*内容为转载编译，仅为呈现不同市场观点与研究视角，并不意味着本公众号对文中观点结论认可。

来源丨美股研究社

昆仑芯启动科创板IPO辅导，看起来只是百度体系内一家AI芯片公司的资本动作，放到2026年的AI产业链里看，它更像一次重新理解百度的窗口。

5月7日，昆仑芯正式启动科创板上市辅导，中金公司担任辅导机构；今年1月，百度已经公告昆仑芯以保密形式向港交所递交上市申请，分拆完成后预计仍为百度附属公司。也就是说，昆仑芯正在同时打开A股科创板和港股两个资本市场的想象空间。

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昆仑芯IPO的价值，正在于它把百度过去藏在体系内部的“底层算力资产”显性化。资本市场终于有机会单独给百度的AI芯片能力定价，也有机会重新判断：百度到底是一家广告公司，还是一家正在向AI基础设施迁移的技术平台。

百度的估值折扣，

卡在“广告公司”标签里

百度过去几年最吃亏的地方，不是AI投入不够，而是资本市场一直没有找到一个顺手的估值锚。

阿里有云，腾讯有社交和游戏，华为有硬件和政企体系。百度的技术积累很深，自动驾驶、大模型、AI云、搜索重构、智能芯片都押得很早，但主营收入仍绕不开广告。只要广告业务疲弱，市场就会把百度拉回传统互联网估值框架。

这也是百度长期被低估的根源。

从业务结构看，百度其实已经不再是单一搜索广告公司。2025年四季度，百度核心AI业务收入达到113亿元，占百度General Business收入的43%；全年核心AI业务收入400亿元，占比达到39%。其中，AI原生营销服务四季度收入27亿元，同比增长110%；ERNIE Assistant 2025年12月MAU达到2.02亿；萝卜快跑累计服务公众出行超过2000万单，全球覆盖26座城市。

这些数据单独看，都有AI资产的味道。但问题在于，它们被装在百度这张大资产负债表里。广告的周期性、宏观消费的压力、互联网流量红利的见顶，会把AI业务的估值弹性压住。

资本市场最怕“看不清”。百度的大模型能力很强，但大模型本身很难单独定价；自动驾驶很前沿，但商业化周期偏长；AI云有收入，但容易被放进云计算价格战里比较。最终，百度明明有AI资产，却经常被按照广告平台打折。

昆仑芯提供的是另一种语言。

芯片、算力、基础设施，这些词更容易被资本市场理解。英伟达的估值逻辑并不复杂：它掌握了AI时代最紧缺的底层生产资料。谷歌TPU、亚马逊Trainium、微软自研芯片，背后都是同一条线：AI竞争越往后，成本控制和算力供给越重要。

百度此前缺少的，正是这种“硬底座”的外部认知。昆仑芯长期服务百度内部，外界对它的理解有限。分拆上市之后，收入、客户、毛利、研发投入、产品迭代、外部订单都会被摊开。市场可以不再只用广告利润率衡量百度，而是把一部分目光转向AI芯片、AI云和推理基础设施。

这不是普通子公司上市。它更像百度主动拆掉估值黑箱，把一块最硬的AI资产推到台前。

昆仑芯的价值，

在于让百度AI有了“算力闭环”

2026年的AI行业，已经进入一个更现实的阶段。

过去两年，市场最关注模型能力：参数多大，榜单多高，能不能多模态，能不能做Agent。现在，企业客户开始问另一个问题：跑一次推理多少钱？响应速度够不够？云服务能不能稳定？芯片供应有没有风险？

AI从实验室走向产业场景，核心矛盾会越来越贴近成本。

昆仑芯的战略位置就在这里。

它不是孤立的一家AI芯片公司，而是嵌在百度AI体系里的算力底座。百度有文心大模型，有AI云，有搜索和营销场景，有Robotaxi，有文库、网盘、地图等应用入口。昆仑芯如果能够持续迭代，百度就不只是调用外部GPU的AI公司，而是具备“芯片+云+模型+场景”的闭环能力。

这个闭环在全球科技巨头中已经被反复验证。谷歌自研TPU，亚马逊做Trainium，Meta推进AI芯片，微软也在加强自研加速器和OpenAI算力绑定。背后的逻辑不是单纯省钱，而是把AI能力从“买来的资源”变成“可控的生产系统”。

昆仑芯的独立上市，也贴合中国AI产业链的现实需求。路透社在1月报道中提到，昆仑芯上一轮融资估值约210亿元人民币；公司从百度内部AI芯片部门发展而来，已经独立运营，过去两年外部销售也在扩大。

这一点很关键。只靠百度内部需求，昆仑芯更像集团配套资产；外部客户开始增长，它才有机会被看成国产AI芯片平台。21世纪经济报道援引中银国际研究观点称，国内GPU公司在港股上市的预期估值区间约300亿至1000亿港元，昆仑芯估值或处于区间头部，并测算其对百度估值贡献约500亿港元。这个数字未必是市场最终答案，但足以说明：昆仑芯已经开始拥有单独定价的讨论空间。

百度官方对分拆的表述也很直接：独立展示昆仑芯价值，吸引关注AI芯片领域的投资者，拓宽融资渠道，并解锁百度AI业务价值。

这句话翻译成资本市场语言，就是：百度希望把过去被整体折价吞掉的AI资产，拆出来让市场重新估值。

百度的重估，不会只靠芯片故事完成

昆仑芯IPO能够打开百度的估值想象，但不会自动完成估值切换。

资本市场接下来会看三张答卷。

第一张，是昆仑芯能否证明自己不只是百度内部供应商。

AI芯片行业最怕“自循环”。如果客户主要来自母公司，市场会担心收入质量、定价公允性和外部竞争力。昆仑芯要真正拿到硬科技估值，需要持续证明外部客户愿意采购，行业场景能跑通，软件生态能适配，开发者迁移成本可控。

国产AI芯片的最大难点，不只在芯片性能。生态、框架、编译器、模型适配、工程支持，都会影响客户选择。英伟达强大，不只是因为芯片强，还因为CUDA生态构建了很高的迁移门槛。昆仑芯要走出来，必须把“能用”推进到“好用”，再推进到“规模化部署更划算”。

第二张，是百度AI云能否持续释放收入。

如果昆仑芯上市后，百度AI云继续保持增长，市场就会把两者放在一起看：芯片提供成本优势，云平台提供收入入口，模型和应用提供需求场景。这种组合会比单独讲大模型更有说服力。

第三张，是广告业务能不能不再拖累整体估值。

百度的AI资产再硬，广告基本盘如果持续承压，市场仍会担心AI增长被传统业务抵消。百度计划5月18日发布2026年一季度财报，这份财报会是观察广告、AI云、AI原生营销和利润结构的重要节点。

也就是说，昆仑芯带来的是估值重估的入口，不是免检通行证。百度要从“广告平台估值”切向“AI基础设施估值”，还要靠连续财报验证。

更大的挑战来自行业本身。AI芯片是高投入、高迭代、强周期行业。国产芯片与英伟达之间仍有生态和性能差距；先进制程、HBM、封装、软件栈、客户适配，都不是短期能完全补齐的环节。IPO可以解决融资和定价问题，但不能替代产品竞争。

不过，从资本市场角度看，昆仑芯已经改变了一个关键问题。

过去市场问百度：“你的AI什么时候赚钱？”

现在市场开始多问一层：“你的AI底座值多少钱？”

这两个问题的估值含义完全不同。前者容易陷入短期利润表，后者会把百度放进国产算力、AI云、推理需求和AI基础设施周期里重新评估。

结语：

硬科技估值不是奖励，是真正的验货

昆仑芯IPO对百度最大的意义，不是多一个融资平台，也不是多一个资本市场故事。

它真正改变的是百度被看见的方式。

过去，百度做AI，市场往往觉得它还在用广告现金流养未来项目；昆仑芯独立闯关之后，百度的AI投入开始具备更清晰的资产形态。芯片能被定价，AI云能看收入，模型能接应用，自动驾驶能看运营里程和订单规模。百度的AI不再只是一组技术发布会，而是逐渐拆成一套可以被资本市场验证的产业资产。

这也是最有冲突感的地方：百度过去被低估，并不一定是因为它没有AI，而是因为它的AI太久没有变成资本市场熟悉的“硬资产”。昆仑芯上市，等于把这块隐藏资产从后台搬到前台。

但硬科技估值从来不是白送的。它要求更高研发强度，更长回报周期，更严苛客户验证，也要求公司在国产算力竞争中拿出持续交付能力。市场可以先因为昆仑芯重看百度，但最后还会回到几个硬指标：外部客户占比、收入规模、毛利率、AI云协同、芯片迭代速度。

如果这些指标跑出来，百度的估值逻辑就可能真正松动。它不再只是一个被广告周期压住的互联网公司，而会更接近一家拥有芯片、模型、云和场景的AI基础设施平台。

昆仑芯IPO按下的，不只是上市辅导按钮。它按下的是百度从“AI叙事”走向“AI资产定价”的按钮。