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昆仑万维、云从科技提示风险:人工智能等业务尚未产生实际收入
2023-04-03 21:55:43 来源:证券时报·e公司 编辑:news2020

3月以来,昆仑万维(300418)、云从科技(688327)两公司股价已翻倍,4月3日,昆仑万维股价上涨8.27%,云从科技股价20%涨停,当晚,两公司均发布股价异动公告,称其人工智能等业务产品尚未产生实际收入,云从科技还提醒投资者注意投资风险,避免跟风炒作。


(资料图)

昆仑万维:人工智能等业务存四重风险

昆仑万维公告,近期市场人工智能产业相关公司股票均有较明显涨幅,公司提醒投资者,目前公司AIGC(指利用人工智能技术来生成内容)、人工智能等业务产品尚未产生实际收入,预计对公司2023年财务状况不会产生较大贡献。另外,AIGC技术需要持续大规模资金的投入,投资回报慢,如果公司继续加大投入,预计还会对公司2023年财务状况产生负面影响。

昆仑万维进一步指出了其AIGC、人工智能等业务产品存在的具体风险,一是技术研发进展不及预期的风险,昆仑万维称,研发过程中需要获取足够数据用户模型训练,并且进行模型更新迭代,具有一定的不确定性,若技术研发进展不及预期,可能导致产业化进程缓慢。

二是应用实践不及预期风险。昆仑万维表示,如果研发的AI产品不能有效与应用实践相结合,将对其进展将产生影响。

三是行业竞争加剧的风险,昆仑万维表示,AIGC、人工智能是产业的热点,未来商业价值显著,众多科技巨头公司在此领域布局,未来行业竞争可能会进一步加剧。

四是行业政策变化风险。昆仑万维称,预计随着国内产品上线,相关网络安全、数据安全等政策将延伸适用到人工智能算法领域,将对该类产品研发增加一定政策风险。

3月至今,昆仑万维股价累计上涨128%。此前,昆仑万维在投资者互动平台回复投资者AIGC、ChatGPT等有关提问时,称AI生成音乐的模型于2022年年中推出,目前已合作音乐、教育、汽车、游戏等领域的部分企业且产生一定收入。此外,该公司还称公司合作奇点智源,将在今年内发布中国版类ChatGPT产品。

但3月16日及3月24日,昆仑万维在回复深交所关注函等文件时披露,“截止目前,公司 AIGC、人工智能等业务产品尚未产生实际收入,预计对公司2023 年财务状况不会产生较大影响。”、“公司和奇点智源合作开发中国版类ChatGPT,预计今年内将发布中国版类ChatGPT,并且会将代码开源。中国版类ChatGPT的知识产权归奇点智源所有,后续公司享有中国版类ChatGPT商业化产生的净利润的 50%,但后续能否顺利实现商业化存在较大的不确定性。”

对此,3月26日,深交所对昆仑万维下发监管函,指昆仑万维通过互动易回复投资者咨询时未能客观、完整地介绍和反映该公司相关业务的实际情况、对该公司业绩的影响及充分提示相关风险,要求昆仑万维及时整改,杜绝上述问题再次发生。

记者注意到,在4月3日的异动公告中,昆仑万维还表示,公司和北京奇点智源科技有限公司合作开发中国版类ChatGPT,中国版类ChatGPT的知识产权归奇点智源所有,后续公司享有中国版类ChatGPT商业化产生的净利润的50%,但后续能否顺利实现商业化存在较大的不确定性。

云从科技:避免跟风炒作

3日晚,云从科技也公告,截至公告披露日,首先,公司未与OpenAI、谷歌以及HuggingFace等公司开展合作,包括但不限于ChatGPT在内的GPT类产品和服务未给公司带来业务收入;其次,公司未向微软Microsoft365Copilot、SecurityCopilot等产品或服务提供训练数据;最后,公司在大模型业务领域未产生收入。

云从科技表示,近期,围绕ChatGPT、GPT-4以及PaLM-E等展开的话题在国内外引发了大量关注和讨论,公司始终秉承着冷静、理性、专业的态度看待包括ChatGPT、GPT-4等在内的GPT类产品和服务对公司业务带来的实质影响。截至公告披露日,在大模型技术层面上,短期内公司与境外领先企业之间仍会存在较大差距。

“公司股价持续上涨积累了较多的获利调整风险,请投资者注意投资风险,避免跟风炒作,理性决策,审慎投资。”云从科技表示。

此外,云从科技还提示,2022年度受宏观经济增速放缓以及市场竞争格局加剧等多重因素影响,公司在手订单项目建设进度不及预期,交付和验收时间均出现不同程度的推迟;新订单业务开展出现不同程度的延期,公司业务未能得到有效拓展,导致2022年收入确认金额不及预期,报告期内公司收入和利润同比下降。2022年,云从科技营收5.25亿元,同比下滑51%,归属母公司所有者的净利润亏损8.5亿元,上年同期亏损6.32亿元。

3月至今,云从科技股价已翻倍。3月1日,云从科技在接待投资机构调研时曾表示,基于公司业务的需求,云从科技对预训练模型生成式的AI技术展开了相关研究,且正在考虑集中精力投入到超级语言模型方面的探索,并加大算力、算法以及参数规模的投入,同时也在将相关业务数据与专家知识相结合。

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