文 | 豹变，作者 | 周可，编辑 | 刘杨
6月26日，中科闻歌（1956.HK）在港交所正式敲锣，上市首日市值触及193.35亿港元。借助18C规则完成上市流程的它，被资本市场打上了此前港股从未出现过的鲜明烙印——“决策大模型第一股”。
过去一段时间，港股对AI企业的认知大多建立在算力基础设施、模型能力和通用技术平台这些叙事上。不论是底层资源供给还是模型能力输出，市场最先关心的往往是技术趋势本身，连同AI产业扩张所撑起的想象空间。
与之不同，中科闻歌更侧重让大模型渗入复杂业务场景，参与分析、判断和辅助决策的完整流程。因此，它登陆港股的意义，并不只是为市场增加一只AI股票，更在于港股AI板块首次浮现出以“决策智能”（即决策大模型核心能力）为故事主线的典型标的。
这是否预示着，在18C助推AI公司密集赴港之后，市场衡量AI公司的逻辑，或许正从锚定基础能力，转向更加重视业务流程嵌入和商业闭环的构建。
1、18C点燃AI赴港上市热情
2023年3月，港交所《上市规则》第18C章正式生效，为未商业化的特专科技公司打开了上市之门。
对多数仍处于高投入期的AI企业来说，这几乎是一套天然吻合的制度安排——盈利不再是前置条件，技术属性、研发投入和成长性构成了真正的准入门槛。
窗口一旦打开，港股便迅速成长为中国AI公司的关键上市目的地。港交所数据显示，今年一季度，18C企业的合计募资额约达25亿美元，相当于前两年募资总和的两倍多。截至2026年5月底，18C已上市企业达到18家，其中AI公司占据了绝大多数。大语言模型、算力基础设施、AI芯片、机器人、自动驾驶等主要赛道，均已出现代表性公司登陆港股。
不过，在这串名单中，最早获得高估值定价的资产，仍主要聚拢在两块：算力基础设施和通用模型平台。估值提供了最直接的证据。智谱上市后，其PS（市销率）峰值一度达到594至733倍，MiniMax的PS峰值也曾摸高约700倍。
无论是算力还是模型，它们的共同点都在于站位靠前、故事宏大，投资者不必深究复杂的业务细节，就可以顺畅地将它们纳入“下一代基础能力”的想象框架。
这也就决定了，18C第一阶段的港股AI叙事，更多在回答“AI能不能成为一个足够庞大的产业”，而非“不同AI公司分别提供了怎样的价值”。在那个阶段，资本市场更乐意为技术远景、产业空间和稀缺卡位买单。基础设施先行、通用能力先行，也是新兴产业踏上资本舞台时反复出现的定价路径。
但当板块内的AI公司逐步增多，这种粗线条的理解方式也会渐渐失焦。投资者不再满足于判断一家公司“是不是AI”，而会进一步追问，它的能力面向哪些客户？嵌入了什么场景？又形成了怎样的商业闭环？
正是在这一关键节点上，中科闻歌所代表的“决策智能”（即决策大模型方向）才显示出其独特性。
2、从“会生成”迈入“能决策”
要看清中科闻歌的不同，可以先置身一个场景。
6月5日，中科闻歌发布了通用决策大模型——Decitron决策机。在发布会现场，决策机处理了一个提问：“美联储主席更替后，2026年美国利率政策可能如何演化？”
如果把这个问题抛给通用大模型，得到的回应大概率是一段有关利率影响因素的综述。Decitron决策机的做法则不同：它把问题进一步拆解为“在什么条件下可能发生”“何时可能发生”“可能发生到什么程度”，推演出多条演化路径，比较不同结果，最终输出一套可以充当判断依据的参考。
这恰好点出了决策智能与通用模型能力的区别。算力公司提供底层资源，模型公司输出通用能力，工具类产品侧重效率提升；而中科闻歌的“决策大模型”，切入的是大模型进入业务流程之后的分析、判断与辅助决策链条。它处理的已不只是“帮我起草一段文案”或“帮我总结一份报告”，而是“在多源信息整合后，这一风险是否需要预警”“资源配置有几种方案，各自会产生什么影响”“在不同条件变化下，事件会沿着哪条路径演进”。
但真正值得留意的，并不只是这一次发布本身，更是中科闻歌在决策智能赛道上长期积淀的厚度。对中科闻歌而言，Decitron决策机是公司将多年深耕决策智能所积累的技术底蕴、行业认知和工程化能力，进一步产品化、平台化的集中表达。
招股书显示，中科闻歌成立于2017年，由中国科学院自动化研究所的科学家团队创立，长期围绕企业级大模型驱动下的决策智能操作系统及服务展开布局。自创立以来，公司持续深耕复杂信息分析、认知智能、社会计算、多智能体系统和人工智能辅助决策等领域，并在公共治理、金融、产业智能化等复杂业务场景中反复落地。正是在这些场景里，中科闻歌逐步沉淀出数据分析、业务本体建模、智能研判与多智能体推演等核心能力。
这些能力被组织进一套完整的技术框架。中科闻歌的核心底座是DIOS，即决策智能操作系统。以此为中心，公司进一步搭建起从数据中台X-Data、行业大模型雅意，到智能体开发平台DI-Brain在内的完整能力链。换言之，中科闻歌的竞争壁垒，源于其围绕复杂决策场景而构筑的系统性能力架构。
这也是中科闻歌有别于一般通用模型公司的关键之处。通用模型更擅长提供开放式的理解与生成能力，而决策智能面对的往往是复杂事件、复杂系统和复杂决策：输入信息高度多源，变量之间相互牵连，参与主体并不单一，而输出结果又必须可解释、可追溯，并能真正嵌入业务判断流程。
算力和模型是AI能力的底层支柱，但企业真正愿意持续付费的，常常是AI进入业务流之后创造出的具体价值。决策智能瞄准的，正是价值链条中最具含金量的这一层。
3、“决策智能”为港股添上了什么？
随着18C框架下AI企业持续涌入，港股市场已很难再用“是不是AI”这个单一标签来辨认所有标的。不同能力层级、不同商业模式的公司，正在对接着截然不同的估值逻辑。中科闻歌的意义，恰恰在于它让港股AI板块多出了一个清晰的类别：决策智能（决策大模型）。
中科闻歌提供的，是大模型进入业务流程之后的分析、判断与辅助决策能力。因此，市场真正应该关注的，已不单是模型的强弱，更要看客户嵌入的深度、场景壁垒的厚度、收入质量是否扎实，以及产品化路径是否足够清晰。
放眼全球，决策智能赛道已出现颇为成熟的参照坐标——Palantir。这家公司成立于2003年，核心业务是将数据分析与软件能力深度嵌入政府及企业的决策流程。2020年上市时，Palantir仍处于亏损状态，其商业模式也带有较明显的重部署、重交付特征。
一个关键转变发生在2023年前后。随着AIP（人工智能平台）的推出，Palantir在生成式AI时代的产品化能力得到了重新定价，市场对其“平台化交付+持续扩单”逻辑的认可显著升温。此后，公司连续实现GAAP盈利，盈利能力持续改善，市值一度冲破4000亿美元。
Palantir的轨迹揭示了两点：第一，决策智能这条路切实可行，但需要时间的积淀；第二，走通这条路的决定性变量并非模型的强大程度，而是商业模式的切换速度——即从定制化项目转向标准化产品，把交付成本降下来，把毛利率提上去。
某种意义上，中科闻歌当前所处的节点，与Palantir早期从重交付向产品化转身的阶段存在相似之处。公司正在经历从“项目制”到“产品化”过渡的早期进程。交付周期从185天压缩至80.2天，毛利率从44%提升到51.2%，说明这一过渡已悄然起步。139.5%的净收入留存率则表明，老客户正持续追加投入——这可以看作Palantir“落地与扩张”模式的中国版雏形，即先让系统嵌入客户的核心流程，再逐步扩单深耕。
招股书中有几个数据值得留意：截至2025年末，中科闻歌已累计服务超过650家政企客户，其中包含逾190家财富世界500强及其附属公司。按2025年收入计算，其在中国企业级大模型驱动的决策智能服务商中以10.2%的市场份额位居第一。收入从2023年的2.497亿元增长至2025年的4.053亿元，三年累计增幅超过60%。
这些数字表明，中科闻歌所阐述的并非纯概念，它已具备一定的商业根基。相比那些强调通用能力的模型公司，它已率先解答了一个问题：当大模型进入真实业务流程后，能否转化为一种可采购、可部署、可复用的决策支持能力。
从这个层面来看，中科闻歌的上市不只是一次公司层面的融资动作，更像是一个信号，标志着港股AI公司开始被进一步细分。如果说18C首先解决的是“AI公司能不能上市”这个问题，那么接下来市场真正需要回答的，将是“不同类型的AI公司，应该如何被理解、被比较和被定价”。
当AI热潮从概念走向兑现、从宏大叙事走向实质经营之后，市场会愈发看重哪些公司能够将技术能力稳固地转化为业务价值和商业成果。
