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文 | 智能相对论

作者 | 冷不丁

作为曾经的“混合云第一股”，青云科技也有过高光，2021年登陆上交所科创板，市值一度达到人民币40.34亿元，而如今却直接“腰斩”至人民币17.33亿元。

这些年，在青云科技的身上发生了什么？身处整个时代最火热的赛道，却难以维持曾经的辉煌，是时代泡沫的破灭，还是青云科技棋差一招？

前不久，青云科技对外宣布发布升级版产品与服务、行业与场景解决方案以及生态战略。围绕AI 智算平台、AI 算力云、AI 智算一体机等产品与服务，提升整体算力效率，优化算力资源的配置与利用，青云科技希望面向全行业、全场景提供能够灵活满足多元异构的算力解决方案。

从混合云服务到聚焦智能算力，青云科技一直在紧随市场需求的变化而调整自己的业务重心。只是，面对如今日益激烈的AI行业，青云科技依旧很难在巨头林立的市场中突围，陷入一种上不得、下不去的困局。

青云之困：连年亏损，无力破局

根据最新发布的2024年半年度报告，青云科技依旧还处在亏损状态，净亏损0.38亿元，对比上年同期净亏损0.82亿元有所收窄。但更糟糕的是，上半年的营收也在下滑，营收1.44亿元，同比减少17.51%。

这并非青云科技的短期困境。在2019年至2023年期间，青云科技一直在亏损，其中净亏损分别为1.90亿元、1.63亿元、2.83亿元、2.44亿元和1.7亿元。每年不断地“烧钱”经营，上市以来也并未扭转亏损态势。

当然，亏损并不是青云科技困局的关键。毕竟身处新兴技术行业，很多公司都会面临着“烧钱”赚市场的情况，但是问题则在于青云科技并没有获取相应的市场收益，很难让人看到其未来破局的能力。

在2019年至2023年期间，青云科技的营收分别为3.77亿元、4.29亿元、4.24亿元、3.05亿元、3.36亿元。且不说其中两年业绩下滑明显，结合今年上半年的情况来看，青云科技想要回到过去的巅峰都有些窘迫。

在这个关键阶段，青云科技似乎希望通过减少研发投入来稳定公司的亏损状态。今年上半年，青云科技的研发投入为0.35亿元，较2023年同期减少了24.2%。时间线再往前挪一些，还可以看到2023年同期的研发投入为0.46亿元，较2022年同期的0.74亿元下降了37.47%。

研发投入如此削减，对应的内部裁员必不可少。事实上，青云科技确实在优化研发团队，研发人员数量从2022年6月30日的346人减少到了2023年6月30日的263人，减少了约23.99%。

尽管短期内研发投入的减少有助于改善财务报表，但从长远来看，可能会对公司的技术创新能力和市场竞争力产生负面影响。更何况青云科技还是处于竞争激烈的前沿技术赛道，最为关注技术的创新与研发——青云科技“砍掉”研发投入和研发人员，似乎已经到了断臂求生的阶段。

但这样的做法究竟是“求生”还是“向死”？不好说，只能说从今年上半年的情况来看，青云科技还是无力破局啊。

智能算力，难解青云盈利之困

近年来，青云科技一直希望在资源有限的情况下，更加聚焦于那些能够带来更高回报的业务领域。对于青云科技而言，这是一个非常理想的状态，即通过减少对非核心项目的投入，将更多的资金和人力资源投入到其最具竞争力的产品和服务中，以期提高市场占有率，增强客户粘性，并最终改善财务状况。

与此同时，青云科技特别强调了AI算力服务作为其重要的新增长点，认为AI为云计算打开了全新的增量市场，并将其视为未来十年的重要机会。但是，智能算力真的能解青云科技的困局吗？

青云科技的AI算力服务收入为0.26亿元，同比下降10.98%，而AI智算平台及战略软件收入为0.11亿元，同比下降20.29%。很显然，新的增长点并没有成为青云科技的爆发点，智能算力相关业务的表现依旧疲软。

为什么会这样？智能算力并没有青云科技想象中的那么好做。

尽管混合云和智能算力都同属于云计算领域，但是两者却是截然不同的概念，各有侧重，服务于不同的应用场景和技术需求。

具体来看，智能算力关注的是计算能力本身，特别是那些能够高效处理计算密集型任务的能力；而混合云关注的是如何在不同类型的云环境之间分配和管理计算资源，以满足企业的特定需求。两者可以同时存在于一个组织的IT策略中，智能算力可以在混合云架构中的任何部分实现，无论是私有云还是公共云，都可以部署具有高智能算力的系统来支持各种高级计算任务。

这样也就意味着想要做好智能算力，青云科技就得加大投入，不管是在研发层面还是在基础设施层面，都需要继续“烧钱”。

一方面，智能算力涉及到大量的计算资源，特别是在当前大模型训练和推理的过程中，对于算力的需求极高。青云科技需要提供高性能的计算设备，如GPU和其他专用加速器等。另一方面，还需要构建相应的基础设施来支持这些设备的高效运作。这不仅包括硬件设施，还需要有强大的软件调度平台来管理这些计算资源，使之能够作为一个服务提供给客户。

这是一个相当复杂的系统性解决方案，那么对于正处在亏损的青云科技而言，似乎很难有足够多的资源和资本去投入，来深入做好智能算力。

特别是，现阶段智能算力所面对的客户需求也比较复杂，大多需要专业化、定制化的解决方案，很难用一套标准化的方案来满足。比如，企业客户在应用AI技术时面临多种挑战，包括如何将AI技术与其现有业务流程集成，如何管理和优化大量数据的存储与处理等问题就需要青云科技深入了解不同行业的业务需求，并提供定制化的解决方案来满足这些需求。

客观来看，在智能算力领域，青云科技未必能复现“混合云第一股”的荣光，只能作为讲好下一个商业故事的引子吧。

结语

青云科技的困局既出在自身，也出在产业。

一、在中国云计算市场，青云科技不仅要与国内的大型云服务提供商竞争，如阿里云、腾讯云、华为云等，还要面对电信天翼云、联通云、移动云等国有云的竞争。这些竞争对手资源多，市场占有率高，品牌影响力大，还有庞大的商业生态作为拓展空间，难以正面匹敌。

二、青云科技深耕混合云领域，主要面向传统企业用户。这些客户通常对定制化服务要求较高，同时对安全性、稳定性也有着严格的要求。为了满足这些需求，青云科技必然要投入更多的资源进行定制化开发和服务支持，成本高企难以维系。

三、不管是混合云赛道还是智能算力领域，为了保持技术和解决方案的领先优势，青云科技都需要持续增加研发投入，但高昂的研发成本在短期内又难以转化为同等规模的收入增长。

综合来说，青云科技的路不好走，光是扭亏为盈这一点就很难让这家曾经的“混合云第一股”捉襟见肘，其他的事情就得再放一放了。