" 物理 AI 的 ChatGPT 时刻已经到来。"

7 月 8 日，Momenta 正式在港交所挂牌上市，成为港股 " 物理 AI 第一股 "。发行价 295.60 港元 / 股，首日开盘涨超 6% 至 314.8 港元 / 股，总市值超 700 亿。

在当下科技股估值日趋审慎的市场环境中，这个开局称得上掷地有声。

然而，相较于首日的股价表现，更值得拆解的是 Momenta 这场 IPO 背后透露出的信号：资本市场，正在重新为 " 物理世界的人工智能 " 定价。

从 2016 年成立至今，Momenta 走过了 10 年时间，从一众自动驾驶创业公司中杀出重围，而它的真正稀缺性，在于它率先为 " 物理 AI" 这个宏大概念，交出了一份可验证的答卷。

一份 " 不愁卖 " 的名单：数十家顶级机构罕见联手

本次 Momenta 全球发售 1993.83 万股，发行价锁定 295.60 港元 / 股，预计募资总额约 58.9 亿港元，并附带 15% 的超额配股权。

真正令投行圈为之侧目的，是其锚定和基石投资者阵容。Momenta 的锚定认购阵容豪华，包括 GIC、富达国际、贝莱德、富兰克林邓普顿、阿布扎比投资局、淡马锡等等数十家国内外顶级机构，仅长线资金认购金额就超过 15 倍。另外，Momenta 此次还引入 14 家机构，组成超豪华基石投资者阵营，基石认购总额约 30 亿港元（约 3.76 亿美元）。

更耐人寻味的是产业方的站位。梅赛德斯 - 奔驰和比亚迪双双现身基石名单，意味着这已不仅是财务投资层面的考量。在这条 " 得主机厂者得天下 " 的赛道中，两大头部车企的联袂站台，标志着 Momenta 已被纳入核心供应商的 " 主力阵容 "。

中资方面，高毅、博裕、华夏、广发、太平洋保险等机构的加入，则实现了从私募到公募、再到险资的全链条覆盖。

据知情人士向猎云网透露，Momenta 此轮基石配售竞争激烈，堪称 " 一票难求 "，其阵容规格堪比宁德时代当年 IPO 时的基石配置。这种供需情况，在近两年的港股 IPO 市场中几乎绝迹。

豪华阵容的联合护航，不仅是对 Momenta" 物理 AI" 技术路线的高度认可，更是对其稀缺性的长期投票。

从自动驾驶到物理 AI，技术稀缺性构筑核心壁垒

资本从来不只是为故事买单。

Momenta 吸引全球顶级长线资金的罕见联手，核心在于其突破了传统自动驾驶的边界，成功确立了 " 物理 AI" 稀缺标的的市场定位。

自 2016 年成立以来，Momenta 独创 " 一个飞轮两条腿 " 战略。基于 " 数据飞轮 " 技术洞察，量产业务（Mass Production）与规模化无人业务（Scalable Robo）" 两条腿 " 并行，以世界模型为基座，让物理 AI 从技术理念走向现实生活。

今年 4 月，公司重磅推出 R7 世界模型，并宣布量产首发。在技术圈内，这一动作的分量不亚于 IPO 本身。

作为物理 AI 的基座模型，R7 致力于让 AI 真正理解物理世界的运行规律。传统自动驾驶的决策逻辑更接近 " 模式匹配 "：识别场景，再调取相应策略。而 R7 则尝试赋予 AI 推演能力：若路口突然窜出电瓶车，物理轨迹将如何演变？若当前减速，后续几秒可能产生怎样的连锁反应？

这种因果推理能力，是解决 " 开门杀 "、无保护左转等长尾驾驶难题的关键，也是自动驾驶从 " 可用 " 迈向 " 好用 " 过程中最难逾越的一道坎。R7 的意义，在于它证明了 " 世界模型 " 并非纸上谈兵，而是可以在真实道路上稳定运行的实用系统。

如果说 R7 是 Momenta 的算法底座，那么百万台量产车，则是支撑这一底座持续进化的数据护城河。

上市前一日，公司宣布搭载其智驾系统的量产整车累计规模正式突破 100 万台。从首个 10 万台交付耗时 24 个月，到如今最快 40 天即可完成同等规模交付，交付效率的指数级跃升，宣告了物理 AI 技术从概念验证全面走向规模化落地。

这一交付速度的背后，是数据飞轮效应的真实体现——更多的车带来更多的真实路况数据，更丰富的数据训练出更强的算法模型，更强的模型又反哺用户体验，吸引更多车企客户与终端用户。

目前，Momenta 已与全球 24 家车企建立合作，覆盖国内全部主流乘用车企，全球前十大车企中九家是其客户，第三方城市 NOA 市场份额稳居行业首位。

上市当日，Momenta 掀起业内少见的行业联动盛况——近 20 家全球知名车企通过官方社交媒体同步发布贺文与海报，为其站台助威。车企阵容堪称 " 半个全球汽车工业的朋友圈 "，涵盖了智己、广汽、奔驰、丰田、宝马等国内外头部主机厂，携手展望物理 AI 行业新前景。

开启物理 AI 的 "GPT 时刻 "

数字 AI（如大语言模型）之所以率先爆发，是因为互联网文本数据取之不尽，验证成本几近于零。而物理世界的数据，例如真实的驾驶场景、复杂的道路交互、不可预知的突发状况等，其获取难度高出数个量级，测试周期更长，安全要求更是严苛得多。

然而，物理世界的潜在价值版图，可能远超数字世界。当 AI 的能力从 " 处理信息 " 延伸至 " 理解并作用于物理世界 " 时，它所撬动的将是汽车、机器人、智能制造等万亿级产业。自动驾驶，恰好是这一变革最先爆发、也最易验证的落地场景。

自动驾驶具备极强的规模效应和先发优势，其效应甚至可能超越芯片行业。作为软件产品，自动驾驶的边际成本为零，因此其规模效应不仅体现在成本端，更体现在用户体验的持续提升上。

Momenta 创始人曹旭东判断，智驾行业有非常强的规模效应和先发优势，预计最终中国 2-3 家，全球 3-4 家供应商会胜出。

这并非危言耸听——数据飞轮的先发优势一旦确立，后来者追赶的不仅是算法差距，更是数据量级的代差。当头部玩家已经拥有百亿公里的真实路况数据时，后来者即便算法再先进，也缺乏同等规模的数据去训练和验证。

物理 AI 的核心，在于 " 数据 Scaling" 与 " 商业 Scaling" 的双轮驱动，且二者互为正向反馈。自动驾驶，是目前唯一同时跑通这两类 Scaling 的物理 AI 领域。而 Momenta 通过 100 万台量产车与 R7 世界模型，已切实证明了这条路径的可行性。

Momenta 的上市，某种程度上，标志着资本市场正式将 " 物理 AI" 纳入主流估值视野。" 物理 AI 的 ChatGPT 时刻 " 或许尚未真正普及，但 Momenta 的 IPO 已经让资本市场意识到：那个时刻，或许正在以远超预期的速度驶来。