“国家队AI第一股”要来了？3名联创来自中科院，中科闻歌3年合计亏了5.83亿

本文来源：时代周报 作者：李佳晅 何珊珊

即便是“国家队”，也难逃AI商业化的盈利魔咒——中科闻歌的招股书也印证了这一点。

4月12日，北京中科闻歌科技股份有限公司向港交所递交上市申请。这家由中科院自动化所科学家创立的AI公司，股东阵容堪称“国家队”豪华配置，国开金融、中网投、深创投、中关村科学城、央视融媒体基金、中科院创投等悉数在列，更有北京人工智能产业投资基金于2024年底独家注资1亿元。如此“根正苗红”的资本背书，有可能让中科闻歌成为“国家队AI第一股”。

股东阵容豪华，中科闻歌的经营却仍处于持续“失血”状态。招股书显示，2023年至2025年，中科闻歌营收从2.5亿元增长至4.05亿元，年复合增长率27.4%，毛利率也从44%提升至51.2%；但同期净亏损分别为2.6亿元、1.57亿元和1.66亿元，三年累计亏损5.83亿元，经营性现金流连续为负。

针对经营状况相关问题，时代周报记者致电、致函中科闻歌，截至发稿未获回复。

三名联合创始人均出自中科院

中科闻歌的创始团队是典型的“科学家创业”范本。

中科闻歌的三位联合创始人董事长王磊、首席执行官罗引、首席科学家曾大军均来自中科院自动化研究所。其中，曾大军为IEEE（电气与电子工程师学会）和AAAS（美国科学促进会）双会士，现任自动化所副所长；王磊、罗引也都是自动化所研究员，曾获多项省部级科技奖项。三人通过一致行动协议合计控制公司约30.66%的投票权，确保了创始团队对战略方向的主导力。此外，国开制造业转型升级基金为第一大机构股东，持股比例5.79%。

中科闻歌成立于2017年3月，定位于企业级人工智能技术与服务供应商，专注于复杂数据分析及人工智能辅助决策，其核心技术体系以自主研发的决策智能操作系统（DIOS）为底座，整合了X-Data数据平台、雅意大模型及DI-Brain智脑决策平台三大核心组件，打通了从数据治理、模型训练到决策执行的全链路。

其中，雅意大模型为国产原生自研，支持55种语言，在超长文本理解、多模态解析及复杂信息抽取等领域表现突出，并可私有化部署以适配政企安全需求。

中科闻歌主要服务于传媒与通信、公共服务及商业企业三大领域，截至2025年底已累计服务超过650家企业和政府客户。据灼识咨询数据，按2024年收入计算，中科闻歌在中国企业级大模型驱动的决策智能服务商中排名第一，市场份额为11.4%；在中国企业级大模型市场中排名第七，市场份额为2.4%。

自2018年至2025年的八年间，中科闻歌累计完成10轮融资，总金额近16亿元，投资方阵容堪称“国家队”的豪华配置，包括国开制造业转型升级基金、中国互联网投资基金、央视融媒体产业投资基金等国家级基金，以及深创投、中科创星、盈富泰克等知名投资机构。

失血之外，还有哪些隐忧？

中科闻歌在招股书以大量篇幅披露自身面临的多项经营风险，其正处于“增收不增利”的失血状态，同时在客户结构、市场竞争和技术迭代等维度上持续承压。

除了三年累计净亏损5.83亿元，中科闻歌的应收款项及应收票据从2023年的1.24亿元飙升至2025年的2.48亿元，贸易应收款项周转天数也从148天拉长到200天，这意味着客户回款越来越慢。中科闻歌招股书坦言，由于客户付款习惯具有季节性，且不少客户来自政府采购，受财政预算影响较大，未来回款周期可能进一步延长。

招股书显示，2025年中科闻歌的前五大客户占比37.6%，核心标杆客户贡献了总收入的67.8%。这些客户大部分来自政府及公共服务领域，采购预算容易受地方财政状况波动影响，一旦某年预算收紧，公司的收入将面临明显冲击。

市场竞争同样激烈。百度、阿里、腾讯等大厂正在加速渗透企业级大模型市场。沙利文发布的《中国GenAI市场洞察：企业级大模型调用全景研究，2025H2》显示，2025年下半年，仅阿里千问一家在企业级大模型日均调用量中就占到32.1%。

资深科技产业分析师、钉科技创始人丁少将对时代周报记者表示，当前决策智能在中国企业级AI市场的渗透率尚不足10%，而基础大模型能力正趋于同质化，价格战预计在未来1-2年内就会爆发。这意味着，像中科闻歌这样的垂直厂商，其标准化产品的利润空间将被大幅挤压，很可能被迫向“高安全+高定制”的细分场景收缩，而这将进一步拉高交付成本和回款周期。

更棘手的是供应链风险。

招股书显示，中科闻歌算力基础设施高度依赖国外GPU芯片，一旦遭遇管制、禁售限制，将直接影响模型训练和推理服务。虽然公司计划转向国产化采购，但国产芯片在性能、生态和成本上与英伟达仍有差距，且AI芯片更新换代极快，今天采购的GPU很可能两三年后就在效率上落后于新一代产品。

在这种情况下，中科闻歌坦言将继续加大研发投入。但研发活动本身具有高度不确定性，招股书承认，若中科闻歌无法及时跟上AI技术的快速迭代，现有解决方案可能迅速过时。

丁少将指出，尽管短期承压，决策智能向金融、能源、医疗等行业的长期扩展确定性较强，其关键驱动力在于行业横向拓展、数据开放程度以及投资回报率的验证。换言之，谁能熬过眼前的亏损与价格战，谁就有望在千亿级市场中分得一杯羹。