《科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)》5月11日訊（記者 黃心怡）星環(huán)科技發(fā)布的2022年年報(bào)和2023年一季報(bào)顯示，2022年全年?duì)I業(yè)收入為3.73億元，同比增長(zhǎng)12.62%；歸母凈利潤(rùn)為-2.71億元，同比下降10.9%；扣非歸母凈利潤(rùn)為-3.1億元，同比下降10.22%。2023年一季度實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入0.43億元，同比增長(zhǎng)76.38%；歸母凈利潤(rùn)-0.85億元；扣非凈利潤(rùn)-0.98億元。

對(duì)于2022年增收不增利的主要原因，星環(huán)科技創(chuàng)始人、CEO孫元浩回應(yīng)《科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)》記者稱，公司正處于快速成長(zhǎng)期，在研發(fā)、銷售及管理等方面持續(xù)投入較大，公司目前的營(yíng)業(yè)收入規(guī)模相對(duì)較小，尚未形成突出的規(guī)模效應(yīng)，不能完全覆蓋各項(xiàng)期間費(fèi)用及成本的投入所致。

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值得一提的是，到2022年年末，公司應(yīng)收賬款較期初增長(zhǎng)38.01%，營(yíng)業(yè)收入同比增長(zhǎng)12.62%，應(yīng)收賬款增速高于營(yíng)業(yè)收入增速。

對(duì)此，星環(huán)科技財(cái)務(wù)總監(jiān)、董事會(huì)秘書(shū)李一多解釋，公司收入主要集中于四季度，存在較為明顯的季節(jié)性特征?！?strong>隨著營(yíng)業(yè)收入持續(xù)快速增長(zhǎng)，收入季節(jié)性特征及客戶付款審批流程較長(zhǎng)，導(dǎo)致的部分付款進(jìn)度滯后于合同約定等因素，使得報(bào)告期期末公司應(yīng)收賬款余額較大。未來(lái)公司將加強(qiáng)應(yīng)收賬款的管理?！?/p>

浙商證券認(rèn)為，信創(chuàng)新政策下，金融與政府是推動(dòng)國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)最重要的兩個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，預(yù)計(jì)2025年兩者市場(chǎng)規(guī)模達(dá)270億。而星環(huán)早期核心平臺(tái)軟件產(chǎn)品TDH、TDC主要覆蓋金融、政府兩大行業(yè)，與國(guó)產(chǎn)化的始發(fā)行業(yè)高度重合。

在業(yè)績(jī)溝通會(huì)上，孫元浩向《科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)》記者指出，公司的軟件產(chǎn)品化程度較高，已在金融、政府、能源、交通、制造業(yè)等眾多主要國(guó)民經(jīng)濟(jì)支柱領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。截至2022年末，公司已有累計(jì)超過(guò)1400家終端用戶。

談及今年信創(chuàng)的市場(chǎng)策略，孫元浩稱，2023年將從品牌視覺(jué)、產(chǎn)品品牌、生態(tài)品牌、技術(shù)品牌、服務(wù)品牌、雇主品牌、責(zé)任品牌、投資價(jià)值這八個(gè)維度入手，通過(guò)開(kāi)展技術(shù)峰會(huì)、新品發(fā)布會(huì)、客戶聯(lián)合品牌宣傳會(huì)、城市巡展，參與人工智能大會(huì)、行業(yè)年會(huì)、加強(qiáng)面向開(kāi)發(fā)者的星環(huán)社區(qū)運(yùn)營(yíng)，提升產(chǎn)品“最后一公里”的產(chǎn)品演示和客戶試用體驗(yàn)，整合渠道數(shù)字營(yíng)銷、增強(qiáng)和投資者及媒體的溝通等，來(lái)推動(dòng)公司品牌的成長(zhǎng)。

《科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)》記者注意到，在近期的調(diào)研紀(jì)要中，星環(huán)科技對(duì)于大模型的業(yè)務(wù)策略進(jìn)行了回應(yīng)。

星環(huán)科技相關(guān)負(fù)責(zé)人指出，當(dāng)前，大模型有兩大趨勢(shì)，一是把模型越做越大，二是對(duì)模型持續(xù)提升，但不需要進(jìn)行完整的、端到端的訓(xùn)練。

“第二種情況下，只要加一些數(shù)據(jù)、提示等進(jìn)行精訓(xùn)、或者一些推理就夠了，這塊也是公司的MLOps（人工智能研發(fā)運(yùn)營(yíng)一體化）產(chǎn)品能夠發(fā)揮作用的地方。因?yàn)樗枰馁Y源實(shí)質(zhì)上就是一個(gè)持續(xù)提升的一個(gè)過(guò)程，而不是重新訓(xùn)練的過(guò)程。重新訓(xùn)練需要建非常多的資源，而持續(xù)提升的話，資源相對(duì)而言較小。”

談及大模型私有化部署所需的算力，星環(huán)科技方面表示，例如開(kāi)源的ChatGLM，分別有6B和130B，利用LoRA等不斷出現(xiàn)的技術(shù)，大概在10張A100卡以內(nèi)就能精訓(xùn)（Finetune）和推理。

“因此，對(duì)于這種大模型，行業(yè)客戶是有技術(shù)條件來(lái)做私有化部署推理。同時(shí)，目前大模型的小型化也在快速推進(jìn)，可以預(yù)期的是，所需要的精訓(xùn)和推理計(jì)算力門檻也在慢慢降低；再次，對(duì)于大模型來(lái)講，第一要求的是有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，第二是看模型的參數(shù)大小，第三才是算力。”

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