百融云-W(06608.HK)：调整后净利润1.97亿元，生成式AI成核心引擎lg...

中报季接近尾声，AI板块业绩逐渐明朗。在生成式AI技术高投入与商业模式未稳，以及下游客户支出紧缩的双重背景下，能够保持盈利稳定甚至实现增长的AI企业显得尤为珍贵。

百融云创便是这样一家少见的AI公司。其上半年财报数据显示，通过AI主营业务的强劲表现，公司不仅实现了1.97亿元的调整后净利润，净利润率更达到15%，成功跻身少数持续盈利的AI科技公司行列。尤为引人注目的是，百融云创的毛利率持续维持在高位，上半年更是提升至73%，这个毛利率水平尤其难得。

百融云创之所以能够持续保持高毛利率并实现净利润的同比增长，主要得益于其已经跑通且成熟的AI业务协同运行模式：公司两大核心业务——MaaS（模型即服务）与BaaS（业务即服务）协同发展，特别是BaaS业务，作为公司的第二增长曲线，依托生成式AI技术而崛起，报告期实现了9.0亿元人民币的营收，同比增长了11%。

一、为何生成式AI成为利润增长的核心引擎？

为何生成式AI成为百融云创利润增长的核心？主要有两大原因：

一是成熟且高效的商业模式，为收入端带来了稳定的增长动力。

百融云创的BaaS业务是利用生成式AI技术，为金融机构及非金融机构提供一站式服务。该业务通过准确匹配及过滤用户进行分层，并利用AI智能语音机器人、短信服务、人工等多种方式触达用户，助力商业机构实现高效率的新客营销、老客焕活和智能运营。

在AI商业模式探索中，主要有B端和C端两大落地场景。C端场景虽然门槛较低，商业化看似容易，但实际上由于大量玩家的涌入和同质化竞争，C端的商业化成效并不理想，所以百融云创选择了将AI业务瞄准了相较于C端有更大潜在商业价值的B端。

但建立一个稳定且持续的盈利模式极具挑战性。B端应用通常面临容错空间有限、性能要求高的问题，所以往往是看到效果才愿意采购服务，这导致B端应用的进入门槛非常高。

那么百融云创是怎么做的呢？

在国内BaaS领域，大多数公司倾向于为实际产生的收入付费，百融云创摒弃了这种计费方式，转而采取仅在真正帮助客户实现收入增长时才收取费用的策略。与其他机器人供应商按通话时长或其他使用量收费不同，这种直接绑定服务成效与收益的模式，为客户提供了更为安心、高效的服务选择。而百融云创凭借其敢于为业绩结果担保的勇气和实际行动中取得的显著成效，已经实现了远超行业平均水平的收入增长速度，为利润增长奠定基础。

二是高投入期已过，减轻了利润端的压力。

对于AI公司而言，生成式AI技术的探索是一项既充满机遇又极具挑战的任务。新技术的研发和应用初期不仅成本高昂，而且风险巨大——一旦决定投入，企业如同踏上了一条不可逆转的征途，难以轻易抽身或调整方向。同时，高额投入在短期内往往难以直接转化为显著的利润增长，从而给企业带来了长期的资金和财务压力。

与众多从去年ChatGPT热潮兴起后才匆忙加入大模型竞赛的公司相比，百融云创的BaaS业务早已先行一步，其发展历程可追溯至三年前，因此当前已跨越了行业初期最为狂热与高额的投资阶段，步入了一个更加稳健和理性的发展阶段。

此外，百融云创并未盲目跟风追求高概念、多数量的大模型，而是基于自身实际情况和市场需求，较早地打造了大模型，并在此基础上采用混合专家模型技术（MoE），开发出一系列针对特定领域的垂类轻量级模型。通过灵活组合不同领域的专家模型，百融云创既保证了服务的高性能，又有效控制了成本，提升了整体的成本效益。

如今，随着高投入期的逐渐过去，生成式AI已成为百融云创利润增长的核心引擎。其高效的商业模式与前瞻性的战略布局相结合，为公司带来了持续稳定的收入增长与盈利能力提升。

二、迈过J曲线关键拐点

但值得注意的是，如果对财报进行行业内横向对比观察可以发现，很多公司都在称：“生成式AI带来的收入在提升”；但实际上不同公司之间的表现存在显著差异。部分公司采取了持续的高额支出策略，试图通过“烧钱”快速扩大市场份额，这种策略本质上是一种高风险的“透支”行为，可能导致非理性的市场繁荣。相比之下，诸如百融云创等企业，则已稳健地跨越了J曲线成长模型的关键拐点，展现出正向循环与显著的规模效应。

关于J曲线理论，我们有必要进行简要回顾：AI行业因其技术的先进性、研发成本高昂以及市场接受度的逐步提升，利润的变化自然遵循着典型的J曲线成长轨迹。这一过程涵盖引入期、成长期、成熟期，以及针对特定行业或产品存在可能得衰退期。在引入期，AI公司面临技术复杂性与市场不确定性的双重挑战，需大量投入资金与资源于技术研发、团队建设及市场拓展，此阶段常伴随较大的财务压力，因收入增长往往滞后于成本支出，带来了利润的下滑。然而，一旦AI技术获得市场的广泛认可，并在实际应用中实现规模化盈利，公司便跨过拐点，步入成长期。在此阶段，其收入与利润将较快，开启高速增长的新篇章。

早在2022年，百融云创便跨过了净利润的盈亏平衡点，开启了盈利增长的轨迹。2024年上半年，在下游需求逆风的背景下，百融云创的生成式AI业务依然显示出较强韧性，抵消了不利因素的影响，也是一个侧面证明。

根据业绩报告，上半年百融云创的BaaS金融行业云收入达到5.89亿元，同比增长率高达20%。在保险行业云领域，百融云创新单/续期保费规模分别达到19亿元和9.7亿元，同比激增103%和47%。这一系列数据说明，百融云创生成式AI收入在快速扩张。

百融云创不仅迎来了财务模型的正向循环与规模效应，随着技术的飞轮效应显现，公司还构筑了研发与成长的良性循环。随着技术应用范围持续扩张，公司能够汇聚更为庞大的训练数据集，这一宝贵资源对AI模型的深度优化起到了重要的催化作用。技术的不断优化与数据量的激增相辅相成，共同驱动着公司技术模型飞轮效应的加速旋转。

在今年上半年，百融云创在自然语言处理（NLP）技术方面取得了显著进步，将传统NLP技术升级为更先进的主动式大模型技术。这一升级通过模型量化、蒸馏和分离式推理架构技术的整合，加强了智能语音交互链条，为用户提供了更高效、更准确的服务体验。

百融云创还引入了检索增强生成（RAG）技术，进一步提升了大模型的精确度和可信度。RAG技术使模型能够更深入地理解上下文，并将检索到的信息有效地融入文本生成中，以满足实际需求。在第三方测评机构进行的RGB基准测试中，百融云创的大模型在多个关键能力方面展现了出色的表现，整体准确率略超过ChatGPT3.5，证明了公司在AI技术领域的专业实力和领先地位。

智能语音机器人Voice GPT也实现了重大的技术突破。基于ChatGPT的同源技术，Voice GPT的响应时间缩短至500毫秒以内，同时引入了情感识别和情感语音输出功能，将语义理解的准确度提升至97%以上。这些升级使得Voice GPT在智能客服、信用卡及理财营销、客户回访等环节中发挥了关键作用，并且将其每日的AI外呼能力提升至5000万次，极大提高了服务效率和客户满意度。

摒弃烧钱策略，通过培养财务与技术的双重正向循环，构筑了百融云创长期稳健增长的基础，也避免了“泡沫”。

三、展望未来：垂直场景数智服务市场潜力巨大

展望未来，随着千禧一代与X世代的崛起，客户对数字化工具的依赖日益增强，投资习惯、交互模式及服务需求均发生根本性变化，中国财富管理行业正经历着前所未有的变革。而百融云创依托生成式AI技术，凭借其独特的商业模式和技术优势，为客户解决痛点，提供高效的垂直场景数智化服务。

2024年上半年，百融云创不断拓展其BaaS业务模式的应用范围，成功在银行、小微企业运营及财富管理等多个领域赋能客户。其中，在银行领域，百融云创与华夏银行联合打造的数智化绿色金融解决方案入选工信部优秀案例，充分展示了其在绿色金融领域的领先地位。同时，在财富管理业务方面，百融云创通过为多家银行提供数智化客群运营解决方案，有效激活了银行财富管理业务的潜力，实现了客户资产规模的快速增长。

通过一系列成功的实践案例，百融云创在数智化服务领域的实力得到了充分验证。其中，笔者注意到，百融云创为一家股份制银行提供了数智化财富管理解决方案，有效激活了银行中长期被忽视的长尾客户群体。针对资产管理规模(AUM)大多低于1万元的客户，百融云创通过构建一个以“一个三角、一条链、一个环”为核心的高效智能客群经营体系，帮助银行改变了对这些客户的传统管理策略。结合个性化营销话术与AI外呼技术的优化，产品同意意向率显著提升，从4%跃升至10%。

短短数月内，该体系助力银行成功提升AUM1万元及以上客户数达2.6万户，超出对照组1.9万户，实现了存量客户的深度挖掘与价值提升，为银行财富管理业务的长尾市场开辟了新的增长点。

当前财富管理行业面临着激烈的竞争，也面临着时代的机遇，因此亟需数智化服务对自身进行升级转型。据国家统计局及高盛等权威机构数据显示，中国居民财富收入持续增长，中等收入群体规模不断扩大，为财富管理行业提供了广阔的发展空间。预计到2025年，中国居民的可投资资产总规模将达到50万亿美元，并保持两位数的增长速度。这一趋势促使中国财富管理行业加速向数字化转型，以满足客户日益增长的数字化需求。

百融云创管理层亦对BaaS业务的未来市场空间充满信心。管理层预测，在未来几年内，在信贷场景中，预计线上化、数字化的市场规模将从17万亿增长至45万亿，复合增长率达13%，其市场空间被认为比信贷场景大十倍，2022年线上化规模为130万亿，预计到2030年将达到400万亿。

面对蓬勃发展的百万亿规模的市场，百融云创是否能凭借着生成式AI技术优势，牢牢把握住这一机会？可以拭目以待。