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华夏时报记者卢晓 见习记者 石飞月 北京报道
在大模型这条路上，云从科技大有“死磕”到底的意思。继推出基础大模型“从容大模型”后，7月21日，该公司宣布将定向募集不超过36.35亿元的资金总额用于行业大模型项目，并将盈利的希望之一寄托于新项目未来的落地和商业化。
不少行业翘楚的确表达过对行业大模型的看好，但云从科技在亏损多年、股价持续下跌的情况下，短期内能否成功募集到目标金额尚且还是个未知。至于靠行业大模型盈利，深度科技研究院院长张孝荣认为，目前国内的技术成熟度和数据量还无法让人看到盈利希望，企业不如把资源和精力放在新的技术路线和创新活动上。
定向募集36亿元
云从科技公告显示，此次募集资金投资项目为云从“行业精灵”大模型研发项目。在发行募集资金到位之前，云从科技可根据募集资金投资项目的实际情况，以自筹资金先行投入，并在募集资金到位后按照相关法规规定的程序予以置换。本次发行募集资金到位后，若扣除发行费用后的实际募集资金净额少于拟投入募集资金总额，不足部分由公司自筹资金解决。
这次募资暴露了云从科技自身资金不足的现状。
2022年5月，云从科技计划通过向社会公众发行股份（IPO）募资37.5亿元，但结果不如其意，最终募集资金共17.28亿元，扣除相关发行费用后，实际募集资金16.27亿元。根据云从科技最新公告，截至2022年底，该公司累计已使用的募集资金金额为12.5亿元，占募集资金净额的76.85%。
彼时，云从科技也在招股书中表示，在如果实际募集资金（扣除发行费用后）不能满足募投项目的投资需要，资金缺口将由公司通过自筹方式解决。
而上市后的第一年，2022年财报显示，云从科技不仅营收大幅下滑51.06%，还亏损了8.69亿元。从2020年-2022年，云从科技累计亏损了23.14亿元。今年一季度，云从科技继续亏损，亏损额达到1.42亿元。
此次募集资金是面向特定对象发行A股股票，发行对象为不超过35名（含本数）符合中国证监会规定条件的证券投资基金管理公司、证券公司、信托投资公司、财务公司、保险机构投资者、合格境外机构投资者以及符合法律法规规定的其他法人、自然人或其他合格投资者。
但最终结果如何，目前难以预料。透镜公司研究创始人况玉清对《华夏时报》记者表示，如果找到了合适的投资者并成功发行，还要谨防二级市场出现的变数，如果发行时股价太低，也无法募集到计划的资金。“另外从云从科技最近几年营收下滑、亏损扩大的实际状况来看，还有可能因为不被投资者看好无法发行或发行失败。”
受AIGC概念利好，云从科技的股价在今年迎来一波涨势。1月3日，云从科技股价为10.91元/股，4月4日最高涨到44.14元/股，市值达到年初时的四倍，但此后云从科技与一些AI概念股一样开始降温，截至7月21日收盘，其股价已经跌到16.43元/股。
押宝行业大模型
与此前发布的基础大模型“从容大模型”不同，“行业精灵”大模型属于行业大模型。
行业大模型指在基础大模型的基础之上、针对特定领域的下游任务、通过有监督微调及强化学习等手段优化后的大模型，能够学习到该领域或行业的特定知识和规律。
自ChatGPT火出圈后，国内外各大AI企业纷纷推出大模型产品，有的侧重于通用大模型，有的侧重于行业大模型，业内对于这二者的讨论也一直没有停过。
在云从科技看来，行业大模型无论在成本还是实用性上都有研发的必要性。
成本方面，云从科技联合创始人姚志强认为：“通用大模型的迭代的成本是非常高的，虽然说现在很多传统企业都有试用的冲动，慢慢就会冷静下来，独立开发运维迭代实在不划算，这就是行业大模型的机会。”
实用性方面，云从科技在公告中指出，随着以GPT为代表的基础大模型不断演进和发展，通过对基础大模型进行下游任务迁移可实现的行业大模型将是未来人工智能平台深入产业落地的重要举措，可以预见，行业大模型是大模型赋能各行各业前端业务场景的基础设施和底座。
最近，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生也对行业大模型表示了肯定，“通用大模型有很强的能力，但并不能解决很多企业的具体问题，在100个场景中可以解决70%-80%的问题，但未必能100%满足企业某个场景的需求。但企业如果基于行业大模型，再加上自身数据进行精调，可以建构专属模型，打造出高可用的智能服务。”
在持续亏损的情况下，云从科技将通用大模型当作未来盈利的金钥匙之一。“虽然本次募投项目的实施短期内会对公司盈利能力造成一定压力，但中长期来看，对公司未来业务发展和盈利能力提升具有积极促进作用。”云从科技在公告中这样写道。
盈利的前提是落地和商业化，《华夏时报》记者就目前云从科技旗下大模型的应用情况采访了其相关负责人，对方并未透露，只表示以公告为准。
不过在张孝荣看来，无论哪种，押注大模型已经不是个明智的决策。“国内的大模型技术成熟度有限，有投入无产出，押注大模型，很难给企业带来直接收益，同时，大模型需要庞大资金量和庞大的优质数据量，巨头公司往往都比较吃力，中小型企业就更难看到前景了。”
张孝荣认为，AI行业的发展是波浪式前进的，高潮过后很快就是低谷，低谷之后往往也会出现新的高潮，在高潮的时候，跟风项目很少能活下来，在低谷时期，往往会有新公司或个人发明新的技术路线，从而让行业进入新的发展阶段。
“大模型的发展即将遇到天花板，这一轮产业热潮也即将结束，要把资源和精力放在新的技术路线和新的创新活动上，以便迎接下一轮高潮的开启。”张孝荣表示。
