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依赖外包研发竞争力不足,AI独角兽云知声三年亏损12亿靠IPO“输血”

2025年04月09日54294

“国内AI解决方案提供商”云知声近日再度冲击港股IPO。

依赖外包研发竞争力不足,AI独角兽云知声三年亏损12亿靠IPO“输血”
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证券之星注意到,这是继其于2023年6月27日、2024年3月15日先后两次递表港交所失效后的再一次申请。此外,早在2020年11月,云知声曾在科创板递交上市申请,但其市场份额占比遭到行业质疑,随后,公司以“出于战略发展考虑”为由,撤回了上市申请。

三次冲击资本市场的背后,是云知声反复待解的资金难题。近三年来,在高研发的模式下,公司累计亏损12.05亿元,其现金储备仅够维持公司近10个月的运转,此外,云知声还有超30亿元的“赎回负债”,也就是说,此次IPO已不仅是商业赛道的竞逐,更是一场关乎公司生死存亡的豪赌。

值得注意的是,尽管云知声以"国内第三大生活AI服务商"自居,但目前其市场份额只有0.6%,远远未形成竞争壁垒,而公司浓墨描述的大模型,2023年形成的收入仅有千万余元,加上过于依靠第三方外包式的研发模式,故事似乎难以说服资本。

三年亏损12亿元

招股书显示,2022年—2024年(下称“报告期”),云知声的营收分别为6亿元、7.27亿元和9.39亿元,不断提升。但净利润方面仍面临挑战,报告期内,公司亏损分别为3.75亿元、3.76亿元和4.54亿元,累计亏损12.05亿元。经调整后的净亏损分别为1.83亿元、1.37亿元和1.68亿元。

证券之星注意到,公司连年亏损,主要是由于公司各项费用较高。

报告期内,云知声研发投入为2.87亿元、2.66亿元以及3.7亿元,占营收比重维持在30%~40%区间。其中,第三方服务费是云知声研发开支最主要的构成,各期分别为1.47亿元、1.44亿元及2.1亿元,分别占比研发开支的51.3%、50.3%及56.8%,合计达到5.01亿元。

招股书指出,云知声将若干非必要的研发工作外包予第三方承包商,同时委聘第三方服务提供商注明公司用于培训模型及改进技术的大量数据。也就是说,公司目前的研发主要依赖第三方外包。

此外,销售及营销开支也在逐年增长并呈扩大趋势,2022年—2024年,该部分支出分别为4608万元、5881万元、7070万元。

除了各项费用较高,公司还有高企的应收账款。截至2024年底,云知声的应收账款余额达到了5.59亿元,占到当年营收的近60%,应收账款周转天数达到了283天,远超正常的授信期限。在现金流方面,报告期内公司经营性现金净流出近7.7亿元,尚未能形成内部造血能力,公司账上最新的现金储备仅有1.56亿元,而在2023年年底,云知声账面现金及现金等价物为3.8亿元,现金流进一步缩窄。

证券之星注意到,这样的剧情前几年就曾上演。2022年,云知声的应收账款占营收比超六成,达到3.69亿元,应收账款的周转天数达到254天,远超它自己设定的180天安全线。同年,公司计提了1.38亿元的减值拨备。截至2022年底,云知声公司账上的现金余额,消耗至只剩7412万元,资金状况相当紧张。

但好在,2023年4月,公司完成D3轮融资共计3.7亿元。5月,云知声又获得了德阳数字等机构共计1.5亿元资金,以及杭州富阳以对价2亿元认购159万股股份,(占股比例为2.29%),及时补充了现金流。

不过,按照行业的烧钱速度,这笔钱没有撑太久。如今,同样的难题再次摆在云知声前面,而这一次公司选择上次募资。

市占率曾遭质疑

可见,如何赚钱盈利一直是云知声要解决的难题。

证券之星注意到,为了找到业绩支撑点,自2012年成立以来,云知声已经经历了智能语音方案、物联网芯片、人工智能综合服务商等多次业务转变,如今则以AGI(通用人工智能)作为重点发力。

而按2024年收入划分,云知声是国内生活AI解决方案市场的第三大服务商,其核心业务涵盖智慧生活和智慧医疗两大场景,例如深圳地铁20号线使用的语音售票系统,可以为客户购票节约90%的时间。与此同时在病历语音输入、病历质控等方面也有应用,在北京协和医院有上线使用。

招股书显示,目前中国前五大AI解决方案提供商的市场份额分别为9.7%、2.3%、1.8%,0.6%和0.3%,云知声虽然位于第四位,但只有0.6%的市场份额。与头部企业相比仍有较大差距,且与后一位差别不大,尚未形成竞争壁垒。

值得一提的是,云知声还曾因为市占率问题遭到公开质疑。证券之星了解到,在2020年,云知声在冲刺上交所科创板的招股书中宣称,其在家电智能语音模组领域的市场占有率已达到70%。然而,根据相关报道,云知声在家电语音应用领域的出货量和收入规模均不足其十分之一,严重与事实不符。

而此时,正逢云知声冲刺科创板IPO,在遭到质疑后,公司随即以“出于战略发展考虑”为由撤回了上市申请。

目前,公司将重心放在其大模型的发展上。2023年,云知声推出了一个拥有600亿个参数的自有大语言模型——山海大模型,以此来作为云知大脑这个技术平台的新核心。不过,当下山海大模型的算力仅有184 PFLOPS,远低于阿里云的300+ PFLOPS和百度的1840 PFLOPS。

此外,2023年,云知声的大模型应用客户不足10家,仅贡献千万级的收入。因此不论是从模型质量还是资金实力来讲,云知声的大模型并不占优势。

总的来说,虽然公司AI业务发展前景巨大,但短期内商业模式和变现能力仍然是其发展的主要瓶颈。

巨额赎回负债悬顶

值得注意的是,云知声还有巨额的“赎回负债”。

据悉,在前几次融资时,云知声曾与投资者签下对赌协议,授予投资者赎回权,若公司未能在约定期限内上市或达成业绩目标,需按年利率10%回购投资者股份。因而形成了赎回负债。

而成立至今,云知声通过11轮融资累计获资超20亿元。因此,截至2022年、2023年及2024年,公司的赎回负债分别为21.09亿元、30.38亿元及33.03亿元。若公司未能成功上市,将面临较大的回购压力。

此外,截至2024年底,公司流动资产仅4.29亿元,流动比率低至0.2,远低于健康水平。而账上现金1.56亿元仅够维持10个月运营,上市融资已成生死存亡的关键。(本文首发证券之星,作者|于莹)

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