雲知聲IPO后首份年報！大模型收入增長超10倍

收盤跌幅擴大至7.99%報283.2港元，總市值206.67億港元。

作者丨王非

AGI第一股，首份年報來了。

3月26日，AGI技術研發商雲知聲發佈2025年報：總收入12.11億元同比增長29.0%，淨虧損3.29億元同比收窄27.5%，經調整后虧損1.27億同比收窄24.9%。

作為中國第一批人工智能創業公司，雲知聲走過5年IPO長征歷程，方纔於2025年6月30日正式登陸港股市場。上市首日，雲知聲開盤價為205港元，收盤大漲52.20%報312港元，總市值221.37億港元。

然而首份還算不錯的年報發佈后，二級市場卻並不買單。

今日開盤，雲知聲微跌0.58%報306港元，盤中最低觸及283港元。截至收盤，其股價跌幅擴大至7.99%報283.2港元，總市值206.67億港元，已跌至上市首日開盤水平。

智慧醫療與智慧生活雙輪驅動，AI芯片出貨量破1.1億顆

2025年報顯示，雲知聲堅持「強基模+深應用」戰略，圍繞多模態能力擴展、深度推理與思考能力突破、智能體（Agent）全鏈路能力增強三大核心研發主線，持續深耕自研山海大模型基座的技術研發與能力迭代，推動自研大模型矩陣在醫療、語音、OCR等領域的全球影響力不斷提升。

在商業化層面，雲知以AI原生組織推動業務落地。以智慧生活業務為例，在AI解決方案領域，雲知聲依託「山海」基座模型與「獸牙」智能體平臺，將複雜的AI能力封裝成標準化的智能體，提供包括「智慧客服」、「智慧營銷」在內的解決方案，以大模型高效賦能千行百業。

其中，智慧交通業務同比增長近40%。目前，雲知聲已在青島、寧波、深圳、南寧等超過10個城市開展智慧交通業務，為其提供一站式智慧軌交智能體應用平臺。

在智慧座艙業務上，雲知聲通過語音AI原子能力切入市場，逐漸發展至提供基於多模態大模型和端側大模型的端雲一體語音全鏈路方案。目前，該方案已與多家整車廠商攜手，實現商業化落地。

2025年報顯示，雲知聲智慧生活業務收入約9.68億元，同比增長30.8%。值得一提的是，其AI芯片累計出貨量突破1.1億顆。

此外，在智慧醫療業務上，雲知聲收入約2.44億元，同比增長22.3%，客單價同比增長53.2%。

2025年，雲知聲合作的醫院中超85%為三級醫院，且超過三分之一客户已經連續合作三年以上；而基於醫療大模型的病歷錄入與生成產品已在某頭部三甲醫院單院區實現全年病歷生成同比增長10倍；商業保險智能體平臺案件處理量同比增長37倍；與頭部保險集團的深度合作中，控費率水平有效提升至約20%，相較傳統審覈方式實現超10億元級別的增量成本管控，全面賦能保險機構在醫療風控領域的精細化運營。

值得關注的是，雲知聲的業務觸角已進一步延伸至區域性醫政醫管領域。2025年，該公司已與多地醫療監管機構達成深度合作，在區域醫療質量管理與醫院智能化建設等領域實現業務落地。報告期內，由醫院端延展出的醫療相關業務實現了約4倍的收入增長。

大模型收入增長超10倍，去年下半年接近盈虧平衡

招股書顯示，2022-2024年，雲知聲收入分別約6.01億、7.27億、9.39億元，年複合增長率達到23%；淨虧損分別約3.75億、3.76億、4.54億元，三年累計虧損超12億元；經調整淨虧損分別約1.83億、1.37億、1.68億元。

走過2023年的AI大模型元年，2024年的行業大模型元年，進入2025年，大模型實現大規模商業化應用的元年，雲知聲的大模型業務也跟隨整體行業發展趨勢取得不俗表現。

2025，雲知聲大模型業務全年收入6.1億元，同比增長超10倍。尤其是下半年，該業務貢獻收入約5億元，為上半年規模的5倍。

雲知聲方面提到，2025下半年，其收入8.1億元同比增長33%，淨虧損同比收窄84%，經調整后虧損同比收窄92%，接近盈虧平衡點。在此基礎上，雲知聲得以交出一份收入增長、虧損收縮的報喜業績。

但需要注意的是，2025年，雲知聲毛利由2024年的3.64億元提升至4.37億元，同比增加19.9%，毛利率由2024年的38.8%減少至2025年的36.1%。對此，雲知聲方面稱，主要原因為：非大模型業務基於外部環境的結構調整；集團積極拓展探索垂類大模型智能體在各類業務場景的一體化解決方案應用導致成本暫時增加。

對於未來發展，雲知聲方面表示，技術層面，公司將持續加大對基座大模型的戰略性投入，力爭保持全球一流水平；應用層面，將以MaaS（模型即服務）與智能體的規模化拓展為核心增長引擎，推動智慧生活與智慧醫療業務的指數級增長。

同時，雲知聲正積極探索以API調用、Token計費等模式構建經常性收入體系，並將C端產品機會作為第二增長曲線，進一步拓展商業化邊界。

今年2月，雲知聲剛剛推出首個工業級文檔智能基礎大模型「Unisound U1-OCR」，正式開啟了文檔智能的OCR 3.0時代。該模型採用ViT+LLM架構，視覺編碼器部分引入NaViT架構實現文檔分辨率動態處理，參數規模3B量級，兼顧計算效率與深層語義理解能力。

值得關注的是，2026年第二季度末到第三季度，雲知聲還將推出面向編程和辦公的原生智能體大模型，並預計能實現智能密度和Token生產效率的倍增。