“物理 AI 的 ChatGPT 時刻已經到來。”

7 月 8 日，Momenta 正式在港交所掛牌上市，成為港股 “物理 AI 第一股”。發行價 295.60 港元/股，首日開盤漲超 6% 至 314.8 港元/股，總市值超 700 億。

在當下科技股估值日趨審慎的市場環境中，這個開局稱得上擲地有聲。

然而，相較於首日的股價表現，更值得拆解的是 Momenta 這場 IPO 背後透露出的信號：資本市場，正在重新為 “物理世界的人工智能” 定價。

從 2016 年成立至今，Momenta 走過了 10 年時間，從一眾自動駕駛創業公司中殺出重圍，而它的真正稀缺性，在於它率先為 “物理 AI” 這個宏大概念，交出了一份可驗證的答卷。

一份 “不愁賣” 的名單：數十家頂級機構罕見聯手

本次 Momenta 全球發售 1993.83 萬股，發行價鎖定 295.60 港元/股，預計募資總額約 58.9 億港元，並附帶 15% 的超額配股權。

真正令投行圈為之側目的，是其錨定和基石投資者陣容。Momenta 的錨定認購陣容豪華，包括 GIC、富達國際、貝萊德、富蘭克林鄧普頓、阿布扎比投資局、淡馬錫等等數十家國內外頂級機構，僅長線資金認購金額就超過 15 倍。另外，Momenta 此次還引入 14 家機構，組成超豪華基石投資者陣營，基石認購總額約 30 億港元（約 3.76 億美元）。

更耐人尋味的是產業方的站位。梅賽德斯 - 奔馳和比亞迪雙雙現身基石名單，意味着這已不僅是財務投資層面的考量。在這條 “得主機廠者得天下” 的賽道中，兩大頭部車企的聯袂站台，標誌着 Momenta 已被納入核心供應商的 “主力陣容”。

中資方面，高毅、博裕、華夏、廣發、太平洋保險等機構的加入，則實現了從私募到公募、再到險資的全鏈條覆蓋。

據知情人士向獵雲網透露，Momenta 此輪基石配售競爭激烈，堪稱 “一票難求”，其陣容規格堪比寧德時代當年 IPO 時的基石配置。這種供需情況，在近兩年的港股 IPO 市場中幾乎絕跡。

豪華陣容的聯合護航，不僅是對 Momenta“物理 AI” 技術路線的高度認可，更是對其稀缺性的長期投票。

從自動駕駛到物理 AI，技術稀缺性構築核心壁壘

資本從來不只是為故事買單。

Momenta 吸引全球頂級長線資金的罕見聯手，核心在於其突破了傳統自動駕駛的邊界，成功確立了 “物理 AI” 稀缺標的的市場定位。

自 2016 年成立以來，Momenta 獨創 “一個飛輪兩條腿” 戰略。基於 “數據飛輪” 技術洞察，量產業務（Mass Production）與規模化無人業務（Scalable Robo）“兩條腿” 並行，以世界模型為基座，讓物理 AI 從技術理念走向現實生活。

今年 4 月，公司重磅推出 R7 世界模型，並宣佈量產首發。在技術圈內，這一動作的分量不亞於 IPO 本身。

作為物理 AI 的基座模型，R7 致力於讓 AI 真正理解物理世界的運行規律。傳統自動駕駛的決策邏輯更接近 “模式匹配”：識別場景，再調取相應策略。而 R7 則嘗試賦予 AI 推演能力：若路口突然竄出電瓶車，物理軌跡將如何演變？若當前減速，後續幾秒可能產生怎樣的連鎖反應？

這種因果推理能力，是解決 “開門殺”、無保護左轉等長尾駕駛難題的關鍵，也是自動駕駛從 “可用” 邁向 “好用” 過程中最難逾越的一道坎。R7 的意義，在於它證明了 “世界模型” 並非紙上談兵，而是可以在真實道路上穩定運行的實用系統。

如果説 R7 是 Momenta 的算法底座，那麼百萬台量產車，則是支撐這一底座持續進化的數據護城河。

上市前一日，公司宣佈搭載其智駕系統的量產整車累計規模正式突破 100 萬台。從首個 10 萬台交付耗時 24 個月，到如今最快 40 天即可完成同等規模交付，交付效率的指數級躍升，宣告了物理 AI 技術從概念驗證全面走向規模化落地。

這一交付速度的背後，是數據飛輪效應的真實體現——更多的車帶來更多的真實路況數據，更豐富的數據訓練出更強的算法模型，更強的模型又反哺用户體驗，吸引更多車企客户與終端用户。

目前，Momenta 已與全球 24 家車企建立合作，覆蓋國內全部主流乘用車企，全球前十大車企中九家是其客户，第三方城市 NOA 市場份額穩居行業首位。

上市當日，Momenta 掀起業內少見的行業聯動盛況——近 20 家全球知名車企通過官方社交媒體同步發佈賀文與海報，為其站台助威。車企陣容堪稱 “半個全球汽車工業的朋友圈”，涵蓋了智己、廣汽、奔馳、豐田、寶馬等國內外頭部主機廠，攜手展望物理 AI 行業新前景。

開啓物理 AI 的 “GPT 時刻”

數字 AI（如大語言模型）之所以率先爆發，是因為互聯網文本數據取之不盡，驗證成本幾近於零。而物理世界的數據，例如真實的駕駛場景、複雜的道路交互、不可預知的突發狀況等，其獲取難度高出數個量級，測試周期更長，安全要求更是嚴苛得多。

然而，物理世界的潛在價值版圖，可能遠超數字世界。當 AI 的能力從 “處理信息” 延伸至 “理解並作用於物理世界” 時，它所撬動的將是汽車、機器人、智能製造等萬億級產業。自動駕駛，恰好是這一變革最先爆發、也最易驗證的落地場景。

自動駕駛具備極強的規模效應和先發優勢，其效應甚至可能超越芯片行業。作為軟件產品，自動駕駛的邊際成本為零，因此其規模效應不僅體現在成本端，更體現在用户體驗的持續提升上。

Momenta 創始人曹旭東判斷，智駕行業有非常強的規模效應和先發優勢，預計最終中國 2-3 家，全球 3-4 家供應商會勝出。

這並非危言聳聽——數據飛輪的先發優勢一旦確立，後來者追趕的不僅是算法差距，更是數據量級的代差。當頭部玩家已經擁有百億公里的真實路況數據時，後來者即便算法再先進，也缺乏同等規模的數據去訓練和驗證。

物理 AI 的核心，在於 “數據 Scaling” 與 “商業 Scaling” 的雙輪驅動，且二者互為正向反饋。自動駕駛，是目前唯一同時跑通這兩類 Scaling 的物理 AI 領域。而 Momenta 通過 100 萬台量產車與 R7 世界模型，已切實證明了這條路徑的可行性。

Momenta 的上市，某種程度上，標誌着資本市場正式將 “物理 AI” 納入主流估值視野。“物理 AI 的 ChatGPT 時刻” 或許尚未真正普及，但 Momenta 的 IPO 已經讓資本市場意識到：那個時刻，或許正在以遠超預期的速度駛來。