散人逍遥游
06-23
不敢重仓,这行情谁敢梭哈啊。暂时小仓位拿着,做做波段
$明略科技-W(02718)$
@美港探案:
明略科技暴涨19%:港股AgenticAI第一股的估值重估才刚刚开始
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6月初与香港教育大学共建\"AI+教育\"联合研究平台,开放DeepMiner、Octo、CoCraft等工具;6月中旬又与博泰车联签署战略合作,以Token经济为底层逻辑,打通\"品牌营销预算—车端AI算力消耗—用户场景化消费\"的完整闭环。注意,这不是概念炒作,而是<strong>模型层→平台层→硬件层</strong>的全矩阵布局在真实商业场景中跑通。</p>\n<p><strong>逻辑:Scaling Out路线,才是垂直大模型的正确打开方式</strong></p>\n<p>东吴证券最近出了一篇报告,讲大模型行业未来可能分化为三种路径:闭源持续领先、开源持续追赶、或者出现全新架构突破。但无论是哪种路径,一个共识已经形成——<strong>通用大模型的API毛利正在承压,利润向应用层和基础设施层转移。</strong></p>\n<p>明略科技聪明的地方在于,它从一开始就没有去跟OpenAI、智谱、MINIMAX拼单体大模型的Scaling Up,而是走了一条<strong>多专业小模型协作的Scaling Out路线:</strong></p>\n<p>DeepMiner作为底层引擎</p>\n<p>Mano/Cito等专用模型各司其职</p>\n<p>Cider推理加速框架解决效率问题</p>\n<p>Octo平台层串联为人与Agent协作中枢</p>\n<p>最终以Agentic Service形式交付</p>\n<p>这套架构的核心壁垒在哪里?<strong>细分场景数据+专用模型+持续学习。</strong> 在营销、大消费等垂直领域,通用大模型的精度永远打不过一个经过持续调优、拥有私有数据闭环的专用模型群。更重要的是,明略构建的是<strong>开源、可私有化部署、白盒可审计的PrivateAI基础设施</strong>——这在数据合规要求越来越高的B端市场,是决定性优势。</p>\n<p><strong>估值:对比同行,明略的PS仍处于合理区间</strong></p>\n<p>目前明略科技总市值351.73亿港元,市净率13.32倍。看PE没意义,关键看PS和赛道稀缺性。</p>\n<p>横向对比港股大模型概念股:</p>\n<p>智谱(02513.HK)市值已超过6000亿港元,PS极高;</p>\n<p>MINIMAX-W(00100.HK)波动剧烈,月内股价腰斩后又反弹;</p>\n<p>明略科技作为<strong>\"港股AgenticAI第一股\"</strong>,在垂直应用落地和商业化闭环上走得更扎实,市值却不到400亿港元。</p>\n<p>纵向来看,明略的估值重估才刚刚开始。随着端侧AI在教育、车载、营销等场景的持续渗透,以及潜在的回A预期,市场对其\"模型即服务\"到\"Agent即服务\"的商业模式认知将逐步深化。当前股价距离上市首日高点仍有空间,中长期看,<strong>300亿港元市值只是第一步。</strong></p>\n<p><strong>结论:核心受益逻辑</strong></p>\n<p>短期看,明略科技受益于大模型板块情绪回暖+政策催化+端侧场景落地的三重共振。</p>\n<p>中期看,与博泰车联等硬件入口的合作,将验证Token经济模型的商业可行性,打开车载AI算力消耗的新增量市场。</p>\n<p>长期看,PrivateAI基础设施+垂直场景数据壁垒+Scaling Out技术路线,构成了明略科技在Agentic AI时代的核心护城河。</p>\n<p><a href=\"https://laohu8.com/S/02718\">$明略科技-W(02718)$</a></p>\n<p><a href=\"https://laohu8.com/U/20722186463466\">@爱发红包的虎妞</a> <a 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6月初与香港教育大学共建\"AI+教育\"联合研究平台,开放DeepMiner、Octo、CoCraft等工具;6月中旬又与博泰车联签署战略合作,以Token经济为底层逻辑,打通\"品牌营销预算—车端AI算力消耗—用户场景化消费\"的完整闭环。注意,这不是概念炒作,而是<strong>模型层→平台层→硬件层</strong>的全矩阵布局在真实商业场景中跑通。</p>\n<p><strong>逻辑:Scaling Out路线,才是垂直大模型的正确打开方式</strong></p>\n<p>东吴证券最近出了一篇报告,讲大模型行业未来可能分化为三种路径:闭源持续领先、开源持续追赶、或者出现全新架构突破。但无论是哪种路径,一个共识已经形成——<strong>通用大模型的API毛利正在承压,利润向应用层和基础设施层转移。</strong></p>\n<p>明略科技聪明的地方在于,它从一开始就没有去跟OpenAI、智谱、MINIMAX拼单体大模型的Scaling Up,而是走了一条<strong>多专业小模型协作的Scaling Out路线:</strong></p>\n<p>DeepMiner作为底层引擎</p>\n<p>Mano/Cito等专用模型各司其职</p>\n<p>Cider推理加速框架解决效率问题</p>\n<p>Octo平台层串联为人与Agent协作中枢</p>\n<p>最终以Agentic Service形式交付</p>\n<p>这套架构的核心壁垒在哪里?<strong>细分场景数据+专用模型+持续学习。</strong> 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