杰西卡发自凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
AI 大模型，究竟怎么真正赚钱啊？
在 AI 行业，技术的故事已经讲了太多，但“如何赚钱”这个灵魂拷问，公开透明的参考资料依旧稀少——
不过现在，一份最新、最热乎的答案来了。
港股 AGI 第一股云知声，登陆港交所半年多后，披露了首份年终总结：
- 全年营收 12 亿元，同比增长 29%；
- 大模型相关业务收入暴涨 1076%，占总收入比重跨越50% 以上，已成为公司核心的增长引擎；
- 2025 年下半年，公司更是已接近盈亏平衡线
这是云知声明确“强基模、深应用”战略后，第一次用完整的财务数据来回应市场的追问。
其收入结构和盈利水平的变化，无一不在向外界解释：
头部 AI 公司，到底是如何将大模型变现成真金白银的？
港股 AGI 第一股交卷
对云知声而言，2025 年无疑是相当具有里程碑意义的一年。这一年 6 月，云知声成功在港交所上市，成为“港股 AGI 第一股”。
半年多后，公司首份年度成绩单新鲜出炉，All in AGI的成效已清晰可见。
从整体营收来看，云知声 2025 年全年总营收 12.1 亿元，同比增长 29%。
其增长势头在 2025 年下半年明显加速——下半年总收入达 8.1 亿元，同比增速提升至 34%。
这种加速增长，和云知声上市后品牌影响力增强、资金实力提升、以及大模型产品加速商业化落地密切相关。
而更值得关注的，是云知声营收结构的变化：
大模型相关业务全年收入爆发式增长，同比暴涨 1076% 到 6.1 亿元，占总收入比重已跨越 50% 的门槛。
特别是在下半年，其大模型业务贡献收入约 5 亿元，达到上半年规模的 5 倍。
这意味着，大模型业务已成为云知声的核心增长引擎。同时这也代表云知声已从过去以传统 AI 解决方案为主，真正转型为一家靠大模型驱动的 AGI 公司。
从业务板块进一步拆分，云知声当前的营收主要来自智慧生活和智慧医疗两大方向：
- 智慧生活业务，覆盖交通、车载、家居等多元场景，2025 年实现收入 9.7 亿元，同比增长 30.8%，占总收入的 79.9%。
- 智慧医疗业务，是公司深耕近十年的核心赛道，2025 年实现收入 2.4 亿元，同比增长 22.3%，占总收入的 20.1%。
两大业务板块协同并进，共同支撑起了公司的收入增长主线。而与营收增长同步推进的，是云知声在费用端的进一步优化。
2025 年，云知声的研发费用为 3.8 亿元，同比增长 2.9%，占经调整三费的 75%，研发仍是公司绝对的投入重心。
而公司全年销售费用为 0.65 亿元，同比下降 7.7%，费用占比不升反降，达到了历史极低的 5.4% 的水平；剔除一次性的上市费用之后，管理费用的费用率同比也保持了相对稳定的水平。
在加强研发投入力度的同时，云知声的经调整费用率较上年同期大幅下降 10 个百分点，意味着公司每产生 100 元收入，所需的费用支出减少了 10 元，费效比显著提升。
这背后是公司业务规模化带来的成本摊薄效应，也是其管理精细化程度提高的体现。
人效比是衡量 AI 公司运营效率的另一个关键指标。
截至 2025 年底，云知声拥有 480 名全职员工，相较上一年度增加 16 人，其中研发团队占雇员总数的 69%。
以此计算，云知声的人均产值，从 2024 年的202 万元/人，增长到了 2025 年的252 万元/人，增幅达 25%。
这一数据说明，云知声的增长并不依赖人员扩张驱动，而是通过技术赋能、业务结构优化得以实现。
盈利能力方面，云知声的改善成效更为直观。
2025 年全年，云知声经调整净亏损约为 1.3 亿元，同比缩窄近 25%。
特别是单看下半年，经调整净亏损已大幅收窄 92% 至 407 万元，已非常接近盈亏平衡线。这验证了公司的盈利路径日益清晰，规模化研发投入带来的商业化回报正加速显现。
整体而言，从这份财报可以清晰地看到，云知声已步入“收入加速增长、费用率持续下降、亏损快速收窄”的良性发展阶段。
市场关注的焦点随之而来：在 AI 公司普遍面临商业化压力的背景下，云知声的业绩靠什么实现了狂飙？
云知声靠什么实现狂飙？
业绩向好实则是云知声“强基模、深应用”战略的直接结果。
具体而言，作为一家原生多模态通用大模型公司，云知声拒绝通用模型空转，强调基础模型深度与场景应用精度共生。
强基模：以自研大模型为技术底座
“强基模”，意味着云知声始终将自研大模型作为技术底座。
2023 年 5 月，云知声推出“山海”大模型，成为国内第四家公开发布基座大模型的企业。
此后，公司围绕多模态能力、深度推理与思考能力、智能体全链路能力三大主线持续迭代。
到 2025 年，云知声面向垂直场景，以基座大模型为基础，已搭建起层次分明的“山海”大模型矩阵，进一步推出了专业行业大模型、多模态大模型等。
其中，专业行业大模型覆盖医疗、医保、交通等领域；多模态模型矩阵则涵盖文字、语音、影像/图片等模态。
从技术层面来看，云知声模型矩阵的能力在多项权威评测中得到了验证。
如 2025 年年底发布的、采用“医学文本大模型+医学多模态大模型”双核心体系的山海·知医 5.0 版本，就在权威评测 MedBench 4.0 中拿下医疗语言、医疗影像和医疗智能体三个维度的桂冠。
再如今年 2 月推出的工业级文档智能基座大模型Unisound U1-OCR，以 3B 参数的轻量级之身，在 OmniDocBench V1.5 评测中以95. 1 分夺得 SOTA。
量子位获悉，今年 6 月前后，云知声将在 2.0 版本基础上升级基座大模型。
升级主要围绕两个方面。
一方面，提升模型在复杂场景下的理解与推理性能；另一方面，加强语音、图像、文本的多模态深度融合，以追求更自然、高效的人机交互体验。
深应用：商业价值体现
如果说“强基模”让云知声具备了扎实的技术基础，那么“深应用”则最大效率地将技术转化为商业价值。
展开来说，“深应用”由智慧医疗和智慧生活这“一纵一横”两大业务板块共同支撑。
智慧医疗
先来说说智慧医疗。
智慧医疗包含医疗、医保和保险领域。
1、医院合作
早在 2016 年，云知声就开始与北京协和医院携手探索 AI 在医疗领域的落地应用。
十年积累，让云知声构建了客户壁垒、数据壁垒和工程化壁垒三大核心壁垒。
客户方面，截至 2025 年底，云知声已累计与全国近450 家医院合作。其中，全国综合排名A++及以上的医院覆盖率约达35%。
单看 2025 年一年，云知声合作的医院就有超 85% 为三级医院，且超过三分之一的客户已连续合作 3 年以上。
与一线医院紧密协作，让云知声在真实世界临床环境中积累了高质量、连续性的医学数据，从而构建了高质量的数据优势。
此外，长期的深度实践还云知声锤炼出在数据安全合规、模型快速部署与系统集成等特有的工程化优势。
三大核心壁垒的作用，在 2025 年的业务落地中已经开始显现。
2025 年，云知声大模型产品深度应用于首都医科大学附属北京友谊医院临床工作流，全年生成病历数量较前一年提升了十倍。
病历质量控制也有了长足进步——在标杆项目中，将病历审查覆盖率从不足5% 提升至 100%，查准率超 90%，查全率超 85%。
2、医保及商业保险领域
另一边，云知声持续深化智慧医疗布局，业务触角已从医院端延伸至医保及商业保险领域。
医保方面，2026 年初，云知声大模型技术与应用模式获省级监管机构层面认可，成功中标全国首个省级医保大模型项目江苏省医保大模型项目。
商业保险方面，云知声在 2025 年与头部保险集团深度合作，控费率水平提升至约 20%，实现超十亿元级别的增量成本管控。
公司以按年付费、滚动续约的收费模式为主，确保业务的稳定性。
智慧生活
说完一纵，咱们再来看云知声的一横，即“智慧生活”。
智慧生活主要聚焦这两大业务支柱：
- 基于山海大模型的智能体应用
- AI 产品
前者主要瞄准轨道交通和智慧座舱这两个高价值赛道。
目前，云知声已在青岛、宁波、深圳、南宁等超过 10 个城市开展智慧交通业务；去年，云知声还和上海申通地铁合作，为其搭建了包括智能客服、知识问答、智能问数等超过 20 个智能体模块的智慧轨交平台。
在轨道交通领域，云知声已具备出规模化落地、深度集成与模式创新的综合能力。
至于智慧座舱，云知声通过语音 AI 原子能力切入市场，逐步发展至提供基于多模态大模型和端侧大模型的端云一体语音全链路智能体应用。
其核心是公司的座舱端侧意图理解大模型。
它通过模型蒸馏技术，将云端模型压缩至 0.5B 级别，可在 30TOPS 算力的车机芯片上流畅运行，响应速度低至 350 毫秒。
目前，该智能体应用已与多家头部厂商合作，上车各家 OEM 多款主力车型，实现了商业化落地。
最后来看智慧生活的另一大支柱业务：AI 产品。
这个赛道上，云知声推出自主研发的“蜂鸟”系列 AI 芯片，凭借性能与能效比优势，在家电市场占据了领先地位。
公开资料显示，“蜂鸟”系列 AI 芯片已服务于美的、格力、TCL等顶级家电品牌，市场份额正持续拓展至多个电器和设备制造商。
截至 2025 年底，AI 芯片累计出货量已突破1. 1 亿颗，在行业中已处于龙头水平。
通过“强基模”构建技术底座、“深应用”将技术转化为商业价值，云知声成功避开了通用大模型的红海价格战，在医疗等专业蓝海中建立了更清晰的盈利模式和更深厚的护城河。
这种“强基模、深应用”的战略方向，对于更多 AI 行业玩家，尤其是追求深应用赛道的玩家而言，具有重要的参考价值。
AI 产业涌向商业化下一程
过去的 2025 年可以看作外界对 AI 公司认知发生变化的分水岭。
随着大模型技术趋于成熟，行业焦点开始转变，市场注意力更加聚焦模型落地价值上。
与此同时，政策层面明确提出要大力推进人工智能的规模化商业应用，相关报告中多次提及“打造智能经济新形态”等关键词。
这向外界传递了一个清晰的讯号：
- AI 正逐渐跨越技术探索期，迈向与实体经济全面深度融合的新阶段。
话语权正逐步流向那些能够将技术转化为产品、应用，并解决真实世界问题的公司。
从这个角度看，云知声用财务数据有力证明了自己已完成从技术积累到商业变现的跨越。
云知声的业务结构、增长模型和市场地位，都已进入了新的阶段，这也意味着公司的业务模式需要随之升级。
云知声正计划向“MaaS（模型即服务）”收入模式拓展，将其在垂直领域的能力进行产品化、标准化封装。
这种模式能带来更高的客户粘性、更稳定的经常性收入和更优的利润率，是比传统项目制更具想象力的收入模式。
基于这一新的业务模式，云知声也在计划探索更多元的“第二曲线”。据其本次财报电话会透露：
一方面，公司将推进包括API 调用、Token 计费等模式的经常性收入体系，使收入结构更加稳定和可预测。
另一方面，在优势赛道中，公司计划审慎评估面向消费者的C端订阅制产品机会，打开企业服务市场之外的全新增量空间。
云知声的年终财报，为 AI 大模型的赚钱之道，提供了一个清晰的垂直行业样本。
不过放眼整个 2026 年的 AI 产业，答案或许正变得更加多元，竞争的逻辑也在发生根本性的转变。
但万变不离其宗的是，技术必须长出肌肉。
AI 的上半场军备竞赛已然鸣金收兵，而下半场的商业化马拉松里，领跑阵营，已见雏形。
