可能是群核最深度的公开研报，全文超长，建议收藏。
群核不是一家可以用当前数据估值的公司。
你用 PS、用 DCF、用可比公司，算出来的都是一个「假设公司稳定不变」前提下的锚点。但群核根本就不是一家稳定的公司。它是一家正在拿酷家乐十五年积累的现金流，去赌一个叫「空间智能」的不确定未来的公司。
管理层自己说——这句话是黄晓煌原话——「几乎算上是赌上一切」。
对这种公司，估值的核心问题不是「现在值多少钱」，而是「赌赢了变成什么、赌输了变成什么、赌赢的概率多大」。这三个问题回答清楚了，价值区间自然就出来。
这份研报会花很长的篇幅回答这三个问题。
读完之后你会知道我为什么认为这家公司值得关注，但现在不是入场时点；为什么这家公司的赔率结构特别像 2008 年的比亚迪、2001 年的 NetEase。
本人所有文章都只是个人学习笔记，构成投资建议。你不是得到一个答案，而是得到一个新的参考框架
第一章 ｜ 一家不像 IPO 样本的 IPO 样本
2026 年 4 月 17 日，香港联交所，群核科技（00068.HK）敲钟。发行价 7.62 港元，开盘 20.7 港元，收盘 18.6 港元，涨幅 144.09%。市值一度冲到 357 亿港元（21 港元盘中高点），收盘后回落到约 315 亿。公开发售获约 1071 倍超额认购。
这个 IPO 创下了几项纪录。它是「杭州六小龙」中第一个登陆资本市场的公司——超过了春晚出圈的宇树科技，也超过了掀起大模型浪潮的 DeepSeek。它是港交所 2026 年以来认购倍数最高的科技 IPO 之一。9 家基石投资者阵容里站着泰康人寿、阳光人寿、广发基金、Redwood、Mirae Asset、雾凇资本、禾赛（Hesai HK）、国惠香港、华营建筑，合计认购 4.55 亿港元——长线险资、头部公募、产业资本一应俱全。
表面上看，这是一场完美的 IPO。
但如果你打开招股书，仔细读到风险提示章节，你会看到公司用非常平淡的语言写了一句话：
「我们预计于 2026 年将录得净亏损。」
这句话出现在 2025 年全年经调整净利润首次转正（5710 万人民币）的同一份招股书里。也就是说，这家公司刚刚庆祝完 15 年来第一次盈利，就主动告诉投资者：明年要亏。
这不是一个普通 IPO 公司的姿态。普通公司 IPO 时会尽可能粉饰数据、把「亏损」三个字藏到附注的角落里。群核把它写进了主风险章节。
这背后隐藏着一个很直白的事实：群核这次 IPO 不是为了讲一个稳态增长的故事，它是来融一笔钱，用来赌一个转型。
理解了这一点，你才能开始真正理解这家公司。
第一章 ｜ 一家不像 IPO 样本的 IPO 样本
2026 年 4 月 17 日，香港联交所，群核科技（00068.HK）敲钟。发行价 7.62 港元，开盘 20.7 港元，收盘 18.6 港元，涨幅 144.09%。市值一度冲到 357 亿港元（21 港元盘中高点），收盘后回落到约 315 亿。公开发售获约 1071 倍超额认购。
这个 IPO 创下了几项纪录。它是「杭州六小龙」中第一个登陆资本市场的公司——超过了春晚出圈的宇树科技，也超过了掀起大模型浪潮的 DeepSeek。它是港交所 2026 年以来认购倍数最高的科技 IPO 之一。9 家基石投资者阵容里站着泰康人寿、阳光人寿、广发基金、Redwood、Mirae Asset、雾凇资本、禾赛（Hesai HK）、国惠香港、华营建筑，合计认购 4.55 亿港元——长线险资、头部公募、产业资本一应俱全。
表面上看，这是一场完美的 IPO。
但如果你打开招股书，仔细读到风险提示章节，你会看到公司用非常平淡的语言写了一句话：
「我们预计于 2026 年将录得净亏损。」
这句话出现在 2025 年全年经调整净利润首次转正（5710 万人民币）的同一份招股书里。也就是说，这家公司刚刚庆祝完 15 年来第一次盈利，就主动告诉投资者：明年要亏。
这不是一个普通 IPO 公司的姿态。普通公司 IPO 时会尽可能粉饰数据、把「亏损」三个字藏到附注的角落里。群核把它写进了主风险章节。
这背后隐藏着一个很直白的事实：群核这次 IPO 不是为了讲一个稳态增长的故事，它是来融一笔钱，用来赌一个转型。
理解了这一点，你才能开始真正理解这家公司。
第二章 ｜ 四种人眼里的群核
写这份研报之前，我阅读了几乎能找到的所有关于这家公司的公开资料。读完之后我发现一件有意思的事——市面上四种人眼中的群核，完全是四家不同的公司。
第一种人眼里，群核是一家成功的家装 SaaS 公司。 他们引用的数据是：2024 年中国空间设计软件市场份额 23.2%，排名第一；2025 年营收 8.2 亿人民币、毛利率 82.2%、经调整净利润 5710 万元；企业客户 4.7 万家、大客户 424 家、大客户净收入留存率 109%。放在中国 SaaS 行业里，这是一个可以写进教科书的财务模型。
第二种人眼里，群核是一家被 AI 颠覆的传统软件公司。 他们指出的事实是：整体客户留存率从 2023 年 61.2% 跌到 2025 年 58.4%；2019-2025 年营收 CAGR 19.5%，2023-2025 年降到 11.2%；销售人员从 615 人裁到 484 人，研发人员同期缩减约 150 人。这是一家增速在衰退、盈利靠裁员的公司。
第三种人眼里，群核是空间智能第一股、中国版 NVIDIA。 他们讲的故事是：4.79 亿个物理正确的 3D 模型、5 亿个结构化空间场景、自建 5400 台 GPU 集群、2013 年开始做 GPU 渲染的技术积累、创始人是英伟达 CUDA 团队出身、Google DeepMind 的 FirePlace 论文致谢群核 SpatialVerse 提供的 3D 数据。这家公司拥有全球少数稀缺的「物理正确合成数据」资产。
第四种人眼里，群核是一家在豪赌的公司。 他们的证据来自于管理层的原话。陈航（CEO）说：「SaaS 已经是过去式了，在 AI 时代我们的商业模式正逐步变成按照调用量。」 黄晓煌（董事长）说：「服务他们按 Token 收费，P/S 只有一两倍，这种收入是『垃圾收入』。」 管理层一边说自己的 SaaS 基本盘在被 AI 拆解，一边主动把公司的估值锚从 10-30 倍 PS 往下搬到 1-8 倍 PS，赌一个 5 年后才可能成立的共识。
这四种人——四种视角——都是对的。问题不在于谁对谁错，而在于你打算用哪一种视角给这家公司定价。
• 如果用第一种视角，群核值 200-260 亿港元（严肃投研最保守区间） • 如果用第二种视角，群核值 100-150 亿港元（衰退型 SaaS 估值） • 如果用第三种视角，群核值 500-2000 亿港元（空间智能稀缺溢价） • 如果用第四种视角——它值多少取决于赌赢的概率
截止本文写作时，当前市值约 300多亿港元，在这四种定价之间。每一种视角都能找到它的支持者，每一种也都能找到反驳它的证据。这就是为什么这家公司的股价未来两年会非常难看——因为市场根本没有共识。
而我觉得，第四种视角才是理解这家公司真正应该用的框架。
第三章 ｜ 黄晓煌的 Stupid Curve
要理解群核的赌注，必须先理解黄晓煌。
2010 年夏天，英伟达在加州圣克拉拉总部召开季度全员大会。黄仁勋站在台上，用他标志性的皮夹克和激情四射的语调向全体员工宣布：通用计算将是英伟达的第二曲线。他的意思是，GPU 不应该只做游戏显卡，它可以做科学计算、做物理仿真、做一切 CPU 擅长但效率不够的事情。
台下，一位年轻的中国工程师听到身边的美国同事窃窃私语：「Stupid Curve」——愚蠢的曲线。
这位中国工程师叫黄晓煌。他是英伟达 CUDA 软件栈的早期开发者之一。他听见那个嘲讽，也把它记在了心里。
2011 年，他做了一个几乎所有人都无法理解的决定：卖掉手里的英伟达股票，回国创业。当时英伟达的股价在名义 15-20 美元区间（经过 2021 年 4:1 和 2024 年 10:1 两次拆股，折算到今天的「等效价」只有约 0.4 美元）。如果他不卖、不创业，这笔钱放到今天，按 2026 年 4 月英伟达市值近 5 万亿美元、股价约 190 美元的水平，拆股调整后的回报大约是 400-500 倍。
黄晓煌创业时没有人看好他。他的第一批股东甚至把「英伟达出身」当作减分项——因为当时英伟达在中国的知名度远不如 Intel、AMD。他和陈航、朱皓三个人在浙江大学附近的一个小阁楼里开始创业。第一年多没有任何订单，靠做外包勉强生存。第一笔 8 万元的回款到账时，合伙人「产生了幻觉」。
他创业时押的是什么？不是家装、不是 SaaS、不是酷家乐。他押的是 GPU 云端渲染——用显卡在云上做物理世界的模拟。这个方向在 2011 年的中国几乎没人能听懂。直到 2013 年，他们发现家装行业的设计师愿意为「10 秒渲染效果图」付费，于是做出了酷家乐这个产品。
这就是他的第一次「Stupid Curve」下注——他赌的是 GPU 云计算，酷家乐只是在这个锤子下找到的第一根钉子。
十二年后，当酷家乐已经成为中国最成功的家装 SaaS，当他本来可以继续把这个生意做到 15 亿、20 亿的收入上下——他做了第二次下注。
2023 年，ChatGPT 爆发后，黄晓煌意识到流程型 SaaS 将被 AI 重新改写。他做了一个决定：将公司按业务线划分的组织架构推翻，重新按技术能力组织——渲染、大模型、合成数据。把原本服务不同行业的算法工程师全部打散重组。把算力、资金、人力集中到空间智能这个方向上。把过去十年积累起来的所有东西——从酷家乐用户的 3D 设计数据，到自建 GPU 集群，到物理正确渲染引擎——重新包装成「空间智能」这一套新的基础设施。
用他自己的话说：「我能看到的是，未来所有智能设备都需要空间智能的模块。」
这就是他的第二次「Stupid Curve」下注。赌的是——未来所有机器人、所有 XR 设备、所有自动驾驶系统，都需要一个「空间大脑」。而这个空间大脑需要大量的物理正确 3D 数据来训练。而群核有这些数据。
这个赌注和他 2011 年第一次下注的性质是一样的：看见了大多数人没看见的东西，承受了大多数人不愿承受的质疑，做了大多数人觉得愚蠢的决定。
理解了这一点，会理解为什么一家成功的 SaaS 公司要自毁估值锚，为什么一个已经盈利的公司要主动告诉投资者 2026 年要亏，为什么一个技术创始人要在访谈里承认「按 Token 收费是垃圾收入」。
或许黄晓煌不是在优化估值，只是在重演他十五年前听到的那句 Stupid Curve。
第四章 ｜ 空间智能究竟是什么
这里必须插入一段基础说明，我的研报始终致力于让普通人也能看懂。
「空间智能」这个词听起来很玄，但本质可以用一句话说清楚：让机器像人一样理解三维物理世界。
过去十年 AI 的所有突破——从 ChatGPT 到 DeepSeek——解决的都是语言的问题。AI 能读文字、写文字、理解抽象概念。但它不懂一件非常基础的事情：一个杯子放在桌子上，推它会不会掉；一个机器人穿过一扇门，需要低头还是不需要；一件衣服挂在衣架上，拉它会不会扯破。
这些事情对人来说是常识，对现在的 AI 却是盲区。
2024 年，斯坦福教授李飞飞（就是那个用 ImageNet 引爆深度学习革命的人）提出了一个判断：真正的 AGI（通用人工智能）不可能只靠语言实现，必须建立在空间智能的基础上。她创办了一家叫 World Labs 的公司，专门做这件事。2024 年 9 月种子轮融 2.3 亿美元、估值 10 亿美元；2026 年 2 月 18 日新一轮融资 10 亿美元，投资人包括 Autodesk（领投 2 亿）、NVIDIA、AMD、Emerson Collective、Fidelity、Sea、a16z。World Labs 未公开最新估值，但 2026 年 1 月 Bloomberg 报道目标估值 50 亿美元，融资完成后实际估值应当在 50-80 亿美元区间。
为什么资本巨头愿意砸这么多钱？因为空间智能连接着两个正在爆发的产业：
第一个产业是机器人（含人形机器人、服务机器人、工业机器人）。高盛、摩根士丹利、波士顿咨询等机构对 2035 年全球人形机器人市场的预测，从 1 万亿美元到 5 万亿美元不等；如果把工业、服务、物流机器人全部加上，这个市场终局规模是万亿美元级别。
第二个产业是自动驾驶。麦肯锡对 2035 年全球自动驾驶（含 Robotaxi、ADAS、物流自动化）的预测是 3000-5000 亿美元。
这两个产业有一个共同点：它们都需要 AI 能理解物理世界。机器人要在真实环境中抓取、导航、避障；自动驾驶要在真实道路上做毫秒级决策。而训练这样的 AI，需要海量的 3D 空间数据——真实世界采集成本极高，一个完整家居场景的物理化 3D 扫描，成本 10-20 万人民币起步；合成数据是唯一可规模化的路径。
把这个逻辑串起来，就是群核讲的故事：机器人和自动驾驶是下游、需要空间智能；空间智能需要合成数据；群核有全球最大的物理正确室内场景合成数据集；所以群核是「物理 AI 时代的卖水人」。
这个故事成立吗？部分。
第一层：机器人会不会成为万亿产业？ 大概率成立。Tesla Optimus、Figure、1X、智元、宇树、银河通用这些公司都在拿巨额融资——Figure 2024 年 2 月 B 轮 6.75 亿美元、估值 26 亿美元，2025 年 9 月 C 轮超 10 亿美元、估值飙到 390 亿美元，18 个月估值涨 15 倍；中国这边，2025 年 12 月银河通用 A 轮 3 亿美元+，估值 211 亿人民币；智元 B+轮估值 150 亿、宇树约 120 亿。宇树 2025 年营收 17 亿、扣非净利 6 亿人民币——赛道已经跑出赚钱的公司。黄仁勋、李飞飞、马斯克都在公开场合定调这个方向——黄仁勋把「物理 AI」称为 AI 的下一波浪潮，李飞飞撰文称「空间智能是 AI 的下一个前沿」，马斯克则用 Optimus 押注「AI 走进物理世界」。方向上的共识已经形成。但具体的爆发时间点是 2027 年、2030 年还是 2035 年，没有人能说准。
第二层：机器人训练真的需要合成数据吗？ 这个问题有争议。部分路线（如 Google DeepMind 的 RT-2）更依赖真实数据；部分路线（如 NVIDIA Isaac Sim + Cosmos）强调合成数据。招股书披露智元机器人是群核 SpatialVerse 的客户，但智元同时也在公开场合说他们主要用真实数据。这种自相矛盾说明，合成数据尚未成为行业公认的必选项。黄晓煌自己的判断是「未来五年共识会形成」——五年才能证伪的赌注，是典型的期权型赌注。
第三层：如果合成数据成立，群核是全球 Top 1 吗？ 在「物理正确室内场景合成数据」这个最狭窄的细分上，群核确实可能是全球第一。4.79 亿个物理参数标注的 3D 模型、5 亿个结构化场景的规模，加上 Google + Stanford 的 FirePlace 论文（CVPR 2025）致谢 SpatialVerse 提供的 3D 数据——这是真实的行业背书。但在更宽泛的「空间智能基础设施」层面，群核不是 Top 1。
空间智能全球格局目前是这样的：
第一梯队（平台级玩家）：
• NVIDIA（Cosmos + Omniverse + Isaac 全栈）——事实上的空间智能基础设施，全栈能力最强 • Google DeepMind（Genie 3 + Gemini Robotics + DreamerV3）——研究深度最大，技术最前沿 • World Labs（李飞飞团队）——最纯粹的世界模型玩家，2026/2 融资 10 亿美元
第二梯队：Meta AMI Labs、OpenAI、Scale AI、Apple
第三梯队（中国玩家）：群核科技、魔芯科技、拓元智慧等
群核在整体赛道里是 Top 10 边缘，不是 Top 2。它不可能挑战 NVIDIA 的全栈平台地位，也不可能挑战 DeepMind 的研究深度，更不可能挑战 World Labs 的团队密度。但在「合成数据」这个细分上，它可以是全球 Top 1 或 Top 3。
这个定位决定了它的终局天花板：
• 如果空间智能整体市场 2030 年是 500-1000 亿美元规模 • 合成数据占其中 10-15%，即 70-150 亿美元 • Top 1 拿 20-30% 份额，即 15-45 亿美元 • 换算成港元约 120-350 亿港元
这是群核赌赢但只赢到「细分 Top 1」时的终局估值。
如果用更乐观的假设——机器人 + 自动驾驶合计 10 万亿美元下游市场，合成数据卖水人按 NVIDIA 在半导体产业链里吃掉 0.8% 价值的类比——合成数据细分 TAM 可能达到 500-800 亿美元，Top 1 吃到 200-400 亿美元 = 1560-3100 亿港元。
这是群核赌赢到「全球合成数据 Top 1」时的终局估值。
两个终局中间相差 10 倍。这就是为什么这家公司是个期权。
第五章 ｜ 不同玩家眼里的空间智能
空间智能这件事，「方向正确」是共识，「方法正确」分歧巨大。李飞飞的学术权威给出了方向判断的上限，但拿真金白银下注的人，他们选择的路径才决定了群核的现实处境。
路线一：黄仁勋/NVIDIA——「我卖所有人所需的水」
核心判断：物理 AI 是下一波浪潮、AI 的「ChatGPT 时刻」即将到来。
方法论：不下场做机器人，但要卖训练机器人需要的一切——Cosmos（合成数据）、Isaac Sim（仿真平台）、Omniverse（世界引擎）、GPU（H100/GB200）。不猜谁赢，赚所有参赛选手的钱。
对群核的含义：这是群核最大的直接威胁。2025 年 1 月 Cosmos 在 CES 发布，首批采用者 1X、Agile Robots、Agility、Figure AI、Foretellix、Uber、Waabi、XPENG——几乎把具身智能和自动驾驶的头部玩家全吃了。而且 Cosmos 开源免费，商业模式是「送你工具、买我 GPU」。群核要收费，对上开源免费——这场仗长期看极不对称。
路线二：马斯克/Tesla——「真实数据碾压合成数据」
核心判断：物理 AI 必须从真实世界学习。Optimus 是核心赌注。
方法论：Tesla 每天数百万辆车在路上跑，每辆车都在产生真实驾驶数据。用「指数增长的数字智能 × 指数增长的 AI 芯片 × 指数增长的机电灵巧度」三者相乘的复合指数增长，压倒一切合成数据路线。
对群核的含义：反例证。马斯克的路径完全跳过了合成数据。如果 Tesla FSD 走通→Optimus 同架构走通→马斯克将成为「物理 AI 不需要大量合成数据」的活体反证。这对群核的核心叙事是结构性威胁。
路线三：Figure（Brett Adcock）——「VLA 端到端+自研全栈」
核心判断：机器人需要 vision-language-action 端到端模型，不是分割的视觉+控制。
方法论：2024 年 2 月 B 轮 6.75 亿美元、估值 26 亿；2025 年 9 月 C 轮超 10 亿美元、估值飙到 390 亿美元——18 个月估值涨 15 倍。关键动作：结束了和 OpenAI 的合作，自研 Helix 模型。和马斯克一样选了「自建一切」的路线。
对群核的含义：Figure 是 Cosmos 首批采用者，说明它既用 NVIDIA 的合成数据也自己采真实数据——但它没和群核合作。这个细节很关键：如果群核的合成数据真的比 Cosmos 好，Figure 没理由不用。Figure 不用群核，说明要么 Cosmos 对它够了，要么群核的产品成熟度不够。
路线四：李飞飞/World Labs——「从零生成世界」
核心判断：空间智能是 AI 的下一个前沿；世界模型是实现 AGI 的关键路径。
方法论：从图像/视频/文本一键生成 3D 世界。产品 Marble 2025 年底发布、已经商业化；2026 年 2 月融资 10 亿美元，投资人 Autodesk、NVIDIA、AMD、Fidelity、Sea、a16z。
对群核的含义：最直接的对标。World Labs 融了 10 亿美元，群核 IPO 募了 12.24 亿港元——资金量相差一个量级。而且 World Labs 的 Marble 已经有付费版+API，群核 SpatialVerse 还在项目服务阶段。如果单纯要下注空间智能，好像等 World Labs 上市时买可能更合理。
路线五：中国具身智能公司——「各走各的」
2025 年 12 月银河通用 A 轮 3 亿美元+，估值 211 亿人民币，跃居中国第一；智元 B+ 轮估值 150 亿；宇树约 120 亿，但宇树 2025 年营收 17 亿、扣非净利 6 亿——这是国内具身智能赛道第一家真正赚到钱的公司。
关键问题：这些公司到底在用谁的合成数据？群核招股书披露的 16 家 SV 客户里有智元、银河通用、禾赛——但这些都是战略合作层面，合同金额小（平均 32.5 万人民币每家）。宇树（出货最大、最赚钱的那家）没在客户名单里。
五条路线连起来，没人质疑方向。 这对群核是好消息。
但往下一层走——合成数据是不是物理 AI 的必需品？
• 黄仁勋说需要（他卖，他说） • 马斯克说不需要（要真实数据） • Figure 用一半（Cosmos 首批采用者） • 宇树没用（走硬件和自建路线） • 李飞飞说需要（但用生成式路径）
这意味着什么？群核押的"合成数据是物理 AI 必选路径"命题，到今天还没跑出行业共识。玩家们的选择——这些是真金白银的决策，比任何研究报告都真实——至少有一半以上没在为合成数据付钱。
再往下一层——下游具身智能公司愿意为合成数据付多少钱——答案是很少。群核 SV 2025 年 16 家客户 520 万收入、32.5 万客单价=POC 级别，不是规模采购。更底层的原因是下游自己都在烧钱，没人有预算去买昂贵的合成数据服务。
把这个定价逻辑拉回群核：当前 300多亿港元的估值 price in 的是"共识已形成+群核是赢家"的双重乐观。而事实是，共识还没形成，群核是不是赢家也没定论。这就是估值的结构性风险所在。
李飞飞的方向判断权威，但方向对≠群核就赢。这是期权型投资最残酷的地方——方向对的前提下，你仍然可能输。
第六章 ｜ 京东幽灵：类比的成立与不成立
读完所有材料之后，我脑子里反复浮现的一个类比是 2007-2014 年的京东。
2007 年，京东还是一家 3C 垂直电商，销售额约 3.6 亿人民币。刘强东决定做一件大部分人无法理解的事情：自建物流。当时的共识是，电商应该是轻资产模式，物流外包给第三方、聚焦流量和商品才对。刘强东要把京东变成一家重资产公司。
投资人质疑他、同行笑话他、媒体写文章批评他。2008 年金融危机时，京东差点资金链断裂。今日资本徐新一边投他一边担心自己会血本无归。刘强东靠着「熊猫血」式的坚持，硬是把物流系统建起来了。2014 年 5 月京东在纳斯达克上市时，发行价 19 美元、IPO 市值 260 亿美元、开盘首日冲到近 300 亿，到 2021 年高峰时 1800 亿美元。今日资本在京东上的回报超过 150 倍。
群核现在的处境和 2007 年的京东有几个令人惊讶的相似点：
相似点一：创始人看到了大多数人没看到的东西。刘强东看到了电商履约的物理壁垒必须靠自建物流才能建立；黄晓煌看到了 GPU 时代的软件公司必须软硬结合才能有定价权。两个判断在当时都是非共识。
相似点二：主业不是在高速增长，是在被颠覆的前夜。京东 3C 零售当时面临苏宁国美的挤压；群核酷家乐现在面临 AI 原生工具的挤压。两家公司都不是在「做得好好的时候转型」，都是在「不转型就会被淘汰」的压力下主动进化。
而且刘强东并不是第一次做这种重大决策，当年京东线下业务做的好好的，但是他看到了线上的微信，决定突然关停所有的线下业务，而全面转向线上，所有人都是不支持的。
相似点三：转型需要烧巨资搞基础设施。京东当年烧钱建物流仓储；群核现在烧钱建 GPU 集群（2025 上半年 IDC + 服务器折旧 + 云服务占总成本 52%）。都是 SaaS 公司罕见的重资产模式。
相似点四：早期股东内部分裂。京东 2011 年时有股东希望止损；群核 2024 年也有股东指着黄晓煌鼻子骂「为什么要做空间智能」。两家公司都出现了创始人必须说服老股东的场景。
相似点五：管理层认知和市场认知存在巨大 gap。2010 年大多数人不理解京东为什么重资产；2026 年大多数人不理解群核为什么要自毁估值锚。这种 gap 本身就是超额收益的来源。
但是——类比不能简单成立。群核和京东之间有几个结构性差异：
差异一：京东 2007 年押的是已经被验证的赛道，群核 2025 年押的是还没被验证的赛道。
2007 年淘宝 GMV 已经 433 亿人民币，电商在中国已经是确定的趋势。刘强东赌的不是「电商会不会起来」，他赌的是「自己能不能在已经起来的赛道里建更好的履约」。这两个是完全不同量级的赌注。
群核 2025 年押的具身智能 + 合成数据，情况完全不同。机器人万亿市场是一种预测，不是事实。黄晓煌自己说过「共识可能在五年内形成，也可能不会」。这意味着群核赌的是两层：既赌赛道会起来，又赌自己能在起来的赛道里占据有利位置。两层不确定性叠加，成功概率必然比京东低。
差异二：京东的护城河是物理的、不可绕过的；群核的护城河是数据的、可能被技术范式绕过的。
京东自建的物流仓库是实实在在的资产——UPS 和 FedEx 的估值可以直接类比。哪怕电商模式变化，物流的物理实体还在。
群核的「4.79 亿个物理正确 3D 模型」数据壁垒是建立在现有机器人训练路线之上的。如果明天 Google DeepMind 推出一个不需要大量合成数据的新训练范式（类似 Transformer 取代 RNN 的那种范式切换），群核的数据优势会瞬间失效。AI 时代的数据壁垒，比物理时代的仓储壁垒脆弱得多。
差异三：京东 2007 年的收入体量比群核现在大，现金缓冲厚得多。
2007 年京东销售额约 3.6 亿人民币，但每年融资金额以亿美元计，现金储备充裕。截至 2014 年上市前，京东累计完成 6 轮主要融资，总规模近 28 亿美元。
群核 2025 年营收 8.2 亿人民币，累计融资 2.95 亿美元，优先股赎回负债 40.9 亿人民币悬在头上。2026 年要亏，账上现金 2026 年 2 月末只有 1.3 亿人民币 + 定期存款 1.47 亿 = 不到 3 亿人民币。如果不上市，这家公司在 2027 年就会面临流动性问题。上市是被迫的——IPO 是转型的续命钱。
差异四：NVIDIA Cosmos 的存在，是京东当年不曾面对的威胁。
刘强东当年的对手是苏宁、国美这些传统零售企业——他们不会开源自己的物流系统。但群核面对的对手是 NVIDIA——它把 Cosmos 平台免费开源，商业模式是「我送你工具，你去买我的 GPU」。这是一个完全不同的竞争逻辑。
综合来看，群核的赔率结构比京东更极端：
• 成功概率比京东低（因为赛道本身还没验证） • 成功倍数比京东大（因为终局市场更大） • 失败后果比京东惨（因为现金缓冲更薄）
这就是期权的典型特征——概率低、赔率极高、且允许归零。
所以京东类比成立一半、不成立一半。成立的那一半告诉我们可能性在哪里，不成立的那一半告诉我们风险在哪里。两半都要看见。
第七章 ｜ 520 万背后的真实信号
所有读过招股书的人都知道一个数字：SpatialVerse 2025 年全年收入 520 万人民币，服务 16 家客户，其中包括智元机器人、银河通用、禾赛科技这些具身智能的明星公司。
大多数研报会把这个数字作为「0 到 1 成功起步」的证据，或者作为「营收占比 <1%、故事性强但体量小」的风险提示。两种解读都对但都肤浅。
我想讲一个在所有外部研报里都没被点破的细节。
虎嗅的宋思杭做了现场访谈，报道中有这样一段话：「按照惯例，群核的对外商务由 CEO 陈航负责，然而 SV 的商务推进，却由 CTO 朱皓亲自带队。这意味着，这一业务仍处在一个需要技术主导验证的阶段，而非标准化商业扩张。」
这一段被宋思杭写得很委婉。我来翻译一下：CTO 亲自做商务，意味着 SpatialVerse 现在不是一个可复制的 SaaS 产品，它是一个项目制的技术服务。每一单生意都需要 CTO 级别的人下场，根据具体客户的需求定制化交付。
这个信号对估值极其关键。因为 SaaS 产品和项目制服务的估值逻辑完全不同：
• SaaS 产品：边际成本趋零，标准化部署，可规模化，估值 10-30x PS • 项目制服务：每个客户都要重做，边际成本不降，难规模化，估值 2-5x PS
按 520 万收入 / 16 家客户 = 32.5 万人民币客单价。这个数字不像 SaaS 合同（订阅费），更像项目服务费或深度合作的 POC（概念验证）费用。
如果 SV 永远是项目服务模式，那它的终局估值非常有限——即使做到 50 家客户、5000 万年收入，按 3-5x PS 也只值 1.5-2.5 亿人民币。放在 306 亿港元市值的群核里，这个贡献度几乎可以忽略。
但如果 SV 能在未来 18-24 个月从项目服务演变成标准化产品，那它的估值锚会从 3x 跳到 20x，一年内重估 7 倍。这是黄晓煌赌的核心——从 CTO 带单到产品化标准化的这个跃迁。
这个跃迁的信号会出现吗？有三个可观察的指标：
第一，客户数从 16 家快速扩大到 50-100 家。单纯靠 CTO 人力拓展无法规模化，必须有标准化产品才能撑起 3-5 倍的客户增长。
第二，SV 的团队从商务推进转向客户成功。当销售不再需要 CTO 陪标，改由标准商务团队 + 客户成功经理跑时，说明产品已经成型。
第三，出现"套件化"或"订阅化"的定价。现在 32.5 万均价背后大概率是一客一价，如果未来推出标准化套件（比如基础版 50 万、企业版 200 万、旗舰版 500 万），就是产品化的标志。
在这三个信号任何一个出现之前，SpatialVerse 在估值模型里应该按 0 贡献保守计算。不是说它没价值，而是说它的价值还没到可以用 DCF 贴现的阶段——它目前只是一个买入期权。
顺带说一句——对比 World Labs 非常有意思。World Labs 在 2025 年底发布 Marble 产品后，立刻推出了面向公众的免费版和付费版，2026 年初又开放了 API。这是典型的从研究到产品的路径。群核 SpatialVerse 推出已经 18 个月，至今没有看到类似的产品化动作。这个对比本身就是一个不太好的信号。不过我对于这家公司的CEO个人其实是很看好的，所以大家看到这里或许就有一点感觉这是一个值得长期关注的公司。
第八章 ｜ 一场看不见的开源博弈
群核空间智能故事里最被低估的风险，是 NVIDIA Cosmos。
要理解这个风险的严重性，先讲一下 NVIDIA 的商业模式底层逻辑。NVIDIA 不是一家单纯的芯片公司，它是一家生态公司。它的护城河不只是 GPU 硬件，更是围绕 GPU 搭建的软件栈——CUDA、TensorRT、Omniverse、Isaac、Cosmos。这些软件全部免费或开源，为什么？因为 NVIDIA 的商业模式是「我免费给你工具，你开发应用、训练模型的时候必然会买我的 GPU」。GPU 才是它的印钞机，工具是让印钞机不停运转的润滑油。
这个模式意味着，任何在 GPU 生态上收钱的公司，都会面临 NVIDIA 以免费方式进入的威胁。
2025 年 1 月 CES，NVIDIA 正式发布 Cosmos——一套专门为物理 AI 训练设计的开源基础模型平台。它包含合成数据生成、物理仿真、视频生成等一整套能力，直接对标群核 SpatialVerse 正在做的事情。首批采用者包括 1X、Agile Robots、Agility、Figure AI、Foretellix、Uber、Waabi、XPENG——这些公司覆盖了人形机器人和自动驾驶两个最核心的下游场景。
如果你是智元机器人的 CTO，手头有两个选择：
• 选择 A：付费用群核 SpatialVerse • 选择 B：免费用 NVIDIA Cosmos，同时继续买 NVIDIA H100 做训练
绝大多数 CTO 会选 B。这不是因为 Cosmos 一定比 SV 好，而是因为免费 + 标准化 + 和算力配套，这三个组合拳在 B 端采购决策里几乎无敌。
群核的反击点是「物理正确」：
• Cosmos 走的是视频生成路线，核心是生成像素级真实的视频帧。物理参数（物体的重量、摩擦系数、材质密度、碰撞体积）不是它的强项 • SpatialVerse 是从真实 CAD 数据反推的，每个物体都带精确物理参数标注 • 机器人训练时物理精度至关重要——让机器人学一个重量不对的杯子，在真实世界会抓飞、抓破
这个差异化目前真实存在。Google DeepMind + Stanford 的 FirePlace 论文致谢 SpatialVerse 就是证据——连 DeepMind 都要用群核的数据，而不是 NVIDIA 的 Cosmos 数据。这个细节是群核最硬的背书。
但这个壁垒有多可持续？ 这是决定群核终局的核心变量。
乐观情境（概率约 40%）：物理正确的真实 CAD 数据积累需要时间，短期 NVIDIA 补不上。群核通过「贴着英伟达合作」——它是 NVIDIA Inception Startup 成员，SpatialVerse 通过 OpenUSD 标准接入 Isaac Sim——在夹缝里生存并扩大。最终形成一种「NVIDIA 做底层平台、群核做垂直数据」的共生关系。
中性情境（概率约 40%）：NVIDIA 2026-2027 年逐步补上物理正确能力。群核的差异化缩小但不消失。双方在「高精度物理仿真」这个子细分市场长期竞争，群核可能被迫降价或被并购。
悲观情境（概率约 20%）：NVIDIA 通过收购（比如直接买 Autodesk 或推动 Siemens/Dassault 开放数据）一次性补上物理数据缺口。群核的数据壁垒彻底失效，SpatialVerse 业务被判死刑，群核退回纯 SaaS 公司估值。
这三个概率分布是我主观上给的，可能不准确，但是这个三分法框架是严肃的。任何认真考虑群核的投资者，都必须在脑子里建立这三个情境的概率分布。如果你认为乐观情境概率 > 50%，那当前估值可能合理；如果你认为悲观情境概率 > 30%，那当前估值或许贵。
这就是所谓「数据壁垒 vs 开源免费」的长期博弈。这个博弈会持续 3-5 年。在这期间，群核的股价会剧烈波动，每一次 NVIDIA 发布新版本 Cosmos 都会冲击一次。
这是一场长跑，不是冲刺。
第九章 ｜ 管理层自己拆了自己的估值地基
前面章节我多次引用黄晓煌和陈航的原话。因为它们合起来揭示了一件极为罕见的事情——管理层在 IPO 后立刻主动拆自己的估值锚。
陈航（CEO）在虎嗅访谈中的原话：
「SaaS 已经是过去式了，在 AI 时代，我们的商业模式正逐步变成按照调用量。」
黄晓煌（董事长）在《财经》访谈中的原话：
「服务他们按 Token 收费，P/S 只有一两倍，这种收入是『垃圾收入』。」
「SaaS 公司的代码正在成为 AI 的排泄物。过去靠高研发投入，大量工程师堆出来的工具壁垒正在被 AI 快速替代，这部分公司是最危险的。」
「未来不会有纯软件公司，或者纯硬件公司，一定是软硬件结合的。」
「至于怎么估值，确实不可控。」
管理层知道自己在做什么，他们选择了一条会自降估值的路。
信号 1：收费模式从订阅制转向按量付费。订阅制 SaaS 的估值倍数是 10-30x PS（因为收入可预测性高、边际成本低）；按 Token 付费的估值倍数是 1-8x PS（因为收入与算力成本强相关、更像转售算力）。管理层主动从前者走向后者，意味着估值倍数要打对折甚至打两折。
信号 2：业务边界从 SaaS 扩展到 IaaS（基础设施）。纯 SaaS 公司是轻资产，ROIC 高；自建 GPU 集群是重资产，折旧压力大。群核在做的是「SaaS 做应用 + 自己做底层 IaaS」，这种业务形态在历史上没有成功先例（Salesforce 没这么做、Adobe 没这么做、ServiceNow 没这么做）。
信号 3：主业正在被自己主动淘汰。陈航和黄晓煌都在说酷家乐代表的传统 SaaS 会被 AI 颠覆。他们不是在抱怨，他们是在准备在自己的主业被颠覆之前先一步转型。这种「主动破坏式创新」的勇气值得尊重，但也意味着基本盘在未来 2-3 年会是下行而非上行。
信号 4：管理层承认估值不可控。「怎么估值，确实不可控」是一句异常诚实的话。它意味着管理层拒绝为了股价去优化财报。这对长期股东是好事，但对短期交易者是挑战。
这 4 个信号指向同一件事：在未来 12-24 个月，群核会处于一个估值真空期。
市场找不到合适的锚给这家公司定价。如果按 SaaS 估（10-30x PS），管理层主动说自己不是 SaaS 了；如果按按量付费业务估（1-8x PS），那合理估值掉到 80-200 亿港元；如果按「空间智能稀缺资产」估，那要等到 SpatialVerse 产品化之后才能验证。
这三个锚之间没有明确的跳板。任何事件都可能把股价推到其中一个锚上。牛市乐观情绪下可能 400 亿，熊市悲观情绪下可能 100 亿，两者相差 4 倍。这就是未来 2 年群核股价的高波动来源——不是基本面波动，是估值锚在三个位置之间跳跃。
如果投资者现在 20多块港元买入，你不是在买一家有合理估值的公司，你是在押注这 2 年估值锚往哪个方向跳。如果跳到「空间智能稀缺资产」锚上，你赚钱；跳到「按量付费转售算力」锚上，你亏钱；在「SaaS 成熟期」锚附近震荡，你不赚不赔。
这三种可能性的概率分布，没有人能准确给出。连管理层自己都说不可控。
第十章 ｜ 赔率计算：等它跌 80%
这家公司值得继续跟踪，我会想要特别关注下面三个情况
情况一：2026 年 10 月 17 日解禁，早期股东（高瓴、Coatue、E+ 轮 22 亿美元估值进场的机构）集中抛售。根据优先股转股后的流通结构，解禁后大约新增 50-70% 流通盘。如果叠加 2026 年亏损的公告，股价会有波动。
情况二：2026 下半年 SpatialVerse 业务增长不及预期。如果年化收入没突破 5000 万 / 客户数未突破 30 家，空间智能故事会被市场质疑。叠加亏损预期，股价可能会有点压力？
情况三：NVIDIA Cosmos 下一版发布，明确支持物理正确仿真。这是基本面最严重的负面事件。如果发生，群核数据壁垒被证伪，股价会有波动。
我喜欢价格到位 + 事实没死的时刻。
第十一章 ｜ 关于黄晓煌的最后一句话
最后这一章是关于创始人的——因为所有关于期权的赌注，最后都归结为对一个人的信任。
黄晓煌的履历很标准：浙大竺可桢学院计算机系本科、UIUC 计算机硕士、英伟达 CUDA 团队工程师。三位创始人都是浙大+UIUC 或清华+UIUC 的组合。这是一个典型的技术创业团队画像。
但技术型创始人在中国创业环境里有一个典型弱点：不善商业化、不会讲故事、不懂资本运作。他们容易陷入「技术自嗨」——认为自己技术最好所以市场一定要买单。历史上无数中国技术公司倒在这个坑里。
黄晓煌有没有这个弱点？某种程度上有。他自己在《财经》访谈里承认：「2014 年那一波创业，我被洗脑的都是，创业就应该和客户喝酒、泡吧、打牌。我也尝试过，但实在学不来。」他说自己「内向、温吞，甚至是笨拙」。
但这个「弱点」在 2025 年的环境下可能反而是优势。理由是三点：
第一，AI 时代的竞争越来越像学术竞赛，不像商业谈判。OpenAI、DeepMind、Anthropic 这些公司的 CEO 都是技术背景。谁能把最好的技术人才招到一起、谁能把最难的算法问题解决、谁就能在这一轮里领先。喝酒打牌不再是核心能力。
第二，黄晓煌选了一个最适合他性格的战场。他不做消费互联网（那里需要流量、营销、运营），他做空间智能基础设施（那里需要数据、算法、工程积累）。战场选择匹配性格，比硬凹性格更重要。
第三，他证明了自己的判断力。2011 年回国押 GPU 云计算——对的。2013 年 pivot 到家装 SaaS——对的。2023 年 pivot 到空间智能——我不知道，但至少前两次都对了。一个在过去 15 年做对了两次重大方向判断的人，第三次的概率不应该按随机来估算。
这不意味着他一定会成功。黄晓煌自己也不敢打包票。他在《财经》访谈里说过一句极其诚实的话：
「作为创业者还是要有闯劲。如果把研发全裁了保利润，我宁愿重新创业再做一家公司，这样融资不会少，估值也不会低。创业是成败论英雄的，但我还是想尝试一下，做这个至少会让我热血沸腾。」
这段话的潜台词是：他知道保利润是对股东更友好的选择，但他选择了对自己使命更忠诚的选择。这既可能是期权型投资者梦寐以求的品质（巴菲特所说的「诚实 + 有战略野心」），也可能是价值陷阱的陷阱本身（创始人为了自我实现烧掉投资人的钱）。
投资他，本质上是投资这个人对未来的判断是不是对的。我的看法是——他 2011 年对 GPU 的判断对了，我倾向于相信他 2025 年对空间智能的判断也对。但「相信」和「现在就买」是两回事。
因为技术方向判断对，和股价回报好，是两个不同的问题。黄晓煌可能完全正确地押中了空间智能的大方向，但群核可能被 NVIDIA 压制、被 World Labs 超越、被市场错杀——这些在技术方向对的前提下都可能发生。
所以我的结论是：信任这个人，尊重他的赌注，但在合适的价位才下注。
等。
第十二章 ｜ 几句闲话
这份研报写了四版。每一版我都有新的数据补充、新的视角切换。这本身就反映了一件事——群核这家公司的复杂性超过了任何一个单一视角。
我的判断是：对于期权型标的，绝对不能用计算器估值。
计算器估值适用于 pdd 那种商业模式已经跑通的稳态标的。它的收入、毛利、市占率都可以建模预测。对这种公司，PS、PE、DCF 都是有效工具。
但群核不是。群核是一家 IPO 当月就告诉你明年要亏、主动放弃 SaaS 估值锚、押注一个 5 年后才能验证的赛道共识的公司。它的价值不是算出来的，是猜出来的——猜黄晓煌对不对，猜合成数据会不会成为必选项，猜 NVIDIA Cosmos 会不会开源吞掉一切，猜下游具身智能什么时候爆发。
对期权型标的，正确的估值工具是赔率 + 概率 + 时间窗口。不是计算器。
这也让我重新思考了我自己的投资框架。我将投资类别分为abcd四种不同的分型。A是极度稳健，D是高风险高回报。
可能 D 型机会比我预期的更多。机器人、自动驾驶、生物医药、量子计算、核聚变——这些领域充满了像群核这样的期权型公司。它们的当前数据都很难看，都在烧钱、都在赌一个 5-10 年后的共识。大多数会失败，只有极少数会成为下一个 NVIDIA，而且往往需要经过很多轮重大的回撤。
另外，得特别说明的是，本研报其实是上周五就已经写好了，但因为个人原因没来得及发，今天会继续开始正常更新。 而且本研报主要只考虑了投资和内在价值方面的角度，至于短期投机价格、IPO能不能冲，这些东西就无法在公众号发布，请大家自行研究，可以结合我过往的一些关于情绪、共识、叙事、筹码分布等角度去分析——我觉得反而是简单题。
思格新能源，从0到1500亿的储能「光速神话」：机会、陷阱与博弈
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