中国资本市场总期待着听属于自己的价值投资传说,十倍股的故事即便是幸存者偏差,但深知持仓者容不得同富贵的投资人,却仍然期待一家上市公司能众人拾柴。
年报披露之后怒砸35%,论坛中唱衰AI的声音,来自当初畅想中国MaaS广阔市场的投资者口中。不变的,是AI还在进步、中国AI公司依然进取;但变了的,是像弃婴一般的股价、人心,以及论坛里的声音。
人心是徘徊的,投资者更是摇摆的。就像民间总愿把尽忠二字赋予在岳母刺字的情节,即便古时女子无才便是德,但也要唤个文笔匠,刺了面颊。
这个世界着急的去听年少有为的故事,AI和MaaS的黄金十年:已经在招手了。
MaaS(模型即服务),本质是一个可以供B端用户随时调用的AI模型库。所以如果想让中国企业真正拥抱AI技术、触手可得,唯一先决条件是降低AI使用成本。@百融云-W(6608.HK)和一众中国MaaS厂商,终于迎来了这个机遇。而中国的企业用户们,也终于盼来了AI的私有化部署。
几乎所有GPT类的AI大模型,在文本类交互场景下的应用有两条路径:一是将知识储存在大模型中(比如ChatGPT、百融云BR-LLM),单次使用直接得到信息输出,即Equivalent模式;二是基于现有搜索引擎,AI通过对实时信息的智能检索和分析,经过加工后再生成信息反馈,即2-Stage Search Summarizer模式。
两者的区别就在于,第二种模式是在前一种模式的基础上,AI大模型在推理时会访问传统的搜索引擎(Google、Bing等),通过搜索引擎运行查询以检索前K个结果。在第二阶段,通过LLM等AI大模型运行每个结果以生成K个响应,该模型再将得分最高的响应返回给用户。同时这也是AI Agent和插件功能的底层原理。
百融云 $百融云-W(06608)$ 们要做的,就是在AI私有化部署成本降低后,满足B端用户(如金融业)尽可能单次调用频率。百融云MaaS业务以决策式AI为基,同时也依赖于底层AI大模型BR-LLM,其单项垂直领域效果评分接近GPT 3.5 turbo,按照模型收费进行测算。Davinci API由GPT-3的1750亿参数版本提供支持,OpenAI官网显示该模型推理费用为0.02美元/750词(即1000 token),而GPT 3.5 Turbo 的API接口调用价格仅为10%,即每1000 tokens 0.002美元,用于计算定价的单词总数包括输入和输出。
也就是说,同级别AI大模型支撑的MaaS业务,已经有了商业化的基础。AI浪潮中的百融云们,也成为了中国第一批“MaaS Gainer”。
对于中国的金融公司而言,实时性信息的重要性无需赘余,比如信贷业务中最新的贷款申请者行为信息、财富管理潜在客户最新的收入及资产情况、资本市场各类产品(股票、债券、基金)的实时报价与净值,都是金融机构在业务流程中需要实时调用的信息,也即百融云这种MaaS服务商必须匹配的能力。
在ChatGPT Equivalent假设下,单词检索服务收费约为0.0055美元,假设在平均50个token的信息输入条件下,金融业客户为获得更高质量的业务效果,百融云MaaS服务每次检索将返回5个结果响应,且每个响应包含400 tokens的内容,那么B端客户付费就为0.0055美元。
而金融机构需要不停的在业务流程中调取实时信息,并且依赖百融云MaaS服务的扩展能力,所以在2-Stage Search Summarizer的假设下,假定模型会检索传统搜索引擎中的相关内容,并基于每条搜索内容生成结果响应,如贷款申请评分、财富管理产品推荐等等,并将模型认为最好的答案输出给用户,50 tokens的信息输入条件下,每次基于传统搜索引擎生成10个响应,每个响应中有平均1000 tokens,并最终生成400 tokens的搜索结果,则单次检索服务费用为0.0375美元
如果说第一种服务是MaaS业务的调用费基本盘,那么第二种就是MaaS调用量和费用的杠杆。加在一起,就是百融云这种MaaS服务商要迎接的庞大中国AI市场。
股价“预期差”的来源,就是对AI业务市场空间测算的不同。曾经那些对“中国MaaS厂商已经几十亿收入,无法维持高增速”预判的投资人,看到百融云2023年年报不知会否发掘自己的疏忽。
百融云MaaS业务在2023年实现收入8.91亿元、同比增幅17%、且有99%的核心客户留存率。但目前百融云的MaaS收入仅仅相对于金融机构信贷总额的万分之几,对于消费信贷巨大的规模,即使最终是千分之一的体量,那也将代表着几百亿规模的普惠金融AI市场。毕竟现在的美国MaaS服务商市场,是一个接近百分之一的体量。
同样的故事,也会出现在百融云的BaaS业务中,就像很少有人预判这家公司BaaS金融云2023年增速接近40%。
做个逆风者,是大部分中国AI公司要面临的课题。这个课题,何止资本市场。但比起银枪白马,资本市场更喜欢听underdog的逆袭。
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