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公司介绍
一、公司2023年年度业绩预告内容简介
公司2022年度同期营业收入为37,262.47万元,归属于母公司所有者的净利润为-27,134.75万元,归属于母公司所有者的扣除非经常性损益的净利润为-31,035.90万元。
关于2023年年度的业绩情况,经过财务部门初步测算,预计2023年度实现营业收入51,000万元至56,000万元,与上年同期相比将增加13,737.53万元至18,737.53万元,同比增加36.87%至50.29%。预计2023年度实现归属于母公司所有者的净利润为-30,000万元至-26,000万元,与上年同期相比,亏损增加2,865.25万元至减少1,134.75万元,同比增亏10.56%至减亏4.18%。预计2023年度实现归属于母公司所有者扣除非经常性损益后的净利润为-34,000万元至-30,000万元,与上年同期相比,亏损增加2,964.10万元至减少1,035.90万元,同比增亏9.55%至减亏3.34%。
营业收入的整体情况与公司去年发布的股权激励计划目标值基本吻合。在盈亏方面,在缩亏和维持亏损之间,公司和之前预期一样,比较有信心。
公司2022年度的基础软件开发毛利率为56.54%,2023年度的毛利率将比2022年度有进一步增长,主要得益于软件产品收入占比和服务类毛利率的持续提升。具体来讲,首先是公司的软件产品在不断成熟,软件收入占比持续增长,这也与公司年初预计规划一致;其次是公司的交付效率提升,在2023年公司的交付团队人员数没有增加的情况下,完成了项目/产品的成功交付。交付效率的提升,这一部分得益于公司产品标准化,软件交付效率高;另外是因为公司整体管理效率不断提升,通过内部ERP系统,管理精细度在提升,这样就把公司管理效率和效能实现了往上提升。
目前公司正处于快速成长期,在研发、销售等方面需要持续投入,2023年度公司三费绝对额预计可能会有所增加,但是和收入的占比在下降,降的最快的是管理费用,这也是公司在管理上加强了对于公司业务全链路流程的管控,优化资源配置,进一步提升经营效率的表现。
二、公司AI方面进展
公司积极拥抱大模型问世带来的技术变革,公司在去年5月份“向星力？ 未来数据技术峰会”上,即发布了垂直领域金融大模型“无涯”和大数据领域大模型“求索”。公司也将自研的机器学习运维平台Sophon MLOps体系,在实现了机器学习运维管理的六个统一,即“纳管、运维、应用、监控、评估、解释”的基础上,不断加强研发,继续开发了支持大模型运维(LLMOPs)的运维平台Sophon LLMOps。
LLMOPs是MLOps在大模型领域的增强版,额外提供了提示工程、大模型训练三阶段微调、大模型纳管、大模型应用链编排、大模型持续提升等五大能力。LLMOps作为一个全面的大模型统一运营管理平台,旨在为用户打通从数据接入和开发、提示工程、大模型微调、大模型上架部署到大模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程,从而实现针对大模型的“数据和分析的持续提升”。LLMOps可以提供便利的提示工程和数据管理、易用的大模型训练和微调、统一的大模型纳管、持续的业务效果提升、敏捷的应用链编排。
2022年,公司的Sophon是第一个通过了3TB数据量下(当前TPCx-AI已通过测试最大体量)的TPCx-AI基准测试,并通过了事务处理性能委员会(TPC)的审核。不久前Gartner发布了《中国人工智能软件市场指南》(Market Guide for AI Software, China),在中国超3,000名人工智能软件供应商中,Gartner将星环科技列为代表供应商。此前,星环科技也曾凭借Sophon入围Gartner发布的《中国分析平台市场指南》(Market Guide for Analytics Platforms, China)。截至2023年12月底,Sophon Base、Edge、KG、P2C产品市场成熟度达到GTMM4最高等级。
关于人工智能大模型产业链,我们的理解是可以将其分为6层,分别是基础算力、大数据分析底座、通用大模型、开发工具、领域大模型、效率工具。公司在除了基础算力、通用大模型两层外的其他四层,均有布局。公司的分布式向量数据库Hippo、大模型运营管理软件Sophon LLMOps、无涯大模型、求索大模型、大模型编码助手、业务洞察分析助手、主管数据管理助手等,均在其中。
关于大模型方面的商机情况,以大数据分析大模型“求索”为例来简单说明, 2023年5月公司在“向星力？未来数据技术峰会(FDTC)”中发布了该产品后,即引来了大量客户的关注,公司也向多个客户进行了一对一的原型产品演示,目前销售意向正在逐步洽谈之中,待产品形成阶段性开发成果后即可实现销售落地。关于商机客户的分布领域,大致和公司的主要客户分布一致。

最后,除了数据开发与智能分析工具之外,也请大家多关注公司的大数据和云基础平台、分布式关系型数据库这两大产品,公司一直在进行研发升级,不断维持产品的竞争力优势,以更好的支撑好公司的各行业客户做好数字化转型。

问答环节
1、公司的数据要素产品储备?
答:数据要素价值生成主要分为三个阶段,数据资源化、数据资产化和数据资本化。
公司已有数据要素安全与流通平台,公司基于大数据开发工具(TDS)和智能分析工具(Sophon)等多个现有业务产品打造了数据要素流通工具集,包括数据安全与隐私保护平台Defensor、隐私计算平台SophonP2C和数据平台安全审计软件Audit。现有产品具有数据流通过程中端到端的安全防护、基于密码学保障的分布式隐私计算技术、基础安全隔离技术等技术特点。公司目前也正在基于功能完善程度,并结合目前的政策和市场需求进行产品升级研发,研发技术内容主要包括研发智能化且可针对多模态数据的数据分类分级技术,研发高性能的数据脱敏与个人信息保护技术,基于日志、半结构化数据和非结构化数据的大数据审计技术,支持隐私保护前提下的数据挖掘和多模数据分析技术,提升密态数据库的性能,研发数据资产入表等需要的相关技术,以希望进一步提升产品的技术水平和市场竞争力。

2、数据要素方面,公司是否有意向的订单,未来整个数据要素方面产业机会如何?
答:数据要素方面的商业落地节奏目前来看,受制于明细规则等因素影响,可能没有大模型的商业落地节奏快。公司目前有对接的合作客户,签约意向也较为明显。客户行业目前主要分布在医药及农业行业。

3、2023年公司已经有的与AI相关的订单,含哪些产品和服务?
答:AI相关的合同整体来讲,是综合型的,内容包括了大模型、向量数据库方面,还包括公司其他产品,比如TDH或者是知识库TKS。我们分析一个客户要落地大模型应用,不是单一产品的采购,更会是综合性的部署。

4、公司的向量数据库的收入可以单独拆出来吗?
答:目前公司未进行单独拆分,因为对客户来说,暂未有单独采买公司向量数据库的行为。客户的采买会将公司的运营管理工具LLMOps、向量数据库或者TKS等产品合并在一起。有些客户建设数字人、知识问答或者知识库相关,整体来讲客户的需求对应的公司产品是综合性的,公司目前对接客户需求时候的对外报价,暂未进行分开、拆解。

5、公司的大模型商机可否展开详细一点讲讲?
答:市场整体需求比较旺盛,和公司接洽的合作方也比较多。行业分布也和公司的客户分布基本一致,覆盖着公司主要客户的行业范围。

6、怎么理解向量数据库?
答:向量数据库对AI应用的降本效果是肯定的。向量数据库在大模型的推理过程中主要用于解决或改善大模型的token限制、语料不更新和幻觉等问题,同时对于私域数据进行可控管理。成本端,对于AI应用厂商来说,部分会选择向量数据库作为外挂知识库的方式,以代替或减少对大模型进行微调的工作;对于B端客户而言,AI应用中采用向量数据库可以在公司内部知识问答、客服问答、营销、风控等领域发挥作用,降本主要体现在节省人力成本。公司自研的向量数据库Transwarp Hippo,作为一款企业级云原生分布式向量数据库,支持存储、索引以及管理海量的向量式数据集,能够高效地解决向量相似度检索以及高密度向量聚类等问题。与开源的向量数据库不同,Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点,支持多种向量搜索索引,支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能,能够很好地满足企业针对海量向量数据的高实时性查询、检索、召回等场景。

7、AI PC向量数据库除了和Intel,还会和其他如鸿蒙有合作吗?
答:公司现在合作最深的是Intel。公司希望先与关系密切的合作伙伴,做出实实在在的可推行可复制的落地商务案例。

8、公司和Intel的合作是国内还是全球?
答:合作方是Intel中国。

9、公司和Intel在向量数据库方面AI PC的部署进展怎么样?
答:目前还在沟通布局中,此方面的合作仍处于前期探索阶段。公司暂未与英特尔在AIPC领域有实际商务落地。

10、请问公司传统的数据库产品情况如何?
答:公司2023年度的营收增长主要源自传统产品线的发力,特别是公司的TDH、ArgoDB、KunDB,增长情况均比较好。

11、ArgoDB、KunDB增长来自哪里?
答:公司会兼顾老客户的复购和新客户的开发,也会兼顾直销与渠道销售。关于老客户的复购,因为公司的TDH等产品在客户最底层,随着数据量的增大,需要不断扩容。同时,随着市场上一些机构之前使用的开源或者海外产品的替换,均给公司的产品留出了商机。

12、应用与解决方案干什么事情?
答:应用与解决方案,主要针对大数据应用场景,提供大数据存储、处理以及分析等相关场景下的咨询及定制开发等服务的解决方案。
用户可应用大数据进行数字化转型及价值发掘的场景众多,潜在需求较大,但由于相关领域较新、技术专业性较强,用户对如何运用大数据构建相关信息系统希望得到专业的建议和支持。为了协助用户理解大数据信息系统的使用功效及搭建相关大数据应用,针对一些特定应用场景,公司提供大数据存储、治理以及分析相关的咨询、定制开发等服务的解决方案。在解决方案的服务实施中,公司可以搭配自身产品进行销售,并通过为用户解决问题,进一步推广公司产品、树立行业示范标杆,产生业务价值。
公司提供包括数据应用解决方案和业务应用解决方案,数据应用解决方案可通用于各行业,主要面向用户信息技术部门内部技术人员。公司通过针对客户的多种数据源,提取数据并进一步治理、归集、分析,形成数据仓库、数据集市等可用性较强的数据服务,同时产生可用性较强的数据也可以为搭建业务应用系统提供支撑。
业务应用解决方案通常针对于特定的行业场景,主要是面向用户的业务人员,针对于客户的业务场景,运用公司优势技术能力,解决业务数字化过程中的关键难点,构建相关业务应用系统。

13、公司的TDH、ArgoDB等产品国产替代赛道的竞争优势?
答:公司的软件产品化程度较高,可以在不同行业实现广泛布局和快速复制。公司产品具备长期稳定的潜在需求,已在金融、政府、能源、交通、制造业等众多主要国民经济支柱领域得到广泛应用。公司的产品在自研率、性能、替代案例等方面,均有不同的竞争优势。

14、公司除了在收入扩大规模上发力,三费和成本上怎么压控?
答:公司会继续在精细化运营和提质增效方面继续推进。2023年公司内部管理效率在持续提升,举例来讲,公司内部使用的ERP系统是公司自己根据业务特点及实际需求进行的研发,在公司的项目管理、考评等方面都发挥出了比较好的效果。