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聞き込みに行った後、別のAIモデル技術会社がIPOに向けて猛スピードで走っている。最近、雲直盛智能科技有限公司（以下、雲直盛）は香港証券取引所に目論見書を提出し、CICCと海通国際が共同スポンサーとなり、メインボードへの上場を目指している。
再びIPO、資金調達までの道のりは険しい
実際、Unisound が IPO を目指すのはこれが 2 回目です。2012 年に設立された UniSound は、アジアで最初にディープ ニューラル ネットワーク アルゴリズムを音声認識製品に適用し、ディープ ラーニングに基づく商用クラウド音声認識エンジンをリリースした企業の 1 つです。
2016 年以来、Unisound は大規模な商用アプリケーション向けの人工知能テクノロジー システムを構築してきました。その後数年間、Unisound はインタラクティブ AI における専門的な経験を活用して、初の BERT ベースの大規模言語モデル UniCore と関連する AI ソリューションをより垂直産業の顧客に向けてリリースしました。
2020年、当時順調に発展していたYunzhishengは、科学技術イノベーション委員会の最初のAI音声株になることを目指して歩み始めたが、当時のiFLYTEKデータによる取り締まりを受け、Yunzhishengは2020年12月にその権利を撤回した。 「戦略的開発の検討のため」の理由での上場申請。その後、雲直盛は科学技術イノベーション委員会への上場に失敗したが、融資を求め続けながら多数の人員削減を実施した。
2022 年、Yunzhisheng は、生成的な事前トレーニングされた大規模言語モデルの革新的なアプリケーションの探索を開始しました。現在、Yunzhishengの主要技術プラットフォームであるYunzhibrainには、独自の山海語の大型モデルとさまざまなAIコンポーネントが含まれており、その中で山海語の大型モデルは600億以上のパラメータを有するYunzhibrainの中核となっている。
今年5月、Yunzhishengは山と海の大型モデルの革新的な応用に頼って、7億元を超える新たな資金調達ラウンドを迅速に完了した。しかしながら、ユニサウンド社が香港証券取引所に提出した目論見書から判断すると、同社は依然として損失継続、キャッシュフローの逼迫、継続的な研究開発投資の段階にあり、再上場は避けられない選択となっている。ユニサウンド。
損失の継続、口座回収の困難、キャッシュフローの逼迫
Yunzhi ブレイン テクノロジー プラットフォームは、スマート ライフとスマート メディカル ケアの幅広いアプリケーション シナリオに向けて、競争力のある製品とソリューションを提供します。一般的な人工知能の普及に伴い、Yunzhisheng は躊躇することなくこの大規模モデルコンテストに専念してきましたが、これは新たな機会であり、新たな挑戦です。
Unisound が香港証券取引所に提供した企業情報によると、2022 年に Unisound のソリューションは 538 の顧客にサービスを提供する予定です。2022 年 12 月 31 日の時点で、Yunzhisheng のソリューションは医療、家庭、商業空間、ホテル、運輸、その他の業界に適用されています。
Atlas 人工知能インフラストラクチャ、Yunzhibrain、Yunzhisheng AI ソリューションのアプリケーション シナリオ 出典: Yunzhisheng 目論見書
フロスト＆サリバンによると、Yunzhisheng は 2022 年の収益において中国で 4 番目に大きな AI ソリューション プロバイダーであり、年間収益が 5 億元を超える企業の中で最も急速に成長しています。
1. 収益面では、収益は年々増加していますが、依然として赤字です。
Unisound が提出した情報によると、過去 3 年間の Unisound の収益データでは、同社の収益は年々増加しています。2020年は2億5,100万元、2021年は4億5,600万元、2022年は6億100万元。
2020年から2022年までのYunzhisheng収益統計出典：Data Ape自作
しかし、収入は年々増加し、順調な成長傾向を示しているものの、ここ3年は依然として赤字状態が続いている。2020年の損失は2億9,800万元、2021年の損失は4億3,400万元、2022年の損失は3億7,500万元となる。３年間の損失総額は１１億元を超えた。
2020年から2022年までのYunzhishengの損失統計出典：Data Ape自作
2. ShantangとYuncongを例としたAI企業との水平比較
SenseTime、CloudWalk、Unisoundの収益データ表出典：Data Ape自作
Shantang TechnologyやYuncong TechnologyなどのAI企業と比較すると、Yunzhishengの売上高6億100万元はShangtang Technologyの38億900万元よりもはるかに低いが、Yuncong Technologyの売上高5億2600万元よりは高く、粗利益率の観点からはUnisoundの粗利益率が高い。 39.94% は、Yunwalk Technology の 34.06% よりも若干高いです。3社の純利益と純金利もマイナスだが、Yunzhishengの純金利は-62.5%で、SenseTimeの-159.98%やYuncongの-174.08%よりも相対的に良い。ただし、上記のデータは、SenseTime と CloudWalk が資金調達のために上場に成功しており、財務圧力が比較的小さいことが、研究開発への投資が増加した理由であることを示しています。
3. ToB事業は返済期間が長く回収が困難
収益の点では、UniSound は中国のスマートライフおよびスマート病院業界で第 3 位にランクされています。同社の製品とソリューションの広範な商用アプリケーションにより、ユーザーからの十分なフィードバックが得られ、それが山と海のモデルの継続的な反復をサポートし、Yunzhi Brain の中核となります。しかし、中国のスマートライフとスマートメディカル産業では第3位に位置しているものの、スマートライフの事業規模と成長率はスマートメディカルをはるかに上回っている。
同時に、同社のスマート ソリューションは現在、C 製品に直接提供されている iFlytek や OpenAI とは異なり、主に B 側に提供されています。UniSound の現在の開発計画によれば、モノのインターネットと医療で採用しているビジネス モデルは、基本的に B エンドにサービスを提供し、料金を請求することであり、将来的にはより垂直産業にも拡大する予定です。
しかし、このような TO B ビジネスの高い利益率と高い単一収益にもかかわらず、強力な関係主導型、複雑な利益連鎖、特に長い支払いサイクルなど、いくつかの問題がまだあります。過去 3 年間で、Unisound の上位 5 つの顧客が貢献した収益はそれぞれ 40.1%、34.4%、30.8% を占めていたことがわかります。その中で、単一の主要顧客が Unisound の収益の 20.6%、21.6%、13.1% に貢献しました。
一方で、顧客が集中しすぎて自社の持続可能な開発能力に影響を与える可能性がある一方で、支払いが困難であるという問題も浮き彫りになっています。雲志生の目論見書によると、過去3年間で売掛金は2020年の1億1500万元から2021年には2億6600万元、そして2022年には3億6900万元に増加した。
上で見たように、2022 年の雲志生の総収益は 6 億 100 万元となり、現在のデータ実績によると、2022 年の収益 6 億 100 万の半分以上が売掛金となります。単純な計算により、2020年から2022年までの3年間で、雲志生の売掛金はそれぞれ総収益の43.9%、58.3%、61.4%を占めたことがわかりました。売上に占める売掛金の割合は年々上昇しており、2022年には60％を超える見込みです。収入の大部分は現金で認識できず、その結果、雲志生の営業キャッシュフローは年間を通じてマイナスとなっている。2020年から2022年までに、雲志生の純営業キャッシュフローはそれぞれ-1億6,300万、-2億6,700万、-1億6,600万となる。
Unisound の営業債権 出典: Unisound 目論見書
Yunzhisheng の顧客に対する信用返済期間は 6 か月ですが、過去 2 年間で多くの債権が延期されました。目論見書のデータによると、雲志生の売掛金回転日数は2020年から2022年までに179日、185日、254日となる。これらはすべて、同社が定めた180日の安全ラインを超えている。昨年、Yunzhisheng は売掛期間が 1 年以上の 1 億 8,200 万元の売掛金を抱えていました。
このままでは、尹志生氏の口座の一部が回収されなくなる可能性があると推測される。これが、Yunzhisheng の収入が良いように見える理由でもあるかもしれませんが、キャッシュフローが非常に厳しいです。
Yunzhi 脳の核 - 山と海の大きなモデル、可能性が解放されるのを待っています
山と海の大きな模型は雲志脳の核心です。大規模なテキストからコードへの推定トレーニングを経た後、600 億を超えるパラメーターがあり、強力な汎用機能を備えています。Yunzhisheng 氏は、Shanhai Big Model には言語生成、意味理解、知識の質疑応答、論理的推論、数学的計算、コード生成の機能があり、プラグインの拡張を通じて MaaS (アプリケーションとしてのモデル) ソリューションを作成すると述べました。機能強化やカスタマイズなど。モノのインターネットや医療などの垂直産業に参入する方法。Yunzhisheng 氏は、「私たちの大規模モデルは年内に ChatGPT に匹敵し、医療、モノのインターネット、教育などの複数の垂直分野で GPT-4 を超え、最終的には AGI (汎用人工知能) を実現する予定です」と強調しました。
Yunzhisheng の大型山海模型の記者会見で、Yunzhisheng 氏は大型山海模型の性能について説明しました。汎用性の点で、Shanhai 大型モデルは、自然言語、一般知識、推論、および迅速な学習において強力な機能を備えており、業界の複雑なアプリケーション シナリオを処理して商品化の効率を向上させることができます。適応性の点で、Yunzhisheng は大規模な山と海のモデルを顧客独自の知識ベース、リアルタイム情報、既製の API と統合して、高度に専門化されたアプリケーション シナリオでパフォーマンスを最適化できます。効率の観点から見ると、Shanhai Big Model の AI ソリューションは本質的に適応性が高く、複数の業界の主流のニーズに対応できます。AIソリューションの適用範囲を拡大する場合、特定のビジネスロジックに応じたモデルの複製やプロセスの再開発を行う必要がなくなり、工数が大幅に削減されます。
Unisound Brainをベースに、導入が簡単なAI製品とソリューションを提供できるとUnisoundは述べ、これらの製品とソリューションはUnisoundの増え続けるMaaS機能に基づいており、顧客に合わせて微調整することができ、顧客の運用改善に貢献するという。企業の効率と生産性。
スマート ライフの分野で、Yunzhisheng は、スマート レジデンス、商業スペース、ホテル、交通機関などのスマート リビング シナリオ向けのさまざまな AI 製品とソリューションを提供しています。AI ソリューションの活用により、企業は顧客に没入型のインテリジェントな製品とサービスを提供し、業務効率とサービス品質を向上させ、管理コストを削減できます。
Unisound の目論見書によると、2022 年に Unisound のスマート ライフ ソリューションは 373 の顧客 (中国のトップ 3 保険グループの 1 つである深セン地下鉄 20 号線と厦門ソフトウェア パークを含む) にサポートを提供しました。Yunzhi 氏は、MaaS を通じて開発者や企業に AI の大規模言語モデルをオンデマンドで提供できると主張しています。主な製品には、パブリック クラウド ベースの AI 機能 API、カスタマイズされたプライベート AI テクノロジー サービス プラットフォーム、AI モデル組み込みチップ、IoT ハードウェア モジュールが含まれます。2022 年には、Yunzhisheng の AI 機能を利用する外部ユーザーによる月間通話量のピークは 9 億 1,580 万件に達すると予想されます。Yunzhisheng は、2022 年に開発者と顧客に 1,280 万個の AI チップを販売したと発表しました。
Yunzhisheng 氏は、スマート医療の分野において、医療記録の音声入力、医療記録の品質管理、単一疾患の品質管理、医療保険の支払い管理など、AI を活用した医療ソリューションを提供できることを強調しています。AI ソリューションを使用して医療スタッフの効率を向上させ、医療サービスのプロセスと意思決定を標準化することで、医療過誤を減らし、医療サービスの質を向上させ、患者の権利と利益を保護します。2022 年に、Unisound は 165 の顧客にソリューションを提供しました。
Unisound の創設者兼 CEO の Huang Wei 氏は、山と海の大型モデルのリリースは、Unisound の AGI テクノロジー アーキテクチャのアップグレードにおける重要なマイルストーンであり、これに基づいてインターネットなどの産業の能力が向上すると述べました。モノと医療は、よりスマートで柔軟なソリューションを顧客に提供し、AI テクノロジーの産業化に向けてより大きなビジネススペースを切り開きます。
大型モデルによって始まったAGIの波の下で、これはYunzhishengが資本市場に伝える新しいストーリーであり、AI時代における同社の野心を明確に示しています。しかし、ただ単に大規模な山海モデルを立ち上げるだけでは不十分で、大規模山海モデルの活用を促進し、その価値を最大限に発揮できるシナリオを見つけ出すことが重要であり、それがAI導入以前のネックとなります。大型モデルの時代でも依然として問題となるでしょう。
現在、国内のAI産業は、大手工場であろうとユニコーン企業であろうと、時間を争って着陸を目指して戦っている。Yunzhisheng がスマート ライフとスマート医療における詳細なシナリオをどのように開発し、よりさまざまな分野に拡大できるかは、同社が検討すべき問題です。同時に、大型モデルの反復アップグレードには多額の投資が必要であり、収益規模が低く、キャッシュフローが厳しい雲直盛にとって、これは間違いなく継続的な課題である。一般的な人工知能は魅力的な果実ですが、いばらの道でもあります。Yunzhisheng を含む多くの企業にとって、AGI の夜明けを迎える前に、より重要なことは自社の生き残りをどのように確保するかということです。
★Data Apeに注目し、バックグラウンドで「Yunzhisheng Prospectus」と返信すると、目論見書の原文がダウンロードされます。
Text: Mu Qingyi / Data Ape
