格隆匯9月18日｜港股機器人概念股強勢衝高，其中，雲跡大升超16%領銜上升，翼菲科技升超7%，優地機器人升近5%，黑芝麻智能升近4%，範式智能升3.5%，華虹宏力、華沿機器人升超3%，越疆、仙工智能、兆威機電、卧安機器人升超2%。消息面上，特斯拉相關團隊已於9月16日落地寧波，並於9月17日開啟新一輪針對旗下機器人業務的量產審廠工作。據報道，本輪審廠將實質導向Optimus人形機器人的量產推進，特斯拉已向供應鏈企業下達相關訂單，審廠團隊涵蓋設計、工程、採購、供應商管理四大部門。政策與融資持續加碼。9月14日，商務部等八部門出台新政，提出推廣家庭服務機器人、健康監測、智能照護等適老化機器人產品。同日，深圳地瓜機器人宣佈完成4億美元C輪融資，用於強化具身智能基礎設施。

格隆匯9月4日｜麥格理髮表報吿，首次覆蓋範式智能，予其“跑贏大市”評級，目標價59港元。該行認為，市場仍視該公司為企業AI軟件商，低估其新興AI基建及API業務。該行預期範式智能2026至2028年收入複合年增長率達34%，API收入2026年上半年同比升129%，成為重要盈利動力；2025年已錄得全年經調整盈利，預期經營槓桿提升，2026至2028年每股盈利複合年增長率達190%。

格隆匯9月4日｜範式智能(6682.HK)今日強勢，盤中放量大升近15%，報31.04港元，截至目前成交額放大至4.5億港元。範式智能近期披露2026年中期業績顯示，公司上半年實現收入人民幣37.65億元，同比增長43.4%；歸母淨利潤人民幣1.19億元，同比扭虧為盈；經調整歸母淨利潤人民幣1.50億元，由去年虧損轉正。報吿期內三大板塊協同發力，其中API業務實現收入人民幣4.64億元，同比大幅增長860.8%，成為集團重要增長動能；AI Platform業務收入人民幣30.88億元，同比增長30.0%；Agentic AI業務收入人民幣2.14億元，同比增長4.9%。上半年客户Token調用量同比增長約620%，可用算力資源擴至2.8萬PFLOPS，ModelHub已沉澱超20萬組“模型×芯片”適配組合。麥格理髮布研報首次覆蓋範式智能，給予Outperform評級，目標價59港元，較當前股價潛在上升空間近100%。該行指出，市場目前仍主要按傳統企業AI軟件公司理解範式，而公司業務定位和增長驅動力已發生明顯變化，正從企業AI軟件公司轉型為AI基礎設施平台。該行預計公司2026年收入109.5億元，同比增長53.5%，認為隨着收入規模擴大、研發及運營費用增速低於收入增速，經營槓桿將逐步釋放，盈利增長與估值重估有望同步兑現。

8月，AI圈接連迎來了兩次爆炸性併購。

繼Stripe宣佈收購OpenRouter後，8月31日，英偉達據報將以129億美元收購Hugging Face。這一價格相當於其年化收入1.5億美元的86倍。

這個估值無論在一級市場還是二級市場，都屬於不菲的價格。

英偉達顯然不是按照一家普通軟件公司的收入與利潤來為它定價。

市場開始發現，Hugging Face此類中間連接層的商業價值，已不亞於底層算力硬件與前沿大模型本身。

一、中間層崛起，129億美元買的是什麼？

129億美元買的是什麼？

Hugging Face不只是一個模型下載網站，它本質上是AI時代的水電煤與GitHub。

Hugging Face是全球最大、最活躍的AI社區和模型中心，是連接模型開發者與使用者的核心橋樑。平台已擁有超過1300萬用户，託管超過303萬個模型、近100萬個數據集。Meta的Llama系列、Mistral開源大模型、中國的Qwen系列等主流開源模型，都把Hugging Face作為首要分發渠道。

換言之，Hugging Face集開源模型的分發中樞、AI開發者的核心入口以及生態級基礎設施三重角色於一身。模型會迭代，模型架構會變化，但開發者社區、模型倉庫、工具鏈以及由此形成的網絡效應，一旦建立就極難被替代。

過去，市場曾長期對開源社區的盈利能力持懷疑態度，但Hugging Face打破了“開源=免費”的預期。2026年上半年，其付費訂閲用户數量較年初實現翻倍，最新年化收入超過1.5億美元，約兩個月前的約1億美元水平增長約50%，顯示近期商業化明顯提速。據The Information報道，這一增長主要受益於開源模型需求上升，以及計算和存儲服務需求的持續拉動。

從Hugging Face可以看出來，在底層算力與上層應用之間的中間層，有兩個特點：

1、具備生態壟斷地位，因而擁有極強的客户粘性和網絡效應。

2、能降低模型部署門檻的平台，將截留大量的產業利潤；

二、國產算力與大模型，需要不一樣的連接層

無論從兩國AI發展歷程的相似性，還是從產業發展本身的邏輯來説，中國一定也需要一箇中間層。但是，中國肯定不需要第二個Hugging Face。

國內不缺開源模型與應用需求，真正的痛點在“最後一公里”。中國市場的局面要複雜得多，Hugging Face的邏輯在這裏必然水土不服。

海外市場以英偉達CUDA生態為核心，底層計算環境相對統一，Hugging Face是直接建立在這一全球通用算力生態之上的，最大價值是匯聚模型和開發者，並進一步承接部署與推理需求。國內，昇騰、寒武紀、崑崙芯、沐曦等國產芯片百花齊放卻各自為戰，缺乏統一的底層調用標準和適配社區。

Hugging Face上的數百萬個模型默認與英偉達生態無縫兼容，但國內模型與國產硬件之間普遍存在兼容性和性能損耗問題，制約了大規模商業化落地的進程。如果由每家客户、每個模型團隊和每家芯片廠商獨立解決這些問題，將產生大量重複性工程投入。更關鍵的是，即便能造出來，也很難是一箇中立的平台，而Hugging Face能夠崛起，中立性正是其中關鍵因素。

難是更難了，但難度越大，價值也越大。國內生態越是碎片化，中間連接層的戰略意義就越發凸顯。

在這一領域，已有企業開始了探索，其中規模較大、體系較成熟的是範式智能。根據弗若斯特沙利文發佈的《2026年人工智能基礎設施管理平台白皮書》，範式ModelHub在企業級模型管理平台綜合評估中位列第一。

範式智能致力於構建中國版的“Model Hub”，定位相當於國產算力生態的中間件與軟基建。

目前，ModelHub已沉澱超過20萬組“模型×芯片”適配組合，並計劃在未來一年達到100萬模型規模。但這個平台的核心資產不在於模型數量本身，而在於芯片兼容性、執行穩定性與性能、Model-GPU協調與調度等關鍵維度的系統性領先。其中，ModelHub通過EngineX開源技術在基礎算法架構層推進批量化模型適配，大幅縮短模型在國產算力上的部署週期。

三、範式不一樣的生態地位與商業化潛力

Hugging Face連接的是模型和開發者，相對單一；ModelHub面對的則是模型、芯片、引擎、開發者、企業客户構成的複雜網絡。這意味着它的網絡效應不是單層，而是兩層疊加。

第一層，是圖譜本身的資產累積效應。

ModelHub相當於一張“模型—芯片—引擎—性能”的關係圖譜——每接入一種新芯片，圖譜上的節點就增加，所有已有模型的價值隨之提升；每完成一組新適配，後續開發者就可以直接複用，不必從頭開始。這是一種典型的雙邊網絡效應，壁壘隨時間和案例的積累會持續抬升。

第二層，是參與方之間的正反饋循環。

圖譜的厚度吸引芯片廠商主動接入；芯片越多，開發者可選的部署環境越豐富，ModelHub對開發者的吸引力隨之增強；開發者越多，企業客户越願意在這個生態裏完成部署；企業需求又反過來刺激芯片廠商更快適配更多模型。四方的利益在這一循環中被不斷放大。

從這個角度來看，對範式而言，國產算力多元化不完全是負擔，也可能成為ModelHub具備更大粘性、擴大價值的基礎。

圖：生態壟斷地位與用户粘性 

在商業化路徑上，範式則指向一條更具中國特色的路徑：AI Platform首先進入企業，ModelHub解決模型與算力之間的適配，HAMi等技術管理底層異構算力，再由Token工廠將算力轉化為標準化服務，最終通過API形成持續調用收入。

企業最終購買的，不再只是一次性的模型遷移，而是可以持續調用的AI能力。

範式已擁有數十億元級的現實商業化基本盤，不是還在以生態換未來收入的早期階段。

尤其是，從範式2026年上半年的經營數據，已經能夠看到這種商業模式變化的影子。其API業務收入達到4.64億元，同比增長860.8%，客户Token調用量同比增長約620%。當然，這些增長不能簡單全部歸因於ModelHub，但它們至少説明了一件更重要的事情，範式的基礎平台正在具備從“賣平台、做部署”繼續向“按AI實際使用量收費”延伸的能力。

從映射來看，這條路徑極具潛力。如果這條路走得通，範式面對的就不再只是企業AI軟件市場，而是在進入更廣闊的AI基礎設施持續服務與連接層市場。相應地，市場對範式的定價框架也可能隨之變化，從傳統企業AI軟件公司的收入與利潤框架，轉向稀缺平台型基礎設施的生態價值框架。尤其如果隨着ModelHub的網絡效應與API商業化繼續得到驗證，估值框架的切換有望進一步推動範式的估值迴歸，甚至可能帶來十倍量級的想象空間。

在一個算力日益充沛但生態日益複雜的時代，連接本身，就是一種稀缺資產。

 

人工智能企業範式智能近日與華為達成合作，將以華為昇騰950等國產芯片為核心算力基座，加速AI大模型產業應用落地。公司四月底公布，擬投入4億元採購GPU服務器及配件；今年上半年算力相關資本開支已累計達22.37億元，顯示其持續加碼算力基礎設施。 [資料來源：市場消息]

格隆匯8月17日｜智譜AI 8月14日正式發佈新一代大模型GLM-5.3。範式集團旗下大模型統一調用平台PhanRouter同步完成適配並開放調用，成為首批上線GLM-5.3的平台之一。據介紹，GLM-5.3總參數規模為7430億，與GLM-5.2採用相同基座，能力提升主要來自後訓練階段的強化學習。智譜方面表示，新模型在複雜軟件工程、終端操作及長程Agent任務等方面實現明顯提升，編程能力較上一代提升50%，並在Terminal-Bench 3.0、Agents' Last Exam（CLI）等公開評測中取得開源模型領先成績。此次接入後，PhanRouter現有用户無需更換API地址或重新註冊供應商賬號，只需修改模型參數，即可在原有應用中調用GLM-5.3。範式方面表示，平台通過統一API、智能路由和自動容災等機制，為開發者和企業提供多模型調用服務。從GLM-5.2發佈後不到兩天完成接入，到GLM-5.3實現發佈當日上線，範式正在加快對前沿大模型的適配速度。目前，PhanRouter已聚合數十家主流大模型供應商，並支持多種國產算力平台。隨着GLM-5.3上線，PhanRouter也將進一步拓展在代碼開發、自動化運維、測試執行及Agent等場景中的應用。

格隆匯8月7日｜範式今日發佈公吿稱，集團已與華夏金融租賃訂立服務器及配件售後回租協議，進一步夯實資金儲備、拓寬多元融資渠道，為集團AI核心業務迭代與長期戰略落地保駕護航。根據協議，本次售後回租標的為集團2026年全新購置的服務器及全套配套算力資產。交易完成後，集團將持續保有全部算力資產的正常使用權，在完全不影響相關算力資產持續使用的前提下，盤活已投入的服務器資產，以滿足業務運營、技術投入及戰略佈局提供充足資金支撐，助力集團全力推進AI 2.0時代Token工廠建設，持續鞏固集團算力基礎設施核心優勢。本次協議，印證了範式具備持續完善算力基礎設施、保障業務與包括Token經濟相關創新方向在內的技術戰略執行所需資源的能力，同時彰顯頭部金融機構對範式的技術實力與長期發展前景的充分認可。