文：互聯網江湖 作者：志剛

當AI跨入“大模型”時代，雲從科技還需要新的競爭力。

近日，雲從科技交出了上半年的業績答卷。

根據雲從科技披露的半年報顯示，2023年上半年，公司實現營收1.64億元，同比減少58.16%，實現的歸屬淨利潤約爲-3.04億元，上年同期虧損約3.25億元。

財報發布後的第一個交易日开盤，雲從科技A股一度跌超10%，8月14日、15日，股價雖有所回升，但仍然顯頹勢。

換言之，市場對於雲從科技過去的表現，可能並不完全滿意。那么，上半年雲從科技的經營質量究竟如何？我們不妨透過半年報來一窺端倪。

虧損收窄之後，經營提效出成果了？

從半年報來看，在經營策略上，雲從科技上半年經歷了一個調整期。

首先，資金的使用上，更保守了。

上一份半年報中，雲從科技將募集資金中的8.1億元用於購买理財產品而遭到質疑，到去年三季度末，雲從交易性金融資產佔比當前資產總額達到20.89%。

今年半年報中，這一情況得到了改善。

半年報顯示，公司交易性金融資產期末余額爲3.50億，去年同期爲7.21億，同比減少了51%，交易性金融資產佔比總資產從去年同期的21.10%下降到11.64%。

拿去买理財的錢少了，但公司在經營上花的錢也在減少。

從半年報來看，銷售費用同比下降了18.59%來到7940.78萬，管理費用下降了24.87%，爲1.11億，研發費用同比縮減了22.61%，爲1.98億元。

花錢少未必就是壞事，關鍵是要看能不能達到想要的效果。

費用縮減之下，上半年雲從科技淨虧損有所下降，下降了約0.15億。乍一看是不是這份財報看起來還不錯？對這份業績也有人驚呼：“雲從科技虧損下降，財報利好盡出……”

客觀地來看，2022年上半年，雲從科技淨虧損3.33億，到2023年虧損3.15億，其實基本沒怎么變化。

換言之，上半年縮減的研發費用、銷售費用、以及管理費用，帶來的結果就是虧損速度並沒有進一步增加。數據變化上，營收同比下滑了58.16%，淨虧損卻與2022年一致。

實際上，連研發都大幅減少了22.61%，卻仍然沒有止的住虧損，那么接下來的幾個季度要怎么過，進一步大幅削減研發？

恐怕不是長久之計。

短期來看，雲從科技削減三費支出可能也是爲了給市場一個交代，畢竟研發投入了這么多，想要做出利潤，表現出自己的核心競爭力也無可厚非。

但問題在於，大力削減支出，一沒有帶來利潤轉正，二沒有帶來正向經營現金流（上半年經營現金流爲-1.72億），似乎有些得不償失了。

長期來看，削弱研發投入，可能也會影響未來的研發能力。

大模型來了之後，大家都看到了AI的潛力，但AI技術應用也的確沒有人們想象的那么快。

AI公司，市場苦一苦也就過去了，再窮不能窮研發，畢竟整體上行業都還在處於研發階段，接下來大模型的开放、場景應用都需要砸錢，在沒燒出來真正的核心競爭力之前，持續的研發投入是很有必要的。

特別是在進入大模型時代之後，這樣的持續研發對雲從科技來說就顯得尤爲重要。

一方面，大模型的發展和應用會改變AI技術應用的格局。傳統AI玩家的路线將會越走越窄，雲從科技需要進一步向大模型轉型，搭上這班快車。

另一方面，接下來面對在技術、應用上都更有優勢的對手們，雲從需要有真正拿得出手的“殺手鐗”來留住自己在AI行業的席位。

當然，持續研發的前提，是經營盈利狀況的改善。

從這份半年報來看，雲從科技的經營仍然有提升的空間。

值得關注的是，報告期內，公司的資產減值損失以及信用減值損失大幅增長。分別從2022年同期的198.57萬和132.10萬增長到2070.04萬和2113.65萬。

其中，信用減值損失主要爲應收账款壞账損失，資產減值主要爲合同資產減值損失。

要知道，雲從上半年營收也就1.64億，壞账損失+合同資產損失就已經佔到營收的四分之一。

這么高的壞账及合同資產減值，也應當引起管理層的注意。接下來如何去進一步做好合同資產管理以及應收账款的管理，恐怕是雲從科技需要去反思的問題。

另外，應收账款的整體結構來看，應收票據的佔比較小，大多數還是應收款，報告期內公司應收账款有2.11億。

也就是說，如果未來的收款情況有所改善，那么也會有利於改善公司的虧損情況。

財報顯示，雲從科技首次公开發行股票募集資金總額爲17.28億元，扣除發行費用後，募集資金淨額爲16.27億元。7月21日，雲從科技再次發布A股股票募集說明書（申報稿）向符合條件的特定對象募資不超過36億元。

如果公司能夠在接下來的幾個季度有效改善虧損，也會給投資人更多信心，那么接下來的募資可能也就會更有底氣。

AI跨入大模型時代，“不下牌桌”是底线

左手是對盈利的渴求，右手是大模型時代所必需的持續投入，如今的雲從科技，似乎有些進退維谷。

轉型做大模型，雲從科技有自己的目標。但從行業視角來看，雲從科技首先要做到的就是“不下牌桌”。

因此，雲從科技需要先拿出自己的大模型產品，在AI的牌桌上站穩。畢竟只有站穩牌桌，才能有和商湯、訊飛等玩家掰一掰手腕的機會。

雲從科技的定增預案中，有一項爲期3年的“行業精靈”建設項目。根據雲從科技的計劃，“行業精靈”項目建設預計花費36.35億元，其中20.94億元用於研發設備購置，人力資源支出爲7.60億，場地購置費用5.54億元。

值得注意的是，大模型的訓練成本也不可忽視。

根據國盛證券的一份報告顯示，GPT-3的訓練成本爲140萬美元每次，更大的大模型訓練成本可能會在200萬美元到1300萬美元。大模型的引領者——OpenAI，日燒70萬美元，一度被傳將在明年底破產......

也就是說，即便是定增募資達到了原本預定的目標，36億元的資金能否支撐起接下裏模型訓練以及後續的持續开發？這一點有待觀察。

不過，從行業發展的視角來看，留給雲從科技的容錯率似乎已經不多了。

目前，雲從科技的業務主要分爲兩大部分：人機協同操作系統、人工智能解決方案。

前者是底層技術，後者更注重應用場景。

如果說，AI時代的技術發展有個分界线，那么，這個分界线之前是AI操作系統和AI解決方案，分界线之後可能就是大模型。

從半年報來看，人工智能解決方案的商業應用主要集中在智慧金融、智慧治理、智慧出行以及智慧商業幾個核心領域，其次就是泛AI應用。

從行業規模來看，金融、出行以及商業領域的市場規模雖然在增長，但增速已經減弱。

新的增長階段，無論是金融還是出行，這些行業領域其實更看中AI“產品”化的能力。換句話來說，市場也逐漸走到了拼“產品”能力的階段。

比如金融領域，相比傳統的AI雲服務，銀行等金融機構可能更愿意接受自然語言理解能力更強的大模型。再比如，出行領域中，行業已經有了基於大模型的首個感知決策一體化的端到端自動駕駛解決方案。

要與這些方案競爭，目前雲從科技的產品和方案可能還需要更多的競爭力。因爲，在“產品”能力上，相比傳統的AI解決方案，大模型顯然離商業化的距離更近。

事實上，過去AI公司的業務模式中，算法很難直接賣出去，要么是賣產品，要么是賣服務，而大模型的能力更強，更具有被產品化的可能性。

大模型方面，“行業精靈”還處在起步階段，要想在這個起步階段生存下去，恐怕有些不容易。

而且，“百模”大战的新階段下，BAT等巨頭之外的玩家，有相當一部分开始做行業大模型。這意味着大模型技術的場景化落地，更快。

更快的落地節奏之下，雲從科技的技術、產品迭代能力能不能滿足需要，是一個重要的問題。

產品、技術的持續快速迭代，意味着大量的投入，目前的雲從業務尚沒有足夠的盈利能力，且在研發上的投入也還遠遠不夠，能不能支撐未來的持續發展，還有不確定性。

最關鍵的還是得看市場會不會給企業更多的機會。

天眼查APP融資信息顯示，上市之後，雲從科技曾有過一輪定向增發。

如果融資通道始終通暢，那么持續研發投入下，轉做垂直領域的大模型，雲從科技依然有更多的成長空間，隨着商業化推進，盈利也自然會水到渠成。

寫在最後：

大模型時代，雲從科技也有高光時刻。

ChatGPT概念火爆，也曾助推雲從科技股價，一路上漲到今年盤中歷史最高的44.14元。市場從來不缺對創新者的支持和熱情。尤其是能夠給人們生活帶來巨變的AI領域。

接下來，這樣的高光時刻還會不會再現，值得持續期待。

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       原文標題 : 拆解雲從科技半年報，大模型時代有機遇也有挑战

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標題：拆解雲從科技半年報，大模型時代有機遇也有挑战

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