文章核心观点 - 公司主动修正了“DAU/流量=壁垒”的逻辑，深刻认识到AI时代的核心护城河是模型智力的代差[1] - 公司通过缩减低效的ToB销售团队和C端买量费用，将资源极度聚焦于高强度的模型研发与技术突破，这种“反共识”的收缩是向Scaling Law下半场（推理侧/架构创新）的精准抢跑[1] - 管理团队兼具顶尖科研与to B商业化及交付经验[1] 行业趋势与市场空间 - AI正定义新一代生产力，其总可寻址市场（TAM）正从软件预算转向劳动力预算[1] - 行业正经历从判别式AI向生成式AI的质变[1] - Scaling Law推动模型智能指数级提升，同时推理成本指数级下降（通缩属性），使得AI具备了推理、规划能力的“数字员工”属性[1] - 以美国为例，传统软件市场仅针对约3000亿美元的IT预算，而AI作为生产要素，将渗透全球约13万亿美元的劳动力成本市场[1] - AI不仅是卖License，更是按产出价值定价，市场天花板被打开[1] 技术路径与竞争格局 - 粗放的预训练Scaling（堆算力/数据）面临边际效应递减，行业进入“架构创新 & 推理侧Scaling”的新阶段[2] - DeepSeek（MLA/架构压缩）与Google（多模态关联）代表了不同的技术突围方向[2] - 技术壁垒回归到“工程能力+架构创新”的综合实力[2] - 在AI赛道内部，“基础设施层”与“原生应用层”的投资逻辑正在分化[5] - 相比于DeepSeek在成本侧建立的壁垒，公司在多模态（语音/视频）交互体验上的深耕，使其在用户粘性与商业化变现上具备更深护城河[5] 公司战略与管理团队 - 公司创始人兼具科研能力与to B交付经验，曾任商汤科技副总裁、智慧城市事业群CTO，具备卓越的技术和管理能力，在商汤带领过700余人的团队，智慧城市业务2021年收入超20亿元人民币[3] - 管理层深刻认知到“用户规模≠模型智能”，单纯堆砌DAU无法反哺模型智力[3] - 公司2025年战略重心从“做营收/投流”转向“技术迭代”[3] - 人事上，缩减ToB销售团队以应对API价格战，弱化纯C端运营，将资源集中于模型研发，意图通过代差级体验打造真正的Super App[3] - 公司战略重心回归技术研发，新一代多模态模型（如Video-01、端到端语音）预计将在FY26-27开始显著贡献增量ARR[5] 财务预测与经营状况 - 预计公司FY25-27分别实现营业收入0.80亿美元、1.85亿美元、3.51亿美元，同比增长162%、131%、90%[4] - 其中AI原生产品（To C）收入FY25-27分别实现0.58亿美元、1.39亿美元、2.63亿美元，同比增长超140%[4] - 开放平台（ToB）收入FY25-27分别实现0.22亿美元、0.46亿美元、0.88亿美元[4] - 预计Non-GAAP毛利润FY25-27分别实现0.20亿美元、0.74亿美元、1.93亿美元，对应Non-GAAP毛利率25.0%、40.0%、55.0%[4] - 预计Non-GAAP净亏损将逐步收窄，FY25-27分别录得亏损-2.4亿美元、-1.8亿美元、-0.8亿美元，对应Non-GAAP净利率-300%、-97%、-24%[4] - 公司C端产品已实现正毛利（4.7%），且营销费用率在收入翻倍背景下绝对值下降[5] - 随着推理成本下降，未来净利率有望迎来非线性拐点[5] - 公司目前隐含估值处于FY26 77x P/S[5]