财迅通讯，4月3日神州数码发布公告，公司于4月2日接受海通证券等机构调研，董事长 郭为,联席董事长、首席执行官 王冰峰,总裁、董事会秘书 陈振坤,财务总监 陈平,神州问学业务负责人 李盛等回答了调研机构提出的问题。
神州数码表示，在问答环节，神州数码对公司在AI领域的布局和进展进行了详细阐述。首先，关于国产大模型一体机产品，公司表示市场需求旺盛，该产品采用神州鲲泰硬件平台，致力于提供软硬件深度集成的完整解决方案，未来将围绕算力调度优化、软硬件协同设计等方向形成体系化AI解决方案。其次，神州问学在商业化落地过程中，采取从通用到专业的战略路径，通过AI咨询和技术差异化优势，实现通用性与垂直领域专业化的动态平衡，未来将重点选择行业领袖企业深化合作。在资源调配方面，公司更注重精准投入，自建智算中心服务内外部需求，并与专业机构合作构建AI应用体系。
对于AI在产业变化中的进展，公司认为目前仍处于探索阶段，但大语言模型的突破为构建企业级智能系统开辟了新路径。公司战略业务毛利提升的原因在于数云服务和硬件自有品牌业务的差异化策略与技术创新，未来将继续坚持差异化发展路径，推动毛利率稳定提升空间。
面对国产大模型的爆发，公司认为这将为国产算力带来市场机会，并计划聚焦定制化算力平台开发，以应用场景为导向进行技术适配。神州问学作为多模型集成平台，与国产大模型协作，解决单一大模型的局限性问题，提升企业运营效率。
最后，关于数据资产质押融资实践案例，公司与深圳数据交易所及建设银行合作，完成了全国首笔大中型数据资产质押融资案例，构建了可复制、可推广的解决方案，对数据资产定价的创新模式具有重要象征意义。
截至发稿，神州数码总市值为287.28亿元，市盈率TTM为35.54，每股净资产为12.90元。
投资者活动主要内容详情如下：
一、2024年业绩情况:
公司实现营业收入1281.66亿元,同比增长7.14%;主营业务归母净利润13.05亿元,保持正向增长。2024年公司实现归属于上市公司股东的净利润7.53亿元。公司经营效能不断提升,经营活动产生的现金流量净额达到25.05亿元,同比扭负为正。
公司主营业务发展良好。“AI驱动的数云融合战略”取得了显著的成效。数云服务及软件业务实现营业收入29.65亿元,同比增长18.75%,毛利率20.32%,同比提升4.70个百分点,税后利润为14,292.25万元。自有品牌产品业务强劲增长,实现营业收入45.81亿元,同比增长20.25%。毛利率11.49%,同比提升2.65个百分点,税后利润为7,070.36万元。IT分销及增值服务业务继续保持增长态势,实现营业收入1244.51亿元,同比增长6.84%。毛利率3.39%,税后利润为11.46亿元。
公司持续高效运营,经营活动现金流扭负为正,为公司战略业务发展和无机增长提供坚实的基础。
公司资产规模稳步提升,资产负债率进一步降低。
二、公司战略及整体经营情况
2024年,面对中国经济复杂的外部压力和严峻的市场环境,神州数码坚持以"AI驱动的数云融合"战略为核心,突破难关,战略业务持续稳健增长,经营性现金流大幅优化,营收与利润指标在逆势中表现出强劲的抗压能力,凸显了经营韧性。公司连续八年入选《财富》中国500强(位列第186位),并获评"最具投资价值上市公司""信息技术最具成长上市公司"等荣誉。其数字化转型实践不仅被收录至伦敦商学院案例库,更斩获《哈佛商业评论》"数字化转型实践奖",彰显了行业影响力与战略前瞻性。
数云服务及软件业务方面,过去一年公司加速创新。通过与德勤联合打造AIFactory,公司构建全流程人工智能转型服务。在汽车行业纵深发展上,公司成功签约18家战略级车企客户,覆盖智能客服、AI定损等关键场景。自主研发的"神州问学"AI原生平台,融合Agent工程、知识治理与模型训练能力,在医疗、零售、航空等领域落地智能客服、数字人等应用,同时通过数据安全产品为建行、南京银行等重要客户提供防护支持。
自有品牌产品业务方面,2024年公司聚焦技术突破。合肥生产基地投产显著提升产能。以昇腾硬件为基座的企业级服务器、AI智算系列产品及"硅光+液冷"整机柜方案,推动算力效率提升。行业解决方案创新频出:在医疗领域,轻量化部署的"医联体疾控智能监测预警方案"整合国产操作系统与数据库;在电力行业,基于边缘计算服务器的智能巡检系统助力国网山西项目,入选工信部信创典型案例。运营商业务实现全面突破,中标中国移动、中国电信等项目累计金额超30亿元;金融领域服务的银行客户扩展到建设银行、邮储银行等头部机构。公司通过并购智邦科技大陆资产,公司进一步提升了网络产品的研发和生产能力,并收获了一系列行业知名客户。
展望2025年,公司将持续保持攻守兼备、加速转型的重要思路,在AI技术驱动数字化变革的浪潮中把握发展机遇。面对AI技术重构企业数字化架构的行业趋势,公司将依托"数云融合"战略基础,持续强化AI与数云技术创新,深耕汽车、高端装备制造等重点行业,通过有机与无机增长并举的方式拓展海外市场,同步提升战略业务盈利能力。同时着重构建风险防控体系,完善合规管理机制,通过精细化运营实现降本增效。持续内部变革,推进以客户为中心的流程再造,依托商机管理系统重构数据驱动的管理体系。
公司将坚持技术创新驱动发展,摒弃短期利益追逐,聚焦核心能力建设与价值创造,通过开放协作的生态战略,在数字化变革中实现弯道超车,为投资者创造长期价值。
三、AIforProcess:AI企业落地之路
目前全球AI技术虽受限于AGI的未成熟性,但中国正基于数据丰富性与产业特点探索特色化路径。国产大模型的开源实践验证了AI普惠可能性,通过降低算力与模型应用门槛,倒逼行业构建更低成本、更易获取的服务生态,这与中国独特的产业链数据优势结合,为“通专融合”战略奠定基础。
现阶段AI应用呈现“个体普及快、企业渗透缓”的割裂状态。核心挑战在于商业闭环未形成、专用模型开发成本高,以及数据资产与业务流程的整合不足。AI的高价值区域在于将通用模型提升至专业水平,以流程再造驱动企业创新,未来企业需构建以智能体为核心的动态系统,实现“数据-决策-价值”闭环。对此,公司提出“AIforProcess”战略,自研“神州问学”平台致力于穿透数据孤岛,通过行业知识萃取、合成数据生成、智能体调度及模型优化,推动企业流程智能化转型。平台定位为AI应用的枢纽层,现已支持异构算力整合与多模型协同,解决企业私域数据利用与智能体规模化部署难题。
展望未来,AI发展的下一阶段不再依赖单一技术突破,而是通过流程重构放大企业天然禀赋,数字化护城河的深度决定竞争力差异。神州问学将持续完善服务生态,推动咨询、工具与运营的三端协同,最终实现数据资产的持续增值与企业价值的创造性转化。
四、神州数码企业大模型落地实践
公司总结了企业在AI应用中的五大常见误区,并基于神州问学平台提出系统化解决方案。部分企业存在"大模型万能论",忽视本地化部署与业务适配性;有的重数据数量轻质量治理,导致信息风险放大;多场景单点创新引发AI孤岛,造成资源浪费;对模型安全缺乏系统管理;以及以传统信息化标准评判大模型价值。针对这些问题,神州问学平台依托国产大模型构建开放架构,提供全流程知识治理工具,形成覆盖需求识别、数据治理、模型编排到应用落地的闭环体系。神州问学平台已封装百余种跨行业AI组件,开发超级员工、智能审查等八大即开即用场景,并通过内置安全机制实现企业级数据防护。目前该方案已在零售、医药、烟草行业实现多领域复制,如在某零售企业构建AI中台支撑9个部门落地场景,在烟草行业标准化方案使标书编制效率提升80%,合规率提升至98.6%。通过RAG技术优化训练成本超40倍的成功案例,验证了平台在降本增效方面的优势。神州问学迭代推出的一体机解决方案及面向个人的爱问学版本,进一步延伸服务边界,形成从研发到商用、从企业到个人的全生态布局。
五、问答环节:
1、公司推出了国产大模型一体机产品,想了解下公司在一体机的布局情况?
答:目前公司基于国产大模型推出的AI一体机市场需求旺盛,客户对AI应用的需求从观望转向实际部署阶段。该产品采用神州鲲泰硬件平台。团队正着力通过AI战略咨询和增值服务帮助客户解决实际应用问题。AI一体机的核心价值在于提供软硬件深度集成的完整解决方案——不仅要实现模型能力与算力的结合,更需借鉴云时代超融合一体机的成功经验,通过出厂前完成的算力存储优化实现快速部署。未来重点将围绕算力调度优化、软硬件协同设计等方向,形成既能缩短部署周期,又能支撑企业业务创新与数据资产积累的体系化AI解决方案。
2、神州问学在商业化落地的过程中,如何平衡通用和专用这两个战略方向?未来会重点向哪些比较专用的领域做拓展?
答:神州问学在商业化落地的拓展过程中采取了从通用到专业的战略路径,前期通过数字员工、AIForBI等通用领域场景积累经验,并在服务客户过程中抽象出跨行业的标准化解决方案,目前已形成8个开箱即用的解决方案。针对行业深度需求,团队采用“哑铃型”策略:一方面通过AI咨询(如联合德勤定期举办AI工作坊,为不同行业客户提供部署AI的路径设计),帮助客户完成数字化与AI技术应用的准备;另一方面发挥技术差异化优势,持续攻克Agent技术在落地使用等环节的难题,形成技术壁垒。同时,通过生态合作整合行业know-how,持续将合作伙伴的专业经验与神州数码的技术、运营能力结合,共同沉淀到问学平台体系中,实现通用性与垂直领域专业化的动态平衡。未来将重点选择具备行业领袖地位的企业深化合作,加速行业级解决方案的构建与复用。
3、公司在“AIforProcess”战略上的资源调配是什么?未来是否会在细分板块上有所侧重?
答:公司更注重资金及资源的精准投入。公司自建的深圳智算中心可以同时服务客户需求和内部研发需求,并通过与德勤等专业机构合作,为企业客户构建完整的AI应用体系。未来公司会持续平衡技术创新投入与股东利益,通过联合投资等模式探索最优投入路径。
公司在推进“AIforProcess”战略时将优先依托传统优势行业进行重点推广,选择重视方案价值的优质客户。AI部署需要与企业发展战略深度融合,既要支撑企业现有业务升级,更要助力培育基于数据资产的新型商业模式。综合考虑行业积累、客户关系和数据资产基础,同时在所有潜在客户中筛选与公司AI能力匹配的合作伙伴。针对行业应用布局,采取区分行业(如高端制造、金融)与行当(如财务、人事)的双维度推进策略。
4、公司在AI领域已有不少实践案例,根据公司的观察,目前AI在推动产业变化方面进展到了怎样的程度?
答:当前企业在推进AI技术应用时仍处于探索阶段,虽然全行业高度重视AI对产业变革的潜力,但整体应用尚未形成规模化效应。公司的实践表明,早期AI应用多为零散尝试,核心问题在于缺乏明确聚焦方向,类似于计算机技术从科学计算向商业应用转型的历史过程。随着大语言模型的突破性进展,AI已具备处理非结构化数据并实现人机自然交互的能力,这为构建企业级智能系统开辟了新路径。目前关键挑战在于如何将不同行业的业务流程底层逻辑模型化,通过大语言模型生成适应细分领域的专业模型,以加速推动可批量复制的AI解决方案。虽未形成成熟应用体系,但“AIforProcess”的战略方向已明确——即通过持续探索企业流程的模型化重构,逐步积累能力。正如移动通信经历20年演进才迎来智能手机革命,AI技术在企业端的深度渗透也需要经历试错周期与经验沉淀,最终实现从点状创新到系统性数字化转型的跨越。
5、请问公司战略业务毛利提升的原因?未来能否保持毛利持续提升的态势?
答:公司战略业务毛利提升的核心原因在于数云服务和硬件自有品牌业务两大领域的差异化策略与技术创新。在数云服务板块,通过AI技术优化服务能效,精准满足企业高复杂度需求,推动毛利率显著增长;硬件自有品牌业务中,依托"AI+"理念深化软硬件协同开发,聚焦金融及运营商等头部行业客户定制化需求,结合场景定制服务器提升单点毛利水平,逐步实现年度持续性改善。未来公司将坚持差异化发展路径,坚定向品牌商转型,强化技术开放合作与自主创新能力,围绕行业头部客户深耕应用场景,突破定制化产品壁垒并拓展技术生态,持续优化服务精准度和产品竞争力,推动毛利率稳定提升空间。
6、国产大模型爆发对于国产算力会带来哪些影响?接下来公司会有哪些新的应对和布局?
答:国产大模型的爆发式发展印证了中国正在探索独特的AI发展路径,打破了依赖大算力、大模型、大资金的传统模式。未来企业级AI应用中推理模型的重要性将更加凸显,而开源技术的普及将扩大算力需求,而中国可能通过一体化设备和工作站等差异化方式发展,这为国产芯片提供了市场机会。我们观察到企业对私有化部署有迫切需求,开源技术解决了大模型私有化部署成本过高的问题,使得各行业能够自主试验应用。公司未来战略将聚焦定制化算力平台开发,强调围绕客户模型发展路径构建专属解决方案,而非单纯提供通用型算力资源,这种以应用场景为导向的技术适配方式将成为发展方向的核心。
7、神州问学与国产大模型之间有什么差异?双方是如何协作的?
答:神州问学作为多模型集成平台,通过适配全球20余个主流大语言模型实现跨模型协同工作,其核心价值在于解决企业实践中单一大模型的局限性问题,目前国产大模型已接入神州问学平台。与单一模型服务商国产大模型不同,神州问学平台支持企业无需重复准备数据即可在不同模型间自由切换,显著提升运营效率。在公司服务优势方面,神州数码通过预装大模型的智能一体机方案,可将企业级AI部署周期缩短至数天,实现开箱即用。
8、2024年公司完成了深圳首起数据资产质押融资,能否详细介绍一下本次实践案例对公司的意义?
答:在深圳市首例数据资产质押融资合作中,神州数码与深圳数据交易所及建设银行合作,在完成数据确权与数据合规等审查工作的基础上,将下游经销商的交易数据资产化后入表,并以此为资产获取银行贷款,这是全国首笔大中型数据资产质押融资案例。本次案例构建了一整套可复制、可推广的数据资产入表融资解决方案。对通过金融手段对数据资产进行定价的创新模式具有重要象征意义,获得了深圳乃至全国的高度关注。
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据统计，近三个月内共有1批机构对神州数码调研，合计调研的机构家数为38家。