跳出大模型狂热，直面城市基础设施，诺比侃正在证明产业AI的价值

在大模型商业化仍待验证、AI企业普遍烧钱续命的当下，一家来自成都的AI公司却以持续盈利的姿态冲向资本市场。近日，诺比侃人工智能科技（成都）股份有限公司（以下简称“诺比侃”）更新招股书，计划在港交所上市。

在万亿级城市基础设施的现代化浪潮中，诺比侃试图用软硬一体的行业模型平台，证明中国AI的另一条路径，不是颠覆世界，而是让基础设施变得更聪明、更安全、更可靠。

诺比侃：从“AI叙事”回归产业底层

过去三年里，中国AI赛道经历了从狂热到冷静的周期。大模型公司在算力成本与商业落地之间左右为难，AI应用端陷入“有用户没变现”的尴尬，而大量AI创业公司则仍停留在技术演示与试点阶段。

与此形成鲜明对比的是，诺比侃在同一时期交出了连续盈利的财务表现。

招股书显示，2022—2024年诺比侃营收分别为2.53亿元、3.64亿元、4亿元；同期利润从6316万元提升至1.15亿元，利润率稳定在25%—29%区间。对于大多数仍在“烧钱讲故事”的AI公司而言，这样的成绩无疑具有稀缺性。

这种稀缺源于诺比侃对产业底层场景的深度扎根。在AI创业潮涌向大模型和C端应用时，诺比侃选择服务基础设施行业。这些行业预算稳定、需求刚性，长期存在依赖人工巡检、效率低下的痛点。

与此同时，诺比侃技术路线清晰务实，从底层NBK-INTARI平台，到可迁移复用的AI行业模型，再到软硬一体化交付方案，构建完整垂直技术闭环。平台为底座、模型为核心、解决方案为收入来源，技术可反复复用、跨场景扩展。

深入来看，轨道交通场景的落地是其最早的突破点。据灼识咨询，就2023年的收入而言，诺比侃为中国第二大AI+供电系统检测监测解决方案提供商，为中国第七大AI+轨道交通检测监测解决方案提供商。

而且城市轨道交通设备繁杂、安全要求高，这使得AI应用的价值更易体现且难被替代。

尤其，诺比侃积累的算法模型、数据体系与软硬件适配能力，具备横向复制潜力，从轨交延伸至供电系统、城市治理等场景。这些选择虽不具备直观吸引力，但却具有商业可持续性，为诺比侃提供稳固增长基础与自我造血能力。

从结果来看，诺比侃不是依靠故事驱动增长，而是靠在产业现场逐项啃下“难而正确”的场景，完成了从平台到模型再到解决方案的闭环构建。

连续盈利的数据表明，这套以场景深度为主导的技术路线在基础设施领域确实找到了商业抓手。然而，这并不意味着产业AI就此进入了稳定期。

巨大空间背后的现实摩擦，产业AI也有隐忧

近年来，中国城市基础设施数字化趋势加速。灼识咨询数据显示，2024年中国AI +交通、AI + 能源、AI + 城市治理解决方案行业市场规模分别达2700亿元、5000亿元和7000亿元，且将保持强劲增长。

诺比侃在这三大赛道均有布局，且在多个细分领域领先。它是国内第二大AI + 供电系统检测监测解决方案提供商，第七大AI + 轨道交通检测监测解决方案提供商。

其NBK - INTARI平台与行业模型架构具备跨行业迁移潜力。行业模型沉淀行业经验，理解行业“物理世界”是竞争壁垒。

深度绑定使得诺比侃从AI供应商向AI基础设施提供商转变，服务基础设施安全、效率、稳定运行，价值链也更长、更具黏性。

随着城市治理数字化和能源系统智能化推进，AI成为基础设施得必备能力，为诺比侃上市后业务增长提供广阔空间。

只是，基础设施智能化的空间巨大，同时也意味着参与者更多、周期更长、摩擦更复杂。诺比侃穿越了第一段增长曲线，但在迈向更广泛行业时，它同样要面对技术迭代、竞争加速、项目周期冗长和监管趋严带来的现实压力。

换言之，产业AI的故事刚刚讲通，真正的难题才刚刚开始。

一是竞争加剧。随着基础设施数字化成为政策主导方向，国资、央企技术公司、传统工业巨头及大量AI创业公司纷纷入局，赛道拥挤，解决方案同质化风险上升。

二是技术迭代压力大。基础设施场景复杂，设备变化快、运行环境特殊、数据结构多样，行业模型需持续更新训练，研发投入长期高企。

三是商业节奏不确定。诺比侃现有客户以公共部门的客户为主，项目周期长、交付复杂、回款节奏不确定，对现金流管理要求高，难以靠规模扩张高速增长。

四是监管风险加深。AI行业政策从鼓励创新转向安全与合规，涉及算法透明度、数据安全、行业准入等，合规成本也在同步上升。

这些挑战表明，产业AI之路仍属于长坡厚雪的漫长赛道。诺比侃虽凭借技术平台与行业能力领先，但要想穿越下一轮技术周期，便需要保持技术迭代速度、维持行业理解深度，在竞争中持续占优。

结语

诺比侃上市，既证明了产业AI的可行性，也预示着产业AI未来的考验，但它面临的竞争、技术迭代与监管挑战，也让这条道路充满了不确定性。

如果说上一轮AI浪潮更关注颠覆性创新，那么下一轮AI浪潮，或许属于那些深耕场景、理解行业规律、能够将算法嵌入城市底层运行逻辑的公司。