数说故事递表港交所：企业AI开始接受经营现场的考试

港股并不缺AI故事，缺的是能在报表里活下来的AI生意。

2026年6月18日，AI仍是港股市场少数能点燃想像力的词。当天，国产大模型公司智谱股价单日涨逾26%，报2094港元；以116.2港元发行价计，上市不到半年股价已接近18倍，累计涨幅逾1700%。在一个长期寻找高增长叙事的市场里，AI像一束强光，照亮了投资者的期待，也放大了所有关于估值、泡沫和真实商业能力的争论。

（图片说明）港交所外观与数位行情屏，反映AI公司递表港股、资本市场对企业级人工智能叙事的关注与估值想像。

就在这样的时间点，数说故事人工智能科技股份有限公司向港交所主板递交上市申请，中信建投国际担任独家保荐人。

一家企业级AI公司的招股书，不会像一场新品发布会那样让人立刻兴奋。它没有炫目的舞台，也没有可以瞬间传播的演示画面。它呈现出来的是营收、毛利率、客户、应收款、股份支付、现金流和一行行风险提示。但也正因为如此，它比许多舞台上的AI故事更值得仔细阅读。资本市场最终要检验的，从来不是一家公司是否站在风口上，而是它能不能在真实经营里把风口变成生意。

港交所披露的申请版本显示，数说故事把自己定位为一家原生人工智能科技公司，通过基于企业级大模型的应用产品及解决方案，帮助企业把市场数据与商业变量转化为决策和增长计划。这个定位并不难理解，真正值得追问的是另一个更底层的问题：当通用大模型能力越来越强、调用成本逐步下降，企业真正愿意持续付费购买的，究竟是什么？

答案很可能不在模型参数本身。

对大多数企业而言，AI最难进入的地方，不是办公桌上的问答、文案、摘要或报表，而是每天影响收入、库存、渠道、品牌声誉和客户关系的经营现场。市场信息散落在社交媒体、电商平台、内容平台和线下渠道之中；品牌部、市场部、产品部和销售团队各自掌握一部分事实；管理层需要作出判断时，信息常常已经滞后，责任却不能滞后。

数说故事此次递表，把“Agentic Enterprise”这个企业AI叙事带入港股视野。所谓Agentic Enterprise，并不是企业多买几个AI助手，而是让智能体进入企业的业务链条，在真实数据、行业规则和人为决策之间承担部分分析、协同和执行职能。它考验的不是模型是否聪明，而是企业能否把AI放进自己的经营秩序里。

（图片说明）数说故事以EnlightAI 与数据基础设施为底座，将企业增长型AI 应用产品与解决方案延伸至生活时尚、耐用消费品与互联网、汽车等场景，并透过洞察、决策、执行与反馈迭代形成企业增长闭环。

AI走进经营现场

过去两年，企业对AI的兴奋，主要来自通用大模型带来的能力跃迁。文案生成、客服问答、会议纪要、知识检索、程式辅助，这些应用很快被企业接受，因为直观，也容易试用。它们降低了很多人的工作负担，也让企业第一次感受到AI不是遥远的技术，而是可以放在日常工作里使用的工具。

但真正的企业经营远比一个对话框复杂。

以消费品牌的增长场景为例，企业要判断市场情绪正在变化到哪里，竞品推出了什么新动作，消费者对价格、功效、设计和品牌语气的反应有何差异，哪一类内容能够转化为销售线索。这些判断如果停留在报告层面，对经营的帮助有限；它们必须进一步转化为产品、内容、渠道和销售的具体动作。

对一线团队来说，AI不是抽象的生产力革命，而是明天早上要不要改一条投放素材，下周是否调整新品卖点，月底能不能交出增长结果的现实压力。企业AI如果不能进入这些具体压力，就只能停留在演示系统里。

企业经营从来不是一张干净的流程图。品牌部看到的是声量，销售部盯着的是转化，产品团队关心的是功能与迭代，管理层最后要面对收入和现金流。每个部门都有自己的数据、语言、责任和压力。 AI Agent如果只是在单一任务里表现聪明，仍然很难改变企业的经营方式。它必须理解这些部门之间的摩擦，也要在真实数据、业务语义和决策节奏之间找到位置。

企业过去的信息系统，多数是在记录已经发生的事情；AI Agent进入经营现场后，企业开始尝试让系统参与判断尚未发生的事情。谁的数据被采信，谁的判断被系统放大，哪些动作可以自动执行，哪些责任仍要由人承担，这些问题最后都会回到企业治理本身。

这也是企业AI真正困难的地方。让机器写出一份漂亮报告，已经不是最难的事；让它知道什么结论可以自动生成，什么判断需要人工确认，什么数据只是噪音，什么信号已经足以影响产品、渠道和销售决策，才是企业愿意长期付费的原因。

招股书披露，数说故事的底层能力包括数据基础设施、SocialGPT垂直大模型、行业skills库及多智能体架构，并以EnlightAI作为多智能体系统，服务于洞察、营销和销售等企业增长场景。

“Agentic Enterprise”这个词本身并不重要。重要的是，它能否改变企业购买AI的方式。过去企业买软件，多数买的是功能；企业若要把AI放入经营现场，购买的就不再只是某个功能，而是一套可以嵌入业务流程的能力。这种能力包括数据治理、行业语义、任务分解、跨部门协同、结果验证和持续优化。模型只是其中一环。

数据沉淀出来的智能

数说故事的创业路径，和当前不少AI原生公司不太一样。它不是在大模型热潮出现后才寻找应用场景，而是从企业数据分析和商业增长服务中长期积累而来。

截至2026年3月31日，公司已为超过65家《财富》世界500强企业及135家全球500强消费品企业提供服务。按2025年营收计，数说故事在中国企业级大模型驱动的商业增长市场中排名第三。

这组客户数字，对一家企业AI公司有特殊含义。

企业级AI不像C端应用那样可以依靠流量快速扩散。它要进入大型企业的采购体系，要接受合规、交付、效果验证和客户信任的反覆检验。能够进入头部消费企业，本身就是一道门槛。更重要的是，这些服务经验可能沉淀为行业知识。

新品上市前如何识别人群痛点，内容营销如何与渠道转化衔接，品牌声量如何转化为可追踪的销售线索，这类判断更多来自多年项目中反覆出现的业务问题，而不是单纯来自模型训练语料。对企业AI公司而言，有价值的资产，往往藏在一次又一次项目交付后留下的结构化经验里。

（图片说明）数说故事创始人兼CEO徐亚波。他作为企业增长人工智能解决方案的代表人物之一，他所创立的数说故事聚焦数据洞察、AI应用与企业增长服务，展现出中国AI营销与商业智能领域的新一代创业力量。

创始人徐亚波早年受训于计算机科学和数据挖掘领域，曾在高校任教，后来离开学术系统创办数说故事。这种从算法研究到企业经营现场的转身，某种程度上塑造了公司的路径：先理解数据，再理解场景，最后才谈智能体。

招股书披露，数说故事已形成由数据基础设施、SocialGPT垂直企业大模型、行业skills库和多智能体架构组成的技术体系。 EnlightAI多智能体系统被公司用来理解特定领域的复杂商业情境，并以规模化方式执行复杂商业任务。

这条路径的关键，不在于是否拥有一个垂直模型的名称，而在于能否把长期积累的数据、项目经验、行业语义和任务流程，封装为可以反覆调用的能力。如果能做到这一点，行业skills和智能体就不只是产品包装，而有可能成为企业AI公司最重要的资产层。

资本市场最终会用很现实的方式检验这件事。客户数量、客单价、交付成本、毛利率、现金流、续约和扩容，会比任何技术概念都更诚实。 AI公司的技术叙事，最后都要回到财务报表上接受检验。

（图片说明）此图展示企业透过多智能体协作流程，从业务目标设定、AI方案部署，到市场洞察、品牌营销与渠道优化，形成持续商业增长的闭环。

50亿估值之后：软件资产，还是人力项目？

递表前两天，6月16日，数说故事刚完成一轮亿元级Pre-IPO战略融资，投后估值超过人民币50亿元。这是市场在上市前给出的一个定价参照，也让这份招股书多了一层资本逻辑。

50亿元估值代表信心，也代表压力。信心来自市场相信企业AI还有很大的增长空间；压力则来自另一个现实：上市之后，估值不再只由一轮融资或一个行业故事支撑，而要在公开市场里接受连续审视。

招股书显示，公司营收由2023年的人民币2.35亿元增至2024年的2.83亿元，2025年进一步增至5.03亿元，复合年增长率约46.4%；2026年第一季度营收为7,965万元，同比增长53.8%。对一家企业级AI公司而言，在收入规模突破5亿元后仍保持较高增速，说明其产品及解决方案已有一定商业化基础。

收入结构也在变化。企业增长人工智能解决方案对总营收的贡献，由2023年的50.1%升至2024年的62.1%，2025年进一步升至77.5%；2026年第一季度为70.6%。这说明客户需求正在由相对标准化的AI应用产品，转向更深入业务流程的一体化解决方案。

这个变化让公司离客户的核心流程更近，也把交付成本推到了更醒目的位置。

从积极的一面看，解决方案更贴近企业核心流程，客户黏性可能更强，单客户收入也有提升空间。招股书显示，公司大客户数量由2023年的45名增至2025年的83名；大客户平均收入由2023年的370万元升至2025年的490万元。 2025年，来自大客户的收入达到4.08亿元，占总营收81.1%。

但另一组数字也需要被放在同一张桌子上。公司整体毛利率由2023年的57.2%下降至2024年的52.2%，2025年降至42.1%，2026年第一季度进一步降至39.9%。公司解释，毛利率下降主要与解决方案收入占比提升及相关履约成本较高有关。

这是企业AI商业化中很现实的一道坎。越深入客户业务，越容易创造价值，也越可能变成高交付、高定制、高人力投入的服务生意。 AI公司的估值能否成立，取决于它能否把定制化交付中的共性任务沉淀成标准化模块，让下一个客户的交付成本下降。

如果标准化能力跟不上，增长很可能只是更多项目的叠加；若共性任务能被持续沉淀，智能体、skills库和行业数据才会变成可复用的经营杠杆。

对港股投资者而言，这类公司的估值分歧往往不在于有没有AI，而在于市场最后会把它归入哪一类公司。若收入能随着产品化和标准化而放大，毛利率逐步改善，它更接近软件与AI平台公司的定价逻辑；若增长主要依靠项目交付、人力投入和定制部署，市场很可能会按技术服务公司的尺度重新估值。

对数说故事而言，上市后最重要的问题并不是能否继续讲清楚Agentic Enterprise，而是能否证明自己正在把人力项目沉淀为软件资产。这条分界线，将决定它在港股市场能否获得更高的估值容忍度。

现金流里藏着企业AI的难题

盈利端的改善，是招股书里一个积极信号。公司2023年、2024年及2025年净亏损分别为1.15亿元、8,691万元及5,173万元，逐年收窄。按非香港财务报告准则计量，2025年经调整净溢利728万元，首次转正。

但企业AI公司的经营质量，不能只看调整后盈利。

公司2023年、2024年及2025年经营活动所用现金流量净额分别为2,879万元、4,119万元及7,276万元；2026年第一季度进一步达到4,427万元。贸易应收款项及应收票据也由2023年底的6,842万元增至2026年3月底的1.93亿元。

这些数字把企业级AI的另一面呈现出来。大型客户带来更高收入，也往往带来更长销售周期、更严格验收流程和更复杂回款节奏。从合同到交付，从验收到回款，中间任何一个环节拉长，都会反映在现金流里。对一家高速成长的AI公司来说，收入增长和现金流压力常常会同时出现，关键是这种压力能否随着产品化和交付效率提升而逐步缓解。

这里还有一个容易被忽略的细节。 2026年第一季度，公司行政开支升至8,759.5万元，已超过当季营收；同期以股份为基础的付款为1.04068亿元，其中主要管理人员薪酬中的股份支付开支为6,615.8万元。这类股份支付主要属非现金性质，会放大当期亏损，但不能简单等同于经营现金流恶化。

剥离这一因素来看，公司经营现金流承受的压力仍然存在，只是第一季度亏损被放大的原因需要被更准确地处理。这是一个需要严谨辨析的财务变量，因为它会影响读者对公司经营质量的判断。

高增长市场会给公司估值提供想像空间，却不能替代公司自身的经营证明。招股书引述灼识咨询资料称，中国企业级大模型驱动的商业增长市场规模于2025年达86亿元，预计2030年将达1,501亿元，复合年增长率77.2%。这是一个足够大的市场，但市场大，不代表每家公司都能顺利完成产品化和规模化。

数说故事目前所处的位置，介于AI平台、数据服务和增长解决方案公司之间。这个位置有想像力，也有估值上的模糊性。它的优势，在于较早进入消费品、生活时尚、耐用消费品、互联网、汽车等行业，积累了头部企业客户和一套与商业增长相关的数据、模型与智能体能力。它的挑战也在这里：如果解决方案收入占比继续提高，必须用更强的标准化能力抵消交付成本上升，否则增长越快，毛利率与现金流压力越明显。

招股书披露的上市前主要股东中，除创始人徐亚波控制的持股平台外，还包括一普大数、顺为资本旗下金色成长叁、广州晟木、瀚星创投等机构股东；其中一普大数与益普索（中国）有关，瀚星创投则由小米科技全资持有。这说明公司此前已获得产业和财务资本的支持，也意味着上市后市场会更关注它能否把过去的融资叙事转化为公开市场可持续验证的经营表现。

（图片说明）从定制专案经验沉淀为可复用模组与标准化智能体平台的技术场景，呼应企业AI能否把人力交付转化为软件资产、决定港股估值边界的核心命题。

港股不缺AI故事

港股市场近年对AI公司并不缺兴趣，但兴趣正在变得更挑剔。早期市场愿意为AI概念付费，后来开始看收入，接下来会看毛利率、现金流、客户留存和估值消化能力。对AI应用公司而言，最难的不是在上市前讲清楚技术故事，而是在上市后用季度报表证明这套技术可以反覆卖、可持续交付，并逐步改善成本结构。

数说故事的递表，提供了一个观察企业AI商业化的样本。它既不是单纯的模型公司，也不是传统营销服务商。它试图把数据、模型、行业知识和多智能体系统放进企业增长流程。这条路径如果跑通，企业AI会进入更深的经营层；如果跑不通，市场可能会把它重新归类为高定制、高交付成本的技术服务公司。

对GFM而言，这类公司值得持续跟踪，原因不只是它有机会成为港股市场中具有Agentic Enterprise特征的代表性企业。更重要的是，它代表着AI产业的一个转向：AI开始进入企业如何组织信息、流程、决策和增长的制度问题。

每一次技术浪潮进入资本市场，都会经历相似的过程：先是概念被追逐，随后是收入被验证，最后是成本结构和现金流决定估值归宿。 AI也不会例外。模型能力可以点燃想像，经营能力才会留下价格。

企业AI的竞争，最后大概不会停留在谁的模型更会回答问题，而会回到一个更老的商业命题：谁能更低成本、更高效率、更可持续地帮企业做出判断并完成行动。

数说故事走到港交所门口，让这个命题有了一份可以被市场检验的样本。收入、毛利率、现金流、回款和客户留存，将比任何新概念都更有说服力。

港股不缺AI故事，缺的是能在经营现场反覆成立的AI生意。

免责声明

本文仅基于公开资料与招股书申请版本作研究分析，不构成任何投资建议。相关数据可能随最终招股文件更新，投资者应自行审慎判断并咨询专业意见。