AI除幻第一股诞生，高瓴君联赚疯！这家公司，押中OpenClaw万亿美元赛道

这个春节，「AI旋风」引爆港股。

不久前，海致科技（02706）结束招股。

超额认购4068倍，直接刷新纪录，成了2026年开年的「认购王」。

更耐人寻味的是：大模型光环退潮、资金回归理性，高瓴、君联、BAI资本等机构却集体下注。

他们押注的是能把企业流程跑起来的AI。

作为公认的「AI除幻第一股」，海致科技做的很直白：让AI少胡说，让系统能落地干活。

在此背景下，海致科技凭什么能「独领风骚」？

答案就藏在它对产业AI的「反常识」预判里：

产业AI的终极目标，是让业务流程彻底自动化。因为，未来企业的主角不是人，而是AI！

但更反常识的是：在未来，企业里最像Agent的，反而是人。

OpenClaw背后，

万亿美元Agent行业共识浮现

去年年末，OpenClaw一夜爆火，彻底宣告：个性化Agent的黄金时代来了！

最近，OpenAI创始成员之一、特斯拉前AI负责人Karpathy终于按捺不住，好好折腾一下OpenClaw这类智能体。他认为：

大语言模型智能体，曾是LLM之上的新抽象层。与之类似，如今的Claw正成为智能体之上的新抽象层。 

…… 

Claw，无疑是AI技术栈中一个令人惊艳和兴奋的新层级。

Karpathy还丢下过一个更猛的判断：智能体会取代传统的App Store。

甚至Claude Cowork发布了几款插件，最后竟引爆了全球软件业末日，全球股市或因此蒸发万亿市值！

未来Agent会替代大部分软件。

OpenClaw创始人斯坦伯格就曾指出：未来的互联网世界，80%的App会因全新的Agent服务架构消亡。

这是一个业界比较有共识的方向，因为Agent对比传统软件能够实现自动化，从生产力工具变成了生产力本身。

产业AI视角：人人都有Agent，其实是个伪命题？

去年，业界流行的口号「人人都有Agent」，现在似乎已成为现实。

但这其实是个伪命题。

在海致科技看来，OpenClaw的这场Agent喧嚣并不属于产业AI——

产业AI的终极目标，并不在此。

原因就在于，在2B赛道和2C赛道，AI截然不同。

对个人，AI拼的是体验：快不快、好不好玩、是不是更「懂你」。 对企业，AI拼的是结果：能不能把流程自动跑完，能不能把风险压住。

对于AI的需求，B端在于流程自动化，即基于对垂直场景业务逻辑和业务流程的深度理解和准确执行；而C端，用户更在意能不能指挥大量不同Agent实现多种功能。

目前，很多人没有意识到产业AI≠员工个人AI助手，而对产业AI最大的误区就是把B端问题C端化。

对个人而言，你让ChatGPT写一首诗，好坏全凭喜好；即便它一本正经地胡说八道，也无伤大雅。

但对企业而言，AI的核心价值是一套套严谨、规范、甚至堪称「冷酷」的流程。

无论是政务办公的层层审批、监管执法的合规边界，还是供应链上的库存周转、生产制造的精密排产，它们都有着不可逾越的刚性要求。

这些流程有明确规则、清晰边界、刚性要求。一旦出错，没有机会「再来一次」，而是资金损失、合规罚单、甚至安全事故。

这意味着，企业对AI的渴望，绝不是弄一个会说话的「门面」。

未来，企业将由AI自主执行任务，实现高度协同、更大规模和更精细化的管理。

而只有少量的人类员工辅助AI做一些判断，以及在前期更少更顶端的专家设计与优化整个AI治理框架。

真正扮演Agent的，是人

如果说互联网解决了「连接」，数字化解决了「记录」，那智能化要解决的就是一件事：让系统自己运转。

顺着这个逻辑推演，海致科技接连抛出两个反常识的判断。

首先，未来企业业务流程的真正主角，不是人，而是AI。

也就是说，在真正实现AI运营的企业里，机器将主导核心业务流程。

这一判断听起来似乎有些激进，甚至带着一丝「硅基生物夺权」的科幻色彩。

但正如最好的赛跑运动员也跑不过汽车，再厉害的举重运动员力量比不过挖土机，人类在数据处理上现在也开始跟不上AI。

在之前的产业数字化浪潮下，越来越多的机器在采集数据，而且规模与日俱增。

以可量化、可分析、可溯源为标准的现代企业数字化管理，从数据驱动的业务管理中获得极大效能的提升；同时，越来越多的数据淤积和沉睡情况，也正在发生。

依托物联网、大数据这些庞大的基础设施支撑，越来越多的行业管理更细、规模更大，跃升堪称指数级。

企业管理者普遍意识到，制约数据价值释放的最大瓶颈，是人而非机器；单纯追加人力，已无法应对爆发式增长的数据需求，AI自动化则成为唯一出路。

比如，城市交通单日百TB数据，毫秒级处理调度，人工处理难如登天，但AI游刃有余。

比如，电力配网数万节点实时产数，要精准匹配源网荷储，AI从从容容，而人难以避免忙中出错。

比如，银行信用卡单日数TB风控数据，授信申请数以万计，但风控人员单日仅能审核数十笔，AI可秒级完成。

再比如，运营商数亿用户日均海量数据，人工难以做出精准到用户画像，AI却能精准推送营销服务。

而一线员工的角色也会被彻底重构：他们会从流程的「执行者」，转变为机器的「辅助者」。

更反常识的是：未来企业里，真正扮演「Agent」的不是AI，而是人！

90%的核心业务由AI自主闭环。剩下的10%，那些需要肉身感知、复杂社交或特殊处置的环节，才交给人类这台「最高级和最贵的传感器」去处理。

最终，会形成一种AI主导流程、人力辅助优化全新运营模式。

比如，在城市治理中，AI未来可能负责了所有的流程流转。

但当遇到需要温情执法或复杂纠纷调解时，人类就是那个负责「柔性落地」的Agent。

最终形成的，是一种「AI主导流程、人力辅助优化」的全新运营模式。

人不再是流水线上的螺丝钉，而被解放出来去处理那些真正需要「人性」、需要复杂判断的高阶任务。

在这种模式下，人类将迎来生产力的极度释放。

不过，未来是美好的，现在产业AI到底卡在哪里？LLM是产业AI的最终答案吗？

产业AI，走到了这一步

回顾过去几年，产业AI大致经历了两个阶段。

第一个阶段，就是基于微调的产业大模型构建。

然而，这个领域的很多问题却无法避免。

比如，产业数据无法一次性匹配超大规模参数模型，而以多轮LORA等微调方法产业大模型无法有效控制大模型能力遗忘的持续衰减。

另外，产业大模型基于大模型技术框架，只是大量的文本知识暴力出奇迹，大模型并不真正懂得企业的数据，无法真正意义上帮助企业决策。

更关键的是：企业知识是分专业、分版本、分系统管理的，不是一堆文本可以靠「暴力融合」解决的。

与微调笨重的AI构建相比，RAG的服务形态可能更适合企业专业知识与大模型一加一大于二的真正诉求。

于是，越来越多的企业，开始尝试用更客观准确的知识图谱构建企业的专业知识体系、用基于图模孪生的新技术范式打造企业更为实用可靠的AI应用体系。

第二个阶段，就是产业Agent的构建。

在这个阶段，问题依然明显。

当前Agent更多是基于场景和知识的构建，无法进行体系化管理，比如知识复用、场景自适应、可持续运营等等。

一方面很多的企业AI客户，对于智能体的认知，早已不再沉迷于简单应用。

仅仅依靠企业文本的暴力投喂，能产生政策规章问答和报告生成写作服务，但尝鲜期已过，企业早已回归理性。

另一方面，各类基于已有计算服务和数据表格的Prompt命题作文式开发，手搓各类眼花缭乱的数据Agent……

企业开始逐渐厌烦营造看似欣欣向荣的「虚假繁荣」。

行业越来越意识到，企业AI智能体既不该是文件助手，也不应该是糅杂各类报表查询接口的语音操作系统，而应该

• 真正理解企业的数字化运行环境，
• 真正懂数据、懂计算、懂流程，
• 能够基于业务目标，自动地寻找数据、分析数据，推动业务流程的高效执行。

这一切的关键前提，是企业是否能建立起一套企业数据、计算、流程的知识体系与AI对接，即AI Ready，才是未来企业能够借助AI实现效率提升的关键。

最近，Anthropic公布了一个数据：软件工程占约50%智能体工具API调用。

但更关键的是趋势，他们发现其他行业也开始出现应用，未来潜力巨大，关键在于利用企业专有数据。

AI接管企业实现流程自动化将为企业带来巨大的生产力提升，堪比第三次工业革命，而这件事正在发生。

海致在逐步帮用户实现这一点，一切都是时间问题。

实战见真章

银行、电力系统，AI不再是摆设

海致为什么说他能够实现这个未来的？

他们的秘诀是图模融合技术。

不仅以图承载企业私有全量数据资产、行业知识的关系梳理与深度应用，更关键的是，与大模型深度融合使大模型能够读懂和据此执行。

这一技术路线已经在产业端实现了商业化落地，产生了相当高的复购率和粘性，从技术和商业两个角度证明了自己巨大的发展前景。

在金融、电力等关键行业要求高、业务复杂，而海致科技却步伐落地案例，更能体现其技术产品的价值，也印证了业务流程自动化的广阔应用空间。

在金融行业，业务流程严谨、合规要求高，容错率极低，尤其是风控、反洗钱、信贷审核等场景。

传统人工操作不仅效率低，而且难以避免人为失误。

但在华东某银行，海致科技为其落地了「个人信贷申请反欺诈关系图谱项目」，实现了风控流程的自动化、精准化运行。

在电力行业新型电力系统建设中，主+配+微融合的全新电网运行架构，使得未来业务流程复杂度、设备数量级、安全合规性等客观要素急剧增加，尤其是输电线路运维、设备故障处置等场景。

传统依靠人工运营运维，已不可能适应电网的可靠运行。

比如在输电线路运维场景中，海致科技通过Context Graph（上下文图谱）解读运维规程、Ontology（本体）整合设备运行数据，AI能够自主判断设备运行状态，提前预判故障风险，自动生成巡检计划并调度运维人员，大幅减少人工巡检的工作量等等。

如今，越来越多的产业数字化实践，已经指明了这一航向——

产业AI的终极归宿，从来都不是锦上添花的个人智能助手，而是大刀阔斧的全链路、全场景业务流程自动化。

这些无不指向同一个本质——

产业AI的核心价值不在于满足个性化的个人创作需求，而在于深度理解产业规则，严守流程边界，并在毫秒级的时间尺度上进行着人类无法企及的高效决策。

这，才是产业AI不变的终极方向。

十年后，企业的核心竞争力在哪里

十年后，企业的核心竞争力是什么？是算法吗？是算力吗？

海致科技认为，是数据的规范性，企业计算的标准化，以及流程体系的知识化构建。

随着产业AI进入「规模化自动运行时代」，单纯的「数字员工」必将沦为过渡产品，而真正能实现「单数据到跨数据、单流程到多流程」自动化的企业，将构建起难以逾越的护城河。

如果产业AI市场在2029年达到近3000亿元规模，真正的分水岭，就在于那些率先构建了AI ready的企业。

可以说，海致科技之所以在2026年的港股一战成名，不仅是因为它有全球领先的图技术，更因为它率先指明了那条最难、但也最有价值的路——

让AI真正接管流程，让人成为企业的Agent。

现在，这场从「数字化」到「智能化」的跨越，才刚刚开始。

参考资料：

https://www.haizhi.com/about

文章来自于微信公众号 "新智元"，作者 "新智元"