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喧嚣激荡的 2025 年，即将画上句号。

回顾 2025 的港股市场行情，AI 叙事无疑是贯穿全年的最核心主线。

这一年，港股科技板块在波动中走出鲜明的结构性行情。恒生科技指数全年震荡上行，年中一度涨超 50%，南下资金净买超 1.4 万亿并重点流入科技方向，资金对 AI 主线的关注热情居高不下。

从个股表现看，科技巨头分化格局贯穿全年，阿里、腾讯、百度等头部标的凭借 AI 赋能实现估值与业绩双升；而小米则因 AI 价值未被充分定价导致股价表现滞后于基本面。

究其核心原因，AI 科技的爆发式演进不仅是行情关键的驱动力，更深刻改写了科技企业的与价值评估体系。AI 技术落地能力与生态协同效应，已成为衡量企业估值的核心标尺。

展望 2026 年，先来者再接再厉，后到者迎头赶上，将为港股科技板块带来更多的精彩期待。

01

宏观叙事：AI 成为科技产业的 " 必选项 " 与 " 增长极 "

2025 年，全球科技市场的核心叙事高度统一——AI 技术从 " 概念炒作 " 加速迈入 " 价值兑现 " 阶段。

港股科技板块的行情演绎，正是这一趋势的缩影。

阿里全年股价大涨超 80%，核心得益于 AI+ 云的战略落地与业绩兑现：通义千问开源生态与模型能力持续突破、AI 相关收入连续多季度三位数增长，叠加阿里云增速回升与算力基建加码，推动市场对其估值预期强烈看好。

腾讯全年股价涨幅超 46%，核心驱动也得益于 AI 技术加速落地：混元大模型全年发布超 30 个新模型，跻身国际前列，其 AI 助手 " 腾讯元宝 " 稳居国内前三，打通数十个内部场景，推动广告业务连续 12 季度两位数增长，AI 相关收入占比达 18%，成为估值重构核心支撑。

而小米等科技巨头虽 AI 价值兑现节奏存在差异，但均凭借产品突破、生态构建与技术布局获得资金关注，特别是近期小米 MiMo 大模型发布之后，市场重新聚焦小米 " 人车家 " 全生态落地，为后续估值修复埋下伏笔。

AI 之所以能成为全行业的核心驱动力，本质源于其 " 可做 " 与 " 必做 " 的双重属性。

从 " 可做 " 的维度看，AI 技术对生产力的重塑能力堪称革命性，其核心价值在于通过流程重构与效率优化，实现全要素生产率的跨越式提升，且这种赋能已渗透至基座模型、多模态应用、终端落地等全产业链环节。

而这产生的正向效益无疑是极其显著的，不仅仅是降本增效，更重要的是，它能因此挖掘出更多的商业化场景，打开全新的增长空间。

据行业测算，未来五年 AI 技术全面渗透有望为全球科技产业带来超 10 万亿美元增量市场，这也是资金追捧 AI 赛道的核心逻辑。

而从 " 必做 " 的维度看，AI 带来的颠覆风险倒逼所有科技企业加速布局。

在技术迭代速度空前的当下，" 不拥抱 AI" 就意味着被时代淘汰——当小米通过 MiMo 大模型重构 " 人车家 " 全生态、阿里用千问赋能电商与云计算、腾讯以元宝模型优化社交与内容生态时，行业竞争的底层逻辑已从 " 规模比拼 " 转向 "AI 赋能效率比拼 "。

在这种竞争压力下，纷纷加大 AI 研发投入就自然成为了头部科技企业的 " 必选项 "。而这种科技巨头们 " 不得不做 " 的竞争态势，有进一步强化了 AI 在科技产业的核心地位，推动港股科技板块行情向 AI 主线高度集中。

02

个股分化：AI 价值的 " 已兑现 " 与 " 待释放 "

2025 年港股头部科技公司的表现，清晰呈现了 AI 价值反映的分化格局。

这种差异不仅存在于阿里、腾讯、小米等综合巨头之间，更体现在综合巨头与 AI 垂直企业的估值逻辑分野中。

从股价与业绩的匹配关系看，港股 AI 企业的价值反映程度可按赛道分为两类四档，估值分化特征明显：

综合科技巨头中，阿里的 AI 价值已开始充分反映：千问大模型在电商智能推荐、供应链优化、阿里云 AI 服务等场景的应用直接转化为业绩增长，阿里云 2025Q3 实现 34% 的收入增长，AI 相关产品收入连续第九个季度实现三位数同比增长，而阿里年内的股价涨幅远超 EPS 扩张速度，说明估值层面充分兑现了 AI 带来的增长预期；

腾讯的 AI 价值也得到了部分反映，混元模型在文生图、3D 生成领域表现突出，基于模型打造的腾讯元宝稳居国内 AI 应用前三，推动广告业务连续 12 个季度两位数增长，但社交、游戏业务的 AI 赋能偏间接。所以 2025 年腾讯的估值扩张幅度明显逊于阿里。

但腾讯 2025 年第三季度经调整净利润同比增长 19%，股价涨幅显著跑赢 EPS 增速，说明其 AI 价值正在加速释放。

甚至一些 AI 垂直企业也普遍享有很高的估值溢价，比如商汤 -W 凭借计算机视觉技术在智能驾驶、智慧城市领域的落地，年内股价累计涨幅超 80%，市盈率 TTM 突破 50 倍；还有即将 IPO 的智谱、MiniMax 估值分别达 400 亿元人民币、40 亿美元，虽尚未实现大规模盈利，但市场已提前定价其技术壁垒与成长空间。

相对来说，小米却是综合科技巨头中唯一未实现 AI 估值溢价的标的。

2025 年，小米股价累计上涨约 13%，低于调整后净利润（预计 423 亿元）对应的 EPS 扩张速度（摩根大通测算 EPS 同比 45.8%），这种估值滞后与小米的 AI 实力形成鲜明反差。回过头来看，过去五年小米累计研发投入超 1000 亿，从澎湃 OS 迭代到 3nm 旗舰芯片玄戒 O1 发布，从 AIoT 平台协议优化到 MiMo 大模型矩阵布局，也说明了一点，除业绩表现持续向上之外，小米始终在不断打磨及巩固自身的技术根基。

同时，如果横向对比美股科技 " 七姐妹 " 及全球 AI 板块估值水平，可以看到，港股头部科技公司的 AI 价值都未被完全Price-In，甚至可以说都还有很大的向上空间。

另外，从行业规律来看，AI 技术从研发突破到业务落地再到估值兑现，往往存在一定的时间差。

阿里之所以能率先实现 AI 价值的估值兑现，腾讯次之，而小米的 AI 估值尚未形成市场共识，其核心差异在于，三者的业务属性与 AI 赋能的落地节奏都各有不同：

阿里的核心业务——电商、云计算、企业服务，与 AI 技术的适配性极高。千问大模型在电商智能推荐、供应链优化、阿里云 AI 服务、钉钉智能办公等场景的应用，能够直接提升交易转化率、降低运营成本、增加服务收入，形成 " 技术突破 - 业务增长 - 估值提升 " 的正向循环；

腾讯的核心业务集中在社交、游戏等领域，AI 技术的赋能效果相对间接——如社交场景的智能互动、游戏场景的 AI 生成内容（AIGC）、广告场景的精准投放优化等，需要相对更长时间的场景渗透与用户习惯培养。

相对来说，小米的 AI 生态的落地节奏尚未进入大规模兑现期，因而市场在其 AI 估值兑现的反映上表现滞后。

03

小米何以率先实现 AI 与物理世界的融合？

从阿里、腾讯、小米等国内头部科技公司在AI 战略、研发投入和技术实力的综合情况来看，可以说目前它们已站基本在同一起跑线了。

之所以它们的 AI 价值兑现效率与空间存在明显差异，除了各自业务与商业模式存在差异之外，或许还有一个关键因素在起主导作用——AI 与物理世界的融合前景。

后者的这一因素，甚至很有可能将逐渐主导未来科技行业的竞争格局。

我们可以通过观察 " 东西 " 两大阵营目前对 AI 截然不同的两条发展路径来得到一些启发。

以美国科技公司为代表的西方阵营，更倾向通过 " 算力竞赛 " 加速 LLM 模型迭代，企图以纯技术突破直接迈向 AGI。这种路径虽有技术大爆发的潜力，却始终面临 " 落地难、场景适配不足 " 的瓶颈，当前 "AI 泡沫论 " 的兴起便源于此。

例如 OpenAI 虽拥有强大模型，却缺乏自有硬件终端和线下服务网络，无法将用户 " 想喝杯咖啡 " 的指令转化为实际服务，只能依赖第三方渠道接口完成 " 最后一公里 " 交付，长远来看埋下了服务链路脆弱的隐患，这也是其积极布局端侧智能的核心原因之一。

而中国头部科技企业所选路径要更为 " 务实 "，他们基本做法都是相似的——先构建自身的 LLM 大模型，再将其深度融入现有业务与生态，运用 AI 实现对自身 " 更新换代 " 式的改造。

综合来看，AI 走进物理世界需要四大核心要素：全场景物理入口、垂直整合的技术架构、海量真实场景数据、适配物理规律的模型能力。

美国科技巨头普遍缺少入口终端与落地场景，而即便是腾讯、阿里这样的国内头部企业，也存在 " 全场景硬件闭环缺失、跨域技术协同不足 " 的短板，其他科技企业更无从谈起。

在这四大核心要素上，小米已全部集结完成并形成闭环：

场景覆盖层面，小米 " 人车家 " 全生态覆盖个人移动、出行、家庭三大核心物理场景，是全球唯一构筑该全场景闭环的科技公司；

技术协同层面，小米率先实现 " 芯片— OS 系统—自研大模型—全景智能端侧入口 " 的垂直整合，全链路自研能力让 AI 在物理世界的响应速度、适配效率远超依赖第三方合作的企业；

数据优势层面，小米 10.4 亿 IoT 设备沉淀了物理世界的多维数据，涵盖视觉、语音、环境感知等，能支撑模型持续学习物理规律，而其他企业数据多集中于线上行为，缺乏物理场景真实反馈，难以适配物理世界需求；

模型能力层面，2025 年 12 月发布的 MiMo 大模型成为关键突破：MiMo-V2-Flash 推理速度达 150token/s，成本仅为闭源标杆模型的 2.5%，完美适配端侧实时交互；MiMo-Embodied 打通自动驾驶与具身智能，成为业界首个跨域具身基座模型；其具备的 " 世界模拟能力 "，能理解物理规律、空间关系和因果逻辑，这正是 AI 适配物理世界的核心能力。

可见，小米 MiMo 大模型的发布并非孤立技术事件，而是公司战略升维和价值升维的分水岭，标志着小米从 " 硬件制造商 " 向 "AI 生态运营商 " 的根本性转型。

要深刻理解小米的 AI 价值，是离不开对其 " 人车家"全生态的理解——其实它们是相互成就、不可分割的共生关系，这一深度绑定亦是小米多年战略推进的必然结果。

回溯小米 " 人车家 " 全生态的构建历程：2023 年，小米正式将战略升级为 " 人车家 " 全生态，明确以用户为中心打通多场景智能协同，搭建 AI 连接物理世界的骨架；2024 年，小米汽车 SU7 成功上市，标志着 " 人车家 " 场景闭环正式完成，物理世界的 AI 入口实现全覆盖；2025 年，这一生态进一步规模化沉淀——手机业务稳居全球前三，吸引超 450 万苹果用户换机；汽车业务凭借 SU7、SU7Ultra、YU7 三款车型实现销量领先，YU7 成功超越 ModelY；大家电业务高端化成效显著，" 空冰洗 " 均价与毛利率持续提升。叠加 7.42 亿全球月活用户、10.4 亿 AIoT 平台连接设备的规模优势，小米已构建起全球最完整的智能硬件网络与场景矩阵，成为 AI 走进物理世界的天然载体。

尽管 AI 大规模落地物理世界的 " 奇点 " 尚未完全到来，但市场此前一度忽略小米的 AI 价值，而 MiMo 大模型的发布有望扭转这一局面。" 人车家 " 全生态为小米 AI 提供了 " 用武之地 "，避免技术陷入空中楼阁；AI 则为生态注入智能 " 灵魂 "，让孤立硬件终端转变为高频链接与交互，释放前所未有的网络效应。

这种共生关系，将构成小米长期价值的核心护城河。

简而言之，MiMo 大模型的出现，彻底重构了小米的估值逻辑，这至少带来三个层次的重估：

价值创造维度：估值锚点从 " 终端产品销量 " 转向 " 高活跃 AI 用户数 + 单用户 AI 价值 "，7.42 亿全球月活用户与 10.4 亿 IoT 连接设备，将从 " 智能终端使用者 " 转变为 "AI 服务消费者 "，每一次交互与需求都将沉淀为价值增量；

商业模式维度：从 " 销售智能终端为主 " 升维为 " 智能终端 +AI 服务 " 双轮驱动，AI 服务既提升终端产品附加值与用户粘性，又开辟全新盈利增长点，形成正向循环飞轮；

生态价值维度：MiMo 作为生态 " 神经中枢 "，通过澎湃 OS 打通终端信息壁垒，配合开源策略与 120 万全球开发者规模，将持续丰富 AI 应用场景与服务能力，而未来五年 2000 亿的研发投入承诺，将进一步夯实 AI 与生态的融合基础。

这种类似 " 生态提供土壤、AI 驱动生长 " 的长期逻辑，虽说短期估值兑现节奏较慢，但长期来看却能抵御技术路线波动与行业周期影响，从而让小米身上的 AI 价值释放更具持续性与确定性。

而 AI 走进物理世界的这件事，凭借独一无二的全场景闭环与技术协同能力，在当前环境下推演，眼下也许只有小米能率先干成。

值得注意的是，MiMo-V2-Flash 跻身全球开源大模型的第一梯队，实则只是小米 AI 生态布局的起点。若参考行业主流模型（如 Gemini 等）的命名和迭代规律，后续大概率会推出性能更强、功能更全的 "Pro" 或 "Ultra" 版本，来持续完善 MiMo 系列模型矩阵。更能体现其战略意图的一点是，作为拥有海量终端的生态型企业，小米并未急于推出独立大模型 App 抢占流量，仅上线网页端供大众体验。

这一选择恰好印证了其核心目标：小米从一开始就不是追求短期热度，而是聚焦生态深度融合与物理世界落地，让 AI 成为 " 人车家 " 全生态的底层能力而非孤立的工具或平台。这种不逐短期热点、锚定长期价值的战略定力，也许才是小米 AI 未来最为值得期待的地方，也为小米 AI 的未来留下了极为广阔的想象及发展空间。

04

结语

回顾2025 年，AI 赋能是港股科技板块结构性行情的核心引擎，也是个股估值分化的关键逻辑。

展望 2026 年，板块投资主线将从 " 技术突破 " 转向 " 商业化落地 "，价值兑现节奏持续加快，核心聚焦三大方向：

一是 AI 落地能力兑现，具备技术规模化应用与生态协同优势的企业，将持续释放成长价值；二是估值体系切换，头部科技公司将逐步脱离 " 传统业务 +AI 概念 " 的估值模式，转向 "AI 生态赋能 " 估值，突破行业周期约束；三是竞争格局重塑，" 数据 - 算法 - 算力 - 场景 " 四维协同的企业将巩固领跑地位，行业集中度有望提升。

总体来看，AI 与实体经济（乃至整个物理世界）的深度融合已成为产业发展不可逆的核心趋势，其对港股科技产业的价值重构才刚起步。

对于资本市场而言，2026 年港股科技板块在价值重估与成长兑现的双重逻辑下，仍将孕育丰富的投资机遇。

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