国浩视点 | 科创板第五套向AI大模型开放：持续经营能力的论证难点与应对

2026年6月，人工智能业界接连传出顶尖人才流动的消息，诺姆·沙泽尔离开谷歌转投OpenAI^[注1]，凭借AlphaFold获得诺贝尔奖的约翰·江珀也从谷歌DeepMind转投Anthropic^[注2]。顶尖人才在行业巨头之间频繁流动，既是技术与资本角逐的缩影，也正在成为上市规则需要回应的新课题。同月，上海证券交易所发布《上海证券交易所发行上市审核规则适用指引第10号——人工智能大模型企业适用科创板第五套上市标准》（以下简称《指引》）并自2026年6月17日起施行，科创板第五套上市标准正式向人工智能大模型企业开放^[注3]。该标准此前主要适用于生物医药等少数行业，此次正式将规模化却尚未盈利的大模型企业也纳入适用范围。

制度的开放与企业的盈利状况之间存在明显反差。《指引》第五条将适用第五套的阶段性成果明确为“在申报时至少有一个大模型产品已完成上线发布并实现规模化应用”，并就“明显技术优势、阶段性成果、取得国家有关部门批准、市场空间大”四个方面作出具体规定^[注4]。其制度源头为中国证监会“1+6”改革与科创成长层的设置^[注5]。然而，规模化与盈利之间存在巨大缺口。以两家已于2026年1月在香港上市的头部大模型企业 MM和ZP为例，MM毛利率由2023年的负24.7%、2024年的12.2%升至2025年的约25.4%，收入也快速增长，但2025年全年经调整净亏损仍达2.509亿美元，与2024年的2.442亿美元基本持平。它的账面年内亏损更高达18.716亿美元，主要源于优先股等金融负债公允价值变动这一上市前后的非现金项目^[注6]。 ZP2025年收入7.24亿元，全年经调整净亏损31.804亿元，账面净亏损则达47.182亿元，研发开支约为收入的四倍^[注7]。两家企业的用户数以亿计，但收入却远不足以覆盖投入。规模化应用的快速推进与持续亏损的财务现实并存，构成大模型企业适用第五套时无法回避的前提。

笔者认为，对于一家尚未盈利的大模型企业而言，对其上市真正起决定性作用的并非其市值，而是其持续经营能力。第五套标准放宽的只是营业收入与净利润等盈利指标，企业市值达到40亿元、主要产品获得批准、市场空间足够大并已取得阶段性成果即可申报，利润并非考察重点^[注8]。但盈利指标的放宽，并不意味着持续经营能力一并放宽。《科创板首次公开发行股票注册管理办法（试行）》（以下简称《注册管理办法》）要求未盈利企业充分披露未盈利成因及其对经营可持续性的影响^[注9]，交易所审核问答也列明核查持续经营能力的具体情形^[注10]。就大模型而言，《指引》第九条更明确要求发行人不得存在商业化预期明显不足、足以对持续经营能力产生重大不利影响的情形^[注11]。持续经营能力的论证由此成为审核明文设定的关口，未盈利企业能否上市，主要取决于这一论证能否成立。

在实际审核中，确有企业因持续经营能力存疑而止步。智能装备企业SH智能因高杠杆收购境外子公司，资金链高度依赖银行授信与政府补贴，而被上市委质疑其偿债能力与持续经营能力，最终被认定为不符合发行条件而未获通过^[注12]。语音人工智能企业SBC则在2022年申报科创板后，于2023年因营业收入增长预测的合理性与上市前净资产为负等问题被终止审核，2026年5月重新申报并获受理，目前已进入问询阶段^[注13]。需要说明的是，人工智能大模型适用第五套是2026年6月《指引》出台后才确立的新路径，至今没有已审结的先例，上述两例也不是依第五套申报的大模型企业。援引它们，仅为说明持续经营能力作为一项通用的发行条件，确实能决定企业上市的成败。

持续经营能力既然可以决定一家企业能否上市，那么人工智能大模型企业能否论证这一点，就成为它上市的核心难题。笔者认为，与同样尚未盈利的生物医药企业相比，人工智能大模型企业在这方面明显处于劣势。生物医药企业在规则上有一个明确而客观的依据，上市规则要求医药企业至少有一项核心产品获准开展二期临床试验，临床批件由国家药品监督管理部门作出、外部可以核实，足以支撑一家尚未盈利的企业说明自己的持续经营能力^[注14]。ZJ制药就是一个例子，这家公司2020年在没有产品、没有收入、没有利润的情况下登陆科创板，靠的正是其在研管线和临床批件。即使上市六年至今仍未盈利且2025年还亏损1.63亿元，它的持续经营能力在审核时依然有客观依据^[注15]。

人工智能大模型企业则缺少这样一个依据。它在规则上属于其他企业，能够依靠的只有明显的技术优势，《指引》第五条把它细化为规模化应用。规模化应用和临床批件不同，缺少由第三方认证、外部可以核实的客观基础，这正是大模型企业证明持续经营能力的真正难处。对此，大模型一方也有自己的理由。MM与ZP都在招股文件中论证业务的可持续性，《指引》第五条也把规模化应用细化为用户数量、模型调用量、社区下载量排名等可量化指标，Token价格在2026年由降转涨，ZP2024年毛利率达到56.3%^[注16]。这些都说明，大模型企业拥有可以量化的经营指标，部分企业的毛利率甚至还相当高。当然，临床批件也有它的局限，ZJ在招股说明书中也提示，即使获批上市，产品的商业化前景仍然存在不确定性^[注17]。但归根结底，这些可量化指标都由企业自己报告，缺少独立第三方的认证，即便毛利率再高，企业每年仍可能面临大幅亏损。临床批件真正的作用不在于保证盈利，而在于提供一道外部可以核实的监管关口，这正是大模型企业所没有的。

生物医药有一道外部可验证的监管依据，大模型则没有，这一点从以往的案例中也能看出来。自科创板2019年开板以来，先后有20家企业按第五套标准上市，都是创新药、疫苗或医疗器械企业^[注18]。其中的 WCD和BXSM都属于医疗器械企业，也要先取得监管注册证，上交所为此还专门为医疗器械制定了第五套适用指引第7号^[注19]。也就是说，这些企业靠的都是经过监管批准的成果，而不是单纯的软性指标。不过，人工智能大模型适用第五套是2026年才开放的新路径，目前还没有审结的案例，最终审核会怎么判断，现在还很难断定。但把规则条文和过往实践放在一起看，人工智能大模型在证明持续经营能力上比生物医药更缺少客观依据，留给审核判断的空间也更大。

既然大模型缺少一个外部可验证的客观依据，要论证持续经营能力，企业能做的就是把可以客观化的部分尽量做扎实。而在持续经营能力审核中最受关注的，就是数据来源。《指引》第十条明确要求大模型企业符合数据安全、个人信息保护和知识产权等方面的规定，《生成式人工智能服务管理暂行办法》第七条也要求训练数据来源合法、不侵犯他人知识产权^[注20]。这一点在实践中已有体现。KS科技在科创板审核时，数据来源的合法合规就曾受到问询，该公司后来于2024年撤回了申请。MM也在招股文件中披露，旗下AI产品被迪士尼、环球、华纳等公司起诉版权侵权，原告主张的赔偿上限约为7500万美元^[注21]。由此可见，大模型的训练高度依赖外部数据，一旦其来源存在瑕疵，不仅会影响信息披露，更可能动摇企业持续经营的基础。

核心技术人员与技术权属也是持续经营能力审核中被重点关注的因素。《注册管理办法》第十二条第二款把核心技术人员的稳定列为发行条件，要求相关企业最近两年内没有发生重大不利变化；《专利法》第六条则对职务发明的归属作出规定^[注22]。这两项本来适用于所有科创板企业，但适用于大模型企业时分量会更重，因为它的核心资产很大程度上就取决于少数关键人才。据MM招股文件，其核心研发团队来自微软、谷歌、Meta、阿里、字节跳动和DeepSeek，ZP则在雇佣协议中约定了保密、竞业限制和知识产权归属条款^[注23]。HH药物的经历在此时提供了一个观察样本，这家医药企业2021年就曾因为核心产品的技术来源即许可引进的独立性而受到质疑，在上市委暂缓审议后被否定，只得于2026年5月重新申报科创板^[注24]。这意味着，大规模从海外引进团队，会抬高与前雇主发生商业秘密纠纷、职务发明权属不清的概率。而这也正好回到本文开头的人才争夺焦点事件——当一家企业的估值很大程度上取决于少数关键人才时，人才能否稳定、技术权属是否清晰，就直接关系到它能否成功论证自己的持续经营能力，进而影响到其上市进展。

总的来看，第五套向大模型开门，不等于大模型企业就能轻松上市。笔者认为，决定大模型企业最终能否登陆A股的，是对其持续经营能力的论证，而大模型却恰恰缺少一个像临床批件那样可供外部验证的客观依据，只能靠人才稳定、数据和技术来源干净来弥补。因此，大模型企业必须在创业、引进人才、第一次使用外部数据训练的时候就及时将相关证据固定，以避免事后难以补救的风险。

人工智能大模型适用第五套至今没有可供参照的先例，本文是结合现有规则、公司招股与年报文件以及生物医药对照所作的分析，不是对已决案件的复盘。文中关于未来审核结果与相关诉讼走向的判断，仍有待实践检验。

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