要說2023年什么賽道最火，AI一定榜上有名。

(資料圖)

ChatGPT的橫空出世，點燃了科技界、產業界、資本圈的狂熱情緒，畢竟兩個月就能實現月活破億的成績，刷新了互聯網二十多年發展以來消費類應用增速紀錄，比爾·蓋茨甚至稱其歷史意義不亞于互聯網和PC的誕生。

最容易受到情緒感染的資本市場，對此反映最為激烈，在賽道熄火、股市整體弱勢的環境下，AI概念一枝獨秀，與之相關的諸多板塊均有著不小的漲幅。

在主線行情如此明顯的背景下，AI賽道的新股上市必然是要重點關注的。近日，國內知名AI語音獨角獸企業云知聲遞表港交所，中金公司、海通國際為聯席保薦人。云知聲的成色究竟如何，不妨來一探究竟。

一、千億垂類賽道中的領跑者

技術的誕生、迭代，最終都是為了服務于人類而存在的。為當前人類社會經濟生活運行提供更優質的解決方案，才是AI技術發展的最終目的，人工智能解決方案市場的想象空間也就此打開。

據弗若斯特沙利文數據，中國人工智能解決方案市場從2019年的422億元（單位：人民幣，下同）增長到了2022年的937億元，預計將于2028年達到6332億元。

數千億級的大藍海市場，足以承載多家百億、千億乃至萬億級的代表性企業，究竟哪些企業能夠最終成為人工時代的頭部解決方案提供商，尚是未知之數，但那些卡位在更具想象力的垂類賽道，并已經嶄露頭角的企業無疑更值得重視。

從產品類型來看，云知聲所提供的AI解決方案主要用于智慧生活以及智慧醫療。

根據弗若斯特沙利文數據，智慧生活作為智慧物聯網產業的核心引擎，預計將于2028年增長到800億元，2022年至2028年的復合增速將達到60.4%。與之類似的是，中國智慧醫療市場規模預計將于2028年達到810.45億元，2022年至2028年的復合增長率為67.8%。

而云知聲在這兩大近千億級的垂類賽道市占率均位列第三，而這正是其出色的商業化能力的體現。

按收入計，云知聲是2022年中國第四大AI解決方案提供商，在年度收入超過人民幣5億元的企業中增長最快。2020-2022年，云知聲實現營業收入分別為2.6億元、4.6億元和6.0億元，復合年增長率為51.7%。

眾所周知的是，近三年在地緣政治沖突和公共衛生事件的影響下，宏觀經濟承壓對諸多企業業績增長提出了較高挑戰，云知聲在這樣的背景下還能交出這份高雙位數增長的營收成績單，頗為不易。

值得一提的是，云知聲過去在財務上的一大掣肘在于凈利潤的同步擴大，但這一趨勢已經出現扭轉。2022年，公司在營收規模擴大31.77%的同時，凈虧損從4.34億元縮減到了3.75億元。

如果說業績層面的高成長特性只代表過往，那么能夠實現這樣成績的底層技術支撐則決定了未來。

二、山海大模型鎖定AGI入場券

從國內外大廠的動作來看，大模型已經成為AI進入2.0時代的必爭之地，國外有OepnAI的GPT-4、微軟的Office Copilot、谷歌的Bird，國內則有百度文心一言、華為盤古、科大訊飛的訊飛星火認知、360智腦。

可以這么說，只有擁有了大模型才算有了進入AGI角斗場的入場券，但就實際表現來說，各家目前在邏輯推理、語言生成、數學計算等方面表現出的能力大體相當，最終誰能否突圍而出，關鍵還是在于看大模型在具體場景的落地。

5月24日，云知聲發布了具有600億個參數的“山海”大模型，這是云知聲在2019年發布的擁有數億個參數的基于BERT的大語言模型UniCore基礎上，通過更大規模數據訓練而來的最新“武器”。

而在過去的十余年發展過程中，云知聲在to B方向上有著深厚積累，擁有眾多行業的核心數據，這也使得其推出的山海大模型有著豐富的場景應用來強化訓練，同時由于云知聲面對往往是專業性相對較高的客戶，多年積累而來的行業級知識圖譜，使得其能夠生成正確率更高的內容。

比如，作為最早一批進入智慧醫療產業的企業，云知聲有著豐富的醫療行業數據儲備，截至2022年12月31日，云知聲已經在醫療知識圖譜平臺上積累了160萬個概念、370萬個術語以及840萬項關系。

能夠深度滲透到客戶所在領域，離不開云知聲的“燈塔客戶”模式。也即通過與行業內的代表性企業合作，比如家電領域的格力、康養賽道的平安科技、醫療服務的北京協和醫院及醫保的中國人保，從而獲得垂類應用場景的豐富數據，包括高頻詞、代表性場景以及零散的長尾場景，實現對廣泛場景的全覆蓋。

將這套打法從一個垂類賽道擴張到更多垂類賽道，也才造就了如今云知聲在人工智能解決方案市場的領先地位。

能夠取得如今這一系列的成績，離不開云知聲長久以來對技術研發的重視。2020年至2022年，云知聲的研發費用分別為1.89億元、1.88億元以及2.87億元，占當期總收入的72.6%、41.3%及47.8%。

對于一家科技企業而言，發展初期研發費用比例往往都會很高，這是企業塑造核心技術優勢的必要緩解，隨著企業生命周期逐漸進入成熟期后，研發費用仍舊會維持較大體量，但占總營收比例會顯著下降并保持在一個穩定水平，而這會有助于云知聲扭虧為盈乃至擴大盈利規模。

結語

如果說GPT 4為代表的泛大模型勝在數據之廣，那么云知聲所走的路徑則優在數據之深。

不同路徑的優劣在發展早期階段很難做出正確判斷，但無論何種路徑，最終還是要能為具體場景賦能，完成良好的商業邏輯閉環，在此路徑上，云知聲已經做出了表率。

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