9月7日，群核科技（HK0068）纳入港股通标的名单正式生效，截至收盘群核科技（HK0068）大涨29.90%，股价12.47港元/股，创近期新高（883408）。作为“杭州六小龙”中首家登陆资本市场的公司，群核科技（HK0068）在上市后很快受到投资者追捧，但此后即迎来持续调整，一度跌破发行价。
作为“全球空间智能第一股”，2026年上半年群核科技（HK0068）收入仍主要来自其空间设计订阅服务，但其AI应用的收入增速也明显，群核科技（HK0068）相关负责人告诉南都湾财社记者，公司世界模型已在内测阶段，公司上半年资本开支增幅较大，更多也在投入算力，为后续模型训练做准备。
“杭州六小龙”中首家上市公司
收入仍主要来自空间设计
群核科技（HK0068）主要从事空间设计软件服务业务，空间设计软件酷家乐及其海外版本Coohom是群核科技（HK0068）的主打产品，酷家乐首个版本于2013年推出通过拖放3D模型，用户可用其快速设计并即时渲染呈现作品，产品主要被用于设计住宅、办公楼、零售连锁店及商业项目。
公开信息显示，群核科技（HK0068）通过酷家乐积累了全球最大的三维空间交互数据集，截至2025年底，酷家乐平台上积累了超过5亿个3D空间设计场景、4.8亿个3D模型及空间设计元素。这些数据不仅记录了空间的视觉信息，还包含了真实的尺寸、结构、物理关系，是训练AI理解物理世界最稀缺的“燃料”。群核科技（HK0068）的定位也由空间设计软件服务商变为“空间智能平台”，开始构建“空间编辑工具-空间数据-空间大模型”的业务飞轮。2025年，群核科技（HK0068）与云深处科技、宇树科技（688836）、深度求索、游戏（881275）科学、强脑科技一同组成的“杭州六小龙”，爆火出圈。
4月17日，群核科技（HK0068）正式于香港联合交易所主板挂牌上市，作为“杭州六小龙”中首家登陆资本市场的公司，群核科技（HK0068）在上市后很快受到投资者追捧，上市三天股价即从7.62港元发行价涨至48.5港元历史高点。然而此后群核科技（HK0068）股价即迎来持续调整，7月30日一度低至7.4港元低点，较高点回撤超80%，直到此次纳入港股通才有明显反弹。
纳入港股通意味着内地投资者可通过港股通渠道，直接交易群核科技（HK0068）港股股票，同时也意味着群核科技（HK0068）的“空间智能”成色几何也将迎来潜在内地投资者审视。
群核科技（HK0068）8月27日发布的2026年半年报显示，2026年上半年公司营收4.05亿元，同比增长1.5%，经调整净利5542万元，同比大涨210.9%，其中高达97.1%的收入来自软件服务的订阅收入。
空间智能AI新应用收入增长明显
世界模型已在内测阶段
不过，群核科技（HK0068）的空间智能相关AI新应用收入也增长明显。财报显示，2026年上半年公司AI新应用及新产品收入3100万元，同比增长177%。AI智能设计平台上半年总订单金额超过2000万元，6月月活较2025年12月增长50%；专业AI视频创作平台LuxReal于5月上线，依托3D与生成式AI技术，LuxReal能够快速生成拥有高时空一致性的长叙事视频，并实现全流程的高效可控编辑，高效服务于AI短剧的专业创作需求。6月单月注册用户数环比增长超过270%、单月收入环比增长超过470%。
SpatialVerse上半年总订单金额680万元，并带动专业服务（884257）收入增长。SpatialVerse推出于2024年，能生成高保真且物理正确的合成虚拟数据集，模仿真实世界物理特性和空间关系。使开发者能够在虚拟环境中训练AI生成内容（AIGC）模型，并增强智能机器人、AR/VR系统及具身人工智能（885728）的认知能力，可以加速AI开发，并降低现实世界的测试成本。财报显示，2026年上半年，SpatialVerse的总订单金额达680万元，超过2025年全年水平。群核科技（HK0068）内部人士告诉南都湾财社记者，“SpatialVerse的增速很快，现在物理AI训练场景对数据的需求很大，除了具身智能公司，部分海外大模型公司对此也有明显需求。”
模型层面，群核科技（HK0068）近年构建了包含世界生成模型SpatialGen、3D生成模型Lux3D和空间语言模型SpatialLM在内的系列模型技术底座，帮助AI实现对物理世界的理解、推理和生成。该负责人表示，目前公司的空间智能大模型应用在影视AI短剧、工业数字孪生（885820）、智能体训练等方面。“比如在影视AI短剧领域，现在AI生成视频依然容易出现时空不一致，如穿墙等问题，但如果先给一个空间进去，后面就不易出现变形的问题。”
而在与具身智能公司的合作方面，该人士透露公司已与多家具身智能公司开展早期合作，公司研发的世界模型也已在内测阶段。群核科技（HK0068）上半年资本开支同比增长124%，更多在投入算力储备，为后续模型训练做准备。
