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iFlytek が事業を開始してから 2 年目の 2000 年に、IDG は iFlytek への投資に興味を持ちました。

しかし、部下の紹介を聞いたXiong Xiaoge会長は、別のことを言いました - 活気があるように見えますが、お金は発生しません。結局、双方は合意に至らなかった。

20年以上が経過した今、iFlytekはAIナショナルチームの一員に成長しましたが、Xiong Xiaogeの評価はまだ現実のものとなっているようです。

iFlytekが以前に発表した業績予想によると、今年上半期の親会社に帰属する純利益は、同期の7,357万2,000元の利益から、前年同期比616.50%から725.24%へと急減した。昨年は3億8000万～4億6000万元の損失となった。

iFlytekが2008年の上場以来、半期損失を計上したのはこれが初めてであることは注目に値する。

利益を損失に変える

iFlytekは業績予想の中で、今年上半期の「突然の」損失は主に大型モデルへの投資拡大によるものだと述べた。

「2024年上半期に、同社は大型モデルの新しい研究開発、コア技術と制御可能な産業チェーンの独立制御、およびiFlytek産業の導入と拡大に6億5000万元以上を投資した。」と書きました。

昨年半ば、iFlytekはiFlytek Sparkモデルを正式にリリースしました。彼らにとって、投資のこの部分はもちろん重要です。中国金融シンクタンクの特別招聘研究員ユー・フェンフイ氏は、「Iflytekの技術的強みは中核的な競争力であり、大型モデルによってさらに進化することができる」と述べた。

「あらゆる産業は大型モデルでやり直す価値がある」という考えのもと、iFlytek の事業範囲は教育から医療、自動車から金融まで多岐にわたり、ほぼあらゆる分野でその存在感を示しています。

これの利点は成功の確率が高いことですが、欠点はコストも高いことです。iFlytek はこれらの分野に 1 つずつ適応する必要があり、これは当然より多くの資金が必要になることを意味します。

また、財務報告書からは、2022年末に大型モデルの導入を発表した後、iFlytekの研究開発投資が昨年、前年比14.36%増の38億2,700万元に達したことが分かる。

今後、2021年と2022年には、iFlytekの研究開発投資もそれぞれ21.50％と14.28％増加する予定です。昨年、同社の研究開発投資は収益の 19.53% を占め、2022 年から 1.7% 増加しましたが、2022 年のこの割合は前年より 1.8% 増加します。

大型モデルへのこのような賭けの背景には、iFlytek が最先端技術のテーブルに留まるための避けられない選択だけでなく、ボトルネックを突破するという iFlytek の緊急性もあります。

「Iflytekの音声認識および合成事業は、同社の業績に最大限の貢献を果たしているが、他のAI分野では、iFlytekには成熟したアプリケーションや利益点が欠けている」と、情報通信経済専門家委員会のメンバーであるPan Helin氏は述べた。産業と情報技術。したがって、新たな成長点を見つけることは iFlytek にとって必要なステップです。

しかし、iFlytek の研究開発費よりも速く成長しているのは、同社の販売費です。以下の図からわかるように、2021年から2023年および今年の第1四半期におけるiFlytekの販売費の前年比成長率は、調査結果よりも1.22%、7.56%、1.38%、2.87%高かった。と開発費がそれぞれ含まれます。

存在するチャットGPTiFlytek が誕生した 2022 年には、iFlytek の販売費が研究開発費を上回りました。この年と 2023 年、iFlytek の販売経費率 (16.81%、18.24%) も研究開発費率 (16.53%、17.72%) よりも高かった。

この点に関して、iFlytek は非常に率直です。今年第1四半期の業績説明会で、劉清峰会長はまた、事業規模の拡大に伴い、比較的多額の研究開発費に加えて、iFlytekのコスト投資も増加し続けていると紹介した。投資も大幅に増加しました。

まだまだお金を稼ぐのは苦手です

問題は、そのような巨額の投資と引き換えに何が得られたのかということです。

一方で、それはテクノロジーの反復です。昨年 5 月に、iFlytek Spark コグニティブ ラージ モデルが正式にリリースされました。その後、3 回の反復を経て、GPT-3.5 のベンチマークに到達しました。

一方、iFlytek の長年にわたる「プラットフォーム + トラック」戦略のもとで、iFlytek Spark はさまざまな実験分野に投入することができました。

「これらの業界アプリケーション シナリオは、iFlytek に豊富なデータ リソースとシナリオ検証の機会を提供します。これは、大規模モデルの継続的な最適化と改善に役立ち、また大規模モデルを実際のアプリケーションのニーズに近づけることにも役立ちます。」と Pangu Think Tank の上級研究員 Jiang 氏は述べています。ハン氏はチャイナ・ニュース・ウィークリーに語った。

「iFlytek Spark は、同社の人工知能産業化の基本プラットフォームとなり、同社のさまざまなビジネストラックやオープンプラットフォームにおいて、ますます重要なサポートおよび主導的な役割を果たし始めています。」と iFlytek は昨年の財務報告書で述べています。

しかし、チャイナ・ニュース・ウィークリーは、ビジネスマンが通話を簡単に書き起こして要約できる「ビジネス・ショートハンド」をチャイナ・モバイルと共同でリリースするなど、iFlytek Sparkが同社のさまざまなビジネスにもたらした多くの利点をiFlytekが列挙していることに注目した。教師が授業をより簡単に準備できるようにするとともに、大規模な政務モデルにより、「1 つのネットワークによる統合管理」がより現実的になります。しかし、これらの大規模なモデルは、元のビジネスをアップグレードしながら、HKUST News Fei に多くのメリットをもたらす可能性があります。それについては言及しませんでした。

言及しなかったのは、見た目があまり良くないからかもしれません。

昨年、iFlytekは大型モデルに支持され、教育分野で大きな成果を上げました。スマートシティ、通信事業者セグメントの収益はさまざまな程度で減少しました。そのうち、iFlytekの業績の2大柱である教育とスマートシティの売上高は、それぞれ8.85%と11.52%減少した。

万聯証券の投資コンサルタント、Qu Fang氏は、「iFlytekが発売したSparkモデルは市場の反応は良いが、Bエンド市場シェアが限られているため、全体的な業績向上に高い促進効果をもたらすことはできない」と述べた。 , 「近年、Iflytek は C エンド市場でますます重要な役割を果たしており、C エンド市場の主要モデルには強い技術的障壁がないため、競争は価格、ユーザー エクスペリエンス、チャネルが重視されています。」

言い換えれば、iFlytek が B エンド顧客向けに提供するカスタマイズされた大型モデルは、短期的にパフォーマンスを大幅に向上させることは困難ですが、C エンド市場の需要は短期的には収益成長を促進するために価格上昇に依存する可能性があります。スマートハードウェアの場合、長期的に大規模な量の増加を維持することも困難になる可能性があります。

昨年のこの結果、iFlytek の研究開発は順調に進み、売上も順調に推移しましたが、収益は伸びていません。 2023年、iFlytekの研究開発費と販売費はそれぞれ前年比11.89％、3.27％増加するが、収益は前年比4.41％の増加にとどまる。

2021年、Liu Qingfeng氏はiFlytekが2025年までに「10億人のユーザー、1000億の収益、100億のエコシステム」を達成するという目標を設定した。しかし、2023年末の時点で、iFlytekの収益はまだ200億元の基準を超えていない。

これにより、「金儲けが苦手」との疑問も持たれているiFlytekは、より大きな収益性の課題に直面することになる。

大きなモデルでお金を稼ぐのはどれくらい難しいですか？

その結果、iFlytekに対する投資家の信頼も揺らぎつつある。

今年初め以来、iFlytekの株価は20.11%下落した。 iFlytekは今年上半期の売上高と粗利が15％から20％増加すると予想し、売上総利益の伸び率が売上高の伸び率を上回っているにもかかわらず、資本市場は注目しなかった。純利益がマイナスだったときにこのまれな成長を遂げました。

実際のところ、大型モデルの商品化はまだ確実ではない。

現在、大手モデル会社が模索している主な収益化の道は 2 つあります。1 つは、9.9 元の料金を請求する Miaoya Camera などの C エンド ユーザー向けの有料アプリケーションの開発、もう 1 つは月額 49.9 元の継続サブスクリプションを伴う Wen Xinyiyan のプロフェッショナル バージョン メンバーシップです。 1 つは B エンド ユーザー向けで、API インターフェイス サービス、組み込みインテリジェント ソリューション、業界と連携したカスタマイズされたアプリケーション、および大規模モデルに基づくクラウド サービスの提供を含みます。バイチュアン インテリジェンス大規模なクローズドソースモデルはBサイドのAPIインターフェース通話料を課金し、ファーウェイは政務・金融・製造・気象などの垂直分野にマッチできるPangu 3.0を発売し、BaiduとBaiduはモデルなどの一連のサービスを提供し、コンピューティング能力、および企業向けの開発ツール。

しかし、百模型戦争の熱が徐々に沈静化するにつれ、一連の問題が表面化した。

まず矢面に立たされるのは、技術の成熟度がまだ不十分だということだ。 「国産の大型モデルは一定の技術的進歩を遂げているが、モデルの性能や安定性など、解決すべき技術的問題はまだ多くある」とCICコンサルティングのディレクター、チェン・イーシン氏はかつてチャイナ・ニュース・ウィークリーで指摘した。

以前、「9.11 と 9.9 ではどちらが大きいですか?」という小学生にとっては難しい算数の問題が、国内外の多くの大規模な AI モデルを悩ませました。一部のメディアはこの問題に関して 12 の大規模モデルをテストし、その結果は次のとおりでした。オープンAIのGPT-4oこのモデルを含む9つの大型モデルはすべて不正解でした。

さらに、大規模モデル企業によるシナリオの理解度、市場にある多数の大規模モデルと対応する製品の均一性も、企業の商業化の道筋にさらなる不確実性を与えています。

「AI技術革新はますます加速しており、企業は研究開発に継続的に投資する必要があります。しかし、既存の技術枠組みの下では、（企業が）画期的な製品やサービスを投入することは難しく、急速に変化する社会のニーズに応えることができません」科学技術研究院の所長、デプス・チャン・シャオロン氏はチャイナ・ニュース・ウィークリーに対し、「明白な利点が見当たらないため、現在の投資は必ずしも技術的なブレークスルーや市場シェアの拡大につながり、それによって業績の成長が促進されるとは限らない」と語った。 。」

張暁栄氏が大型モデル技術を「少数の巨人にとって禁断の領域」と呼んでいるのはこのためだ。資本集約的で技術集約的で、巨額の投資と生産量は非常に少なく、業界の競争は他の分野よりも激しく、リスクは極めて高い。

Pan Helin氏は、iFlytekには一定の技術的蓄積があるものの、それに比べて大規模なモデルデータ、計算能力、アルゴリズムなどの基本条件が目立った障壁を形成しておらず、AI技術の独自性が不十分で多くの技術を採用する時期に来ていると考えています。したがって、業界アプリケーションのシナリオが将来的に収益化されるようになるまでには、まだ長い道のりがあります。

「テクノロジーは成功の一部にすぎません。それが本当に市場を掌握できるかどうかは、最終的には製品が有用かどうか、そして価格が妥当かどうかによって決まります。」とYu Fenghui氏も述べました。

参考文献:

タイムズ ビジネス インタビュー、2019 年 11 月 14 日、タイムズ ウィークリー

著者: 施漢旭