2025年3月30日，在中金公司和海通國際的聯席保薦下，雲知聲第三次向港交所遞交招股書。不同的是，這一次雲知聲得到了回應，6月12日，雲知聲披露聆訊後的招股書，這位古早的AI玩家，終於要IPO了。

在DeepSeek變革下，如今的大模型賽道已經發生了天翻地覆的變化。而云知聲AI智能體管理平臺不得不與DeepSeek完成深度融合，雖然每年數億的研發投入略顯尷尬，但又和研發高度外包化相得益彰。

2024年，雲知聲雖然交出了營收增長的成績單，但其客戶數卻近乎停滯。比如，醫療客戶常年保持在160名左右，日常生活客戶數也才堪堪超過400名。雲知聲業務不溫不火的核心癥結，或許在於其高度依賴的項目制模式，項目制既是初期生存的蜜糖，但無法產品化，將成爲長期發展的毒藥。

三年虧損12億，雲知聲增收不增利

天眼查數據顯示，2012年，在人工智能還未全面爆發之際，雲知聲就已經成立。招股書顯示，經過了13年的發展，雲知聲業務覆蓋醫療和日常生活，公司的主要技術也從智能語音演變到大模型。可見，在AI的每一次技術和業務變革中，雲知聲都進行了針對性調整。

與其他AI新勢力一般，憑藉AI的概念以及曾經在摩托羅拉中國研究中心工作的黃偉等創始團隊的履歷，雲知聲成立後很快就成爲了資本市場的香餑餑。自2013年獲得了A輪融資後，在10年內累計完成了11輪融資，總額超過3.4億美元，吸引了包括啓明創投、摯信資本、中網投、京東尚科等三十多家投資機構的投資。

原本在2020年，在醫療AI的高潮期，雲知聲向科創板遞交招股書，但當時出現了巨大數據爭議，雲知聲也未能成功IPO。此後，雲知聲就將目光聚焦到了港交所，自2023年6月27日向港交所首次遞交招股書後，連續三次向港交所遞交了招股書。

相較於往年的平穩，雲知聲2024年的商業化似乎按下了加速鍵。2024年，雲知聲全年總營收9.39億元，同比增長29.16%。這離不開日常生活業務的提升，2024年該業務貢獻了7.40億元營收，佔總營收的78.5%，同比增長27.81%。

在雲知聲營收快速增長的同時，其核心業務客戶增長近乎停滯。招股書時間內，日常生活主要客戶數63家、78家和71家，在2024年甚至出現了主要客戶的下滑；客戶結構單一導致風險突出，2022年到2024年，五大客戶營收佔比分別高達30.8%、27.4和26.7%，正因如此世茂集團爆雷導致2630萬元壞賬計提；此外，2024年應收賬款週轉天數長達277天，5.59億元應收賬款佔營收近60%，資金回籠效率低下加劇經營風險。

另一方面，在雲知聲營收快速增長的時候，虧損也在進一步擴大。2024年，雲知聲虧損4.54億元，同比增長21.39%。在報告期內，累計虧損超12億元。

在持續虧損下，雲知聲的資產情況越來越不樂觀。

截至2024年末，雲知聲總資產10.79億元，較年初減少2.35%；總負債38.33億元，較年初增長12.64%；資產負債率355.24%，較年初增長47.28個百分點。淨資產-27.54億元，較年初減少18.16%；債務方面，雲知聲流動負債4.93億元，較年初增加47.60%。短期借款1.45億元，同比增加123.08%；貿易及其他應付款項2.32億元，同比增長28.72%。

架構覆蓋面過廣，資金和技術實力承壓

在成立早期，雲知聲雖然也披着人工智能的外衣，但其技術是以語音識別爲主，彼時語音識別技術較爲成熟，和後來大火的圖像識別和自然語言理解並不是同一個技術領域。

2015年，對於雲知聲來說是關鍵的一年，其產品開始在各個行業推廣。比如，5月份上線了首款智能家居產品，9月份發佈智能家居完整解決方案；2016年，雲知聲開始了醫療領域的推廣工作，由電子病歷入手佈局醫療。

問題在於，進入 2016 年之後，圖像識別技術成爲了人工智能的代言，智能語音的關注度大幅下滑。哪怕是在最被寄予厚望的醫療領域，也陸續被醫療 AI 的影像識別熱潮所替代。再加上 AI 四小龍（商湯、曠視、雲從、依圖）的強勢崛起，雲知聲這個 AI “老玩家” 顯得有些落寞。

2018年，在種種原因下，頭部的AI新勢力和大廠開始認知到基礎設施的重要性，紛紛佈局AI算力基礎設施。比如，商湯的大裝置便是在這一年提出，百度也在2018年推出了AI芯片“崑崙”。AI芯片的趨勢，讓雲知聲找到了突破口。2018 年推出邊緣交互式 AI 芯片 UniOne 系列，2023 年提供約 1300 萬顆消費級 AI 芯片，並通過 NPUIP 授權將車用芯片商業化及投入使用。

2022年，ChatGPT橫空出世，雲知聲迅速組建團隊，並在2023年發佈擁有600億個參數的山海大模型，成爲雲知大腦的新核心算法模型。至此，雲知聲形成了“Atlas AI基礎設施+雲知大腦+AI應用解決方案”的全面立體的業務架構。

架構過於龐大，需要大量的研發支撐。2022年到2024年，雲知聲的研發開支分別爲2.87億元、2.86億元和3.70億元。雖然研發支出佔營收30%-40%，但很大一部分的研發費用流向第三方外包，2024年外包支出達2.1億元，雖然號稱主要精力都用於核心產品研發，但嚴重依賴第三方外包暴露核心技術積累的薄弱。

大模型領域，雲知聲的山海大模型雖然在某些評測中取得一定成績，但與頭部企業的大模型相比，在參數規模、算力支持、應用場景拓展等方面仍有不足。引入DeepSeek後，山海大模型的地位更顯尷尬。

李彥宏在百度雲智大會上表示，目前中國10億參數規模以上的大模型已經發布了七十多個，創業者卷大模型沒意義，聚焦AI原生應用機會更大，就像移動互聯網時代操作系統只有安卓和iOS，而成功的應用卻有很多。

截至2024年末，雲知聲現金流1.56億元，同比下滑58.84%。按2024年現金淨流出2.23億元計算，僅能維持不足5個月運營。持續的高研發，讓雲知聲現金流高度承壓。

好在雲知聲即將完成IPO，獲得新一輪融資。問題在於，雲知聲在招股書中表示，本次 IPO 募集資金淨額將主要用於投資 Atlas AI 基礎設施、人才培養等研發相關領域，滲透新興垂直領域，國際化擴張及戰略合作，以及用於營運資金及一般公司用途。

IPO融資能讓雲知聲堅持多久呢？在基礎設施和大模型上，已經沒有優勢的雲知聲，爲何還要一往無前呢？

業務不溫不火，項目制是蜜糖還是毒藥

2024年，雲知聲日常生活業務貢獻了7.40億元，同比增長27.81%；醫療業務貢獻1.99億元，同比增長28.38%。兩個主要業務增長率分別超過27%，業績增長看上去十分喜人。

醫療業務作爲雲知聲最早的業務，按照營收計算，雲知聲醫療各年市佔率第四，但和頭部差距明顯，比如僅爲訊飛醫療AI市佔率22.9%的十分之一左右。此外，主要客戶在2024年也減少了一位。

此外，相比科大訊飛通過深度綁定公立醫院，將病歷質控系統滲透至多家醫院，形成技術護城河。雲知聲的客戶留存率從2022年的70.4%暴跌至2024年53.3%，可見其技術產品經過近十年的發展，依然未能轉化爲持續影響力。

2024年，雲知聲生活AI客戶三年僅增22家，主要客戶數目甚至減少了7家，客戶留存率也未出現明顯提升。

在主要客戶下滑的時候，雲知聲還能夠實現營收的關鍵在於提升了單個客戶的收入。2024年，每名主要的醫療客戶爲雲知聲貢獻120萬元，同比增加35.18%；日常生活業務每名客戶貢獻180萬元，同比增長20.99%。背後的核心邏輯在於，依賴項目制挖掘客戶需求。

項目制憑藉定製化能力，幫助雲知聲在早期快速切入智能家居、醫療等領域。巨頭們通過雲服務捆綁銷售，將AI能力嵌入現有生態，邊際成本越來越小，例如百度小度音箱佔據智能家居入口。憑藉其通用性和強大的資源整合能力，可以在細分領域快速崛起。

項目制長期毒性在於導致高成本、低毛利、技術空心化和戰略分散。在 AI 行業從 “技術浪漫” 轉向 “落地求生” 的背景下，雲知聲必須果斷割捨項目制依賴，通過技術自主化、產品標準化、模式輕資產化實現轉型。

“垂直化+產品化”戰略是創業公司從巨頭手中“逃脫的關鍵”，比如憑藉視網膜識別產品，鷹瞳科技已經在數千家醫療機構和眼鏡店提供服務，而云知聲的醫療客戶數長期停滯在160家左右。對於創業公司來說聚焦比擴張更重要，技術落地比技術參數更關鍵。

或許放棄低效領域，收縮業務線，加強技術自主化，實現在優勢垂直領域的聚焦，更容易實現技術理想主義與商業現實主義平衡。

本文源自：金融界

作者：深潛atom