今年以来，随着ChatGPT问世，全球AI浪潮风起云涌。日前，国内AI语音“独角兽”——云知声向港交所递交上市申请，资本市场或又将迎来一位重磅参与者。招股书显示，得益于降本增效措施取得成效，公司2022年毛利率同比提升约8个百分点，盈利能力显著改善。 

　　降本增效 毛利率显著提升

　　云知声成立于2012年，是国内为数不多的拥有关键技术平台云知大脑及AI产品及解决方案的AI领域独角兽公司，特别是，在被视作通向AGI关键路径的大语言模型商业化方面，公司近年来不断取得突破。此外，公司聚焦智慧物联与智慧医疗两大潜力领域，提供极具竞争优势的产品和解决方案。

　　成立以来，云知声实现了三次重大技术升级：2012年发布语音识别服务，成为最早将深度学习算法应用于商业语音识别的公司之一；2016年建立Atlas人工智能基础设施，基于智算集群，高效地为机器学习任务动态调度强大的算力；2023年推出拥有600亿个参数的山海大模型，作为技术平台云知大脑的新核心。

　　特别是山海大模型，成为云知声AGI技术架构升级的重要里程碑。《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，目前国内10亿参数规模以上的大模型已发布至少79个。不过，在“百模大战”愈演愈烈的同时，大模型能否与应用场景深度融合、实现商业化应用仍是一大难题。

　　为此，云知声将以山海大模型为基础，在通用能力基础上，增强物联、医疗等行业能力，为客户提供解决方案，打开AI商业空间。为此，云知声发布了多款基于山海大模型打造的面向不同场景需求的行业应用，并将持续升级山海大模型能力。

　　招股书显示，按2022年收入计算，云知声是国内第四大AI解决方案提供商，在年收入超过5亿元的企业中增长最快，且在中国智慧生活及智慧医院行业中均排名第三。这些产品和解决方案的广泛商业应用为云知声提供了优质的用户反馈，进而支持山海大模型作为云知大脑的核心持续迭代。

　　随着技术不断升级和业务持续拓展，云知声近年来实现快速成长。招股书显示，2020年、2021年和2022年，公司收入分别达2.61亿元、4.56亿元和6.01亿元，复合年增长率为51.7%；毛利润分别为89.2百万元、1.45亿元和2.40亿元，复合年增长率为63.9%。

　　同时，公司持续加大研发投入，研发开支从2020年的1.89亿元增至2022年的2.87亿元，净利润因此暂时承压。不过，随着客户的增长和业务的拓展，公司边际成本有望逐步降低。招股书显示，2020年、2021年和2022年，公司的客户分别达459名、510名和538名。

　　同时，公司降本措施开始取得成效，在研发开支持续增长的同时，经营开支从2021年的4.83亿元降至2022年的4.39亿元。其中，销售及营销开支从0.6亿元降至0.46亿元，行政开支从2亿元降至0.48亿元。公司毛利率从2021年的31.8%增至2022年的39.9%，盈利能力显著提升。

　　AI商业化落地 把握市场增长机会

　　眼下，AI解决方案市场正展现出广阔的发展前景。根据弗若斯特沙利文的资料，国内AI解决方案市场预计将由2022年的937亿元增至2028年的6332亿元，复合年增长率为37.5%。云知声深耕的智慧物联与智慧医疗，更将成为AI解决方案的主战场。

　　其中，弗若斯特沙利文的资料显示，截至2022年底，国内物联设备的数量达18亿台，为人工智能赋能提供了重大机遇，预计智慧物联行业的市场规模将由2022年的344亿元增至2028年的3128亿元，复合年增长率为44.5%；截至2021年底，国内共有36507家医院，智慧医疗市场规模预计将由2022年的36亿元增至2028年的810亿元，复合年增长率为67.8%。

　　在此背景下，如若上市，云知声有望借助资本市场，抓住AI解决方案市场快速增长的机会。

　　招股书显示，云知声此次上市募集资金的净额将用于提升研发能力，包括投资人工智能基础设施、升级云知大脑、培养人才和研发合作；投资新兴的商业机会，并提高产品在行业垂直场景中的应用和渗透；国际扩张和战略合作；营运资金和一般企业用途。

　　国盛证券发布的研报显示，GPT-3训练一次的成本约为140万美元，对于一些更大的LLM模型，训练成本介于200万美元至1200万美元之间。这意味着，充足的资金将是跟上大模型迭代的必要条件。而上市融资平台，将有助于云知声保持在AI解决方案市场的领先地位。

　　同时，今年以来，在ChatGPT的催化下，AI概念股也在二级市场受到投资者的热捧。而作为AI解决方案市场龙头企业，云知声近年来技术能力持续升级，业务版图不断扩展，业绩稳步向好，上市后也将为投资者提供新的AI板块重要投资标的。

　　另外，由黄伟、梁家恩、康恒等组成的公司管理层均具有深厚的学术和产业背景，在AI技术和市场方面具有深刻的战略眼光，以及广泛的行业人脉。在管理层的领导下，公司还积累了一支由核心技术人员组建的AI团队。这将确保公司能够更好抓住AI技术变革的浪潮，把握住AI解决方案市场机遇，实现公司业务及财务协同发展。