币灵灵财经 2024-11-25 09:47 702
记者:吴旭光
“大模型”二级市场定增持续火热,与之相关的监管问询也接踵而至。
《科创板日报》记者注意到,仅9月21日,就有海天瑞声、星环科技2家科创板上市公司披露回复问询函的公告。
从问询函问询与回复的问题来看,包括是否涉及重复建设,项目对发行人持续经营的作用,从交易所关注的重点来看,募投项目相关市场前景问题被多次提及。
监管关注募投项目合理性9月21日,海天瑞声发布对上交所关于定增问询函的回复公告,就募投项目必要性、融资规模与效益测算、公司业务经营情况等问题进行了具体说明。
其中,就募投项目是否重复投入的问题,海天瑞声回复称,本次募集资金拟用于“AI大模型训练数据集建设项目”和“数据生产垂直大模型研发项目”,募集资金投资项目均围绕公司目前主营业务进行,为公司现有产品矩阵的拓展和现有技术体系的迭代升级,不涉及新产品、新技术。
海天瑞声于今年6月21日发布非公开发行A股股票预案,拟定增募资不超过7.9亿元,用于AI大模型训练数据集建设项目、数据生产垂直大模型研发项目。
海天瑞声此次定增申请于8月3日获受理,后于8月18日收到上交所审核问询函。上交所要求公司结合行业发展趋势及同行业竞争情况等,说明本次募投项目与公司前次募投项目的区别与联系,以及本次募投项目的未来商业化前景及对发行人持续经营的作用。
对此,海天瑞声在问询回复函中表示,目前,国内大模型主要处于早期开发阶段,公司下游大模型相关客户产品尚处于首代产品发布初期/研发阶段,市场尚未大范围应用,相关数据需求,尤其是投放市场应用后的模型能力优化、能力迁移等需要的数据需求,有待进一步释放。
海天瑞声证券事务部总经理张哲对《科创板日报》记者表示,“大模型新一波的浪潮把AI应用端的天花板一下子打开,给了大家很大的想象空间。大模型所带来的范式级别的变革是不可逆的,如果海天瑞声能把握住这个机会窗口的话,下一个5年-10年竞争当中,就将能继续保持过往10年的市场地位。”
不止海天瑞声,科创板另一家公司星环科技9月21日同样因“大模型”定增事项收到上交所发出的问询函,要求公司说明数据分析大模型建设项目等与现有业务在底层技术、市场定位、产品应用场景、客户类型、销售模式等方面的区别与联系,进一步说明本次募集资金是否符合投向主业。
需要指出的是,数据分析大模型建设项目是星环科技在现有业务之下开发形成的新产品线。
星环科技表示,基于项目的实施,公司将聚焦AI大模型的核心技术开发,针对大数据大模型、分布式向量数据库、人工智能基础设施及基础软件系列技术开展研发工作。本次募投项目数据分析大模型建设项目,将基于公司在大数据领域的技术积累、以及前期数据分析产品的基础,开发建设聚焦于大数据分析垂直领域的大模型,是属于现有业务之下开发形成的新产品线。
星环科技强调,公司本次募集资金投资项目均有较好的市场前景,通过投资项目的实施,可培育挖掘新的营业收入增长点,增强公司的盈利能力。
大模型“火热”的背后AI热潮下,越来越多的公司预备从不同角度切入大模型的研发与应用尝试,其中,包括亚马逊、谷歌、百度、华为、阿里巴巴、科大讯飞等科技巨头们涌入,相继推出各自的大模型服务。
大模型“火热”的背后,现在一二级市场都考虑注入的相关投资能否产生相应的回报,大模型确是长期投入的新事物,最后会不会变成一个概念性投资?
有私募投资人士更是直言,不管投资哪个领域,最后都得能落地,靠讲概念是不可持续的。
也有券商机构人士持相反意见,其对《科创板日报》记者表示,从行业投资趋势角度来看,人工智能的巨大突破对社会发展产生了重大影响,尤其是在以ChatGPT为首的AI大模型诞生后,大模型的核心技术—深度学习和自然语言处理技术等带来的边际变化是有效的,直观可见的就是,在现有AI热点的驱动下,行业相关的上市公司估值确实提升了不少。
“从产业应用落地角度看,相关产业进展没有想象中快速,可能要两年左右时间才能使AI技术下沉到更多的应用场景中。”前述券商机构人士认为。
需要注意的是,当前大模型公司都在抢占商业化应用先机,但同时面临着巨额投入。
国盛证券研报认为,通过测算,2800亿参数量的大模型预训练成本约为200万美元/次,谷歌的PaLM号称拥有5400亿参数,单次预训练成本将高达1200万美元。
上述券商机构人士进一步解释,星环科技、海天瑞声此举并非行业个例,面对高额投入,定增基本已成为大模型领域相关上市企业最重要的筹集资金方式之一。
《科创板日报》记者注意到,科创板方面,云从科技、拓尔思也都在近期陆续披露定增预案,拟投向大模型研发等领域。
业内普遍认为,当前通用大模型的投入成本很高,还需要和具体的应用场景进行有效结合。当相关产业还处在发展的初期阶段时,后续公司如何在业绩上平衡对大模型的高额投入?
对此,海天瑞声证券事务部总经理张哲向《科创板日报》记者表示,海天本次定增再融资所规划的“AI大模型训练数据集建设项目”和“数据生产垂直大模型研发项目”两个项目,主要围绕大模型数据解决方案方向,进行规模化研发投入。
张哲称,按照项目前期规划,“AI大模型训练数据集建设项目”在建设完成后,预期将会成为收入增长新动能之一。“数据生产垂直大模型研发项目”则会对公司在大模型范式下的智能化数据处理能力起到提升作用,提供强大技术底座同时,帮助公司持续实现规模化效应,降本增效。