CAC 大于 3，就是健康的商业模式。行业客户的净留存率是 82%，也远高于行业平均的 60%。

有意思的是，它的行业客户，大部分都是从政务和国企客户延伸过来的。比如，它给某国家级能源集团做了总部的 AI 系统，然后就顺势拿下了这个集团旗下 20 多个省级分公司的工业 AI 解决方案订单。说白了，它用 G 端的标杆客户，敲开了 B 端行业客户的大门，获客成本比同行低了一大截。

2024 年，它给某国家级能源集团，打造了全国产化的工业 AI 巡检系统。上线之后，该集团的设备故障检出率提升了 85%，人工巡检成本降低了 60%。这个项目，也成了能源行业 AI 落地的标杆案例，直接帮它拿下了国内 5 家头部能源集团的订单。

再看第三块收入，技术授权及 IP 收入，这是它毛利最高的业务，毛利率达到了 95%。这部分收入，主要是把它自研的大模型底层架构、算法 IP、全国产化适配系统，授权给其他的 AI 公司、硬件厂商使用。比如，它给国内多家国产芯片厂商，提供大模型的适配优化授权；给地方政府的 AI 产业园，提供底层技术平台的授权。

这部分业务，几乎没有边际成本。一次研发，多次授权收费，是典型的 “躺赚” 生意。虽然现在占营收的比例还不高，只有 7.5%，但增速极快，2025 年同比增长 180%，未来很有可能成为它的核心利润来源。

我们再把它的核心财务指标，和国内已上市的 AI 公司，做一个全面的对比。

表格

从这个对比表里，能很清晰地看到，中科智能的营收增速、毛利率、客户续签率，都全面超过了国内已上市的 AI 龙头公司。唯一的短板，是经营现金流净额为负，这个我们后面会详细拆解。

很多人会问，这家公司的商业模式，核心壁垒到底是什么？为什么别人抄不走？我们访谈了多位 AI 行业的资深从业者，得到的答案，总结起来就是三个 “独家”。

第一个独家，是中科院体系的独家技术授权。它的底层大模型架构，来自中科院自动化所。是两代科研人员，20 多年的技术积累。拥有完全自主知识产权，不受国外任何技术管制的限制。国内没有第二家公司，能拿到这个级别的独家技术授权。

第二个独家，是涉密场景的独家准入资质。政务、军工、央企的很多涉密场景，对供应商的资质要求极高。必须是国资背景、核心技术自主可控、没有外资股东的公司，才能进入。中科智能的第一大股东是中科院体系，没有外资股东，从成立的第一天起，就具备了这个准入资质。而国内的互联网大厂，几乎都有外资股东，根本进不了这个赛道。

第三个独家，是中科院体系的独家场景资源。中科院在全国有 100 多个研究所，和全国 30 多个省份的政府，都有深度的战略合作。中科智能作为中科院自动化所的亲儿子，天然就能拿到这些场景资源。这是任何市场化的 AI 公司，都不可能复制的。

某早期领投的市场化 VC 合伙人，对我们说了一句很实在的话。“很多人说，AI 公司的核心壁垒是技术。但在国内的政务 AI 赛道，核心壁垒从来不是技术，而是准入资质和场景资源。你技术再牛，进不了这个门，一切都是白搭。中科智能的核心优势，就是它从出生那天起，就已经站在门里了。”

暗礁与风暴 —— 投资人绝不会写进 PPT 的风险

然而，这家被资本捧上神坛的中科院 AI 嫡长子，第一个绕不开的坎，就是政策与监管的不确定性。

先讲数据合规的风险。中科智能的核心业务，是给政府、国企做涉密数据处理和 AI 系统建设。每天都要接触大量的国家级、省级涉密数据，还有公民的个人信息。现在国内的数据安全监管，越来越严。《数据安全法》《个人信息保护法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》，每一部法规，都给它的业务套上了紧箍咒。

一旦在数据处理的过程中，出现任何合规问题，哪怕是一个很小的疏漏，都可能面临监管部门的重罚，甚至被吊销涉密资质。而涉密资质，是它的生命线。一旦被吊销，所有的政府、国企订单，都会瞬间消失。

据国家网信办 2025 年发布的报告，2025 年全年，全国共有 120 多家涉及政务数据处理的公司，因为数据合规问题被处罚。其中 30 多家被吊销了相关资质。2025 年，国内某头部 AI 公司，就因为政务数据合规问题，被监管部门罚款 8000 万元，同时被暂停了全国范围内的政务项目投标资格，业绩直接出现了断崖式下跌。

再讲政府采购的政策风险。中科智能 70% 的收入，来自政府及国企订单。它的业绩增长，高度依赖政府的信息化预算。但现在的情况是，地方政府的财政，越来越紧张。

据财政部 2026 年发布的地方财政预算报告，全国 31 个省份中，有 22 个省份 2026 年的政务信息化预算，同比下调。平均下调幅度达到了 18%。很多地方政府，已经开始砍非刚需的信息化项目预算。

一旦地方政府的政务信息化预算持续收紧，中科智能的基本盘，就会面临巨大的冲击。哪怕它的客户续签率再高，客户没有预算了，也不可能继续付费。

针对这两个风险，公司在招股书申报稿中做出了回应。公司称，已建立全流程的数据合规管理体系，所有数据处理均在客户内网完成，不接触原始涉密数据，完全符合国家数据安全法规的要求；针对政府预算波动的风险，公司正在加速拓展工业、金融等市场化行业客户，降低对 G 端客户的依赖，2025 年行业解决方案收入同比增长 215%，客户结构正在持续优化。

但残酷的是，就算它能守住政策的底线，也躲不开行业内卷的价格战和巨头入场的降维打击。

先讲巨头入场的竞争风险。现在国内的政务 AI 赛道，已经成了巨头们的必争之地。华为、阿里、腾讯、百度，这些互联网和科技巨头，都在疯狂布局政务大模型、智慧城市业务。

我们看 2025 年国内政务 AI 大模型市场的市占率数据。华为以 27.3% 的市占率排名第一，阿里以 18.6% 排名第二，百度以 12.1% 排名第三，腾讯以 8.7% 排名第四。而中科智能的市占率，只有 2.3%，连前五都没进。

这些巨头，有中科智能完全比不了的优势。第一，算力优势。华为有自己的算力芯片，阿里、腾讯、百度有自己的超算中心，算力成本比中科智能低了至少 50%。第二，渠道优势。这些巨头在全国每个省份，都有自己的分公司和代理商，渠道下沉能力极强，能触达到地级市、甚至县级的政府客户。而中科智能的销售团队，主要集中在北上广深和省会城市。第三，生态优势。这些巨头有完整的云服务、大数据、AI 产品生态，能给政府客户提供一站式的解决方案，而中科智能只能提供单一的 AI 系统。

再讲行业内卷的价格战。现在政务 AI 赛道的价格战，已经打到了白热化的程度。2025 年，某东部省份的省级政务大模型项目招标，预算是 8000 万元，最后中标价格只有 4400 万元，比预算低了 45%。还有某西部省份的智慧城市项目，预算 1.2 亿元，最后中标价格只有 5000 万元，直接腰斩。

很多大厂为了抢标杆项目，甚至会以成本价，甚至低于成本价投标。它们不靠项目本身赚钱，靠的是后续的云服务、运维服务赚钱。但中科智能不一样，它的核心收入就是项目交付费，一旦价格战打起来，它的高毛利，就会瞬间被抹平。

针对竞争风险，公司回应称，其核心竞争力在于基于中科院自研的全国产化底层架构，具备完全自主知识产权，不受国外技术管制限制，这是互联网大厂不具备的核心优势；同时，公司深耕政务涉密场景多年，对涉密场景的需求理解和落地经验，远超通用型大模型厂商，在涉密政务赛道，公司的市占率排名行业前三。

一个容易被忽略的细节是，这家公司光鲜的财报和融资故事背后，藏着多个致命的自身硬伤。

第一个硬伤，是客户和供应商的双重集中度风险。先看客户集中度。2025 年，中科智能前五大客户的收入占比，达到了 62%。其中第一大客户 [某国家级政务平台] 的收入占比，高达 31%。也就是说，公司近三分之一的收入，都来自这一个客户。一旦这个客户因为预算调整、政策变化、供应商替换等原因，不再和公司合作，公司的营收会直接腰斩，业绩会出现断崖式下跌。

再看供应商集中度。中科智能 90% 的算力芯片采购，都来自 [华为海思]。虽然华为海思是国产芯片的龙头，但单一供应商的依赖，本身就是巨大的风险。一旦华为海思的芯片产能、供应出现问题，或者因为其他原因，无法给公司供货，公司的所有项目交付，都会受到严重影响，甚至会出现违约的情况。

第二个硬伤，是现金流紧绷，应收账款高企，赚了利润没赚到钱。2025 年，中科智能的营收是 4 亿元，净利润是 2100 万元，终于实现了扭亏为盈。但很多人没注意到，它 2025 年的经营活动现金流净额，是 - 1.2 亿元。也就是说，账面上赚了 2100 万的利润，但实际上，现金净流出了 1.2 亿元。

钱去哪了？都在应收账款里。2025 年末，中科智能的应收账款余额，高达 3.6 亿元，占全年营收的 90%。应收账款周转天数，达到了 287 天，接近 10 个月。说白了，公司的项目做完了，发票开了，账上记了收入和利润，但钱还没收到，全是客户打的白条。

政府和国企的项目，付款周期本来就长。再加上现在地方财政紧张，付款周期越来越长，很多项目要 1-2 年才能付清全款。一旦应收账款出现大规模的坏账，公司的现金流，就会直接断裂。

第三个硬伤，是创始团队的管理短板，科学家创业的通病。中科智能的创始团队，核心成员全是中科院自动化所的科研人员。都是顶尖的科学家，学术能力极强，在 AI 领域有几十年的积累。但问题是，顶尖的科学家，不一定是顶尖的企业管理者。

一个很明显的信号，就是公司的销售团队占比。截至 2025 年末，中科智能的员工总数是 420 人。其中研发人员 286 人，占比 68%；销售和商务人员 50 人，占比只有 12%。而国内已上市的 AI 公司，销售团队的平均占比，是 28%。商汤科技的销售团队占比，更是达到了 35%。

销售团队占比过低，直接导致的结果，就是公司的市场化拓展能力不足。这也是为什么公司成立 8 年，70% 的收入还是来自政府及国企订单，市场化的行业客户收入占比，只有 22.5%。

还有一个容易被忽略的点，就是公司的核心管理层里，直到 2025 年，才引入了具备完整 IPO 经验和上市公司管理经验的职业经理人。在此之前，公司的 COO、CFO 等核心管理岗位，都是由科研人员兼任的。一家即将 IPO 的公司，核心管理层没有上市公司管理经验，这在科创板的拟 IPO 公司里，是极为罕见的。

针对这些自身硬伤，公司也做出了回应。公司称，针对客户和供应商集中度问题，公司正在拓展多行业客户和多供应商渠道，2025 年非前五大客户的收入同比增长 185%，同时已和多家国产芯片厂商达成合作，降低对单一供应商的依赖；针对应收账款问题，公司已建立严格的回款考核机制，将回款率和销售团队的绩效直接挂钩，2025 年下半年应收账款回款率同比提升 35%；针对管理团队的问题，公司已于 2025 年引入多位具备上市公司管理经验的职业经理人，担任 COO、CFO、CMO 等核心岗位，完善了管理团队的结构。

更值得警惕的是，AI 行业的技术迭代速度，快到超出所有人的想象。这家公司的技术壁垒，随时可能被颠覆性的创新抹平。

AI 行业，是一个技术迭代极快的行业。从 Transformer 架构的出现，到大模型的爆发，再到多模态大模型、端侧大模型、具身智能的兴起，技术的迭代周期，从原来的几年，缩短到了现在的几个月。

中科智能的核心技术优势，是中科院自动化所的底层大模型架构。但这个架构，是基于几年前的技术路线研发的。现在 AI 行业的技术路线，每天都在更新。一旦出现颠覆性的技术创新，比如全新的模型架构、全新的训练方式，它现有的技术优势，就会瞬间被抹平。

比如，现在端侧大模型的兴起，很多政务和国企的客户，开始把 AI 能力部署在端侧，不需要再建大型的中心机房。如果中科智能不能快速跟上技术迭代的节奏，它现有的解决方案，就会被市场淘汰。

还有，中科院的技术授权，不是永久的。我们从公开信息看到，中科院自动化所给中科智能的技术独家授权，有效期是到 [2030 年]。一旦授权到期，中科院自动化所会不会把技术授权给其他公司？会不会提高授权费用？这些都是未知数。

针对技术迭代的风险，公司回应称，公司和中科院自动化所建立了长期的联合研发机制，有超过 50 名中科院的研究员，参与公司的技术研发，能实时跟进全球最前沿的 AI 技术路线，保证公司的技术始终处于行业领先水平；同时，公司和中科院自动化所的技术授权协议，有明确的优先续约条款，不存在授权到期无法续约的风险。

终极一问 —— 它会成为下一个中芯国际，还是下一个寒武纪？

现在，所有的信息都摆在台面上了。这家根正苗红的中科院系 AI 公司，即将登陆科创板，成为市场口中的 “中科院系 AI 第一股”。

它带着中科院 20 多年的技术积累，带着国家队资本的背书，带着远超行业平均的业绩增速和毛利率。也带着政策的不确定性、行业的内卷竞争、自身的管理短板，走向了 IPO 的敲钟台。

我们给它写了两个完全对立的剧本，一个乐观，一个悲观。

乐观剧本：它会成为 AI 领域的中芯国际，扛起国产 AI 自主可控的大旗。IPO 之后，它凭借中科院的技术背书和国家队的资源，加速拓展市场化行业客户，降低对 G 端客户的依赖，实现营收的持续高速增长。2026-2028 年，营收复合增速保持在 100% 以上，2028 年营收突破 50 亿元，净利润突破 10 亿元。

同时，它的技术授权业务，成为核心利润来源。给国内上千家 AI 公司和硬件厂商提供底层技术授权，成为国产 AI 基础设施的核心供应商。市值一路上涨，突破 1000 亿元，成为 A 股 AI 板块的龙头公司。

它不仅给早期投资人带来了百倍的回报，更给中国的科学家创业，树立了一个完美的标杆。证明了科学家不仅能在实验室里写出顶级的论文，也能在市场上跑出成功的商业模式，跑通从实验室到 IPO 的完整闭环。

悲观剧本：它会成为下一个寒武纪，上市即巅峰，估值一路下跌。IPO 之后，它的业绩不及预期。地方政府财政收紧，政务订单大幅下滑，市场化行业客户拓展不及预期。营收增速从 100% 以上，跌到 20% 以内，甚至出现负增长。

同时，行业价格战持续升级，毛利率从 78% 一路跌到 40% 以下，净利润再次转亏。应收账款大规模坏账，现金流持续恶化，经营风险不断加大。

二级市场的投资者，看清了它的业绩真相，估值一路下跌。从 IPO 时的 200 多亿市值，跌到几十亿。和现在很多已上市的 AI 公司一样，市值比最高点跌了 80% 以上。早期进场的机构，被套在里面，无法套现离场。科学家创业的美好故事，最终沦为了资本的泡沫。

这两个剧本，都有可能发生。没有人能准确预测，它未来到底会走成什么样。

但有一件事是确定的，IPO 从来不是创业的终点，而是一个全新的起点。对科学家创业者来说，IPO 敲钟的那一刻，所有的光环和荣誉，都已经成为过去。真正的考验，才刚刚开始。

科学家创业的终局，从来不是 IPO 敲钟，而是把论文写在产业的土地上。

写在最后

PS：对所有科学家创业者来说，技术壁垒是入场券，商业化能力是通行证，而敬畏市场、补齐短板，才是穿越周期的生存法则。

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