AI硬件IPO潮席卷：四家公司扎堆港股，硬科技融資窗口繼續開閘

過去兩年，資本市場關于AI的討論幾乎被大模型、生成式AI和軟件應用所占據。從云廠商到創業公司，“誰擁有更強的模型”似乎成為產業競爭的絕對敘事。

但在真實的產業世界里，技術革命從來不只是算法的勝利。決定技術擴散速度的，往往是更基礎的硬件體系與制造能力。

一個值得注意的信號實則已經在資本市場持續悄然地發生。

僅2026年3月尋常的幾個工作日，多家處在AI硬件產業鏈關鍵環節的公司相繼獲得境外上市備案并沖刺港股：高性能圖像傳感器企業長光辰芯、信號鏈芯片公司傅里葉半導體、PCB設備龍頭芯碁微裝以及儲能系統公司思格新能源。

從芯片、感知器件到制造設備，再到能源基礎設施，這些公司無一不處在AI時代算力體系的核心環節中。

淺看這是一次尋常的IPO密集窗口；但從產業視角來看，它也是一個風向標：AI競爭的深水區，硬件與制造體系同樣是價值高地之一；而港股，正悄然接棒成為這場硬科技資本化的核心舞臺。

從圖像傳感器到信號鏈芯片：AI硬件生態正在形成“IPO隊列”

過去兩年，資本市場對AI的理解高度集中于兩個維度：算力芯片與大模型。這本質上是一種“塔尖視角”。

而如果把AI產業鏈視作一座冰山，大模型是水面之上的一角，而支撐其運行的底層硬件則是水下龐大的基座。

而這一層，正在集體走向資本市場。

此番長光辰芯的沖刺就是一個縮影。這家公司在工業與科學級CMOS圖像傳感器領域，已經做到全球第三、中國第一，2024年全球市場份額超過15%；同時具備相當成熟的盈利能力：2025年前九個月實現營收5.65億元，利潤1.46億元，凈利率超過26%。

但它的資本路徑卻頗具反差：科創板折戟，轉戰港股。

波折背后在于過去的資本市場，對這類公司的理解存在結構性偏差：技術壁壘高，但賽道“看起來不性感”；盈利穩定，但缺乏爆發式增長敘事。

但在AI時代，這種認知正在被重寫。圖像傳感器的本質，不該只是一個電子元件，也是AI系統的“數據入口”。在工業檢測、自動駕駛、生命科學等場景中，數據質量直接影響模型上限。

這種底層屬性，使得長光辰芯這類公司具備一種被低估的價值：它們不只是跟隨AI發展，更是在影響AI能力的邊界。

同樣被改寫的還有傅里葉半導體。其產品從低功率音頻芯片到車規級音頻芯片，再到觸覺反饋芯片，本質上是一種系統級整合能力的體現。

以音頻芯片為例，公司早在2017年推出集成ASIC DSP的智能音頻芯片，2023年又實現車規級量產，完成了從消費電子到汽車電子的躍遷。這種跨場景能力，意味著其技術是可以深入到算法與系統層。

從商業角度看，這類公司往往具備更強的“綁定能力”。傅里葉半導體已經進入三星、小米、vivo等頭部廠商供應鏈，一旦完成設計導入，替換成本極高。

然而，即便如此，過去由于音頻芯片及觸覺反饋芯片市場的競爭過于激烈且分散，沉浮近10年的傅里葉半導體經營規模始終不見起色，直到AI時代到來。

2024年其營收爆發式增長了130%至3.55億元；2025年前10個月持續增長態勢。盈利也進入從投入期向回報期過渡的關鍵期。

同樣值得期待的是，時代風口中，傅里葉半導體明確了依托成熟的供應鏈體系以及在音頻方面的長期投入和積累，打通信號鏈，往更深更廣方向拓展感知智能芯片的戰略安排。

也正因如此，資本市場開始重新評估這類公司的價值。隨著AI技術重塑整個科技產業的價值鏈，那些過去被質疑不具備“爆發式增長”的想象空間的硬科技企業，或許正憑借彎道超車的技術、產能，或深入的產業嵌入能力，迎來它們的時代。

將長光辰芯、傅里葉半導體放在同一框架下，可以清晰發現，兩家都是AI系統的“非算力基礎設施”的參與者、構建者。

從這個角度看，這一輪IPO并不是偶然。AI硬件產業鏈正在形成自己的IPO隊列。

從視覺傳感器到信號鏈芯片，一批技術型公司正逐步走向資本舞臺中央。

賣鏟人的勝利：AI軍備競賽下的設備與制造重構

AI產業的爆發，本質上是一場算力軍備競賽。當所有人都在關注誰訓練出了更強的模型時，很少有人注意到，這場競賽正在重塑整個電子制造體系。

隨著AI服務器和數據中心需求的指數級增長，傳統PCB行業正被迫向更高精度、更高密度演進，而這直接引爆了對高端制造設備的需求。

芯碁微裝的再度遞表，正是這一趨勢的最佳注腳。作為全球PCB直接成像設備的龍頭，芯碁微裝掌握著替代傳統曝光工藝的關鍵技術。根據灼識咨詢數據，2024年其市場份額達到15%，位居全球第一。

在AI硬件對線路精度要求近乎苛刻的今天，直接成像設備成為了產能擴張的“瓶頸”所在。過去，這一市場長期被日本和歐洲廠商壟斷，但AI帶來的增量市場為本土設備商撕開了一道口子。

芯碁微裝的業績增長已經明顯體現這種產業周期：營收從2024年的9.54億元躍升至14.08億元，實現近3億元凈利潤，顯然AI算力需求正在改變電子制造的產業邏輯。

在AI基礎設施的狂飆突進中，最確定的贏家往往不是那些勝負未卜的模型廠商，而是這些不可或缺的“賣鏟人”。

這種邏輯同樣延伸至能源領域。2022年由華為前高管許映童創立的思格新能源，將AI技術深度植入分布式儲能系統；短短三年時間，其旗艦產品SigenStor在2025年前九個月貢獻了超過56億元的營收，同比增長近700%。

這種增長曲線，實則顯露的是AI與能源系統融合的新機會。在AI數據中心能耗焦慮日益加劇的背景下，能夠智能調度能源的硬件系統成為了新的剛需。

此時，儲能系統不僅是新能源產業的重要環節，同時也是未來數據中心和算力基礎設施的重要支撐。截至2025年，思格新能源的業務已經覆蓋80多個國家和地區。

總而言之，這些“賣鏟人”淺看并不直接參與大模型的算法競爭，但它們提供的設備與系統，卻是AI大廈得以矗立的物理基石。

這種產業邏輯，也解釋了為什么越來越多設備企業開始沖擊資本市場。

港股成為AI硬科技融資中心

四家公司不約而同地選擇港股，絕非偶然。這背后既有企業自身的戰略考量，更是資本市場結構深刻變化的結果。

長期以來，港股被打上了“互聯網大本營”的標簽。然而，隨著內地互聯網紅利的見頂，港股市場急需新的增長引擎。

近年來，港交所對上市規則的修訂，特別是對特�？萍脊荆�18C章）的引入，極大地降低了硬科技企業的上市門檻。對于像長光辰芯、傅里葉半導體這樣處于高研發投入期、尚未完全釋放利潤潛力的企業，港股提供了寶貴的融資窗口。

更重要的是，港股的投資者結構正在發生質變。大量熟悉半導體周期、理解高端制造邏輯的國際機構投資者，構成了硬科技企業最理想的定價群體。

思格新能源在成立短短三年后便能實現數十億營收并沖擊上市，正是得益于港股市場對“高成長、高爆發”故事的認可。

這場集體登陸，預示著港股正在完成一次重要的身份轉型：從單純的互聯網融資平臺，進化為全球硬科技企業的重要資本樞紐。

對于中國AI產業而言，這意味著一條更加通暢的“科技-資本”循環通道正在形成。當軟件敘事逐漸褪去光環，硬件與制造的真實價值將在資本的放大鏡下愈發清晰。

AI時代的終局，絕不會僅由代碼決定。從傳感器到芯片，從設備到能源系統，中國硬科技公司正以前所未有的密度走向資本市場。

短期看，這是一輪IPO小高潮；長遠看，這或許是中國AI產業“虛實”結合、軟硬同頻共進的歷史性時刻。而港股，注定將成為這場產業升級大戲中最重要的融資舞臺。

來源：港股研究社