范式智能：收入增长 35.6% 至 71.35 亿元，毛利率降至 34.8%，经营性现金流连续第六年为负

研究简报中那张有争议的二手来源分部表应当弃用。2025 年上半年集团官方收入为 26.26 亿元，因此一份合计超过 40 亿元的所谓中期拆分无法描述那六个月。基于公告文件的 2025 财年拆分是明确的：AI 平台收入 65.52 亿元，API 收入 7990 万元，智能体 AI 收入 5.032 亿元。三者的增速分别为 32.0%、129.2% 和 93.2%。

历史平台数据序列同样需要小心处理。按 2024 财年的旧口径，先知 AI 平台收入 36.76 亿元，增长 46.7%，占集团收入的 69.9%。按新的三引擎口径，更宽口径的“AI 平台”类别 2024 财年可比数被重述为 49.65 亿元，占收入的 94.4%。平台占比表面上的跳升包含了一次重大的分类变更，它并不能证明底层结构在一年之内从 69.9% 移动到了 90% 以上。

市场正在交易三条彼此关联的叙事。第一条是盈利拐点：范式智能预计 2026 年上半年归母利润为 9000 万至 1.3 亿元，2025 年上半年则为亏损。第二条是 AI 用量拐点：第 1 季度令牌（token）调用量接近上年同期水平的六倍，可部署算力资源增长超过 200%，智能体 AI 在手订单较 2025 年底高出 99%。第三条是资本市场拐点：范式智能正在筹备深圳创业板上市，这可能带来 A 股估值参照和计划中的 38 亿元新增资本。

每条叙事都附带一个限定条件。上半年盈利预告称，其它收入大幅增加是因为投资项目的公允价值收益。令牌 / API 业务只占 2025 财年收入的 1.1%。A 股发行的基础发行规模可能为 6200 万至 1.861 亿股，另有 15% 的潜在超额配售；而在此之前，2026 年 4 月的 H 股配售已经使股本扩大了 7.5%。

盈利质量是近期具有决定意义的问题。2025 财年 IFRS 经营亏损为 1.335 亿元。该经营亏损已经是扣除 9620 万元其它收入之后的结果。再计入 1740 万元权益法投资收益和 7630 万元净财务收入，税前亏损为 3980 万元。政府补助和税收返还几乎占了 2025 财年其它收入的全部。公司在加回 4410 万元股份支付之后，才录得 630 万元的调整后净利润；IFRS 净亏损仍为 3780 万元。

现金转化更弱。2025 年经营性现金流净流出 6.81 亿元，此前 2024 年为 6.22 亿元、2023 年为 9.99 亿元。购置物业及设备的支出从 2760 万元增加到 2025 年的 2.669 亿元。一家报出接近盈亏平衡的调整后利润、却在资本开支之后消耗掉接近 10 亿元现金的企业，按所有者收益口径尚未盈利。

资产负债表为改善提供了时间。2025 年 12 月末，现金及现金等价物为 19.97 亿元，流动现金资源合计约 37.74 亿元，借款仅 2.02 亿元，资产负债率为 2.7%。2026 年 4 月的配售随后带来约 15.56 亿港元的净募集资金。

应收账款仍是一个警示信号，而不是流动性危机。2025 年应收账款净额从 30.86 亿元降至 23.41 亿元，测算的平均应收账款周转天数从约 175 天降至 139 天。但在总余额下降的同时，逾期一年以上的应收账款总额却从 4.36 亿元升至 9.14 亿元，占应收账款总额（26.34 亿元）的比重也从 12.9% 升至 34.7%。同一年内，信用损失拨备从 2.00 亿元下调至 1740 万元。这种账龄恶化值得重视，因为合同信用期一般规定为不超过 90 天。

核心多头论点认为，规模终于把十年的研发和企业客户关系转化成了利润。收入快速复合增长；销售和管理费用已被削减。API 与智能体 AI 的增长远快于核心业务，而国产算力的要求有利于一个独立的编排层。A 股上市能够在不压迫资产负债表的前提下为产品开发融资，并让公司接触到更深厚的境内股东基础。

核心空头论点认为，公司是靠捆绑更多硬件、算力和外包交付来做大收入，与此同时其类软件的毛利率和现金经济性在恶化。客户集中度、时点确认和账龄延长的应收账款削弱了可见度。首个报出盈利的半年度，可能在相当程度上依赖投资重估，而不是经常性经营利润。开放权重模型和超大规模云厂商还可能把基础模型层商品化，其速度快于范式智能建立高毛利 API 收入的速度。

7 月盈利预告之后的股价反应体现了这种分歧。股价 7 月 22 日高开，但收于 28.40 港元，当日下跌 2.0%。到 7 月 31 日已回升至 29.28 港元。该价格较 55.60 港元的 IPO 价低约 47%，较 2026 年 4 月 40.36 港元的配售价低 27%。过去 52 周 23.70 至 70.00 港元的区间显示，这只股票在很大程度上跟随 AI 热情、融资和盈利预期交易，而不是跟随一个稳定的盈利基础。

范式智能的定性画像是一家处于转型之中的公司。它已经越过了没有收入的投机性 AI 故事阶段：收入超过 70 亿元，客户关系真实存在，亏损已大幅收窄。它还没有跨入高质量的复利式增长，因为经常性收入、分部利润率、续约经济性和正的自由现金流仍未得到证明。

纵向沿革、财务复盘与股价叙事

范式智能创立于 2014 年 9 月，起步时是一家围绕企业决策类 AI 的科技创业公司。创始人戴文渊曾在百度从事机器学习研究，并担任华为诺亚方舟实验室首席科学家。他最初要解决的问题，是让缺乏大规模数据科学家团队的企业也能用上机器学习，尤其用在风控、营销、反欺诈和运营决策上。起点并不是对话式 AI。公司在深圳注册成立，后将注册地迁至北京，并于 2021 年改制为股份有限公司。

早期的产品思路是：企业 AI 应当通过一套运行平台实现工业化，而不是每个场景都重做一遍。先知（Sage）平台把模型开发、特征工程、自动化机器学习和生产管理打包进同一个环境。金融机构自然成了早期客户，因为它们拥有大量结构化数据、决策结果可度量，改进审批、反欺诈和营销模型也有明确的经济回报。

第一阶段是 2014 年到 2018 年前后的产品验证期。当时中国大型企业正开始从传统商业智能规则转向预测模型，公司在决策型机器学习上建立起可信度。创始团队的科研背景为其技术合法性背书，风险投资则让公司得以在收入到来之前先行投入。这一阶段留下的长期资产，是在强监管、数据敏感的机构内部积累起来的部署经验。

第二阶段是 2019 年到 2022 年，以现金换规模。范式智能从平台授权扩展到应用开发、打包解决方案和大量实施交付，收入增速加快。但外部技术服务支出、研发投入和客户的长账期，让经营性现金流始终为负：2020 年经营性现金流出约 4.53 亿元，2021 年约 7.7 亿元，2022 年约 7.8 亿元。随着企业和公共部门业务扩张，应收账款周转天数从 2020 年的 86 天升至 2022 年的 134 天。

这段时期造成了公司今天的模糊之处。要做出可复用的平台，工程师必须先解决大量客户的个性化问题。这些部署扩充了产品的行业认知和标杆案例，同时也把客户的采购习惯训练成买整套结果，而不是买单独的软件。范式智能拿到了规模，却没有建立起订阅制的经济模型。

第三阶段始于 2023 年 9 月的香港上市。此前公司已多次尝试上市，这次 IPO 是在 2023 年 3 月美国商务部把第四范式列入实体清单之后完成的。最终发行价定在招股区间下限的 55.60 港元，公司发行约 1840 万股 H 股，对应超额配售权行使前、扣除费用前的募资总额约 10.2 亿港元。基石投资者认购了发行量中的很大一部分，这帮助交易得以完成，但也使公众流通盘相对偏紧。

IPO 时讲的故事，是把范式智能定位成中国以平台为核心的决策 AI 龙头：一家行业空间广阔、有望持续复利成长的企业软件公司。市场被要求越过亏损和现金消耗，去看客户实施走向标准化、平台化、可复制的可能性。股价没能守住 IPO 估值，因为证据兑现得并不均匀：收入在增长，但公司仍在亏损，现金流仍为负，资本市场还要不断补充新的股权融资。

第四阶段从 2024 年开始、到 2026 年提速，试图把项目积累转化为全栈平台。2024 年，原有的先知（Sage）平台增长强劲，公司同时压降销售与管理费用。2025 年，公司按三大引擎重构对外披露口径：AI 平台业务、API 和智能体 AI。ModelHub XC 用于把开源模型适配到国产加速卡，HAMi 把 GPU 资源池化，PhanthyCloud 则通过统一的服务层对外提供模型、算力和 token。

这一战略转向有其内在逻辑。开源模型削弱了自研一款闭源基础模型的价值，却抬高了在多模型之间做选型、适配、部署、治理和替换的运营复杂度。国产芯片生态又叠加了一层兼容性问题。范式智能把自己定位成这层碎片化之上的软件与运营层，其价值来自让异构的模型和芯片在企业内部真正可用，而不是训练出唯一最强的前沿模型。

财务记录同时显示出进展和尚未完成的部分。

收入和利润率数据来自公司公告，百分比可能因四舍五入略有出入。2026 年上半年的数字仍是初步指引，而不是已披露的正式业绩。

收入增长是真实的，覆盖面也足够宽，扛住了中国企业 IT 支出放缓的环境。公司年收入从 2022 年的 31 亿元增长到 2025 年的 71 亿元，三年复合增速约 32%。客户数量、单份合同平均金额、硬件与算力的转售，以及应用覆盖范围，都有贡献。公司披露的数据不足以精确拆分价格、数量和客户数各自的增长贡献。

更重要的信息在利润率上。2023 年到 2025 年，毛利率下降了 12.3 个百分点。公司把 2025 年的下滑主要归因于产品结构和硬件采购。产成品成本从 2024 年的 20.64 亿元几乎翻倍至 2025 年的 40.47 亿元，远快于收入增速。云服务及其他技术服务费用增至 7.24 亿元。这些数字说明，增量收入中有相当一部分来自算力、硬件或外部交付的工作，其毛利率低于纯软件。

经营杠杆出现在毛利以下的环节。销售费用下降 23.6% 至 2.05 亿元，管理费用下降 20.2% 至 1.54 亿元。员工人数从 967 人减少到 619 人。研发费用仅增长 7.7% 至 23.37 亿元，研发费用率从 41.2% 降至 32.8%。尽管毛利率承压，公司仍收窄了经营亏损。

人员缩减有两种读法。它可能反映软件标准化程度提高和组织管理更严；也可能反映公司更多依赖外部技术服务供应商，而这部分成本依然很大。公司没有披露交付人员数量、研发人员数量，也没有披露外包技术费用在产品开发与客户实施之间如何分配。因此无法干净地检验劳动密集度是否已经出现结构性下降。

现金创造能力没有跟上利润改善。2020 年到 2025 年，经营性现金流出累计约 43 亿元。2025 年尽管调整后利润转正，经营性现金流出仍扩大到 6.81 亿元，同时购置物业和设备的支出升至 2.67 亿元。由此简化计算，在收购、投资性证券和融资活动之前，股东口径的现金流出接近 9.48 亿元。

应收账款只能解释这个缺口的一部分。测算的应收账款平均周转天数从 2024 年的约 175 天改善到 2025 年的 139 天。应付账款也大幅下降，从 21.83 亿元降至 11.72 亿元，付给供应商的货款占用了现金。存货从 1.72 亿元增至 3.29 亿元，预付款和其他应收款从 5.36 亿元增至 10.91 亿元。即便账面利润接近盈亏平衡，公司的增长仍然要吃营运资金。

以经营现金口径看，资本回报仍为负。在经营利润和自由现金流为负、资产负债表上又躺着大量为未来增长提前募集的权益资金时，常规的 ROE 和 ROIC 参考价值有限。合适的回报检验是：API、智能体和平台续约在扣除维持性研发与算力投入之后，最终能否产生正的现金。

从偿债角度看，资产负债表是稳健的。2025 年末，可动用现金类资源为 37.74 亿元，高于约 2.02 亿元的借款。净流动资产为 53.83 亿元。2026 年的配售又补充了流动性。除非应收账款严重恶化，或者计划中的基础设施投入远超已公告的规模，范式智能的资金跑道相当充裕。

资本市场的历史比业务历史短，却已经走过四种截然不同的估值状态。IPO 时，公司被当作稀缺的中国上市企业级 AI 平台来定价。此后的股价疲弱，反映的是持续亏损、地缘政治限制，以及对项目制收入占比过高的疑虑。再往后，AI 智能体和国产算力的热度把股价在最近 52 周内一度推高到 70 港元。随后，利润质量的问号、反复的股权融资和整个 AI 板块的波动，又把股价拉回到 20 多港元区间的高段。

按 29.28 港元的股价计算，市值约 163.1 亿港元，折合约 140 亿元。以简单的市值／营收口径衡量，相当于 2025 财年收入的约 2.0 倍。若扣除年末可动用现金、加回债务，并计入 4 月配售募得的资金，形式上的企业价值／营收倍数会更低；不过后续的 GPU 采购和其他资金用途，使得在中期报告出来之前无法精确算出配售后的企业价值。

相对许多贴着 AI 标签的公司，这只股票表面上并不贵。折价的原因在于：范式智能的收入只带 34.8% 的毛利率，自由现金流为负，客户集中度高，经常性收入的经济性也不确定。上市时间短，也让「历史估值分位」这类说法不可靠。真正该问的是，公司能否从现金转化能力偏弱的约 2 倍市销率，升级到质量更高的软件估值倍数，而不是当前倍数相比主题炒作的高点是不是便宜。

商业模式、护城河、行业与同业对比

范式智能在 IFRS 下只报告一个经营分部，也就是说管理层不提供三大商业化产品线各自的分部利润、分部资产和毛利率。不过，公司按业务引擎披露了收入。

这些数字采用的是公司新的报告分类口径，不能直接与旧的 Sage、SHIFT 和 SageGPT 序列拼接。

AI 平台业务是经济上的核心，涵盖先知（Sage）软件、模型与芯片适配、GPU 虚拟化、云端接入、部署及相关基础设施。客户可以买软件授权、一体机、算力、实施服务，或者若干项的组合。这种业务宽度帮助范式智能拿下大额转型预算，同时也让可复用软件那部分的价值和利润率变得看不清。

API 业务卖的是按令牌（token）计费的模型与算力调用。129% 的增速和 2026 年第 1 季度调用量六倍的增长在战略上很重要，但 2025 财年这块收入只有 7990 万元。它需要再增长几倍，才会实质改变集团毛利率或现金流。决定其经济性的变量是单 token 收入、单 token 推理成本、利用率和客户留存，而不只是 token 调用量。

智能体 AI 卖的是建在统一平台之上的应用或业务成果。2025 年这块收入几乎翻倍至 5.03 亿元，2026 年第 1 季度末在手订单增长 99%。智能体业务可以加深客户关系、沉淀高价值工作流；但如果每次部署都要大量集成、数据准备和人力支持，它同样可能退回定制咨询的经济模型。

成本结构由固定和可变两部分组成。核心平台研发、模型适配、产品工程和销售体系在一个报告期内基本是固定的；硬件、租用算力、第三方云资源、外部技术服务和实施交付则更偏可变。2025 年后一类成本增长之快，压过了毛利层面的经营杠杆。

规模经济的证据是混杂的。销售和管理费用率明显改善，说明公司管理费用不必随收入同步增长；毛利率却在下滑，说明增量合同的结构盈利性更差。真正的平台杠杆最终应当让两件事同时出现：费用率下降，毛利率稳定或抬升。

范式智能最强的护城河在企业部署这一层。大型受监管机构有复杂的数据权限、遗留系统和安全要求。先知（Sage）一旦嵌入模型开发、治理和生产流程，替换的代价会很高。公司在金融、能源、制造、电信和零售的经验，沉淀出模板和运营经验，新进入者必须从头重建。

第二条护城河是异构基础设施的兼容能力。ModelHub XC 和 HAMi 解决的是多种开源模型加国产加速卡带来的现实瓶颈。到 2025 年末，ModelHub 已适配超过 30,000 个模型，到 2026 年第 1 季度超过 70,000 个，并支持华为昇腾、寒武纪、昆仑芯、沐曦等芯片平台。HAMi 支持对 GPU 算力做细粒度共享。在碎片化的生态里，这些都是有用的工程资产。

第三条护城河是客户触达。超过 1,000 家签约客户和可观的在手订单，提供了标杆案例和交叉销售机会。但客户集中度收窄了这条护城河的实际宽度：最大客户贡献了 2025 年收入的四分之一以上。客户数量众多与依赖少数几份大合同，完全可以同时存在。

比较弱的那类「营销意义上的护城河」是自有模型和网络效应。范式智能支持 Qwen、DeepSeek、Kimi、Hunyuan、GLM 和 MiniMax 等外部模型家族。广泛兼容是有用的，但也说明智能这一层的大部分能力由第三方提供。公司没有披露可与消费级平台相比的用户网络效应，没有公开证据显示其模型跑分领先，也没有披露任何定价溢价。

开源权重模型的商品化是双向的。一方面，它降低了范式智能获取高能力模型的成本，也让中立于模型的管理层更有价值；另一方面，它同样让阿里巴巴、云厂商、系统集成商乃至客户自己都能搭出类似的技术栈。阿里巴巴的 Wukong 企业智能体平台和持续发布的 Qwen 模型说明，超大规模云厂商可以多快地把模型、云、智能体和企业渠道打包在一起。

治理结构由创始人控制。戴文渊是最终控股股东，同时担任董事长兼首席执行官。创始人控制有利于拉长产品开发的时间视角，但少数股东要承担通常的风险：扩张、战略投资或融资的优先级，可能高于短期的每股回报。

资本配置偏向增长和流动性，而不是回购或分红。范式智能在 2025 年以 50.50 港元的配售价募得约 13.1 亿港元，2026 年 4 月又以 40.36 港元的配售价募得 15.6 亿港元，随后提出在深圳上市，并计划投入 4 亿元采购 GPU 服务器。如果增量资本换来的是高回报的平台基础设施，这套动作是理性的；如果公司继续用它去支撑低毛利的硬件和项目收入，那就是在摊薄股东权益。

股权激励是另一条摊薄渠道。截至 2026 年 6 月 30 日，约有 2325 万份期权尚未行权，相当于 A 股发行前注册股本的约 4.2%。

外部行业环境依然有利。随着企业从试点走向生产，IDC 预计亚太地区的 AI 平台与 AI 支出将快速扩张。IDC 估计，2028 年亚太 AI 支出可能达到 1750 亿美元，相当于自 2023 年起 33.6% 的复合增长率；其 AI 平台预测意味着平台层的增长还要更快。

中国市场特有的需求驱动力包括国产替代、数据安全、公共部门采购、模型商品化，以及在企业私有数据上使用 AI 的需要。IDC 预计，许多中国大型企业会优先满足「AI 主权」方面的要求，包括非公有云托管、开放技术和本地合作伙伴。这些偏好支撑了范式智能在私有化部署和国产芯片上的定位。

行业利润池的归属还没有定型。基础模型厂商靠 API 和云消耗获取回报，芯片与算力供应商靠稀缺的基础设施赚钱，企业软件厂商把工作流和数据变现，集成商赚实施费。范式智能横跨这四层，但它 2025 年的毛利率说明，目前收入池的大部分被基础设施和实施环节吸走。

公司同时暴露在技术迭代周期、企业资本开支周期和政策周期之下。新一代模型可以让现有应用能力更强、刺激需求，也可能让自研的功能变得过时。大客户的预算和验收节奏决定收入确认的时点。国产算力政策鼓励本地兼容，出口管制则限制了获取美国来源技术的渠道。

美国实体清单是结构性约束，而不是一时的新闻标题。2023 年的这项规定使第四范式在采购受《出口管理条例》管辖的物项时须申请许可，且多数申请适用「推定拒绝」。公司的应对是支持国产加速卡，但这项限制仍会影响它获取高端 GPU、软件工具、供应商和国际客户。

横向对比显示出范式智能还需要证明什么。

同业数据取自各家公司最新可公开获得的报告期，期间并不完全对齐。

金蝶是中国企业软件领域最接近的验证标准。它增长更慢，但订阅 ARR、合同负债、67.1% 的毛利率和为正的经营性现金流，展示了标准化与经常性收费是什么样子。客户选择金蝶，是为了核心 ERP、财务和经营管理工作流。范式智能更以 AI 为中心，增长可能更快，但尚未展现出同等的收入可见度和现金转化能力。

商汤已转型为一家做模型、计算机视觉和 AI 基础设施的公司。它的生成式 AI 收入增长很快，但算力成本和持续亏损，使它成为一个重资本的上游参照。范式智能的相对优势在更聚焦的企业工作流和决策部署，商汤的优势在更深的模型与视觉研究。两家同样面临推理价格下行和国产算力受限的压力。

Palantir 是全球意义上的概念标杆，而不是估值可比公司。它证明了：当本体（ontology）、数据平台和应用变得可复用之后，一家部署密集型的企业 AI 公司最终能跑出软件的经济模型。Palantir 2026 年第 1 季度收入同比增长 85%，并指引第 2 季度收入约 18 亿美元、调整后经营利润超过 10.6 亿美元。这样的利润率水平远在范式智能之上。这个对比确立的是范式智能必须达到的标准，并不能成为今天把 Palantir 的估值倍数套到范式智能身上的理由。

阿里巴巴更像最大的生态威胁，而不是单纯的同业。它可以把 Qwen 模型、云计算、企业智能体、开发者工具和已有的客户渠道组合起来。客户仍然可能因为模型中立、私有化部署和跨芯片调度而选择范式智能，但阿里巴巴可以补贴其中一层，去赢得另一层的消耗量。

范式智能的生态位，是为结构复杂的中国机构提供一层独立的企业 AI 管控与部署层。它的预算来自传统系统集成商、独立机器学习工具和定制 AI 开发。而超大规模云厂商的打包方案、加装原生 AI 的 ERP 厂商，以及客户自己的内部工程团队，也能把这部分预算再拿回去。

当前基本面与资本市场

最近一个已完成的年度呈现出营收加速、亏损大幅收窄，但毛利率与现金转化能力走弱。2025 财年营收增长 35.6% 至 71.35 亿元。调整后净利润为 630 万元，按 IFRS 口径则为净亏损 3780 万元。经营性现金流净流出扩大至 6.81 亿元。

分季度的走势显示需求依然强劲。2025 年上半年营收 26.26 亿元，前三季度 44.02 亿元，全年 71.35 亿元。隐含的下半年规模远大于上半年，符合企业采购与合同验收的常规季节性。2026 年第 1 季度营收增长 35.4% 至 14.58 亿元，毛利率 35.1%。

截至本报告的研究基准日，2026 年上半年的正式业绩尚未披露。公司只发布了初步盈利预告，并表示中期业绩预计在 8 月底前公布。因此，若不动用 2026-08-03 之后发布的信息，就无法坐实上半年的实际数字。

按指引给出的增速区间，两端反算出的 2025 年上半年营收都约为 26.3 亿元，与已披露的数字完全吻合。2026 年上半年区间之所以这么宽，源于对当期本身的把握不足，而不是比较基数不一致。8 亿元的营收区间跨度相当于区间下限的 25%，对一个已经结束的半年度来说宽得反常。

可能的解释有几种。账务或许还处在结账的早期阶段。合同验收，或者主要责任人与代理人身份的判定，可能影响哪些项目能够确认收入、按多大的总额确认。硬件与算力交付也可能仍在等待单据。这些都是推断，而非已证实的原因。区间本身说明，其可见度低于投资者对一家经常性收入软件公司的通常预期。

比起上半年的预告数落在 9000 万元还是 1.3 亿元，利润质量更值得关心。管理层给出三条驱动：核心业务增长、销售费用率下降，以及其他收入大幅增加，后者主要来自投资项目的公允价值增值。第三项属于非经营性，且可能大幅波动。

2025 财年提供了一条有用的对照路径。当年经营亏损 1.335 亿元。该数字已经是扣除 9620 万元其他收入之后的结果，其中 9590 万元来自政府补助与税费返还。再计入 1740 万元权益法投资收益和 7630 万元净财务收入，税前亏损为 3980 万元。即便调整后净利润略为正数，主业也还没有实现经常性的经营层面盈利。

上半年的盈利预告，可能确实代表经营杠杆又向前走了一步。销售费用已经大幅下降，营收增速也快于研发。但公告并没有量化公允价值收益、经营利润或现金流。在这些数字出来之前，证据支持的是报表利润出现拐点，而不是经常性所有者盈余已确认转正。

各项经营业务的势头并不一致。AI 平台业务仍是主要的收入引擎。API 的用量增速最高，第 1 季度令牌（token）用量接近上年同期的 6 倍，比 2025 财年全年的用量还高出约 40%。智能体 AI 的订单储备较年底几乎翻倍。ModelHub 适配的模型数量增至 70,000 个以上。

与欢喜传媒的 2 亿美元合作不应被当作已入账的收入。2026 年 5 月的公告设定的是三年内令牌费用总额不低于 2 亿美元的目标，是下限而非上限；其中首份具有约束力的两年期 API 合同金额为 2000 万美元，并已约定预付。同日，范式智能同意认购约 2.01 亿港元、对应欢喜传媒扩大后股本约 14.30% 的股份，而欢喜传媒 2025 财年收入为 3.421 亿港元、净亏损 4.983 亿港元——这意味着其中一部分需求由供应商自己出资支撑。收入确认将取决于实际消耗量、合同条款与可收回性。

市场当下交易的，是首个盈利半年度、令牌（token）用量增长与 A 股潜在重估这一组合，尚未交易已被验证的自由现金流。盈利预告当日股价收得平淡，说明投资者把表观利润和其中的非经营性成分区分开了。

深圳上市计划已经越过非正式意向的阶段，但在监管流程上仍处早期。上市辅导备案于 3 月 25 日获中国证监会北京监管局受理，辅导机构为华泰联合证券。董事会随后提出在创业板发行 6200 万至 1.861 亿股新 A 股，此为未计超额配售（绿鞋）的口径。公司仍需通过深圳证券交易所审核并完成证监会注册；截至基准日，交易所受理与注册均未公告。

计划募集的 38 亿元相对现有资产负债表规模而言并不小。其中 25.5 亿元投向全栈 AI 平台的研发与产业化，5 亿元投向国产 AI 信息技术应用创新，7.5 亿元补充营运资金。

摊薄程度取决于定价与发行规模。基础的 A 股发行规模约相当于现有注册股本的 11%–33%。若超额配售全额行使，新增股份可达约 2.14 亿股，相当于当前股本的 38%、发行后股本的 27.7%。摊薄的同时也带来现金，因此每股价值取决于 A 股的发行价高于还是低于现有业务的内在价值，以及募集资金能否赚到足够的回报。

如果境内投资者愿意给企业级 AI 纯标的更高的倍数，A 股上市有望收窄估值折价。它也可能形成 H/A 股价关系、带来更多分析师覆盖，并提供一种新的并购支付工具。反过来看，大额发行、境内股份转为可流通证券以及持续的期权授予，都会增加股份供给。

多空双方的分歧，可以归结为五个可被检验的争点。

第一，多方认为毛利率下滑只是基础设施快速铺开带来的阶段性结构压力；空方认为这恰恰说明所谓“平台”在经济实质上是硬件与服务的打包。接下来两期报告必须显示，随着令牌（token）与智能体收入增长，毛利率能否企稳。

第二，多方把上半年的盈利看作经营杠杆显效；空方看到的是投资重估与政府相关收入在支撑疲弱的经营。决定性的数字，是不含公允价值收益、政府补助与股份支付的经常性经营利润。

第三，多方把在手订单视为收入可见度；空方则指出，99.8% 的收入按时点确认，加上客户集中度，使在手订单的落地时点难以预测。回款与合同负债比订单总额更重要。

第四，多方相信开源模型放大了对范式智能编排层的需求；空方相信 Qwen、DeepSeek 等模型让云厂商与客户更容易自行拼装技术栈，用不着一个独立平台。

第五，多方预期深圳上市会释放价值；空方看到的是现有业务尚未产生自由现金流，就又要再融一轮资。

估值、风险与跟踪

范式智能无法用表观市盈率给出可信的估值。2025 财年 IFRS 口径的利润为负，调整后利润接近于零，2026 年上半年的利润又含有一块未披露的公允价值成分。把上半年指引年化，可得 1.8 亿–2.6 亿元的会计利润，按当前折算成人民币的市值计算，表面市盈率约为 54–78 倍。若剔除公允价值收益，经常性利润还会更低。

现金流的传导很差。五年期的经营性现金流／净利润比率在经济意义上并不成立，因为这两项在多数年份都为负。更有参考价值的是：2020 年至 2025 年，经营性现金流每年都是负数，累计净流出约 43 亿元。2025 财年 600 万元的调整后利润，对应的是 6.81 亿元的经营性现金流净流出。

维持性与成长性资本开支的拆分并未披露。2025 财年物业与设备的折旧只有 1200 万元，而现金购置支出为 2.67 亿元，物业与设备账面值从 3500 万元升至 2.91 亿元。这说明 2025 年的资本开支大部分很可能属于成长性投入。另外拟议的 4 亿元 GPU 服务器采购，进一步强化了这个推断。

维持性资本开支的合理假设是 1500 万–3000 万元，与近期折旧和基本更新需求相当。即便按这个宽松口径，用经营性现金流扣减维持性资本开支后，2025 财年的所有者盈余约为 −6.96 亿至 −7.11 亿元。若扣除全部资本开支，则为 −9.48 亿元。这与调整后利润的差距远超 30%，因此估值应当以所有者盈余和企业价值／营收这两个口径为主。

历史估值提供不了多少锚。这只股票上市不足三年，其中大部分时间处于亏损，52 周股价区间为 23.70–70.00 港元。倍数的变动，既反映基本面盈利，也同样反映 AI 情绪、流动性和上市预期。

同业估值对比同样需要克制。金蝶配得上更高的营收倍数，因为它的毛利率、ARR、合同负债和现金流呈现出订阅制的经济特征。Palantir 配得上高得多的倍数，因为它有超群的增长和经营利润率。商汤的资本密集度与亏损则说明，贴上 AI 标签并不保证拥有溢价的经济模型。在披露质量和现金转化能力像 SaaS 之前，范式智能不应享有 SaaS 的倍数。

下面的绝对估值以 2027 年营收、正常化的所有者自由现金流利润率和 EV/Sales 为基础，并明确计入期权以及可能的 A 股发行所带来的新增股份。净现金已包含假设的募集资金，并扣除基础设施投入。

保守情形假设平台增长放缓、硬件仍占收入较大比重、毛利率维持在当前水平附近、现金流只能做到盈亏平衡。它的永久性损失触发条件，是经营性现金流持续为负，同时客户或应收账款出现恶化。

基准情形假设营收增速继续高于行业 IT 支出增速，毛利率小幅回升，API 与智能体 AI 的贡献变得重要，但不会取代实施类工作。4%–6% 的所有者自由现金流利润率，仍远低于成熟软件同业。主要催化剂是在 A 股发行之前，出现经常性经营利润与回款改善的证据。

乐观情形要求相当程度的标准化。API 与智能体的合计收入贡献必须提升，毛利率必须回升至 40% 附近，客户集中度必须下降，所有者自由现金流利润率必须达到高个位数。它还假设在深圳募到的资金能赚到足够的回报，而不是去支撑过手式的算力收入。

以上是研究框架下的估值情景分析，并非投资建议。

按当前股价看，市场大体上已经计入保守情形的价值，并对盈利转正给予了部分认可，但似乎还没有为完整的基准情形定价。中期报告里的四行数据将决定这道预期差：毛利率、剔除投资重估后的经营利润、经营性现金流，以及应收账款账龄。

基准情形中最脆弱的假设，是 2027 年 4%–6% 的所有者自由现金流利润率。若把中值从 5% 下调至 3.5%，相当于原假设的约 70%，那么把 EV/Sales 倍数从 1.8 倍降至 1.5 倍左右就是合理的。在营收、净现金与摊薄假设不变的情况下，基准情形价值降至每股约 34 港元。

在 29.28 港元的价位上，相对保守情形价值并不存在折价。当前股价落在保守情形的合理价值区间之内，而不是比该区间低 20%。安全边际因此为零。

用盈利零增长的算法也会得到同样的结论。上半年年化后的 1.8 亿–2.6 亿元会计利润，在当前 140 亿元市值上只对应 1.3%–1.9% 的收益率，而且这还没有剔除公允价值收益。这一水平低于 7 月 31 日 3.51% 的香港十年期国债收益率，与 1.71% 的中国十年期国债收益率相当，却要承担大得多的经营风险。在这个买入价上没有安全边际。

安全边际充分性结论：无。

主要的永久性损失风险很具体。

概率最高的风险，是收入继续以项目制和硬件为主。其概率为中到高，影响为高。如果 AI 平台业务收入继续以 25%–35% 的速度增长，而集团毛利率跌破 32%，市场将不再把这种增长当作软件式增长。毛利下降会同时挤压研发投入、经常性经营利润和估值倍数。可观察的指标是产成品成本、按时点确认的收入、分部结构和集团毛利率。

利润质量风险在下一期报告中出现的概率为高，影响为中到高。如果上半年利润大部分来自公允价值收益、政府补助或财务收入，预期中的盈利拐点就会推迟。传导路径是即时的：一致预期盈利下调，市盈率再度失效，A 股重估的故事随之走弱。

应收账款与客户集中度风险的概率为中，影响为高。账龄一年以上的应收账款总额已经翻倍至 9.14 亿元，同时第一大客户贡献了 26.9% 的收入。这家客户一旦延迟付款或减少采购，就可能在同一期内同时带来减值、现金流出和营收不及预期。

摊薄风险的概率为高，影响为中。期权、H 股配售以及拟议的 A 股发行，都可能显著推高完全摊薄后的股份数。直接影响是每股对应的权益比例下降。如果投资者据此认定这门生意必须靠反复股权融资来支撑增长，间接影响会更具杀伤力。

技术与价格竞争风险的概率为中，长期影响为高。阿里巴巴等云平台可以把开源模型、智能体和算力打包提供。如果 API 价格下降的速度快于推理成本，范式智能的令牌（token）用量可以增长，而 API 毛利仍然微薄。可观察的指标是 API 收入与令牌（token）用量的对比、单位令牌收入以及云服务成本。

出口管制风险的概率为中，尾部影响为高。对先进加速卡或软件的进一步限制，可能抬高算力成本并拖慢模型适配。国产芯片的兼容性可以缓解这一风险，但未必能复制不受限制的全球硬件在性能、软件生态和可获得性上的水平。

跟踪面板聚焦那些能够推翻本文论点的数据。

基础数据来自公司公告文件，以及本报告中所述的测算。

中期报告应当解释指引区间为何如此之宽，并把经营利润与公允价值收益分开列示。在此后各期，API 收入必须与令牌（token）用量一并披露，因为只有用量、没有单位经济效益容易造成误导。应收账款账龄、客户集中度和经营性现金流，应当从年报与中报中持续跟踪。A 股进展应当以证监会与深交所的披露为准，而不是媒体的猜测。

正面催化剂包括：上半年营收接近指引上限、毛利率高于 35%、剔除投资收益后仍有经营利润、经营性现金流转正、客户集中度下降、API 变现取得实质进展，以及 A 股发行的估值对现有股东具有增厚作用。

负面催化剂包括：上半年营收接近或低于区间下限、公允价值收入超过经营利润、毛利率低于 32%、逾期应收账款再度增加、大客户收入下滑、A 股发行结构摊薄激进，或出现令牌（token）价格下降快于算力成本的证据。

交叉综合、不确定性与结论

纵向来看，范式智能已经证明了一项可持续的能力：把机器学习和生成式 AI 送进那些在数据、安全和基础设施上限制重重的中国大型企业。它挺过了从预测型决策模型到基础模型的转变，原因是它没有把整个产品绑定在某一代算法上。先知（Sage）平台演化成一个更宽的部署层，公司又随客户需求的变化陆续加上模型适配、GPU 编排、云接入和智能体。

这种适应力更多来自管理层和积累下来的工程能力，而不是运气。中国的企业数字化周期、风险资本和政策支持提供了有利条件，但同样吃到这些顺风的许多 AI 初创公司，既没能做到 70 亿元收入，也没能拿下 1,000 家以上的客户。范式智能的客户触达能力、技术人才队伍，以及愿意去啃难啃的部署问题，造就了一门真实的生意。

同一段历史也造出了它的结构性弱点。客户每要求一次更完整的交付结果，范式智能就把打包的范围再扩大一圈。软件与实施、第三方技术服务、硬件和算力混在了一起。收入增长更快，经济模型却离订阅式软件越来越远。毛利率下滑，收入几乎全部按时点确认，现金流持续为负。

公司的命运现在取决于积累下来的定制工作能否产品化。ModelHub 和 HAMi 是从部署痛点里长出可复用知识产权的可信例子。若没有这样一层服务，每个客户都得重复同样的芯片和模型适配工作，模型适配服务的价值正在于此。当稀缺算力被闲置时，一个 GPU 共享层就有了价值。智能体可以把行业知识打包成可重复的工作流。如果下一个客户所需的增量人力和硬件远少于上一个，这些产品就能创造类软件的杠杆。

财务记录还没有确认这一转型。员工人数和费用率下降，这是积极信号。毛利率和经营性现金流却朝相反方向走。最有说服力的解释是：内部运营效率确实提升了，同时收入结构变得更偏硬件和算力。一次完整的平台拐点，需要这两个维度同时改善。

横向来看，范式智能的优势在于独立性和实施深度。阿里巴巴能提供一体化的云与模型栈，但部分客户要的是模型中立、私有化部署和跨厂商的基础设施。金蝶握有更深的 ERP 工作流，只是它的 AI 层更新、且绑定在自家企业管理产品上。商汤在模型和视觉研究上覆盖更宽，而范式智能更紧地围绕企业决策与运营展开。Palantir 拥有更优的本体（ontology）能力和软件经济性，但它所处的地缘政治、客户与资本市场环境完全不同。

在证据改变之前，范式智能的弱点是结构性的。它的毛利率大约只有金蝶的一半。它不披露 ARR，也不披露留存。第一大客户贡献超过四分之一的收入。逾期应收账款的账龄在拉长。经营性现金持续为负。这些事实不能仅仅因为收入和令牌调用量在上升，就被当成暂时现象打发掉。

当前估值给未来的部分成功付了钱，但没有为极端结果付钱。按 2025 财年销售额约 2 倍、较 IPO 发行价低约 47% 的水平计算，股价并没有体现出一门 Palantir 式的生意。当前价格附近已经反映了一个保守的经营结果。市场同时也给 API、智能体和 A 股上市改善收入质量与参照倍数的可能性定了价。

市场最可能的误判，在于把收入增长和收入的经济性分开来看。一部分投资者可能低估了范式智能在国产化兼容和客户装机基础上的价值。另一部分则可能把每一元贴着 AI 平台标签的收入都当成高毛利的平台软件。披露文件对这两个极端都不支持。公司确实拥有有分量的技术资产和客户资产，只是它们嵌在一个交付很重的财务模型里。

未来一年的关键变量是上半年的利润构成、毛利率、经营性现金流和 A 股时间表。如果公司能报出剔除公允价值收益后的经营利润、把毛利率维持在至少 35%，并压缩经营性现金流出，投资逻辑会迅速改善。如果报出的利润主要是投资收益，同时应收账款或硬件成本还在上升，逻辑就会恶化。

三年维度的关键变量是产品化。API 与智能体 AI 需要成为收入中有分量的一块，并披露单位经济性，或者至少让集团毛利率出现可见的改善。客户集中度应当下降，经常性收入或在合同期内分期确认的收入应当从目前可以忽略的基数上升起来。毛利率回到 36% 左右，同时股东现金流转为中个位数的正值，就能验证基准情形的估值。

五年维度上，范式智能必须把自己确立为企业 AI 的控制平面，而不是算力和定制工程的转售商。可持续的价值将来自模型治理、基础设施编排、企业本体、工作流集成和客户转换成本。到那时，开源模型反而会扩大它的可触达市场。没有这个控制平面的位置，开源模型和云厂商的捆绑销售会压低定价，把范式智能留在争夺项目利润率的位置上。

核心多头理由

• 收入从 2022 年的 31 亿元增长到 2025 年的 71 亿元，2026 年第 1 季度仍保持 35.4% 的增速。
• 2025 年销售及管理费用的绝对额下降，显示出真实的费用杠杆。
• API 收入增长 129.2%，智能体 AI 收入增长 93.2%，第 1 季度令牌调用量接近上年同期水平的六倍。
• 模型与国产芯片的兼容性，解决了受监管的中国企业在采购和部署上的真实问题。
• 流动资源、4 月配售以及拟议中的 A 股募集资金，为产品化提供了充裕的资金。

核心空头理由

• 毛利率从 2023 年的 47.1% 降至 2025 年的 34.8%，因为产成品和算力相关的成本在上升。
• 2025 财年近 99.8% 的收入按时点确认，同时没有披露任何 ARR、留存或续约数据。
• 2025 财年 600 万元的调整后利润，同期伴随的是 6.81 亿元经营性现金流出和 2.67 亿元的物业及设备购置。
• 第一大客户贡献了 26.9% 的收入，账龄超过一年的应收账款总额升至 9.14 亿元。
• 2026 年上半年的利润指引明确表示部分依赖投资的公允价值收益，而进一步的股权发行可能对现有股东产生实质性摊薄。

事前验尸

一条可信的三年亏损剧本从产品结构开始。2027 年，阿里巴巴和其它云厂商以低于独立供应商 30%–40% 的价格，捆绑销售企业级智能体与开源模型。范式智能为保住客户量，加大算力和硬件的捆绑比重。收入仍增长 10%–15%，但毛利率从 35% 降到 28%，单位令牌的 API 收入下滑。经营性现金流继续为负，市场把 EV/Sales 从约 2 倍砍到 0.8–1.0 倍，A 股增发带来的额外摊薄把股本推高到 7.5 亿股以上。股价可能跌入 12–16 港元区间。

第二条剧本从客户集中度和会计质量开始。2027 年某个大客户推迟验收与付款，导致收入比预期少 10 亿元，并需要计提一笔大额应收账款减值。投资者随后发现，2026 年的利润转正大部分来自公允价值收益，而不是经常性经营。毛利率维持在 33% 左右，经营性现金流出超过 8 亿元，深圳上市延后。按接近净现金再加上项目收入低倍数的估值，股价可能下跌超过 50%。

研究不确定性

第一个盲区是 2026 年上半年业绩尚未公布。截至基准日期，确切的收入、毛利率、经营利润、公允价值收益和现金流都无法获得。

第二个是分部经济性。范式智能在 IFRS 下只报告一个分部，没有为 AI 平台业务、API 和智能体 AI 分别披露毛利率、利润、现金流或占用资本。

第三个是收入的经常性。合同期限、续约率、净留存、单位令牌收入以及在手订单的取消条款均未披露。

第四个是客户细节。客户集中度有披露，但最大几家客户的身份、所属行业、合同条款和付款状态没有披露。

第五个是 A 股定价。发行规模和拟募集资金已知，但时间表、发行价、最终摊薄比例以及募集资金所创造的价值，目前还无法可靠估计。

公司拥有可信的企业级 AI 技术、强劲的收入增长，以及一张足以为这轮转型提供资金的资产负债表。它的投资质量则受制于偏低的毛利率、为负的股东盈余、集中的客户结构，以及对收入经常性的披露不足。在 29.28 港元的价格上，这只股票提供的是对一个可能举足轻重的中国企业级 AI 平台的敞口，但对「这门生意仍旧是重资本的项目制公司」这一可能性，并没有清晰的安全边际。

在把范式智能当作可复利的软件资产之前，我需要看到两项证据：剔除投资重估之后的经常性经营利润，以及毛利率仍维持在三十几个百分点中段时的正经营性现金流。当前价格消化了一部分风险，但对未经验证的现金流经济性和潜在摊薄这两件事，补偿并不充分。

【公司画像评分】

• 基本面质量：中
• 成长性：高
• 护城河：中
• 财务稳健度：强
• 管理层可信度：中
• 估值吸引力：中
• 风险等级：高
• 适合的投资者类型：能够密切跟踪披露文件与摊薄情况的事件驱动型或高风险成长型投资者

【投资评级】

• 评级：观察
• 一句话论点：收入的快速增长和真实的部署资产，被为负的股东盈余、下滑的毛利率以及依赖非经营性利润的支撑所抵消。
• 当前价格分类：三档区间之外
• 是否等待更好价格：是；等待 21–24 港元，同时等待剔除公允价值收益后的经营利润、至少 35% 的毛利率以及经营性现金流改善的证据
• 等待的机会成本：如果上半年业绩达到指引上限或 A 股进程推进，股价可能在现金流得到确认之前就先行重估
• 目标持有期：经营经济性得到确认之后的三到五年
• 预期年化回报：保守情形约 −2% 至 1%；基准情形约 6% 至 13%；乐观情形约 18% 至 24%
• 最大损失风险：约 50%–60%，触发条件为毛利率跌破 30%、现金流持续为负、出现大客户或应收账款问题，以及大幅摊薄
• 重估触发信号：毛利率低于 32%；在报出利润之后连续两个报告期经营性现金流为负；第一大客户占比高于 30%；逾期应收账款超过应收账款总额的 35%；或全面摊薄后股本超过 7.5 亿股，而股东盈余没有相应增长

【理想买入价格】21–24 港元

该区间比 27–30 港元这一保守价值区间的中枢低约 20%，而且要求满足的是经营质量方面的条件，而不只是价格本身到位。

• 可接受持有价格：31–44 港元
• 明显高估价格：62 港元及以上

【估值区间】

• 当前价：29.28 港元（2026-07-31 收盘价）
• 保守（bear · 理想买入区间）：[21, 24]
• 公允（base · 可接受持有区间）：[31, 44]
• 乐观（bull · 明显高估线以上）：[62, 68]

其他提及标的

• 0268.HK: 中国企业软件的对标公司，拥有订阅制 ARR、更高的毛利率和为正的现金转化
• 0020.HK: 中国 AI 模型与基础设施同业，基础模型敞口更大、算力投入更重
• PLTR.US: 全球决策型 AI 平台的对标，展示了部署工作变成可复用软件之后所能达到的利润率
• 9988.HK: 超大规模云厂商，也是 Qwen 生态的拥有者，其云与智能体的捆绑销售构成重大竞争威胁
• 002230.SHE: 中国语音与企业级 AI 厂商，与政府及行业解决方案领域的竞争直接相关
• 688111.SHG: 中国办公软件厂商，示范了 AI 如何嵌入已经成型的企业工作流
• 0700.HK: 中国云与模型生态的参与者，具备分发和基础设施优势
• BIDU.US: 中国基础模型与云服务提供商，在企业 AI 工作负载上展开竞争

本报告基于公开信息，不构成投资建议。市场有风险，投资需谨慎。