时隔半年，大模型“除幻”第一股海致科技即将正式登陆港股。1月23日，海致科技公告其通过上市聆讯，拟在香港主板上市。公司联席保荐人为招银国际、中银国际、申万宏源。
招股书显示，公司称其为行业内首家通过知识图谱有效减少大模型幻觉的中国企业。
据招股书，随着AI大模型应用的逐步推广，海致科技近年相关除幻收入，即“Atlas智能体”呈现快速增长状态，其中2024年相比2023年增幅超9倍，2025年上半年增幅近5倍。
但与此同时，海致科技作为行业“早鸟”，公司较行业相比相对平庸的毛利率水平，以及“SaaS”业务形态带来的展业边际成本，技术壁垒带来的行业门槛等不确定性，都在考验公司在“AI除幻”这个高速成长行业的前景。
“除幻”收入占比较小
根据招股书，海致科技于2013年成立，早年累计许多知识图谱开发知识。2021年开始，公司联合中国工程院郑纬民教授开展高性能图计算领域的协同研究；2023年开始，其基于“Atlas智能体”开始在AI除幻领域崭露头角。
根据招股书，海致科技除幻业务的核心商业模式是通过其专有的“图模融合技术”，为企业客户提供能够有效减少大语言模型“幻觉”的产业级AI智能体解决方案，并以此收取项目制费用。
不过，即便公司目前以“AI除幻”作为卖点，但相关业务收入占比或仍偏小。
财务数据显示，公司Atlas智能体（即除幻业务载体）收入2023、2024年分别为约890万和8660万元人民币，同比增长872%，但占公司年度总收入分别仅为2.4%和17.2%。2025年上半年，Atlas智能体收入4860万元人民币，较去年同期的820万元人民币同比增长496.2%。
但不考虑季节性收入确认问题，Atlas智能体2025年的上半年收入，已经不及其2024年下半年7840万元人民币水准。
从海致科技股东阵容来看，包括君联资本、IDG资本、高瓴资本、中国互联网投资基金，以及包括北京人工智能基金、上海人工智能基金在内的互联网一线和地方产业资本的加持，使得公司在拓展业务边界的能力上仍拥有较强的先发优势。
AI公司还是“SaaS”公司？
从业务形态来看，目前，大模型主流的除幻业务路线，包括依托知识库的检索增强生成（RAG）和人工参与数据标注等手段。
从商业模式来看，虽然海致科技明确表示其产品逻辑可主动配合如DeepSeek、通义千问等开源模型在客户端应用层的幻觉抑制，但其业务模型仍与传统“SaaS”服务的模式相近。
如，招股书在开篇便介绍了公司的一些核心用例，如DMC数据智能平台赋能了中国某省级市场监督管理部门，整合来自不同来源且结构各异的数据，实现统一的数据管理并提升监管效率；如Atlas知识图谱平台已经赋能深圳某金融机构基于用户、实体及其关系构建知识图谱，从而通过预设规则自动检测欺诈性贷款申请及复杂的欺诈团伙等。
从资本语境来看，“SaaS”模式存在高度非结构化和定制型因素。“SaaS”模式遇到AI除幻，是否能迸发不同的化学反应？其业务模式是否匹配高估值？这些可能是市场在其通过聆讯之后较为关注的核心问题。
从数量上来看，截至2025年上半年，公司已经服务超过350家企业，覆盖金融、电信、能源、公共服务等多个行业，应用场景超过100个。仅从以上数据来看，海致科技商业模式可复制性有着异业同质的特征。但与此同时，面临不同的商业场景，公司仍需投入资源进行微调。
根据Wind数据，2025年上半年，海致科技毛利率达38.5%，且随着业务纵深发展，公司毛利率过去三年为30.9%、35.2%及36.2%，逐年提高。但与此同时，Wind中国软件服务行业平均毛利率2025年上半年为38%，中位数为34%，其中约40%的SaaS企业毛利率超过40%。
不过，考虑到“AI除幻”业务占比偏低，且毛利率与“AI除幻”业务占比近年呈现正相关，市场关注点在于，公司是否能持续通过服务更多，更大客户获得更多除幻业务收入。
“除幻”的未来
根据招股书援引弗若斯特沙利文报告预测，集成知识图谱的产业级AI智能体市场将快速增长，从2024年的人民币2亿元增至2029年的人民币132亿元，复合年增长率达140.0%。
但是，部分分析人士仍认为，随着算力基础设施从紧缺迈向闲置，AI模型的能力不断提升，AI出现幻觉的概率会越来越少。
目前来看，这一趋势尚不明确。比如，AI应用开始从普通对话向工作任务发展，思维链变长，但资源分配更为紧缺，因此小Token和长任务的错位，导致AI幻觉随着AI模型的迭代反而不断增加。
而随着AI大模型向纵深发展，AI幻觉开始在更多意想不到的地方出现。比如OpenAI o3-mini、Grok3 mini模型去年推出后被发现，小Token条件下的幻觉比例开始大幅增加。同时，在对同样问题分别进行普通思考和深度推理，人们发现推理出现的幻觉概率全部呈现指数级增长。
与此同时，部分研究指出，在多模态大模型中，由于实际应用场景下Token分配的问题，实际消耗注意力较大的视觉信息，会因Token限制、注意力被语言模型分散，从而导致更差的分析结果和更高的致幻率等。
从行业发展来看，未来随着大模型被应用于高准确率诉求的企业级、科研级和多模态场景中，AI除幻的需求也会不断增加。然而，仅针对企业级知识库的集成图谱除幻是否会成为主流路线，AI大模型企业自主除幻能力是否会持续精进，行业蛋糕做大之后参与者是否会增加等，都会成为海致科技未来发展需要关注的核心问题。
