一个月内，跑出5家AI上市企业。
确实，这是“现象级”的科创上海。
投早、投小、投硬科技，成为各地招商的高频词。
对于多数地区而言，上海的路径不具备复制性。
如何定义本地“早”与“小”？怎样发展新质生产力？
就招商而言，“因地制宜”被提到重要位置。
从不同区域看，鼓励地方探索适合自身的发展路径。
而不是按照模板追求“高质量”，结果可能就是“千城一面”。
上海AI上市潮 多股力量共振
这段时间，AI企业在资本市场上密集登场。
尤其上海，从算力基础设施到上层AI应用，可谓是面面俱到。
先后5家AI企业接连上市，恰好构成人工智能产业链。
这背后，是长达数年“耐心资本+生态赋能”系统性培育的结果。
国产GPU上市热潮的推力，可以拆成几股力量。
第一股力量，来自外部带来的动力。
这些年，由于“卡脖子”效应，让产业上下游都清楚：核心算力不自己掌握，供应链安全就是个伪命题。
于是，从芯片架构设计、流片试产、软件生态构建，本土企业被迫提前进入“全面替代”赛道，自然催生了更快的融资与上市节奏。
第二股力量，就是产业资本的协同。
2024年，国家集成电路产业投资基金三期正式设立，直指制造、设计、材料、装备等短板环节。
对于一级市场投资者，这相当于获得了一个“隐形背书”。
只要方向正确、技术站得住脚，资金与生态的配合将显著降低商业化的不确定性。
伴随这些企业的成长，都有上海国资的身影，上海国投、上海国际、上海国盛、临港集团、浦东创投……
去年，上海围绕集成电路、生物医药、人工智能三大先导产业，果断推动设立总规模1000亿元的产业投资母基金。
这笔钱，明确投向了算力芯片等“卡脖子”的关键战场。比如，壁仞科技是上海国投先导人工智能产业母基金的首个直投项目。
通过子基金的触角，上海国资在上述领域的投资，深度参与技术攻关、产业协同与生态构建。
仅仅有钱，也种不出硬科技的参天大树。对于人工智能这样的复杂且创新的企业，资金是水分，但产业生态才是土壤和空气。
第三股力量，在人工智能领域，上海已形成“东西联动”营造“低创新成本、高智力密度”的发展环境。
西有徐汇“模速空间”，聚焦大模型创新，集成算力生态超市、开源模型资源池、语料共享机制、技术交流活动等功能。
东有浦东“模力社区”和张江人工智能创新小镇，侧重硬科技集成与场景验证。
谈及上市，这些科创企业不约而同提到一个词——人才密度。
之所以选择落地上海，是因为这里汇聚了全国约三分之一的AI人才，约25万研发精英在此碰撞。
既有顶尖学府的深厚学养，也有来自全球的产业尖兵和青年科学家，为复杂的技术突破提供了最核心的引擎。
接下来，在此基础上同步施以金融加速，持续产生“活水”，也就利于进一步的研发再投入、技术再升级。
培育硬科技，终究是要形成这样的正向循环，这就需要更多的“育”、更多的“放”，涉及更多方面的改革，而不只是单纯的投。
因地制宜发展 定义好早和小
上海AI企业的集体绽放，让各地看到了硬科技投资的潜力。
投早、投小、投硬科技，再次成为招商引资的关注点。
实际上，每个地方并非有上海这样的条件。
反而，越是过去没有干过，越不能简单照搬照抄。
这一点，从中央经济会议到高层在各种场合的发言里多次强调。
过往，不管什么条件的城市，开口闭口就是芯片、大模型、元宇宙，仿佛不搞这些就不是搞经济。
反面案例，也不是没有。
有的提出“打造AI创新高地”，投入上百亿建算力中心、搞大模型研发，但缺乏产业链配套和人才储备。
其算力中心利用率不足35%，大模型研发因核心技术缺失被迫中止，上百亿投资仅换来一堆闲置的硬件。
高层也指出：“因地制宜是正确政绩观，是科学方法论。”
我们认为，表明了不再用单一指标考核所有地方。
一个资源型城市和一个科技创新城市，考核标准应该有所不同；一个农业大省和一个金融中心，发展路径自然各有侧重。
不同区域的“早”与“小”，应有不一样的定义。
东部的“早”，可能是前沿技术的原始创新阶段，“小”指向的就是拥有核心技术的初创科技企业。
而中西部的“早”，或许是传统产业转型升级的阶段，“小”可能是具备特色工艺的配套型企业。
在招商引资中，基于资源禀赋来挖掘属于本地的“早”和“小”，而不是盯着经济发达区域的做法盲目上项目。
甚至投硬科技，同样是这个道理，应当是投资符合本地产业方向的“潜力股”，往往比凭空移植的“高精尖”更能扎在土壤里。
这种立足产业基础的投资，不仅风险更低、成功率更高，更能形成特色产业优势，实现差异化发展。
所以说，各地招商工作必须跳出“唯硬科技论”的误区，把“是否符合本地实际、是否具备发展潜力”作为核心评判标准。
站在行业趋势 释放清晰信号
国产GPU企业的“扎堆IPO”，让AI行业的投资热度攀升。
密集的上市进程，构成了观察中国AI产业发展的横截面。
从底层硬件、基础软件到上层应用，一批科技企业选择技术长跑的投入。
这波上市潮，并非单一因素驱动，而是环境影响、市场需求与资本周期等共同作用的结果。
首先，外部环境的紧迫感是推手之一。
中美科技竞争的加剧，尤其是海外对高端算力芯片出口管制的步步收紧，在客观上为国产厂商“撕”开了市场缺口。
自2022年起，美国对面向中国的先进计算芯片与相关制造设备多轮升级出口管制，几乎“点名”高端GPU、超级计算等算力核心环节。
这样一来，催生了“国产替代化窗口”，促使国产AI芯片必须加速成熟。
大模型的一日千里，让算力成为了新时代的“石油”。资本市场对这批企业的接纳，某种程度上是为国家战略安全买单，实现自主可控的行业局面。
其次，政策出台与市场需求共振，打通技术迭代与商业落地的正向循环。
国产AI企业能熬过漫长的研发周期、走到上市阶段，离不开多个方面的系统性赋能。
一方面，国家级基金与地方国资完成了早期的“输血”任务，为硬科技企业提供了“耐心资本”，破解了研发投入大、回收周期长的痛点。
以上海为例，不少国资机构，不仅在沐曦股份、壁仞科技的成长期注入资金，更通过资源对接，帮助企业解决产业链配套等实际难题。
另一方面，政策扶持的核心价值，在于撬动市场需求的正向反馈。
国产芯片企业，借助资本支持加速技术迭代，部分场景下已能替代海外芯片，甚至各大平台已经向着采购国产芯片倾斜。
这种“政策托底+市场发力”的双轮驱动，让国产AI企业摆脱了单纯依赖资金的困境，具备了走向资本市场的核心竞争力。
2024年起，科创板深化改革“八条”落地，从发行审核、定价机制到并购重组规则，进一步强调对硬科技的包容度和效率。
换句话说，短期亏损、研发投入高，但成长性明确的AI芯片/GPU企业，能够更顺畅地登陆资本市场。
这对于一级市场投资人意味着什么？意味着退出通道更可预期——投的不再是“长周期、不知道什么时候能卖”的产品，而是一个“有时间、有窗口”的路径。
除此之外，从资本周期看，这是退出压力的“硬约束”，也催生企业上市潮的现实推力。
尤其对于国资基金而言，需要通过上市实现资本增值、回笼资金，再投入到新的硬科技项目中，形成“投资-退出-再投资”的局面。
无论是国家级基金，还是地方引导基金，亦或是市场化VC，都需要通过IPO来实现资本的退出和循环，以便投入到下一个“早”和“小”的项目中去。
这一波上市潮，既是企业发展的里程碑，也是资本周期的必然结果。
但需要警惕的是，退出诉求是资本的本能选择，并非企业具备持续竞争力的绝对证明。
有可能部分企业，为了满足资本退出需求，在业绩尚未稳定、技术尚未完全成熟时仓促上市，这也为后续的市场波动埋下隐患。
当然，还有市场需求的带动。
大模型的训练与推理，不仅要GPU算力，还对算力的稳定可用性有强依赖。
加上国产化的政策导向，云厂商、互联网公司、数据中心都在优先考虑国产GPU方案。
这种“订单能见度+生态绑定”的商业模式，让GPU企业更容易讲清楚钱用在哪、未来收入怎么来。
对投资人而言，这就是财务模型可推演、估值逻辑可验证的方面。
外部约束塑造了确定性预期，产业资本和政策出台降低了落地风险，资本市场制度提供了退出路径，需求端则给了增长的动力。
这样一来，背后多方力量的叠加，构成了国产GPU企业扎堆冲刺IPO的底层逻辑。
所以说，不要只看到企业上市的高光时刻，而忽略了背后长达数年的巨额研发投入、残酷的市场验证以及资本退出的巨大压力。
招商引资，归根结底不是比谁投钱多，也不是比谁能把企业“扶上马”，还要看谁能护送企业“走得远、发展好”。
写在最后
上海AI企业上市潮，是中国硬科技发展的缩影，更是对各地招商工作的再次提醒。
硬科技投资不是“跟风竞赛”，比谁投的钱更多，而是找到适合当地产业方向的项目。
就招商而言，理性比热情更重要，生态比资金更关键。
本质上，各地发展应该跳出“模板化”思维，立足资源禀赋，找准发展定位。
真正的智慧，不在于复制其他城市的路径。
而是，发现并利用好自身优势，培育符合地方发展实际的新质生产力。
