人工智能行业的竞争，正在从技术研发延伸至商业化落地。
近期，华院计算技术（上海）股份有限公司（以下简称“华院计算技术”）递交了招股说明书，申报在港交所上市。
作为一家企业级AI公司，利用算法解决业务问题的能力是立身之本，但客户是否愿意持续付费、项目能否快速复制、收入增长最终能否转化为现金回报，同样决定着一家公司的长期价值。
近年来，华院计算技术的收入增长速度颇为亮眼，但公司却仍未摆脱亏损。报告期内，公司累计亏损约3.32亿元。
对于已经成立20多年的华院计算技术而言，眼下需要回答的问题，已经不只是能不能把业务做大，如何解决亏损难题也已经迫在眉睫。
1深耕企业级AI，收入狂飙
随着AI技术的快速发展，人工智能领域也开始逐渐细化。
具体到华院计算技术来看，公司既不是主要依靠聊天机器人提供服务的通用大模型公司，也不是单纯销售服务器、算力设备的硬件企业，而是提供认知智能产品。
华院计算技术致力于将数学算法、企业数据和行业经验结合起来，为企业提供能够参与分析、判断乃至执行具体任务的智能化系统，帮助企业优化生产及业务运营。
例如，如果一家钢铁企业希望减少生产过程中的质量缺陷，或者企业希望提高经营数据分析、业务协同和风险管理效率，华院计算技术希望通过算法平台及智能体产品，帮助客户解决这些实际问题。
华院计算技术的发展方向与创始人宣晓华的职业背景有较深联系。
招股书披露，宣晓华于1985年获得浙江大学计算数学硕士学位，1990年获得美国加州大学伯克利分校数学博士学位，师从菲尔兹奖与沃尔夫奖双料得主斯蒂芬·斯梅尔。
毕业后，宣晓华曾在美国惠普公司从事数据建模、仿真算法及大型软件开发工作约七年，在机理建模、高性能计算等领域积累了相关经验。
2002年，宣晓华在上海成立华院计算技术。截至招股书签署之日，宣晓华直接持有公司35.58%股份，并通过上海瀛町间接持有公司0.85%的股份。
图 / 华院计算技术招股书
目前，华院计算技术主要围绕三类产品开展业务。
第一类是认知智能算法平台，属于基础技术平台，负责整合计算资源、企业数据和算法模型，为智能应用的开发、训练、部署及管理提供统一环境，拥有超过20万个算子及模型的标准化库。
通俗来说，如果把企业AI应用比作一套智能生产系统，那么算法平台更像是底层工具箱，帮助企业及开发团队组合不同算法和模型，再将其应用于具体业务。
图 / 华院计算技术招股书
第二类是工业级智能体。该产品主要面向钢铁冶金、有色金属、精细化工等工业场景，覆盖智能配料、缺陷识别、质量预测、生产监控及流程优化等应用。
例如，在金属加工过程中，企业需要及时发现铜箔缺陷、板材质量异常等问题，传统人工检查可能会受到限制，工业级智能体可以通过算法与行业知识结合，提高检测效率。
第三类是运营决策智能体。该产品主要面向企业日常经营管理，将企业内部的数据、业务规则、知识体系及工作流程进行结合，为研发、生产、销售、财务管理和风险控制等环节提供知识管理、数据分析、任务执行及决策支持。
华院计算技术的客户主要分布在工业制造、文化旅游、信息技术服务、科学研究及公共服务等领域。2025年，公司客户总数达到134家。
这支撑着华院计算技术的营收快速增长。
2023年至2025年（以下简称“报告期”），华院计算技术的收入分别为6557.4万元、1.35亿元和4.74亿元。其中，2024年同比增长105.4%，2025年进一步增长251.7%。短短三年，公司的收入规模上涨超6倍。
按2025年收入计算，华院计算技术是中国第四大企业认知智能算法服务提供商，也是我国最大的独立企业认知智能算法服务提供商，在行业占据一席之地。
2客户数量大幅增长，却尚未盈利
分产品来看，华院计算技术的收入增长主要来自认知智能算法平台。
报告期内，认知智能算法平台客户数量由2023年的14家增加至2025年的57家。
与此同时，单客户平均收入也由145.9万元增加至2024年的386.9万元，并在2025年进一步增至417.4万元。
客户数量、单客户平均采购金额双双提升，助推了认知智能算法平台收入快速增长。报告期内，公司认知智能算法平台收入分别为2042.7万元、5802.9万元和2.38亿元，2025年收入约为2024年的4.1倍。
同期，工业级智能体收入分别约为1262.5万元、3764万元和1.18亿元，客户数量由8家增加至33家；运营决策智能体的收入分别约为2627.8万元、2356.2万元和1.11亿元，客户数量分别为45家、45家和44家，相对稳定。
不过，报告期内，运营决策智能体单客户平均收入由2024年的52.4万元上升至2025年的252.6万元，出现明显上升。
这也整体提振了公司的盈利水平。报告期内，公司的毛利率分别为33.9%、32.1%和37.0%。可以看出，2024年毛利率短暂下滑后，2025年快速提升。
即便如此，华院计算技术仍然处在亏损状态。
报告期内，公司的年内亏损及全面亏损总额分别为1.24亿元、1.56亿元和5275.8万元，三年累计亏损3.32亿元；净亏损率分别为188.5%、115.8%和11.1%。
可以看出，公司的亏损金额已有所收窄，但是尚未达到盈亏平衡线。而持续亏损背后，是研发投入、市场拓展等多重成本的共同作用。
作为一家以认知智能算法为核心的人工智能企业，需要持续投入资源进行底层算法研发、平台建设及产品迭代。此外，公司的技术成果也需要经过客户验证、场景适配和项目落地，才能实现销售。
2023年至2025年，华院计算技术的研发开支分别约为8322.8万元、1.07亿元和1.14亿元，居高不下。截至2025年12月31日，公司拥有118名研发人员，约占同期员工总数的62.1%。
同期，华院计算技术的销售及营销开支分别为3129.2万元、4432.8万元和6210.2万元，占当期收入的比例分别为47.7%、32.9%和13.1%，销售及营销开支同样处在快速增长的趋势。
由此可见，在拓展业务的过程中，华院计算仍需承担较高成本，导致难以盈利。而未来如何平衡投入与利润的天平，将成为公司的核心考题之一。
3对赌协议“倒计时”，资金压力高悬
持续亏损之下，华院计算技术的资金周转压力也在增加。
报告期内，公司的贸易应收款项及应收票据分别为4397.9万元、5498.3万元和2.74亿元。在2025年，这一财务数据就增加了约2.19亿元。
虽然华院计算技术的贸易应收款项及应收票据平均周转天数从2023年的238天下降至2025年的140天，但这一指标仍高于公司通常给予客户的30至180天信用期下限。
更值得关注的是，截至2026年4月30日，华院计算技术2025年末的贸易应收款项及应收票据中，只有1.09亿元（约39.9%）在期后收回，回收压力仍在。
大幅增长的应收款项意味着，项目收入确认与实际资金回笼之间仍存在一定时间差。如果后续业务规模继续扩大，而客户付款周期没有明显缩短，应收款项可能继续占用大量运营资金。
报告期内，华院计算技术经营现金流净额分别为-6789.0万元、-9481.4万元和-1.03亿元，三年经营现金流累计净流出约2.65亿元。
值得注意的是，2025年公司收入同比增长251.7%，经营现金流净流出却进一步扩大至1亿元以上，收入增长并未带动经营现金流的提升。
除了经营现金流压力，华院计算技术IPO前引入的投资方及其特殊权利安排，同样值得关注。
招股书显示，公司IPO前投资者包括红杉资本旗下天津红杉聚业股权投资合伙企业（有限合伙）（以下简称“红杉聚业”）、厦门国贸、浦东引领区基金等。从股权结构来看，红杉聚业是重要的外部机构投资者，持有公司11.08%的股份。
招股书披露，IPO前投资者曾获授予赎回权、信息权、董事提名权、优先权及反稀释权等特殊权利。其中，公司授予投资者的赎回权已在往绩记录期开始前不可撤销地终止；宣晓华授予的赎回权则在公司首次向港交所递交上市申请前一日终止，其他特殊权利也将在上市前终止。
不过，按照约定，如果华院计算技术未能在首次递交上市申请后24个月内完成上市，上市申请未获受理、被撤回、失效、终止或拒绝且未在规定期限内重新续期，公司主动撤回上市申请，或者未能在2028年12月31日前完成上市，相关特殊权利将按照约定自动恢复。
随着对赌协议进入“倒计时”，华院计算技术较大的资金压力，也是公司冲刺上市的重要动因。
招股书显示，截至2026年4月30日，公司的现金及现金等价物为1.15亿元，按公允价值计入损益的金融资产为2418.5万元。
同期，公司的短期计息银行借款则高达2.51亿元，可见公司手头的流动资金难以覆盖短期计息银行借款。
近年来，华院计算技术实现了营收快速增长，但利润持续亏损、应收账款持续增加、经营现金流长期为负，叠加对赌协议的存在，公司仍面临不少压力。
对于华院计算技术而言，上市或许能够带来新的融资渠道，但要真正改善经营状况，最终还要看其能否提高项目回款效率，并实现持续盈利。
*注：文中题图来自摄图网，基于VRF协议。
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