"這條路漫長而艱難，雖然ChatGPT的成功確實令人羨慕，但是人工智能領(lǐng)域有很多失敗案例"

對于沒有造血能力的AI企業(yè)來說，上市可能是依靠龐大的“吸血”研發(fā)投資的唯一玄學出路，但在資本的驅(qū)使下，它似乎是一種解渴的方式。

據(jù)媒體報道，2023年上半年，AI在港交所排隊。、數(shù)字化、智能化相關(guān)公司超過38家，約占香港證券交易所排隊等待聽證會的40%。近日，AI制藥公司“英硅智能”、智能化駕駛芯片“黑芝麻智能”、“云知聲”AI語音、生成式AI（AIGC）多家AI公司，如“外出詢問”，密集向港交所提交上市申請。

ChatGPT的成功給所有跑道公司帶來了怎樣的巨大希望。

01 被科大訊飛“打臉”，云知聲科技創(chuàng)新板折戟。

在這些公司中，AI語音公司“云知聲”從科技創(chuàng)新板進入港股。

2020年11月，云知聲向科技創(chuàng)新板提交招股書，沖刺“AI語音第一股”，計劃募集資金9.1億元。2021年2月18日，云知聲撤銷上市申請。據(jù)當時的招股書顯示，該公司一直處于虧損狀態(tài)，每期虧損凈額最高為-2.92億元，三年半累計虧損高達7.91億元，期間收入僅為5.62億元。

在智能語音賽道上，云知聲曾經(jīng)質(zhì)疑過科大訊飛的數(shù)據(jù)造假。2020年12月11日，有投資者在互動平臺上提問科大訊飛:“云知聲在其招股書中表示，其語音病歷和家電智能語音模塊的市場份額高達70%?？拼笥嶏w是放棄了這兩個業(yè)務，還是被云知聲超越了？”

對此，科大訊飛用相關(guān)數(shù)據(jù)表示不認可:為了覆蓋醫(yī)院數(shù)量的距離，2017年至上半年云知聲的四個報告期分別為10。、36、科大訊飛同期分別有91家和112家。、77、264和489家。

從收入來看，云知聲在上述階段的智能語音病歷收入分別為170.96萬元、926.39萬元、1628.91萬元和895.48萬元，科大訊飛分別為664.28萬元、2937.27萬元、3554.48萬元和3571.11萬元。

 

從這個角度來看，云知聲在語音病歷中的市場份額至少不會超過科大訊飛70％。

根據(jù)新版本的招股書，云知聲在中國智能生活領(lǐng)域的市場份額只有8.4%，在智能醫(yī)院領(lǐng)域的市場份額只有6.6%。過去的數(shù)據(jù)欺詐似乎是一個“真正的錘子”。

招股書顯示，智慧醫(yī)院解決方案提供商前五名中，云知聲占6.6%，排名第三，前兩名各占24%和20.9%。排名第四的公司占6.3%、第5名占6%。

現(xiàn)在，云知聲進入港交所，與以前相比，發(fā)生了哪些變化？作者將重新審視過去，反思現(xiàn)狀。

02 曾經(jīng)努力創(chuàng)造現(xiàn)金流，但跑道競爭激烈。

云知聲創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官梁家恩曾直言:“大力可以創(chuàng)造奇跡，但蠻力不能創(chuàng)造奇跡?！钡侨绾魏饬俊按罅Α焙汀靶U力”，我們無法知道云知聲是否創(chuàng)造了奇跡。目前互聯(lián)網(wǎng)上，“現(xiàn)金流為王”，至少誰能先把現(xiàn)金流轉(zhuǎn)正，誰就有機會活下去。

如何獲得現(xiàn)金流？2B領(lǐng)域不僅競爭激烈，而且商業(yè)化規(guī)模也不能在短時間內(nèi)迅速爆發(fā)。所以很多創(chuàng)業(yè)者都把目光投向了個人消費領(lǐng)域。

2019年，云知聲發(fā)布了聰聰AI陪伴教育機器人產(chǎn)品，試圖填補消費業(yè)務的不足，現(xiàn)在已經(jīng)消失了。據(jù)媒體報道，公司放棄了智能音頻、兒童陪伴機器人等競爭激烈、毛利率極低的領(lǐng)域業(yè)務。

事實上，從2017年開始，云知聲的經(jīng)營活動現(xiàn)金流長期為負，金額較大，導致母公司股東權(quán)益大量為負，這真的讓潛在投資者有點害怕。

從資料上可以看出，云知聲近年來的業(yè)務拓展，可以說并不十分成功。

云知聲智能語音業(yè)務因百度、小米等擁有2B和2C能力的巨頭而萎靡不振。

可以預見，隨著巨頭版圖的不斷擴大和AI技術(shù)逐漸成為行業(yè)基礎設施，過去獨角獸的多樣性將被磨平，生存空間將繼續(xù)被擠壓。

幸好，2023年初，CHAT-GPT“問世”。

03 大型山海模型可以拯救云知聲？

隨著AI實驗室競爭的升溫，國內(nèi)公司忍不住推出了自己的“大模型”。但值得商榷的是，這些大模型在商業(yè)上能產(chǎn)生多大的價值？

在我看來，一般要從兩個角度來判斷:一是模型領(lǐng)先；第二，模型的商業(yè)價值。暫時不討論訓練模型數(shù)據(jù)合法性等潛在制約發(fā)展的問題。

先看領(lǐng)先地位。眾所周知，在大型國內(nèi)環(huán)境下，有很多不和諧的聲音。很多廠商推出大模型后，被網(wǎng)友曝光可能有潛在應用他人模型的可能。在一些大型模型中，輸出結(jié)果令人難以置信，智能化根本不存在。

官方媒體曾一針見血地指出，我們應該警惕一些企業(yè)使用大模型概念，將前沿技術(shù)作為營銷方式，過分夸大其商業(yè)價值的傾向。我們應該看到人工智能協(xié)助領(lǐng)域大模型的潛力，并對其發(fā)展給予耐心和包容；但也要避免投資過熱、重復建設、同質(zhì)化競爭等問題。盲目追逐熱點。

那山海大模型的領(lǐng)先地位如何？

云知聲創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官黃偉曾經(jīng)說過:“云知聲將繼續(xù)提升山海大模型能力，目標是在2023年內(nèi)將通用能力與ChatGPT媲美，并在醫(yī)療、物聯(lián)、教育等垂直領(lǐng)域超越GPT4?！?/p>

我們先來看看山海大模型。據(jù)云知聲介紹，山海大模型具有語言生成、語言邏輯、知識問答、邏輯判斷、代碼能力、數(shù)學能力、安全合規(guī)能力、插件拓展、領(lǐng)域增強、企業(yè)定制等十大能力。

據(jù)媒體報道，我們又看到了熟悉的“驚喜”測試結(jié)果。

但是，對于所有的檢測結(jié)果，不僅僅是山海大模型，還要保持懷疑態(tài)度：

第一，大部分測試都不夠隨機。問題是否足夠開放，是否經(jīng)過足夠多的網(wǎng)友測試？就像智能駕駛一樣，任何集中在實踐中的測試都會有好的結(jié)果，但并不能證明它在現(xiàn)實環(huán)境中足夠優(yōu)秀。

第二，所有的大模型都是用戶的黑盒，我們不能知道它的底層代碼。那么，如何保證它們不是“嬰兒”呢？面對這些新聞發(fā)布會，我們都有懷疑的態(tài)度。

首先，每個模型都必須練習大量的文本、圖像、聲音文件或其他數(shù)據(jù)，這樣他們才能解釋用自然語言寫的指令，并以文本、藝術(shù)或音樂的形式做出回應。就R&D時間維度而言。據(jù)報道，“云知聲可以在半年內(nèi)完成計算率擴展、算法驗證、并行加速、數(shù)據(jù)優(yōu)化等工作，實現(xiàn)以GPT為核心的架構(gòu)升級，成功發(fā)布山海模型。"半年來，公司真的沒有夸大嗎？

其次，我們來看看R&D的投資。因為商品是人類技術(shù)和資金共振的結(jié)果，我們先來看看競爭產(chǎn)品的情況。如圖，云知聲在R&D費用和員工數(shù)量上遠不如競爭對手。

據(jù)悉，今年1月，微軟在此前投資10億美元的基礎上，又投資了100億美元開發(fā)ChatGPT的創(chuàng)業(yè)公司OpenAI。

很明顯，山海達模型并不明顯更好。

那它的商業(yè)價值又如何呢？

假如模型沒有絕對的領(lǐng)先地位，就會出現(xiàn)競爭問題。

云知聲的策略是U X，X就是在細分領(lǐng)域的應用。據(jù)媒體報道，在新聞發(fā)布會現(xiàn)場，云知聲展示了在山海大模型的幫助下，基于病歷幫助醫(yī)生生成完整的病歷計劃、輔助醫(yī)療理賠等情況，提高了業(yè)務效率的智能化程度。另外，在MedQA評估中，山海大模型以81.56%排名第一，超過GPT44。、Med-PalM等模型；山海大模型在治療執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試中得分高達511分，遠遠超過平均分和及格線。

要知道，這條跑道足夠細分，但是競爭異常激烈。

首先，如果模型幫助看病，不談道德和法律風險，收費模式將是一個很大的問題。目前，除了少數(shù)疑難疾病，大多數(shù)醫(yī)生都可以做他們的工作。醫(yī)院不太可能為幫助醫(yī)生診斷的軟件付出太多，錦上添花的輔助應用相對有限。

其次，如果進入電子病歷市場，也是很多巨頭存在的小眾市場。據(jù)統(tǒng)計，2016-2021年中國電子病歷市場規(guī)模由7億元增長至2021年23.3億元，短期內(nèi)規(guī)模小于幾十億元。

在這條跑道上，嘉和美康仍然處于國內(nèi)領(lǐng)先地位，市場份額為18%。衛(wèi)寧健康和海泰醫(yī)療排名第二和第三，占13.3%和11.2%。；此外，東華軟件、創(chuàng)業(yè)惠康、萬達信息等一批上市公司也在虎視眈眈。

04 AI企業(yè)沒有造血能力

人工智能正在從早期的研究階段迅速滲透到應用階段，尤其是在擅長1-N的中國。任何技術(shù)革命肯定會帶來資產(chǎn)泡沫。但我們有理由相信，類似于互聯(lián)網(wǎng)和共享經(jīng)濟路徑，少數(shù)玩家最終會活在這條跑道上。

OpenAI開發(fā)的熱門聊天機器人ChatGPT屬于“大語言模型”，其秘訣在于“大”字。

現(xiàn)代AI系統(tǒng)由龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡算法驅(qū)動，這些網(wǎng)絡大致模仿生物大腦軟件。模型以驚人的速度增加。今年3月發(fā)布的GPT-4約有1萬億個參數(shù)，是GPT-3的近6倍。(開發(fā)成本超過1億美元)。

 

模型越大，使用成本越高。據(jù)統(tǒng)計，2026年左右可能會耗盡用于培訓的優(yōu)質(zhì)文本的存量。即使培訓完成，生成的模型實際上也可能很貴。

所以，“越大越好”的方法似乎行不通，筆者認為，開發(fā)者將需要解決如何以更少的資源實現(xiàn)更高性能的問題。

時間不等人。對于云知聲來說，如果不能創(chuàng)造足夠的現(xiàn)金流，賭IPO就成了他目前的“救命稻草”。然而，港股IPO能否成功，能籌集多少資金仍不得而知。

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