新股前瞻|诺比侃再递表:“AI+”的想象空间能否拯救“纸上富贵”的业绩?
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2025-05-19 11:27:58
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2023-2025年的全球AI创业市场呈现出前所未有的冰火两重天景象。据不完全统计,2024年中国新注册AI企业数量突破23.7万家,但同年倒闭企业达8万家,行业淘汰率高达33.8%。

这种剧烈震荡背后,是资本狂热与技术落地鸿沟的激烈碰撞。

人工智能的“热风”继续在二级市场狂飙。据港交所5月14日披露,诺比侃人工智能科技(成都)股份有限公司(简称:诺比侃)向港交所主板递交上市申请,中金公司为独家保荐人。该公司曾于2024年11月12日递表港交所。

业绩尚为“纸上富贵”

招股书显示,诺比侃成立于2015年,主要专注于人工智能技术和数字孪生等先进技术,在AI+交通、AI+能源和AI+城市治理等领域的产业化应用,即通过提供基于AI行业模型的软硬一体化解决方案,为交通、能源和城市治理领域的客户实现智能化监测、检测和运维等深度赋能。

根据灼识咨询,就2023年的收入而言,公司为中国轨道交通行业第七大AI+检测监测解决方案提供商。

诺比侃的三层业务模式包括“NBK-INTARI人工智能平台-AI行业模型-AI+解决方案”。NBK-INTARI人工智能平台是其业务模式的支柱,拥有生成不同AI行业模型的业务底层通用技术。

技术能力的泛化,为诺比侃带来显著的业绩增长。

2022年至2024年(以下简称:报告期内),诺比侃营业收入分别为2.53亿元(单位:人民币,下同)、3.64亿元和4.03亿元;且在底层技术复用下,毛利率整体呈现上升趋势,自2022年的55.6%持续提升至2024年的58.9%。

将近60%的整体毛利率还只是诺比侃在新业务“拖累”下的表现;公司核心的、最早介入且已成熟的业务毛利率堪比茅台,2022年至2023年,“AI+交通”的毛利率维持在90%左右。值得关注的是。2024年AI+交通的毛利率同比下滑21.6个百分点。

遗憾的是,诺比侃业务如此高的毛利率却未能及时“兑现”,反而成为业务扩张的重担。

招股书中显示,2022年至2024年,诺比侃的应收账款分别为1.76亿元、3.03亿元和4.74亿元,分别占当年营业收入比重为69.56%、83.24%及118%。简言之,期内公司收入中有七八成收不回来,2024年应收款甚至超过营收额。

而且,公司的贸易应收款项平均周转天数大幅增加,由2022年的192天增加至2023年的241天,并进一步增加至2024年的352天。

这就导致诺比侃赚的利润暂时仅为“纸面富贵”。报告期内,公司净利润为0.63亿元、0.89亿元和1.26亿元,但是同期经营净流入为-0.81亿元、-1亿元和0.42亿元; 这种“垫钱做生意”的模式让其资金极为吃紧。 导致“见不到钱”的一个主要因素是诺比侃的业务高度依赖客户,并且终端客户基本为政企单位。

2022年至2024年,来自前五大客户的收入占总营收分别为61.1%、85.9%和66.6%。于往绩记录期间各年,向第一大客户的销售额分别为0.70亿元、1.11亿元及1.13亿元百万元,分别占总收入的27.8%、30.5%及28.2%。

这种弱势,是因为同类型业务参与者众多,行业极其分散: 例如,在“AI + 供电系统检测监测解决方案”领域,诺比侃在行业中排名第二,市场份额为6.9%,但是TOP1也只有11%,行业前五占约22%;而提升到“AI + 轨道交通”中,公司在行业中排名第七,市场占有率仅有1.3%,行业前十位参与者占约20%而已。

AI+发展空间可观竞争压力不容小觑

近几十年来,人工智能从单纯的理论概念转变而进入现实生活的实际应用,并在多个行业中扮演着越来越重要的角色。而“AI+”的概念,作为人工智能跨入不同行业的专业应用的延伸,也成为新技术、新模型和新生态的催化剂,以及推动经济增长和创新的关键因素,进而为行业带来更为广阔的市场机遇。

以诺比侃身处的AI+交通、中国AI+能源及AI+城市三大细分市场为例,这些行业里面均蕴藏着可观的发展空间。

根据灼识咨询,中国AI+交通解决方案行业的市场规模在2023年达到2,384亿元,并预计到2028年将增长至5,182亿元,年复合增长率为16.8%;中国AI+能源解决方案行业的市场规模在2023年为0.5万亿元,且预计到2028年将增长至1.1万亿元,年复合增长率为18.6%;及中国AI+城市治理解决方案行业的市场规模在2023年达到0.6万亿元,并预计到2028年将增长至1.2万亿元,年复合增长率为14.0%。

 在巨大的想象空间下,诺比侃自然吃到了不少红利。

 诺比侃的业务结构主要包括NBK-INTARI平台、AI行业模型和AI解决方案三层,其中NBK-INTARI平台是诺比侃的底层技术平台,基于此生成了各AI行业模型;AI行业模型是面向各业务场景搭建的算法模型,经过业务场景数据和行业知识的持续训练,用于解决单个维度或场景的业务问题;不同的AI行业模型经过组合和互联,形成软硬一体的AI解决方案,用于解决更为综合和复杂的业务问题。

然而,更进一步来看,诺比侃在所处的发展赛道中亦存有明显的发展风险。

诺比侃在招股书中说明,公司需要在研发方面投入大量资源(包括财务资源)以引领技术进步,从而使产品和服务保持市场创新力及竞争力,因此预计公司研发开支将持续增加(以绝对金额计)。由于研发活动本身具有不确定性,公司研发成果商业化时可能会面临实际操作上的困难,在研发方面投入的大量开支未必会产生相应效益。

此外,诺比侃还面临技术创新压力,随着人工智能行业的快速发展,客户对AI解决方案的要求越来越高,同时人工智能行业竞争激烈且分散,越来越多的企业涌入该领域,试图分一杯羹。这意味着诺比侃需要持续提升其技术创新能力和市场响应速度,以维持竞争优势。

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