AI除幻第一股誕生，高瓴君聯賺瘋！這家公司，押中OpenClaw萬億美元賽道

新智元報道

編輯：Aeneas KingHZ

【新智元導讀】這個春節，港股AI認購王誕生！當人人追逐Agent風口，海致科技卻押注「流程自動化」：企業真正需要的，不是會聊天的AI，而是能把業務跑通的AI。這個判斷，跟OpenClaw之父押注的萬億美金賽道竟不謀而合。

這個春節，「AI旋風」引爆港股。

不久前，海致科技（02706）結束招股。

超額認購4068倍，直接刷新紀錄，成了2026年開年的「認購王」。

更耐人尋味的是：大模型光環退潮、資金回歸理性，高瓴、君聯、BAI資本等機構卻集體下注。

他們押注的是能把企業流程跑起來的AI。

作為公認的「AI除幻第一股」，海致科技做的很直白：讓AI少胡說，讓系統能落地干活。

在此背景下，海致科技憑什么能「獨領風騷」？

答案就藏在它對產業AI的「反常識」預判里：

產業AI的終極目標，是讓業務流程徹底自動化。因為，未來企業的主角不是人，而是AI！

但更反常識的是：在未來，企業里最像Agent的，反而是人。

OpenClaw背后，

萬億美元Agent行業共識浮現

去年年末，OpenClaw一夜爆火，徹底宣告：個性化Agent的黃金時代來了！

最近，OpenAI創始成員之一、特斯拉前AI負責人Karpathy終于按捺不住，好好折騰一下OpenClaw這類智能體。他認為：

大語言模型智能體，曾是LLM之上的新抽象層。與之類似，如今的Claw正成為智能體之上的新抽象層。

Claw，無疑是AI技術棧中一個令人驚艷和興奮的新層級。

Karpathy還丟下過一個更猛的判斷：智能體會取代傳統的AppStore。

甚至Claude Cowork發布了幾款插件，最后竟引爆了全球軟件業末日，全球股市或因此蒸發萬億市值！

未來Agent會替代大部分軟件。

OpenClaw創始人斯坦伯格就曾指出：未來的互聯網世界，80%的App會因全新的Agent服務架構消亡。

這是一個業界比較有共識的方向，因為Agent對比傳統軟件能夠實現自動化，從生產力工具變成了生產力本身。

產業AI視角：人人都有Agent，其實是個偽命題？

去年，業界流行的口號「人人都有Agent」，現在似乎已成為現實。

但這其實是個偽命題。

在海致科技看來，OpenClaw的這場Agent喧囂并不屬于產業AI——

產業AI的終極目標，并不在此。

原因就在于，在2B賽道和2C賽道，AI截然不同。

對個人，AI拼的是體驗：快不快、好不好玩、是不是更「懂你」。 對企業，AI拼的是結果：能不能把流程自動跑完，能不能把風險壓住。

對于AI的需求，B端在于流程自動化，即基于對垂直場景業務邏輯和業務流程的深度理解和準確執行；而C端，用戶更在意能不能指揮大量不同Agent實現多種功能。

目前，很多人沒有意識到產業AI≠員工個人AI助手，而對產業AI最大的誤區就是把B端問題C端化。

對個人而言，你讓ChatGPT寫一首詩，好壞全憑喜好；即便它一本正經地胡說八道，也無傷大雅。

但對企業而言，AI的核心價值是一套套嚴謹、規范、甚至堪稱「冷酷」的流程。

無論是政務辦公的層層審批、監管執法的合規邊界，還是供應鏈上的庫存周轉、生產制造的精密排產，它們都有著不可逾越的剛性要求。

這些流程有明確規則、清晰邊界、剛性要求。一旦出錯，沒有機會「再來一次」，而是資金損失、合規罰單、甚至安全事故。

這意味著，企業對AI的渴望，絕不是弄一個會說話的「門面」。

未來，企業將由AI自主執行任務，實現高度協同、更大規模和更精細化的管理。

而只有少量的人類員工輔助AI做一些判斷，以及在前期更少更頂端的專家設計與優化整個AI治理框架。

真正扮演Agent的，是人

如果說互聯網解決了「連接」，數字化解決了「記錄」，那智能化要解決的就是一件事：讓系統自己運轉。

順著這個邏輯推演，海致科技接連拋出兩個反常識的判斷。

首先，未來企業業務流程的真正主角，不是人，而是AI。

也就是說，在真正實現AI運營的企業里，機器將主導核心業務流程。

這一判斷聽起來似乎有些激進，甚至帶著一絲「硅基生物奪權」的科幻色彩。

但正如最好的賽跑運動員也跑不過汽車，再厲害的舉重運動員力量比不過挖土機，人類在數據處理上現在也開始跟不上AI。

在之前的產業數字化浪潮下，越來越多的機器在采集數據，而且規模與日俱增。

以可量化、可分析、可溯源為標準的現代企業數字化管理，從數據驅動的業務管理中獲得極大效能的提升；同時，越來越多的數據淤積和沉睡情況，也正在發生。

依托物聯網、大數據這些龐大的基礎設施支撐，越來越多的行業管理更細、規模更大，躍升堪稱指數級。

企業管理者普遍意識到，制約數據價值釋放的最大瓶頸，是人而非機器；單純追加人力，已無法應對爆發式增長的數據需求，AI自動化則成為唯一出路。

比如，城市交通單日百TB數據，毫秒級處理調度，人工處理難如登天，但AI游刃有余。

比如，電力配網數萬節點實時產數，要精準匹配源網荷儲，AI從從容容，而人難以避免忙中出錯。

比如，銀行信用卡單日數TB風控數據，授信申請數以萬計，但風控人員單日僅能審核數十筆，AI可秒級完成。

再比如，運營商數億用戶日均海量數據，人工難以做出精準到用戶畫像，AI卻能精準推送營銷服務。

而一線員工的角色也會被徹底重構：他們會從流程的「執行者」，轉變為機器的「輔助者」。

更反常識的是：未來企業里，真正扮演「Agent」的不是AI，而是人！

90%的核心業務由AI自主閉環。剩下的10%，那些需要肉身感知、復雜社交或特殊處置的環節，才交給人類這臺「最高級和最貴的傳感器」去處理。

最終，會形成一種AI主導流程、人力輔助優化全新運營模式。

比如，在城市治理中，AI未來可能負責了所有的流程流轉。

但當遇到需要溫情執法或復雜糾紛調解時，人類就是那個負責「柔性落地」的Agent。

最終形成的，是一種「AI主導流程、人力輔助優化」的全新運營模式。

人不再是流水線上的螺絲釘，而被解放出來去處理那些真正需要「人性」、需要復雜判斷的高階任務。

在這種模式下，人類將迎來生產力的極度釋放。

不過，未來是美好的，現在產業AI到底卡在哪里？LLM是產業AI的最終答案嗎？

產業AI，走到了這一步

回顧過去幾年，產業AI大致經歷了兩個階段。

第一個階段，就是基于微調的產業大模型構建。

然而，這個領域的很多問題卻無法避免。

比如，產業數據無法一次性匹配超大規模參數模型，而以多輪LORA等微調方法產業大模型無法有效控制大模型能力遺忘的持續衰減。

另外，產業大模型基于大模型技術框架，只是大量的文本知識暴力出奇跡，大模型并不真正懂得企業的數據，無法真正意義上幫助企業決策。

更關鍵的是：企業知識是分專業、分版本、分系統管理的，不是一堆文本可以靠「暴力融合」解決的。

與微調笨重的AI構建相比，RAG的服務形態可能更適合企業專業知識與大模型一加一大于二的真正訴求。

于是，越來越多的企業，開始嘗試用更客觀準確的知識圖譜構建企業的專業知識體系、用基于圖模孿生的新技術范式打造企業更為實用可靠的AI應用體系。

第二個階段，就是產業Agent的構建。

在這個階段，問題依然明顯。

當前Agent更多是基于場景和知識的構建，無法進行體系化管理，比如知識復用、場景自適應、可持續運營等等。

一方面很多的企業AI客戶，對于智能體的認知，早已不再沉迷于簡單應用。

僅僅依靠企業文本的暴力投喂，能產生政策規章問答和報告生成寫作服務，但嘗鮮期已過，企業早已回歸理性。

另一方面，各類基于已有計算服務和數據表格的Prompt命題作文式開發，手搓各類眼花繚亂的數據Agent……

企業開始逐漸厭煩營造看似欣欣向榮的「虛假繁榮」。

行業越來越意識到，企業AI智能體既不該是文件助手，也不應該是糅雜各類報表查詢接口的語音操作系統，而應該

• 真正理解企業的數字化運行環境，

• 真正懂數據、懂計算、懂流程，

• 能夠基于業務目標，自動地尋找數據、分析數據，推動業務流程的高效執行。

這一切的關鍵前提，是企業是否能建立起一套企業數據、計算、流程的知識體系與AI對接，即AI Ready，才是未來企業能夠借助AI實現效率提升的關鍵。

最近，Anthropic公布了一個數據：軟件工程占約50%智能體工具API調用。

但更關鍵的是趨勢，他們發現其他行業也開始出現應用，未來潛力巨大，關鍵在于利用企業專有數據。

AI接管企業實現流程自動化將為企業帶來巨大的生產力提升，堪比第三次工業革命，而這件事正在發生。

海致在逐步幫用戶實現這一點，一切都是時間問題。

實戰見真章

銀行、電力系統，AI不再是擺設

海致為什么說他能夠實現這個未來的？

他們的秘訣是圖模融合技術。

不僅以圖承載企業私有全量數據資產、行業知識的關系梳理與深度應用，更關鍵的是，與大模型深度融合使大模型能夠讀懂和據此執行。

這一技術路線已經在產業端實現了商業化落地，產生了相當高的復購率和粘性，從技術和商業兩個角度證明了自己巨大的發展前景。

在金融、電力等關鍵行業要求高、業務復雜，而海致科技卻步伐落地案例，更能體現其技術產品的價值，也印證了業務流程自動化的廣闊應用空間。

在金融行業，業務流程嚴謹、合規要求高，容錯率極低，尤其是風控、反洗錢、信貸審核等場景。

傳統人工操作不僅效率低，而且難以避免人為失誤。

但在華東某銀行，海致科技為其落地了「個人信貸申請反欺詐關系圖譜項目」，實現了風控流程的自動化、精準化運行。

在電力行業新型電力系統建設中，主+配+微融合的全新電網運行架構，使得未來業務流程復雜度、設備數量級、安全合規性等客觀要素急劇增加，尤其是輸電線路運維、設備故障處置等場景。

傳統依靠人工運營運維，已不可能適應電網的可靠運行。

比如在輸電線路運維場景中，海致科技通過Context Graph（上下文圖譜）解讀運維規程、Ontology（本體）整合設備運行數據，AI能夠自主判斷設備運行狀態，提前預判故障風險，自動生成巡檢計劃并調度運維人員，大幅減少人工巡檢的工作量等等。

如今，越來越多的產業數字化實踐，已經指明了這一航向——

產業AI的終極歸宿，從來都不是錦上添花的個人智能助手，而是大刀闊斧的全鏈路、全場景業務流程自動化。

這些無不指向同一個本質——

產業AI的核心價值不在于滿足個性化的個人創作需求，而在于深度理解產業規則，嚴守流程邊界，并在毫秒級的時間尺度上進行著人類無法企及的高效決策。

這，才是產業AI不變的終極方向。

十年后，企業的核心競爭力在哪里

十年后，企業的核心競爭力是什么？是算法嗎？是算力嗎？

海致科技認為，是數據的規范性，企業計算的標準化，以及流程體系的知識化構建。

隨著產業AI進入「規模化自動運行時代」，單純的「數字員工」必將淪為過渡產品，而真正能實現「單數據到跨數據、單流程到多流程」自動化的企業，將構建起難以逾越的護城河。

如果產業AI市場在2029年達到近3000億元規模，真正的分水嶺，就在于那些率先構建了AI ready的企業。

可以說，海致科技之所以在2026年的港股一戰成名，不僅是因為它有全球領先的圖技術，更因為它率先指明了那條最難、但也最有價值的路——

讓AI真正接管流程，讓人成為企業的Agent。

現在，這場從「數字化」到「智能化」的跨越，才剛剛開始。

參考資料：

https://www.haizhi.com/about