智通財經APP獲悉，8月5日，亞信科技(01675)舉行2025年中期業績溝通說明會，亞信科技執行董事兼CEO高唸書、高級副總裁兼CFO黃纓、高級副總裁陳武、副總裁兼雲事業部總經理傅葳、總裁助理張煒出席了本次會議。

2025年中期，公司實現營業收入約爲人民幣25.98億元。其中，ICT支撐業務收入約爲人民幣21.18億元，數智運營業務收入約爲人民幣4.08億元。5G專網與應用業務收入約爲人民幣0.47億元，上半年訂單金額約爲人民幣0.82億元，同比增長51.7%。AI大模型應用與交付業務收入約爲人民幣 0.26億元，同比增長76倍；上半年訂單金額約爲人民幣0.7億元，同比增長78倍。

上半年，亞信科技持續聚焦“數智”、“雲網”、 “IT”三大產品體系，全面推動產品體系向AI Native演進創新，爲公司三大增長引擎提供有力支撐。2025年上半年，公司研發投入約人民幣4.15億元，持續強化數智和雲網等產品技術引領力。

展望下半年，亞信科技表示，將延續穩中求進的發展策略，一方面持續夯實通信行業根基，推動ICT支撐業務基本盤穩步回升；另一方面持續聚焦AI大模型應用與交付、5G專網與應用、數智運營三大增長引擎，並加快簽單節奏，全年業績保持穩健；加快推進AI大模型應用與交付、5G專網與應用業務訂單轉化，全年業績高速增長；數智運營業務結合AI和智能體技術，持續推進按結果付費的創新模式，優化業務結構。

此外，公司預計下半年業績將顯著優於上半年，通過加快簽單節奏，堅決達成全年目標。

以下爲智通財經APP整理的業績會問答環節實錄：

問：大模型應用與交付增長很快，但從數據來看，總金額並不大，項目單價也不大，請問如何看這種情況?另外，很多小公司也在做大模型交付，如何看未來這塊市場的競爭?

傅葳：整個大模型市場，第一是看市場，從前年開始大家集中算力，去年更多是在討論平臺，今年其實是大模型應用交付快速增長的一年。雖然絕對值不高，但比去年會有一個非常大幅度的增長，這實際上和客戶自身使用大模型的節奏是非常相關的。

除收入外，我們也會衡量客戶質量，我們的收入來自於非常多的行業頭部客戶，包括能源、製造、零售、交通行業，還有一些大型國央企。這些客戶都是從“點”到“線”再到“面”去做它的大模型應用，未來有非常大的增長空間。

第二是單體量問題，其實所有的客戶，不管他的經營狀況如何，有錢沒錢，在大模型上的投入都是從嘗試、從POC開始。所以一開始項目的單體量一般都在大幾百萬、小幾十萬， 但是隨着階段的迭代，我們在下半年已經看到一批優質客戶拿出了千萬級的資金來做大模型交付。

所以我們相信，客戶對大模型的使用，從嘗試性到確定性轉變，未來這方面增長空間還是非常大的。無論從客戶數量、客戶質量，還是客戶單體項目的規模維度，都看到了一個增長的趨勢。

問：智能體今年開始崛起，也是大模型能夠深入行業落地和使用的關鍵，亞信科技如何看待智能體未來在垂直行業的應用前景，是否有所佈局?

傅葳：關於智能體，大家可以理解是一個大腦+四肢的組合，它既可以是功能性的智能體，也可以是場景性的智能體。目前我們在首批交付的客戶中，已經沉澱出了很多帶有頭部客戶經驗和認知的智能體。下半年我們會反向給大家做推廣。

這當中有需求量比較大的營銷智能體，有招投標智能體、財務智能體，也包括零售智能點單的智能體、工業製造智能診斷智能體、工業尋優智能體等等。

這些智能體智能體在頭部客戶中孵化完成後，對行業中腰部客戶和尾部客戶都會是一個非常大的利好，其不僅帶有大模型的能力，還帶有頭部客戶的一些認知和經驗，這塊我們下半年會做大規模的反向推廣。

問：在政企市場聯拓方面，亞信科技這邊具體策略是什麼樣的，與運營商之間的分工和角色分別是什麼?

高唸書：在政企市場方面，我們首先是謹慎拓展，不會做墊資，需要帶資進去的項目我們不做。現在跟運營商的合作主要是兩個方面：一個是市場，一個是產品和方案。

市場方面，我們和運營商組成聯合戰隊，一起做售前和銷售，共同打開市場；產品和解決方案方面，大家組合互補，比如運營商在CT產品方面比較強，我們在IT產品方面比較強，雙方一起做整體的交付。

我認爲在政企市場，能否在產品方面形成全棧的產品和解決方案很重要，跟運營商一起合作，有利於爲客戶提供一個全棧、全面的ICT 解決方案，

從運營商的雲、智算中心、CT產品到我們的IT產品、交付能力、AI 能力，可以形成比較好的互補。 

今後跟三家運營商，包括其他類似鐵塔、廣電等合作伙伴，我們也同樣會採取市場和產品解決方案共同合作的模式。

問：AI大模型上半年爆發增長，相對於其他競爭對手，亞信科技的核心優勢是什麼？

傅葳：首先，我們認爲還是亞信科技在過去30多年的積累，尤其是我們對於客戶複雜應用場景的理解能力，這非常重要。因爲大模型是一個新質生產力，需要跟客戶的現狀結合才能產生價值，須同時具備對客戶現狀的理解能力和對大模型的理解能力。在這點上，亞信科技過去的能力積累是非常強的，在業內也是領先的。 

第二，在大模型的能力上我們跟阿里有多年的合作，一起做了幾十個項目。過程中，我們對大模型的理解、使用和預期效果，對它如何去調優，形成了非常多的經驗、方法論，和工具集，這也非常感謝合作伙伴對我們的賦能。

第三，大模型的交付有一個很大的特點，是強經驗相關。我們起步較早，從前年6月份開始，整個大模型的基模和平臺都還非常不成熟，我們就開始做了大模型的應用交付，也做了非常多跨行業的交付，比如最早的政務，到後面的能源、交通、製造業、零售業，以及大型國央企的項目交付，沉澱出了非常多的經驗，並且是能夠跨行業賦能的。

換句話說，一個行業剛開始用大模型，無論是客戶自身還是其合作伙伴都是不具備經驗的。但因爲我們在其他行業中做過類似的事情，我們來到這個行業，此時我們的經驗則起到了非常大的作用，能夠幫助行業和頭部企業快速完成大模型應用場景的落地。

電網就是一個很明顯的案例，因爲電力行業過去是一個相對比較封閉的行業，但因爲我們有了很多大模型跨行業的交付經驗以後，在電網的第一輪場景落地中，我們起到了一個非常核心的作用，也讓我們現在在整個電力行業的大模型交付中徹底打開局面。

除了身份優勢、合作優勢，以及過去能力的積累和先發優勢，往後看，我們的優勢還在於要快速提高質量，降低成本。

在提高質量方面，我們會做更多前沿技術的研發。一個是對我們工具集的打造，一個是去看一些工業場景，如工業尋優、工業仿真等更適合讓大模型起到作用的高難度場景的打造。另外，通過工具集、方法論，讓整個交付成本能夠快速下降，這些都會形成我們在交付領域的一個非常高的壁壘。

我們也會在一些和大型企業的合作中，通過一些運營的能力和平臺的能力，與企業做更強的綁定，這也去降低競爭的一個很有效的方法。

比如一個企業用了大模型之後，它跟過去系統的連接，數據的管理、人員的管理、安全的管理、模型的規則制定等，都是強運營的一個方向。我們現在一些比較大的客戶已經開始進入到運營的階段，這些都是能夠保證我們市場領先性的一些舉措。

問：上半年公司對業務分類方式進行了調整，是基於怎樣的考慮？上半年也進行了人員優化，對公司的業務結構會起到什麼樣的影響？人員優化主要集中在哪些領域？未來是否還會有進一步的人員優化計劃？

高唸書：公司調整業務分類方式，第一個原因，是想把“方言”改成通俗易懂的“普通話”，原來無論是B域、O域、M域，都是通信領域的“方言”，可能在行業裏這麼稱呼，出了行業大家都一頭霧水。

而且在一定程度上，B域和O域是同質的，一個是網絡管理，一個是業務支撐系統管理，都是在一個行業裏的語言。再過幾年，這個O就不見得是一個新的業務了。所以我們認爲有必要用更有利於大家理解的方式。

ICT大家都知道，都比較理解。所以未來無論是O域、B域、M域，我們都歸納到ICT行業裏去，一說ICT，大家就都比較瞭解了。

第二個原因，是看未來增長的趨勢。 ICT相對亞信科技而言是我們基礎、傳統的業務總稱。無論是給運營商做的IT解決方案，還是對其他垂直行業提供的IT和CT解決方案，對我們而言是一個比較傳統的業務。

而看未來幾年新業務的發展趨勢，主要集中在三個新的業務板塊：1.AI大模型應用與交付；2.5G專網；3.數智化運營，這三項新業務從趨勢來看，在未來幾年都會成爲我們的增長驅動力。

雖然目前大模型交付的基數較小，但相信未來幾年都會處在高速發展的過程中，會達到比較大的規模，因此有必要將這一塊單獨拎出來，能清晰地看出我們的增長趨勢和增長來源。

我們今年在人員結構優化方面，尤其一季度的力度是比較大的，主要集中在傳統的ICT領域。原因之一，是這個領域的業務量在縮減，成本管控導致我們的來源變緊，所以必須要更高的效率保證利潤，用一些工具來完成，從而降低交付成本。

而對於未來的大模型、5G專網、數字運營，我們實際上還是有增長的，這是我們未來業務的增長來源。通過把一些原來傳統ICT 業務的人員進行精簡，引進一批更懂AI的專家，更懂5G專網的，更懂數智化運營的專家，補充到新的業務裏邊來。

對我們而言，我們必須要看自身的增長，增長從哪來，就要投入配置更多的資源；哪裏成本受影響，就要精簡、合理適配資源，以保障公司的利潤率，這是我們整體的方向。

未來我們不會有這麼大規模的變化，只會有小範圍動態的調整。因爲我們全員現都做了AI能力的認證，過程中必然有部分人不能適應我們新的要求，比如會不會使用AI工具，不會使用的一部分人就可能會淘汰，並引入更適應新時代、滿足新業務發展需求的人到組織當中。

問：大模型交付過程中，既有阿里雲，也有其他企業的雲，在和客戶接觸過程中，他們傾向於用哪些企業的產品？以及產品的交付是以開源還是閉源方式的大模型產品？交付業務的毛利與傳統業務毛利的差異大嗎？

傅葳：目前在客戶實際落地交付方面，基模這塊還是以阿里的2個大模型爲主，因爲這兩款模型在全世界排名都非常靠前，實際使用效果也非常好。

大模型的特點就是耦合度高，一個場景也好，一個智能體也好，最終的運行效果跟芯片的選擇，基模的選擇，以及工具鏈平臺的選擇，還有應用交付都是強相關的。所以如果要真正服務好客戶，性能、效果都達標，需要在這幾層都做相應的優化。我們跟阿里的合作，能夠確保我們在真正的客戶場景交付中遇到困難時，從上面這四層都能做優化。

我們跟阿里合作，肯定都是閉源的基模。因爲開源基模雖然大家可以用，但最終性能的提升需要兜底，這個兜底往往會在模型側做一些工作，這也是我們跟阿里合作的一個最核心優勢所在。在最終的效能提升上，我們可以在模型側去做一些修改。如果是開源模型的話，沒有原廠的支持就很難做到。

毛利主要分爲兩個階段，第一個階段是創新階段，我們和很多行業頭部客戶在初期根據它的需求，通過大模型的能力，把很多場景打造出來，這階段我們的毛利基本在20-30%，但也是遠高於我們自身在一些傳統行業的交付。

在推廣階段，由於我們已經在一些行業頭部客戶中形成了智能體和場景交付的經驗，比如我們在國能火電項目上積累了很多經驗，再到其他火電廠的去落地和複製的時候能有更高的複製度，也包括了製造業、家電頭部客戶的一些場景。

我們認爲，大模型場景在行業內的複製度能夠達到80%，跨行業的複製度能超過50%，當以這樣的複製性去推廣的時候，毛利應該是能超過50%，甚至更高。

問：這種開源和閉源，如果一家企業，比如大型國央企具有比較多IT能力時，他就可以選擇自己選擇一些開源模型來做落地？

傅葳：其實開源和閉源模型的區別，很大程度上是原廠的支持。開源模型迭代速度相對較慢，閉源模型的迭代速度會更快。例如，阿里大概每個月都會出一個新版本，這是一個明顯的區別。

另外，客戶自身基於開源模型去做自己的場景，其實有很多客戶，包括一些大型國央企也有這樣，他們會做一個非常大的數智化團隊，也會引入一些專業的AI人才。

但最大的問題在於，單行業和單客戶的經驗迭代速度是非常慢的。換句話說，我們過去幾年走過的彎路，他們也必須重新經歷一遍。我不否認投入足夠長的時間和資金，最終是可以做出來，但性價比會非常低。

很多客戶現在也意識到了這一點。比如我們在電網交付的時候，對方有大量的研發資源，包括他的研究院，雙方會很清楚地界定出他們幹什麼，我們幹什麼的分工界面。

現在更多的客戶會將智能體的生成，和大模型功能的實現交給我們來做，一些輔助性頁面的生成和業務流程的落地，由他們自己的人來做，這樣的匹配其實效能是最好的，所以也會看到更多的客戶已經開始認知到這一點。

因爲我們也觀察到，他自己做可能最好的客戶做到70%基本就會停到那，最終是無法真正實現應用落地的，差一點的可能做到20-30%基本上就做不下去了。

問：AI大模型交付和5G專網兩個業務增速比較高，從更長遠的角度看，比如未來一年或者三年，公司對於這兩塊新業務有怎樣的預期目標？是否還能繼續維持這種高速或超高速的增長？在AI大模型交付業務方面，下一步能力儲備主要集中在哪些領域？將側重哪些方面的能力積累？

高唸書：未來太遠的不敢說，到今年下半年會進一步爆發，到2028年大模型交付也好，5G專網也好，肯定也還處在一個非常高速發展的階段。當然我們內部有很宏偉的計劃，但在可見的這三年裏面，大模型交付和5G專網都會保持一個非常快速的增長，也將成爲公司未來訂單的一個主要收入來源。

從現在這個趨勢來看，未來三年，大模型交付、5G專網都會趕上現在一個小的運營商的規模，按照我們現在內部的規劃，一個業務板塊會相當於亞信一個運營商事業部的規模。這也是我們在這塊投入更多資源的原因。

未來三年仍會是一個非常快速的增長，它不是一個短期的項目，而是比較長遠、有高增長速度的項目。

在能力儲備方面，我們一直提的是三個方面：一個是工具，工具需要持續迭代。你之所以比別人做得強，每個項目不全都是從0起步的。每個To B行業都有自己的差異化，但工具是通用的，這些工具你做得越好，效能不停迭代，它的功能就越強大，會節省我們的交付成本。

爲什麼我們的大模型期待了一個比較好的毛利，實際上不是靠你的人越來越有經驗，而是首先靠的是工具越來越好用。工具的效能發揮得越大，你的毛利會越高。而在不同的項目之間，這些工具是通用的，工具的能力是不斷增長的，它需要長期的迭代。工具都是在項目中摸爬滾打出來的，做完一個項目，這工具就得成長一次，不斷地去迭代。

我們的這套工具做得是比較早的，這次對工具也有新的命名：最底層的叫龍骨，龍骨大模型是我們的一個底架，是我們的基礎。把這個龍骨搭好了，上面其他的工具纔會做得更好；中間一層我們叫石斛，有很多的工具，包括維護、運營、環境等。再上一層叫靈芝，有各種各樣應用層面的東西，三組工具集，越迭代，越強，這些工具在不同行業裏都是能夠通用的。

第二是對行業的專業背景、專業知識。我們會重點地做一些行業，這些行業我們希望把它做穿做透，而不是一個行業打一個點就跑。

能源行業是我們在大模型方面發力較早，做得也比較多的。接下來還會有其他的行業，主要集中在買單能力較強，有較強大模型意願、市場規模的行業，先把這些頭部行業抓到，當中很重要的一點是你對這個行業的瞭解有多深。

對於行業的知識積累是我們的一個強項。我們每進到一個行業，都有這個行業的業務專家跟進來，只有瞭解他的業務專家、業務流程，才能更好地爲這個行業提供大模型服務。

第三，是我們交付的團隊。因爲亞信科技和其他企業不同的一點是，我們每年都有上千個項目，我們的工程師都是從上千個項目中摸爬滾打出來的。這一套項目管理機制的基因還是存在的。

在To B服務中，每一個項目，哪些地方是坑，哪些地方要避免走彎路，都需要有非常豐富的項目管理經驗，而亞信科技在To B、項目管理方面的基因很強。這幾個方面是我們在能力上的儲備，也是我們未來仍要繼續發揚光大的地方。

問：在行業拓展方面，公司有沒有哪些具體的、明確的想法去有意識地拓展更多的行業客戶？公司內部的業務線調整是否也涉及到組織架構的改變？

高唸書：我們過去在通信行業的集中度過高了，幾年前基本100%都是通信行業，這些年我們逐漸加大了對其他行業拓展的力度，我認爲現在這個機會來了。

一個是AI，一個是5G專網，是我認爲的一個重塑新行業的機會。比如在能源行業，如電網、發電系統，以及石油石化行業等。

對於行業的選擇，一是它有比較強的用新業務的意願，同時有比較好的買單能力，我們已經挑出來了若干個這樣的行業。當然也要符合我們的產品的特徵，不是所有行業都需要用到5G專網，也不是所有行業都有意願去用AI，所以我們會挑選這些有能力、有意願，跟我們的產品比較貼切的行業進行拓展。

在5G專網方面，一些園區的企業，比如港口、校園、醫院這些有園區的地方，因爲都需要有一個局域網，而且局域網的大趨勢一定是用無線。過去是Wifi，現在可能越來越多的行業會用5G專網替代Wifi，這個條件現在越來越成熟了。

在業務線的調整上，我們今天對外做了一個宣佈，實際上此前組織早已經到位了。我們的幾個新業務板塊都有一個專門的BU業務單元，跟運營商一樣規模的業務單元與之相對應。

換句話說，我們的組織已經先行，做好了調整。只不過現在把業務的條目單拎出來，讓大家更清晰的看到。比如大模型交付就是一個獨立的事業單元，5G專網有一個專門的業務單元，數智運營也是一個專門的單元。 

這三個新業務板塊的組織已經完善了，只不過未來可能要補充更多的資源、更多的人。所以從管理上，不會增加額外的管理成本，只有當未來業務規模大了，需要招更多的專家、更多的人進來，我們的組織已經做好了調整準備。過去幾年實際已經做了這方面的準備工作，只不過業務沒有按照這個方式來劃分。

問：公司數智業務表現不錯，尤其是在非通信行業，整體訂單增長了18.2%，尤其是金融領域，以及汽車和消費領域增長不錯，其中金融領域的訂單增長了近50%，主要的驅動因素是什麼？相對於金融領域，汽車和消費領域的增長有放緩，背後的原因是什麼？

高唸書：數智運營上半年的確受通信運營商的影響較大，主要是降本增效的問題。金融方面，我認爲中國的金融行業對數據和AI的應用是比較好的。數據如何與AI更好地結合，發揮更好的生產效能，過去大家可能做得不夠多，現在我們在引導金融企業。

我們在消金和互金，尤其是保險方面的增長是比較快的。這背後的原因，我認爲是時機到了，原本可能只是純粹數據比較豐富，現在因爲AI的發展與數據結合起來，而加快了運用。

所以AI的基礎還是數據，沒有良好的、大量的數據源，以及數據治理的能力，AI也會受限。之所以金融行業發展得更快、更早，是因爲它的數據量比較大，數據質量也相對較高。

汽車行業看上去訂單增幅變低，主要是因爲行業卷得太厲害了，但即便如此我們依然保持增長，主要因爲我們在二手車銷售方面找到了一些機會和場景，爲行業增添了一些活力。

很多汽車行業垂直數據的水分越來越大，未來大家可能會看到數據之間水平的差距變得越來越大，隨着大浪淘沙，一些垂直行業數據的水分慢慢被擠掉，艾瑞數智這套真實數據的價值，會越來越多在汽車行業中顯現。

在消費領域，隨着競爭日漸激烈，企業自身的數據分析和AI能力是不夠的，也需要更多的生態爲其提供更多、更好的數據+AI的服務。現在在電商領域中，我們也看到了非常多的機會。

在幾個新領域中，包括剛纔提到的能源行業、礦山行業、航空公司、石油石化，以及港口、醫院、高校等領域，是我們會重點突破的，未來這些方面的消息也會越來越多。

我們也非常感謝通信行業給了我們積累這些經驗的機會，讓我們鍛鍊了隊伍，養育了亞信科技這樣的公司，把我們的工具打造出來，未來我們也會把這些經驗用到更多的行業裏，爲其他的行業提供服務。

未來幾年比較理想的情況，我們如果能達到百億訂單的規模，通信、非通信市場佔比能達夠到50:50的規模，這是比較健康的一個架構。

問：AI智能體對於數智運營業務而言的價值是什麼？現在整個市場對智能體的態度是什麼？

傅葳：因爲數智運營這個領域，實際上更多是對大量數據進行分析，然後做經營決策。海量的數據分析，實際也是大模型非常擅長的事情，對做經營決策能起到非常大的作用，所以在這個領域智能體的應用會是一個非常先發的趨勢。

基於我們對大模型的理解，以及對數據的理解，我們將兩者結合，形成了我們的數智運營的智能體結構，能夠爲客戶提供一些更先進、更高效的體驗。最終表現的結果就是，在客戶的營銷效率和營銷效果提升，降低營銷成本等方面，能夠起到一個較大的作用。

問：公司現在也是星河計劃的合作伙伴，共同共建了近百個項目，在AI業務的拓展方面是否主要以集成交付的角色來推進AI業務？在通信行業降本增效的趨勢下，未來公司的AI、5G專網兩個增長較高的業務，能否抵消傳統業務下滑的影響？

傅葳：一個真正的客戶大模型應用，包含了算力、基模、平臺、交付等多個部分，我們跟阿里的合作，並不是簡單的集成，而是分工。阿里負責算力和基模的部分，平臺的部分阿里和亞信科技都有，我們會按照客戶的需求和資金投入量來決定是用阿里的平臺還是用亞信科技的平臺。

兩個平臺之間有一定差異性，阿里的平臺規模更大一些，更靠近大模型的能力；亞信科技的平臺相對價格較阿里的平臺低一些，我們會根據客戶的具體需求來定，現在很多項目也採用亞信科技的平臺去做交付，實際上是一個合作分工的關係。

而且目前看，這個分工雙方都是非常認可的。阿里幾乎會把所有大顆粒度的交付項目給到我們，從最早的客戶交流、POC開始，雙方就一起合作了。同時，它也會帶來算力使用的需求，因此不僅是在一次性交付時有一個很好的合作，在未來的持續運營中也是一個互相支撐、共同成長的關係。所以在這點上，我們的合作關係未來會走得越來越近。

高唸書：通信行業除了降本增效外，還有一個自研。除了集約化和降本增效，系統的集中化和自研也會對上下游產生比較大的影響和衝擊。

我們今天新業務的發展，也是對沖這些未來的風險。現在看來AI大模型交付、5G專網、數智化運營這三個業務，很大程度上能對沖掉下降的風險。所以今年的業務，我們在年初給大家說跟去年一樣能保持平穩，就是因爲剛纔提到的AI大模型交付、5G專網、數智化運營所帶來的對沖。我的回答肯定是希望，做到新業務板塊能夠對沖掉傳統業務的下降，同時保持公司總體的業務量有一個上升的空間。