2024年第四范式公司研究：企業(yè)級(jí)AI領(lǐng)跑者-平臺(tái)+應(yīng)用雙輪驅(qū)動(dòng)-大模型帶來(lái)新增長(zhǎng)機(jī)遇

2024年第四范式公司研究：企業(yè)級(jí)AI領(lǐng)跑者_(dá)平臺(tái)+應(yīng)用雙輪驅(qū)動(dòng)_大模型帶來(lái)新增長(zhǎng)機(jī)遇一、公司概況：企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)領(lǐng)跑者公司概述：企業(yè)級(jí)人工智能領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)者，數(shù)據(jù)科學(xué)助力人工智能融入千行百業(yè)第四范式成立于2014年9月，是企業(yè)級(jí)人工智能領(lǐng)域的行業(yè)先驅(qū)者與領(lǐng)導(dǎo)者。第四范式專(zhuān)注于利用人工智能技術(shù)，基于于平臺(tái)型AI能力，為不同行業(yè)的下游企業(yè)，提供數(shù)據(jù)建模、分析、預(yù)測(cè)等服務(wù)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型，提升決策效率和商業(yè)價(jià)值。公司產(chǎn)品現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于金融、零售、制造、能源與電力、電信及醫(yī)療保健等領(lǐng)域。根據(jù)招股書(shū)披露，第四范式在中國(guó)所有以平臺(tái)為中心的決策型企業(yè)級(jí)AI市場(chǎng)中排名第一。當(dāng)前，公司繼續(xù)深耕能源電力、交通運(yùn)輸、信息技術(shù)、金融、運(yùn)營(yíng)商等重點(diǎn)行業(yè)，并將繼續(xù)在智能制造、智慧醫(yī)療、智慧零售等具有重要戰(zhàn)略意義的領(lǐng)域進(jìn)行布局和拓展。公司名字由來(lái)：在科學(xué)發(fā)展的四類(lèi)范式中，第四階段的科學(xué)范式強(qiáng)調(diào)以數(shù)據(jù)科學(xué)為核心，基于算力、依靠人工智能算法挖掘數(shù)據(jù)的重要性。在這一范式中，數(shù)據(jù)不僅是研究的結(jié)果，也是推動(dòng)新發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)新的引擎。人工智能的應(yīng)用已經(jīng)從互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎擴(kuò)展到互聯(lián)網(wǎng)巨頭，現(xiàn)在正在進(jìn)入千行百業(yè)。第四范式的產(chǎn)品旨在加速這一過(guò)程，幫助各個(gè)行業(yè)借助人工智能實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力的飛躍。營(yíng)收狀況：營(yíng)收高速增長(zhǎng)，下游拓展+單客戶(hù)價(jià)值提升+技術(shù)提升推動(dòng)營(yíng)收上升公司營(yíng)收高速增長(zhǎng)：公司2018-2022年?duì)I業(yè)收入CAGR為121.53%，顯著高于行業(yè)平均。其中2022年?duì)I業(yè)收入30.83億元，同比增長(zhǎng)52.7%，2023H1營(yíng)收為14.7億元，同比增長(zhǎng)38.5%。公司營(yíng)收高度增長(zhǎng)的原因主要為：1）下游行業(yè)拓展順利，平臺(tái)化優(yōu)勢(shì)明顯。2018年，第四范式主要服務(wù)金融、能源與電力、電信、媒體4個(gè)行業(yè)，后逐步開(kāi)拓了零售、教育、制造、科技、醫(yī)療保健、運(yùn)輸?shù)?0余個(gè)行業(yè)。得益于公司的AI平臺(tái)化和行業(yè)遷移能力，先知平臺(tái)的定制化人工智能應(yīng)用的場(chǎng)景和用戶(hù)增加，標(biāo)桿用戶(hù)數(shù)量由2020年的47提升至2022年的104名。2）公司的價(jià)值創(chuàng)造能力不斷增強(qiáng)，單客戶(hù)收入上升。隨著2018-2022年期間公司HyperCycle、SageStudio等明星產(chǎn)品的推出，公司解決B端客戶(hù)實(shí)際痛點(diǎn)的能力不斷提升。公司標(biāo)桿用戶(hù)平均收入從2020年的0.12億元增長(zhǎng)至2022年的0.18億元。3）持續(xù)深耕技術(shù)創(chuàng)新，研發(fā)投入逐年上升。公司研發(fā)投入從2020年的5.66億元增長(zhǎng)至2022年的16.50億元，產(chǎn)品力不斷提升。業(yè)績(jī)狀況：經(jīng)調(diào)凈虧損持續(xù)收窄盈利路徑清晰公司大力投入研發(fā)，控費(fèi)增效，凈虧損自2022年起有所收窄。2022年公司凈虧損為16.45億元，虧損相較2021年同期17.86億元收窄。2023H1公司凈虧損為4.78億元，較2022H1同期虧損5.67億元進(jìn)一步收窄。公司2021年虧損增加的主要是因?yàn)樵撃甓纫怨煞轂榛A(chǔ)的薪酬開(kāi)支猛增，前9個(gè)月公司給員工的股權(quán)激勵(lì)超過(guò)了過(guò)去3年的總和。2022年，公司凈虧損的收窄主要由兩個(gè)因素貢獻(xiàn)：1）以股份為基礎(chǔ)的薪酬開(kāi)支縮減；2）公司擴(kuò)張性拓客戰(zhàn)略獲得初步成功，留存客戶(hù)對(duì)高毛利的license業(yè)務(wù)需求上升，整體凈利潤(rùn)情況進(jìn)一步優(yōu)化。調(diào)整后凈虧損情況：由于1）以股份為基礎(chǔ)的薪酬屬于非現(xiàn)金性質(zhì)，不導(dǎo)致現(xiàn)金流出；2）贖回負(fù)債的利息為非現(xiàn)金項(xiàng)目；3）上市開(kāi)支與全球發(fā)售有關(guān)，不能反映公司實(shí)際經(jīng)營(yíng)表現(xiàn)，故定義調(diào)整后凈虧損為凈虧損除去上述科目影響。公司2020年、2021年、2022年調(diào)整后凈虧損分別為3.90億元、5.59億元、5.04億元。公司調(diào)整后凈虧損情況在近年內(nèi)有所好轉(zhuǎn)，主要得益于公司合理控制成本和良好的經(jīng)營(yíng)策略。二、行業(yè)概覽：高增長(zhǎng)千億行業(yè)，發(fā)展東風(fēng)與技術(shù)需求呼喚新解決方案行業(yè)規(guī)模：人工智能行業(yè)總體來(lái)看，第四范式所在的人工智能市場(chǎng)達(dá)到千億美元規(guī)模，增長(zhǎng)迅猛。IDC最新數(shù)據(jù)顯示，2022年全球人工智能IT總投資規(guī)模為1,288億美元，2027年預(yù)計(jì)增至4,236億美元，五年CAGR約為26.9%。我國(guó)人工智能市場(chǎng)未來(lái)發(fā)展向好，增長(zhǎng)空間較大。IDC預(yù)計(jì)，2027年中國(guó)AI投資規(guī)模有望達(dá)到381億美元，全球占比約9%。近年來(lái)，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)不斷提升自身智能化水平，向高質(zhì)量發(fā)展邁進(jìn)。從短期來(lái)看，國(guó)內(nèi)人工智能市場(chǎng)發(fā)展在與各行業(yè)的不同需求融合落地方面尚存成長(zhǎng)空間；放眼未來(lái)，在政府的政策扶持和產(chǎn)業(yè)加快升級(jí)的主題背景下，人工智能技術(shù)必將與企業(yè)發(fā)展相融合，成為企業(yè)產(chǎn)品、服務(wù)和模式的一部分，將是推動(dòng)中國(guó)企業(yè)跨越式發(fā)展的重要戰(zhàn)略資源。AI新范式：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策式AI+生成式驅(qū)動(dòng)的大模型，賦能千行百業(yè)B端企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的痛點(diǎn)在于：企業(yè)數(shù)據(jù)分散，甚至很多數(shù)據(jù)沒(méi)有數(shù)字化，無(wú)法有效地在同一個(gè)系統(tǒng)對(duì)進(jìn)行可視化和比較，更難以對(duì)數(shù)據(jù)背后的企業(yè)行為進(jìn)行總結(jié)、分析和預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI：以第四范式為代表的企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)可以通過(guò)算法挖掘數(shù)據(jù)意義，為企業(yè)降本增效提供解決方案。大模型可以帶來(lái)的優(yōu)化：1）通用性：無(wú)需根據(jù)各行業(yè)Know-How定制化開(kāi)發(fā)。2）交互性：解決B端軟件功能復(fù)雜、層層嵌套的問(wèn)題。3）開(kāi)發(fā)成本：降低人力開(kāi)發(fā)代碼成本。4）智能化：過(guò)去的模型僅學(xué)習(xí)垂直領(lǐng)域，而大模型可以動(dòng)用其強(qiáng)大的涌現(xiàn)能力。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的B端AI企業(yè)使用大模型，可為其客戶(hù)實(shí)現(xiàn)降本增效：以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策類(lèi)AI公司是最了解B端企業(yè)痛點(diǎn)、需求、KnowHow的公司，大模型具有的通用性、智能性、可交互性都可以和決策類(lèi)AI結(jié)合，更好地賦能千行百業(yè)。中國(guó)人工智能行業(yè)：應(yīng)用落地關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)到來(lái)，四大東風(fēng)推動(dòng)行業(yè)蓬勃發(fā)展應(yīng)用落地轉(zhuǎn)折點(diǎn)東風(fēng)之一——數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)：現(xiàn)今世界已實(shí)現(xiàn)廣泛的數(shù)字化及互聯(lián)互通，數(shù)據(jù)量急劇增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)為模型復(fù)雜性、模型魯棒性、模型泛化性的提升帶來(lái)可能，進(jìn)一步推進(jìn)AI應(yīng)用的落地。根據(jù)灼識(shí)咨詢(xún)的資料，于2022年，全球范圍內(nèi)創(chuàng)造、獲取、複制及消耗了99ZB的數(shù)據(jù)，在過(guò)去十年間增長(zhǎng)了近30倍，且預(yù)計(jì)在2027年將進(jìn)一步增長(zhǎng)至264ZB。龐大的數(shù)據(jù)量蘊(yùn)含的重要信息為每個(gè)組織創(chuàng)造了大量機(jī)會(huì)，然而，數(shù)據(jù)量激增也為數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了前所未有的挑戰(zhàn)，由人工處理數(shù)據(jù)分析任務(wù)變得愈發(fā)困難且成本高昂。在這樣的背景之下，數(shù)據(jù)的積累促進(jìn)了人工智能應(yīng)用。同時(shí)，人工智能從豐富的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、訓(xùn)練和發(fā)展，變得更加智能，并能夠以更有效的方式解決現(xiàn)實(shí)中的問(wèn)題。中國(guó)人工智能行業(yè)：第三次人工智能浪潮主流，賦能企業(yè)高效實(shí)時(shí)決策人工智能輔助決策，即利用人類(lèi)知識(shí)，輔以人工智能技術(shù)，解決復(fù)雜決策問(wèn)題的一類(lèi)技術(shù)?？v觀人工智能技術(shù)發(fā)展史，對(duì)人工智能決策能力的追求從未停止，隨著第三次人工智能浪潮的到來(lái)，決策類(lèi)人工智能迎來(lái)了新的增長(zhǎng)機(jī)會(huì)。從專(zhuān)家系統(tǒng)到系統(tǒng)規(guī)則，再到引領(lǐng)第三次人工智能的第四代Rete-NT算法，人工智能決策實(shí)時(shí)性、精準(zhǔn)性、易用性不斷提升，決策類(lèi)人工智能增長(zhǎng)機(jī)會(huì)已然到來(lái)。得益于完整的智能決策支持系統(tǒng)（IDSS）運(yùn)行模式，決策類(lèi)人工智能的實(shí)時(shí)性和高效性大幅提升，企業(yè)智能化決策落地在望。在IDSS框架中，人工智能可以實(shí)現(xiàn)對(duì)模型庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、方法庫(kù)、知識(shí)庫(kù)的靈活調(diào)用與管理，實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)別的實(shí)時(shí)決策，同時(shí)脫離決策者個(gè)人主觀性，做出更科學(xué)精準(zhǔn)的判斷，有助于企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化決策轉(zhuǎn)型。三、企業(yè)級(jí)決策類(lèi)人工智能解決方案：助力智能化轉(zhuǎn)型，走進(jìn)千行百業(yè)解決方案總覽：AI提升決策水平，OODA鏈路全場(chǎng)景優(yōu)化企業(yè)增長(zhǎng)的要訣在于高效的管理，而管理的核心在于決策。AI賦能企業(yè)管理，有助于實(shí)現(xiàn)決策流程全優(yōu)化。著名軍事學(xué)家JohnBoyd于1977年提出OODA循環(huán)決策理論，并被廣泛應(yīng)用于企業(yè)決策。他認(rèn)為，決策過(guò)程是由“觀察（Observe）—判斷（Orient）—決策（Decide）—行動(dòng)（Act）”四個(gè)環(huán)節(jié)組成的相互關(guān)聯(lián)、相互重疊的循環(huán)周期，高效完成這一循環(huán)是致勝的關(guān)鍵。AI決策可有效在OODA循環(huán)的四大流程助力更高效、更精準(zhǔn)、更有效的決策。AI進(jìn)入企業(yè)決策，突破了人類(lèi)認(rèn)知的固有限制，有利于更優(yōu)決策的生成。面對(duì)日益分散化、多元化、復(fù)雜化的企業(yè)管理場(chǎng)景，人類(lèi)認(rèn)知在理性程度、響應(yīng)速度、復(fù)用程度等層面上存在局限性。AI可以有效克服這些固有缺陷，幫助實(shí)現(xiàn)更加智能的決策。解決方案總覽：端到端解決方案滿(mǎn)足數(shù)字化轉(zhuǎn)型全需求，全面產(chǎn)品矩陣構(gòu)建完整業(yè)務(wù)生態(tài)第四范式提供端到端的企業(yè)級(jí)人工智能解決方案，全方位滿(mǎn)足企業(yè)在人工智能建設(shè)過(guò)程中對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施、平臺(tái)和應(yīng)用的需求，賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。第四范式的人工智能解決方案產(chǎn)品矩陣分為兩大部分：1）作為解決方案支柱的先知平臺(tái)，包括可選的配套基礎(chǔ)設(shè)施和以平臺(tái)為中心的解決方案。其中，以平臺(tái)為中心的解決方案又可進(jìn)一步拆分為提供低代碼/無(wú)代碼環(huán)境的人工智能開(kāi)發(fā)人員套件HyperCycle和Studio，以及具備數(shù)據(jù)內(nèi)核和運(yùn)行時(shí)內(nèi)核的操作系統(tǒng)AIOS?？蛇x的配套基礎(chǔ)設(shè)施主體為SageOne，是一款軟硬一體的軟件定義的“一體化”解決方案。2）依托先知平臺(tái)創(chuàng)建的先知應(yīng)用?？蓪?shí)現(xiàn)銷(xiāo)售與營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)險(xiǎn)管理、運(yùn)營(yíng)效率等多元化功能。四、生成類(lèi)AI業(yè)務(wù)：多模態(tài)大模型“式說(shuō)”AIGS：用AIGC的能力重構(gòu)企業(yè)軟件所謂AIGS（AI-GeneratedSoftware），就是基于第四范式式說(shuō)大模型能力打造的軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)，使用大型語(yǔ)言模型輔助開(kāi)發(fā)人員進(jìn)行編程，可顯著提升開(kāi)發(fā)人員的軟件開(kāi)發(fā)效率和人效，利用AIGC的能力重構(gòu)企業(yè)軟件，實(shí)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模化效應(yīng)與毛利率提升。AIGS的具體功能包括：1）根據(jù)開(kāi)發(fā)人員的需求，自動(dòng)生成代碼片段或者整個(gè)功能模塊，減少開(kāi)發(fā)人員的手動(dòng)編碼時(shí)間，加速開(kāi)發(fā)流程；2）作為知識(shí)庫(kù)，存儲(chǔ)和共享最佳實(shí)踐、代碼規(guī)范和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，幫助新員工快速上手，降低培訓(xùn)成本，進(jìn)一步提升整體板塊毛利率水平；3）通過(guò)自動(dòng)化代碼審查、測(cè)試和部署等工作，AIGS平臺(tái)可以幫助開(kāi)發(fā)人員識(shí)別潛在的錯(cuò)誤和性能瓶頸。AIGS旨在：1）通過(guò)更自然、更智能、更靈活的“對(duì)話(huà)框式”交互方式，替代傳統(tǒng)的菜單式交互，讓用戶(hù)更方便地調(diào)用和使用企業(yè)軟件的功能和數(shù)據(jù)，提高工作效率和滿(mǎn)意度；2）通過(guò)大模型的生成和推理能力，實(shí)現(xiàn)軟件功能和邏輯的快速開(kāi)發(fā)和迭代，減少人工編碼和測(cè)試的工作量和時(shí)間，降低軟件開(kāi)發(fā)的復(fù)雜度和成本；3）通過(guò)大模型的學(xué)習(xí)和優(yōu)化能力，實(shí)現(xiàn)軟件功能和邏輯的持續(xù)改進(jìn)和創(chuàng)新，根據(jù)用戶(hù)的反饋和數(shù)據(jù)，自動(dòng)調(diào)整和優(yōu)化軟件的表現(xiàn)和效果，增強(qiáng)軟件的智能和價(jià)值。AIGS的路徑可以分為三個(gè)階段。1）AIGS1.0階段：Copilot調(diào)動(dòng)不同的信息、數(shù)據(jù)、應(yīng)用，作為助手完成用戶(hù)的指令，相當(dāng)于在所有企業(yè)級(jí)軟件系統(tǒng)里，配備一個(gè)指揮官；2）AIGS2.0階段：Copilot+基于企業(yè)規(guī)則的“知識(shí)庫(kù)”，AI能夠參照規(guī)則做復(fù)雜工作，進(jìn)一步豐富了“對(duì)話(huà)框式”的能力。比如AI查詢(xún)了“人像美化”知識(shí)庫(kù)后，能執(zhí)行把照片修好看的步驟；3）AIGS3.0階段：Copilot+CoT（思維鏈）。軟件系統(tǒng)的使用行為最終會(huì)被大模型學(xué)會(huì)，形成AI針對(duì)這個(gè)領(lǐng)域的思維鏈?！笆秸f(shuō)”大模型：適用千行百業(yè)，能力多維體現(xiàn)在Copilot和CoT兩大核心技術(shù)加持之下，“式說(shuō)”大模型全面盤(pán)活企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)多模態(tài)交互，開(kāi)創(chuàng)了B端軟件辦公新范式。“式說(shuō)”大模型賦能的行業(yè)與任務(wù)十分廣泛，可以全方位多維度提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)效能?！笆秸f(shuō)”大模型可編寫(xiě)猜隨機(jī)數(shù)程序