时值半年末，机构开始为下半年的投资组合进行策略调整，超跌严重的港股也是机构锁定的对象。回顾二季度，市场对于港股一度抱持乐观，但现实却一直未能尽如人意。外资结构性压力、基本面预期等多重因素的制约下，港股市场在全球资产表现中垫底，截至本月，港股市场相较于美股的"便宜"程度已经触及到了历史较高水平。

当资产的水位来到高性价比的舒适区间，均值回归成为一种必然。市场预期，受益于个股盈利贡献及估值修复，AI会成为此轮港股市场反弹的急先锋。"港股AI会迟到，但不会缺席。"业内人士如此表示。

港股逐渐走出底部区间

(相关资料图)

二季度，港股市场的疲弱表现误伤了不少成长型个股，垂直金融AI头部平台百融云-W（6608.HK）算是一个典型代表。论业绩，百融云一季度主营业务总收入5.66亿元，同比增长25%，营收增速超出很多同行，属于是有业绩兑现的AI公司；论前景，作为服务金融业的TO B端机构，百融云的核心付费用户高斜率上升，近几年始终维持在90%以上；再论预期，百融云通过反复训练，于近期完成行业大模型BR-LLM的升级。

基本面稳健和业务发展前景兼备，如果将百融云置身A股，或早已乘上价值增长的飞轮。但是由于港股和A股的定价权和投资者结构不同，该公司的市值一直未能反映其真实价值。

像百融云这样在港股市场被低估的公司不在少数。为了提振投资者信心，回购成为了众多港股上市公司的普遍选择，数据显示，年内已有上百家港股启动回购，累计回购金额超过去年同期，截至目前，坐拥万亿市值的腾讯控股已经进行了超百亿港元的回购，像百融云这样的成长股在近40亿元现金及等价物的支撑下，年内回购额已经超过1.1亿港元。

进入6月之后，港股市场逐渐走出底部行情，市场整体信心有所恢复，即便在本周市场有所回调的情况下，恒生指数本月内已经累涨超5%。

市场预计，随着国内大模型军备竞赛如火如荼，AI+产业趋势会加速演绎，从算法、算力到AI+应用的全产业链正在形成。在这个过程中，高性价比的港股AI更值得聚焦。

大模型训练将催化行情

尽管投资者普遍认为，本轮"AI+"与此前的"互联网+"在市场表现上存在极高的相似性，但其实从产业端来看，"互联网+"更具C端特性，而AI+更侧重的是生产力的变革，B端/G端属性更强。

这一趋势在大模型赛道上体现得淋漓尽致，因为模型部署需要动用的资源量较大，且B端的付费意愿更高，因此，绕过C端用户，直接研发面向行业的开源商用模型成为了不少企业的选择。

以百融云为例，该公司的大模型BR-LLM是基于深度学习Transformer框架，结合NLP（自然语言处理）、智能语音等技术，打造的场景驱动产业大模型。

与Bloomberg GPT相一致，百融云大模型的落地场景也是在金融领域。为了提升对于金融场景的理解能力，百融云在自主搭建大模型底层框架基础上，开源千亿tokens的中文预训练数据集来训练模型，并通过深度微调能支持百亿级参数的训练。

经过调优训练，BR-LLM将面对复杂金融场景下的机器学习能力提升一个数量级的效率。在信贷评估、金融反欺诈领域，百融云大模型能够从非结构化标签中抽取和总结关键信息，将其提炼为有用的特征值，并自动生成风险报告和决策推荐。

这些"特征值"通过灵活的模块设计，可扩展至应用判别式AI技术构建的专属模型之中，不仅可以帮助金融机构优化业务决策过程、增强智能分析处理能力，同时还可以指数级缩短识别欺诈风险的时间。

另外，在金融智能交互场景中，百融云的大模型BR-LLM也可以实现应用效率的大幅度提升。如今，业内普遍认为，大模型最大的确定性在于，其将重新定义营销和客服。在金融领域，BR-LLM基于对于行业语库的积累和掌握，不断进行迭代升级，以降低推理成本，提升工程化能力，最终通过MaaS模式拓展到场景应用中。

以百融云的智能语音机器人为例，其能提供"真人级"对话效果，对客户的语音识别准确率可达到99%以上，每日进行超过亿级规模的自动交互。

机构分析认为，随着"百模大战"愈演愈烈，模型泛化的现象将更加明显，服务特定场景的垂类公司会显著受益。百融云因在细分赛道掌握垂类算法、行业洞察和多元化金融AI技术，拥有较高的护城河壁垒。