撰文 | 張   宇

編輯 | 楊博丞

題圖 | IC Photo

OpenAI于2022年11月推出的新型AI聊天機器人工具ChatGPT在一夜之間火爆全球互聯網，引發了新一輪的AI產業革命。截至2023年4月，ChatGPT的全球訪問量再創新高，達到17.6億次，僅次于谷歌、百度等搜索引擎。

面對強勢崛起的ChatGPT，越來越多的企業開始關注并投入到大模型的研發之中。大模型ChatGPT及類ChatGPT產品的底層基礎設施，目前國內已有百度、阿里巴巴、華為等超過40家企業和機構發布了大模型產品或公布了大模型計劃。

云從科技也不甘落后。5月18日，云從科技舉辦了“AI賦能數字中國產業論壇暨2023云從科技人機協同發布會”，期間，云從科技展示了最新的人機協同操作系統和大模型產品“從容大模型”，并宣布與多家企業簽約行業大模型合作項目。

此前，云從科技董事長、總經理周曦曾表示，未來兩年都是AI的爆發期，各個公司可從不同點來切入，而行業大模型是云從科技發力的方向，“我們要盡快做行業大數據閉環，和一些頭部玩家合作，完成數據反饋方面的閉環。”

不過，對于虧損嚴重的云從科技而言，入局大模型領域似乎并不容易，甚至需要在上市不滿一年的情況下通過定向增發的方式募集資金。

3月30日，云從科技披露了定增計劃，擬向不超過35名發行對象發行股份不超過2.22億股，募集資金不超過36.35億元，全部用于云從“行業精靈”大模型研發項目。4月28日，云從科技的定增計劃獲受理，同時該定增計劃也讓云從科技收到了上交所的問詢函。

就目前云從科技的經營業績而言，其似乎仍然沒能將研發投入轉化為商業價值，此次切入大模型賽道，是否能為云從科技開啟一扇新的大門？

一、“燒錢”不眨眼的大模型

大模型行業雖然火爆，但不容忽視的是，現階段運行大模型仍然十分“燒錢”。

英偉達披露的信息顯示，訓練一次1750億參數的GPT-3需要34天、使用1024張A100 GPU芯片，同時，OpenAI可能至少需要3.24萬張A100用于日常推理，顯著高于此前訓練底層模型時的用量，由此推算，ChatGPT硬件成本達8億美元以上。

即便是OpenAI，也依舊出現了虧損額翻倍的情況，2022年其虧損額高達5.4億美元左右，OpenAI CEO山姆·阿爾特曼更是坦言，OpenAI可能需要在未來幾年嘗試籌集多達1000億美的資金，用來開發足夠先進的通用AI，同時維持公司的正常運轉。

事實上，在大模型領域，企業瘋狂燒錢已是常態。國盛證券在研報中指出，通過測算，2800億參數量的大模型預訓練成本約為200萬美元/次，谷歌的PaLM號稱擁有5400億參數，單次預訓練成本將高達1200萬美元。

同時還需要指出的是，云從科技瞄向的是行業大模型而非通用大模型，相比通用大模型，行業大模型需要更多的行業沉淀和極強的專業性。不同行業的不同應用場景下的業務需求千差萬別，如何將大模型技術與各行各業的應用場景相結合，這不僅需要對行業和應用場景有著深刻的理解，還對行業經驗、行業數據的收集處理和針對性研發能力等提出了更高的要求。

根據招股書和財報，2019年至2022年，云從科技的研發費用分別為4.54億元、5.78億元、5.34億元和5.60億元，占總營收的比例分別為56.25%、76.59%、49.67%和106.45%，四年累計研發費用為21.26億元，相比之下，四年的總研發費用尚不足大模型項目所需研發費用的60%。

根據云從科技的定增計劃申報材料，云從科技要依托公司算法研發能力和大模型理論基礎，用于行業大模型的理論研究與構建以及行業大模型下游場景的應用研發，形成圍繞行業大模型的全鏈路大模型綜合解決方案。

簡而言之，云從科技的大模型項目仍處于極早期階段，距離實現真正落地仍有相當長的時間，此外，后續還需要投入多少真金白銀以及何時進入回報期，目前均不得而知。以OpenAI為例，目前ChatGPT的商業化收效甚微，短期內難以覆蓋預訓練成本，OpenAI雖然給出了較為明晰的營收目標，但對于明確的盈利時間卻只字不提。

在上市前夕，云從科技原定計劃募集資金37.5億元，但最終募集資金僅17.28億元，在扣除發行費用后，募資規模縮水了超20億元。暫且不論通過定增募集資金36.35億元的難度如何，可以預見的是，隨著大模型產品不斷涌現，技術快速更迭以及競爭不斷加劇，云從科技躋身大模型賽道勢必會面臨一場惡戰。

二、自我造血能力仍然堪憂

入局大模型賽道已勢在必行，但對于現階段的云從科技而言，支撐起大模型項目的研究并不容易。

根據2022年財報，云從科技的總營收為5.26億元，同比下滑51.06%；歸母凈利潤為-8.69億元，較2021年同期的-6.32億元進一步擴大；扣非歸母凈利潤為-9.46億元，而2021年同期為-7.53億元。

對此，云從科技在財報中解釋，總營收減少主要是受宏觀經濟增速放緩以及市場競爭格局加劇等多重因素影響，公司項目在手訂單減少及已投入的項目建設延期所致；扣非歸母凈利潤的虧損規模較上年同期有所擴大的主要原因為業務規模下降，以及為增強技術優勢，持續進行研發投入。

按照行業劃分，云從科技的業務似乎處于“全線潰壩”的狀態。按照行業劃分，2022年，智慧治理業務收入為4.21億元，同比降低51.30%，毛利率為30.56%，較2021年減少2.97個百分點；智慧金融業務收入為0.78億元，同比降低42.54%，毛利率為50.91%，較2021年增加6.28個百分點。除去兩大主要創收業務之外，智慧出行、智慧商業、泛AI領域的收入亦分別出現55.35%、43.71%、87.22%的下滑，同時毛利率也出現了不同程度的下滑。

各項業務的毛利率走低，進一步拉低了云從科技的綜合毛利率。2019年至2022年，云從科技的綜合毛利率分別為40.89%、43.46%、37.01%和34.37%，呈現出持續下滑的態勢。作為對比，商湯科技在同一時期的綜合毛利率分別為56.8%、70.6%、69.7%和66.8%。長此以往，云從科技的自我造血能力依舊堪憂。

還需要指出的是，云從科技陷入虧損泥潭已久。2019年至2022年，云從科技的凈虧損累計已超過30億元。進入2023年，云從科技的業績表現仍然沒有起色。2023年第一季度財報顯示，其總營收為4534.02萬元，同比下滑78.72%；歸母凈利潤利潤為-1.42億元，而扣非歸母凈利潤為-1.51億元。

自知巨額虧損不可持續，云從科技曾在招股書中對未來五年（2021年-2025年）的經營狀況進行了預測。根據預測結果，云從科技的總營收將分別達到12.01億元、19.10億元、25.42億元、32.59億元和40.64億元，復合增長率為35.64%，而實現扭虧為盈的時間節點為2025年。

但以目前的業績表現來看，如果總營收繼續大幅下滑、綜合毛利率進一步下降，那么云從科技在2025年扭虧為盈或將成為一場空談。在承受著巨額虧損的壓力之下，云從科技的大模型項目也將步履維艱。

三、大模型是救命稻草嗎？

大模型行業的想象空間巨大。根據市場研究機構MarketsandMarkets的報告數據，全球生成式人工智能市場規模預計將從2023年的113億美元增長到2028年的518億美元，預測期內復合年增長率為35.6%。由于云存儲的創新使數據易于訪問，以及人工智能和深度學習的發展，預計生成式人工智能市場在預測期內將以顯著的速度增長。

盡管行業增勢喜人，但大模型很難成為云從科技的救命的稻草。

一方面，目前大模型產品仍然難以落地。從實際情況來看，目前企業在推進大模型產業化落地過程中仍面臨多重難題，比如模型體積大導致訓練難度高、算力面臨掣肘、數據質量參差不齊、迭代緩慢、與行業難以高度融合等等。

另一方面，大模型產品還面臨著同質化嚴重的情況。比如云從科技發布的“從容大模型”，可支持圖文理解、文案寫作、邏輯推理等功能，而這與百度的“文心一言大模型”、騰訊的“混元大模型”、阿里的“通義大模型”并無太大的差別。

云從科技也在財報中的風險提示中提及，公司所處的人工智能行業尚處于發展初期，未來發展趨勢存在較大不確定性，相關技術及各應用場景的定制化解決方案迭代速度快，技術的產品化和市場化亦具有一定的不確定性。若公司未能及時準確地把握行業發展趨勢和市場需求、突破技術難關、產品性能指標未達預期，無法研發出具有商業價值、符合市場需求的新技術和新產品，亦或相關技術成果應用場景市場空間有限，公司將面臨研發失敗、前期的研發投入將難以收回的風險，并對公司的經營情況和市場競爭力造成不利影響。

根據規劃，云從科技的大模型項目將在金融行業實現落地，在2023年至2024年期間，通過金融大模型的構建和完善，云從科技的金融行業解決方案將全面覆蓋金融前中后臺業務。到2025年，初步形成基于公司和主要伙伴共同構建的行業大型為基礎的金融行業智能解決方案生態體系。

此外，云從內部孵化了若干大模型應用創業項目，比如大麥數字人直播平臺，能夠實現直播間智能搭建、直播預熱預料提供等全流程功能。另外，還有智能教育AI精靈，能夠基于現有課程教綱、題庫等基礎模型，形成自生題庫，基于學生平時評分結果，結合自生題庫，生成定制練習卷，并進一步提供學習計劃。

不過，二級市場對此卻并不買賬。截至5月18日A股收盤，云從科技的股價為41.80元/股，較年內最高收盤價58.94元/股跌去29.01%。

云從科技能否借助大模型實現破局，目前猶未可知，但長遠來看，云從科技的破局之路道阻且長。