第四范式-市場(chǎng)前景及投資研究報(bào)告-企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)應(yīng)用雙輪驅(qū)動(dòng)大模型增長機(jī)遇,破發(fā)

證券研究報(bào)告

個(gè)股深度報(bào)告第四范式：企業(yè)級(jí)AI領(lǐng)跑者，平臺(tái)+應(yīng)用雙輪驅(qū)動(dòng)，大模型帶來新增長機(jī)遇發(fā)布日期：2024年3月15日核心觀點(diǎn)??核心觀點(diǎn)：第四范式是國內(nèi)企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)龍頭，基于“AI平臺(tái)+行業(yè)解決方案”幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。公司具有全棧企業(yè)級(jí)人工智能平臺(tái)+應(yīng)用，產(chǎn)品矩陣完善，核心壁壘高，以“技術(shù)+管理+生態(tài)”三邊飛輪助推業(yè)務(wù)蓬勃發(fā)展；公司營收保持高增長，平臺(tái)能力凸顯，經(jīng)調(diào)凈虧損持續(xù)收窄，盈利路徑愈加清晰。公司下游客戶所在行業(yè)廣闊，頭部標(biāo)桿用戶數(shù)快速增長，行業(yè)Know-How持續(xù)積累；公司作為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策式AI龍頭，布局生成式AI，以期更好地解決B端企業(yè)智能化痛點(diǎn)。我們認(rèn)為，在企業(yè)智能化的大趨勢(shì)下，隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，公司有望憑借其在行業(yè)的深厚積累不斷提升市場(chǎng)份額，持續(xù)成長。企業(yè)級(jí)人工智能領(lǐng)跑者，平臺(tái)+解決方案提供商，核心競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)。第四范式提供以平臺(tái)為中心的人工智能解決方案與端到端的企業(yè)級(jí)人工智能產(chǎn)品，致力于企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。2022年公司先知平臺(tái)及產(chǎn)品營收占比達(dá)48.4%，相比傳統(tǒng)的單點(diǎn)/單線解決方案，以平臺(tái)為中心的解決方案在通用性、可拓展性、數(shù)據(jù)兼容能力、應(yīng)用管理門檻等方面優(yōu)勢(shì)顯著。公司產(chǎn)品矩陣可分為軟硬一體的配套基礎(chǔ)設(shè)施（SageOne）、以平臺(tái)為中心的解決方案（AIOS，HyperCycle，Studio）和涵蓋B端企業(yè)運(yùn)營各環(huán)節(jié)的的先知應(yīng)用。公司核心競(jìng)爭(zhēng)力主要體現(xiàn)在：1）技術(shù)層。以AutoML為核心的技術(shù)矩陣，深厚人工智能技術(shù)積累與研究成果不斷滋養(yǎng)經(jīng)營業(yè)務(wù)；2）管理層：創(chuàng)始人戴文淵博士是遷移學(xué)習(xí)領(lǐng)域頂尖科學(xué)家，團(tuán)隊(duì)研發(fā)人員占超76%；3）生態(tài)層。解決方案合作伙伴、科學(xué)家、開發(fā)人員助推生態(tài)系統(tǒng)長足發(fā)展。??營收高速增長，平臺(tái)能力突顯，業(yè)績逐步優(yōu)化。

1）營收高增：公司2018-2022年?duì)I收CAGR為121.53%；2022年?duì)I收為30.83億元，同比增長52.7%；2023H1營收為14.68億元，同比增長38.5%。2）凈虧損持續(xù)收窄：2022年公司凈虧損為-16.45億元，2023H1公司凈虧損為-4.78億元。據(jù)招股書和中報(bào)披露，為反映公司真實(shí)經(jīng)營狀況，2022年調(diào)整后凈虧損為-5.04億元，相較于2021年-5.59億元收窄。2023H1調(diào)整后凈虧損為-1.76億元，較2022年同期-2.03億元進(jìn)一步收窄。3）費(fèi)用方面，公司2022年研發(fā)費(fèi)率為53.53%，公司致力于培養(yǎng)強(qiáng)大的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，“以薪養(yǎng)研”布局未來發(fā)展。積累行業(yè)Know-How，標(biāo)桿客戶驗(yàn)證AI平臺(tái)能力。1）從行業(yè)看，2022年公司下游客戶主要包括金融、能源、運(yùn)輸、電信等10大行業(yè)，其中在2022年?duì)I收占比前三大下游客戶分別為能源與電力（20%）、金融（17%）、運(yùn)輸（13%）。我們預(yù)計(jì)，在優(yōu)勢(shì)行業(yè)保持增長的同時(shí)，制造、醫(yī)藥等行業(yè)的智能化需求也會(huì)進(jìn)一步提高。2）從客戶規(guī)?？?，公司標(biāo)桿用戶數(shù)與標(biāo)桿用戶平均收入齊增，2022年標(biāo)桿用戶數(shù)104名，占客戶總數(shù)25%，標(biāo)桿用戶平均收入0.18億元。公司頭部客戶包括銀行、三大運(yùn)營商、國家電網(wǎng)、中石油、中廣核、人民日?qǐng)?bào)等頭部央國企，近期央國企智能化政策推出，良好的客戶基礎(chǔ)有望幫助進(jìn)一步發(fā)揮公司的AI價(jià)值。??數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策式AI龍頭+生成式AI新布局

，一站式解決B端企業(yè)痛點(diǎn)，參考海外可比公司Palantir。公司主營業(yè)務(wù)是以平臺(tái)為中心的決策類AI龍頭。長久以來，B端軟件都具有使用體驗(yàn)復(fù)雜、業(yè)務(wù)要件低效等痛點(diǎn)。

2023年公司推出“式說”大模型，首推AIGS概念，借助Copilot+CoT雙重賦能，解決了B端軟件長期困局。目前，“式說”已在多個(gè)場(chǎng)景落地，例如用大模型調(diào)用工業(yè)CAD設(shè)計(jì)軟件。該業(yè)務(wù)類似美股軟件巨頭Palantir推出的AIP平臺(tái)，用GPT大模型賦能企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。盈利預(yù)測(cè)：預(yù)計(jì)公司2023-2025年?duì)I業(yè)收入分別為40.7、51.2和63.7億元，同比增速分別為31.9%、26.0%、24.4%。對(duì)應(yīng)2023-2025年P(guān)S分別為5.3x、4.2x、3.4x。預(yù)計(jì)公司2023-2025年歸母凈利潤分別為-9.4、-3.1和-0.44億元，同比增速分別為42.9%、66.5%和85.9%?？紤]到公司的AI平臺(tái)化能力及成長性，下游優(yōu)質(zhì)客戶占比高，技術(shù)積累深厚，參考海外可比公司估值，首次覆蓋，給予“買入”評(píng)級(jí)。2目錄一、公司概況：企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)領(lǐng)跑者二、行業(yè)概覽：高增長千億行業(yè)，發(fā)展東風(fēng)與技術(shù)需求呼喚新解決方案三、企業(yè)級(jí)決策類人工智能解決方案：助力智能化轉(zhuǎn)型，走進(jìn)千行百業(yè)四、生成類AI業(yè)務(wù)：多模態(tài)大模型“式說”五、海外可比公司與盈利預(yù)測(cè)31.1

公司概述：企業(yè)級(jí)人工智能領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)者，數(shù)據(jù)科學(xué)助力人工智能融入千行百業(yè)?

第四范式成立于2014年9月，是企業(yè)級(jí)人工智能領(lǐng)域的行業(yè)先驅(qū)者與領(lǐng)導(dǎo)者。第四范式專注于利用人工智能技術(shù)，基于于平臺(tái)型AI能力，為不同行業(yè)的下游企業(yè)，提供數(shù)據(jù)建模、分析、預(yù)測(cè)等服務(wù)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型，提升決策效率和商業(yè)價(jià)值。公司產(chǎn)品現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于金融、零售、制造、能源與電力、電信及醫(yī)療保健等領(lǐng)域。根據(jù)招股書披露，第四范式在中國所有以平臺(tái)為中心的決策型企業(yè)級(jí)AI市場(chǎng)中排名第一。當(dāng)前，公司繼續(xù)深耕能源電力、交通運(yùn)輸、信息技術(shù)、金融、運(yùn)營商等重點(diǎn)行業(yè)，并將繼續(xù)在智能制造、智慧醫(yī)療、智慧零售等具有重要戰(zhàn)略意義的領(lǐng)域進(jìn)行布局和拓展。?

公司名字由來：在科學(xué)發(fā)展的四類范式中，第四階段的科學(xué)范式強(qiáng)調(diào)以數(shù)據(jù)科學(xué)為核心，基于算力、依靠人工智能算法挖掘數(shù)據(jù)的重要性。在這一范式中，數(shù)據(jù)不僅是研究的結(jié)果，也是推動(dòng)新發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)新的引擎。人工智能的應(yīng)用已經(jīng)從互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎擴(kuò)展到互聯(lián)網(wǎng)巨頭，現(xiàn)在正在進(jìn)入千行百業(yè)。第四范式的產(chǎn)品旨在加速這一過程，幫助各個(gè)行業(yè)借助人工智能實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力的飛躍。圖：人工智能在各個(gè)行業(yè)滲透的階段圖：科學(xué)發(fā)展的四個(gè)階段Phase1:搜索引擎Phase2:互聯(lián)網(wǎng)巨頭Phase3:千行百業(yè)第一范式實(shí)驗(yàn)科學(xué)第二范式理論科學(xué)第三范式計(jì)算科學(xué)第四范式數(shù)據(jù)科學(xué)將來自搜索引擎將海量用戶數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)數(shù)百個(gè)B端的數(shù)據(jù)上傳至人工智能平臺(tái)，主要應(yīng)用在廣告推送上上傳至人工智能平臺(tái)，運(yùn)用在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)各個(gè)場(chǎng)景（智能推薦等）應(yīng)用場(chǎng)景下的人工智能應(yīng)用，幫助全行業(yè)提升效能機(jī)器促進(jìn)規(guī)則發(fā)現(xiàn)積累海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)4：

第四范式公眾號(hào)，中信建投資料：

第四范式公眾號(hào)，中信建投資料1.2

發(fā)展歷程：業(yè)務(wù)、客戶、研發(fā)三頭并進(jìn)，業(yè)務(wù)能力備受認(rèn)可?

公司自成立至今，在新業(yè)務(wù)拓展、新客戶拓展、技術(shù)研發(fā)方面齊頭并進(jìn)，在業(yè)界不斷積累榮譽(yù)與認(rèn)可。?

業(yè)務(wù)拓展方面，公司陸續(xù)開發(fā)先知平臺(tái)、SageOne等業(yè)務(wù)，不斷完善業(yè)務(wù)矩陣。?

新客戶拓展方面，2015年進(jìn)入金融行業(yè)、2018年進(jìn)入電信、醫(yī)藥行業(yè)，于2019年開拓了能源、傳媒、零售、教育和制造行業(yè)，2020年拓展了科技行業(yè)，2021年拓展了醫(yī)療保健，2022年拓展了運(yùn)輸行業(yè)，截至目前，公司產(chǎn)品已在10+行業(yè)落地應(yīng)用。?

技術(shù)研發(fā)方面，與行業(yè)內(nèi)頭部公司合作，建立多個(gè)AI實(shí)驗(yàn)室,包括與光大成立的“AI+金融”實(shí)驗(yàn)室，與我愛我家聯(lián)合發(fā)布的房產(chǎn)經(jīng)紀(jì)大模型等。表：第四范式發(fā)展歷史20142015201620172018201920202021202220238月發(fā)布企業(yè)級(jí)AI操作系統(tǒng)SageAIOS、自動(dòng)化AI生產(chǎn)力平臺(tái)SageHyperCycleML、線上化

2.0及智能應(yīng)用市場(chǎng)智能運(yùn)營系統(tǒng)天樞以及

4ParadigmSageApp6月發(fā)布SageLaunchPad，4ParadigmSageAIOS8月與瑞金醫(yī)院達(dá)成戰(zhàn)略合作，發(fā)布AI慢性病預(yù)測(cè)與管理產(chǎn)品8月發(fā)布第四范式北極星平臺(tái),助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型2月發(fā)布企業(yè)級(jí)生成式AI產(chǎn)品[式說]新業(yè)務(wù)拓展

9月公司成立發(fā)布先知平臺(tái)全新AI算力平臺(tái)SageOneStore3月簽約PICC，在AI+保險(xiǎn)領(lǐng)域獲得突

3月簽約人民日?qǐng)?bào)，AI助力媒體內(nèi)1月簽約中信建投，AI

破；7月簽約工商銀

容智能分發(fā)；3月簽約中石油；4月助力傳統(tǒng)券商轉(zhuǎn)型升級(jí)

行，樹立全球”金

簽約中電科;8月與永輝超市達(dá)成戰(zhàn)8月簽約招行，率先在金融領(lǐng)域應(yīng)用AI并產(chǎn)生巨大價(jià)值11月杰尼亞簽約第四范

6月攜手寧德時(shí)代，共式，開啟奢侈品行業(yè)智

建智能制造AI新基礎(chǔ)11月第四范式攜手昇騰，開啟大模型領(lǐng)域「軟硬一體」合作新客戶拓展技術(shù)研發(fā)慧零售新思路設(shè)施融+AI“標(biāo)桿；10月

略合作，共同打造智慧零售業(yè)務(wù)簽約百勝集團(tuán)9月英特爾x第四范式人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室成立11月與光大成立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，是國內(nèi)首個(gè)“AI+金融”實(shí)驗(yàn)室6月面向開發(fā)者社區(qū)開源AIOS底層技術(shù)能力5月我愛我家聯(lián)合第四范式發(fā)布房產(chǎn)經(jīng)紀(jì)大模型3月第四范式AutoML入選Gartner2020十大戰(zhàn)略技5月入選"Gartner東亞最具代表性的5家AI公首席科學(xué)家楊強(qiáng)教授當(dāng)選

司“；8月獲首屆遷移為國際人工智能協(xié)會(huì)執(zhí)行

學(xué)習(xí)算法大賽冠軍；12委員會(huì)委員，是首位獲此

月獲法國巴黎銀行“國2月上榜CBInsights獨(dú)角獸榜單，成為全球309家獨(dú)角獸之一；5月刷術(shù)趨勢(shì)報(bào)告；6月入選

1月獲得2020年度信創(chuàng)IDC《中國人工智能軟件

工委會(huì)”卓越貢獻(xiàn)成及應(yīng)用跟蹤》報(bào)告，蟬

員單位“稱號(hào)；2月入聯(lián)中國機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市

圍Gartner星星技術(shù)與5月第四范式「式說」大模型入選北京市首批7家模型伙伴；6月斬獲第四范式斬獲CVPR挑戰(zhàn)賽世界冠軍，

核心技術(shù)已應(yīng)用于「式說」大模型5月第四范式AutoML再次斬獲圖學(xué)習(xí)“世界杯”O(jiān)GB兩項(xiàng)冠軍；11月第四范式獲國家制造業(yè)“單項(xiàng)冠軍”12月獲“吳文俊獎(jiǎng)”創(chuàng)新一等獎(jiǎng)，是首個(gè)獲得國家級(jí)AI最高獎(jiǎng)的企業(yè)12月AI頂會(huì)NeurIPS新世界OCR權(quán)威標(biāo)準(zhǔn)ICDAR世界紀(jì)錄；主辦首個(gè)AutoML大

6月連續(xù)兩次刷新世界物體識(shí)別權(quán)榮譽(yù)與行業(yè)認(rèn)可賽威標(biāo)準(zhǔn)PASCALVOC世界紀(jì)錄；8月奪得IDCMarketScape中國機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)份額No.1殊榮的華人際金融黑客松大賽”冠軍，是該賽事歷史上首個(gè)來自亞洲的世界冠軍場(chǎng)份額第一；奪得KDD

趨勢(shì)影響力全球CUP2020冠軍，以綜合評(píng)分第一入選Forrester機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)Wave代表廠商5資料：

第四范式官網(wǎng)，中信建投1.3

營收狀況：營收高速增長，下游拓展+單客戶價(jià)值提升+技術(shù)提升推動(dòng)營收上升?

公司營收高速增長：公司2018-2022年?duì)I業(yè)收入CAGR為121.53%，顯著高于行業(yè)平均。

其中2022年?duì)I業(yè)收入30.83億元，同比增長52.7%，2023H1營收為14.7億元，同比增長38.5%。?

公司營收高度增長的原因主要為：1）下游行業(yè)拓展順利，平臺(tái)化優(yōu)勢(shì)明顯。2018年，第四范式主要服務(wù)金融、能源與電力、電信、媒體4個(gè)行業(yè)，后逐步開拓了零售、教育、制造、科技、醫(yī)療保健、運(yùn)輸?shù)?0余個(gè)行業(yè)。得益于公司的AI平臺(tái)化和行業(yè)遷移能力，先知平臺(tái)的定制化人工智能應(yīng)用的場(chǎng)景和用戶增加，標(biāo)桿用戶數(shù)量由2020年的47提升至2022年的104名。2）公司的價(jià)值創(chuàng)造能力不斷增強(qiáng)，單客戶收入上升。隨著2018-2022年期間公司HyperCycle、Sage

Studio等明星產(chǎn)品的推出，公司解決B端客戶實(shí)際痛點(diǎn)的能力不斷提升。公司標(biāo)桿用戶平均收入從2020年的0.12億元增長至2022年的0.18億元。3）持續(xù)深耕技術(shù)創(chuàng)新，研發(fā)投入逐年上升。公司研發(fā)投入從2020年的5.66億元增長至2022年的16.50億元，產(chǎn)品力不斷提升。圖：2018-2022年第四范式營業(yè)收入（單位：億元）圖：第四范式2022年各行業(yè)客戶營收占比35.00300.00%30.83能源與電力

金融

運(yùn)輸

電信

科技

教育

制造

其他30.0025.0020.0015.0010.005.00259.70%250.00%200.00%150.00%100.00%50.00%0.00%15.1%20.3%20.186.6%7.6%14.68114.21%105.05%9.4216.9%4.60201952.73%1.2820189.7%0.002020營業(yè)收入（億元）20212022營業(yè)收入同比增長率2023H110.6%13.1%6資料：

第四范式招股書，第四范式2023年半年報(bào)，中信建投資料：

第四范式招股書，中信建投1.4

業(yè)績狀況：經(jīng)調(diào)凈虧損持續(xù)收窄

盈利路徑清晰?

公司大力投入研發(fā)，控費(fèi)增效，凈虧損自2022年起有所收窄。2022年公司凈虧損為16.45億元，虧損相較2021年同期17.86億元收窄。2023H1公司凈虧損為4.78億元，較2022H1同期虧損5.67億元進(jìn)一步收窄。公司2021年虧損增加的主要是因?yàn)樵撃甓纫怨煞轂榛A(chǔ)的薪酬開支猛增，前9個(gè)月公司給員工的股權(quán)激勵(lì)超過了過去3年的總和。2022年，公司凈虧損的收窄主要由兩個(gè)因素貢獻(xiàn)：1）以股份為基礎(chǔ)的薪酬開支縮減；2）公司擴(kuò)張性拓客戰(zhàn)略獲得初步成功，留存客戶對(duì)高毛利的license業(yè)務(wù)需求上升，整體凈利潤情況進(jìn)一步優(yōu)化。?

調(diào)整后凈虧損情況：由于1）以股份為基礎(chǔ)的薪酬屬于非現(xiàn)金性質(zhì)，不導(dǎo)致現(xiàn)金流出；2）贖回負(fù)債的利息為非現(xiàn)金項(xiàng)目；3）上市開支與全球發(fā)售有關(guān)，不能反映公司實(shí)際經(jīng)營表現(xiàn)，故定義調(diào)整后凈虧損為凈虧損除去上述科目影響。公司2020年、2021年、2022年調(diào)整后凈虧損分別為3.90億元、5.59億元、5.04億元。公司調(diào)整后凈虧損情況在近年內(nèi)有所好轉(zhuǎn)，主要得益于公司合理控制成本和良好的經(jīng)營策略。圖：2018-2022年第四范式調(diào)整后凈虧損（單位：億元）圖：2018-2022年第四范式凈虧損（單位：億元）00.00-1.00-2.00-3.00-4.00-5.00-6.00201820192020-7.5202120222023H1-4.78-2-42020202120222023H1-1.76-3.68-6-8-7.17-10-12-14-16-18-20-3.90-16.45-5.04-17.86-5.597資料：

第四范式招股書，第四范式2023年半年報(bào)，中信建投資料：

第四范式招股書，第四范式2023年半年報(bào)，中信建投1.5

費(fèi)用狀況：研發(fā)費(fèi)用占比過半?

研發(fā)費(fèi)率占比過半，研發(fā)費(fèi)用是公司主要費(fèi)用。2020年至2022年，公司的研發(fā)支出分別為5.66億元、12.49億元、16.5億元，占營業(yè)收入的比例分別為60.04%、61.90%、53.53%。同期公司管理費(fèi)率為26.16%、26.84%、17.12%、11.84%；銷售費(fèi)率為26.30%、22.54%、13.37%、12.18%，均遠(yuǎn)低于研發(fā)費(fèi)率。2020-2022年公司研發(fā)支出CAGR高達(dá)70.79%，且占據(jù)營收大半?？v向來看，公司總體成本管理能力有所提升，三項(xiàng)費(fèi)率均有所下降，但研發(fā)費(fèi)率的下降幅度最低，體現(xiàn)出公司在擴(kuò)張期依舊保持了對(duì)研發(fā)的高度重視。圖：2020-2023H1第四范式銷售、管理、研發(fā)費(fèi)率70.00%61.90%60.04%60.00%53.53%50.00%45.08%40.00%26.16%30.00%26.84%17.12%20.00%26.30%11.84%2023H122.54%13.37%10.00%0.00%12.18%202020212022銷售費(fèi)率管理費(fèi)率研發(fā)費(fèi)率：

第四范式招股書，第四范式2023年半年報(bào)，中信建投8資料1.6

業(yè)務(wù)拆分：主要業(yè)務(wù)模式為平臺(tái)業(yè)務(wù)和應(yīng)用開發(fā)?

公司的收入主要來自于先知平臺(tái)及應(yīng)用產(chǎn)品（包括軟件使用許可及SageOne）、應(yīng)用開發(fā)及其他服務(wù)兩大部分，分別對(duì)應(yīng)平臺(tái)搭建和應(yīng)用開發(fā)兩大價(jià)值創(chuàng)造能力，其中先知平臺(tái)及應(yīng)用產(chǎn)品的營收占據(jù)了公司總營收的半壁江山。2020年至2022年，先知平臺(tái)及應(yīng)用產(chǎn)品產(chǎn)生營收分別為6.19億元、10.15億元、14.92億元，占公司總營業(yè)收入的比例為65.7%、50.3%、48.4%。?

從毛利來看，公司先知平臺(tái)及應(yīng)用產(chǎn)品的毛利高于應(yīng)用開發(fā)與其他服務(wù)，而在先知平臺(tái)與應(yīng)用產(chǎn)品內(nèi)部，軟件使用許可的毛利率遠(yuǎn)高于SageOne。在可預(yù)見的未來，當(dāng)公司邁過擴(kuò)客和行業(yè)占領(lǐng)時(shí)期后，作為基礎(chǔ)設(shè)施的SageOne需求將衰減，取而代之地，在留存客戶中，高速更新、隨市場(chǎng)需求變化的軟件使用許可需求將變得更加旺盛。受這一高毛利業(yè)務(wù)影響，未來公司的盈利提升空間較大。圖：2020-2023Q1第四范式各業(yè)務(wù)毛利率情況圖：2020-2023H1第四范式營業(yè)收入拆分（億元）3530252015105綜合毛利率應(yīng)用開發(fā)與其他服務(wù)先知平臺(tái)與產(chǎn)品—SageOne毛利率先知平臺(tái)與產(chǎn)品先知平臺(tái)與產(chǎn)品——軟件使用許可毛利率120.0%100.0%80.0%60.0%40.0%20.0%0.0%96.8%94.6%50.9%94.8%93.4%49.1%15.9110.0445.6%46.3%45.2%7.128.9653.4%48.2%3.2347.2%6.5843.7%39.7%4.143.4243.5%43.4%25.8%4.611.5820205.963.56202121.9%0920222023H127.6%202027.3%2021先知平臺(tái)及產(chǎn)品——軟件使用許可先知平臺(tái)及產(chǎn)品——SageOne應(yīng)用開發(fā)及其他服務(wù)20222023Q1資料：

第四范式招股書，第四范式2023年半年報(bào)，中信建投資料：

第四范式招股書，中信建投1.7

現(xiàn)金流狀況：現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物持續(xù)增長，加大投入是發(fā)展主線?

現(xiàn)金持續(xù)增長，儲(chǔ)備充足。第四范式截至2020、2021、2022、2023H1的現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物分別為10.52億元、12.93億元、13.27億元、15.63億元。持續(xù)關(guān)注業(yè)務(wù)投入，受到資方認(rèn)可。公司2020、2021、2022、2023H1經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金凈額分別為-4.53億元，-7.70億元，-7.80億元，-8.63.億元；同期投資活動(dòng)現(xiàn)金凈額分別為-1.39億元，-32.00億元，-8.22億元,11.76.億元；

融資活動(dòng)現(xiàn)金凈額分別為9.42億元，42.10億元，-0.77億元。1）就經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流來看，公司短期內(nèi)采用擴(kuò)張型策略，為后續(xù)發(fā)展奠基。期間研發(fā)開支、銷售與營銷開支、一般和行政開支較高，造成短期內(nèi)經(jīng)營現(xiàn)金流為負(fù)。但負(fù)向經(jīng)營現(xiàn)金流的擴(kuò)張程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于公司營收規(guī)模的擴(kuò)張程度，說明公司整體現(xiàn)金流情況有所好轉(zhuǎn)。2）就投資活動(dòng)現(xiàn)金流來看，公司大力投入研發(fā)和創(chuàng)新，投資活動(dòng)現(xiàn)金凈額好轉(zhuǎn)主要由于出售金融資產(chǎn)。在2020-2023H1期間，公司陸續(xù)增加其研發(fā)投入。自2022起公司投資活動(dòng)現(xiàn)金總額開始好轉(zhuǎn)，邊際貢獻(xiàn)主要來自公允價(jià)值變動(dòng)損益這一科目。3）就融資活動(dòng)現(xiàn)金流來看，公司發(fā)展戰(zhàn)略得到資本認(rèn)可。公司在2020-2023H1期間融資活動(dòng)現(xiàn)金凈額總體為正，其中2021年融資活動(dòng)現(xiàn)金凈額最大，因?yàn)楫?dāng)年年初公司完成了7億美元的D輪融資，由博裕資本、春華資本、厚樸投資領(lǐng)投。圖：2020-2023H1第四范式期末現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物（億元）圖：2020-2023H1第四范式現(xiàn)金流情況（億元）1815.6360.0016141210842.1013.2712.9340.0020.0010.5211.769.420.00-20.00-40.002020202120222023H16-4.53-1.39-0.09-7.70-7.80-8.63-0.774-8.222-32.00010資料2020202120222023H1經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金凈額投資活動(dòng)現(xiàn)金凈額融資活動(dòng)現(xiàn)金凈額：

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第四范式招股書，第四范式2023年半年報(bào)，中信建投1.8

應(yīng)收賬款與客戶信用風(fēng)險(xiǎn)狀況：應(yīng)收賬款增加，客戶信用風(fēng)險(xiǎn)總體可控?

公司應(yīng)收賬款普遍持續(xù)增加，主要受公司解決方案于同期實(shí)現(xiàn)的交易量整體增長所推動(dòng)，也與新冠疫情的暫時(shí)性影響有關(guān)。截至2020年、2021年、2022年12月31日，公司應(yīng)收賬款分別為2.63億元、7.78億元和14.93億元，分別占該期間營業(yè)收入的28%、39%、48%。?

公司客戶信用風(fēng)險(xiǎn)總體可控。1）公司客戶群體信用風(fēng)險(xiǎn)程度相對(duì)較低。公司賬齡較長的貿(mào)易應(yīng)收款項(xiàng)主要為應(yīng)收信譽(yù)良好的國有企業(yè)及具良好信用記錄的上市公司的款項(xiàng)，且公司所有應(yīng)收賬款均來自應(yīng)收信用狀況良好且過往并無重大拖欠付款記錄的選定客戶群。2）公司對(duì)大客戶依賴度持續(xù)降低，營業(yè)收入逐漸多元化。2020年、2021年、2022年公司前五大客戶占營收之比分別為23.85%、17.66%、19.25%。最大客戶占營收之比分別為8.28%、6.33%、5.49%。單一客戶信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)公司帶來的潛在影響下降。3）應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)在公司正常信用期內(nèi)。公司于2020年、2021年及2022年的應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)分別為86天、94天及134天，均在公司授予客戶的正常信用期3至6個(gè)月內(nèi)。4）公司后續(xù)結(jié)算顯示應(yīng)收賬款可收回性顯著改善。i)截至2023年7月31日，截至2023年3月31日的未結(jié)算貿(mào)易應(yīng)收款項(xiàng)人民幣753.1百萬元（占23Q1應(yīng)收賬款的約50.4%）已于其后結(jié)清；ii)截至2023年7月31日，截至2023年3財(cái)務(wù)資料月31日賬齡超過180天的非五大客戶的未結(jié)算貿(mào)易應(yīng)收款項(xiàng)人民幣120.0百萬元已于其后結(jié)清；iii)截至2023年7月31日，截至2023年3月31日賬齡超過一年的未結(jié)算貿(mào)易應(yīng)收款項(xiàng)人民幣40.2百萬元（佔(zhàn)約20.2%）已于其后結(jié)清。圖：2020-2022年第四范式應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)圖：截至2020-2023H1第四范式應(yīng)收賬款（單位：億元）圖：2020-2022年第四范式大客戶營收占比30.00%23.85%1501005013414.9316141210814.3625.00%20.00%15.00%10.00%5.00%19.25%5.49%9417.66%6.33%867.788.28%642.630截至2020年末截至2021年末截至2022年末20.00%202020212022011截至2020年末

截至2021年末

截至2022年末

截至2023H1前五大客戶營收占比最大客戶營收占比資料：

第四范式招股書，中信建投資料：

第四范式招股書，第四范式2023年半年報(bào)，中信建投資料：

第四范式招股書，中信建投1.9

技術(shù)矩陣：AutoML是技術(shù)絕對(duì)核心，高質(zhì)量多領(lǐng)域深入技術(shù)研究構(gòu)造競(jìng)爭(zhēng)力?

公司持續(xù)深耕創(chuàng)新技術(shù)，研究與實(shí)踐并行，讓人工智能從“技術(shù)”演變?yōu)椤盎A(chǔ)設(shè)施”，加速智能時(shí)代到來。其技術(shù)矩陣涵蓋AI相關(guān)眾多技術(shù)領(lǐng)域，包括預(yù)測(cè)技術(shù)、感知技術(shù)、決策技術(shù)、AI基礎(chǔ)架構(gòu)等，其中AutoML是公司技術(shù)矩陣的絕對(duì)核心。AutoML，即自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，與公司核心業(yè)務(wù)——賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型緊密相連，AutoML通過使機(jī)器學(xué)習(xí)流程自動(dòng)化，使算法自動(dòng)發(fā)掘數(shù)據(jù)背后的新規(guī)律與新模式，可最大程度降低負(fù)責(zé)人工智能模型構(gòu)建、調(diào)整、維護(hù)和改進(jìn)的人工智能工程師的參與。?

深厚人工智能知識(shí)積累與研發(fā)成果，深度滲透公司業(yè)務(wù)。截至目前，公司已在20+AI競(jìng)賽中取得世界冠軍、獲得20+頂級(jí)學(xué)術(shù)比賽主辦權(quán)、擁有300+核心專利和400+頂級(jí)學(xué)術(shù)論文。圖：第四范式技術(shù)矩陣預(yù)測(cè)技術(shù)1）自動(dòng)特征工程、2）分布式多表時(shí)空特征挖掘算法、3）時(shí)間自適應(yīng)的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案、4）自動(dòng)模型搜索、5）自動(dòng)深度稀疏網(wǎng)絡(luò)、6）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索感知技術(shù)決策技術(shù)資料：

第四范式官網(wǎng)，中信建投AI基礎(chǔ)架構(gòu)12其他領(lǐng)域1.10管理層：深厚技術(shù)背景賦能公司管理，深耕研發(fā)團(tuán)隊(duì)助力業(yè)務(wù)發(fā)展?

公司管理層核心人員均具有深厚技術(shù)背景。公司自創(chuàng)始之初就具備的技術(shù)基因持續(xù)發(fā)力，體現(xiàn)在其對(duì)研發(fā)團(tuán)隊(duì)的深耕上。?

戴文淵，公司董事會(huì)主席、執(zhí)行董事兼首席執(zhí)行官。作為ACM世界冠軍，戴文淵在機(jī)器學(xué)習(xí)子領(lǐng)域遷移學(xué)習(xí)中具有領(lǐng)軍地位，論文引用次數(shù)全球位列前三；首創(chuàng)“非監(jiān)督遷移學(xué)習(xí)”概念，開創(chuàng)了“非監(jiān)督遷移學(xué)習(xí)”這一重要研究方向。戴文淵層先后在百度、等大型公司擔(dān)任人工智能研究負(fù)責(zé)人，2014年創(chuàng)立第四范式，提出“AI

ForEveryone”的目標(biāo)。?

胡時(shí)偉，公司聯(lián)合創(chuàng)始人、總裁，資深技術(shù)架構(gòu)師。曾任百度搜索系統(tǒng)架構(gòu)師，參與中國廣告搜索系統(tǒng)的智能化變革；后加入鏈家網(wǎng)創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)，推動(dòng)鏈家業(yè)務(wù)的全面線上化。2015年加入第四范式，負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)研發(fā)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的AI產(chǎn)品和業(yè)務(wù)系統(tǒng)，如式說、Copilot等。?

陳雨強(qiáng)，公司聯(lián)合創(chuàng)始人、首席研究科學(xué)家。全球人工智能應(yīng)用領(lǐng)域杰出科學(xué)家，在NIPS、SIGKDD、AAAI等多個(gè)國際頂級(jí)人工智能會(huì)議上發(fā)表過多篇論文，

獲APWeb2010

Best

Paper

Award。KDD

Cup2011名列第三。曾在百度鳳巢主持架構(gòu)了世界上第一個(gè)商用的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，在今日頭條主持設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了中國用戶量最多的新媒體人工智能推薦系統(tǒng)。?

在管理層技術(shù)底色推動(dòng)下，公司構(gòu)建了一支強(qiáng)大的研發(fā)團(tuán)隊(duì)。截至23Q1，公司研發(fā)團(tuán)隊(duì)共有1442人，人員占比76%，包括3名ACM冠軍。圖：第四范式領(lǐng)導(dǎo)層核心人物圖：第四范式的研發(fā)團(tuán)隊(duì)3位

ACM冠軍董事會(huì)主席、執(zhí)行董事兼首席執(zhí)行官戴文淵聯(lián)合創(chuàng)始人、首席研究科學(xué)家陳雨強(qiáng)總裁胡時(shí)偉76%截至23Q1研發(fā)人員占比?上海交通大學(xué)本碩，香港科技大學(xué)博士ACM世界冠軍曾任百度搜索系統(tǒng)架構(gòu)師，推動(dòng)廣告、搜索系統(tǒng)最早的智能化變革??全球人工智能應(yīng)用領(lǐng)域杰出科學(xué)家曾任鏈家網(wǎng)架構(gòu)師，推動(dòng)鏈家業(yè)務(wù)全面線上化轉(zhuǎn)?型。曾任第四范式首席架構(gòu)師，在第四范式負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)研發(fā)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的AI產(chǎn)品和業(yè)務(wù)系統(tǒng)，帶領(lǐng)?

2013-2014就職于產(chǎn)品研發(fā)團(tuán)隊(duì)打造出國內(nèi)首款人工智能全流程平遷移學(xué)習(xí)領(lǐng)域早期學(xué)者，論文多次被NIPS、ICML、AAAI、KDD?等國際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議收錄，引用數(shù)位于該領(lǐng)域世界第三位?

2009-2013就職于百度，是當(dāng)時(shí)最年輕的百度高級(jí)科學(xué)家在NIPS、SIGKDD、AAAI等多個(gè)國際頂級(jí)人工智能會(huì)議上發(fā)表1442

截至23Q1研發(fā)人員數(shù)量過多篇論文?獲APWeb2010BestPaperAward?

KDDCup2011名列第三，任諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室主任科學(xué)家，獲“PresidentAward”臺(tái)“第四范1式·先知”，并榮獲中國智能科技最3高獎(jiǎng)－吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)資料：

第四范式官網(wǎng)，中信建投資料：

第四范式公眾號(hào)，中信建投1.11生態(tài)系統(tǒng)：強(qiáng)大商業(yè)引擎，合作伙伴+科學(xué)家+開發(fā)人員三邊飛輪助推長遠(yuǎn)發(fā)展?

公司致力于建立人工智能生態(tài)系統(tǒng)，從解決方案合作伙伴、科學(xué)家、開發(fā)人員三方入手，站在業(yè)務(wù)、技術(shù)、開發(fā)三層核心環(huán)節(jié)構(gòu)建三邊飛輪，形成商業(yè)化正向循環(huán)，推動(dòng)公司長期健康發(fā)展。1）解決方案合作伙伴層面，公司設(shè)立范式學(xué)院，致力于提升B端企業(yè)人工智能認(rèn)知，擴(kuò)大潛在市場(chǎng)，培養(yǎng)潛在人才；同時(shí)搭建先知應(yīng)用商店，打造全面應(yīng)用程序全面集群生態(tài)系統(tǒng)，逐漸建立競(jìng)爭(zhēng)壁壘。2）科學(xué)家層面，開設(shè)AutoML.ai，與世界前沿技術(shù)近距離交流。3）開發(fā)人員層面，建立OpenMLDB和OpenAIOS，共享第四范式在人工智能操作系統(tǒng)層面的成果。圖：第四范式生態(tài)系統(tǒng)科學(xué)家解決方案合作伙伴

范式學(xué)院——生態(tài)系統(tǒng)人才培養(yǎng)提供專業(yè)的培訓(xùn)與輔導(dǎo)項(xiàng)目，為企業(yè)培養(yǎng)人工智能人才

AutoML.ai——自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)平臺(tái)開源自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，使得第四范式與世界頂級(jí)學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、跨國公司和人工智能科學(xué)家進(jìn)行互動(dòng)

先知應(yīng)用商店——應(yīng)用程序體系建立包含由第四范式的合作伙伴使用第四范式的算法和標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)的應(yīng)用程序集群

SHIFT數(shù)字化轉(zhuǎn)型峰會(huì)開發(fā)人員

OpenMLDB和OpenAIOS——面向開發(fā)者開放底層技術(shù)開源機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫+開源人工智能操作系統(tǒng)內(nèi)核資料：

第四范式公眾號(hào)，中信建投141.11生態(tài)系統(tǒng)：SHIFT數(shù)字化轉(zhuǎn)型峰會(huì)，集合行業(yè)智慧尋求轉(zhuǎn)型之道?

SHIFT數(shù)字化轉(zhuǎn)型峰會(huì)作為第四范式生態(tài)系統(tǒng)的重要一環(huán)，集合了國內(nèi)頂尖的數(shù)字化創(chuàng)新者，通過演講和深度探討，共同研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的可行路徑。第四范式在2022和2023連續(xù)兩年舉辦SHIFT數(shù)字化轉(zhuǎn)型峰會(huì)，并在2023年邀請(qǐng)到來自十大行業(yè)的70位業(yè)界領(lǐng)袖、董事長、核心管理層等意見領(lǐng)袖分享創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)。?

SHIFT峰會(huì)活動(dòng)注重權(quán)威性和專業(yè)性，在線上與線下同時(shí)舉辦。參會(huì)的業(yè)界領(lǐng)袖多為其所在行業(yè)的龍頭企業(yè)數(shù)字化掌舵者，擁有豐富經(jīng)驗(yàn)和前瞻視角，為跨行業(yè)的知識(shí)共享、視野拓展、促進(jìn)創(chuàng)新做出了積極的貢獻(xiàn)。此外，第四范式SHIFT峰會(huì)特別設(shè)置線上展廳，通過可視化的視頻、場(chǎng)景模擬等手段展示第四范式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)品與技術(shù)、商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景和行業(yè)轉(zhuǎn)型案例，為企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供明晰的思路。圖：第四范式SHIFT峰會(huì)合作媒體圖：第四范式SHIFT峰會(huì)線上展廳內(nèi)容15資料：

第四范式官網(wǎng)，中信建投資料：

第四范式官網(wǎng)，中信建投目錄一、公司概況：企業(yè)級(jí)人工智能領(lǐng)跑者二、行業(yè)概覽：高增長千億行業(yè)，發(fā)展東風(fēng)與技術(shù)需求呼喚新解決方案三、企業(yè)級(jí)決策類人工智能解決方案：助力智能化轉(zhuǎn)型，走進(jìn)千行百業(yè)四、生成類AI業(yè)務(wù)：多模態(tài)大模型“式說”五、海外可比公司與盈利預(yù)測(cè)162.1

行業(yè)規(guī)模：人工智能行業(yè)?

總體來看，第四范式所在的人工智能市場(chǎng)達(dá)到千億美元規(guī)模，增長迅猛。IDC最新數(shù)據(jù)顯示，2022年全球人工智能IT總投資規(guī)模為1,288億美元，2027年預(yù)計(jì)增至4,236億美元，五年CAGR約為26.9%。?

我國人工智能市場(chǎng)未來發(fā)展向好，增長空間較大。IDC預(yù)計(jì)，2027年中國AI投資規(guī)模有望達(dá)到381億美元，全球占比約9%。近年來，我國人工智能產(chǎn)業(yè)不斷提升自身智能化水平，向高質(zhì)量發(fā)展邁進(jìn)。從短期來看，國內(nèi)人工智能市場(chǎng)發(fā)展在與各行業(yè)的不同需求融合落地方面尚存成長空間；放眼未來，在政府的政策扶持和產(chǎn)業(yè)加快升級(jí)的主題背景下，人工智能技術(shù)必將與企業(yè)發(fā)展相融合，成為企業(yè)產(chǎn)品、服務(wù)和模式的一部分，將是推動(dòng)中國企業(yè)跨越式發(fā)展的重要戰(zhàn)略資源。圖：2022-2027E中國人工智能市場(chǎng)支出預(yù)測(cè)（單位：百萬美元）資料：

IDC，中信建投172.1AI新范式：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策式AI+生成式驅(qū)動(dòng)的大模型，賦能千行百業(yè)?

B端企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的痛點(diǎn)在于：企業(yè)數(shù)據(jù)分散，甚至很多數(shù)據(jù)沒有數(shù)字化，無法有效地在同一個(gè)系統(tǒng)對(duì)進(jìn)行可視化和比較，更難以對(duì)數(shù)據(jù)背后的企業(yè)行為進(jìn)行總結(jié)、分析和預(yù)測(cè)。?

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI：以第四范式為代表的企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)可以通過算法挖掘數(shù)據(jù)意義，為企業(yè)降本增效提供解決方案。?

大模型可以帶來的優(yōu)化：1）通用性：無需根據(jù)各行業(yè)Know-How定制化開發(fā)。2）交互性：解決B端軟件功能復(fù)雜、層層嵌套的問題。3）開發(fā)成本：降低人力開發(fā)代碼成本。4）智能化：過去的模型僅學(xué)習(xí)垂直領(lǐng)域，而大模型可以動(dòng)用其強(qiáng)大的涌現(xiàn)能力。?

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的B端AI企業(yè)使用大模型，可為其客戶實(shí)現(xiàn)降本增效：以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策類AI公司是最了解B端企業(yè)痛點(diǎn)、需求、Know-How的公司，大模型具有的通用性、智能性、可交互性都可以和決策類AI結(jié)合，更好地賦能千行百業(yè)。圖：決策類人工智能模型與LLM的區(qū)別圖：人工智能模型的各大垂直行業(yè)應(yīng)用LLM傳統(tǒng)B端數(shù)據(jù)型人工智能價(jià)值定位提供預(yù)測(cè)分析并指導(dǎo)特定業(yè)務(wù)決策為通用主題提供合理答案生成式模型互相配合底層技術(shù)判別式模型總結(jié)特定事件歷史數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)輸入進(jìn)行模式總結(jié)，未來狀況預(yù)測(cè)使用場(chǎng)景基于針對(duì)一般話題的大量數(shù)據(jù)歸納得答案數(shù)據(jù)要求及總持有??數(shù)據(jù)范圍極廣，通常涉及廣泛的一般話題海量數(shù)據(jù)導(dǎo)致的高訓(xùn)練成本和持有成本?適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)范圍，只涉及某項(xiàng)業(yè)務(wù)僅訓(xùn)練最相關(guān)數(shù)據(jù)，持有成本較低?18成本資料：愛分析，中信建投資料：

第四范式招股書，中信建投2.1

行業(yè)規(guī)模：第四范式以平臺(tái)為中心，布局決策類+生成類人工智能市場(chǎng)?

就細(xì)分行業(yè)來看，1）第四范式傳統(tǒng)業(yè)務(wù)處于千億規(guī)模的決策類人工智能行業(yè)，并且是以平臺(tái)為中心的決策類人工智能這一細(xì)分賽道的龍頭公司。2）此外，隨著大模型的推出，第四范式新推出的產(chǎn)品也積極布局生成類人工智能賽道，打開了第二增長曲線。圖：第四范式所處行業(yè)（加粗標(biāo)明）圖：2020-2025中國生成類人工智能市場(chǎng)規(guī)模圖：2018-2027E中國決策類人工智能市場(chǎng)拆分、規(guī)模與增速300(預(yù)測(cè)）2500人工智能市場(chǎng)?決策類人工智能市場(chǎng)2023-2027CAGR:30.6%250200150100502070?決策類人工智能市場(chǎng)2018-2022CAGR:48.6%2000?以平臺(tái)為中心的決策類人工智能市場(chǎng)2023-2027CAGR：41.1%?以平臺(tái)為中心的決策類人工智能市場(chǎng)2018-2022CAGR：89.1%決策類人工智能市場(chǎng)16061500生成類人工智能市場(chǎng)1077以平臺(tái)為中心與非以平臺(tái)為中心的決策類人工智能市場(chǎng)CAGR對(duì)比：1000663?2018-2022：89.1%v.s.42.1%以平臺(tái)為中心的決策類500?2023-2027(預(yù)測(cè)）41.1%v.s.35.3%343098人工智能市場(chǎng)0以平臺(tái)為中心的決策類人工智能市場(chǎng)規(guī)模決策類人工智能市場(chǎng)規(guī)模202020212022E2023E2024E2025E資料：

第四范式招股書，中信建投資料：

《中國AI數(shù)字產(chǎn)業(yè)展望2021-2025》，中信建投資料：

灼識(shí)咨詢，中信建投2.2

中國人工智能行業(yè)：應(yīng)用落地關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)到來，四大東風(fēng)推動(dòng)行業(yè)蓬勃發(fā)展?

應(yīng)用落地轉(zhuǎn)折點(diǎn)東風(fēng)之一——數(shù)據(jù)量增長：現(xiàn)今世界已實(shí)現(xiàn)廣泛的數(shù)字化及互聯(lián)互通，數(shù)據(jù)量急劇增長。數(shù)據(jù)量的增長為模型復(fù)雜性、模型魯棒性、模型泛化性的提升帶來可能，進(jìn)一步推進(jìn)AI應(yīng)用的落地。根據(jù)灼識(shí)咨詢的資料，于2022年，全球范圍內(nèi)創(chuàng)造、獲取、複制及消耗了99ZB的數(shù)據(jù)，在過去十年間增長了近30倍，且預(yù)計(jì)在2027年將進(jìn)一步增長至264ZB。龐大的數(shù)據(jù)量蘊(yùn)含的重要信息為每個(gè)組織創(chuàng)造了大量機(jī)會(huì)，然而，數(shù)據(jù)量激增也為數(shù)據(jù)分析帶來了前所未有的挑戰(zhàn)，由人工處理數(shù)據(jù)分析任務(wù)變得愈發(fā)困難且成本高昂。在這樣的背景之下，數(shù)據(jù)的積累促進(jìn)了人工智能應(yīng)用。同時(shí)，人工智能從豐富的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、訓(xùn)練和發(fā)展，變得更加智能，并能夠以更有效的方式解決現(xiàn)實(shí)中的問題。圖：大數(shù)據(jù)四大特性圖：中國、北美、全球其他地區(qū)2022-2027E數(shù)據(jù)量規(guī)模（ZB）單位：ZB資料：

前瞻產(chǎn)業(yè)研究院，IDC，中信建投資料：

艾瑞咨詢，中信建投2.2

中國人工智能行業(yè)：應(yīng)用落地關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)到來，四大東風(fēng)推動(dòng)行業(yè)蓬勃發(fā)展?

應(yīng)用落地轉(zhuǎn)折點(diǎn)東風(fēng)之二——算力的迅猛提升：算力與芯片的發(fā)展迭代密切相關(guān)。與此前代際的芯片相比，大多數(shù)芯片公司的人工智能芯片產(chǎn)品在算力上均大幅提高。根據(jù)灼識(shí)咨詢報(bào)告，大型芯片廠商新一代人工智能芯片的算力較上一代同系列產(chǎn)品最高可提升十倍。1）模型訓(xùn)練的時(shí)間和成本降低：新的算法和框架的出現(xiàn)提高了人工智能訓(xùn)練和在行業(yè)部署的效率。例如，借助遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，遷移和復(fù)制某個(gè)人工智能模型所獲得的洞察至新的領(lǐng)域；借助自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)技術(shù)，所有的開發(fā)者及業(yè)務(wù)人員都可以開發(fā)和優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型，減少對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)專家的依賴。圖：2020-2027年中國AI芯片市場(chǎng)規(guī)模及預(yù)測(cè)趨勢(shì)（億元）圖：2021年上半年中國人工智能芯片市占率1.5%250020000.3%21646.3%16751500100050001210GPUNPU827ASICFPGA5663853271952020

2021

2022

2023e

2024e

2025e

2026e

202791.9%市場(chǎng)規(guī)模：億元21資料：

第四范式招股書，IDC,艾瑞咨詢，中信建投資料：

第四范式招股書，IDC,艾瑞咨詢，中信建投2.2

中國人工智能行業(yè)：應(yīng)用落地關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)到來，四大東風(fēng)推動(dòng)行業(yè)蓬勃發(fā)展?

應(yīng)用落地轉(zhuǎn)折點(diǎn)東風(fēng)之三——各行業(yè)部署人工智能應(yīng)用的意識(shí)提升：人工智能持續(xù)助力全球各行各業(yè)的變革，各類機(jī)構(gòu)的決策層也已經(jīng)注意到這一點(diǎn)，并對(duì)人工智能進(jìn)行投資。根據(jù)灼識(shí)咨詢報(bào)告，于2022年，全球人工智能支出達(dá)到1,997億美元，相較2018年的713億美元，年均復(fù)合增長率為29.4%，并預(yù)計(jì)于2027年提升至5,629億美元，年均復(fù)合增長率為23.0%。根據(jù)灼識(shí)咨詢報(bào)告，預(yù)計(jì)到2030年，人工智能將驅(qū)動(dòng)多于15%的全球GDP。?

應(yīng)用落地轉(zhuǎn)折點(diǎn)東風(fēng)之四——中國引領(lǐng)全球應(yīng)用人工智能發(fā)展：在應(yīng)用人工智能的先行者中，中國市場(chǎng)高度活躍，現(xiàn)正以不斷跨越現(xiàn)有邊界和急劇涌現(xiàn)的人工智能創(chuàng)新引領(lǐng)全球人工智能行業(yè)的發(fā)展。在需求端，人工智能被認(rèn)為是一種易于獲取及使用的工具，能為中國不同規(guī)模的實(shí)體實(shí)現(xiàn)在當(dāng)今數(shù)字時(shí)代的運(yùn)營效率提升和業(yè)務(wù)成功。中國龐大的經(jīng)濟(jì)規(guī)模及可觀的社會(huì)活動(dòng)水平帶來了豐富多樣且可與人工智能融合的應(yīng)用場(chǎng)景。中國市場(chǎng)存在對(duì)人工智能解決方案的巨大需求，且需要針對(duì)多樣化、動(dòng)態(tài)的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景進(jìn)行量身定制，這也鼓勵(lì)了人工智能行業(yè)技術(shù)和商業(yè)模式的創(chuàng)新。在供應(yīng)端，中國的人工智能提供商受益于經(jīng)濟(jì)規(guī)模和社會(huì)活動(dòng)水平所產(chǎn)生的大量且規(guī)模仍在不斷增長的數(shù)據(jù)、強(qiáng)大的人才庫、領(lǐng)先的研究能力及充滿活力的人工智能領(lǐng)域參與者。此外，預(yù)期中國政府促進(jìn)人工智能技術(shù)、人工智能人才教育及應(yīng)用人工智能解決方案的支持政策及法規(guī)可進(jìn)一步推動(dòng)中國人工智能行業(yè)的迅速發(fā)展。因此，中國正在引領(lǐng)全球人工智能創(chuàng)新和商業(yè)化。圖：中國部分人工智能相關(guān)政策支持資料：

第四范式招股書，國家政府網(wǎng)222.3中國人工智能行業(yè)：第三次人工智能浪潮主流，賦能企業(yè)高效實(shí)時(shí)決策?

人工智能輔助決策，即利用人類知識(shí)，輔以人工智能技術(shù)，解決復(fù)雜決策問題的一類技術(shù)?？v觀人工智能技術(shù)發(fā)展史，對(duì)人工智能決策能力的追求從未停止，隨著第三次人工智能浪潮的到來，決策類人工智能迎來了新的增長機(jī)會(huì)。從專家系統(tǒng)到系統(tǒng)規(guī)則，再到引領(lǐng)第三次人工智能的第四代Rete-NT算法，人工智能決策實(shí)時(shí)性、精準(zhǔn)性、易用性不斷提升，決策類人工智能增長機(jī)會(huì)已然到來。?

得益于完整的智能決策支持系統(tǒng)（IDSS）運(yùn)行模式，決策類人工智能的實(shí)時(shí)性和高效性大幅提升，企業(yè)智能化決策落地在望。在IDSS框架中，人工智能可以實(shí)現(xiàn)對(duì)模型庫、數(shù)據(jù)庫、方法庫、知識(shí)庫的靈活調(diào)用與管理，實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)別的實(shí)時(shí)決策，同時(shí)脫離決策者個(gè)人主觀性，做出更科學(xué)精準(zhǔn)的判斷，有助于企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化決策轉(zhuǎn)型。圖：決策類人工智能（智能決策）發(fā)展史圖：智能決策支持系統(tǒng)（IDSS）概覽用戶人機(jī)接口自然語言處理系統(tǒng)問題處理系統(tǒng)1980s1990s末2000s左右

2010s決策引擎

智能決策1956知識(shí)庫管理系

推理模型庫管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)方法庫管理系統(tǒng)統(tǒng)機(jī)專家系統(tǒng)規(guī)則引擎人工智能誕生以預(yù)設(shè)專家知識(shí)為規(guī)則，只能針對(duì)固定情況處理，局限性大，應(yīng)用受限單獨(dú)抽離業(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)行管理和執(zhí)行，不具備決策能力，采取第一代Rete算法在管理和執(zhí)行業(yè)務(wù)規(guī)

具備精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、快速則的基礎(chǔ)上具備了決

部署、可視化模擬等知識(shí)庫模型庫數(shù)據(jù)庫方法庫策能力，一般采取功能，使用第四代ReteIII或更早算法Rete-NT算法23資料：

頭豹研究院，中信建投資料：

頭豹研究院，中信建投2.4

中國以平臺(tái)為中心的決策類人工智能行業(yè)：“授之以漁”的解決方案?

在決策類人工智能行業(yè)之中，根據(jù)解決方案類型的不同，又可進(jìn)一步分為單點(diǎn)解決方案、單線解決方案與平臺(tái)解決方案。幾種解決方案的通用性依次遞增，其中，以平臺(tái)為中心的解決方案可以賦能最大范圍的業(yè)務(wù)，幫助企業(yè)在其經(jīng)營全線過程中提升效能。?

相較其他類型的解決方案，決策類人工智能平臺(tái)更符合“授之以漁”的思想，在靈活性與可拓展性、數(shù)據(jù)兼容性與人工智能應(yīng)用、人工智能應(yīng)用管理等方面具有優(yōu)勢(shì)。具體而言，決策類人工智能平臺(tái)調(diào)整與遷移的靈活性更高，在平臺(tái)交付之后仍然可以按照需求進(jìn)行拓展和新應(yīng)用的開發(fā)。同時(shí)，決策類人工智能平臺(tái)具有即插即用的特性，可以兼容不同數(shù)據(jù)、開發(fā)環(huán)境與開發(fā)規(guī)則，更加便于企業(yè)實(shí)際場(chǎng)景的應(yīng)用。這些特性導(dǎo)致決策類人工智能平臺(tái)相較單點(diǎn)或單線解決方案更易管理，后續(xù)成本較低。圖：三種解決方案類型表：決策類人工智能平臺(tái)與單點(diǎn)/單線解決方案的對(duì)比例：生鮮類產(chǎn)品的智能營銷指標(biāo)決策類人工智能平臺(tái)單點(diǎn)/單線解決方案在某個(gè)細(xì)分業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能決策靈活性與可拓展性?

靈活地按需求開發(fā)人工智能模型?

模組和應(yīng)用可以復(fù)制到相似/相鄰

?

難以滿足在原有解決方案上進(jìn)行額外?

大多數(shù)為一次性交付品的情景拓展的定制化需求數(shù)據(jù)兼容性與人工智能應(yīng)用?

可于平臺(tái)上整合不同數(shù)據(jù)并?

每個(gè)特定的工作流程一般由不同供應(yīng)商提供，并只包含用戶整個(gè)數(shù)據(jù)集的一部分，可能會(huì)產(chǎn)生新數(shù)據(jù)孤島?

需要進(jìn)行連接以相互操作，且應(yīng)用可能在基本框架、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、處理規(guī)則等方面有所不同例：智能營銷統(tǒng)一定義，以消除數(shù)據(jù)不一致和信息孤島實(shí)現(xiàn)某一類業(yè)務(wù)場(chǎng)景的智能決策?

應(yīng)用可兼容開發(fā)環(huán)境與規(guī)則例：零售全場(chǎng)景賦能平臺(tái)解決方案人工智能應(yīng)用管理?

一般預(yù)先提供可實(shí)現(xiàn)快速、方便的人工智能應(yīng)用管理的功能?

預(yù)先內(nèi)置一套為所有數(shù)據(jù)集和應(yīng)用而設(shè)的統(tǒng)一安全模型?

需要額外人工智能應(yīng)用管理功能?

額外部署一套可在各個(gè)獨(dú)立應(yīng)用中有效運(yùn)作的安全模型可能需要更高成本實(shí)現(xiàn)多個(gè)大類業(yè)務(wù)場(chǎng)景的智能決策24：

第四范式招股書，中信建投資料資料：

第四范式招股書，愛分析，中信建投2.4

中國以平臺(tái)為中心的決策類人工智能行業(yè)：第四范式處于領(lǐng)先地位，綜合互聯(lián)網(wǎng)廠商是主要競(jìng)爭(zhēng)者?

中國以平臺(tái)為中心的決策類人工智能行業(yè)為典型的多元壟斷市圖：2022年中國以平臺(tái)為中心的場(chǎng)，CR5達(dá)到56.20%，其中，第四范式在行業(yè)中處于領(lǐng)先地位，營收市占率達(dá)到22.60%。該行業(yè)內(nèi)，第四范式的主要競(jìng)爭(zhēng)者是綜合互聯(lián)網(wǎng)廠商。決策類人工智能市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局（按營收計(jì)）?

第四范式的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)主要有五點(diǎn)。1）專注以平臺(tái)為中心的人工第四范式智能領(lǐng)域，在業(yè)內(nèi)享有較高聲譽(yù)，具備領(lǐng)先核心技術(shù)。第四范式百度阿里巴巴被Gartner評(píng)為新興技術(shù)與趨勢(shì)影響力的Composite

AI全球代22.60%表廠商，2020年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的全球代表廠商之一，也被TheForrester

Wave評(píng)為2020年預(yù)測(cè)分析與奇跡學(xué)習(xí)中國市場(chǎng)測(cè)評(píng)領(lǐng)域第一名。2）端到端人工智能解決方案具有強(qiáng)大價(jià)值，助力用戶業(yè)務(wù)成功。第四范式的解決方案采用低代碼或無代碼形式，適用于廣泛的行業(yè)，能為用戶創(chuàng)造價(jià)值。3）有效市場(chǎng)戰(zhàn)略，吸引分布于眾多行業(yè)客群。第四范式與眾多垂直領(lǐng)域廠商建立合作關(guān)系，從頭部企業(yè)入手，逐漸擴(kuò)大影響至行業(yè)其他用戶。4）全面的人工智能生態(tài)系統(tǒng)，有利于實(shí)現(xiàn)協(xié)同效應(yīng)。5）管理團(tuán)隊(duì)均為行業(yè)翹楚，經(jīng)驗(yàn)豐富，具備卓越的技術(shù)研發(fā)學(xué)術(shù)水平與深刻商業(yè)洞察力。騰訊其他43.80%12.30%8.90%5.60%6.80%資料：第四范式招股書，灼識(shí)咨詢，中信建投252.5

公司上游供應(yīng)商:算力供應(yīng)商扮演最重要角色?

上游供應(yīng)商總體分類：公司上游供應(yīng)商主要分為：1）研發(fā)服務(wù)供應(yīng)商。為公司提供研發(fā)服務(wù)，公司擁有研發(fā)相關(guān)產(chǎn)品的所有服務(wù)供應(yīng)商。負(fù)責(zé)服務(wù)實(shí)施，公司按照實(shí)際人力消耗結(jié)算。3）其他供應(yīng)商。包括但不限于服務(wù)器供應(yīng)商、云服務(wù)供應(yīng)商等。。2）實(shí)施?

算力供應(yīng)商在上游供應(yīng)商中的重要地位：算力是推動(dòng)人工智能技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用的基礎(chǔ)支撐，模型的訓(xùn)練迭代將極大地拉動(dòng)對(duì)算力的需求。模型成功部署后，推理也將需要大量算力做支撐。另外，日后隨著模型的成熟落地和推廣，模型推理所需算力也將增加。公司產(chǎn)品目前的上游主要為算力提供商。第四范式作為以平臺(tái)為中心的人工智能解決方案提供商，一直致力于更新自己的解決方案，為不同垂直行業(yè)的終端用戶提供服務(wù)，因此其需要大量的智能算力做為支撐。但是目前我國算力發(fā)展存在“三多三少”的結(jié)構(gòu)性失衡。一是數(shù)據(jù)中心底層架構(gòu)和服務(wù)能力存在結(jié)構(gòu)性失衡，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心多、智能計(jì)算中心少；二是數(shù)據(jù)中心區(qū)域分布和規(guī)模類型存在結(jié)構(gòu)性失衡，東部多中西部少、中小型多大型少；三是數(shù)據(jù)中心核心芯片和軟件產(chǎn)品存在結(jié)構(gòu)性失衡，進(jìn)口依賴多、國產(chǎn)自主少。其中影響較大的是智能計(jì)算中心少，可能限制企業(yè)發(fā)展。圖：第四范式的三類上游供應(yīng)商圖：算力供應(yīng)商的重要性智能算力可能制約AI行業(yè)發(fā)展研發(fā)服務(wù)供應(yīng)商實(shí)施服務(wù)供應(yīng)商其他供應(yīng)商?

供應(yīng)商負(fù)責(zé)服務(wù)實(shí)施?

按照實(shí)際人力消耗結(jié)算?

供應(yīng)商提供研發(fā)服務(wù)?

公司具有研發(fā)相關(guān)產(chǎn)品的所有?

服務(wù)器供應(yīng)商?

云服務(wù)供應(yīng)商?

…資料：

第四范式招股書，中信建投26資料：

第四范式招股書，中信建投2.5

公司下游客戶:解決方案伙伴客戶主導(dǎo)，金融與能源電力是最主要行業(yè)，未來拓展空間廣闊?

下游客戶分類與概況：1）按照直接使用解決方案或?qū)⒔鉀Q方案融入自身產(chǎn)品，公司客戶分為直簽客戶和解決方案伙伴客戶，解決方案伙伴客戶是公司主要收入。2020年、2021年、2022年、2023Q1，公司來自直簽客戶的收入分別占總收入15%、43%、32%、22%。。2022年，公司來自這些行業(yè)客戶的營收占比?

2）按照客戶所處行業(yè)拆分客戶收入，金融、能源與電力、運(yùn)輸、電信行業(yè)客戶是主要收入分別為20.3%、16.9%、13.1%、10.6%。縱向來看，公司2020-2022年期間，行業(yè)分布從集中到分散，能源與電力取代金融成為公司第一大服務(wù)行業(yè)。金融行業(yè)收入占比從2020年的31.0%下降至16.9%，2022年退居第二大行業(yè)；而能源與電力同期占總收入的比例由14.68%上升至20.33%，2022年首度超越金融行業(yè)成為第一大業(yè)務(wù)板塊。從大客戶角度看，2020年至2021年，公司十大終端客戶中，基本有穩(wěn)定的4-5家為金融機(jī)構(gòu)，而2022年則分散在能源、電信、運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)，無一家金融機(jī)構(gòu)。?

下游客戶拓展空間：產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為我國“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)的一大重點(diǎn)，為公司的長期向好發(fā)展提供了良好的需求環(huán)境，預(yù)期未來第四范式將持續(xù)探索與更多行業(yè)客戶的合作。圖：第四范式的直簽客戶與解決方案客戶收入占比

圖：第四范式2020-2022各行業(yè)客戶收入（單位：億）圖：第四范式2022年各行業(yè)客戶營收占比7.00120%100%80%60%40%20%0%6.275.775.206.005.004.003.0015.1%20.3%4.424.056.6%7.6%3.2857%43%2.922.9968%2.3516.9%85%2.021.020.242.031.750.731.771.321.002.00

1.381.001.380.641.350.541.280.919.7%1.240.671.020.570.000.000.000.3010.6%

13.1%0.0032%15%202020212022能源與電力

金融

運(yùn)輸

電信

科技

教育

制造

其他直簽客戶解決方案伙伴客戶272020

2021

2022資料：

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公司下游客戶:標(biāo)桿客戶涉及各行業(yè)頭部公司，標(biāo)桿用戶平均年收入持續(xù)上升?

隨著不同行業(yè)客戶的拓展，公司在不同行業(yè)領(lǐng)域與各行業(yè)頭部客戶建立了合作關(guān)系，形成了規(guī)模逐漸增長的標(biāo)桿客戶群。從創(chuàng)始至今，第四范式與上海瑞金醫(yī)院、工商銀行、百勝集團(tuán)、中國石油、人民日?qǐng)?bào)、寧德時(shí)代等不同行業(yè)頭部公司達(dá)成合作，頭部公司使用第四范式業(yè)務(wù)形成的示范效應(yīng)將對(duì)第四范式的業(yè)務(wù)擴(kuò)張產(chǎn)生積極效應(yīng)。?

標(biāo)桿客戶：是指具有重要影響力、在特定行業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位的企業(yè)，即財(cái)富世界500強(qiáng)企業(yè)或上市公司。2020年到2022年，第四范式的標(biāo)桿用戶數(shù)分別為47、75、104家，保持逐年增長態(tài)勢(shì)。?

與客戶業(yè)務(wù)合作不斷加深，標(biāo)桿用戶平均收入呈上升態(tài)勢(shì)。2020年到2022年，第四范式標(biāo)桿用戶平均收入分別為0.12億元、0.14億元、0.18億元。標(biāo)桿用戶平均收入的不斷上升也標(biāo)識(shí)著公司與合作伙伴的合作深度不斷拓展，價(jià)值創(chuàng)造能力持續(xù)上升。圖：第四范式服務(wù)的各行業(yè)頭部客戶圖：2020-2023Q1第四范式用戶數(shù)與標(biāo)桿用戶數(shù)圖：2020-2023Q1第四范式標(biāo)桿用戶平均收入（億元）0.24500.184090.18400350300250200150100500.160.140.140.120.122450.11561470.080.060.040.020104756247020202021標(biāo)桿用戶數(shù)2022用戶數(shù)2023Q120202021202228資料：

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公司下游客戶:與央國企客戶建立深度合作，受央國企數(shù)字化升級(jí)趨勢(shì)影響持續(xù)利好?

第四范式客戶群體的另一個(gè)特點(diǎn)是國央企占比較大。截至目前，與第四范式建立起合作關(guān)系的國央企包括但不限于中石化、中石油、中國移動(dòng)、中國聯(lián)通、中國電信、中國電科、四大國有行、招商銀行、交通銀行、中信銀行等。?

國央企的數(shù)字化升級(jí)是大趨勢(shì)，在此趨勢(shì)下，第四范式業(yè)務(wù)拓展空間較大。2023年中央企業(yè)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)投資2.18萬億元，同比增長32.1%。2023年中央企業(yè)遴選91個(gè)綠色低碳先進(jìn)技術(shù)示范項(xiàng)目，107戶企業(yè)列為國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動(dòng)試點(diǎn)，117個(gè)智能工廠、304個(gè)優(yōu)秀場(chǎng)景入選國家智能制造試點(diǎn)示范項(xiàng)目。在《關(guān)于加快推進(jìn)國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的通知》、《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》等一系列利好文件的推出背景下，第四范式的業(yè)務(wù)存在較大拓展空間。圖：第四范式服務(wù)的國央企客戶部分列舉圖：2020-2024國央企數(shù)字化升級(jí)政策部分節(jié)選時(shí)間機(jī)構(gòu)文件名稱內(nèi)容發(fā)揮國有企業(yè)在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革浪潮中的引領(lǐng)作國務(wù)院國資

關(guān)于加快推進(jìn)國有企業(yè)數(shù)

用，進(jìn)一步強(qiáng)化數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、集成創(chuàng)新、合作共贏等數(shù)字化轉(zhuǎn)2020年8月委字化轉(zhuǎn)型工作的通知型理念，構(gòu)建新發(fā)展格局，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展。著力提升數(shù)字化管理能力。運(yùn)用區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新一代信息技術(shù)，推動(dòng)法務(wù)管理從信息化向數(shù)字化升級(jí)，探索智能化應(yīng)用場(chǎng)景，有效提高管理效能。以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素，以數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合為主線，加強(qiáng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理體系，協(xié)同推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，培育新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式，不斷做強(qiáng)做優(yōu)做大我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)，為構(gòu)建數(shù)字中國提供有力支撐。國務(wù)院國資

關(guān)于進(jìn)一步深化法治央企2021年10月委建設(shè)的意見“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃2022年1月

國務(wù)院國務(wù)院國資中央企業(yè)合規(guī)管理工作應(yīng)當(dāng)遵循堅(jiān)持務(wù)實(shí)高效的原則，充分利用大數(shù)據(jù)等信息化手段，切實(shí)提高管理效能。2022年8月中央企業(yè)合規(guī)管理辦法委全面提升數(shù)字中國建設(shè)的整體性、系統(tǒng)性、協(xié)同性，促進(jìn)數(shù)數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)

字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，以數(shù)字化驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)生活和治理2023年2月

國務(wù)院劃方式變革，為以中國式現(xiàn)代化全面推進(jìn)中華民族偉大復(fù)興注入強(qiáng)大動(dòng)力。國務(wù)院國資委召開“AI賦能

產(chǎn)業(yè)煥新”中央企業(yè)人工智能專題推進(jìn)會(huì)2024年229月國務(wù)院資料19日：

艾瑞咨詢，中信建投資料：

第四范式官網(wǎng)，中信建投目錄一、公司概況：企業(yè)級(jí)人工智能領(lǐng)跑者二、行業(yè)概覽：高增長千億行業(yè)，發(fā)展東風(fēng)與技術(shù)需求呼喚新解決方案三、企業(yè)級(jí)決策類人工智能解決方案：助力智能化轉(zhuǎn)型，走進(jìn)千行百業(yè)四、生成類AI業(yè)務(wù)：多模態(tài)大模型“式說”五、海外可比公司與盈利預(yù)測(cè)303.1.1

解決方案總覽：AI提升決策水平，OODA鏈路全場(chǎng)景優(yōu)化?

企業(yè)增長的要訣在于高效的管理，而管理的核心在于決策。AI賦能企業(yè)管理，有助于實(shí)現(xiàn)決策流程全優(yōu)化。著名軍事學(xué)家John

Boyd于1977年提出OODA循環(huán)決策理論，并被廣泛應(yīng)用于企業(yè)決策。他認(rèn)為，決策過程是由“觀察（Observe）—判斷（Orient）—決策（Decide）—行動(dòng)（Act）”四個(gè)環(huán)節(jié)組成的相互關(guān)聯(lián)、相互重疊的循環(huán)周期，高效完成這一循環(huán)是致勝的關(guān)鍵。AI決策可有效在OODA循環(huán)的四大流程助力更高效、更精準(zhǔn)、更有效的決策。?

AI進(jìn)入企業(yè)決策，突破了人類認(rèn)知的固有限制，有利于更優(yōu)決策的生成。面對(duì)日益分散化、多元化、復(fù)雜化的企業(yè)管理場(chǎng)景，人類認(rèn)知在理性程度、響應(yīng)速度、復(fù)用程度等層面上存在局限性。AI可以有效克服這些固有缺陷，幫助實(shí)現(xiàn)更加智能的決策。圖：AI如何加速OODA循環(huán)內(nèi)部的每個(gè)環(huán)節(jié)圖：AI決策相比人決策的優(yōu)勢(shì)更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)收集與形勢(shì)判斷：觀察（Observe）清晰掌握業(yè)務(wù)情況，預(yù)判未來發(fā)展更全面的觀察和分析：更實(shí)時(shí)的行動(dòng)：決策實(shí)時(shí)應(yīng)用，實(shí)施效率提升OODA循環(huán)行動(dòng)（Act）調(diào)整（Orient）挖掘全量全模態(tài)數(shù)據(jù)價(jià)值更優(yōu)化的決策：考慮全盤業(yè)務(wù)，找到實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)業(yè)務(wù)價(jià)值最大化的最優(yōu)解決策（Decide）31資料：

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第四范式官網(wǎng)，Gartner,中信建投3.1.2

解決方案總覽：端到端解決方案滿足數(shù)字化轉(zhuǎn)型全需求，全面產(chǎn)品矩陣構(gòu)建完整業(yè)務(wù)生態(tài)?

第四范式提供端到端的企業(yè)級(jí)人工智能解決方案，全方位滿足企業(yè)在人工智能建設(shè)過程中對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施、平臺(tái)和應(yīng)用的需求，賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。第四范式的人工智能解決方案產(chǎn)品矩陣分為兩大部分：1）作為解決方案支柱的先知平臺(tái)，包括可選的配套基礎(chǔ)設(shè)施和以平臺(tái)為中心的解決方案。其中，以平臺(tái)為中心的解決方案又可進(jìn)一步拆分為提供低代碼/無代碼環(huán)境的人工智能開發(fā)人員套件HyperCycle和Studio，以及具備數(shù)據(jù)內(nèi)核和運(yùn)行時(shí)內(nèi)核的操作系統(tǒng)AIOS?？蛇x的配套基礎(chǔ)設(shè)施主體為SageOne，是一款軟硬一體的軟件定義的“一體化”解決方案。2）依托先知平臺(tái)創(chuàng)建的先知應(yīng)用?？蓪?shí)現(xiàn)銷售與營銷、風(fēng)險(xiǎn)管理、運(yùn)營效率等多元化功能。圖：第四范式企業(yè)級(jí)人工智能解決方案產(chǎn)品矩陣銷售與營銷風(fēng)險(xiǎn)管理運(yùn)營效率實(shí)際應(yīng)用層（亦稱先知應(yīng)用先知應(yīng)用?數(shù)字運(yùn)營平臺(tái)精準(zhǔn)營銷??反欺詐反洗錢?銷售預(yù)測(cè)?異常預(yù)測(cè)?智慧供應(yīng)鏈?智能生產(chǎn)規(guī)劃??…?…?智能客服?…從解決方案到具體應(yīng)用HyperCycleStudio人工智能開發(fā)人員套件?HyperCycleKBHyperCycleCV?MLStudio?

CVStudio?

SpeechStudio?HyperCycleMLHyperCycleOCR以平臺(tái)為中心的解決方案??NLPStudio?低代碼或/及無代碼平臺(tái)解決方案層(亦稱先知平臺(tái)）無代碼平臺(tái)AIOS操作系統(tǒng)?數(shù)據(jù)內(nèi)核?運(yùn)行時(shí)內(nèi)核SageOne其他配套設(shè)施可選的配套基礎(chǔ)設(shè)施32?軟硬一體?由軟件定義…料3.2SageOne：軟硬一體解決方案，軟件定義提高業(yè)務(wù)效能?

第四范式的SageOne是一款已在服務(wù)器及其他相關(guān)硬件上預(yù)先安裝先知平臺(tái)及產(chǎn)品的軟件定義“一體化”解決方案。?

方案簡(jiǎn)介：主要為已經(jīng)預(yù)先安裝先知平臺(tái)及即用型人工智能應(yīng)用的配套“軟件+硬件”服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施。在硬件配置層面：第四范式基于估計(jì)算力消耗和在提供硬件上可實(shí)現(xiàn)的優(yōu)化效果向客戶建議合適的型號(hào)、配置以及所需硬件數(shù)目。?

比較優(yōu)勢(shì)：與在傳統(tǒng)及廣泛使用的通用架構(gòu)服務(wù)器上運(yùn)行相比，SageOne的算力、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)資源優(yōu)化都由軟件定義，更有助于提升人工智能解決方案的輸出與表現(xiàn)，可賦能企業(yè)快速實(shí)現(xiàn)運(yùn)營智能化。?

商業(yè)模式：基于估計(jì)算力消耗定價(jià)。向SageOne客戶收費(fèi)時(shí)，公司考慮硬件單元（不同型號(hào)服務(wù)器單元）數(shù)量、軟件使用許可費(fèi)、基于各自型號(hào)的硬件成本等多方面因素。?

業(yè)務(wù)表現(xiàn)：公司SageOne用戶數(shù)目與SageOne每名用戶平均收入持續(xù)增長。2020年、2021年、2022年全年SageOne用戶數(shù)目分別為57、66、89名。2020全年、2021全年、2022全年、2023Q1

SageOne每名用戶平均收入分別為0.11億元、0.15億元、0.18億元。圖：第四范式2020年-2022年全年SageOne用戶數(shù)目圖：第四范式2020-2023Q1SageOne每名用戶平均收入（億元）90830.200.150.100.050.000.18807060504030201000.1566570.1120202021202220202021202233資料：

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第四范式招股書，中信建投3.3AIOS：更靈活、更友好、更高效的企業(yè)級(jí)智能操作系統(tǒng)?

第四范式的Sage

AIOS是一個(gè)企業(yè)級(jí)智能操作系統(tǒng)，兼具靈活性和規(guī)范性，功能類似于Windows操作系統(tǒng)在PC上的功能。?

比較優(yōu)勢(shì)：1）簡(jiǎn)單友好的用戶界面。2）將人工智能應(yīng)用的開發(fā)與管理可視化。3）標(biāo)準(zhǔn)化的人工智能數(shù)據(jù)格式帶來的高效規(guī)?；渴鹋c資源管理。?

組成部件一——數(shù)據(jù)內(nèi)核：定義用于人工智能的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與格式，可以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一處理，確保一致性。模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)中，數(shù)據(jù)內(nèi)核可以使得操作者在模型訓(xùn)練過程中應(yīng)用閉環(huán)反饋機(jī)制，實(shí)現(xiàn)模型的有效實(shí)時(shí)訓(xùn)練。數(shù)據(jù)內(nèi)核關(guān)鍵組件為開源數(shù)據(jù)庫OpenMLDB，可以提升數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)備效率。?

組成部件二——運(yùn)行時(shí)內(nèi)核：用于多極計(jì)算、存儲(chǔ)、通信的集中管理內(nèi)核。可在不影響用戶體驗(yàn)的前提下自動(dòng)調(diào)度與管理異構(gòu)資源，提高資源利用率。我們認(rèn)為，運(yùn)行時(shí)內(nèi)核具有高性能、高性價(jià)比、高利用率三大特點(diǎn)。?

商業(yè)模式：基于算力消耗收費(fèi)。圖：第四范式SageAIOS界面展示圖：第四范式SageAIOS運(yùn)行時(shí)內(nèi)核三大特點(diǎn)人工智能應(yīng)用商店人工智能基礎(chǔ)架構(gòu)應(yīng)用程序高性能高性價(jià)比高利用率在機(jī)器學(xué)習(xí)過程中提供低延遲、高吞吐的通信框架。通過自動(dòng)擴(kuò)容策略擴(kuò)大內(nèi)存容量，無需修改現(xiàn)有應(yīng)用和代碼。灼識(shí)咨詢數(shù)據(jù)顯示，公司可以將人工智能數(shù)據(jù)處理引擎的自動(dòng)拆分任務(wù)，進(jìn)行并行計(jì)算，分配到不同的計(jì)算芯片極速處理，根據(jù)灼識(shí)咨詢報(bào)告顯示性能提高500%灼識(shí)咨詢顯示，與主流調(diào)度框架相比，公司運(yùn)行時(shí)內(nèi)核結(jié)合軟件虛擬化