“到底谁能把AI真正变现？谁能在海量推理需求下赚到真金白银？
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2025年9月，全球科技圈见证了一场出人意料的“王位”更替：拉里·埃里森，那个几乎被人遗忘的老牌技术教父，登上了全球首富宝座。
不是因为他掌控了一家AI独角兽，也不是因为他押中了某个大模型风口，而是因为——Oracle，这家曾经被视为“传统IT代表”的企业，突然成为了AI推理时代的关键底层平台之一。
一时间，所有分析师和投资人都意识到：也许，他们错判了Oracle，也错判了这场AI浪潮的真正走向。
原来，真正的AI价值核心，不只在于模型规模和技术炫技，而在于——能否构建起“场景驱动+底层供给”闭环的企业。
就在这场全球资本对“产业AI基建”的重新定价中，中国，也正在悄然酝酿一场极具对称性的AI价值重估。
就在这个节点，中国市场上，一家“长期安静却埋头苦干”的AI公司，也正在悄然迎来自己的“爆发前夜”。
它早在2023年就积极布局大模型技术，并构建起了自研芯片、大模型、智算平台三位一体的技术体系，并将智能体产品大规模部署进医院、家庭、交通、保险等真实场景中。
它的名字叫——云知声。
云知声2025年中期业绩
在Oracle登顶的背后，我们或许更应该问：云知声，会是中国的那条“平行曲线”吗？
Oracle成功的底层逻辑，
昭示AI市场的新风向
2025年，AI产业迈入“狂飙”之后的现实落地期。
一方面，全球大模型数量激增，技术能力不断突破；另一方面，投资人开始追问——到底谁能把AI真正变现？谁能在海量推理需求下赚到真金白银？
答案，Oracle率先给出了。
在全球云巨头都将重心投向训练平台与算力中心时，Oracle却反其道而行之，押注“AI推理市场”，并成功将这一方向做成了盈利核心：
·最新季度财报显示，营收同比增长12%，但最亮眼的是RPO（客户已签约但尚未计入收入的合同）订单突破4550亿美元，远超市场预期；
·与OpenAI、xAI、Meta等AI公司签署大额云合同，同时与AWS、Azure、GCP达成多云兼容。
Oracle剩余履约业务规模
Oracle董事长兼CTO拉里·埃里森表示：“AI推理市场将远大于训练市场。”
这一策略，让Oracle彻底完成了从“传统数据库商”到“AI推理基建提供商”的蜕变，迎来估值大重构。
Oracle的故事告诉我们，推理不是模型之后的附属流程，而是未来AI运行的核心商业环节。谁掌握了推理基础设施，谁就掌握了AI时代的“水电煤”。
真正的转型，不是讲AI的故事，而是做AI的地基。
Oracle的成功，本质是一次角色身份的跃迁——从数据库平台向“AI时代的行业云底座”转型。
这并不是一次简单的技术升级，而是围绕四个关键词的系统性演化：
·AI数据库：通过增强模型原生支持，构建AI原生数据管理系统；
·推理服务：聚焦实时、高效、可控的模型推理部署能力；
·多云兼容：提供OpenAI等模型多云部署接口，实现全球节点的高可用迁移；
·行业深耕：在金融、医疗、制造、政务等核心行业推进AI系统集成。
过去一年，AI投资圈的关键词是“大”，参数大、资金大、市场讲得也大。但从Oracle的突破可以看出，真正得到市场高估值的，是那些能把AI落地到真实产业系统的公司。
这并非孤例，市场已经给出多个信号：高盛报告指出，全球AI投资中已有72%流向医疗、制造、金融等垂直场景；微软、谷歌、亚马逊等巨头都在构建“模型+场景+平台”的一体化战略。
企业客户更关心谁能提供真正“跑在业务系统里的智能”——这比生成文字和图片重要得多。
这一切表明，AI产业的价值中枢，正在从模型能力本身，向“场景深度+推理基础设施”迁移。
这，正是Oracle估值爆发的本质原因。
而顺着这个方向看过去，在中国市场，谁具备类似的结构？谁正在重走这条路径？谁是“被低估的Oracle”？
答案，越来越清晰。
对标Oracle，
云知声拥有类似的“爆发基因”
投资从来不是看当下的规模，而是看结构和路径。
当我们回顾Oracle的爆发路径时不难发现，它并非偶然成功，而是在多年技术积累、场景深耕、系统演进之后，踩中了AI推理这个“产业主航道”。
而此刻的中国，也正有这样一家AI公司，正在重走这条通往产业中枢的路径：云知声。
一个对标下来，你会发现，它拥有所有爆发前夜的结构性特征。
让我们先来将这两个公司做一个对比分析：
可以发现，两者的共通点在于：都不是PPT型公司，而是扎进真实行业系统里，构建“AI底座”能力；都在经历从服务型收入向平台化收入的过渡；都在一个被忽视的细分领域，走出了超预期的突破路径。
投资视角要变——这不是“相似的业务”，而是“相同的结构 + 相似的变现逻辑”。
云知声技术产品架构图
深入分析云知声的业务，会发现在技术能力和应用场景两个角度，奠定了良好的基础：
从能力看，云知声正在构建“中国版AI产业基础设施”。
若说Oracle靠的是云+ AI推理平台，那么云知声则是以“模型+算力+芯片”三位一体方式，自建出自己的智能底座：
·山海大模型：千亿参数，自研训练框架；
·Atlas智算平台：支持从训练、调度、部署到推理全链路，适配主流大模型结构；
·自研AI芯片：累计出货近1亿颗，覆盖语音交互、智能座舱、IoT终端等场景。
这意味着，云知声不是“接入者”，而是“基础设施构建者”——其垂直整合能力，放眼中国AI企业中都是极为罕见的存在。
而在当下AI推理时代，这种全链能力恰恰是下一个风口的入场券。
从应用看，智能体深耕高频场景，走出闭环飞轮。
与一些高调发布大模型、但难以落地的企业不同，云知声的商业化来自最刚性的行业系统需求，并取得了一定的成绩。
例如，在智慧生活领域，其家庭语音、智能座舱、出行助手等场景广泛落地，AI芯片半年出货达1650万颗；在智慧医疗，其智能病历质控系统，部署大量医院，取得显著的效率提升。
而且，其客户黏性高，比如医疗场景单客收入增长116.2%，复购率逐年提升。
这些都不是“AI概念”，而是能算ROI、能带收入、能规模部署的真实业务飞轮。
云知声业务结构
它已经具备“爆发前夜”的关键要素
如果我们用一个产业平台爆发的通用条件去对照：
·✅ 技术自主（模型/平台/芯片）
·✅场景高频（医疗/出行/家居）
·✅ 商业闭环（收入结构重构，订阅化起步）
·✅ 系统演进（从语音AI → 通用大模型 → 智能体平台）
·✅ 盈利路径清晰（平台复用+端侧订阅）
你会发现，云知声已经不是“潜力公司”，而是“已跑通模型，等待放量”的公司。
这正是当年被市场忽视时的Oracle。
那么问题来了：为何它的估值还没有反映出这些？
这将是下一部分我们要讲的重点——“严重被低估的云知声”。
被严重低估的云知声，
或是中国AI新周期的“潜在Oracle”
如果说Oracle的逆袭让人重新理解了AI价值的“重心转移”，那么云知声的当下状态，则像是一块尚未揭开的宝藏：它具备“结构性爆发”的内核，却尚未获得市场相匹配的定价。
为什么？市场对云知声存在哪些常见的“误解？
市场误读：仍用“项目型思维”看待“平台型公司”
今天的云知声，在资本市场被贴上的标签依然是“AI解决方案提供商”，或“语音技术公司”，这显然严重低估了它的平台演化路径与系统性能力：
·实际上，其大模型收入占比近25%，是行业平均的2-3倍，增速高达457%；
·从To B项目交付逐步转向平台+智能体订阅模式，多个行业场景已完成标准化打包；
·构建起自研模型+芯片+平台一体化产品线，具备SaaS级别的规模能力与边际优势。
资本市场看到的也许是“解决方案公司”，实际它早已是“具备指数级潜力的智能平台型企业”。
这就是认知错位的核心。
被忽视的价值护城河：技术为王+场景为本
很多AI公司“看起来很强”，但一落地就被业务逻辑打回原形。云知声则恰恰相反——技术并不是炫技，而是为真实场景“打地基”。
·研发强度：上半年研发投入占比超41.5%，研发人员占比超68.7%，高强度的研发为技术产品创新奠定了基础；
·闭环反馈：覆盖医疗、出行、家居等高频场景，建立起“真实数据 → 模型调优 → 场景再优化”的行业知识飞轮；
·系统进化：从语音引擎→ 大模型 → 多角色智能体 → 端侧部署 → SaaS化平台，技术演化路径清晰且具备复利能力。
简单说，它不是一锤子买卖的项目公司，而是正在形成复购飞轮的AI产业操作系统。
这才是云知声真正的“价值护城河”。
投资人的“错位机会”——像错过数据库的时代一样？
Oracle在公有云浪潮前被低估了5年，只因为市场没搞懂“AI推理平台”的长期价值。
今天的云知声，所面对的正是类似的“周期认知偏差”：核心能力已经跑通；收入结构正在切换；多行业商业化数据非常漂亮；系统平台具备跨场景复制能力。
但是，估值仍处在项目公司阶段。
对投资人而言，这意味着什么？
它不是一个已经兑现的故事，而是一个正在“重估起点”的错位机会。
换句话说：不是云知声的价值太小，而是大多数人看到它时，用了太小的视角。
在AI行业进入下半场的关键节点上，重新评估这类具备基础设施属性的平台型企业，或许正是下一个时代真正的主线。
云知声，站在一个市场的拐点
每一个时代的变革者，在爆发之前往往都显得“太早”。
正如十年前的Oracle在公有云转型之初并不被看好，正如五年前没人能准确预测AI模型对生产力的全面重构——今天的云知声，也正处在类似的价值临界点上。
从时间节点看，中国AI正进入“从技术热潮走向产业拐点”的中场时刻。
从战略动能看，云知声已经具备爆发所需的全部能力闭环。
而关键是，它是否能够沿着正确路径，实现“从优秀走向伟大”的跃迁？
我们认为，云知声的未来突破，将围绕三条关键路径展开：
1. 技术演进：从通用大模型向“行业导师级智能体”演化
当前的大模型仍以“泛用知识能力”为主，回答问题、生成内容、执行指令。但在真实场景中，用户更需要的是“能深度理解行业+主动协同执行任务”的智能体。
云知声正在沿着这一方向演进：山海大模型逐步分化为医疗、金融、交通等多个行业级专业模型，具备行业理解与知识微调能力；兽牙Agent平台支持多角色、多流程、多系统交互，具备L3级AGI智能体雏形；推进从“可控对话” → “自主行动” → “流程主导”的技术架构升级。
未来，它将不仅是工具，更是行业专家的数字分身。
2. 商业模式升级：从To B项目制到B2C智能体订阅
AI商业化的核心挑战是：收入模式是否可复制、是否能持续扩张？
云知声已经走出To B定制交付的早期阶段，正在探索更具扩展性的路径：医疗智能体系统已标准化打包，具备全国部署能力；芯片 + 模型 + Agent 的组合，正推向智能家电、汽车座舱的C端用户；正在布局“To B2C 智能体订阅”模式——让终端客户直接调用AI服务，形成小额高频、平台复用的长期收入体系。
这将是一条决定估值上限的关键道路。
3. 国际化扩张：以“多语种+端侧模型”打开新市场
AI出海，是中国科技公司未来5年的重要趋势之一。而云知声具备极其独特的出海优势：已支持多个语种语音识别与交互能力；自研芯片 + 本地推理能力，使其在边缘端场景拥有极强适配性；已在东南亚、南太平洋地区布局OEM客户与合作渠道，实现模型、芯片、Agent产品化出海。
在欧美AI巨头聚焦高端市场的同时，云知声正在撬动全球“AI中场”——那些既有智能化需求、又对本地化适配要求极高的新兴市场。
下一个伟大故事，往往就藏在被忽略的地方
每一轮技术革命中，总有一批公司以“低调”姿态，完成了“高能”进化。
它们不靠狂热叙事，也不依赖短期热度，而是靠脚踏实地的能力建设，默默地穿越周期——直到有一天，价值和势能一起喷涌而出，惊艳市场。
Oracle正是如此。
今天的云知声，也正在以相似的方式，积蓄着属于自己的那一场“临界爆发”。
当AI从炫技走向实用，当大模型从实验室走进医院、家庭、车载系统，当智能体从概念变成真实场景里的助手与伙伴……
云知声，已经站在了正确的时间点、正确的战略线上。
也许此刻，它还未成为明星。但下一轮AI浪潮来临时，它可能就是那个最先跃入“产业主场”的名字。
而你是否愿意，在价值被看见之前，先看见它？
文：月满西楼/ 数据猿
责编：凝视深空 / 数据猿
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