中報季接近尾聲，AI板塊業績逐漸明朗。在生成式AI技術高投入與商業模式未穩，以及下游客户支出緊縮的雙重背景下，能夠保持盈利穩定甚至實現增長的AI企業顯得尤為珍貴。

百融雲創便是這樣一家少見的AI公司。其上半年財報數據顯示，通過AI主營業務的強勁表現，公司不僅實現了1.97億元的調整後淨利潤，淨利潤率更達到15%，成功躋身少數持續盈利的AI科技公司行列。尤為引人注目的是，百融雲創的毛利率持續維持在高位，上半年更是提升至73%，這個毛利率水平尤其難得。

百融雲創之所以能夠持續保持高毛利率並實現淨利潤的同比增長，主要得益於其已經跑通且成熟的AI業務協同運行模式：公司兩大核心業務——MaaS（模型即服務）與BaaS（業務即服務）協同發展，特別是BaaS業務，作為公司的第二增長曲線，依託生成式AI技術而崛起，報吿期實現了9.0億元人民幣的營收，同比增長了11%。

一、為何生成式AI成為利潤增長的核心引擎？

為何生成式AI成為百融雲創利潤增長的核心？主要有兩大原因：

一是成熟且高效的商業模式，為收入端帶來了穩定的增長動力。

百融雲創的BaaS業務是利用生成式AI技術，為金融機構及非金融機構提供一站式服務。該業務通過準確匹配及過濾用户進行分層，並利用AI智能語音機器人、短信服務、人工等多種方式觸達用户，助力商業機構實現高效率的新客營銷、老客煥活和智能運營。

在AI商業模式探索中，主要有B端和C端兩大落地場景。C端場景雖然門檻較低，商業化看似容易，但實際上由於大量玩家的湧入和同質化競爭，C端的商業化成效並不理想，所以百融雲創選擇了將AI業務瞄準了相較於C端有更大潛在商業價值的B端。

但建立一個穩定且持續的盈利模式極具挑戰性。B端應用通常面臨容錯空間有限、性能要求高的問題，所以往往是看到效果才願意採購服務，這導致B端應用的進入門檻非常高。

那麼百融雲創是怎麼做的呢？

在國內BaaS領域，大多數公司傾向於為實際產生的收入付費，百融雲創摒棄了這種計費方式，轉而採取僅在真正幫助客户實現收入增長時才收取費用的策略。與其他機器人供應商按通話時長或其他使用量收費不同，這種直接綁定服務成效與收益的模式，為客户提供了更為安心、高效的服務選擇。而百融雲創憑藉其敢於為業績結果擔保的勇氣和實際行動中取得的顯著成效，已經實現了遠超行業平均水平的收入增長速度，為利潤增長奠定基礎。

二是高投入期已過，減輕了利潤端的壓力。

對於AI公司而言，生成式AI技術的探索是一項既充滿機遇又極具挑戰的任務。新技術的研發和應用初期不僅成本高昂，而且風險巨大——一旦決定投入，企業如同踏上了一條不可逆轉的征途，難以輕易抽身或調整方向。同時，高額投入在短期內往往難以直接轉化為顯著的利潤增長，從而給企業帶來了長期的資金和財務壓力。

與眾多從去年ChatGPT熱潮興起後才匆忙加入大模型競賽的公司相比，百融雲創的BaaS業務早已先行一步，其發展歷程可追溯至三年前，因此當前已跨越了行業初期最為狂熱與高額的投資階段，步入了一個更加穩健和理性的發展階段。

此外，百融雲創並未盲目跟風追求高概念、多數量的大模型，而是基於自身實際情況和市場需求，較早地打造了大模型，並在此基礎上採用混合專家模型技術（MoE），開發出一系列針對特定領域的垂類輕量級模型。通過靈活組合不同領域的專家模型，百融雲創既保證了服務的高性能，又有效控制了成本，提升了整體的成本效益。

如今，隨着高投入期的逐漸過去，生成式AI已成為百融雲創利潤增長的核心引擎。其高效的商業模式與前瞻性的戰略佈局相結合，為公司帶來了持續穩定的收入增長與盈利能力提升。

二、邁過J曲線關鍵拐點

但值得注意的是，如果對財報進行行業內橫向對比觀察可以發現，很多公司都在稱：“生成式AI帶來的收入在提升”；但實際上不同公司之間的表現存在顯著差異。部分公司採取了持續的高額支出策略，試圖通過“燒錢”快速擴大市場份額，這種策略本質上是一種高風險的“透支”行為，可能導致非理性的市場繁榮。相比之下，諸如百融雲創等企業，則已穩健地跨越了J曲線成長模型的關鍵拐點，展現出正向循環與顯著的規模效應。

關於J曲線理論，我們有必要進行簡要回顧：AI行業因其技術的先進性、研發成本高昂以及市場接受度的逐步提升，利潤的變化自然遵循着典型的J曲線成長軌跡。這一過程涵蓋引入期、成長期、成熟期，以及針對特定行業或產品存在可能得衰退期。在引入期，AI公司面臨技術複雜性與市場不確定性的雙重挑戰，需大量投入資金與資源於技術研發、團隊建設及市場拓展，此階段常伴隨較大的財務壓力，因收入增長往往滯後於成本支出，帶來了利潤的下滑。然而，一旦AI技術獲得市場的廣泛認可，並在實際應用中實現規模化盈利，公司便跨過拐點，步入成長期。在此階段，其收入與利潤將較快，開啟高速增長的新篇章。

早在2022年，百融雲創便跨過了淨利潤的盈虧平衡點，開啟了盈利增長的軌跡。2024年上半年，在下游需求逆風的背景下，百融雲創的生成式AI業務依然顯示出較強韌性，抵消了不利因素的影響，也是一個側面證明。

根據業績報吿，上半年百融雲創的BaaS金融行業雲收入達到5.89億元，同比增長率高達20%。在保險行業雲領域，百融雲創新單/續期保費規模分別達到19億元和9.7億元，同比激增103%和47%。這一系列數據説明，百融雲創生成式AI收入在快速擴張。

百融雲創不僅迎來了財務模型的正向循環與規模效應，隨着技術的飛輪效應顯現，公司還構築了研發與成長的良性循環。隨着技術應用範圍持續擴張，公司能夠匯聚更為龐大的訓練數據集，這一寶貴資源對AI模型的深度優化起到了重要的催化作用。技術的不斷優化與數據量的激增相輔相成，共同驅動着公司技術模型飛輪效應的加速旋轉。

在今年上半年，百融雲創在自然語言處理（NLP）技術方面取得了顯著進步，將傳統NLP技術升級為更先進的主動式大模型技術。這一升級通過模型量化、蒸餾和分離式推理架構技術的整合，加強了智能語音交互鏈條，為用户提供了更高效、更準確的服務體驗。

百融雲創還引入了檢索增強生成（RAG）技術，進一步提升了大模型的精確度和可信度。RAG技術使模型能夠更深入地理解上下文，並將檢索到的信息有效地融入文本生成中，以滿足實際需求。在第三方測評機構進行的RGB基準測試中，百融雲創的大模型在多個關鍵能力方面展現了出色的表現，整體準確率略超過ChatGPT3.5，證明了公司在AI技術領域的專業實力和領先地位。

智能語音機器人Voice GPT也實現了重大的技術突破。基於ChatGPT的同源技術，Voice GPT的響應時間縮短至500毫秒以內，同時引入了情感識別和情感語音輸出功能，將語義理解的準確度提升至97%以上。這些升級使得Voice GPT在智能客服、信用卡及理財營銷、客户回訪等環節中發揮了關鍵作用，並且將其每日的AI外呼能力提升至5000萬次，極大提高了服務效率和客户滿意度。

摒棄燒錢策略，通過培養財務與技術的雙重正向循環，構築了百融雲創長期穩健增長的基礎，也避免了“泡沫”。

三、展望未來：垂直場景數智服務市場潛力巨大

展望未來，隨着千禧一代與X世代的崛起，客户對數字化工具的依賴日益增強，投資習慣、交互模式及服務需求均發生根本性變化，中國財富管理行業正經歷着前所未有的變革。而百融雲創依託生成式AI技術，憑藉其獨特的商業模式和技術優勢，為客户解決痛點，提供高效的垂直場景數智化服務。

2024年上半年，百融雲創不斷拓展其BaaS業務模式的應用範圍，成功在銀行、小微企業運營及財富管理等多個領域賦能客户。其中，在銀行領域，百融雲創與華夏銀行聯合打造的數智化綠色金融解決方案入選工信部優秀案例，充分展示了其在綠色金融領域的領先地位。同時，在財富管理業務方面，百融雲創通過為多家銀行提供數智化客羣運營解決方案，有效激活了銀行財富管理業務的潛力，實現了客户資產規模的快速增長。

通過一系列成功的實踐案例，百融雲創在數智化服務領域的實力得到了充分驗證。其中，筆者注意到，百融雲創為一家股份制銀行提供了數智化財富管理解決方案，有效激活了銀行中長期被忽視的長尾客户羣體。針對資產管理規模(AUM)大多低於1萬元的客户，百融雲創通過構建一個以“一個三角、一條鏈、一個環”為核心的高效智能客羣經營體系，幫助銀行改變了對這些客户的傳統管理策略。結合個性化營銷話術與AI外呼技術的優化，產品同意意向率顯著提升，從4%躍升至10%。

短短數月內，該體系助力銀行成功提升AUM1萬元及以上客户數達2.6萬户，超出對照組1.9萬户，實現了存量客户的深度挖掘與價值提升，為銀行財富管理業務的長尾市場開闢了新的增長點。

當前財富管理行業面臨着激烈的競爭，也面臨着時代的機遇，因此亟需數智化服務對自身進行升級轉型。據國家統計局及高盛等權威機構數據顯示，中國居民財富收入持續增長，中等收入羣體規模不斷擴大，為財富管理行業提供了廣闊的發展空間。預計到2025年，中國居民的可投資資產總規模將達到50萬億美元，並保持兩位數的增長速度。這一趨勢促使中國財富管理行業加速向數字化轉型，以滿足客户日益增長的數字化需求。

百融雲創管理層亦對BaaS業務的未來市場空間充滿信心。管理層預測，在未來幾年內，在信貸場景中，預計線上化、數字化的市場規模將從17萬億增長至45萬億，複合增長率達13%，其市場空間被認為比信貸場景大十倍，2022年線上化規模為130萬億，預計到2030年將達到400萬億。

面對蓬勃發展的百萬億規模的市場，百融雲創是否能憑藉着生成式AI技術優勢，牢牢把握住這一機會？可以拭目以待。