近期，關(guān)于GPT和AI的討論已遠(yuǎn)不止于概念。“人工智能”這一課題的研究，逐步從資本市場“主題”變成“主線”，從概念走向結(jié)果。

而業(yè)績期是觀察AI落地進(jìn)程的重要節(jié)點(diǎn)。

(資料圖片僅供參考)

八月來臨，科技公司的業(yè)績報告密集披露。大家開始關(guān)注到，大模型不僅推動需求端的向上，還為AI供給側(cè)帶來變革。

AI新一輪的商業(yè)化開始了：

根據(jù)微軟近期發(fā)布的業(yè)績報告，AI Copilot產(chǎn)品進(jìn)展積極，生態(tài)已見雛形，應(yīng)用用戶數(shù)快速增長。AI Copilot可以調(diào)用OpenAI，是OpenAI的商業(yè)落地途徑之一。除了開放給微軟商用以外，OpenAI還供企業(yè)申請訪問包括GPT-4、ChatGPT、Codex以及DALL.E等模型，OpenAI根據(jù)用量進(jìn)行商業(yè)化收費(fèi)。

OpenAI以上所有的商業(yè)落地，都以提供MaaS服務(wù)的形式進(jìn)行，這也是當(dāng)前新一輪AI商業(yè)化浪潮的主要模式。

MaaS，即Model as a Service，模型即服務(wù)。不同于過去主流的AI商業(yè)化模式——項(xiàng)目制，MaaS通過平臺積累的數(shù)據(jù)資源，對模型進(jìn)行訓(xùn)練，最后得到一個可以用于解決問題的大模型，以服務(wù)的形式為用戶提供AI技術(shù)。

筆者觀察到，本財季中，港股有公司給出了更直接的MaaS模式的發(fā)展數(shù)據(jù)：近日百融云創(chuàng)發(fā)布的財報顯示，作為壓艙石的MaaS業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)收入4.31元，同比增長24%。

亮眼數(shù)字或只是表象；背后反映出的行業(yè)投資邏輯，才是更值得關(guān)注。

AI落地模式狂想：從項(xiàng)目制到MaaS與BaaS

回顧AI商業(yè)化的歷程，早從2015年開始，AI行業(yè)拉開了商業(yè)化的帷幕，中間經(jīng)歷了長期曲折的摸索和實(shí)踐。

商業(yè)落地1.0：項(xiàng)目制落地

受限于技術(shù)水平，項(xiàng)目制和合作開發(fā)是剛開始階段最佳的AI商業(yè)化模式。

從理論上而言，AI是重要的生產(chǎn)力工具，通過與垂直領(lǐng)域結(jié)合能賦能千行百業(yè)。但理想很豐滿，現(xiàn)實(shí)很骨感。從實(shí)踐的角度看，AI公司面臨三大問題：1、AI應(yīng)用場景長尾碎片化明顯，不同的場景對人工智能算法擁有不同的需求；2、大模型路線實(shí)現(xiàn)難度較大，“小模型”的路線難度較低、較容易實(shí)現(xiàn)；3、純AI算法較難單獨(dú)定價售賣。

因此，AI公司采用定制化模式應(yīng)對垂直業(yè)務(wù)場景，往往是一個場景對應(yīng)一個模型。比如AI四小龍、海康威視、大華股份等公司在B端落地上，主要采用提供軟硬一體的定制化的解決方案。

這種模式效率較低，往往被視為“手工作坊式”生產(chǎn)模式。

商業(yè)落地2.0：產(chǎn)品化轉(zhuǎn)型

商業(yè)落地的下一階段，是將AI解決方案發(fā)展為“基型產(chǎn)品”。

相比于過去的項(xiàng)目制，產(chǎn)品型公司的標(biāo)準(zhǔn)化程度要更高。AI公司通過歸納客戶的共性需求，不再需要專門進(jìn)行針對性的研發(fā)，只需要從過去已開發(fā)的解決方案中選擇適合這類場景的“產(chǎn)品”并加以實(shí)施落地即可。本質(zhì)上來講，這是針對獨(dú)立的細(xì)分化商業(yè)場景應(yīng)用，交付同種類型需求的定制項(xiàng)目，以提高標(biāo)準(zhǔn)化程度，達(dá)到優(yōu)化成本、提升落地效率的效果。

但囿于小模型的能力提升有限、垂直行業(yè)Know-How壁壘較高等因素制約，絕大部分的公司向產(chǎn)品化的轉(zhuǎn)型進(jìn)程十分緩慢。

因此直至目前，項(xiàng)目制仍然是AI行業(yè)商業(yè)落地的主流模式。

商業(yè)落地3.0：MaaS模式，進(jìn)入AI工業(yè)化時代

從國內(nèi)巨頭近期的動作上看，MaaS服務(wù)成為AI發(fā)展新階段模式最被看好的模式。

根據(jù)李彥宏的發(fā)言，文心一言希望為企業(yè)客戶提供MaaS服務(wù)。百度文心千帆公布API（應(yīng)用程序編程接口）模式定價，推理云價格調(diào)用單價為1K tokens 0.012元。除了百度以外，多個科技公司發(fā)力建立大模型并嘗試通過MaaS開放API，MaaS服務(wù)成為越來越常見的模式。

大模型是MaaS模式從理想照進(jìn)現(xiàn)實(shí)的關(guān)鍵。

以百融云創(chuàng)為例。百融云創(chuàng)自建的MaaS云平臺安全可靠，被廣泛應(yīng)用于信貸、保險、財富等全行業(yè)領(lǐng)域，很大程度上是得益于公司的BR-LLM大模型。

BR-LLM是百融云創(chuàng)基于深度學(xué)習(xí)Transformer框架，結(jié)合NLP、智能語音等技術(shù)，打造的場景驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)大模型。其不僅能通過深度微調(diào)能支持百億級參數(shù)的訓(xùn)練，還能面向不同金融場景的業(yè)務(wù)訴求。通過BR-LLM大模型，工程師只需要下達(dá)清晰的指令，用文字描述出需求，即能自動生成模型，極大提升機(jī)器學(xué)習(xí)的開發(fā)效率和生產(chǎn)模式。

在此基礎(chǔ)上，百融云創(chuàng)的決策式AI驅(qū)動的MaaS云平臺，可以迅速滿足金融機(jī)構(gòu)千人千面、不斷變化的需求。對客戶來說，客戶可根據(jù)自身查詢需求，通過MaaS云平臺的標(biāo)準(zhǔn)化API自由調(diào)配各類模型，包括調(diào)用現(xiàn)成模型產(chǎn)品，以直接用于產(chǎn)業(yè)應(yīng)用；或在大模型基礎(chǔ)上“微調(diào)”出屬于自己的產(chǎn)品，并快速對用戶進(jìn)行KYC（know your customers）和KYP（know your products）評估。在百融云創(chuàng)給出的合作案例中，某銀行在百融云創(chuàng)的助力下，審批時長可以從幾個小時大幅壓縮到幾分鐘以內(nèi)，大幅提升工作效率。而對于百融云創(chuàng)而言，公司能簡單地通過MaaS平臺向客戶大規(guī)模交付產(chǎn)品及解決方案，打破了項(xiàng)目制的局限。

不難看出，MaaS的模式推動AI從“手工作坊”生產(chǎn)時代，正式步入“工業(yè)化時代”。

未來暢想：BaaS模式成新范式

百融云創(chuàng)MaaS業(yè)務(wù)開始的較早，目前不僅已初具規(guī)模，還具備較高的穩(wěn)定性，成為百融云創(chuàng)發(fā)展的壓艙石；百融云創(chuàng)在生成式AI布局的時間亦較早。比如百融云創(chuàng)自主研發(fā)的AI智能語音機(jī)器人（Chatbot）最早已于2017年實(shí)現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用，與ChatGPT的底層技術(shù)同源，均為生成式AI的內(nèi)容產(chǎn)出方式。該機(jī)器人在交互效果上，無論是音色、情感、語速還是對話層面，百融云創(chuàng)智能語音機(jī)器人都能夠提供“真人級”的互動體驗(yàn)。

或正因如此，在生成式AI帶來行業(yè)巨變之際，百融云創(chuàng)有余力進(jìn)一步探索落地模式。

如果說，在上一階段，百融云創(chuàng)已證實(shí)了基于決策式AI的MaaS模式十分擅長于助力B端客戶提升中間作業(yè)環(huán)節(jié)的效率；那么在新的階段，百融云創(chuàng)將決策式AI與生成式AI串聯(lián)，證實(shí)了不同AI技術(shù)可以互通互融，并打開更多的想象空間。

決策式AI和生成式AI結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的知識分析能力和內(nèi)容生成能力的融合，從中間層延伸至業(yè)務(wù)層，并適用于更多的使用場景。比如在財富管理領(lǐng)域，百融云創(chuàng)決策式AI對用戶進(jìn)行數(shù)智化洞察，制定完善的營銷和運(yùn)營策略；結(jié)合生成式AI所生成的文字和語音與用戶進(jìn)行深度交互。不難看出，這構(gòu)成了一個完整的業(yè)務(wù)運(yùn)營閉環(huán)。

正是憑借著決策式AI+生成式AI的能力，百融云創(chuàng)開始以完整的業(yè)務(wù)服務(wù)形態(tài)為客戶提供AI服務(wù)。這就是BaaS（Business as a Service，業(yè)務(wù)即服務(wù)）業(yè)務(wù)。百融云創(chuàng)的BaaS業(yè)務(wù)對多場景下客戶進(jìn)行云服務(wù)，覆蓋領(lǐng)域?yàn)榻鹑谛袠I(yè)云、保險行業(yè)云、電子商務(wù)/租賃云等，成功地助力了客戶提升資產(chǎn)運(yùn)營效率。

目前看來，BaaS模式的優(yōu)勢也十分顯著，既無需長時間部署（如項(xiàng)目制），又能比MaaS更進(jìn)一步，為客戶提供更方便快捷的一體化AI解決方案。

但無論是MaaS還是BaaS，都呈現(xiàn)顯著的平臺型特點(diǎn)。起碼截至目前看來，MaaS與平臺型的趨勢愈發(fā)清晰，AI行業(yè)的商業(yè)化形式進(jìn)化，或?qū)⒂瓉硗顿Y邏輯和價值的改變。

投資邏輯和投資價值需要重估

商業(yè)化落地模式的演進(jìn)，不僅僅是業(yè)務(wù)的形式發(fā)生了改變。它對業(yè)務(wù)的開展和市場空間的影響深遠(yuǎn)，進(jìn)而影響TAM（總可觸達(dá)市場）的估算；它亦導(dǎo)致投資邏輯和估值模型的全然改變。投資者需要用動態(tài)的眼光看問題。

首先我們來梳理一下計算機(jī)行業(yè)的投資邏輯框架。不論是何種技術(shù)革新，基本面分析一定落到商業(yè)本質(zhì)上。一般而言，商業(yè)模式按照市場“偏愛”的程度劃分，從低至高的順序?yàn)椋喉?xiàng)目型＜產(chǎn)品型＜平臺型。

此前，AI商業(yè)落地模式主要是項(xiàng)目型，這也是目前最主流的模式；現(xiàn)階段新興技術(shù)的支持下，領(lǐng)頭玩家的商業(yè)模式逐步趨向于平臺型。

上文提到，項(xiàng)目型以定制化為特征，時間較長，成本較高，且難以形成明顯的規(guī)模效應(yīng)。這樣的商業(yè)特征，反映在影響投資決策的相關(guān)信息上，即擁有相應(yīng)的特點(diǎn)：項(xiàng)目制公司的I/S表特征是收入體量大，但是毛利率較低（集成的東西較多），且成長性不穩(wěn)定；B/S表特征是結(jié)構(gòu)較差，債務(wù)規(guī)模較大、資產(chǎn)負(fù)債率較高；CFS特征是現(xiàn)金流不穩(wěn)定。從未來發(fā)展展望來看，由于規(guī)模效應(yīng)較差，可復(fù)制性較低，在項(xiàng)目制模式下，AI商業(yè)化應(yīng)用無法大規(guī)模普及。

尤其是較低的成長能見度，是科技投資者最大的疑慮——今年接一百億的單子，明年要接新增的一百億單子才能保證不下滑。但項(xiàng)目制往往意味著一錘子買賣，下一年的項(xiàng)目情況難以保證。因此項(xiàng)目制不僅估值往往面臨折價，前景也常常不被看好。

但在大模型技術(shù)的支持下，AI產(chǎn)業(yè)的落地模式發(fā)生了改變，向MaaS、BaaS商業(yè)模式演進(jìn)，這些模式具備較強(qiáng)的平臺型特征。

相比傳統(tǒng)軟件產(chǎn)品或項(xiàng)目制銷售，MaaS有以下商業(yè)優(yōu)點(diǎn)：

1、降低投資門檻和使用門檻

MaaS模式可以節(jié)省IT基礎(chǔ)設(shè)施成本，無需企業(yè)內(nèi)部運(yùn)維，無需購買服務(wù)器、備份設(shè)備等硬件設(shè)施；可以降低AI模型的開發(fā)成本和運(yùn)維成本。以百融云創(chuàng)為例，公司的MaaS業(yè)務(wù)以調(diào)度使用的token收費(fèi)，BaaS業(yè)務(wù)采用效果付費(fèi)的方式。百融云創(chuàng)的下游客戶不僅可以大幅降低初始投資成本，按需靈活使用，還可以較為明確地把控項(xiàng)目投資回報率。

由于大幅降低初始成本，此模式獲客效率更高。截至報告期中，百融云創(chuàng)累計為7000+機(jī)構(gòu)客戶提供服務(wù)。報告期內(nèi)，MaaS業(yè)務(wù)的核心客戶數(shù)達(dá)146家，同比增加14家。

2、較高的用戶黏性以及持續(xù)提升的APRU

不同于項(xiàng)目制是一次性買賣，MaaS模式與BaaS模式不僅可以形成可重復(fù)收入，還可以持續(xù)挖掘客戶價值，具備較強(qiáng)的持續(xù)性和穩(wěn)定性。

例如，百融云創(chuàng)在服務(wù)銀行客戶的過程中，可持續(xù)延伸客戶生命周期。百融云創(chuàng)的服務(wù)始于銀行信用卡業(yè)務(wù)，隨后延伸至消費(fèi)貸，再擴(kuò)大到普惠金融與財富管理，貫穿銀行業(yè)大零售體系從銀行業(yè)務(wù)咨詢到建模，再到可視化管理以及海量銀行用戶的運(yùn)營和交叉營銷。

正因如此，百融云創(chuàng)擁有了行業(yè)領(lǐng)先的用戶粘性與不斷增長的用戶價值——在剛過去的報告期內(nèi)，MaaS業(yè)務(wù)的核心客戶留存率達(dá)98%維持高位；核心客戶平均收入為243萬元，同比增長11%

3、更好地開拓市場

我們常常發(fā)現(xiàn)，由于小模型技術(shù)的制約，AI最先落地的行業(yè)往往帶有濃厚的政策背景，最典型的就是安防場景。在此背景下，AI公司往往以To G需求為核心打造AI項(xiàng)目，B端的AI需求并沒有好好被激發(fā)。

基于大模型的MaaS與BaaS具備較強(qiáng)的泛化性，具備普適性的平臺化特征，能適用于更廣闊的應(yīng)用場景。一方面，百融云創(chuàng)從銀行業(yè)快速擴(kuò)展到保險以及泛金融行業(yè)，并取得良好的成績。上半年，百融云創(chuàng)的BaaS金融行業(yè)云收入4.92億元，同比增長55%，金融交易規(guī)模為212.62億元，同比增長72%；BaaS保險行業(yè)云收入為3.20億元，同比增長14%，總保費(fèi)規(guī)模為15.97億元，同比增長59%。在以上業(yè)務(wù)的推動下，整體BaaS業(yè)務(wù)收入達(dá)8.12億元，同比增長36%。另一方面，百融云創(chuàng)能把成功的經(jīng)驗(yàn)快速擴(kuò)展至不同的大類行業(yè)中，比如在電子商務(wù)領(lǐng)域取得較大突破。

但世界上并沒有十全十美的商業(yè)模式。新的模式將加劇了優(yōu)勝劣汰的速度——是騾子是馬，一溜便知。優(yōu)秀的平臺公司能以更快的速度獲得市場份額，并擁有更優(yōu)秀的財務(wù)表現(xiàn)：強(qiáng)業(yè)績持續(xù)性、穩(wěn)定現(xiàn)金流，較高毛利率。

百融云創(chuàng)的財務(wù)表現(xiàn)完全符合這一側(cè)寫：

1、長周期來看營收/凈利持續(xù)穩(wěn)定增長。

2018-2022年，營業(yè)收入從8.58億元增長至20.54億元，CAGR達(dá)24.37%，是少數(shù)實(shí)現(xiàn)盈利的AI公司。本次報告期內(nèi)，公司實(shí)現(xiàn)營收12.43億元，同比增長32%；凈利潤達(dá)2.07億元，同比增長121%。

2、高于行業(yè)的毛利水平：2018-2022年，公司的毛利率基本維持在70%以上，本次報告期內(nèi)，公司的毛利率維持72.1%的高盈利水平。

3、高于行業(yè)的現(xiàn)金水平：截至2023年上半年公司的現(xiàn)金、現(xiàn)金等價物及類似金融資產(chǎn)位37.5億元人民幣，當(dāng)前市值不到43億港幣。市凈率破1。

一般來說，市場認(rèn)為平臺型是較為優(yōu)秀的商業(yè)模式，也愿意給出更高的估值。但由于MaaS模式對投資者而言仍然比較陌生，并未被市場充分認(rèn)知。因此，MaaS帶來的廣闊前景和投資價值是市場不曾預(yù)期的，這當(dāng)中或存在著價值重估的巨大空間。

退一萬步說，在MaaS模式下，AI公司也將自帶較強(qiáng)Alpha屬性。百融云創(chuàng)就是很好的例子——MaaS+BaaS的模式下，百融云創(chuàng)的發(fā)展空間正加速打開。在估值中樞不變的情況下，個股的內(nèi)生增長性也很有可能帶來可觀的股價上升的潛力，未來股價的走勢值得進(jìn)一步觀察。

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