盈利是科(ke)技企业的生(sheng)命线。
经(jing)典科(ke)技史(shi)著作《浪潮之巅》一书中(zhong)，引用(yong)了松下幸之助(zhu)的名言：“一个产(chan)品如(ru)果不能盈利，就是对人类的犯罪，因为(wei)它浪费了人力和物力。”
《浪潮之巅》还指出，在互联网时代，大量企业盲(mang)目追(zhui)求用(yong)户(hu)规(gui)模而忽(hu)视盈利路径(jing)，最终因现金流断裂(lie)被淘(tao)汰，形成了史(shi)上著名的互联网泡沫(mo)。
相比之下，当时的GOOGLE(ge)凭借其创新的搜索算法和基于(yu)广告的清晰盈利模式实现了盈利，成为(wei)幸存(cun)者。
这无一不印证了熊彼特"创造性破坏"理论的终极要义——创新必(bi)须完成"技术势能→商业模式→财务正循环"的价值闭环。
近年来(lai)，人工智能浪潮也未能“免俗”：人工智能历经(jing)三起两(liang)落，一度陷入(ru)"技术惊艳-商业乏力"的怪圈。2020年前后的AI隆冬(dong)犹(you)在眼前：全球头部AI企业绝(jue)大部分(fen)仍(reng)在亏损(sun)，商业化路径(jing)模糊的算法企业批量消(xiao)亡。
但好在AI行业也有迹象显现“冰雪已经(jing)逐(zhu)渐消(xiao)融”，AI行业的春天已至。
根据DeepSeek在知乎上发表题为(wei)《DeepSeek-V3/R1 推理系统概览》的文章披露，DeepSeek实现了理论成本利润(run)率545%的惊人突(tu)破；全球化AI云开发者平台涂(tu)鸦智能，也在2024年交出了首份年度盈利答卷。
这两(liang)个维度的突(tu)破，共同勾勒出人工智能产(chan)业化落地(di)的可行路径(jing)。
涂(tu)鸦智能财报摘要：
2024年第四(si)季(ji)度业绩
总收入(ru)：8210万美金，同比增长(chang)27.4%，显著高于(yu)彭博(bo)一致预期的8040万美金。 毛利率：47.8%，同比提升0.5个百(bai)分(fen)点，环比提升1.8个百(bai)分(fen)点。 Non-GAAP净利润(run)：2210万美金，净利润(run)率26.9%，同比提升7.4个百(bai)分(fen)点
2024年全年业绩
总收入(ru)：2.986亿美金，同比增长(chang)29.8%。
毛利率：47.4%，同比提升1个百(bai)分(fen)点，连(lian)续(xu)6年持续(xu)稳健提升。
Non-GAAP净利润(run)：7530万美金，同比增长(chang)268.5%，净利润(run)率25%。
GAAP净利润(run)：凭借良好的Non-GAAP经(jing)营表现，有效覆盖掉了与商业模型及业务经(jing)营无关联的历史(shi)股权激励(li)等项目带来(lai)的会计负担，首次实现年度GAAP盈利，净利润(run)为(wei)500万美金。
01、从技术崇(chong)拜回归到商业本质
DeepSeek可观的利润(run)率，打破了技术崇(chong)拜的叙事，将行业焦点从技术参数的军备竞赛拉回到商业本质。
长(chang)期以来(lai)，大模型技术被媒体赋予了一种近乎玄学的光环，但从务实视角的角度看，大模型的本质在于(yu)将复(fu)杂的AI能力泛化为(wei)可调用(yong)的工具。
中(zhong)国(guo)信通院《MaaS框架与应用(yong)研究报告（2024年）》揭示的产(chan)业图景也颇具有参考意义——人工智能架构与云计算架构的高度相似性，揭示着技术演进正重演历史(shi)规(gui)律：AI这一颠覆性技术将回归基础设施本质。
这一判断得到涂(tu)鸦智能联合创始人、COO兼CFO杨(yang)懿的认同。杨(yang)懿在接受(shou)格隆汇采(cai)访时直言："大模型的未来(lai)形态应是通用(yong)互联网基础设施，正如(ru)云计算重构了IT底层架构"。
资料来(lai)源：中(zhong)国(guo)信通院《MaaS框架与应用(yong)研究报告（2024年）》
在这样的背景下，将AI能力转化为(wei)可调用(yong)的工具集与应用(yong)，无疑是AI商业化的关键(jian)环节(jie)。基于(yu)这一理念，涂(tu)鸦智能提出了“LLM Agnostic（大模型无关）”理念。
"LLM Agnostic"延续(xu)了涂(tu)鸦智能此前的"Cloud Agnostic"（云无关）和"Edge Agnostic"（端无关）。
在物联网早期野蛮生(sheng)长(chang)的时期，该(gai)企业便以"Cloud Agnostic"和"Edge Agnostic"帮助(zhu)客户(hu)应对基础设施碎片化困局，让开发者与企业用(yong)户(hu)从底层技术复(fu)杂性中(zhong)脱身，达到“无感知化”（即“Agnostic”特性）。
如(ru)今，涂(tu)鸦智能继续(xu)沿袭这一思路，通过其技术架构和生(sheng)成式AI解决方案，使开发者和企业用(yong)户(hu)无需关注(zhu)底层技术细节(jie)，从而能够更专(zhuan)注(zhu)于(yu)商业逻辑(ji)和核心业务创新。
也就是AI for ALL，破除AI的神秘性，通过持续(xu)降低应用(yong)门槛(kan)，激发多元创意走向(xiang)实用(yong)化场景，构建“人人能参与，处处有AI”的AI平权生(sheng)态。
杨(yang)懿表示：“大家倡导‘Agnostic’（无关性）的本质，就是希翼消(xiao)除所有阻碍进入(ru)的门槛(kan)，让更多人快速(su)进入(ru)这个领域，从而推动新型应用(yong)场景的快速(su)繁(fan)荣(rong)。”
那么，涂(tu)鸦智能是如(ru)何做到这一点的呢？
涂(tu)鸦智能联合创始人、COO兼CFO杨(yang)懿
02、做一个技术集大成者
值得一提的是，当行业仍(reng)在争论大模型技术路线时，涂(tu)鸦智能已建成全球首个集成DeepSeek、豆包、通义千(qian)问、OpenAI、Claude、Gemini、亚马逊 Nova等顶尖模型的AIoT开发平台，支撑开发者按(an)需调用(yong)差异化能力。
不同于(yu)绑定(ding)单一模型的竞争对手，涂(tu)鸦智能"技术集大成者"的定(ding)位源于(yu)对技术实用(yong)主义的理解。
DeepSeek虽在文本推理表现出色，但面对智能家居、智慧空间的多模态交互就力有不逮；某些中(zhong)文模型虽内容生(sheng)成能力强，却受(shou)制于(yu)高昂推理成本；有些模型虽然在中(zhong)文内容处理上很强，但使用(yong)效率较低，成本较高，可能更适合高附加值的商业化内容制作；还有一些模型可能更泛化，但在数据分(fen)析精度和严谨性上表现一般。
此外，不同地(di)域的市场会有不同的要求与偏好，欧洲用(yong)户(hu)可能倾向(xiang)本地(di)合规(gui)模型，东(dong)南亚市场需要多语言支撑，而高端商业客户(hu)追(zhui)求私有化部署。
在这种情况下，如(ru)果一个初创企业想开发AI设备并(bing)面向(xiang)全球市场，如(ru)何选(xuan)择合适的大模型就变得非常复(fu)杂。
而涂(tu)鸦智能的“LLM Agnostic”理念，就是将所有模型的优点整合起来(lai)，为(wei)开发者提供一个通用(yong)化的平台，让他们可以根据自己的需求选(xuan)择最适合的模型。
这样，开发者只(zhi)需要关注(zhu)自己的应用(yong)场景、目标群体、商业模式，以及对成本、准确度和使用(yong)偏好的要求，从而实现更优的解决方案。
杨(yang)懿表示，平台通过架构级创新，使开发者可根据场景需求，像拼装乐高积木般自由组合模型能力。比如(ru)可以同时融合通义千(qian)问的语义理解与DeepSeek的代码生(sheng)成能力，打造出可自主迭代的产(chan)品。
但值得一提的是，在高度碎片化的商业战场，做一个技术集成商是远远不够。涂(tu)鸦智能深知，要打破准入(ru)壁垒，需要一把更锋利的破冰斧(fu)。
因此，涂(tu)鸦智能选(xuan)择了构建全球开放、中(zhong)立的AIoT生(sheng)态之路，为(wei)开发者提供技术、供应链、生(sheng)态融合等全方位的赋能。 03、破解三重壁垒
杨(yang)懿多次强调，涂(tu)鸦智能必(bi)须为(wei)下游开发者和用(yong)户(hu)降低进入(ru)门槛(kan)，打破大模型的藩篱。
在消(xiao)费市场，简单的“接口搬运”模式或许尚(shang)能被接受(shou)，但在高度碎片化的企业服务领域，客户(hu)面临的挑战远不止于(yu)此。数据合规(gui)、系统适配等技术难题只(zhi)是冰山一角，更关键(jian)的是，企业需要将智能化改造深度融入(ru)业务逻辑(ji)。
这种多维度的挑战构建了经(jing)济、技术和市场的三重壁垒。而涂(tu)鸦智能，正通过全链路能力的重构，逐(zhu)一击破这些壁垒。
在技术层面上，涂(tu)鸦智能已形成"数据处理-垂直训练-场景调优"的全链路垂直纵深体系。涂(tu)鸦智能拥有"既懂代码更懂车间"的双重能力——既掌握AI等前沿技术，更深谙能源、环境、娱乐教育等多个领域的运行机(ji)理，并(bing)依托行业深耕积累了大量的优质行业经(jing)验与专(zhuan)业常识。
凭此，涂(tu)鸦智能帮助(zhu)开发者打造应用(yong)和产(chan)品再(zai)也无需数月时间，短(duan)时间内就能完成开发，甚(shen)至直接实现产(chan)品量产(chan)。
当行业聚焦于(yu)参数竞赛时，涂(tu)鸦智能已实现从技术工具到产(chan)业基座的进化，通过将复(fu)杂算法封装为(wei)可嵌入(ru)业务流的模块与产(chan)品，真正拆除横亘在企业面前的技术门槛(kan)。
在经(jing)济门槛(kan)方面，杨(yang)懿表示，涂(tu)鸦智能希翼提供一个非常有竞争力的价格，并(bing)推出了“亿元补贴(tie)”计划，助(zhu)力AI开发者加速(su)创新落地(di)。
图片来(lai)源：涂(tu)鸦智能
在杨(yang)懿描(miao)绘(hui)的商业蓝图中(zhong)，涂(tu)鸦智能的"成本分(fen)类解耦"策略颇具前瞻性：一次性开发成本转化为(wei)可通过规(gui)模效应消(xiao)化的固定(ding)成本，同时聚焦降低持续(xu)使用(yong)成本这个决定(ding)商业模式存(cun)续(xu)的关键(jian)变量。
"就像用(yong)户(hu)不会为(wei)每月千(qian)元订阅费的玩具买(mai)单，企业更在意AI服务的长(chang)期ROI。"杨(yang)懿称。
这种从"成本转嫁"到"价值共生(sheng)"的思维转变，正在重构AI服务定(ding)价体系。
除了经(jing)济成本和技术门槛(kan)，涂(tu)鸦智能还十分(fen)关注(zhu)市场门槛(kan)。企业的差异化优势在于(yu)其生(sheng)态和全球网络。2024年，涂(tu)鸦智能经(jing)服务了5800个品牌客户(hu)，覆盖了超12万个渠(qu)道门店，并(bing)在各个主要国(guo)家和地(di)区建立了自己的合作生(sheng)态和品牌影响力。
杨(yang)懿特别强调生(sheng)态的杠杆价值："开发者借助(zhu)大家的渠(qu)道矩阵，可以快速(su)实现跨(kua)国(guo)部署，企业用(yong)户(hu)可以快速(su)出海。这在传统模式下可能需要数年积累。"
这种将渠(qu)道资源转化为(wei)市场势能的能力，显著降低了企业出海的时间窗口成本和试错风险。“大家希翼借助(zhu)这些资源，让优秀的创意能够快速(su)落地(di)，而不是被埋没。”杨(yang)懿称。
04、构建系统化的AI赋能体系
当三重壁垒被系统性击穿，AIoT革命终于(yu)迎来(lai)具象化的载体。涂(tu)鸦智能AI Agent开发平台于(yu)去年第四(si)季(ji)度正式开放，标志着其技术普惠从理念层面向(xiang)物理世界挺进。
目前，通过T3/T5 SOC系列模组与AI Agent开发平台的协同，开发者可以自由选(xuan)择接入(ru)DeepSeek、豆包、OpenAI等不同大模型，并(bing)实现对音频、视频、图像、文本等多模态能力的统一调度。
图片来(lai)源：涂(tu)鸦智能
AI Agent开发平台的核心优势主要体现在三个方面：
首先，AI Agent平台采(cai)用(yong)低代码开发模式，大幅降低了算法适配的复(fu)杂度，使开发者无需深入(ru)理解模型底层细节(jie)，完成产(chan)品开发和量产(chan)；
其次，该(gai)平台具备强大的跨(kua)平台兼容能力，支撑从嵌入(ru)式设备到云端服务器(qi)的多硬件环境部署；
最后，平台已沉淀出八大场景的标准化解决方案，涵(han)盖节(jie)能管理、环境控制、居家生(sheng)活、健康监测、娱乐教育、便利出行、沟通协作和音视频分(fen)析等领域。
值得注(zhu)意的是，对于(yu)客户(hu)而言，这并(bing)非开展全新业务，而是现有业务的无缝升级。客户(hu)可以低成本地(di)切换并(bing)叠加适用(yong)的AI功能，且交付方式与涂(tu)鸦智能的其他服务保(bao)持一致，真正实现了“LLM Agnostic”（大模型无关）。
然而，这只(zhi)是一个开始。
涂(tu)鸦智能的愿(yuan)景是将AI能力系统化地(di)提供给所有客户(hu)，并(bing)将AI能力无缝融入(ru)PaaS、SaaS和Smart Solution三大业务模式中(zhong)。
在PaaS（平台即服务）领域，涂(tu)鸦智能正在积极推进AI能力的产(chan)品化。目前，PaaS的部分(fen)类目已支撑AI能力开发，开发者在开发产(chan)品时可以直接调用(yong)这些能力。
部分(fen)功能已向(xiang)开发者开放，其余功能仍(reng)在持续(xu)开发中(zhong)。涂(tu)鸦智能正努力在PaaS上全面开放所有类目的AI能力，推动硬件向(xiang)AI硬件的全面转型。
在SaaS（App即服务）领域，涂(tu)鸦智能正在开发基于(yu)AI的SaaS服务，以宠物赛道为(wei)例，其打造的鸟类等动物种类识别算法和视频自动剪(jian)辑(ji)服务，帮助(zhu)宠物行业的企业打造具有“输出情绪价值与传递陪伴价值”的App能力。
这些服务允许开发者在现有设备上直接调用(yong)AI能力，从而扩展应用(yong)场景。
为(wei)满足不同客户(hu)的需求，涂(tu)鸦智能还提供了多元化的交付方式。对于(yu)入(ru)门开发者，企业提供零代码交付方案，用(yong)户(hu)无需编(bian)写代码，只(zhi)需在后台点击开关即可启用(yong)AI功能。
对于(yu)普通开发者，涂(tu)鸦智能提供API和SDK等形式的能力，支撑基于(yu)AI能力开发应用(yong)。而对于(yu)硬核开发者，企业则(ze)提供定(ding)制化解决方案，满足其对高性能和高灵活性的需求。
可以看出，涂(tu)鸦智能正致力于(yu)为(wei)用(yong)户(hu)构建一个全方位且分(fen)层渗透的AI赋能体系——从PaaS的全面开放到SaaS服务的创新开发，再(zai)到Smart Solution的解决方案交付。
这种梯度式赋能策略，通过降低生(sheng)态参与门槛(kan)激发长(chang)尾创新，最终实现平台价值与生(sheng)态伙伴的共生(sheng)共荣(rong)。
05、结(jie)语
这场始于(yu)技术架构重构的变革，终将演变为(wei)商业生(sheng)态的重塑。
当开发门槛(kan)降至临界点，生(sheng)态系统的网络效应将催生(sheng)"创新密度"的质变——正如(ru)安卓系统通过开放架构激发移动互联网革命，涂(tu)鸦智能为(wei)代表的参与者们正在制造相似的链式反(fan)应。
这种技术普惠与商业可持续(xu)的共生(sheng)关系，或许预示着智能硬件产(chan)业将进入(ru)"边际成本趋零，生(sheng)态价值倍增"的新阶段。