中国工业报  吴晨  王珊珊

数字人赛道正迎来资本市场的关键大考。近日，素有“数字人第一股”之称的南京硅基智能科技集团股份有限公司（以下简称“硅基智能”）再次向港交所递交招股书，这已是其自2025年10月以来的第二次冲刺。

硅基智能主要是专注于数字人智能体以及拟人多模态智能交互技术之研发与商业化应用。招股书显示，按2024年收入计算，这家总部位于江苏南京的公司以32.2%的份额领跑中国数字人智能体市场。

然而，招股书披露的另一组数据同样引人关注：硅基智能最大单一客户贡献41.3%收入，前五大客户合计占比57.4%，毛利率从45.8%一路下滑至34.5%。在大模型技术加速商品化、互联网巨头与垂直厂商双向挤压的竞争格局下，硅基智能的IPO之路，实则是对中国数字人商业模式一次深度的压力测试。

大客户依赖与毛利率承压

硅基智能成立于2017年，由创始人司马华鹏（1982年出生，毕业于南京航空航天大学）创立。公司面向电信、金融、医疗、教育及公共服务等行业，提供一站式硅基劳动力解决方案，产品覆盖智能语音、数字人视频、数字人直播、数字人智能交互及全自动内容生产（AICP）。截至2025年，硅基智能已累计交付超过10万个硅基数字人。在融资层面，腾讯为最大机构股东（持股16.59%），招银基金、国新控股、红杉中国等亦在股东名单之列。

招股书显示，硅基智能2023年至2025年营收分别为5.31亿元、6.55亿元和7.89亿元，三年复合增速约21.7%，呈现稳健增长态势。同期亏损从9591万元收窄至2592万元，显示出一定的自我造血改善迹象。

然而，从客户集中度看，2025年最大单一客户贡献了41.3%的收入，前五大客户合计贡献57.4%。从行业分布看，以国内电信运营商为代表的通信行业在2025年贡献了约69.3%的收入。这种高度依赖少数大客户的格局，在市场红利期可以带来稳定的现金流，但也使公司议价能力受到明显挤压。硅基智能下调了部分旧产品线的价格，并提供更优惠的折扣条款，招股书显示，其毛利率从2023年的45.8%滑落至2025年的34.5%。

对此，苏商银行特约研究员高政扬在接受中国工业报采访时指出，从企业发展阶段来看，硅基智能当前采取的“以大客户带规模”策略具有一定合理性。数字人智能体行业仍处于市场教育与场景验证阶段，头部客户能够帮助企业快速沉淀案例、形成行业标准。但从长期来看，这种模式的可持续性存在挑战。一方面，客户集中度过高导致收入稳定性易受单一行业客户采购决策影响，公司业绩可能面临较大波动；另一方面，在大模型竞争激烈的背景下，基础数字人服务容易陷入价格竞争，毛利率承压。

湖南中财开元私募股权基金管理有限公司高级合伙人胡双则持更为审慎的立场。他对中国工业报表示，在当前阶段，这种模式难以持续，它是特定行业渗透期的过渡状态，必须尽快调整。收入占比超41%的单一客户，意味着公司已从独立软件厂商一定程度上变为大客户的定制化外包服务商。一旦客户自研、更换供应商或行业预算缩减，公司将面临生存危机。同时，降价方式获取的份额黏性低，后来者可用更低价格或新技术轻易抢夺；大客户需要的不是标准化产品，而是高成本的定制开发和服务，会持续拉低毛利，形成“规模越大、利润越薄”的陷阱。

胡双建议，公司应从“为大客户做定制”转向“为行业提供标准化生产力”，构建金字塔形客户结构：顶端保留1—2个战略共创型大客户（收入占比低于15%），中坚力量聚焦金融、零售、医疗、教育等领域的中型企业（占比超过60%），基座通过自助平台服务海量中小企业（占比超过25%）。定价层面，应从“卖软件”转向“卖效果”，例如按有效销售线索、风险预警成功条数等效果付费，将自身毛利与客户业务增长绑定。

高政扬也指出，未来，硅基智能需要从卖产品转向卖结果，通过AI销售、AI客服、AI培训等行业解决方案深度嵌入客户业务流程，真正的定价护城河在于行业知识库、业务流程数据、持续优化能力以及与客户核心系统的深度整合能力。

大模型重塑竞争逻辑

大模型正在重新定义数字人行业。过去，像硅基智能这样的公司，核心能力主要围绕数字形象克隆、语音驱动和虚拟直播，竞争力取决于“像不像真人”。如今，随着大模型技术的成熟，基础生成能力快速商品化，行业焦点已转向智能体（AIAgent）的理解、决策与执行能力，竞争重点从视觉生成转向智能能力、企业数据和工作流整合。

在这一变局中，不同背景的玩家选择了迥异的路径。硅基智能定位为“劳务输出型平台”，围绕智能语音、数字人视频、直播、智能交互乃至全自动内容生产（AICP）去打造“可交付、可规模化复制”的企业数字员工解决方案。阿里云、腾讯云、百度智能云则走AI基础设施路线，将数字人作为其AI栈上的一个可售模块，依托算力调度、ToB销售网络和行业解决方案捆绑进行生态分发。小冰则长期深耕情感计算和拟人关系，强调EQ与可建立情感联结的人设。

中国企业联合会资委会委员、高级经济师董鹏从产业格局角度对中国工业报分析认为，未来数字人智能体的核心壁垒，不再是“长得像真人”，而是“干得像老员工”，本质是把隐性行业知识转化为可信任的决策闭环。技术侧，形象真实度已过剩，真正稀缺的是对具体岗位的业务理解与责任承担能力，这需要长期扎根场景沉淀数据。商业侧，硅基智能本质是劳务外包而非智能输出，极易被云厂商的标品和垂直厂商的定制两头挤压。突围关键在于，硅基智能必须向上转向“按效果付费”的劳动力平台，向下沉淀行业知识库形成转换成本，否则只能困在价值链底端。

“未来数字人智能体行业的核心壁垒，将是场景理解能力、业务数据积累与工作流执行能力的融合。”高政扬认为，企业客户需要的并非一个只会说话的数字人，而是一个能够真正完成直播、销售、客服、培训、咨询等具体工作的AI员工。硅基智能的优势在于较早形成了大规模商业交付经验和行业场景积累——10万个数字劳动力的部署规模本身就是重要资产。但其风险在于盈利能力偏弱、客户结构集中，尚未建立足够强的网络效应和平台效应。如果不能将客户资源转化为行业数据壁垒和标准化解决方案，其市场份额优势可能被削弱。

胡双进一步提出，核心壁垒将是“工作流集成的深度×行业数据飞轮”。硅基智能的主战场应是深入行业工作流——当所有公司都能接入先进大模型后，真正的壁垒不再是形象或通用对话能力，而是对垂直行业工作流的解构与重构能力。同时，在业务流程中用真实交互数据持续优化模型，形成“数据多→模型准→效率高→客户多→数据更多”的飞轮。他建议硅基智能利用现有客户基数和场景覆盖，尽快将“劳务输出平台”转型为“行业智能体效果平台”，采取“聚焦闪电战”策略，在金融、政务等已有标杆客户的行业集中资源打穿打透，与大客户由交付产品转为联合运营、按效果分润。

从“降本工具”到“价值创造”

根据硅基智能招股书引用的灼识咨询研究报告，目前，数字人智能体的行业应用仍主要集中于客户服务、内容创作等“降本增效”场景，占全球及中国人工智能市场份额不足1%，行业现在仍处于发展的初期阶段。司马华鹏提出了更具野心的愿景，据他在多个公开场合的阐述，硅基智能希望通过“硅基劳动力”实现“数字平权”——将教育、医疗、金融咨询等“人对人”的高端服务普及化，让更多人“面对面、一对一”地享受原本稀缺的专家服务。

在技术路径上，硅基智能将数字人智能体划分为L1至L5五个发展阶段，并提出从AICopilot（L1～L2辅助劳动力）向AIAutopilot（L3～L5自主劳动力）推进的蓝图。硅基智能于2025年新推出的硅基全自动内容生产（AICP）产品，已被视为这一战略转型的试金石，目前收入占比已达约6.5%。

然而，从“替代重复劳动”到“创造新服务价值”的跨越，仍然面临多重瓶颈。技术层面，当前大模型在专业深度对话、复杂决策、持续自我迭代（L4及以上）方面仍存在明显短板；商业层面，个性化教育、普惠医疗咨询等高价值场景涉及合规、信任、责任归属等非技术障碍，交付门槛远高于直播带货或智能外呼；生态层面，数字人要真正融入教育和医疗等专业服务体系，需要与现有行业标准、监管框架和利益分配机制深度耦合。

在董鹏看来，数字人要从“替代重复劳动”跨越到“创造新服务价值”，当前面临技术与信任的双重瓶颈，拐点预计在2028年左右到来。技术上，最大障碍是责任归属和动态个性化决策无法低成本解决——比如个性化教育需承担误教风险，医疗咨询出错涉及法律纠纷，现有数字人只能转述不敢独立判断。商业化上，核心卡点是信任成本远高于技术成本，用户、监管方需要漫长周期才能托付非人类服务者。拐点的标志是大模型具备可审计的长期记忆与推理过程，且社会出现首例数字人担责的判例框架，届时“数字平权”才能从愿景变成可落地的生意。

胡双则强调，硅基智能必须果断放弃对收入规模的单纯追求，转向对利润质量和壁垒深度的构建。否则，当巨头完成平台搭建、垂直厂商完成场景深耕后，卡在中间、价值不清晰的“劳务输出”模式会面临巨大压力。

截至发稿，硅基智能方面未就上述相关问题向中国工业报作出回复。