6月29日，Momenta开启全球发售，成为港股“物理AI第一股”。

Momenta全球发售1993.83万股H股，其中包括199.38万股香港发售股份和1794.45万股国际发售股份。最终上市定价为295.6港元，在不考虑绿鞋行使的情况下，预计总募资额约为58.9亿港元。

这套基石阵容的含金量，从构成上就能看出门道。14家机构合计认购约30亿港元，覆盖了国际长线资本、产业龙头和国内头部机构三大阵营。

先看国际长线资本，GIC管理规模超万亿美元，近些年来重仓Anthropic、台积电等一系列全球知名科技公司；富达国际管理规模同样超万亿美元，曾长期持有腾讯、比亚迪、宁德时代，近年来也对中际旭创等众多AI领域龙头进行了投资。两家机构同时领投一家公司，意味着Momenta已被纳入全球一线科技资产序列。值得注意的是，富兰克林邓普顿更是历史上首次现身港股基石名单，这一打破惯例的动作，本身就是对Momenta稀缺性的直接投票。

产业资本方面，梅赛德斯-奔驰与比亚迪两大车企罕见联手，用真金白银为Momenta的技术路线和量产能力做产业背书。国内长线资金则由高毅、博裕、华夏基金、广发基金、太平洋保险组成，覆盖了私募、公募、险资三大门类。国内顶级机构集体站台，说明Momenta的商业模式在国内资本市场已经达成了跨类别共识。

据知情人士透露，Momenta基石席位的火爆程度可谓“一票难求”，堪比宁德时代的基石阵容。

一家成立刚10年的公司，凭什么吸引到如此多的顶级机构同台抢筹？

一、收入翻三倍，毛利率超过70%

要回答这个问题，先看最硬核的财务数据。

首先是收入的爆发式增长。

2023年至2025年，Momenta营业收入从7.43亿元增长至24.13亿元，复合增长率超80%。其中，许可收入从2023年的0.23亿元暴增至2025年的9.68亿元，三年增长42倍。许可收入占比从3.1%跃升至40.1%，这部分许可收入具有“高边际收益”的属性，为后续Momenta保持高营收增长提供了支撑。

其次是毛利率的快速提升，从2023年的17.5%跃升至2024年的49.0%，再到2025年的71.6%。这一近乎垂直的攀升曲线，也是Momenta规模效应在财务端的直接映射：随着搭载量从2023年5.2万台飙升至2025年68万台，固定成本被迅速摊薄。

如此强劲的盈利能力离不开公司长期对研发的重视。近三年累计研发投入达46.6亿元，2025年单年研发投入18.69亿元，研发团队1157人，占员工总数近82%。在科技公司的竞争逻辑中，研发投入从来不是“费用”，而是对技术代差的战略性投资。当大多数竞争对手还在犹豫是否要在物理AI上重注时，Momenta已经用真金白银构建起了难以逾越的技术壁垒。

有人可能会对公司净亏损扩大产生担忧，实际上，这其中包含了大量非现金项目，仅可转换优先股的公允价值变动，2023年至2025年分别计入了11.9亿元、19.7亿元和28.4亿元。这部分“亏损”实际上恰恰反映的是公司估值的持续攀升：优先股公允价值随着每一轮融资和市场认可度的提升而不断走高，按照会计准则，这部分增值被计为公允价值变动损失，但它并不代表公司经营层面的真实消耗。

剔除非现金项目后，经调整净亏损从2023年的10.93亿元收窄至2025年的3.03亿元，三年收窄超70%。经调整净亏损率从147.2%骤降至12.6%。这意味着公司的核心业务正在快速逼近盈亏平衡点，按照当前收入增速和毛利率提升趋势，扭亏为盈的时点并不遥远。

再看经营现金流，从2023年的净流出10.69亿元，收窄至2024年的8.36亿元，再到2025年的2.81亿元，三年同样收窄超70%。更值得注意的是，截至2025年末，Momenta现金储备超过100亿元。高研发投入+充沛现金储备+快速收窄的亏损，这三者的组合在一家成长型科技公司身上同时出现往往意味着：它的商业模式已经跑通了。

二、三层架构：R7世界模型如何确立技术代差

财务数据回答的是Momenta当下有多强，而R7世界模型回答的是Momenta的未来边界在哪里。

黄仁勋将AI演进划分为四步：感知AI、生成AI、代理AI、物理AI。尽管大语言模型在数字世界中表现出色，但进入物理世界后，却在复杂路口、突发场景中频频“翻车”。传统端到端算法依赖场景记忆与规则匹配，面对无穷无尽的长尾场景近乎无解。面对这一痛点，自动驾驶的竞争正在从“数据量比拼”转向“对物理世界理解深度的较量”。

Momenta今年北京车展发布的R7强化学习世界模型，正是对准这一命题展开。通过这一模型，智能驾驶也从“看见世界”走向了“理解世界”。具体来看，该模型分为三个架构：

第一层，世界模型预训练，简单来说就是让模型先“读懂”物理世界。不同于大语言模型通过预测下一个词来压缩数字世界的常识，世界模型是通过预测物理世界未来的状态来理解物体的物理属性、运动因果关系和交互可能。据了解，Momenta量产业务积累了超120亿公里实车里程，并从中提炼的超1亿段黄金数据，如此庞大且真实的数据，直接决定了模型对物理世界认知的深度与广度。

第二层，世界模型仿真。自动驾驶有个老大难：长尾场景——几万公里才遇一次的极端情况，实车路测几乎覆盖不到。传统做法用渲染引擎搭建虚拟场景，但渲染出来的世界和真实世界总有差距，仿真里表现好，上路照样露馅。Momenta的做法是让仿真世界从真实数据中“学”出来，再通过实车与仿真的一致性校准，不断缩小两者差距。这样生成的仿真环境本质上是可靠的，模型在里面学到的能力可以直接复用到真实道路上，验证效率提升上万倍。

第三层则是在世界模型中强化学习。在前两层基础上构建高度真实的虚拟训练场，让系统在接近真实的环境中反复探索试错。通过奖惩机制，系统从“模仿学习”走向“想象与探索”，在千万次推演中自主习得复杂博弈中的最优决策。

可以看到，在行业内大多数玩家把世界模型当做仿真工具来用的时候，Momenta将其直接用于端到端基座模型的预训练，这相当于从底座重构了系统的认知方式。这种应用代差使世界模型成为超级放大器，从而使系统的整体产品性能和上限实现了10到100倍的代际跃升。

三、结语

Momenta开启全球发售，标志着物理AI赛道迎来了一个真正意义上的二级市场定价坐标。在物理AI领域，绝大多数玩家仍停留在demo演示和概念验证阶段，而Momenta已经用数据证明了一条从技术到商业的完整闭环路径。

Momenta IPO的意义，不仅是一家公司的资本里程碑，更是整个赛道从“技术叙事”走向“价值叙事”的分水岭。

对于物理AI“GPT时刻”的价值，二级市场即将给出答案。