大模型第一梯队来了新玩家，市场还没反应过来？

36氪刚曝出的消息，云知声U2要来了，6月正式发布，被描述为跻身国产第一梯队的关键一役。按这个说法，U2的技术能力对标的是第一梯队大模型的水准。

U2的模型性能已经达到世界一流大模型的水准，在指令遵循、知识推理、Agent工具调用等多项关键评测中均具备对标全球顶尖模型的综合表现。更重要的是，U2是原生Agent能力模型，能进入业务流程，理解目标、拆解任务、调用工具，完成执行和验收，更接近"智能体时代的底座模型"。且相较于那些万亿参数级模型，规模要小得多，参数效率接近5倍。

U2是云知声的DeepSeek时刻，同样的逻辑：更小的参数，更低的成本，但Token的价值更高。

这才是密度智能的底气所在：不是单纯强调模型小，而是在达到世界一流能力的前提下，用更小的规模、更低的代价实现。

如果消息属实，市场现在面临一个有趣的定价错位：一家即将正式跻身第一梯队的模型公司，市销率却不到15倍。

这不是一个随便可以忽视的信号。

01

定价的错位

智谱AI、MiniMax相继登陆港股，估值均在千亿港元以上。百川和月之暗面还在冲刺IPO，估值同样在千亿级别。而云知声市销率不到15倍。这个价差，肉眼可见。

财报数据说的是另一件事。2025年云知声全年大模型收入6.1亿，占总营收50.4%，同比增长1076%。这个增速放在任何一家港股科技公司里都不多见。而且这6.1亿不是靠融资补贴换来的。全年经调整净利润持续改善，下半年改善幅度达84%。

但市场似乎还没反应过来。

有人会说，港股对AI公司定价本来就保守。没错，但保守跟忽视是两回事。一个行业领先的模型公司，大模型收入翻了10倍，利润面快速改善，市值却卡在这个位置不动，更像是一个信息差问题。市场上大多数人还没把云知声和大模型第一梯队划上等号。

港股折扣这不全是估值体系的问题。云知声的叙事长期贴着"语音识别""智能语音"的标签。大多数人还觉得它是做语音芯片的，大模型的事根本没传到资本市场。

公司从2021年递表到2025年6月才正式挂牌，IPO长跑四年，正好错过大模型最热闹的传播窗口。这期间，智谱拿了中关村和阿里的大钱，月之暗面拿到了阿里的10亿美金。云知声一贯保持低调，合规要求又进一步收窄了对外发声的窗口。

云知声创始人兼CEO黄伟在晚点访谈里说："2023到2025年是大模型的热身赛，2026年正赛才刚开始。"热身赛期间云知声没怎么对外发声，没搞融资大战，就是一家一家医院跑，一个场景一个场景磨，一个合同一个合同签。直到2025年财报出来，大家才发现大模型收入占了总营收的半壁江山，同比增长了1076%。市场被各种宏大叙事刷屏的时候，埋头做事那家反而被忽视了。

U2的正式发布，将是这个信息差开始弥合的起点。

02

大模型落地的壁垒

大模型最让人头疼的就是胡说八道。医疗场景里一个胡诌可能就是人命关天的事。

北京友谊医院2025年超过45万份病历由云知声的AI生成，医生直接引用率超过90%。车险理赔场景里，控费率比传统第三方管理公司提高了3个百分点。医保场景控费率从1个点提高到7个点。

这些数字背后是真金白银。6.1亿大模型收入里，每一分都来自高价值场景：病历生成、车险定损、医保审核。这些场景里一段几十字的输出可能触发几十万的决策金额，跟闲聊式token的商业价值完全是两码事。

那为什么是云知声？开源大模型不是也能干活吗？

问题在于，医疗AI靠的不止语言理解能力，还要吃透医疗流程、临床规范、保险政策。通用模型学的是全网公开数据，没经历过实际的医院工作场景。云知声在医疗和物联网领域深耕了十三年，积累了上千家医院的实际使用数据。这些数据不光有文本，还有医生的使用习惯、医院的工作流程、不同科室的特殊需求。这种深度绑定形成的壁垒，开源大模型大概率复制不了。

U2的到来让这道壁垒更高了。十三年场景数据支撑起的防幻觉能力，是它在医疗和金融场景行业领先的根基。

03

增长的引擎

U2在成本上也有说法。36氪那篇报道里提到，它的单位Token成本能降到普通稠密模型的十分之一左右。这个数字放到企业实际使用场景里，钱的意义就出来了。

云知声的销售费用率只有5.4%，在B端AI公司里几乎是最低的，同行通常在20%以上。人均产值252万，研发人员占比69%，研发投入占经调整后三项费用总额的75%。合起来看，逻辑只有一条：U2上线后，云知声的规模扩张不再需要靠堆人堆钱。

增长靠的是产品本身的竞争力。据接近公司的知情人士透露，云知声在Token收入上的增速比外界猜测的还要猛。2026年5月，公司Token调用收入的ARR环比暴涨600%，6月的预测数据更激进，环比仍在翻倍增长。

这个增速背后，是U2上线推动云知声从项目制全面转向产品化。黄伟在晚点访谈里提到，过去做一个医疗AI项目需要3个月，现在通过U2的标准化能力，交付周期缩短到1周，成本降低80%。U2不只是技术升级，它直接重写了公司的交付逻辑。

如果按5月近500万美元的ARR来算，当前市值对应的Token市销率不到20倍。而第一梯队同行普遍在50倍以上。云知声的Token收入增速不输第一梯队任何一家，但资本市场给它的定价，远远不到。

04

拐点的窗口

2025年全年总营收12.1亿，大模型相关收入6.1亿，同比增长1076%。客户在持续续约，新客户拿单也在放大。

全年经调整净利润持续改善。改善集中在下半年，上半年因IPO费用加上大模型研发集中投入，利润面承压。下半年U2上线后收入加速，标准化交付把项目成本降了80%，下半年利润改善幅度同比达84%。这个速度已经接近盈亏平衡线。一旦盈利，港股定价逻辑从PS切到PE，估值弹性不小。

黄伟说AI公司的价值等于智能密度乘以Token价值。U2的底气正在于此：模型性能已达到世界一流大模型的水准，参数规模却只有2600亿，远小于那些万亿参数级模型，Token成本降到稠密模型的十分之一。先立住世界一流的能力基准，再谈规模更小、成本更低，这才是密度智能能成立的前提。强而小：同等性能下参数规模更小，参数效率接近5倍；强而省：单位Token成本降至稠密模型的十分之一，企业真正用得起；强而能落地：原生Agent能力让模型真正进入业务流程，理解目标、拆解任务、调用工具，而不是停在对话框里。三者叠加，才是密度智能的完整逻辑。产出的Token直接作用于高价值商业场景：病历、保险理赔、医保控费，这些场景的Token价值和闲聊的Token比，根本不在一个层级。

他还说过一句话：不需要一个中科院院士来开滴滴。大模型不需要全能通用，在特定场景做到极致，商业价值更大。这条路线云知声走了13年，U2是这条路上最重要的一步。

解决方案收入占69.8%，产品收入占10.1%。解决方案占比高意味着客户黏性极强，替换成本巨大，一旦切入就锁定后续收入。再加上U2正式发布带来的关注度提升、港股AI板块情绪回暖，估值修复的动力不缺。

05

盈利拐点在加速。利润改善速度下半年已经非常快，增速持续的话，弹性在盈利兑现的那一刻，估值逻辑从PS切到PE。

对云知声来说，这不是一波情绪行情。行业从"看参数"转向"看落地"，云知声做了13年的落地，医疗控费、车险定损、病历生成这些场景的数据摆在那。

一家大模型收入翻了10倍、利润持续改善、U2即将正式发布的公司，定价里几乎没有反映这些变化。这个估值差什么时候能填平，取决于三件事：盈利拐点什么时候来、U2能不能持续拉高增速、市场什么时候反应过来。

市场给了折扣，但折扣里没有把这些变化算进去。剩下的，就看市场什么时候转过来。但至少，云知声已经把自己该做的功课做完了，U2就是答卷。

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