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2025港科股的“冰與火之歌”：AI價值兌現終究花落誰家？
喧囂激盪的2025年，即將畫上句號。
回顧2025的港股市場行情，AI敘事無疑是貫穿全年的最核心主線。
這一年，港股科技類股在波動中走出鮮明的結構性行情。恆生科技指數全年震盪上行，年中一度漲超50%，南下資金淨買超1.4兆並重點流入科技方向，資金對AI主線的關注熱情居高不下。
從個股表現看，科技巨頭分化格局貫穿全年，阿里、騰訊、百度等頭部標的憑藉AI賦能實現估值與業績雙升；而小米則因AI價值未被充分定價導致股價表現滯後於基本面。
究其核心原因，AI科技的爆發式演進不僅是行情關鍵的驅動力，更深刻改寫了科技企業的與價值評估體系。AI技術落地能力與生態協同效應，已成為衡量企業估值的核心標尺。
展望2026年，先來者再接再厲，後到者迎頭趕上，將為港股科技類股帶來更多的精彩期待。
01. 宏觀敘事：AI成為科技產業的“必選項”與“增長極”
2025年，全球科技市場的核心敘事高度統一——AI技術從“概念炒作”加速邁入“價值兌現”階段。
港股科技類股的行情演繹，正是這一趨勢的縮影。
阿里全年股價大漲超80%，核心得益於AI+雲的戰略落地與業績兌現：通義千問開源生態與模型能力持續突破、AI相關收入連續多季度三位數增長，疊加阿里雲增速回升與算力基建加碼，推動市場對其估值預期強烈看好。
騰訊全年股價漲幅超46%，核心驅動也得益於AI技術加速落地：混元大模型全年發佈超30個新模型，躋身國際前列，其AI助手“騰訊元寶”穩居國內前三，打通數十個內部場景，推動廣告業務連續12季度兩位數增長，AI相關收入佔比達18%，成為估值重構核心支撐。
而小米等科技巨頭雖AI價值兌現節奏存在差異，但均憑藉產品突破、生態建構與技術佈局獲得資金關注，特別是近期小米MiMo大模型發佈之後，市場重新聚焦小米“人車家”全生態落地，為後續估值修復埋下伏筆。
AI之所以能成為全行業的核心驅動力，本質源於其“可做”與“必做”的雙重屬性。
從“可做”的維度看，AI技術對生產力的重塑能力堪稱革命性，其核心價值在於通過流程重構與效率最佳化，實現全要素生產率的跨越式提升，且這種賦能已滲透至基座模型、多模態應用、終端落地等全產業鏈環節。
而這產生的正向效益無疑是極其顯著的，不僅僅是降本增效，更重要的是，它能因此挖掘出更多的商業化場景，打開全新的增長空間。
據行業測算，未來五年AI技術全面滲透有望為全球科技產業帶來超10兆美元增量市場，這也是資金追捧AI賽道的核心邏輯。
而從“必做”的維度看，AI帶來的顛覆風險倒逼所有科技企業加速佈局。
在技術迭代速度空前的當下，“不擁抱AI”就意味著被時代淘汰——當小米通過MiMo大模型重構“人車家”全生態、阿里用千問賦能電商與雲端運算、騰訊以元寶模型最佳化社交與內容生態時，行業競爭的底層邏輯已從“規模比拚”轉向“AI賦能效率比拚”。
在這種競爭壓力下，紛紛加大AI研發投入就自然成為了頭部科技企業的“必選項”。而這種科技巨頭們“不得不做”的競爭態勢，有進一步強化了AI在科技產業的核心地位，推動港股科技類股行情向AI主線高度集中。
02. 個股分化：AI價值的“已兌現”與“待釋放”
2025年港股頭部科技公司的表現，清晰呈現了AI價值反映的分化格局。
這種差異不僅存在於阿里、騰訊、小米等綜合巨頭之間，更體現在綜合巨頭與AI垂直企業的估值邏輯分野中。
從股價與業績的匹配關係看，港股AI企業的價值反映程度可按賽道分為兩類四檔，估值分化特徵明顯：
綜合科技巨頭中，阿里的AI價值已開始充分反映：千問大模型在電商智能推薦、供應鏈最佳化、阿里雲AI服務等場景的應用直接轉化為業績增長，阿里雲2025Q3實現34%的收入增長，AI相關產品收入連續第九個季度實現三位數同比增長，而阿里年內的股價漲幅遠超EPS擴張速度，說明估值層面充分兌現了AI帶來的增長預期；
騰訊的AI價值也得到了部分反映，混元模型在文生圖、3D生成領域表現突出，基於模型打造的騰訊元寶穩居國內AI應用前三，推動廣告業務連續12個季度兩位數增長，但社交、遊戲業務的AI賦能偏間接。所以2025年騰訊的估值擴張幅度明顯遜於阿里。
但騰訊2025年第三季度經調整淨利潤同比增長19%，股價漲幅顯著跑贏EPS增速，說明其AI價值正在加速釋放。
甚至一些AI垂直企業也普遍享有很高的估值溢價，比如商湯-W憑藉電腦視覺技術在智能駕駛、智慧城市領域的落地，年內股價累計漲幅超80%，市盈率TTM突破50倍；還有即將IPO的智譜、MiniMax估值分別達400億元人民幣、40億美元，雖尚未實現大規模盈利，但市場已提前定價其技術壁壘與成長空間。
相對來說，小米卻是綜合科技巨頭中唯一未實現AI估值溢價的標的。
2025年，小米股價累計上漲約13%，低於調整後淨利潤（預計423億元）對應的EPS擴張速度（摩根大通測算EPS同比45.8%），這種估值滯後與小米的AI實力形成鮮明反差。回過頭來看，過去五年小米累計研發投入超1000億，從澎湃OS迭代到3nm旗艦晶片玄戒O1發佈，從AIoT平台協議最佳化到MiMo大模型矩陣佈局，也說明了一點，除業績表現持續向上之外，小米始終在不斷打磨及鞏固自身的技術根基。
同時，如果橫向對比美股科技“七姐妹”及全球AI類股估值水平，可以看到，港股頭部科技公司的AI價值都未被完全Price-In，甚至可以說都還有很大的向上空間。
另外，從行業規律來看，AI技術從研發突破到業務落地再到估值兌現，往往存在一定的時間差。
阿里之所以能率先實現AI價值的估值兌現，騰訊次之，而小米的AI估值尚未形成市場共識，其核心差異在於，三者的業務屬性與AI賦能的落地節奏都各有不同：
阿里的核心業務——電商、雲端運算、企業服務，與AI技術的適配性極高。千問大模型在電商智能推薦、供應鏈最佳化、阿里雲AI服務、釘釘智能辦公等場景的應用，能夠直接提升交易轉化率、降低營運成本、增加服務收入，形成“技術突破-業務增長-估值提升”的正向循環；
騰訊的核心業務集中在社交、遊戲等領域，AI技術的賦能效果相對間接——如社交場景的智能互動、遊戲場景的AI生成內容（AIGC）、廣告場景的精準投放最佳化等，需要相對更長時間的場景滲透與使用者習慣培養。
相對來說，小米的AI生態的落地節奏尚未進入大規模兌現期，因而市場在其AI估值兌現的反映上表現滯後。
03. 小米何以率先實現AI與物理世界的融合？
從阿里、騰訊、小米等國內頭部科技公司在AI戰略、研發投入和技術實力的綜合情況來看，可以說目前它們已站基本在同一起跑線了。
之所以它們的AI價值兌現效率與空間存在明顯差異，除了各自業務與商業模式存在差異之外，或許還有一個關鍵因素在起主導作用——AI與物理世界的融合前景。
後者的這一因素，甚至很有可能將逐漸主導未來科技行業的競爭格局。
我們可以通過觀察“東西”兩大陣營目前對AI截然不同的兩條發展路徑來得到一些啟發。
以美國科技公司為代表的西方陣營，更傾向通過“算力競賽”加速LLM模型迭代，企圖以純技術突破直接邁向AGI。這種路徑雖有技術大爆發的潛力，卻始終面臨“落地難、場景適配不足”的瓶頸，當前“AI泡沫論”的興起便源於此。
例如OpenAI雖擁有強大模型，卻缺乏自有硬體終端和線下服務網路，無法將使用者“想喝杯咖啡”的指令轉化為實際服務，只能依賴第三方管道介面完成“最後一公里”交付，長遠來看埋下了服務鏈路脆弱的隱患，這也是其積極佈局端側智能的核心原因之一。
而中國頭部科技企業所選路徑要更為“務實”，他們基本做法都是相似的——先建構自身的LLM大模型，再將其深度融入現有業務與生態，運用AI實現對自身“更新換代”式的改造。
綜合來看，AI走進物理世界需要四大核心要素：全場景物理入口、垂直整合的技術架構、海量真實場景資料、適配物理規律的模型能力。
美國科技巨頭普遍缺少入口終端與落地場景，而即便是騰訊、阿里這樣的國內頭部企業，也存在“全場景硬體閉環缺失、跨域技術協同不足”的短板，其他科技企業更無從談起。
在這四大核心要素上，小米已全部集結完成並形成閉環：
場景覆蓋層面，小米“人車家”全生態覆蓋個人移動、出行、家庭三大核心物理場景，是全球唯一構築該全場景閉環的科技公司；
技術協同層面，小米率先實現“晶片—OS系統—自研大模型—全景智能端側入口”的垂直整合，全鏈路自研能力讓AI在物理世界的響應速度、適配效率遠超依賴第三方合作的企業；
資料優勢層面，小米10.4億IoT裝置沉澱了物理世界的多維資料，涵蓋視覺、語音、環境感知等，能支撐模型持續學習物理規律，而其他企業資料多集中於線上行為，缺乏物理場景真實反饋，難以適配物理世界需求；
模型能力層面，2025年12月發佈的MiMo大模型成為關鍵突破：MiMo-V2-Flash推理速度達150token/s，成本僅為閉源標竿模型的2.5%，完美適配端側即時互動；MiMo-Embodied打通自動駕駛與具身智能，成為業界首個跨域具身基座模型；其具備的“世界模擬能力”，能理解物理規律、空間關係和因果邏輯，這正是AI適配物理世界的核心能力。
可見，小米MiMo大模型的發佈並非孤立技術事件，而是公司戰略升維和價值升維的分水嶺，標誌著小米從“硬體製造商”向“AI生態營運商”的根本性轉型。
要深刻理解小米的AI價值，是離不開對其“人車家”全生態的理解——其實它們是相互成就、不可分割的共生關係，這一深度繫結亦是小米多年戰略推進的必然結果。
回溯小米“人車家”全生態的建構歷程：2023年，小米正式將戰略升級為“人車家”全生態，明確以使用者為中心打通多場景智能協同，搭建AI連接物理世界的骨架；2024年，小米汽車SU7成功上市，標誌著“人車家”場景閉環正式完成，物理世界的AI入口實現全覆蓋；2025年，這一生態進一步規模化沉澱——手機業務穩居全球前三，吸引超450萬蘋果使用者換機；汽車業務憑藉SU7、SU7Ultra、YU7三款車型實現銷量領先，YU7成功超越ModelY；大家電業務高端化成效顯著，“空冰洗”均價與毛利率持續提升。疊加7.42億全球月活使用者、10.4億AIoT平台連接裝置的規模優勢，小米已建構起全球最完整的智能硬體網路與場景矩陣，成為AI走進物理世界的天然載體。
儘管AI大規模落地物理世界的“奇點”尚未完全到來，但市場此前一度忽略小米的AI價值，而MiMo大模型的發佈有望扭轉這一局面。“人車家”全生態為小米AI提供了“用武之地”，避免技術陷入空中樓閣；AI則為生態注入智能“靈魂”，讓孤立硬體終端轉變為高頻連結與互動，釋放前所未有的網路效應。
這種共生關係，將構成小米長期價值的核心護城河。
簡而言之，MiMo大模型的出現，徹底重構了小米的估值邏輯，這至少帶來三個層次的重估：
價值創造維度：估值錨點從“終端產品銷量”轉向“高活躍AI使用者數+單使用者AI價值”，7.42億全球月活使用者與10.4億IoT連接裝置，將從“智能終端使用者”轉變為“AI服務消費者”，每一次互動與需求都將沉澱為價值增量；
商業模式維度：從“銷售智能終端為主”升維為“智能終端+AI服務”雙輪驅動，AI服務既提升終端產品附加值與使用者粘性，又開闢全新盈利增長點，形成正向循環飛輪；
生態價值維度：MiMo作為生態“神經中樞”，通過澎湃OS打通終端資訊壁壘，配合開源策略與120萬全球開發者規模，將持續豐富AI應用場景與服務能力，而未來五年2000億的研發投入承諾，將進一步夯實AI與生態的融合基礎。
這種類似“生態提供土壤、AI驅動生長”的長期邏輯，雖說短期估值兌現節奏較慢，但長期來看卻能抵禦技術路線波動與行業周期影響，從而讓小米身上的AI價值釋放更具持續性與確定性。
而AI走進物理世界的這件事，憑藉獨一無二的全場景閉環與技術協同能力，在當前環境下推演，眼下也許只有小米能率先幹成。
值得注意的是，MiMo-V2-Flash躋身全球開源大模型的第一梯隊，實則只是小米AI生態佈局的起點。若參考行業主流模型（如Gemini等）的命名和迭代規律，後續大機率會推出性能更強、功能更全的“Pro”或“Ultra”版本，來持續完善MiMo系列模型矩陣。更能體現其戰略意圖的一點是，作為擁有海量終端的生態型企業，小米並未急於推出獨立大模型App搶佔流量，僅上線網頁端供大眾體驗。
這一選擇恰好印證了其核心目標：小米從一開始就不是追求短期熱度，而是聚焦生態深度融合與物理世界落地，讓AI成為“人車家”全生態的底層能力而非孤立的工具或平台。這種不逐短期熱點、錨定長期價值的戰略定力，也許才是小米AI未來最為值得期待的地方，也為小米AI的未來留下了極為廣闊的想像及發展空間。
04. 結語
回顧2025年，AI賦能是港股科技類股結構性行情的核心引擎，也是個股估值分化的關鍵邏輯。
展望2026年，類股投資主線將從“技術突破”轉向“商業化落地”，價值兌現節奏持續加快，核心聚焦三大方向：
一是AI落地能力兌現，具備技術規模化應用與生態協同優勢的企業，將持續釋放成長價值；二是估值體系切換，頭部科技公司將逐步脫離“傳統業務+AI概念”的估值模式，轉向“AI生態賦能”估值，突破行業周期約束；三是競爭格局重塑，“資料-演算法-算力-場景”四維協同的企業將鞏固領跑地位，行業集中度有望提升。
總體來看，AI與實體經濟（乃至整個物理世界）的深度融合已成為產業發展不可逆的核心趨勢，其對港股科技產業的價值重構才剛起步。
對於資本市場而言，2026年港股科技類股在價值重估與成長兌現的雙重邏輯下，仍將孕育豐富的投資機遇。 (格隆匯APP)