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大模型二级市场一哥中报不见起色，但卖方数着GMV、盯着GB端转TO C，告诉韭菜同比不如环比；股东人数骤增的CPO，一边希望卖方推荐尽可能减少，一边还要北战硅光、东抗“上云”；国民爸爸成立金融软件板块的小作文，让已被公募降费残害的龙头腹背受敌；人工智能大会上还没动弹一下的人形机器人，被游资视作不可证伪。还没迎来七翻身的缩量市场，总有人在你的预判上捅你刀子。

人工智能大会虽然热度空前，但在AH股的预判下，果然没有成为中报期能把AI拉出泥潭的绳索。寄希望于云平台服务能节省算力后，AIGC能取代CPO成为主流细分，但大模型厂商对客户私有化部署应用要求的无言以对，又给大多数应用端企业蒙上了阴影。诚然，AI能让C端用户在音视频等领域降低使用门槛，但对于年人均可支配收入不及3.7万元的中国用户来说，功能不全的AI应用又有谁会不断续费呢？

随着大模型如雨后春笋般涌现，同质化模型功能也只会让C端应用软件更加志同道合，最终走向惨烈价格战。想一下对于同类型应用软件来说，一个看球但不追剧的直男，怎会左手腾讯右手爱奇艺？未曾听闻地下八英里的摇滚青年，又怎会腰间网易云鞍下酷狗？AIGC也是一样，C端的生意向来不好做，但B端则大有不同。

要评判用户能否为新技术付费，最有效的衡量指标就是投产比。而AI这种新技术，典型的B端市场就是金融业。首先，因为金融行业的日常业务活动涉及大量交易和数据处理，所以任何技术上的微小进步就可能带来巨大收益，所以金融机构对于新技术向来敏锐；其次，国有大行在2022年对金融数智化投入普遍不下200亿，看似庞大的预算却在金融业支出总数中九牛一毛；最后，合规和精确性是金融业的底线，少数能做明白金融AI的企业自然是业内老大。

金融AI市场既然这么大，但为什么能做的企业少之又少？今天我们以中国领先的AI云服务商@百融云-W（6608.HK）为例，来看看为什么这种少数派企业才能进场分蛋糕。

对于金融业这种业务非常多的产业来说，AI大模型要涵盖的信息从来都不能是单一的细节。举个例子，2023年是稳增长任务很重的一年，而一切经济活动的基础都是信贷增量，所考验的指标便是新增贷款量的同比增速。所以当银行进行决策时，要根据2022年全年贷款量来确定23年的预期，再确定贷款潜在投向的同时，又要保证贷款的利率和可收回性。以前确实可以通过学习SQL代码的方式来完成数据分析，但有了金融AI大模型，新的交互形式也提出了新的要求。

首先，用语音输入2022年全年贷款量的时候，意味着金融AI大模型要准确识别时间范围是2022年1月1日—2022年12月31日；其次，金融AI大模型必须要对去年贷款量做出分析，比如哪些属于票据冲量和季末效应；再次，潜在贷款投向的需求方，具体那些行为信息能够符合贷款标准，以及同类需求者曾经造成过多少不良率，都需要金融AI大模型进行分析和建模；最后，上述所有任务和分析过程，必须要在一个程序中完成，而不能让银行从业者打开不同的模型端口，否则不可称为金融AI大模型一站式解决方案。另外，如果有银行只需要单一问题的分析和解决方案，那么大模型还需要做到私有化部署；以及最为重要的是，金融AI大模型必须要确定使用者是否有调用这些金融业数据的权限，以保证安全性。

这些环节，涉及到的AI技术分别有NLP、多轮对话、高质量信贷信息预训练、自动建模、自动化审批、隐私计算、MaaS、模型蒸馏等等，所以如果不是像百融云这种在金融AI领域做了9年之久的企业，是肯定没法完成的。这和互联网大厂不屑于进军碎片化B端根本不是一回事，巧妇难为无米之炊。

举一个最核心的业务环节，就是贷款用户的筛选，分为贷前、贷中、贷后，贷前环节根据AI模型训练信息中，用户过往的一系列经过隐私计算和保护的贷款申请行为信息来进行指标计算，同时根据每家银行不同的客户指标要求输出模型结果，同时根据风险类历史信息汇总，打造银行用户的反欺诈模型和信用评分。贷中环节要监测用户是否存在异常账户往来等细节，防范风险；而在贷后，需要根据用户的还款进度来制定不同的催收流程。涉及这类业务的模型训练，我觉得除了百融云这种企业之外，没几家能做到吧？

都知道金融业的钱多，也不难挣，但是这么多年过去了，我们只听说过券商有佣金方面的价格战，因为同质化导致了市场饱和，但有谁听说过金融AI云服务商出现价格战呢？核心问题不就是因为能做的企业不多嘛。那能做金融AI的竞争对手不多，肯定不是百融云的锅啊。

百融云作为一家累计服务7000家金融机构的金融AI云服务厂商，虽然中报还没有发布，但我们就按照目前扰动AH股的二季度环比增速来拍一下脑门，百融云本身有90%以上的客户留存率，2023年一季度就已经实现营收5.66亿元，同比增幅25%；基于AI原生云平台的第一大业务“智能分析与运营”收入同比增幅41%至2.81亿元，其中，“智能运营服务”线收入较去年同期增长68%。那咱们想一件事，二季度环比增量业绩从哪来？

都知道ChatGPT是春节后开始火爆的，国内真正开始涌现AI业务是从3月份开始，那对于金融AI云服务厂商来说，只要给客户多增加AI服务业务，那可是需要金融业客户多掏钱的啊。这还没说金融AI大模型的定制化开发呢，这不得收费吗？所以用这些预期，对比去年同期的基数，那就算呗。这事儿很难吗？