摘要

　　垂类企业 AI 应用赛道迎来商业化拐点，迈富时作为观察标的，机会和风险都十分突出。本篇整理一份可直接用于跟踪的观察清单，同时横向对比同赛道其他港股 AI 应用公司，厘清投资中的误区。

　　资料来源：国金证券迈富时深度风险章节、光大海外港股 AI 深度报告、迈富时定增文档、调研纪要部分。

　　一、迈富时核心机会清单（可核验）

　　1.  企业营销销售 AI 赛道需求红利 国内营销销售应用渗透率仍然处于个位数；企业预算正在新增AI 专项预算；营销、销售属于增收型业务，ROI 可量化，相比降本类 AI 项目，客户付费意愿更强。客户来源不支 IT 预算，还来自营销预算、销售业绩奖金池预算，预算来源多元，宏观下行周期有韧性。

　　2.  已验证的客户质量与留存

　　● 大客户数量翻倍增长，金额留存率 115%，客户持续增购；27269 家 AI 付费客户，ARPU 大幅提升 80%，量价齐升。

　　● 覆盖消费零售、汽车客户，跑通之后向同行业复制标准化模块，交付成本下降，提升长期毛利率。

　　3.  商业模式升级红利：订阅制逐步转向 Token 按量计费 Token 模式占比 14% 持续爬坡；该模式毛利率 80% 以上；客户消耗越多公司收入越高，收入和客户业务活跃度深度绑定；中小客户已经跑通，下一步看大客户落地进度。

　　4.  全栈 Token 工厂的潜在成本红利 两轮合计约 10 亿港币市价定增投入算力，锁定沐曦国产 GPU、H200 硬件订单；国产集群已经上线调试完成；若算力利用率达标，可以大幅降低内部推理成本，增厚 AI 业务毛利；同时布局海外 AIDC，打开海外业务算力供给。

　　5.  财务拐点：盈利 + 经营性现金流转正 2026 上半年经营性现金流 5 亿元；管理层上调全年盈利指引至不低于 4.2 亿元；人效持续提升，销售、管理费率下行。

　　6.  生态协同：参与 DeepSeek 投资 联合宁德时代投资 DeepSeek，强化上游大模型供应链协同，混合模型调用架构可以灵活选型底座，减少单一大模型厂商卡脖子风险。

　　二、必须重视的风险清单（全部来自公开研报与公告风险提示）

　　业务层面

　　1.  Token 计费渗透风险：大客户习惯项目制，向 Token 消耗收费推进速度不及预期；Token 收入占比提升不及假设，商业模式升级节奏延后。

　　2.  营销业务拖累：42.4% 收入来自低毛利广告代理业务，毛利率 2.7%；业务存在垫资、应收账款、广告行业周期波动风险；公司暂无剥离计划。

　　3.  行业竞争加剧：互联网大厂、传统 CRM 厂商、其他 AI 应用厂商进入营销销售 Agent 赛道，竞争加剧，会带来产品价格、毛利率下行压力。

　　算力与资本开支风险（重中之重）

　　1.  资本开支与折旧风险：大规模采购 GPU 服务器，硬件 5 年折旧；如果算力利用率不足，折旧会侵蚀利润；虽然测算回本周期 2‑3 年，属于事前测算，存在不及预期的可能性。

　　2.  供应链风险：海外高性能 GPU 供货受限，国产沐曦、昆仑芯芯片产能、实际落地性能不及预期，造成集群投产延期。

　　3.  持续股权融资摊薄风险：4 个月两次市价配售合计近 10 亿港币；如果后续继续大额算力投入，可能继续配股，带来股权摊薄。

　　客户与合规风险

　　1.  大客户集中度较高，五大客户交易额占集团总收入 53%，单一客户占总收入 41%；大客户订单波动会影响业绩。

　　三、跟踪迈富时的关键指标清单（投资者可以定期从财报 / 纪要抓取）

　　表格

　　跟踪维度核心指标参考基准（2026H1）关注点

　　收入增长AI 应用业务同比增速+123.7%是否维持 70‑80% 指引

　　商业模式Token 收入占 AI 应用收入比例14%是否持续向上，大客户占比提升

　　客户质量KA 数量、金额留存率、ARPU留存 115%，KA 数量同比 + 118.2%留存率是否维持高位

　　盈利质量经调整净利润、经营性现金流净额2.13 亿，5.0 亿现金流能否持续匹配利润

　　算力进展算力集群投产进度、算力利用率、海外 AIDC 落地进度沐曦集群已上线利用率是算力投资成败核心

　　毛利率AI 应用整体毛利率，剔除一体机毛利率76.6%；剔除一体机 84.9%看标准化产品占比提升对冲定制项目成本

　　四、港股垂类 AI 赛道整体启示

　　1.  区分 “讲故事的 AI” 和 “已经拿到客户真金白银付费的 AI”；企业级 AI，客户留存、续约、经营性现金流，优先级高于技术参数。

　　2.  “自建算力” 不等于利好，要区分算力定位：是对外售卖，还是自用降本；算力利用率指标，远比 “宣布买了多少 GPU” 重要。

　　3.  Token 只是工具，价值来源于 Token 之上叠加的行业 Know‑how；原始 Token 容易内卷，场景化的垂类 Token 具备更高壁垒。