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年營收超9億!這家AI巨頭將靠AGI逆襲,醫療AI成新戰場

Monika觀察 ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:莫婷婷 ? 2025-04-07 08:31 ? 次閱讀

電子發燒友網報道(文/莫婷婷)3月底,云知聲再次向港交所遞交招股書。在這之前云知聲已多次沖刺上市均無疾而終,包括在2020年向上交所遞交招股書,最后在2021年2月撤回申請;2023年啟動港交所IPO。來到2025年,云知聲的上市之旅終于迎來新的進展。

自2012 年成立至今,云知聲已經不再是一家簡單的AI公司。云知聲在招股書中提到公司定位時表示,“我們是中國AGI技術的先行者,在通向AGI關鍵路徑的大語言模型商業化方面取得成功。交互式AI本質上通過與人類直接和持續交互來運行,受益于自動和不斷提升其能力的數據回輪,并具有最大的AGI商業化潛力”。

年營收超9億,成為國內第四大AI解決方案商

在營收方面,2022年、2023年、2024年,公司的營收分別為6.01億元、7.27億元、9.39億元,年復合增長率為23%。AI市場需求的增長,是云知聲營收增長的主要原因之一,弗若斯特沙利文的數據顯示,2019年,中國的AI 解決方案市場約為422億元人民幣,到2024年達到1,804億元人民幣,復合年增長率為 33.7%,預計2030年將達到人民幣11,749億元。這意味著云知聲所在的市場將持續增長。

圖:中國主要垂直行業領域的AI解決方案的市場規模

但盈利能力是始終云知聲的瓶頸,報告期的凈利潤分別虧損3.75億元、3.76億元、4.54億元,累計虧損超12億元,何時扭虧為盈尚未可知。這與其持續增加的研發支出有一定關系。報告期內,云知聲的研發支出分別為2.87億元、2.86億元、3.7億元,占營收比重在30%到40%之間。

圖:云知聲營收情況

云知聲預計隨著先進的AI技術及堅實的基礎設施,特別是山海大模型能夠加快開發過程,包括將常規任務自動化及減少培訓AI模型所需的成本及時間有助于減少開發新解決方案時模型調優所需的數據量及人力投入,從而提高研發效率,從而減少研發開支占總收入的比例。

當然,持續的研發投入為云知聲贏得了技術優勢。在技術進展方面,2016年,云知聲建立Atlas AI基礎設施,基于公司的智算集群,高效地為機器學習任務動態調度強大的算力。智算集群目前擁有超過184 PFLOPS的計算能力,以及超過10PB的存儲容量。2023年,云知聲推出了一個擁有600億參數的自有大語言模型山海大模型,如今已經成為全面通用知識和行業特定專業知識的大模型。

目前,云知聲在AI市場中已經有一定的市場地位,2024年云知聲已經進入中國前五大AI解決方案提供商排行榜,排名第四,占0.6%的市場份額。且在年度收入超過5億元人民幣的企業中增長第二快。

圖:2024年云知聲在AI解決方案提供商中排名第五

“AI解決方案+芯片”構建護城河,山海大模型商業化成為關鍵

云知聲的營收主要來自提供生活以及醫療AI產品及解決方案。其中生活領域包括住宅、商業空間、酒店及交通等生活場景AI解決方案提供AI產品及解決方案,提供AI增強物聯網解決方案銷售、AI模型嵌入式芯片及模塊等AI產品的銷售,以及AI服務收取訂閱費。

招股書顯示,2024年,生活AI解決方案貢獻了7.3億元的營收,占比78.8%。醫療AI解決方案貢獻了1.17億元,占比21.4%。這兩大業務成為云知聲產品商業化落地的核心。

云知聲利用AI解決方案與芯片協同的業務模式,打下了技術壁壘。例如面向生活業務中,提供了生活場景應用的多樣化AI解決方案,主要產品包括基于公有云的AI能力API、定制自有AI技術服務平臺及AI 模型嵌入式芯片和物聯網硬件模組。報告期內,云知聲分別向開發者和客戶銷售12.8百萬顆、24.5百萬顆及36.0百萬顆AI芯片。

目前,云知聲已經推出了物聯網AI芯片“雨燕”“蜂鳥”等產品,以及車規級芯片“雪豹”。其中物聯網AI芯片算力達4 TOPS,功耗低于1W,到了2023年,其消費級芯片成本進一步下降,約為10元/顆。

在醫療領域,云知聲提供AI賦能醫療解決方案,如病歷語音輸入、病歷質控、單一疾病質控及醫療保險支付管理。

隨著商業化落地加速,云知聲的客戶數量由2022年的373名增加至2024年的411名;醫療的客戶數量由2022年的165名增加至2024年的166名,復合年增長率為0.3%。

如今,600億參數的“山海大模型”作為云知大腦的新核心推出,大幅提升人機交互能力及決策支持能力,已經成為云知聲的AGI技術底座。未來該產品在醫療領域的商業化情況成為關鍵,如若順利將成為云知聲的第二大增長曲線。

云知聲表示,公司已將山海大模型應用于多個場景,進一步加深與醫院的合作。例如2024年,將山海大模型引入病歷質量控制系統,提高其準確性。此外,還為醫院開發了三項新產品:門診病歷生成系統、放射學報告生成系統及影像報告質控系統。

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