拓爾思押注行業大模型 18.45億定增能否重啟業績增長？
【摘要】賬面現金只剩2.3億元
近日，拓爾思（300229.SZ）18.45億元定增申請獲批，自同意注冊之日起12個月可向特定對象發行股票。
公司18.45億元募資中有8.41億元將用于軟硬件購置，5.1億元將用于研發人員薪酬，2.57億元用于租賃費，1.98億元用于數據資源購買，剩余3844萬元為鋪底流動資金。
據悉，拓爾思于2023年8月發布《2023年度向特定對象發行股票募集資金使用可行性分析報告》。時隔一年，拓爾思AIGC項目的定增終于獲批，但當下的AI市場已然巨變。
營收、凈利潤三連降
拓爾思是一家人工智能、大數據和數據安全產品及服務提供商。2023年，公司營收7.82億元，同比降幅13.84%；歸母凈利潤3646.6萬元，同比下降71.45%；扣非凈利潤僅有242.86萬元，同比下降97%。
對于業績下滑，拓爾思表示，
一是子公司天行網安大幅減少了集成業務，二是大數據軟件產品及服務收入中政府行業、公共安全的收入下降，導致業績表現不佳。
事實上，在2020年公司業績達到階段峰值后，拓爾思的營業收入及凈利潤已連續三年下滑。2023年公司凈利潤只有3335萬元，較2020年3.23億元，直接跌去90%。
拓爾思究竟怎么了？
拓爾思營業收入（2019-2023年）
拓爾思凈利潤（2019-2023年）
此前，拓爾思業務收入由三部分構成：政府及事業單位、公安及安全、出版媒體金融及其他行業。2020年，公司業務構成中突然出現“房地產”一項，當年房地產貢獻收入3.99億元。
圖：拓爾思主營收入構成（黃色為房地產業務）
如果扣除房地產這部分收入，2020年拓爾思原有三項收入合計9.1億元，較上年同期下滑6%。正是房地產貢獻的收入，才讓公司營收呈現35%的正增長。此外，房地產業務貢獻毛利2.19億元，占公司總毛利7.6億元約30%，給當年凈利潤表現增色不少。不過，房地產業務僅在2020年一年存在。
財經光年翻看財報了解到，拓爾思房地產業務主要是2017年投建的西部區域總部及大數據研發和運營服務基地項目。該項目配建商用房可用于銷售。2020年該商用房全部竣工交付確認收入，屬于“一錘子買賣”。此后，在公司業務構成中再無房地產“身影”。
剔除偶發性業務給拓爾思帶來的影響，公司其他業務營收表現也不容樂觀，基本呈現無增長或下降趨勢。2023年拓爾思凈利率跌至4.27%。也就是說100元收入只能帶來4.27元利潤，僅有2021年（排除房地產業務后首年）凈利率的零頭。
圖：拓爾思凈利率（2019-2023年）
原有業務增長乏力，拓爾思開始尋找“第二曲線”。乘著2023年AIGC的東風，2023年6月發布“拓天”大模型，并面向金融、媒體和政務三大行業推出垂直應用。四季度又發布了輿情等行業大模型。
三大難題，困擾國產大模型
2024年，狂飆一周年的國產大模型進入淘汰賽。競爭大、成本高、變現難成為大模型廠商共同面臨的三大難題。
競爭大。自百度2023年3月推出首款國產大模型以來，但凡有點實力的企業都在積極推出自家大模型，掀起全國“煉大模型”的熱潮。
有媒體統計，截至2024年4月底，國內共推出約305個大模型。當中，約140個大模型完成生成式人工智能服務備案，向公眾開放。
成本高。我們知道，數據、算力、算法是構成大模型的三要素。
目前，算力資源稀缺依然是制約大模型發展的關鍵瓶頸。對大模型廠商而言，算力成本主要集中在訓練成本和推理成本。
以OpenAI的GPT-4為例，GPT-4的FLOPS（每秒浮點運算次數）約為2.15e25，在大約25000個A100上訓練了90到100天，利用率在32%到36%之間。如果OpenAI云計算成本在1美元/每A100小時，那么僅一次訓練成本大約6300萬美元。如果換算成H100，在2美元/每H100小時的條件下，預訓練可以在大約8192個H100上進行，只需要55天，費用為2150萬美元。
單片H100是4萬美金，是單片A100 2.4萬美金的1.7倍。前期購置H100就需要花費3.28億美元。
圖：2023年不同企業英偉達H100的采購量
變現難。已備案大模型數百種之巨，具備變現實力的大模型又能有幾個？
這廂kimi“暗戳戳”求用戶打賞，嘗試收費；那廂大模型價格戰觸底“0元檔”。日活千萬的通用大模型一年需要超過100億元的收入才能支撐起數據中心成本，如今“免費”、沒了用戶收入的大模型廠商，只能硬著頭皮“燒錢”。然而，“燒錢”并非是每個大模型廠商都能輕易承擔得起的奢侈行為。“百模大戰”的終局只能留下少數幾家公司，那被淘汰的公司又將去往何方？
回過頭再看拓爾思。
好消息是，拓爾思始終專注于to B業務，做的是行業大模型而非通用大模型。得益于行業大模型的特定性和針對性，拓爾思在數據收集、模型訓練、部署維護等方面的成本管控上有一定優勢，但在研發投入、市場拓展等方面依然需要持續投入。
壞消息是，競爭壓力與變現困境，拓爾思同樣難解。科技巨頭們不僅擁有通用大模型，還在大肆進軍行業大模型領域。對具備通用大模型能力的科技巨頭而言，入局行業大模型無疑是“降維打壓”。
去年5月，百度工程師在國內首次演示了如何基于一站式平臺微調行業專屬大模型的全過程。即在預訓練通用大模型基礎上，依據行業數據和行業應用場景進行模型微調，進而訓練出行業大模型。
這一過程并沒有多少技術壁壘或門檻，更多地依賴于對數據的深入理解和模型的恰當調整。
在大模型落地行業方面，前有華為盤古大模型的完全分層解耦設計，企業用戶可以基于自己的業務需要選擇適合的大模型開發、升級或精調，從而適配千行百業多變的需求。
后有百度“千帆·行業增強版”，基于大模型重構政務、金融、工業、交通等行業落地。據百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖在“2024智能經濟論壇”上透露，中國已有超半數央企聯合百度進行AI創新。
巨頭當前，對拓爾思來說做好to B大模型無疑是艱巨挑戰。
首先，資金彈藥不足。截至2024年3月31日，拓爾思的現金及現金等價物為2.30億元。18.45億元定增雖解了現金流燃眉之急，但在大模型價格激戰正酣的背景下，這部分資金能燒多久？
其次，產品同質化。過去一年，不同企業和研究機構在“低枝果實”蜂擁而上，推出的產品在功能、界面設計、使用方式等方面缺乏明顯的差異化。拓爾思的拓天大模型宣傳具備內容生成、多輪對話等“十大全能”，但這些功能在其他大模型也同樣具備。
最后，行業客戶對大模型的認知參差不齊，如何讓行業客戶認可大模型的價值并愿意付費，拓爾思在客戶教育方面還需長期深耕。拓爾思定增獲批對推動拓天大模型產業化是一大利好，但前方挑戰依舊嚴峻。
拓天大模型自2023年6月底發布以來，合同金額累計約5000 萬元，僅占公司總營收6%。盡管這一數字顯示了拓天大模型在市場上的初步成功。但另一邊，扣非凈利潤大幅縮水至僅有幾百萬的規模，若大模型業務未達預期，公司的財務狀況恐將進一步惡化，甚至陷入虧損的深淵。資本市場已經對此表示擔憂，6月28日拓爾思收盤價13.43元/股，年內股價下跌20.17%。
來源: 財經光年公眾號
財經光年
