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世界熱資訊！云知聲重啟上市：盈利問題未解，大模型難成救命藥

來源：華夏時報

本報（chinatimes.net.cn）記者盧曉 見習記者 石飛月 北京報道

時隔兩年多，云知聲終于重新啟動上市程序，此次選擇的上市地點為港交所。與多數人工智能企業一樣，云知聲成立多年還是難逃虧損，據6月27日港交所披露的招股書，該公司目前主要靠為國內客戶提供智慧生活及智慧醫療領域相關的人工智能產品及解決方案來獲得收入，但2020年—2022年的凈虧損仍分別達到2.978億元、4.343億元和3.754億元。


【資料圖】

今年大模型的熱度為云知聲提供了新的契機，該公司5月推出了大語言模型——山海大模型，揚言年內實現通用能力比肩ChatGPT，并瞄準了海外市場的客戶。在深度科技研究院院長張孝榮看來，大模型費錢費人費資源，如果想從根本上解決盈利難題，恐怕任重道遠。

遞表港交所

早在2020年11月，云知聲就曾遞交招股說明書擬在科創板上市，當時由中金公司擔任保薦機構兼主承銷商，國泰君安為聯席主承銷商。然而在3個月后，上海證券交易所網站發布了《關于終止對云知聲智能科技股份有限公司首次公開發行股票并在科創板上市審核的決定》，提及云知聲主動撤回科創板申請。

彼時，云知聲相關負責人對媒體解釋稱，終止在科創板上市是出于公司業務發展的考慮，希望抓緊時間把業務做好。

值得一提的是，當時云知聲所披露的數據曾遭質疑，同樣從事語音相關業務的科大訊飛認為云知聲招股書夸大市占率，數據存在嚴重失實。

對于從科創板轉戰港股的原因，《華夏時報》記者6月29日撥打云知聲官網電話采訪但無人接聽，而媒體公關郵箱則顯示無法接收郵件。

張孝榮向《華夏時報》記者分析道，相對而言，港股對小型的AI創業公司更加友好一些，A股審批程序存在不確定性，同時，港交所一直在優化管理制度降低上市門檻以吸引內地企業，在港上市可為其提供一個獲取國外資本的國際平臺。

根據招股書，此次在港交所申請IPO，中金公司和海通國際為云知聲的聯席保薦人。云知聲稱，根據弗若斯特沙利文的資料，按收入計，該公司是2022年中國第四大AI解決方案提供商，在年度收入超過5億元的企業中增長最快。

不過，招股書中所呈現的“中國前五大人工智能解決方案供應商”的數據對比顯示，排在第四位的云知聲與前三位的收入差距還較大，2022年，其它三家企業的收入分別為144.92億元、38.06億元和12.75億元，而云知聲只有6億元。

此外，與上次披露的業績相比，云知聲這幾年似乎沒有太大進步，對比可以發現，其營收一直處于上下波動狀態，虧損情況也未改善。

2017年—2020年的上半年，云知聲營收分別為6114萬元、1.96億元、2.19億元和8468.9萬元，歸屬于母公司所有者的凈虧損分別為1.74億元、2.13億元、2.79億元、1.12億元。

而2020年—2022年，云知聲的收入分別為2.608億元、4.558億元和6.006億元，復合年增長率為51.7%；凈虧損分別為2.978億元、4.343億元和3.754億元，剔除股份支付開支、贖回負債利息的融資成本及開支，經調整凈虧損分別為2.098億元、1.717億元和1.832億元。

對于虧損的主要原因，云知聲在招股書中表示，人工智能行業具有不斷變化的特點，企業必須投入大量資源進行研發，使解決方案保持競爭力。2020年—2022年，云知聲的研發開支分別為1.89億元、1.882億元和2.871億元，分別占到各年度收益的72.6%、41.3%和47.8%。

押寶大模型

成立于2012年的云知聲，最早以語音識別切入市場，目前則主要提供人工智能產品和解決方案，涵蓋智慧生活和智慧醫療中廣泛的AI應用場景。招股書顯示，2020年—2022年期間，云知聲的收入主要來自提供智慧生活及智慧醫療領域相關的人工智能產品及解決方案產生收益，絕大部分收益來自國內。

2020年，云知聲智慧生活收入業務為1.89億元，占整體收入的比重達到72.3%，智慧醫療為7182.6萬元，占比為27.5%；2021年智慧生活收入為3.53億元，占整體收入的比重達到77.4%，智慧醫療為1.03億元，占比為22.5%；2022年，智慧生活收入為4.87億元，占整體收入的比重達到81%，智慧醫療為1.13億元，占比為18.9%。

由ChatGPT掀起的大模型浪潮，為云知聲提供了新的思路。在國內多家AI公司紛紛推出大模型產品的同時，云知聲也不甘落后，于5月正式推出山海大模型。

早在2019年初，云知聲就推出了首個通過無監督預訓練構建、擁有數億個參數的基于BERT的大語言模型UniCore，山海大模型是該公司利用更大規模的文本及代碼數據訓練開發的出具有600億個參數的大語言模型。

在招股書中，云知聲使用了大量的篇幅來介紹山海大模型：如該模型具有600億個參數，可以提供強大的通用語言、知識、推理及小樣本學習能力；云知聲通過指令優化及從人類反饋中強化學習進一步優化山海大模型，以發展其語言生成、語義理解、知識問答、邏輯推理、數學計算和代碼生成的能力，同時符合安全規則，最終目標是實現類人AGI。

云知聲還將山海大模型的目標市場瞄向了海外，稱隨著山海大模型開始提供更多語言支持，該公司將加強國際營運能力：一方面，具備多語言能力的山海大模型可以幫助解決國內客戶的國際擴張需求；另一方面，通過與海外合作伙伴合作及建立海外分銷渠道，期望以在中國市場已獲驗證的解決方案進軍海外市場，賦能全球范圍的智能化轉型。

張孝榮認為，大模型賽道的競爭已經相當激烈，投資圈大多看冷，相關產品技術成熟度有限，不能夠大規模普及應用，更難以此賺錢。“AI企業賺錢難是行業通病，主要原因就是技術成熟度不夠，難以找到更多應用場景，前幾年計算機視覺火爆，大家一窩蜂涌上去做，現在這個市場基本飽和，企業有投入無產出難以維持，因而轉型做大模型，但大模型費錢費人費資源，也無法從根本上解決盈利難題。”

責任編輯：黃興利 主編：寒豐

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