日期 | 股票名 | 调研地点 | 调研形式 |
2023-10-20 | 云从科技 | - | 路演活动,网络文字互动 |
PETTM | PB | 股息率TTM | 总市值 | 换手率 |
---|---|---|---|---|
- | 10.45 | - | 133.66亿 | 4.67% |
营业收入同比增长率(%)(单季度) | 营业收入同比增长率(%) | 归母利润同比(%)(单季度) | 归母利润同比(%) | 净利润/营业总收入 |
-41.84% | -34.51% | -55.79% | -25.97% | -226.96 |
销售毛利率 | 销售毛利率(单季度) | 销售净利率 | 销售净利率(单季度) | 毛利 |
46.86% | 31.69% | -226.96% | -146.15% | 1.06亿 |
销售费用/营业总收入 | 管理费用/营业总收入 | 营业总成本/营业总收入 | 归属于母公司的股东权益/带息债务 | 研发费用/总市值 |
34.24 | 237.48 | 337.07 | 3.40 | - |
存货周转天数 | 应收账款周转天数 | 资产负债率 | 利息费用/息税前利润 | 息税前利润 |
936.20 | 399.59 | 49.86% | 0.03% | -5.29亿 |
企业自由现金流量 | 带息债务 | 财务数据报告期 |
业绩预告
公告日期
报告期
|
业绩预告变动原因 |
-5.61亿 | 3.76亿 | 2024-09-30 | - | - |
参与机构 |
通过网络文字互动方式参与2023年沪市公司高质量发展集体路演—数字经济专场的投资者 |
调研详情 |
公司情况介绍: 尊敬的投资人,下午好!非常感谢大家有时间来聆听,我代表云从科技的管理层来跟大家做一下我们的简单介绍。 我们的股票代码是688327,327是个非常有趣的数字,我们是15年3月27日成立的公司,下面我简短地介绍一下公司。 我们公司于2015年孵化自中科院,去年5月27日在科创板上市,第一个上市的人工智能平台型企业,今天我们代表了人工智能企业和大家交流。 我们主要是科技研发型转化成生产力的公司,业务范畴主要是赋能各个行业,原来ToG和ToB客户较多,主要是在金融、治理、出行、商业、能源制造等方面,后面几个是基于今年大模型发布后的新拓展行业。 我们有三个特点:一个是内资背景,二是自主可控,因为我们实现了从感知、认知、决策的技术闭环,所以我们不太会受到很大的技术壁垒方面限制,三是在为ToG端和ToB端客户智能化升级时,更重要的是看我们的AI工程学方面的储备,帮助企业实现信息化、数字化到智能化的业务价值闭环。 公司业务形态主要有两种,一是人机协同操作系统,这个会基于现有模型和技术迭代进行同步升级,二是为客户提供行业解决方案。 公司致力于担当行业先行者,目标是挑起国家平台建设重任,推动行业规范发展。所以有句开玩笑的话是说云从是“国家队”,这一点的由来除了我刚才提到的自中科院孵化而来,以及全内资的背景外,第三个就是因为我们一直都承接了国家的重要平台建设任务。 从发改委到科技委的人工智能基础平台、应用平台和开放创新平台,共同形成我们现在通用人工智能的技术底座,在基础设施之上才会不断衍生出丰富的应用产品。我们也非常强调成为标准制定者和行业顶层设计者。接下来简单介绍一下我们的产品和服务。 对所有科技型公司而言,如何让自己的科技树与未来发展方向契合非常重要,否则就容易南辕北辙。所以云从一直都在分析未来的人工智能的发展趋势是什么?目前的结论是定义为一浪、二浪和三浪的阶段,也就是从单点技术到形成技术闭环,突破效率,再到第三浪形成技术平台,实现流量重构。 原先我们会认为第三浪的到来会往后延一些,但是随着OpenAI带动了GPT的大力发展,全世界都看到了通用人工智能的巨大潜力,所以现在已经到了我们的大模型时代。云从一直在沿着这样的技术方向推进产品和技术的前进。 在2015年到2019年的时候属于一浪时代,当时云从已经在对二浪和三浪时代的技术进行储备沉淀了,但是在业务营收方面主要体现为由各种单点技术带来的盈利空间,比如说人脸、车辆、姿势方面的识别技术。所以主要收入来源是为各个行业客户提供的单点技术和产品服务。 后面到了二浪和三浪时代,客户的需求也不再满足于某个单点技术,而是需要解决某个场景的问题,开始逐渐往整体的行业大模型方向发展。随着大模型技术的逐渐成熟,基于大模型的CWOS系统有助于我们在通用行业包括应用侧进行新的布局,面向ToG、ToB、ToC端进行了新的业务拓展。 从产品形态的发展到落地,并且客户愿意去付费是需要周期的。从云从的在手订单和行业拓展的计划来看,公司收入规模增长的结构预计在2024年会出现更多大模型方面的内容。而且随着国际形势的变化以及“一带一路”的发展,我们周边的国家,对整个中国的安全领域里面的人工智能产品非常感兴趣,所以我们会与战略合作伙伴,比如华为、海外渠道等,走向国外市场推广第一浪和第二浪时代的产品技术,而后进一步推动大模型技术的“出海”。 接下来,我们来看看第三浪阶段的模型时代,云从是产品供给以商业模式的更迭,原来云从的营收模式是项目制,现在随着我们能够提供L0到L2的多层次产品,收费模式和商业模式也发生了变化,不仅有直客的定制化服务,也有在线的公有云服务,还有我们赋能给硬件厂商的硬软一体化产品,同时还可以提供大模型技术的增值服务。 上述内容是云从在各个领域里面的产品落地案例,今年新增的包括数字人“云月”、众寻鼠标、流云100无人商铺贩售机与华为合作的推训一体机等等。 云从是一家低调务实的公司,我们不太开发布会,因为我们希望把有限的资金都投入在产品技术研发以及与战略合作伙伴共同推广落地方面,所以经过长时间的沉淀,可以看到产品和技术在不断地突破,特别是从语言视觉到跨模态技术的突破,在产品形态上面我们也是运转一体,与合作伙伴的各种推广活动都在进行中。 现在是个百模大战的时代,那么云从到底有哪些的优势可以脱颖而出?主要是四个方面:算法、工程化能力、技术闭环和开发生态。 第一点,云从本来就是一个算法见长的公司,在大模型时代,并不仅仅需要算力和数据,算法调优能够更好节约成本。 第二点,真正为客户去解决所有的问题,更重要的是能够了解客户的需求,具备强大的工程化能力,能够真正地把符合客户需求的产品保质保量地造出来。最后,在技术方面,在智能化的时代,单靠一家公司单打独斗是不行的,一定要做生态建设。 大模型时代的核心要素是算法、算力和数据,云从在这三方面从早期就进行了布局,算力上面主要是芯片,我们在芯片方面都与国产化的芯片进行适配,比如与华为合作的推训一体机。另外,我们也自建了机房,西部计算中心只是我们的第一个机房,后续也会在机房算力部署上布局,到时候再会跟大家来进行交流。 算法就不再赘述了,数据上一方面源于云从的ToG端和ToB端客户,另一方面是来自于承建的三大国家平台的数据,都在源源不断地优化数据质量,保障大量好的数据源能够使用,最终以我们工程化技术能力在大模型时代真正赋能业务端。 这部分是关于人工智能的市场空间。这块内容在场各位都非常了解,所以我就不去讲了,只是给大家简单提一下,大模型时代带来的人工智能产业规模的发展,不管是ToG端还是ToB端、ToC端,都存在比较大的潜在市场空间。 基于云从的过往经验和产品布局,接下来给大家分享一下云从对行业的选择、产品落地方向以及生态构建。 现在的业务布局分为三块内容,夯实核心业务指的是金融、治理和交通方面。随着国家政策在智能制造和智慧能源的倾斜,我们也会基于现有的标杆型项目在服务制造强国方面发力。同时我们原来对SMB市场和ToC端市场涉及的不是很多,一浪二浪时代的单点算法技术带来的经济效益不高,现在基于三浪的大模型时代下能快速地进入到消费级市场的探索新业务。以上是公司的整体布局,我们有信心在这些行业上能够有好的未来业务发展。 另外,云从也是通过战略合作伙伴快速进行行业落地,现在做的智能化升级,就是要把原来传统的软件行业联合起来,比如金山前两天也和科大讯飞强强联手,我们也会积极去拓展这块软件应用方面的行业生态布局。 我们预计在下周六发布第三季度业绩报告,后续我也会代表公司做关于三季度报告的解读。 整体上看,过去云从主要是ToG端的业务,受环境影响比较大,今年我们确实业务结构方面有一定的变化,今年不断地在产品结构以及业务行业结构方面进行调整,可以看到公司的大模型不断迭代,以及涌现出新的产品技术形态。行业结构方面,我们会不断地降低ToG侧的比例,加大拓展ToB端大客户以及ToC端、SMB市场,探索通过标准化的产品带来新的收入。从已知的数据来看,这些目标也带来了较为显著的变化,尤其是在毛利率、市场拓展以及行业结构方面。 我也希望在以后的每个季度跟大家交流的时候,能够给大家带来云从的满意答卷。 以上是云从的一些简单介绍,有什么问题我们再进行交流,谢谢! 问题1:定增方案进展如何了? 回复:尊敬的投资者,您好!目前,公司本次定增仍正常推进中,后续进展请关注公司披露的相关公告。问题2:请问一下云从未来的产品布局以及定增融资对云从的未来有怎样的助力? 回复:云从未来的产品布局主要分为三个方面——(1)通用大模型,也就是云从的基础模型能力; (2)行业大模型,本次的定增融资主要是在行业大模型方面布局,比如交通大模型、智能制造和智慧能源的行业大模型,助力传统制造业。(3)C端运用方面包括企业助理“云月”数字人、企业办公的鼠标。未来人工智能实现进一步发展最重要的是多模态的技术储备,云从本次募投项目也是针对这块。 |
AI总结 |
|
免责声明:数据相关栏目所收集数据,均来自第三方个人或企业公开数据以及国家统计网站公开发布数据,数据由计算机技术自动收集更新再由作者校验,作者将尽力校验,但不能保证数据的完全准确。 阅读本栏目的用户必须明白,图表所示结果或标示仅供学习参考使用,均不构成交易依据。任何据此进行交易等行为,而引致的任何损害后果,本站概不负责。