關于“芯片研發失敗,AI四小龍淪為軟件外包公司”的討論在業界泛起波瀾。作為“四小龍”之一的云從科技,其財報中“軟件外包服務”收入的顯著增長,更是將這家以計算機視覺起家的明星企業推上了風口浪尖。人們不禁要問:曾經高舉“AI平臺”大旗的云從,何時才能熬出頭,走出當前的困境與爭議?
一、光環與重壓:“AI四小龍”的集體困境
“AI四小龍”(商湯、曠視、依圖、云從)曾是中國人工智能黃金時代的象征,憑借頂尖的算法團隊、海量的融資和宏偉的愿景,它們被寄予厚望。從實驗室到大規模商業化落地,這條路遠比想象中崎嶇。
- 技術理想與商業現實的落差:高昂的研發投入、漫長的產品化周期、碎片化的市場需求,使得純粹的算法授權模式難以支撐龐大的企業運營。盈利壓力與日俱增。
- 芯片之殤與核心壁壘:部分企業曾試圖向上游延伸,自研AI芯片以構建軟硬一體化的護城河。芯片研發投入巨大、周期極長、風險極高。一些項目的折戟,不僅消耗了寶貴資源,也讓外界對其技術縱深和戰略定力產生疑慮。
- 競爭紅海與同質化:安防、金融等傳統優勢賽道日趨飽和,競爭白熱化。互聯網巨頭、硬件廠商、傳統IT服務商紛紛攜資本與渠道入局,進一步擠壓了獨立AI公司的生存空間。
在此背景下,“軟件外包服務”收入的增長,像是一把雙刃劍。一方面,它帶來了當下亟需的現金流和客戶資源,證明了企業的工程化交付能力;另一方面,它也引發了核心身份焦慮——我們究竟是引領未來的AI技術平臺,還是又一個項目制的外包服務商?
二、云從科技的“軟件外包”:是無奈之舉,還是務實選擇?
聚焦云從科技,其“軟件外包服務”主要指基于自身AI技術,為客戶(尤其在智慧金融、智慧治理、智慧出行等領域)提供定制化的解決方案開發、系統集成和運維服務。這并非簡單的“代工”,而是一種深度綁定的“AI+行業”落地模式。
積極視角看,這是一種務實的生存與發展策略:
- 現金流生命線:在資本市場趨于理性、造血能力成為關鍵考量的當下,能帶來穩定收入的項目是活下去的基礎。
- 深入場景,積累數據:通過深度服務行業頭部客戶,能更深刻地理解業務痛點,積累寶貴的領域數據,反哺核心算法的迭代與優化。
- 構建行業壁壘:將通用AI能力與復雜的行業知識(Know-how)相結合,形成的解決方案復制門檻更高,客戶粘性更強。
風險與挑戰同樣明顯:
- 項目制之困:定制化開發人力成本高,難以規模化復制,利潤率可能被攤薄。企業容易陷入“為項目所役”的循環,消耗大量研發資源在定制需求上。
- 品牌價值稀釋:長期被貼上“外包”標簽,可能影響其作為前沿AI技術供應商的品牌形象和估值邏輯。
- 核心創新節奏:如何平衡滿足客戶當期需求的項目投入,與面向未來的前瞻性、平臺型技術研發,是巨大的管理挑戰。
三、熬出頭的關鍵:在“項目”與“平臺”間找到動態平衡
云從科技,乃至整個AI行業,要真正“熬出頭”,不能簡單否定或肯定某一條路徑,而需要在生存與理想之間找到精妙的平衡點。
- 推動“項目產品化”:不能停留在單純接項目。必須有能力將項目中沉淀的共性需求、模塊和解決方案,抽象、提煉成標準化的產品、組件或低代碼開發平臺。例如,將在某銀行落地的人臉核身風控系統,模塊化后快速復用到其他金融機構。這是從“外包”走向“平臺”的關鍵一躍。
- 堅守核心AI研發的定力:無論短期項目壓力多大,必須保留一支精銳部隊,持續投入在計算機視覺、多模態感知、決策智能等核心算法的前沿探索上。這是企業長期競爭力的源泉,也是區別于普通軟件公司的根本。可以探索更靈活的研發組織模式,如“前沿研究院+行業事業部”協同。
- 聚焦優勢賽道,做深做透:與其四面出擊,不如在已具優勢的智慧金融、智慧城市治理等領域,將行業理解、客戶關系、AI技術和交付能力結合到極致,成為該領域無可替代的解決方案領導者。深度比廣度更重要。
- 探索新的商業模式:在項目服務之外,積極探索基于效果付費、長期運營分成、AI模型即服務(MaaS)等更輕量化、更具想象空間的商業模式,逐步降低對人力密集型項目的依賴。
- 擁抱生態合作:在芯片等硬件層,與成熟廠商建立戰略合作,而非全部自研;在應用層,與行業ISV(獨立軟件開發商)合作,自身聚焦提供核心AI能力平臺。通過生態杠桿,放大自身價值。
穿越周期的耐心與智慧
AI技術的產業化是一場馬拉松,而非百米沖刺。“軟件外包服務”是云從科技在特定發展階段穿越寒冬的“棉襖”,它提供了生存所需的溫度。但企業的終極目標,不應只是“熬”,而是通過這段歷練,將技術更深地扎進產業的土壤,最終生長出可規模化、可持續的參天大樹。
對于云從科技而言,“熬出頭”的時刻,或許并非完全拋棄項目服務,而是成功構建起這樣一種狀態:以持續領先的核心AI技術為基石,以高度產品化、平臺化的解決方案為主要載體,在數個關鍵行業中擁有定義性的市場份額和影響力,最終實現穩定、高質量、有科技含量的盈利。 這條路上需要極大的戰略耐心、執行智慧和一點時間的饋贈。行業的觀察者與投資者,或許也需要給予這些探路者更多的理解與時間,共同期待中國AI企業找到屬于自己的康莊大道。
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更新時間:2026-01-13 16:16:54