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云从科技:发行人及保荐机构关于云从科技集团股份有限公司向特定对象发行股票申请文件的第二轮审核问询函回复

公告日期:2023-08-24

云从科技:发行人及保荐机构关于云从科技集团股份有限公司向特定对象发行股票申请文件的第二轮审核问询函回复 PDF查看PDF原文
 关于云从科技集团股份有限公司

      向特定对象发行股票

申请文件的第二轮审核问询函回复

          保荐人(主承销商)

    (北京市朝阳区安立路 66 号 4 号楼)

            二〇二三年八月

上海证券交易所:

  根据贵所于 2023 年 8 月 4 日出具的上证科审(再融资)〔2023〕194 号《关于云
从科技集团股份有限公司向特定对象发行股票申请文件的第二轮审核问询函》(以下简称“问询函”)的要求,中信建投证券股份有限公司(以下简称“中信建投证券”或“保荐人”)作为云从科技集团股份有限公司(以下简称“云从科技”、“发行人”或“公司”)本次向特定对象发行股票的保荐人(主承销商),会同发行人及发行人律师北京国枫律师事务所(以下简称“国枫律师”、“发行人律师”)和申报会计师大华会计师事务所(特殊普通合伙)(以下简称“大华会计师”、“申报会计师”)等相关各方,本着勤勉尽责、诚实守信的原则,就问询函所提问题逐项进行认真讨论、核查与落实,并逐项进行了回复说明。具体回复内容附后。

  关于回复内容释义、格式及补充更新披露等事项的说明:

  1、如无特殊说明,本回复中使用的简称或名词释义与《云从科技集团股份有限公司 2023 年度向特定对象发行 A 股股票募集说明书》(以下简称“募集说明书”)一致;

  2、本回复中若出现总计数尾数与所列数值总和尾数不符的情况,均为四舍五入所致;

  3、本回复的字体代表以下含义:

              问询函所列问题                        黑体(不加粗)

          对问询函所列问题的回复                    宋体(不加粗)

          引用原募集说明书所列内容                  宋体(不加粗)

          对募集说明书的修改、补充                    楷体(加粗)


                            目 录


1.关于本次募投项目......4
2.关于持续经营能力......26
3.关于收入......44
4.关于其他......70

  1.关于本次募投项目

  根据申报材料和问询回复,1)公司 2022 年 5 月在科创板上市,本次募投项目
实施过程中需要较大的研发设备和人员投入,短期内将新增较大的折旧摊销费用和人员薪酬费用,导致公司短期内仍无法实现盈利;2)2022 年,受宏观经济增速放缓以及市场竞争加剧等多重因素影响,公司在手订单建设进度不及预期,且新订单业务的开展出现不同程度的延期,从而导致当年收入确认金额不及预期;3)本次募投项目总体研发时间为 2023 年至 2024 年底,目前除“标杆行业专用大模型的研究与构建”外的其他三个子项目尚未开展;4)发行人首次申报时未进行效益测算,首轮问询回复时测算各类产品销售收入及利润。

  请发行人说明:(1)结合下游市场需求波动、选定大模型具体应用领域的考虑、前次募集资金尚未使用完毕、本次募投项目新增折旧摊销及研发投入等情况,量化分析实施本次募投项目对公司生产经营、盈利情况、收入结构及客户结构的影响,并说明本次募投项目的必要性及紧迫性;(2)结合公司现有各领域行业大模型开发进展及计划、相关大模型各应用领域的竞争情况、针对竞争劣势的应对措施、相关算力资源是否充足、客户开拓及应用情况、涉及研发成果应用落地项目的盈利分析等,说明本次募投项目商业化落地是否存在不确定性,是否能如期完成研发;(3)发行人首次申报时未进行效益测算,首轮问询回复时进行效益测算的原因,相关效益测算中主要参数如收入、毛利率选择的主要依据及合理性,是否履行了相应的决策程序。

  请保荐机构核查上述问题并发表明确意见,请申报会计师核查问题(3)并发表明确意见。

    【发行人说明】

    一、结合下游市场需求波动、选定大模型具体应用领域的考虑、前次募集资金尚未使用完毕、本次募投项目新增折旧摊销及研发投入等情况,量化分析实施本次募投项目对公司生产经营、盈利情况、收入结构及客户结构的影响,并说明本次募投项目的必要性及紧迫性

金尚未使用完毕、本次募投项目新增折旧摊销及研发投入等情况,量化分析实施本次募投项目对公司生产经营、盈利情况、收入结构及客户结构的影响

    1、行业大模型处于初期发展阶段,下游市场长期持续向好

  本次募投项目投入研发的云从“行业精灵”大模型属于行业大模型,行业大模型是在基础大模型的基础之上、针对特定领域的下游任务、通过有监督微调及强化学习等手段优化后的大模型,能够学习到该领域或行业的特定知识和规律,具有较强的应用性和实用性。

  与技术成熟行业可能存在的周期性波动不同,目前行业大模型的具体应用仍然处于发展初期阶段,故行业大模型所带动的市场规模正处于快速成长中。随着技术不断迭代,各行各业正在重新积累技术认知和塑造商业模式,并且在积极探索行业大模型的具体应用,长期来看行业大模型下游市场将呈现持续增长的态势。具体分析如下:

    (1)人工智能整体产业长期向好

  根据赛迪顾问的数据,近年来中国人工智能产业逐渐趋于稳定,产业模式探索已基本完成,产业焦点从技术研发转向各行业多元化场景应用落地。未来随着新兴技术逐渐成熟应用并形成协同效应,更多的创新应用将成为可能,中国人工智能产业将迎来新一轮的增长点。预计到 2030 年,中国人工智能产业规模达到 7,408.9 亿元,较 2022 年增长 260.30%。


                    2017-2030 年中国人工智能产业规模及预测

 8,000                                                                              7,408.9 50%
        43.5%

 7,000                                                                        6,400.9

 6,000                                                                  5,492.1            40%
            39.4%      30.8%

 5,000                                                            4,686.2                  30%
                            25.0%                          3,978.9

 4,000                                                3,369.318.1% 17.8% 17.2% 16.5%

 3,000                                          2,820.4                              15.7%  20%
                        1,614.31,809.62,056.32,387.1    19.5%

 2,000              1,291.4                  16.1% 18.2%

        708.5 987.6                  13.6%                                                  10%
 1,000                        12.1%

    0                                                                                      0%
        2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023E 2024E 2025E 2026E 2027E 2028E 2029E 2030E

                                  市场规模(亿元)      增速(%)

  数据来源:赛迪顾问

  同时,随着人工智能技术在各垂直领域加速渗透,越来越多的行业将开启智慧化升级进程,预计 2030 年人工智能带动行业应用综合解决方案服务的市场规模将超过 8万亿元。

    2017-2030 年中国人工智能带动行业综合解决方案服务市场规模及预测

 90,000        35.5% 35.7%                                                                  40%
        33.2%                                                                      80,134.1

 80,000                    32.1% 32.4%                                                      35%
 70,000                                    28.1%                            68,709.0

                                      26.2%            25.5%          58,543.8            30%
 60,000                                                      22.5%                        25%
                                                28.0%              49,334.5

 50,000                                                      41,024.720.3% 18.7% 17.4%

                                                                                            20%
 40,000                                                33,488.2

 30,000                                          26,689.2                                    15%
                                          20,849.3                                16.6%    10%
 20,000                              16,271.1

                                12,892.8

        4,008.55,431.87,369.59,736.2

 10,000                                                                                      5%
    0             
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