第零智能递表港交所，AI商业化破局者来了

过去两年，中国AI行业经历了一轮极具戏剧性的周期。一边是大模型参数规模屡创新高、发布会声量爆棚，另一边却是多数AI创业公司仍在为商业化焦虑——流量难变现、客户难付费、技术难落地。热闹在前端，冷清在后端。

但在这场“模型军备竞赛”的喧嚣之外，一条更务实的路径正在悄然跑通。一些企业不再纠结模型能力本身，而是直接把AI嵌进合同审核、投资尽调、品牌监测等具体岗位，用“替代一个人力成本”去定义产品价值。它们卖的不是模型，而是结果；不是工具，而是“数字员工”。

递表港交所的第零智能，正是这样一个样本。招股书显示，这家深圳公司2024年收入已达1.69亿元，利润超过3000万元，2025年前三季度收入进一步增至1.85亿元，并跻身中国企业级AI智能体解决方案市场前五，市占率3%。在一众仍在烧钱试错的AI创业公司中，这样的盈利能力显得颇为罕见。

这也抛出一个更具产业意味的问题：当大模型逐渐成为基础设施，真正能赚钱的，是否会是这些把AI包装成“岗位替代者”的智能体公司？而第零智能的IPO，又是否意味着企业级AI的商业化拐点已至？

从“模型崇拜”到“岗位替代”，企业的AI生意藏在流程里

2023年，中国大模型的“发布元年”，再到2024年，企业端的关键词已经悄然变化。

越来越多公司发现，单纯接入一个通用大模型，并不能自然带来效率提升。聊天机器人可以回答问题，却很难完成一整套业务流程；模型看起来聪明，但真正落地时，仍然需要大量人工参与。换句话说，企业不是为“智能”买单，而是为“可量化的效率结果”买单。

这也是大模型商业化迟迟未能爆发的根本原因。对企业而言，技术炫酷与否并不重要，重要的是能不能减少人手、缩短周期、降低风险。如果无法直接影响利润表，再强的模型也只是锦上添花。

智能体（Agent）的兴起，恰恰填补了这道缝隙。相比“问答式”的AI助手，智能体更像一个可被分配任务的执行者。它不只是给出建议，而是能完成拆解任务、调取数据、多步骤推理、输出结果的一整套流程。简单说，从“帮你想”变成了“替你做”。

第零智能的产品逻辑，正是围绕这种“岗位替代”展开。合同助理负责合约审阅与风险识别，某种程度上替代初级法务；投资助理自动生成投前报告、投后跟踪数据，承担分析师的基础工作；品牌助理实时监测社媒舆情与市场趋势，相当于一个7×24小时在线的市场研究员。

这些场景有一个共同点：任务流程标准化程度高、数据量大、人力成本高，但又不需要顶级创造力。这正是AI最容易产生ROI的地带。

技术上，第零智能并未执着于自研超大模型，而是走了一条更务实的路线，以公开可用的大模型提供通用推理能力，再叠加自研的小语言模型（SLM）完成垂直场景的精细化执行。一个负责“理解世界”，一个负责“精准干活”。

这种“大模型做广度、小模型做深度”的组合，既控制了推理成本，又提升了准确率，也让产品更贴近真实业务流程。

这背后的逻辑，其实更像传统企业软件，而不是纯AI公司。真正的壁垒不在参数规模，而在对行业流程的理解与长期数据沉淀。模型可以被复制，但业务know-how很难。也正因如此，企业级智能体的市场空间正在快速打开。

弗若斯特沙利文数据显示，中国企业AI智能体解决方案市场规模预计将从2024年的56亿元增长至2029年的591亿元，复合增速超过60%。这几乎是整个企业软件市场中增长最快的细分赛道之一。

当数字化已经成为“标配”，企业接下来追求的，只能是更深层次的自动化与智能化。智能体，正在成为新的入口。

从这个角度看，第零智能踩中的不是一个短期风口，而是一轮企业IT形态的更替周期。如果说过去十年企业软件的主题是“SaaS化”，那么未来十年，企业软件很可能走向“Agent化”。

盈利型AI公司的稀缺样本：第零智能的先发红利与巨头阴影

在AI创业圈，“增长但亏损”几乎是常态。

大量公司依靠融资堆研发、抢客户，却迟迟等不到盈利拐点。原因很简单：模型成本高、交付复杂、客户转化慢，现金流往往跟不上故事。因此，第零智能的财务表现显得有些“反常识”。

从2023年的8650万元收入，到2024年的1.69亿元，再到2025年前三季度的1.85亿元，公司几乎保持翻倍式增长；同期利润也从2100万元增至4000万元以上，毛利持续提升，研发投入占比却仍在提高。

这意味着，它不是靠削减投入换利润，而是在扩张中实现了规模效应。

更关键的是商业模式。第零智能采用所谓AaaS（Agent as a Service）模式，本质上并非传统软件授权，而更接近“数字劳动力订阅”。企业不需要购买复杂系统，只需为具体使用场景或结果付费。

这种模式天然降低了决策门槛。相比一次性投入几十万部署系统，先用一个智能体试点更容易获得内部预算。一旦效果验证，续费与扩容就水到渠成。

这让它的增长逻辑更像SaaS，却比SaaS更贴近业务结果。但真正的问题在于，这种窗口期能持续多久？

智能体赛道的门槛，表面看是技术，实则是客户与生态。一旦市场被验证可行，云厂商、大模型公司和垂直SaaS厂商势必蜂拥而入。

对阿里云、腾讯云、华为云而言，智能体不过是云服务的一个功能模块；对大模型公司而言，是天然的应用层延伸；对既有SaaS厂商来说，则是升级自身产品智能化的必经之路。

相比之下，创业公司最大的优势只有两点：速度和专注。第零智能能否在巨头下场前建立足够深的行业壁垒，成为决定其长期价值的关键。如果客户关系、数据资产和行业理解不够扎实，技术优势很快就会被抹平。

从资本市场的角度看，这正是它IPO最耐人寻味的地方。它既不是典型的“烧钱AI故事股”，也不是传统意义上的软件公司，而更像一个处在新旧周期交汇点的过渡物种：既享受AI红利，也承受巨头挤压。

但无论结果如何，第零智能的出现至少说明一件事，中国AI行业的叙事，正在从“模型竞赛”走向“应用兑现”。

真正跑出来的公司，往往不是最会讲故事的，而是最早把技术塞进业务流程里、悄悄替代人的那一批。当市场还在讨论“大模型值不值钱”时，它们已经在用AI赚钱了。

或许，这才是企业级AI真正的开始。