AI竞赛升温，山海大模型能否拯救云知声？

"这条路漫长而艰难，虽然ChatGPT的成功确实令人羡慕，但是人工智能领域有很多失败案例"

对于没有造血能力的AI企业来说，上市可能是依靠庞大的“吸血”研发投资的唯一玄学出路，但在资本的驱使下，它似乎是一种解渴的方式。

据媒体报道，2023年上半年，AI在港交所排队。、数字化、智能化相关公司超过38家，约占香港证券交易所排队等待听证会的40%。近日，AI制药公司“英硅智能”、智能化驾驶芯片“黑芝麻智能”、“云知声”AI语音、生成式AI（AIGC）多家AI公司，如“外出询问”，密集向港交所提交上市申请。

ChatGPT的成功给所有跑道公司带来了怎样的巨大希望。

01 被科大讯飞“打脸”，云知声科技创新板折戟。

在这些公司中，AI语音公司“云知声”从科技创新板进入港股。

2020年11月，云知声向科技创新板提交招股书，冲刺“AI语音第一股”，计划募集资金9.1亿元。2021年2月18日，云知声撤销上市申请。据当时的招股书显示，该公司一直处于亏损状态，每期亏损净额最高为-2.92亿元，三年半累计亏损高达7.91亿元，期间收入仅为5.62亿元。

在智能语音赛道上，云知声曾经质疑过科大讯飞的数据造假。2020年12月11日，有投资者在互动平台上提问科大讯飞:“云知声在其招股书中表示，其语音病历和家电智能语音模块的市场份额高达70%。科大讯飞是放弃了这两个业务，还是被云知声超越了？”

对此，科大讯飞用相关数据表示不认可:为了覆盖医院数量的距离，2017年至上半年云知声的四个报告期分别为10。、36、科大讯飞同期分别有91家和112家。、77、264和489家。

从收入来看，云知声在上述阶段的智能语音病历收入分别为170.96万元、926.39万元、1628.91万元和895.48万元，科大讯飞分别为664.28万元、2937.27万元、3554.48万元和3571.11万元。

 

从这个角度来看，云知声在语音病历中的市场份额至少不会超过科大讯飞70％。

根据新版本的招股书，云知声在中国智能生活领域的市场份额只有8.4%，在智能医院领域的市场份额只有6.6%。过去的数据欺诈似乎是一个“真正的锤子”。

招股书显示，智慧医院解决方案提供商前五名中，云知声占6.6%，排名第三，前两名各占24%和20.9%。排名第四的公司占6.3%、第5名占6%。

现在，云知声进入港交所，与以前相比，发生了哪些变化？作者将重新审视过去，反思现状。

02 曾经努力创造现金流，但跑道竞争激烈。

云知声创始人、首席执行官梁家恩曾直言:“大力可以创造奇迹，但蛮力不能创造奇迹。”但是如何衡量“大力”和“蛮力”，我们无法知道云知声是否创造了奇迹。目前互联网上，“现金流为王”，至少谁能先把现金流转正，谁就有机会活下去。

如何获得现金流？2B领域不仅竞争激烈，而且商业化规模也不能在短时间内迅速爆发。所以很多创业者都把目光投向了个人消费领域。

2019年，云知声发布了聪聪AI陪伴教育机器人产品，试图填补消费业务的不足，现在已经消失了。据媒体报道，公司放弃了智能音频、儿童陪伴机器人等竞争激烈、毛利率极低的领域业务。

事实上，从2017年开始，云知声的经营活动现金流长期为负，金额较大，导致母公司股东权益大量为负，这真的让潜在投资者有点害怕。

从资料上可以看出，云知声近年来的业务拓展，可以说并不十分成功。

云知声智能语音业务因百度、小米等拥有2B和2C能力的巨头而萎靡不振。

可以预见，随着巨头版图的不断扩大和AI技术逐渐成为行业基础设施，过去独角兽的多样性将被磨平，生存空间将继续被挤压。

幸好，2023年初，CHAT-GPT“问世”。

03 大型山海模型可以拯救云知声？

随着AI实验室竞争的升温，国内公司忍不住推出了自己的“大模型”。但值得商榷的是，这些大模型在商业上能产生多大的价值？

在我看来，一般要从两个角度来判断:一是模型领先；第二，模型的商业价值。暂时不讨论训练模型数据合法性等潜在制约发展的问题。

先看领先地位。众所周知，在大型国内环境下，有很多不和谐的声音。很多厂商推出大模型后，被网友曝光可能有潜在应用他人模型的可能。在一些大型模型中，输出结果令人难以置信，智能化根本不存在。

官方媒体曾一针见血地指出，我们应该警惕一些企业使用大模型概念，将前沿技术作为营销方式，过分夸大其商业价值的倾向。我们应该看到人工智能协助领域大模型的潜力，并对其发展给予耐心和包容；但也要避免投资过热、重复建设、同质化竞争等问题。盲目追逐热点。

那山海大模型的领先地位如何？

云知声创始人、首席执行官黄伟曾经说过:“云知声将继续提升山海大模型能力，目标是在2023年内将通用能力与ChatGPT媲美，并在医疗、物联、教育等垂直领域超越GPT4。”

我们先来看看山海大模型。据云知声介绍，山海大模型具有语言生成、语言逻辑、知识问答、逻辑判断、代码能力、数学能力、安全合规能力、插件拓展、领域增强、企业定制等十大能力。

据媒体报道，我们又看到了熟悉的“惊喜”测试结果。

但是，对于所有的检测结果，不仅仅是山海大模型，还要保持怀疑态度：

第一，大部分测试都不够随机。问题是否足够开放，是否经过足够多的网友测试？就像智能驾驶一样，任何集中在实践中的测试都会有好的结果，但并不能证明它在现实环境中足够优秀。

第二，所有的大模型都是用户的黑盒，我们不能知道它的底层代码。那么，如何保证它们不是“婴儿”呢？面对这些新闻发布会，我们都有怀疑的态度。

首先，每个模型都必须练习大量的文本、图像、声音文件或其他数据，这样他们才能解释用自然语言写的指令，并以文本、艺术或音乐的形式做出回应。就R&D时间维度而言。据报道，“云知声可以在半年内完成计算率扩展、算法验证、并行加速、数据优化等工作，实现以GPT为核心的架构升级，成功发布山海模型。"半年来，公司真的没有夸大吗？

其次，我们来看看R&D的投资。因为商品是人类技术和资金共振的结果，我们先来看看竞争产品的情况。如图，云知声在R&D费用和员工数量上远不如竞争对手。

据悉，今年1月，微软在此前投资10亿美元的基础上，又投资了100亿美元开发ChatGPT的创业公司OpenAI。

很明显，山海达模型并不明显更好。

那它的商业价值又如何呢？

假如模型没有绝对的领先地位，就会出现竞争问题。

云知声的策略是U X，X就是在细分领域的应用。据媒体报道，在新闻发布会现场，云知声展示了在山海大模型的帮助下，基于病历帮助医生生成完整的病历计划、辅助医疗理赔等情况，提高了业务效率的智能化程度。另外，在MedQA评估中，山海大模型以81.56%排名第一，超过GPT44。、Med-PalM等模型；山海大模型在治疗执业医师资格考试中得分高达511分，远远超过平均分和及格线。

要知道，这条跑道足够细分，但是竞争异常激烈。

首先，如果模型帮助看病，不谈道德和法律风险，收费模式将是一个很大的问题。目前，除了少数疑难疾病，大多数医生都可以做他们的工作。医院不太可能为帮助医生诊断的软件付出太多，锦上添花的辅助应用相对有限。

其次，如果进入电子病历市场，也是很多巨头存在的小众市场。据统计，2016-2021年中国电子病历市场规模由7亿元增长至2021年23.3亿元，短期内规模小于几十亿元。

在这条跑道上，嘉和美康仍然处于国内领先地位，市场份额为18%。卫宁健康和海泰医疗排名第二和第三，占13.3%和11.2%。；此外，东华软件、创业惠康、万达信息等一批上市公司也在虎视眈眈。

04 AI企业没有造血能力

人工智能正在从早期的研究阶段迅速渗透到应用阶段，尤其是在擅长1-N的中国。任何技术革命肯定会带来资产泡沫。但我们有理由相信，类似于互联网和共享经济路径，少数玩家最终会活在这条跑道上。

OpenAI开发的热门聊天机器人ChatGPT属于“大语言模型”，其秘诀在于“大”字。

现代AI系统由庞大的神经网络算法驱动，这些网络大致模仿生物大脑软件。模型以惊人的速度增加。今年3月发布的GPT-4约有1万亿个参数，是GPT-3的近6倍。(开发成本超过1亿美元)。

 

模型越大，使用成本越高。据统计，2026年左右可能会耗尽用于培训的优质文本的存量。即使培训完成，生成的模型实际上也可能很贵。

所以，“越大越好”的方法似乎行不通，笔者认为，开发者将需要解决如何以更少的资源实现更高性能的问题。

时间不等人。对于云知声来说，如果不能创造足够的现金流，赌IPO就成了他目前的“救命稻草”。然而，港股IPO能否成功，能筹集多少资金仍不得而知。

本文来自微信微信官方账号“万点研究”（ID：Agumanhua），作者：银杏，36氪经授权发布。

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