云知声 (09678.HK) · 投研画像

报告日期：2026年9月25日 (UTC)

财务报告：基于云知声智能科技股份有限公司（09678.HK）《2026年中期报告》（截至2026年6月30日止六个月未经审计中期业绩）、《2025年年度报告》（截至2025年12月31日止经审核全年业绩）及香港交易所最新监管披露公告。

1. 核心投资逻辑

• 基本面特征分类：资本开支扩张 / 转型观察（公司正处于由传统项目制语音AI向大模型原生智能体/API Token订阅模式跃迁的战略拐点期，伴随持续加码的高强度算力与研发投入，尚未实现自身经营造血平衡）。
• 一句话定义：国内领先的垂直场景对话式AI与原生智能体解决方案提供商，依托“云-端-芯”全栈架构与自研U2大模型，深耕医疗与企业智能化赛道，正力图完成商业模式云化与平台化重塑的未盈利成长型科技企业。
• 核心看点：
  1. 商业模式出现高毛利平台化跃迁苗头：2026年上半年，大模型调用（Token）业务实现收入2,977万元人民币，同比暴增约760%，其中Q2单季收入超2,500万元（环比激增超500%），毛利率超60%，展现出从单点交付向持续订阅调用的飞轮雏形。
  2. 智慧医疗纵深壁垒构筑垂直护城河：公司在三甲医院及医保控费领域渗透深度领先，门诊病历生成时间缩短至2-3分钟且医生直接引用率高，客户粘性强，复购收入占比已超60%，具备对抗通用大模型侵蚀的场景专业壁垒。
  3. 估值泡沫经历极致出清：公司股价从2025年高位断崖式下跌超90%，经历了一年期全流通解禁抛压踩踏后，当前PS估值已压缩至3.1-3.5倍，流动性与估值风险释放较为充分，进入基本面真实兑现阶段。
• 价值驱动属性：公司核心价值驱动兼具行业 β 与 公司自身 α。
  • 行业 β 驱动：受益于全球生成式AI从“卷底层参数规模”全面转向“拼智能体（Agent）工作流交付与Token商业化落地”的产业范式转移；
  • 自身 α 挖掘：体现于自研U2模型“高智能密度、快慢思考融合”的低推理成本工程化能力，以及十余年来在医疗、交通等重场景积累的深厚业务数字映射与行业工程资产。但在现阶段，全行业底层价格战与算力成本军备竞赛（负向β）正与公司的垂直变现效率（α）激烈博弈。
• 商业模式本质：
  • 赚什么钱：本质上赚的是**“垂直行业专业知识/工作流深度绑定的场景溢价”以及“高智能密度模型的推理调用成本差价”**。
  • 竞争优势：相较于互联网通用大模型巨头（阿里、腾讯、百度等），云知声的突出优势在于非公开医疗语料的先发沉淀、软硬一体的端侧芯片降本能力以及深嵌医院HIS系统等复杂工作流的工程交付经验；
  • 被颠覆风险：未来持续面临通用大模型厂商以巨额资本开支压低API价格的挤压风险，若公司无法在医疗医保等核心阵地实现绝对垄断，极易沦为巨头底层算力通道或遭遇系统性价格压制。
• 关键假设提示：
  1. Token业务在海外及垂直开发者生态的高增长具备可持续性，不陷入恶性价格战；
  2. 医疗等B端核心客户预算稳定，院端长账期回款风险可控；
  3. 账面现金（截至2026年中期约9.74亿元）足以支撑算力扩张，无需在极度低估值区间频繁大规模折价配售稀释股东权益。

2. 业务版图与竞争格局

营收拆分（基于2026年中期与2025年经审核数据）

• 按产品与服务形态拆解（2026年上半年最新口径）：
  • 企业智能化服务：实现收入4.78亿元（占比85.1%，同比增长35.7%），为公司收入基本盘，涵盖智慧生活与智慧医疗两大板块的场景解决方案及UniAgentOS智能体平台复用。
  • 端侧AI业务：实现收入5,380万元（占比9.6%，同比增长9.2%），主要依托自研AI语音及物联网芯片，上半年海外出货量同比提升50%。
  • 大模型调用 - Token业务：实现收入2,977万元（占比5.3%，同比增长约760%），为2026年战略发力的新业务，二季度呈现爆发式环比增长，主要由美元结算的海外及开发者API调用拉动。
• 按应用场景拆解（2025年全年历史口径）：
  • 智慧生活：实现收入9.68亿元（占比80.0%，同比增长30.8%），落地于智能家居、智慧酒店、车载及智慧交通（青岛、深圳等十余座城市）。
  • 智慧医疗：实现收入2.44亿元（占比20.0%，同比增长22.3%），客单价同比提升53.2%，涵盖语音电子病历、病历质控、医保控费及核保智能体。
• 下游客户结构：客户集中度中等偏高，前五大客户收入占比历史维持在30%~40%区间。核心客户包括中国前三大保险集团（如中国人保、中国平安）、百余家大型三甲医院（如北京友谊医院、协和医院等）以及地铁轨交运营方，呈现明显的B/G端属性，依赖大客户预算与招投标周期。
• 核心利润来源：利润主要来自于高毛利的标准化Token API调用（毛利率>60%）以及企业智能化服务中模块复用率较高的纯软件及算法授权（UniAgentOS复用率提升驱动项目实施成本占比降至17%）；端侧芯片与外购硬件集成业务毛利率较低，主要起到触达硬件终端的生态卡位作用。

成本拆分与顺价能力

• 上游成本项：主要包括服务器及算力租赁费用、机房托管费用、第三方云服务资源、硬件采购（芯片晶圆代工与封测、外购电子元器件）以及实施外包服务费。不依赖大宗商品。
• 未来成本趋势与顺价弹性：
  • 研发与推理算力成本随大模型训练迭代显著上升；
  • 顺价弹性偏弱：下游B端医疗机构与公共交通运营商财政预算收紧，对IT支出价格敏感，企业智能化项目顺价能力有限；而在公有云Token调用端，全球基础大模型厂商正在开启新一轮“降价换量”，API单价呈长周期下行趋势，公司顺价主要依赖高价值场景专用模型（任务交付型）维持溢价，整体顺价空间面临行业性天花板。

护城河分析

• 核心壁垒：
  1. 垂直场景数据与知识壁垒：医疗临床术语、病历质控规则与医保控费逻辑具备极高专业壁垒，通用模型难以直接涉足；
  2. 全栈软硬一体架构：“云-端-芯”自研闭环，累计出货超1.1亿颗AI芯片，端侧算力与云端大模型具备协同协同优化优势；
  3. U2原生智能体架构：采用MoE混合专家范式，以约百亿级激活参数实现高效推理，有效降低了推理端Token生成成本。
• 主要竞争对手与竞争态势：
  • 科大讯飞（讯飞医疗）：国内智能语音与智慧医疗龙头。优势：渠道铺设极深、政企G端关系坚固、体量与现金储备远超云知声；短板：机制相对偏传统，在大模型原生智能体架构上的轻量化灵活性面临挑战。
  • 通用科技大厂（百度、阿里、腾讯等）：优势：坐拥千亿级资本开支与公有云底座，算力成本极低；短板：难以躬身进入高度定制化、交付繁琐的医疗院端系统与特定物联网重场景。
  • 垂直医疗IT厂商（卫宁健康、创业慧康等）：优势：牢牢占据医院核心HIS系统卡位；短板：缺乏自研前沿大模型基座能力，多以外部技术集成为主。

行业空间（TAM）与所处阶段

• 医疗AI解决方案：国内TAM约为200亿~300亿元人民币，正处于由“传统语音录入”向“大模型临床质控/生成式病历”升级的存量替换+增量渗透阶段；云知声在医疗AI解决方案赛道收入排名第四（市占率约5%~7%）。
• 日常生活/企业AI解决方案：TAM达千亿级，但格局极度分散，处于大模型技术重塑阶段，价格竞争极其激烈；云知声排名第三（市占率约0.6%~1.0%）。

8. 反方视角与核心风险排雷

1. 反向拆解核心看多逻辑

• 对“Token业务爆发（ARR 2000-3000万美元）”的证伪推演：
  外部研报所引用的“Token收入单月暴增6倍、年化ARR达数千万美元”，存在显著的**“低基数效应”与“统计口径粉饰”**。2026年上半年Token实际入账仅2,977万元人民币（约420万美元），所谓ARR系拿5、6月份单月高点数据乘以12的理论计算。海外开发者对API价格与模型跑分极为敏感且缺乏转换壁垒，一旦出现性价比更高的开源微调模型，海外调用量将迅速归零，该类轻资产业务的收入黏性远弱于传统SaaS软件。
• 对“下半年算力投入翻倍、冲击万亿参数全球前列”的盲目狂热排雷：
  研报提及公司计划算力投入增加2倍以上冲刺万亿参数模型。这是在以百亿级的营收体量强行参与千亿巨头的资本豪赌。 账面9.74亿元现金在面对万亿模型训练所需的顶级集群时将极其脆弱。盲目追逐参数排名而脱离“智能密度”初心，不仅会吞噬全部在手资金，更会导致公司在2026下半年陷入严重的流动性危机。

2. 行业/需求的系统性收缩与替代

• 开源小模型与端侧推理能力提升的“去中心化替代”：随着开源生态架构与量化技术飞速演进，开源端侧模型的推理能力足以满足大部分智能硬件交互需求；企业级客户越来越倾向于基于开源底座自建私有化轻量模型，外采高价商业大模型解决方案的系统性意愿正被逐步削弱。

3. 资产与客户集中度的单点脆弱性

• 地方财政与医保紧缩带来的结算风险：公司企业智能化业务深度依赖医院、轨交及地方数智平台。在当前宏观背景下，公立医院与地方国资的项目审批放缓、付款周期拉长已成常态，极易引发大额资产减值与应收账款计提损失。

4. 筹码结构、交易摩擦与微观流动性风险

• 解禁减持堰塞湖与高位套牢盘压力：
  2026年上半年在228港元、252港元、310港元参与配售的机构投资者已全线被套超65%~75%；加之持股超30%的早期VC限售期满，二级市场上方堆积了极其沉重的解套与变现卖盘堰塞湖，任何短期基本面利好反弹都将沦为机构借机减持的对手盘通道。
• 流动性折价与冲击成本：港股日均成交量（ADV）在解禁天量之后已迅速回落至数千万港元量级，买卖价差拉大，大资金进出滑点摩擦成本极高，容易陷入“无量阴跌、买得进出不来”的流动性折价陷阱。

反方总结（压力测试排除项）

如果云知声的基本面投资逻辑被最终证伪，核心触发因素应该是：

1. 下半年算力投入失控引发研发开支黑洞，导致账面在手现金迅速消耗，迫使管理层在低估值区间再次发起深度折价配售；
2. Token公有云业务因全球大模型价格战和开源平替而增长失速，未能如期形成自我造血的第二增长曲线；
3. 医疗等B端核心客户项目因财政及医保预算紧缩出现大面积回款违约与坏账计提。

9. 总结与基本面预期差

核心催化剂、重大舆情与边际拐点（未来 6–12 个月）

• 核心催化剂：
  1. Token业务商业化落地数据的持续交叉验证：跟踪2026年三季报及下半年Token业务月度调用消耗量、ARR实际留存率与结算收入是否与研报指引吻合；
  2. U2-Flash及端侧Agent硬件终端大定点量产落地：关注海外AI芯片及搭载U2基座的智能体硬件订单放量情况；
  3. 智慧医疗三甲医院新签约公告与医保控费大单兑现：跟踪顶级医院病历质控与商保智能体平台新增标杆客户数量。
• 边际变量与舆情监控：
  • 严密监控公司是否再次发布H股新股配售公告；
  • 监控港交所披露易中早期VC股东（挚信资本、启明创投等）的大额权益减持变动申报。

一句话定性

当前基本面特征更接近：【处于关键假设验证期的观察标的】。

核心定性依据：公司技术底座与垂直场景变现能力已被部分验证（Token业务与医疗生态起量），且估值泡沫已由879港元的高位踩踏出清，但其**“高研发烧钱模式能否顺利由自我造血承接”以及“管理层能否克制非理性的算力资本扩张”**仍高度处于未证实的状态，对在手现金消耗速率与Token真实复购率两个假设极度敏感。

核心市场预期差

• 分歧点：市场当前主流悲观定价将云知声视作“趁大模型风口IPO并在解禁前频繁配售割韭菜的传统集成商”，担忧其最终无法承受巨头价格战与高算力消耗而持续失血陷入恶性循环。
• 认知差：市场忽视了云知声自研U2模型在**“高智能密度、快慢思考混合专家（MoE）”**上的工程落地效率，其在端侧降本与医疗高门槛垂直工作流中已构建起显著的交付壁垒（复购率超60%，单季Token激增500%），只要管理层守住资本开支边界、放弃与巨头拼通用万亿参数的执念，其向高毛利API平台跃迁的商业模式雏形已具备极高的弹性潜质。