國海富蘭克林基金調(diào)研海天瑞聲

　　根據(jù)披露的機構(gòu)調(diào)研信息2025年3月13日至2025年3月24日，國海富蘭克林基金對上市公司海天瑞聲進行了調(diào)研。

　　基金市場數(shù)據(jù)顯示，國海富蘭克林基金成立于2004年11月15日。截至目前，其管理資產(chǎn)規(guī)模為844.32億元，管理基金數(shù)47個，旗下基金經(jīng)理共16位。旗下最近一年表現(xiàn)最佳的基金產(chǎn)品為國富興?；貓蠡旌希?11152），近一年收益錄得33.53%。

　　附調(diào)研內(nèi)容：

　　1、2024年收入增長的驅(qū)動因素是什么?

　　受益于大模型技術(shù)的快速發(fā)展以及應(yīng)用場景不斷落地,以智能終端廠商、科技互聯(lián)網(wǎng)公司等為代表的國內(nèi)外科技巨頭紛紛加大多模態(tài)數(shù)據(jù)投入以支撐其智能終端、內(nèi)容生成等領(lǐng)域的AI能力建設(shè)。在此背景下,以多語種、多音色為代表的智能語音業(yè)務(wù)需求、以及以指令微調(diào)、偏好對齊等為代表的自然語言業(yè)務(wù)需求同比均呈現(xiàn)大幅增長,整體上驅(qū)動公司營業(yè)收入同比顯著增加。

　　2、DeepSeek出來后,對數(shù)據(jù)需求的影響如何?是否會降低AI行業(yè)對數(shù)據(jù)的需求?

　　(1)Deepseek推出了一系列模型,其中V3模型依然使用了預(yù)訓(xùn)練、以及SFT等訓(xùn)練方式,其中預(yù)訓(xùn)練階段的token使用量達到了14.8T,遠超GPT4等同類可比大模型預(yù)訓(xùn)練階段的數(shù)據(jù)使用量,且在后訓(xùn)練階段也使用了一定規(guī)模的標注數(shù)據(jù),這也更加說明海量以及高質(zhì)量數(shù)據(jù)對于基礎(chǔ)模型能力提升的重要意義。

　　(2)關(guān)于讓大家震撼的R1模型,基于目前的公開信息來看,其部分優(yōu)勢體現(xiàn)在推理類任務(wù)上,尤其是那些具備較強的規(guī)則性、可以推導(dǎo)的任務(wù)類型上,確實不需要大量的人工標注,但是對于其他領(lǐng)域(尤其是更為廣闊的垂向領(lǐng)域)的復(fù)雜問題,依然需要觀察,我們認為高階的數(shù)據(jù)專家的參與依然非常重要。

　　(3)此外,數(shù)據(jù)質(zhì)量不僅影響模型獲取和表達知識的能力,還決定了模型生成內(nèi)容的風格和準確性,幫助DeepSeek實現(xiàn)了在輸出端的文采能力提升。

　　其一,高質(zhì)量數(shù)據(jù)可以提升模型表達和推理能力。優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)包含準確、連貫且富有表現(xiàn)力的語言樣本。例如,包含CoT數(shù)據(jù)可以引導(dǎo)模型在推理時進行反思,進而在生成回答時展現(xiàn)出清晰的邏輯和優(yōu)美的語言表達。這正是DeepSeek模型能夠生成既準確又具有華麗文風的關(guān)鍵因素之一。

　　其二,高質(zhì)量數(shù)據(jù)可以降低噪音和確保一致性。數(shù)據(jù)中的錯誤、噪音或不一致信息會導(dǎo)致模型生成內(nèi)容出現(xiàn)語法或邏輯問題。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)則能有效減少這些問題,使模型更好地學(xué)習到語言規(guī)律,從而提高整體生成質(zhì)量。

　　其三,高質(zhì)量數(shù)據(jù)可以提升泛化能力。數(shù)據(jù)的多樣性和全面性使得模型在面對不同領(lǐng)域和任務(wù)時都能生成高質(zhì)量的回答。豐富且準確的樣本幫助模型在多種場景下自如切換風格,無論是精煉的技術(shù)解答還是文采斐然的創(chuàng)意寫作,都能游刃有余。

　　(4)往未來看,Deepseek模型的出現(xiàn),有望進一步助推模型向產(chǎn)業(yè)端發(fā)展,真正讓大模型技術(shù)深入滲透到各個行業(yè)中,這一過程中必將凸顯專業(yè)知識的重要性,需要更多數(shù)據(jù)、以及數(shù)據(jù)專家的參與,因此我們看好并期待未來大模型在各行業(yè)百花齊放的局面。

　　3、未來AI數(shù)據(jù)如果自動標注了,會對公司及行業(yè)產(chǎn)生影響嗎?

　　首先,AI一定不會實現(xiàn)完全的自動化標注,因為機器如果想要持續(xù)演進,使其更接近于人類的判斷和理解,就一定需要人類作為引導(dǎo),通過人工標注幫助其完成新知識的學(xué)習,所以只要人工智能在持續(xù)發(fā)展和進化就一定需要人類參與,即無法達到完全的自動化標注。

　　另一方面,更加智能化的人機協(xié)作模式一直是數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)的發(fā)展趨勢,同時也是數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)的核心競爭能力之一,自動化標注的核心不是完全替代人類,而是提高人機協(xié)作效率,海天瑞聲近年來在研發(fā)領(lǐng)域持續(xù)加大投入,不斷提升公司數(shù)據(jù)生產(chǎn)的智能化水平,并據(jù)此形成規(guī)模效應(yīng)、實現(xiàn)降本增效。

　　4、公司的業(yè)務(wù)是否存在規(guī)模效應(yīng)?

　　公司業(yè)務(wù)是存在規(guī)模效應(yīng)的,一方面隨著公司在研發(fā)方面加大投入,自研平臺的能力逐步提升,可以賦能數(shù)據(jù)處理過程中的人機協(xié)作朝著更加智能化的方向前進,這就使得公司進行更大規(guī)模的數(shù)據(jù)生產(chǎn)成為可能。同時,數(shù)據(jù)產(chǎn)品的積累、平臺以及工具的研發(fā),在公司業(yè)務(wù)規(guī)模逐漸上升的情況下,相關(guān)的研發(fā)費用、管理費用將被攤薄;

　　從成本端看,數(shù)據(jù)生產(chǎn)的成本還有很大的下沉空間,對于成本控制我們會在兩方面進行持續(xù)投入:一方面是繼續(xù)加大技術(shù)投入,采用更為合理的人機協(xié)同比例完成數(shù)據(jù)處理任務(wù),降低人員投入,提高處理效率;另一方面是加強供應(yīng)鏈資源管理能力,擴大資源供給,降低單位成本。

　　此外,數(shù)據(jù)集產(chǎn)品一直是我們公司所堅持的重點方向,公司開發(fā)大量通用型、復(fù)賣率高的標準化產(chǎn)品數(shù)據(jù)集,反復(fù)給公司帶來利潤,也能實現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)產(chǎn)品的規(guī)?；?yīng)。

　　5、成本結(jié)構(gòu)里最大的部分是什么?如何能夠持續(xù)性的優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)?

　　公司最大的成本就是原料數(shù)據(jù)采購費用,即:采集、標注成本。一方面,公司通過繼續(xù)加大研發(fā)投入的力度,全面提升公司的算法能力、工程化能力,加深算法輔助能力與人工工作的結(jié)合,達到更佳的人機協(xié)同,這樣能夠做大規(guī)模、提升效率、降低成本;另一方面是加強供應(yīng)鏈資源管理能力,擴大資源供給,降低單位成本。

　　6、公司提供的訓(xùn)練數(shù)據(jù)整體解決方案中,各個環(huán)節(jié)的技術(shù)難度如何?

　　首先,訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的設(shè)計和原料數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)是存在相當?shù)募夹g(shù)難度的,比如語音類采集,文本設(shè)計是否貼合實際場景、如何實現(xiàn)最小采集量且確保場景覆蓋豐富度等因素均是設(shè)計和采集環(huán)節(jié)需要考慮和解決的;在視覺類采集方面,復(fù)雜的人像采集、物體影像采集,同樣具有如何設(shè)計合理的數(shù)據(jù)濃度達到最小成本最高訓(xùn)練效果,如果是垂直行業(yè)數(shù)據(jù)集的采集,例如交通行業(yè)內(nèi)的自動駕駛領(lǐng)域,則存在準入資質(zhì)、技術(shù)難度(包括但不限于對于交通場景、車輛傳感器等要素的綜合理解和實施能力)等方面的門檻。

　　數(shù)據(jù)標注環(huán)節(jié)的難度在于面對大量的數(shù)據(jù)標注需求,如何快速的找到充足的資源,而且通過算法平臺實現(xiàn)機器的輔助標注,并在人機協(xié)作過程中,尋找效率與質(zhì)量的最佳平衡,在提升數(shù)據(jù)標注效率、保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的同時降低成本。

　　7、標品化的產(chǎn)品數(shù)據(jù)集業(yè)務(wù)與定制化服務(wù)業(yè)務(wù)的區(qū)別是什么?

　　產(chǎn)品數(shù)據(jù)集是先于客戶需求形成的模擬數(shù)據(jù),是公司區(qū)別于其他競爭對手的一大特色,基于公司對市場的判斷和通用化需求的提取能力,其屬于是一次性投入、未來重復(fù)授權(quán)銷售,對于公司的營收、毛利有著重要作用;而定制業(yè)務(wù)的需求來源是客戶的定向化需求,有些定制業(yè)務(wù)的原始數(shù)據(jù)來源是客戶提供的實網(wǎng)數(shù)據(jù),公司提供純加工的服務(wù)。

　　客戶的AI產(chǎn)品在上線之前及初期,因為其自身尚未產(chǎn)生實網(wǎng)數(shù)據(jù),通常需要采購模擬型數(shù)據(jù)集進行算法模型的訓(xùn)練,在產(chǎn)品上線并運行一段時間、產(chǎn)生大量實網(wǎng)數(shù)據(jù)之后,則會提供實網(wǎng)數(shù)據(jù)給到我們進行數(shù)據(jù)加工,加工的數(shù)據(jù)反哺到客戶的產(chǎn)品上從而促進其產(chǎn)品的迭代、升級。之后,客戶需要進行產(chǎn)品功能或語種的拓展,再次需要購買模擬數(shù)據(jù)集來支撐,后續(xù)再采購數(shù)據(jù)加工服務(wù)進行迭代。

　　8、訓(xùn)練數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)的定價模式、收費模式是什么樣的?

　　定制服務(wù)定價模式:一般采用成本加成定價法。公司根據(jù)客戶的具體服務(wù)需求預(yù)估項目成本,在預(yù)估成本的基礎(chǔ)上,參考公司制定的指導(dǎo)毛利率水平,結(jié)合項目技術(shù)難度、復(fù)雜程度、時限要求等進行報價,并根據(jù)市場環(huán)境與客戶協(xié)商,最終確定價格。

　　產(chǎn)品定價模式:一般采用需求導(dǎo)向定價法。公司綜合考慮訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的開發(fā)支出、市場需求程度、預(yù)計未來重復(fù)銷售的頻率等因素,制定產(chǎn)品標準價格及價格區(qū)間,在銷售過程中,根據(jù)客戶的實際需求情況,以價格區(qū)間為基礎(chǔ)向客戶報價,經(jīng)雙方協(xié)商確定最終銷售價格。訓(xùn)練數(shù)據(jù)產(chǎn)品通常以單個數(shù)據(jù)集為單位進行定價,定價比較靈活。

　　9、定制數(shù)據(jù)逐漸積累,是否可以轉(zhuǎn)化為自有的數(shù)據(jù)產(chǎn)品?

　　客戶定制服務(wù)涉及的訓(xùn)練數(shù)據(jù)在交付給客戶并完成驗收后,所有權(quán)完全轉(zhuǎn)移給客戶,海天瑞聲是不能用于自身產(chǎn)品建設(shè)的,這一點是公司始終遵循的知識產(chǎn)權(quán)要求。

　　在定制數(shù)據(jù)集的生產(chǎn)過程中,積累下來的經(jīng)驗、know-how會幫助公司各方面能力的提升,例如工具平臺因為處理了大量的定制數(shù)據(jù)集,使平臺完善性有很大的增益,加強了公司的數(shù)據(jù)處理能力;再如,在一些情況下,公司在生產(chǎn)定制數(shù)據(jù)集時,也會根據(jù)對行業(yè)需求的判斷,在保障數(shù)據(jù)權(quán)屬劃分清晰的前提下,利用團隊管理、資源獲取的便利性,同步安排額外的設(shè)計、采集和標注工作,完成產(chǎn)品數(shù)據(jù)集的開發(fā)。

　　10、行業(yè)里的玩家增多,會不會出現(xiàn)價格戰(zhàn)?

　　是否存在價格競爭主要取決于該領(lǐng)域是否較為存在較高壁壘。在較為成熟的細分方向,比如中文智能語音數(shù)據(jù)領(lǐng)域,確實存在進入者增多、價格競爭的情況;但對于外語種領(lǐng)域,數(shù)據(jù)服務(wù)商則會有更高的議價空間。所以,未來公司將主攻有較高技術(shù)壁壘,存在較大毛利空間的細分場景,盡力避免價格競爭帶來的過度消耗。

　　此外,公司也將通過持續(xù)的專項研發(fā)投入及研發(fā)升級,進一步提高自研平臺能力,通過智能化促進產(chǎn)能提升、效率提升、成本降低實現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)和盈利能力的提升。

（文章來源：界面新聞）

(原標題：國海富蘭克林基金調(diào)研海天瑞聲)

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