文 | 港股研究社
过去两年，资本市场关于AI的讨论几乎被大模型、生成式AI和软件应用所占据。从云厂商到创业公司，“谁拥有更强的模型”似乎成为产业竞争的绝对叙事。
但在真实的产业世界里，技术革命从来不只是算法的胜利。决定技术扩散速度的，往往是更基础的硬件体系与制造能力。
一个值得注意的信号实则已经在资本市场持续悄然地发生。
仅2026年3月寻常的几个工作日，多家处在AI硬件产业链关键环节的公司相继获得境外上市备案并冲刺港股：高性能图像传感器企业长光辰芯、信号链芯片公司傅里叶半导体、PCB设备龙头芯碁微装以及储能系统公司思格新能源。
从芯片、感知器件到制造设备，再到能源基础设施，这些公司无一不处在AI时代算力体系的核心环节中。
浅看这是一次寻常的IPO密集窗口；但从产业视角来看，它也是一个风向标：AI竞争的深水区，硬件与制造体系同样是价值高地之一；而港股，正悄然接棒成为这场硬科技资本化的核心舞台。
从图像传感器到信号链芯片：AI硬件生态正在形成“IPO队列”
过去两年，资本市场对AI的理解高度集中于两个维度：算力芯片与大模型。这本质上是一种“塔尖视角”。
而如果把AI产业链视作一座冰山，大模型是水面之上的一角，而支撑其运行的底层硬件则是水下庞大的基座。
而这一层，正在集体走向资本市场。
此番长光辰芯的冲刺就是一个缩影。这家公司在工业与科学级CMOS图像传感器领域，已经做到全球第三、中国第一，2024年全球市场份额超过15%；同时具备相当成熟的盈利能力：2025年前九个月实现营收5.65亿元，利润1.46亿元，净利率超过26%。
但它的资本路径却颇具反差：科创板折戟，转战港股。
波折背后在于过去的资本市场，对这类公司的理解存在结构性偏差：技术壁垒高，但赛道“看起来不性感”；盈利稳定，但缺乏爆发式增长叙事。
但在AI时代，这种认知正在被重写。图像传感器的本质，不该只是一个电子元件，也是AI系统的“数据入口”。在工业检测、自动驾驶、生命科学等场景中，数据质量直接影响模型上限。
这种底层属性，使得长光辰芯这类公司具备一种被低估的价值：它们不只是跟随AI发展，更是在影响AI能力的边界。
同样被改写的还有傅里叶半导体。其产品从低功率音频芯片到车规级音频芯片，再到触觉反馈芯片，本质上是一种系统级整合能力的体现。
以音频芯片为例，公司早在2017年推出集成ASIC DSP的智能音频芯片，2023年又实现车规级量产，完成了从消费电子到汽车电子的跃迁。这种跨场景能力，意味着其技术是可以深入到算法与系统层。
从商业角度看，这类公司往往具备更强的“绑定能力”。傅里叶半导体已经进入三星、小米、vivo等头部厂商供应链，一旦完成设计导入，替换成本极高。
然而，即便如此，过去由于音频芯片及触觉反馈芯片市场的竞争过于激烈且分散，沉浮近10年的傅里叶半导体经营规模始终不见起色，直到AI时代到来。
2024年其营收爆发式增长了130%至3.55亿元；2025年前10个月持续增长态势。盈利也进入从投入期向回报期过渡的关键期。
同样值得期待的是，时代风口中，傅里叶半导体明确了依托成熟的供应链体系以及在音频方面的长期投入和积累，打通信号链，往更深更广方向拓展感知智能芯片的战略安排。
也正因如此，资本市场开始重新评估这类公司的价值。随着AI技术重塑整个科技产业的价值链，那些过去被质疑不具备“爆发式增长”的想象空间的硬科技企业，或许正凭借弯道超车的技术、产能，或深入的产业嵌入能力，迎来它们的时代。
将长光辰芯、傅里叶半导体放在同一框架下，可以清晰发现，两家都是AI系统的“非算力基础设施”的参与者、构建者。
从这个角度看，这一轮IPO并不是偶然。AI硬件产业链正在形成自己的IPO队列。
从视觉传感器到信号链芯片，一批技术型公司正逐步走向资本舞台中央。
卖铲人的胜利：AI军备竞赛下的设备与制造重构
AI产业的爆发，本质上是一场算力军备竞赛。当所有人都在关注谁训练出了更强的模型时，很少有人注意到，这场竞赛正在重塑整个电子制造体系。
随着AI服务器和数据中心需求的指数级增长，传统PCB行业正被迫向更高精度、更高密度演进，而这直接引爆了对高端制造设备的需求。
芯碁微装的再度递表，正是这一趋势的最佳注脚。作为全球PCB直接成像设备的龙头，芯碁微装掌握着替代传统曝光工艺的关键技术。根据灼识咨询数据，2024年其市场份额达到15%，位居全球第一。
在AI硬件对线路精度要求近乎苛刻的今天，直接成像设备成为了产能扩张的“瓶颈”所在。过去，这一市场长期被日本和欧洲厂商垄断，但AI带来的增量市场为本土设备商撕开了一道口子。
芯碁微装的业绩增长已经明显体现这种产业周期：营收从2024年的9.54亿元跃升至14.08亿元，实现近3亿元净利润，显然AI算力需求正在改变电子制造的产业逻辑。
在AI基础设施的狂飙突进中，最确定的赢家往往不是那些胜负未卜的模型厂商，而是这些不可或缺的“卖铲人”。
这种逻辑同样延伸至能源领域。2022年由华为前高管许映童创立的思格新能源，将AI技术深度植入分布式储能系统；短短三年时间，其旗舰产品SigenStor在2025年前九个月贡献了超过56亿元的营收，同比增长近700%。
这种增长曲线，实则显露的是AI与能源系统融合的新机会。在AI数据中心能耗焦虑日益加剧的背景下，能够智能调度能源的硬件系统成为了新的刚需。
此时，储能系统不仅是新能源产业的重要环节，同时也是未来数据中心和算力基础设施的重要支撑。截至2025年，思格新能源的业务已经覆盖80多个国家和地区。
总而言之，这些“卖铲人”浅看并不直接参与大模型的算法竞争，但它们提供的设备与系统，却是AI大厦得以矗立的物理基石。
这种产业逻辑，也解释了为什么越来越多设备企业开始冲击资本市场。
港股成为AI硬科技融资中心
四家公司不约而同地选择港股，绝非偶然。这背后既有企业自身的战略考量，更是资本市场结构深刻变化的结果。
长期以来，港股被打上了“互联网大本营”的标签。然而，随着内地互联网红利的见顶，港股市场急需新的增长引擎。
近年来，港交所对上市规则的修订，特别是对特专科技公司（18C章）的引入，极大地降低了硬科技企业的上市门槛。对于像长光辰芯、傅里叶半导体这样处于高研发投入期、尚未完全释放利润潜力的企业，港股提供了宝贵的融资窗口。
更重要的是，港股的投资者结构正在发生质变。大量熟悉半导体周期、理解高端制造逻辑的国际机构投资者，构成了硬科技企业最理想的定价群体。
思格新能源在成立短短三年后便能实现数十亿营收并冲击上市，正是得益于港股市场对“高成长、高爆发”故事的认可。
这场集体登陆，预示着港股正在完成一次重要的身份转型：从单纯的互联网融资平台，进化为全球硬科技企业的重要资本枢纽。
对于中国AI产业而言，这意味着一条更加通畅的“科技-资本”循环通道正在形成。当软件叙事逐渐褪去光环，硬件与制造的真实价值将在资本的放大镜下愈发清晰。
AI时代的终局，绝不会仅由代码决定。从传感器到芯片，从设备到能源系统，中国硬科技公司正以前所未有的密度走向资本市场。
短期看，这是一轮IPO小高潮；长远看，这或许是中国AI产业“虚实”结合、软硬同频共进的历史性时刻。而港股，注定将成为这场产业升级大戏中最重要的融资舞台。
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