云知声IPO：12亿亏损背后的业务困局与项目制生死考
2025年3月30日，在中金公司和海通国际的联席保荐下，云知声第三次向港交所递交招股书。不同的是，这一次云知声得到了回应，6月12日，云知声披露聆讯后的招股书，这位古早的AI玩家，终于要IPO了。
在DeepSeek变革下，如今的大模型赛道已经发生了天翻地覆的变化。而云知声AI智能体管理平台不得不与DeepSeek完成深度融合，虽然每年数亿的研发投入略显尴尬，但又和研发高度外包化相得益彰。
2024年，云知声虽然交出了营收增长的成绩单，但其客户数却近乎停滞。比如，医疗客户常年保持在160名左右，日常生活客户数也才堪堪超过400名。云知声业务不温不火的核心症结，或许在于其高度依赖的项目制模式，项目制既是初期生存的蜜糖，但无法产品化，将成为长期发展的毒药。
三年亏损12亿，云知声增收不增利
天眼查数据显示，2012年，在人工智能还未全面爆发之际，云知声就已经成立。招股书显示，经过了13年的发展，云知声业务覆盖医疗和日常生活，公司的主要技术也从智能语音演变到大模型。可见，在AI的每一次技术和业务变革中，云知声都进行了针对性调整。
与其他AI新势力一般，凭借AI的概念以及曾经在摩托罗拉中国研究中心工作的黄伟等创始团队的履历，云知声成立后很快就成为了资本市场的香饽饽。自2013年获得了A轮融资后，在10年内累计完成了11轮融资，总额超过3.4亿美元，吸引了包括启明创投、挚信资本、中网投、京东尚科等三十多家投资机构的投资。
原本在2020年，在医疗AI的高潮期，云知声向科创板递交招股书，但当时出现了巨大数据争议，云知声也未能成功IPO。此后，云知声就将目光聚焦到了港交所，自2023年6月27日向港交所首次递交招股书后，连续三次向港交所递交了招股书。
相较于往年的平稳，云知声2024年的商业化似乎按下了加速键。2024年，云知声全年总营收9.39亿元，同比增长29.16%。这离不开日常生活业务的提升，2024年该业务贡献了7.40亿元营收，占总营收的78.5%，同比增长27.81%。
在云知声营收快速增长的同时，其核心业务客户增长近乎停滞。招股书时间内，日常生活主要客户数63家、78家和71家，在2024年甚至出现了主要客户的下滑；客户结构单一导致风险突出，2022年到2024年，五大客户营收占比分别高达30.8%、27.4和26.7%，正因如此世茂集团爆雷导致2630万元坏账计提；此外，2024年应收账款周转天数长达277天，5.59亿元应收账款占营收近60%，资金回笼效率低下加剧经营风险。
另一方面，在云知声营收快速增长的时候，亏损也在进一步扩大。2024年，云知声亏损4.54亿元，同比增长21.39%。在报告期内，累计亏损超12亿元。
在持续亏损下，云知声的资产情况越来越不乐观。
截至2024年末，云知声总资产10.79亿元，较年初减少2.35%；总负债38.33亿元，较年初增长12.64%；资产负债率355.24%，较年初增长47.28个百分点。净资产-27.54亿元，较年初减少18.16%；债务方面，云知声流动负债4.93亿元，较年初增加47.60%。短期借款1.45亿元，同比增加123.08%；贸易及其他应付款项2.32亿元，同比增长28.72%。
架构覆盖面过广，资金和技术实力承压
在成立早期，云知声虽然也披着人工智能的外衣，但其技术是以语音识别为主，彼时语音识别技术较为成熟，和后来大火的图像识别和自然语言理解并不是同一个技术领域。
2015年，对于云知声来说是关键的一年，其产品开始在各个行业推广。比如，5月份上线了首款智能家居产品，9月份发布智能家居完整解决方案；2016年，云知声开始了医疗领域的推广工作，由电子病历入手布局医疗。
问题在于，进入 2016 年之后，图像识别技术成为了人工智能的代言，智能语音的关注度大幅下滑。哪怕是在最被寄予厚望的医疗领域，也陆续被医疗 AI 的影像识别热潮所替代。再加上 AI 四小龙（商汤、旷视、云从、依图）的强势崛起，云知声这个 AI “老玩家” 显得有些落寞。
2018年，在种种原因下，头部的AI新势力和大厂开始认知到基础设施的重要性，纷纷布局AI算力基础设施。比如，商汤的大装置便是在这一年提出，百度也在2018年推出了AI芯片“昆仑”。AI芯片的趋势，让云知声找到了突破口。2018 年推出边缘交互式 AI 芯片 UniOne 系列，2023 年提供约 1300 万颗消费级 AI 芯片，并通过 NPUIP 授权将车用芯片商业化及投入使用。
2022年，ChatGPT横空出世，云知声迅速组建团队，并在2023年发布拥有600亿个参数的山海大模型，成为云知大脑的新核心算法模型。至此，云知声形成了“Atlas AI基础设施+云知大脑+AI应用解决方案”的全面立体的业务架构。
架构过于庞大，需要大量的研发支撑。2022年到2024年，云知声的研发开支分别为2.87亿元、2.86亿元和3.70亿元。虽然研发支出占营收30%-40%，但很大一部分的研发费用流向第三方外包，2024年外包支出达2.1亿元，虽然号称主要精力都用于核心产品研发，但严重依赖第三方外包暴露核心技术积累的薄弱。
大模型领域，云知声的山海大模型虽然在某些评测中取得一定成绩，但与头部企业的大模型相比，在参数规模、算力支持、应用场景拓展等方面仍有不足。引入DeepSeek后，山海大模型的地位更显尴尬。
李彦宏在百度云智大会上表示，目前中国10亿参数规模以上的大模型已经发布了七十多个，创业者卷大模型没意义，聚焦AI原生应用机会更大，就像移动互联网时代操作系统只有安卓和iOS，而成功的应用却有很多。
截至2024年末，云知声现金流1.56亿元，同比下滑58.84%。按2024年现金净流出2.23亿元计算，仅能维持不足5个月运营。持续的高研发，让云知声现金流高度承压。
好在云知声即将完成IPO，获得新一轮融资。问题在于，云知声在招股书中表示，本次 IPO 募集资金净额将主要用于投资 Atlas AI 基础设施、人才培养等研发相关领域，渗透新兴垂直领域，国际化扩张及战略合作，以及用于营运资金及一般公司用途。
IPO融资能让云知声坚持多久呢？在基础设施和大模型上，已经没有优势的云知声，为何还要一往无前呢？
业务不温不火，项目制是蜜糖还是毒药
2024年，云知声日常生活业务贡献了7.40亿元，同比增长27.81%；医疗业务贡献1.99亿元，同比增长28.38%。两个主要业务增长率分别超过27%，业绩增长看上去十分喜人。
医疗业务作为云知声最早的业务，按照营收计算，云知声医疗各年市占率第四，但和头部差距明显，比如仅为讯飞医疗AI市占率22.9%的十分之一左右。此外，主要客户在2024年也减少了一位。
此外，相比科大讯飞通过深度绑定公立医院，将病历质控系统渗透至多家医院，形成技术护城河。云知声的客户留存率从2022年的70.4%暴跌至2024年53.3%，可见其技术产品经过近十年的发展，依然未能转化为持续影响力。
2024年，云知声生活AI客户三年仅增22家，主要客户数目甚至减少了7家，客户留存率也未出现明显提升。
在主要客户下滑的时候，云知声还能够实现营收的关键在于提升了单个客户的收入。2024年，每名主要的医疗客户为云知声贡献120万元，同比增加35.18%；日常生活业务每名客户贡献180万元，同比增长20.99%。背后的核心逻辑在于，依赖项目制挖掘客户需求。
项目制凭借定制化能力，帮助云知声在早期快速切入智能家居、医疗等领域。巨头们通过云服务捆绑销售，将AI能力嵌入现有生态，边际成本越来越小，例如百度小度音箱占据智能家居入口。凭借其通用性和强大的资源整合能力，可以在细分领域快速崛起。
项目制长期毒性在于导致高成本、低毛利、技术空心化和战略分散。在 AI 行业从 “技术浪漫” 转向 “落地求生” 的背景下，云知声必须果断割舍项目制依赖，通过技术自主化、产品标准化、模式轻资产化实现转型。
“垂直化+产品化”战略是创业公司从巨头手中“逃脱的关键”，比如凭借视网膜识别产品，鹰瞳科技已经在数千家医疗机构和眼镜店提供服务，而云知声的医疗客户数长期停滞在160家左右。对于创业公司来说聚焦比扩张更重要，技术落地比技术参数更关键。
或许放弃低效领域，收缩业务线，加强技术自主化，实现在优势垂直领域的聚焦，更容易实现技术理想主义与商业现实主义平衡。
本文来自微信公众号“深潜atom”（ID：deepatom），作者：孟烦了，36氪经授权发布。
