坦白说，我跟猎豹移动的时间挺长了，因此也认识多个从猎豹出来以及依然留在猎豹的朋友。那很多不熟悉猎豹的朋友可能真的不知道猎豹做AI，甚至自2016年开始就已经all in AI 。
如今，傅盛在AI赛道短视频IP做得还可以，全网拥有数百万粉丝；机器人业务也有很好的进展，昨天是“WRC世界机器人大会”的第一天，傅盛做了一个关于大模型和机器人融合的主题分享，我想可能目前是一个不错的时点来介绍一下猎豹当前的业务规划。
在2023年完成对北京猎户星空收购之后，现如今猎豹移动的主要收入增长点就变成了人工智能业务。今年一季度，公司实现总收入1.9亿元，同比增长11.6%；人工智能业务实现收入8127万元，上年同期则为5013万元；而之前的主要收入来源互联网业务同比下降9.1%至1.1亿元。
正是这样的业务调整，给了外部投资者重新审视猎豹的机会。目前，猎豹移动的股价已经从6月初52周高点6.78美元跌至现在的3.8美元，对应的公司市值只有1.14亿美元，远远小于账上还有的27亿元人民币现金，因此，股价的安全边际是相当强的。
不过，也有投资者对公司目前的亏损状态有疑虑，担心会不断消耗公司的现金储备。但根据猎豹IR的说法，猎豹未来的亏损会逐步缩窄，对公司现金储备的影响也有限。
具体到业务，在人工智能收入中，服务机器人贡献了其中的绝大部分，且公司在海外的收入要大于国内。在傅盛的这次演讲中不难发现，公司未来在人工智能方面的目标有二：一是推进端模一体的服务机器人研发，尽可能提升机器人的智能化程度，更好地服务客户；二是与标杆客户进行小参数模型的私有化部署，积累经验并拓展海外市场。
在傅盛看来，OpenAI成功的关键，在于走了一条和当年主流AI（最知名的就是阿尔法狗这样的AI）不太一样的路径。只有OpenAI相信，喂给大模型足够的文本数据就一定能诞生出智能。严格意义上，这是技术信仰的胜利，不是技术积累的胜利。
同样，大模型成功的道路并不只有OpenAI摸索出的这一条，通往AGI还会有很多可以选择的道路。从实际应用中看，相对小一些的模型未必就比几千亿的大参数模型效果差；特别是一些超小参数的大模型，可以直接部署在手机、PC或是机器人上，完全能够实现“端侧”的大模型应用。
而在猎豹这边，做好新质生产力、做好机器人，就要实现所谓的“端模一体”，将小参数的大模型，部署在自己的服务机器人上，最终的目标，是实现机器人的“开箱即用”，不需要像现在这样，在使用前派专人去给新机器人在新场景中建图。
傅盛表示，这个目标已经实现了一部分，未来，服务机器人的部署成本只会越来越低。另外，大模型的翻译能力，天然就是一个超级翻译机，端模一体的机器人在交互能力上也是革命性的进步，可以在很大程度上减少服务机器人出海时，需要付出的产品本地化成本。
而小参数的大模型，远不止应用在机器人上。在猎豹目前的收入结构中，将自己的大模型与客户结合并实现私有化部署的业务，尚处于初级阶段。不过，更小参数模型和私有化部署结合，能从源头上降低企业的成本，还会带来另外一个非常适合“中国国情”的好处：
数据安全。
在中国，还是有很多企业还是不放心把数据交给纯粹的大模型服务商，特别是一些中大型公司，对于数据安全和隐私的看重程度很高。这个场景天然就适合更小规模、更有安全性的本地模型部署，既能解决数据隐私的问题，又能快速响应。
但是，从大模型服务商的角度看，中国的商业模式和环境并不算非常友好。以商业模式类似的SaaS行业为例，在国内发展步履维艰，特别是跟美国相比，基本见不到发展得还不错的企业。
究其原因，国内的大企业有钱也有资源，基本都倾向于自己解决一切，而小型企业的付费能力和意愿都比较低，这就是像猎豹这样的大模型服务商，在国内商业转化上面临的挑战。
不过，猎豹现在的思路是先跟头部企业合作，形成自己的标准化，把产品本身先跑通；下一步，在国内进行业务拓展的同时，将大模型的能力也带出海。出海本来就是猎豹擅长的，而且傅盛透露，目前在跟海外客户的交流过程中，发现他们的付费意愿也挺强。
“东方不亮西方亮”，即便国内实现商业化的路径相对更难，猎豹凭借自己多年出海的渠道以及经验积累，也能实现不错的业务增长。$猎豹移动(NYSE|CMCM)$
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