大模型第一梯队来了新玩家，市场还没反应过来？

刚曝出的消息，云知声的U2大模型要来了，预计6月正式发布。这被外界描述为该公司跻身国产大模型第一梯队的关键一役。如果这个说法成立，意味着U2的技术能力将直接对标第一梯队的水准。

根据披露的信息，U2的模型性能已经达到了世界一流大模型的水准，在指令遵循、知识推理、Agent工具调用等多项关键评测中，都展现出了对标全球顶尖模型的综合实力。但更值得关注的是它的定位：

。这意味着它不仅能对话，更能真正进入业务流程，理解目标、拆解任务、调用工具并完成执行与验收，更接近“智能体时代的底座模型”这一构想。而且，相较于那些动辄万亿参数级别的庞然大物，U2的规模要精巧得多，参数效率据说接近5倍。

某种程度上，U2可以被视为云知声的“DeepSeek时刻”——遵循着相似的逻辑：

。这恰恰是“密度智能”这一概念的底气所在：它强调的从来不是单纯地追求模型小，而是在达到世界一流能力的前提下，用更小的规模和更低的代价去实现它。

如果这一切属实，那么市场眼下就面临一个颇为有趣的定价错位：一家即将正式跻身第一梯队的模型公司，其市销率（PS）却还不到15倍。这可不是一个能轻易忽视的信号。

定价的错位

看看同行们的估值：智谱AI、MiniMax相继登陆港股，估值均在千亿港元以上；百川智能和月之暗面也在冲刺IPO，估值同样处于千亿级别。相比之下，云知声不到15倍的市销率，价差肉眼可见。

但财报讲述的是另一个故事。2025年，云知声全年大模型相关收入达到6.1亿元，占总营收的50.4%，同比增幅高达1076%。这个增速放在任何一家港股科技公司里都堪称罕见。更重要的是，这6.1亿收入并非靠融资补贴换取，公司全年经调整净利润持续改善，下半年的改善幅度更是达到了84%。

然而，市场似乎还没有完全反应过来。

当然，有人会说港股对AI公司的定价本就保守。这话没错，但保守与忽视是两回事。一个在细分行业领先的模型公司，大模型收入翻了十倍，利润面快速改善，市值却停滞不前，这更像是一个信息差问题——市场上大多数人，恐怕还没把云知声和大模型第一梯队划上等号。

这种“港股折扣”不全是估值体系的问题。长期以来，云知声的叙事都紧贴着“语音识别”、“智能语音”的标签，很多人对它的认知还停留在做语音芯片的阶段，其在大模型领域的进展，似乎并未充分传导至资本市场。公司从2021年递表到2025年6月才正式挂牌，长达四年的IPO长跑，恰好错过了大模型最喧嚣的传播窗口期。在那段时间里，同行们融资消息不断，而云知声则一向保持低调，加之合规要求进一步收窄了对外发声的渠道。

正如其创始人兼CEO黄伟在访谈中所言：“2023到2025年是大模型的热身赛，2026年正赛才刚开始。”在热身赛期间，云知声没怎么对外发声，没参与融资大战，而是选择了一家一家医院去跑，一个场景一个场景去打磨，一个合同一个合同去签订。直到2025年财报出炉，外界才惊觉其大模型收入已占据半壁江山，并实现了超过十倍的同比增长。

而U2的正式发布，很可能就是弥合这一信息差的起点。

大模型落地的壁垒

大模型落地最让人头疼的问题之一就是“幻觉”（胡说八道）。在医疗这种容错率极低的场景里，一次胡诌可能就意味着人命关天。

那么，云知声是怎么做的？数据显示，

。在车险理赔场景，其控费率比传统第三方管理公司提高了3个百分点；在医保场景，控费率更是从1个点提升到了7个点。

这些数字背后是真金白银。那6.1亿的大模型收入，每一分都来自病历生成、车险定损、医保审核这类高价值场景。

问题来了：为什么是云知声？开源大模型不是也能干活吗？

关键在于，医疗AI依赖的远不止语言理解能力，更需要吃透复杂的医疗流程、临床规范和保险政策。

U2的到来，让这道壁垒变得更高。由十三年场景数据锤炼出的防幻觉能力，正是其在医疗、金融等高要求场景中保持行业领先的根基。

增长的引擎

除了能力，U2在成本控制上也有显著优势。据报道，其单位Token成本能降至普通稠密模型的十分之一左右。这个数字放到企业级应用里，意义重大。

再看云知声的运营数据：销售费用率仅5.4%，在B端AI公司中几乎是最低的（同行通常在20%以上）；人均产值达252万元；研发人员占比69%，研发投入占经调整后三项费用总额的75%。把这些信息串联起来，逻辑指向一点：

增长将更多地由产品本身的竞争力驱动。据接近公司的知情人士透露，云知声在Token调用收入上的增速比外界想象得更猛。

这种爆发式增长的背后，是U2推动公司从传统的项目制全面转向产品化。黄伟提到，

可以说，U2不仅是一次技术升级，更直接重写了公司的业务交付逻辑。

如果按5月近500万美元的ARR估算，当前市值对应的Token收入市销率不到20倍。而第一梯队的同行们，这个倍数普遍在50倍以上。云知声的Token收入增速并不逊色于任何一家第一梯队公司，但资本市场给予的定价，却远远没有跟上。

拐点的窗口

回顾2025年，公司总营收12.1亿元，其中大模型相关收入6.1亿元，同比增长1076%。客户持续续约，新客户订单也在放大。

利润层面，全年经调整净利润持续改善。改善主要集中在下半年，因上半年包含IPO费用及大模型研发的集中投入，利润承压。但随着下半年U2上线带动收入加速，以及标准化交付使项目成本降低80%，

黄伟曾提出，AI公司的价值等于智能密度乘以Token价值。U2的底气正源于此：模型性能达世界一流，参数规模却控制在2600亿，远小于万亿参数模型，Token成本降至稠密模型的十分之一。

总结起来就是三点：强而小（同等性能下参数更精简，效率近5倍）、强而省（单位Token成本极低，企业用得起）、强而能落地（原生Agent能力，能嵌入真实业务流程）。三者叠加，构成了完整的商业逻辑。而其产出的Token直接作用于病历、保险、医保等高价值商业场景，每一个Token的价值都远超闲聊场景。

用黄伟另一个形象的比喻来说：“不需要一个中科院院士来开滴滴。”大模型未必需要追求全能通用，在特定场景做到极致，商业价值反而更大。这条聚焦场景、深度落地的路线，云知声走了十三年，而U2是这条路上迄今为止最重要的一步。

目前，解决方案收入占其总收入的69.8%，产品收入占10.1%。高比例的解决方案收入意味着极强的客户黏性和巨大的替换成本，一旦切入就能锁定后续收入。再加上U2正式发布带来的关注度提升，以及港股AI板块可能的情绪回暖，估值修复的动力并不缺乏。

写在最后

盈利拐点正在加速到来。下半年利润改善的速度已经非常明显，若能持续，弹性的释放将在盈利兑现的那一刻，届时估值逻辑的切换将提供巨大空间。

对云知声而言，这并非依赖一波市场情绪行情。整个行业正从“比拼参数”转向“看重落地”，而云知声在落地这件事上已经深耕了十三年，医疗控费、车险定损、病历生成等场景的实绩就是明证。

这个估值差何时能被填平，取决于三件事：盈利拐点何时明确到来、U2能否持续拉动增长、以及市场何时能反应过来。

剩下的，就看市场认知何时转向了。但至少，云知声已经把自己该做的功课做完了，U2，就是它交出的一份答卷。