贴上了“杭州六小龙”标签的群核科技（0068.HK）股价持续攀升，截止4月20日收盘，群核科技股价为37.44港元，单日涨幅101.29%。4月17日，群核科技正式登陆港交所，发行价为7.62港元，以20.7港元开盘。短短三天，最新股价相较发行价上涨了近4倍。
不止群核科技。港股AI概念集体迎来爆发。4月20日，港股开盘后，诺比侃（02635.HK）一度突破28%，五一视界（06651.HK）一度涨超22%，智谱（02513.HK）亦涨超14%。
业内人士认为，群核科技踩中了人工智能行业风口，使其估值高企。客观而言，公司当前估值存在虚高的情况，但这种高估值并非毫无支撑。“它的估值是着眼于未来发展，而不是它现在的业务。”
群核科技的空前热度亦反映出当前AI产业的发展变化。DCCI互联网研究院院长刘兴亮认为，空间智能是AI从“数字世界”走向“物理世界”的关键一跃，当前AI产业处在“技术成熟但生态还在形成”的窗口期。
打破AI烧钱亏损局面 群核科技股价连续上涨
4月20日，港股开盘后，群核科技（00068.HK）一度涨超110%，诺比侃（02635.HK）一度突破28%，五一视界（06651.HK）一度涨超22%，智谱（02513.HK）亦涨超14%。
这一情绪升温与国内AI巨头DeepSeek融资的消息有关。近日，DeepSeek被曝正启动成立以来的首次外部股权融资，目标估值超100亿美元，计划募集不少于3亿美元。该消息一出迅速引爆行业讨论，加剧了市场整体的乐观情绪。
值得注意的是，群核科技已连续两天大涨。群核科技发行价为7.62港元，4月17日上市首日，其以20.7港元开盘，最终报收18.6港元，当天涨幅144%。一个周末过去，今日群核科技盘中最高涨至39.5港元，日内最大涨幅超110%。截至收盘，群核科技股价报37.44港元，单日涨幅101.29%。群核科技今日收盘价较招股价上涨了近4倍。对此，《财经》新媒体联系群核科技了解相关情况，但截至发稿前未获回复。
事实上，这一表现并不意外。当前，在AI产业热潮下，群核科技作为“全球空间智能第一股”、“杭州六小龙” 首家登陆港股的科技企业，其本身的稀缺性便吸引大量资金关注，本次IPO招股阶段市场申购热度高涨，香港公开发售获1591倍超额认购，叠加泰康人寿、广发基金等明星基石资本加持，上市初期便奠定了看好基调。
另外，公司基本面展现出优质的成长性，其2025年实现营收8.2亿元、毛利率高达82.2%，并且成功完成扭亏为盈，这一成绩打破了市场对AI企业普遍烧钱亏损的固有印象，进一步加强了市场信心。
一位产业分析师认为，单从经营业绩来看，群核科技本身体量并不算大型企业，如今却拥有500亿市值，而国内不少营收规模达数百亿的公司市值远不及群核科技。出现这种情况的原因，在于群核科技踩中了人工智能行业风口，且叠加了“杭州六小龙”这样的市场标签。客观而言，公司当前估值已经脱离其实际市场地位，存在虚高。还过这种高估值并非毫无支撑，人工智能产业整体爆发式增长，为市场带来了无限的想象力，其估值是着眼于未来发展，而不是现有的业务。
从生成式AI向AI原生过渡 生态尚未形成
事实上，群核科技的空前热度亦反映出，当前AI产业的发展变化。过去，大语言模型完成了数字语言认知的普及，推动AI在文本交互、内容生成等数字领域实现应用，但随之而来的技术迭代进入瓶颈等问题开始出现。而空间智能作为AI理解三维物理世界的底层基础设施，恰好承接了世界模型、具身智能、机器人、数字孪生全产业链的核心需求，成为下一代AI发展的突破口。
刘兴亮认为，空间智能是AI从“数字世界”走向“物理世界”的关键一跃。过去十年，AI主要处理两件事：看懂文字、理解图片。但真正的智能不能只活在屏幕里，它还需要理解空间、感知3D世界、在物理环境中行动。
他进一步指出，空间智能的核心价值在于三个方向：一是让机器人真正落地。无论是具身智能还是自动驾驶，空间感知是基础。AI要操控机械臂、要让无人车在胡同里穿行，核心能力不是语言理解，是点云、深度和空间关系判断；二是XR/AR/VR的底层支撑。“在场”体验的核心是AI对空间的实时建模和理解。数字孪生、元宇宙、AI眼镜的交互逻辑，都离不开空间智能；三是将AI Native推向深水区。AI从“智囊”到“执行者”的跃迁，空间智能是这个跃迁的技术底座——不会感知空间的AI，再强也只是“军师”。
北京智源人工智能研究院发布的《2026十大AI技术趋势》明确指出，2026年将成为AI从数字世界迈向物理世界、从技术演示转向规模价值实现的分水岭。
不过，空间智能的发展亦面临诸多挑战。在技术层面，核心算法的精度与效率仍有提升空间，空间数据的标准化、碎片化问题突出；而在人才层面，空间智能涉及AI、计算机视觉、地理信息、3D建模等多个领域，复合型高端人才缺口较大，成为制约技术突破与产业落地的重要因素。
对于整个AI产业而言，刘兴亮认为，当前AI产业正在经历从“生成式AI”向“AI原生”的过渡期，主要表现出两大特征：一是模型能力溢出，应用供给不足。大模型参数越来越大、能力越来越强，但在应用层的落地，远没有跟上。拿着锤子找钉子，是当下的主要矛盾；二是从“卷模型”到“卷应用”的切换。纯粹拼模型参数的时代在降温，真正拼的是谁能做出高频、刚需、闭环的AI原生应用。
他表示，目前AI产业处在“技术成熟但生态还在形成”的窗口期，谁能在应用层做出真正的闭环，谁就能拿到下一波红利。
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