AI收入接近半壁江山,猎豹移动还差一个利润拐点
猎豹移动这家公司,放在今天的AI财报观察里,很有样本意义。 $猎豹移动(CMCM)$
先看数据,2025年,猎豹移动总收入11.50亿元,同比增长42.6%。其中,AI及其他业务收入达到5.35亿元,同比增长84.7%,占总收入46.5%。到了四季度,AI及其他业务收入达到1.53亿元,同比增长98.8%,占季度总收入49.5%,距离半数收入只差一步。
很多公司讲AI,最后落到财报里,往往是研发费用增加、算力投入增加、利润被挤压,收入端还看不见明确回声。猎豹移动不一样。它已经跨过了第一个关口:AI不是单纯成本项,而是收入端变量。
但市场不会因为“有AI收入”就无条件买单。真正要命的问题在第二关:AI能不能赚钱。
2025年,猎豹移动AI及其他业务仍处在调整后经营亏损状态,亏损约2.745亿元,虽然同比收窄42.1%,但还不是利润贡献者。换句话说,猎豹移动现在最好的地方和最危险的地方,是同一个地方:AI收入增长很快,但商业模式还没有完全穿透利润表。
猎豹移动是一家处在转型中段的公司。旧互联网业务还在供血,新AI业务开始长大;收入结构已经明显换挡,利润结构还没有真正切过去。
如果想要资本市场重新定价,看的不是故事有多热,而是收入增长和亏损收窄能不能同时发生。
AI能进收入表的公司才有资格谈重估
今年市场在变得越来越现实。AI到底贡献了多少收入?收入是不是可持续?客户是不是付费?亏损有没有收窄?毛利率有没有改善?成了老生常谈的问题。
而猎豹移动已经把AI相关业务推到了一个不能被忽视的位置。AI及其他业务全年收入占比46.5%,四季度占比49.5%,如果后续继续提升,收入结构就会出现实质性切换。那时候再把猎豹移动简单归类为“老移动互联网公司”,已经不够准确。
老互联网公司转型AI,最怕两种情况。
一种是旧业务衰退太快,新业务还没长出来,公司变成典型的青黄不接。另一种是新业务讲得很热闹,收入很小,最后只能靠概念撑估值。猎豹移动目前没有完全落进这两种陷阱。公司的互联网业务仍然提供现金流,新业务已经有收入规模,财报里能看见增长曲线。
但资本市场的挑剔也会随之升级。AI收入占比越高,投资者越会追问增长质量。收入来自机器人,还是来自多云平台?来自一次性硬件销售,还是来自持续服务?来自企业客户,还是来自项目制交付?如果收入拆分不够清楚,估值很容易停留在主题博弈层面。
猎豹移动AI业务已经接近半壁江山,但市场对它的认知还没有完全从“旧互联网公司”切到“AI应用和机器人商业化公司”。
如果新一季财报继续证明AI收入占比提升,情绪修复就有基础;如果收入增速放缓,市场也会很快回到怀疑:所谓AI转型,是不是只是把多个新业务装进一个更性感的篮子里?
旧业务不是包袱,而是猎豹移动继续试错AI的安全垫
很多转型公司都会低估旧业务的价值。
在资本市场眼里,老业务没有高增长,不容易讲出想象空间。但对一家还在孵化AI产品的公司来说,旧业务不是包袱,而是弹药库。没有现金流安全垫,AI投入很容易变成持续融资压力;有稳定经营底盘,公司才有时间等新业务跑通。
猎豹移动现在有两套发动机。
第一套是互联网业务。公司不像机器人和Agent那样容易带来估值弹性,但能提供利润和现金流。2025年,互联网业务收入6.15亿元,同比增长19.0%;该业务调整后经营利润约1.15亿元,同比提升82.8%。四季度互联网业务调整后经营利润约4670万元,同比增长78.1%。这部分业务的意义,不在于让市场兴奋,而在于让公司不至于为了AI转型把资产负债表烧穿。
第二套是AI及其他业务,包括AI Agent产品、多云和多模型管理平台、服务机器人、智能轮椅等方向。增长快,弹性大,也更烧钱。负责打开第二增长曲线,但现阶段还要接受商业化验证。
虽然旧发动机不够“声响大”,但胜在稳定;新发动机足够有想象力,但还在调试。真正需要观察的是旧业务现金流能不能覆盖新业务试错,新业务的亏损能不能随着规模扩大而收窄。
如果答案是肯定的,猎豹移动就有机会形成一种比较稀缺的结构:不是纯烧钱AI公司,而是有现金流底盘的AI应用孵化平台。这个故事比“重做一个超级App”更现实,也比“押注一个大模型”更贴近财报。
机器人和Agent决定想象空间
猎豹移动的AI不是大模型底座,也不是算力基础设施,但却站在应用层和终端层。
机器人能交付,智能轮椅能销售,AI Agent能服务用户,多云和多模型管理平台能面向企业客户。应用层最大的好处,是财报反馈更快;最大的麻烦,是壁垒经常被质疑,竞争也更碎。
机器人业务最容易被投资者理解。四季度,猎豹移动管理层提到机器人业务占总收入约18.9%,同比增长93.6%,环比增长42.9%。这说明机器人已经不只是展示厅里的样品,而是在收入端有了贡献。但硬件业务天然有一条红线:不能卖得越多亏得越多。出货增长只是第一步,后面还要看渠道、交付、售后、毛利率和规模化能力。
AI Agent和多云、多模型管理平台,则更像软件化弹性的来源。猎豹移动推出EasyClaw这类AI coworker平台,本质上是在尝试把过去工具产品经验迁移到Agent时代。传统工具软件解决的是清理、优化、浏览、处理文件;AI Agent要解决的是任务自动化和工作流重组。用户如果愿意付费,利润结构可能比硬件更好。
可软件业务不能只讲“平台”。需要更明确的付费路径。收入来自订阅,来自企业服务,来自API调用,还是来自项目部署?客户是中小企业,还是大客户?复购率如何?留存率如何?没有这些拆分,资本市场很难给它应用软件公司的估值锚。
猎豹移动现在最能讲通的资本故事,是把旧互联网业务的现金流,转化为AI产品孵化能力,再用机器人和Agent打开新的收入曲线。这个故事不算性感,甚至有点苦。它不像大模型公司那样站在聚光灯中心,也不像算力公司那样享受最确定的订单周期。它更像一个从旧时代工具软件公司里爬出来的创业样本:手里还有现金流,身体已经不年轻,但必须重新学会做AI产品。
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