tan Yang Fei记者 自今年年初以来，AI模型的快速迭代以及创新应用的广泛实施表明，全球对计算机电源基础架构的需求呈指数增长，从而促进了终端生态学和场景应用的变化。在这种情况下，许多AI公司正试图在香港公开。 6月30日，Yunzhisheng将进入香港股票市场。根据上海证券新闻记者的说法，目前有20多家公司与OPI Tails的香港证券交易所有关，其公司的公司大大高于近年来，包括特斯拉，Woang Robots，Qunku Technology，Yunji Technology Eshenyan Intellace。 行业专家认为，在迅速增长阶段的AI公司中，列表的18C清单系统的优化是利用AI公司的，但尚未实现盈利能力。但是，ArtificiAl Intelligence行业面临“高科技投资和长期增益周期”的问题，投资市场中的二级投资逻辑也将“概念”更改为“价值驱动”。 IA公司即将在香港开放 从香港证券交易所的交付来看，出现在香港的AI公司的节奏加速了。 6月30日，Yunzhisheng将进入香港股票市场。这是一家深入参与智能语音技术的AI公司。我们已经连续建立了大型的山脉和海洋模型，例如边境-IA芯片联盟系列，600亿个参数。 自今年年初以来，有20多家AI公司一直在香港的价值市场上列出，其中包括Tesla的物联网Tesla，视觉识别机器人机器人机器人Ledong Robot，这是房屋机器人机器人机器人机器人机器人的智能供应商Woan Robot的智能供应商Yuxin技术和太空Intev Enterprise Group技术。这些公司主要来自分包合同，例如自动驾驶，金融技术和智能运营。 这些来自AI的年轻公司将大量的基础带到了香港。该公司采用集团核心技术表明，该公司成立于2011年，该公司于2012年建立了自己的第一组GPU组，于2023年在3D空间中开发了其第一个AIGC产品，并于2024年推出了AI模型，以生成结构化的3D场景。 “ 2012 - 2018年是IA行业的技术积累时期。云基础设施结构的发展和计算机视觉领域的Technolóprespionsgica为AI的工业化和生态建设建立了基础。他为中国技术公司和AI公司带来了在香港公共的机会，” Shenzhen ai Icitionersitionersitionersitionersitionersitionersioneresioneresioneresioneresioneresitionersitionersitionersitionersitionersitionersitionersitionersitionersitionersitionersitionersitionersitionersitionersitionersitionersitionersitionersitionersitionersitioner练习。 要解决的问题 莫目前正在香港股市名单上运行的AI公司的ST失业。例如，在2022年至2024年之间，云景（Yunzhisheng）造成了3.75亿元，3.76亿元和4.54亿元人民币的净损失，累计损失超过12亿元。 Qunkeng Technology还处于产生损失的状态。在2022年，2023年和2024年的前三分之二中，该公司的净亏损分别为7.04亿元，6.46亿元和4.22亿元。行业专家认为，诸如人工智能之类的瓦尔德技术公司具有高研发投资和长期收益周期的独特特征。如果这些公司能够在香港成功出版，他们将有效地促进技术成就的工业化，他们将支持创新资本的积累，因此，将建立良性的生态学，以协调科学的发展，TEC，TECHNOLOGY，资本和工业。 现在，市场迫使AI公司在研究与技术开发与商业实施之间找到平衡，投资者还评估了公司将技术收益转化为商业价值的能力。连续分析师的深圳Haikun投资管理有限公司Zhong Hanxiong说，人工智能公司目前正面临一些重要问题。首先，溃败是不知名的收益，现金流处于压力下，这使商业化变得困难。其次，IAAN技术在某些领域（例如数据质量和集成，安全性和隐私）面临技术成熟度不足的问题。 2025年可能是商业进步的一年 自今年年初以来，诸如DeepSeek之类的流行技术平台通过开源策略降低了AI开发阈值，而业务水平市场已加速入侵垂直领域。行业官员们认为，2025年将是许多AI公司商业化的重要转折点。 中国研究所的数据表明，中国人工智能行业的市场规模正在不断扩大。 2024年，中国人工智能行业的市场规模达到了747亿元，比上一年增长了41.0％，预计到2025年将达到1007亿元人民币。 公司对数字化转型的需求显示出爆炸性的增长。天通证券研究报告显示，全球公司将在2025年在AI解决方案中花费5860亿美元。 截至6月27日，Hang Seng人工智能主题指数今年累计增加了26.7％。人工智能的扎实绩效为私人公司提供了更有利可图的融资和上市环境，但这意味着行业差异可以加速，市场重组可能会变得更加在迅速增长的时期里严重。 “清单还没有结束。您是否可以建立具有分段曲目的可复制业务模型，并提高您的血液和噪音能力以测试公司的平均水平”。深圳市的风险资本行业认为。 官方NINA Finance帐户 24-最新信息和财务视频的流离失所，以及扫描QR码以关注更多粉丝（Sinafinance）