来源:格隆汇
2026-06-29 09:19:40
(原标题:Momenta开启全球发售:物理AI的“GPT时刻”迎来二级市场首次大考)
6月29日,Momenta开启全球发售,成为港股“物理AI第一股”。
Momenta全球发售1993.83万股H股,其中包括199.38万股香港发售股份和1794.45万股国际发售股份。最终上市定价为295.6港元,在不考虑绿鞋行使的情况下,预计总募资额约为58.9亿港元。
这套基石阵容的含金量,从构成上就能看出门道。14家机构合计认购约30亿港元,覆盖了国际长线资本、产业龙头和国内头部机构三大阵营。
图片来源:公司招股书
先看国际长线资本,GIC管理规模超万亿美元,近些年来重仓Anthropic、台积电等一系列全球知名科技公司;富达国际管理规模同样超万亿美元,曾长期持有腾讯、比亚迪、宁德时代,近年来也对中际旭创等众多AI领域龙头进行了投资。两家机构同时领投一家公司,意味着Momenta已被纳入全球一线科技资产序列。值得注意的是,富兰克林邓普顿更是历史上首次现身港股基石名单,这一打破惯例的动作,本身就是对Momenta稀缺性的直接投票。
产业资本方面,梅赛德斯-奔驰与比亚迪两大车企罕见联手,用真金白银为Momenta的技术路线和量产能力做产业背书。国内长线资金则由高毅、博裕、华夏基金、广发基金、太平洋保险组成,覆盖了私募、公募、险资三大门类。国内顶级机构集体站台,说明Momenta的商业模式在国内资本市场已经达成了跨类别共识。
据知情人士透露,Momenta基石席位的火爆程度可谓“一票难求”,堪比宁德时代的基石阵容。
一家成立刚10年的公司,凭什么吸引到如此多的顶级机构同台抢筹?
一、收入翻三倍,毛利率超过70%
要回答这个问题,先看最硬核的财务数据。
首先是收入的爆发式增长。
2023年至2025年,Momenta营业收入从7.43亿元增长至24.13亿元,复合增长率超80%。其中,许可收入从2023年的0.23亿元暴增至2025年的9.68亿元,三年增长42倍。许可收入占比从3.1%跃升至40.1%,这部分许可收入具有“高边际收益”的属性,为后续Momenta保持高营收增长提供了支撑。
其次是毛利率的快速提升,从2023年的17.5%跃升至2024年的49.0%,再到2025年的71.6%。这一近乎垂直的攀升曲线,也是Momenta规模效应在财务端的直接映射:随着搭载量从2023年5.2万台飙升至2025年68万台,固定成本被迅速摊薄。
如此强劲的盈利能力离不开公司长期对研发的重视。近三年累计研发投入达46.6亿元,2025年单年研发投入18.69亿元,研发团队1157人,占员工总数近82%。在科技公司的竞争逻辑中,研发投入从来不是“费用”,而是对技术代差的战略性投资。当大多数竞争对手还在犹豫是否要在物理AI上重注时,Momenta已经用真金白银构建起了难以逾越的技术壁垒。
有人可能会对公司净亏损扩大产生担忧,实际上,这其中包含了大量非现金项目,仅可转换优先股的公允价值变动,2023年至2025年分别计入了11.9亿元、19.7亿元和28.4亿元。这部分“亏损”实际上恰恰反映的是公司估值的持续攀升:优先股公允价值随着每一轮融资和市场认可度的提升而不断走高,按照会计准则,这部分增值被计为公允价值变动损失,但它并不代表公司经营层面的真实消耗。
剔除非现金项目后,经调整净亏损从2023年的10.93亿元收窄至2025年的3.03亿元,三年收窄超70%。经调整净亏损率从147.2%骤降至12.6%。这意味着公司的核心业务正在快速逼近盈亏平衡点,按照当前收入增速和毛利率提升趋势,扭亏为盈的时点并不遥远。
再看经营现金流,从2023年的净流出10.69亿元,收窄至2024年的8.36亿元,再到2025年的2.81亿元,三年同样收窄超70%。更值得注意的是,截至2025年末,Momenta现金储备超过100亿元。高研发投入+充沛现金储备+快速收窄的亏损,这三者的组合在一家成长型科技公司身上同时出现往往意味着:它的商业模式已经跑通了。
二、三层架构:R7世界模型如何确立技术代差
财务数据回答的是Momenta当下有多强,而R7世界模型回答的是Momenta的未来边界在哪里。
黄仁勋将AI演进划分为四步:感知AI、生成AI、代理AI、物理AI。尽管大语言模型在数字世界中表现出色,但进入物理世界后,却在复杂路口、突发场景中频频“翻车”。传统端到端算法依赖场景记忆与规则匹配,面对无穷无尽的长尾场景近乎无解。面对这一痛点,自动驾驶的竞争正在从“数据量比拼”转向“对物理世界理解深度的较量”。
Momenta今年北京车展发布的R7世界模型,正是对准这一命题展开。通过这一模型,智能驾驶也从“看见世界”走向了“理解世界”。具体来看,该模型分为三个架构:
第一层,世界模型预训练,简单来说就是让模型先“读懂”物理世界。不同于大语言模型通过预测下一个词来压缩数字世界的常识,世界模型是通过预测物理世界未来的状态来理解物体的物理属性、运动因果关系和交互可能。据了解,Momenta量产业务积累了超120亿公里实车里程,并从中提炼的超1亿段黄金数据,如此庞大且真实的数据,直接决定了模型对物理世界认知的深度与广度。
第二层,世界模型仿真。自动驾驶有个老大难:长尾场景——几万公里才遇一次的极端情况,实车路测几乎覆盖不到。传统做法用渲染引擎搭建虚拟场景,但渲染出来的世界和真实世界总有差距,仿真里表现好,上路照样露馅。Momenta的做法是让仿真世界从真实数据中“学”出来,再通过实车与仿真的一致性校准,不断缩小两者差距。这样生成的仿真环境本质上是可靠的,模型在里面学到的能力可以直接复用到真实道路上,验证效率提升上万倍。
第三层则是在世界模型中强化学习。在前两层基础上构建高度真实的虚拟训练场,让系统在接近真实的环境中反复探索试错。通过奖惩机制,系统从“模仿学习”走向“想象与探索”,在千万次推演中自主习得复杂博弈中的最优决策。
可以看到,在行业内大多数玩家把世界模型当做仿真工具来用的时候,Momenta将其直接用于端到端基座模型的预训练,这相当于从底座重构了系统的认知方式。这种应用代差使世界模型成为超级放大器,从而使系统的整体产品性能和上限实现了10到100倍的代际跃升。
三、结语
Momenta开启全球发售,标志着物理AI赛道迎来了一个真正意义上的二级市场定价坐标。在物理AI领域,绝大多数玩家仍停留在demo演示和概念验证阶段,而Momenta已经用数据证明了一条从技术到商业的完整闭环路径。
Momenta IPO的意义,不仅是一家公司的资本里程碑,更是整个赛道从“技术叙事”走向“价值叙事”的分水岭。
对于物理AI“GPT时刻”的价值,二级市场即将给出答案。
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