文│松果财经

作者丨Manjusaka

从ChatGPT到Sora，多模态大模型的发展浪潮一浪接着一浪。令人意外的是，引领这场科技风暴的并不是那些耳熟能详的科技巨头，而是一家AI创业公司——OpenAI。

不过，AI创业公司的日子似乎并没有因此而变得好过。从去年开始，不少媒体报道了AI创业公司面临的各种困境。哪怕是OpenAI，也面临ChatGPT 网站访问量下滑和高昂运营成本等问题。

因此，尽管大多数人仍然看好AI的前景，但是投资人却越来越谨慎。尤其是在国内，AI热潮似乎以超乎想象的速度回归理性。

不久前，CB Insights公布的AI领域融资信息引发关注：2023年，全球AI初创公司融资总额同比下降10%，其中中国AI领域投融资总额同比下降70%。

除了“谁会成为‘中国OpenAI’”的期待，市场开始思考起AI创业的风险性。毕马威中国科技、传媒及电信行业主管合伙人陈俭德指出：“AI大模型赛道具有技术门槛高、资金投入多、商业模式尚不成熟的特点，尤其是在国内智能算力较为短缺的现状下，各家大模型在持续投入人力、算力、资金并实现商业化落地方面，可能会面临较大挑战。”

在这种背景下，云从科技与阿里、百度、腾讯、科大讯飞等中国AI领域的“大模型五虎”的业务表现正在成为行业晴雨表。相对于还处于初创阶段的“大模型”公司，这些公司在产品化落地方面已经迈出了不止一步。

近日，云从科技发布业绩快报：2023年营收6.29亿元，同比增长近20%；实现归母净利润亏损6.30亿元，同比减亏约三成。

在快报中，云从科技提到，在大模型为代表的人工智能技术快速发展驱动下，B 端客户对于数智化升级的需求显著增强，公司实现了智能制造、智慧能源、智慧养老等新领域的布局。

作为科创板“AI平台第一股”，云从科技不断加注大模型，经营状况也逐渐好转。这是否也意味着，中国AI创新故事即将迎来新的篇章？

从技术到商业，中国AI做好准备了吗？

在科技的每一次汹涌浪潮中，通常会相继浮现两个核心问题。即从科技界来看，相关技术以及核心要素是否储备充足？从产业视角看，科技成果的转化以何种方式、以什么为载体？

首先，单纯从技术发展角度来看，打牢资源地基，构筑技术闭环，是抓住人工智能浪潮的前提条件。

对于“Sora为何未在中国出现”，计算机视觉领域学者谢赛宁指出，对于Sora这样的大规模系统工程，神经网络架构只是其中很小一部分。大部分的功劳要归功于OpenAI的人才储备，高质量数据规模，以及巨大的算力。

而在去年底接受机构调研时，云从科技更是指出，算力+数据是“大力出奇迹”的堆叠逻辑，在大模型时代，算法调优能够更好节约成本。

因此，为了满足大模型时代算法、算力和数据等核心要素的需求，云从科技从多方面展开布局。

针对未来人工智能实现进一步发展所需的多模态技术储备，云从科技在算法自主可控上，自研All-In-OneTransformer多模态基础大模型框架，整合了视觉、语音、NLP等多个领域大模型，从而推出自研“从容大模型”。今年2月，云从科技基于自研大模型推出国内首款AI原生数据分析产品“DataGPT”，开创“对话即分析”的新交互模式，展示出不断改进以推动AI产品走向成熟的能力。

DataGPT

针对算力资源配置和大模型国产化适配等问题，云从科技通过自建西部智算中心，并与华为昇腾联合发布大模型底座——从容大模型训推一体机，做好了相关生态基础建设。

从容大模型训推一体机

这些贯穿2023年的布局，虽没有体现在业绩中，却打牢大模型发展的地基。

当然，这些“幕后工作”只解决了第一个问题，如今对于AI公司来说，还有一个迫切的问题是“AI的技术突破了，但商业没有”。

商业化是摆在所有AI公司面前的难题。

风险投资公司Freestyle Capital的合伙人Jenny Lefcourt认为，如今还能够收获投资人认可的AI初创企业都是能够展示更成熟产品的企业。

问题在于，从C端到B端、G端，各种商业价值兑现的途径中，哪一条路能最先走通？

图源：华金证券

对此，云从科技明显做出了选择：与众多同行推出的交互式对话大模型有所区别的是，云从科技的大模型业务方向正由To G端向更广泛的B端行业转变。

除了发布“一体机”，云从科技还与天津港、华为等共同开发港口大模型PortGPT，携手佳都科技、重庆城市交通开发投资集团发布知行城市交通行业大模型；与国家电网山东电力合作变电运维大模型；以及在金融与制药行业落地文档多模态大模型与医疗大模型等。

注：AI大模型+数字人在医药领域的应用

这些应用案例不仅说明云从科技加强了多模态学习，以提高模型的性能和更广阔的行业应用，更是展示出其应用落地的核心思路是“垂直模型的专业化”。

在笔者看来，云从科技之所以优先选择在垂直行业实现大模型B端落地，与其工程化能力相关。从“AI四小龙”到“大模型五虎”，云从科技在过去的客户体系中，特别是在ToB领域（金融、交通、治理、制造和能源服务等），已经沉淀了大量工程化经验，能定制化、高可用的解决方案是其优势。

经营企业就是经营资源，从通用大模型，到行业大模型，更像是云从科技对自身资源禀赋优势的认知下，做出的道路选择。而从企业助理“云月”数字人、企业办公的鼠标等产品来看，公司似乎也在探索C端运用，不过其中有个优先级的差别。

从这种“人间清醒”的道路抉择中，我们可以看出，经过“百模大战”的狂热后，中国头部AI企业对于大模型的技术发展和商业化两方面都有了清晰的发展规划。而这也是中国人工智能产业发展新阶段到来的标志。

赋能产业焕新  产品供给和商业模式有序更迭

未来的人工智能的发展趋势是什么？

不久前，云从科技在一次机构调研会议上将其定义为一浪、二浪和三浪的阶段，也就是从单点技术到形成技术闭环，突破效率，再到第三浪形成技术平台，实现流量重构。而随着OpenAI带动了GPT的大力发展，第三浪已经到来。

在这一浪中，人工智能技术将成为“新质生产力”的代表之一。

具体表现在两方面，一是行业客户不再满足于诸如人脸、车辆、姿势识别等单点技术和产品的服务，而是希望通过整体的行业大模型提升整体生产效率的飞跃，以推动自身高质量发展。

二是国家对人工智能产业利好政策的持续释放。在近期国务院国资委召开的“AI赋能产业焕新”中央企业人工智能专题推进会上，官方提到中央企业要加快新一代人工智能发展，“开展AI+专项行动，强化需求牵引，加快重点行业赋能，构建一批产业多模态优质数据集，打造从基础设施、算法工具、智能平台到解决方案的大模型赋能产业生态。”

对此，中信建投指出，拥有智能算力基础设施产品（服务器、一体机）以及参与央国企数据中心建设的企业有望受益，AI模型和AI工具类企业的市场空间有望进一步拓宽。

乘行业发展浪潮与政策红利，从云从科技的在手订单和行业拓展的计划来看，这家AI公司正在采取更积极的扩张战略。

一方面，云从科技继续加码大模型，实现商业模式的更迭。

在业绩快报中，公司提到“收入规模增长的结构预计在2024年会出现更多大模型方面的内容。”

当然，大模型业务的发展，也意味着云从科技的收费模式和商业模式正在发生变化。结合前文提到的公司业务布局来看，目前，云从科技的服务正在更加多元化，不仅有直客的定制化服务、在线的公有云服务，也延伸出给硬件厂商的硬软一体化产品和大模型技术的增值服务。

另一方面，云从科技正在构建多层次的产品结构，尤其是加速现有产品技术出海，拓宽增长极。

随着国际形势的变化以及“一带一路”的发展，周边国家对中国安全领域里面的人工智能产品有需求，因此云从科技有计划与华为等战略合作伙伴携手出海。

不过，考虑到新产品形态的落地和客户付费意愿的培养需要周期，在推广大模型技术的相关服务的同时，云从科技先将第一浪和第二浪时代的产品技术推广至国外市场，释放业绩潜力，再进一步推动大模型技术的“出海”。

这也是头部AI企业与初创企业的区别，拥有成熟产品和服务经验的T0、T1玩家，能够为新技术发展提供更多“新能源”。

结语

展望大模型时代的未来，人工智能产业不管是在C端、B端还是G端，都存在比较大的潜在市场空间，

对此，有一组数据可以证明。一方面，2023年AI项目数量激增，根据Replit的数据，2023年二季度AI项目环比增速达80%，相较于去年同期同比增长了34倍；另一方面，根据华金证券研究，其中生成式AI应用层融资金融仅占三成，目前约七成资金投向了包括大模型开发在内AI基础设施层。

AI创业的繁荣与应用层的稀缺之间的差距，说明AI应用即将进入大爆发时代。对此，华金证券认为，生成式AI的C端应用面临洗牌，B端应用也即将进入全面商业化。

图源：华金证券

在这个生成式AI应用方兴未艾的时刻，“大模型五虎”等头部AI公司加速拓展应用方面的行业生态布局，即将乘着更高的浪潮向上。