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title: "賣了九年 “算法”，營收還在 3 億線：零點有數能被 AI 救贖嗎？"
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description: "摘要：年營收 9 年未過 4 億，拐點何時來？來源：朝陽資本論作者：楠小君 4 月 28 日，零點有數（301169.SZ）同時發佈了 2025 年年報與 2026 年一季報。全年減虧近半、毛利率跳升逾 8 個百分點、軟件業務暴增逾六成，似乎十年轉型終究熬出頭。然而，僅僅一個季度後，2026 年一季報的營收同比下滑 12.20%。這家國內最早將 “數據” 與 “決策” 深度綁定的老牌機構..."
datetime: "2026-04-28T08:50:00.000Z"
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author: "[朝阳资本论](https://longbridge.com/zh-HK/profiles/26763750.md)"
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# 賣了九年 “算法”，營收還在 3 億線：零點有數能被 AI 救贖嗎？

**摘要：年營收 9 年未過 4 億，拐點何時來？**

**來源：朝陽資本論**

**作者：楠小君**

4 月 28 日，零點有數（301169.SZ）同時發佈了 2025 年年報與 2026 年一季報。

全年減虧近半、毛利率跳升逾 8 個百分點、軟件業務暴增逾六成，似乎十年轉型終究熬出頭。

然而，僅僅一個季度後，2026 年一季報的營收同比下滑 12.20%。

這家國內最早將 “數據” 與 “決策” 深度綁定的老牌機構，坐擁 30 年的政企關係與行業積澱，營收體量長年困在 3 億級別。

自 2017 年就喊出了向數據智能軟件轉型的口號，卻在將九年後仍未能從 “人力驅動” 向 “AI 驅動” 的轉型深水區中走出。

AI 浪潮已至，零點有數，這一次能借風真正起飛嗎？

**轉型深水區，信號交織**

2025 年的財報，確實能讓人籲一口氣。

全年營收 3.62 億元，同比增長 5.47%，算不上驚豔，卻好歹止住了前一年的下滑頹勢；

歸母淨利潤虧損 3910.62 萬元，較上年同期減虧 45.65%，創下了公司上市以來年減虧幅度最大的記錄；

經營性現金流雖然仍為負值，卻已是連續第三年收窄，經營止血帶正在一點一點地勒緊。

最大的亮點藏在業務線裏：數據智能應用軟件業務收入 1.40 億元，同比暴增 63.76%；毛利率高達 60.61%，遠超傳統決策分析業務那 15.68% 的 “苦力線”。

這是一場非常經典的主動性戰略收縮。

公司主動砍掉了大量低毛利、長週期的傳統調研項目，將人力、資金、資源一股腦地推向可標準化、規模化經營的軟件賽道，也就是公司在 2017 年就開啓預熱的數據智能軟件板塊。

在成本端，隨着核心募投項目 “有數決策雲腦” 主體投入在 2024 年底基本完成，其研發投入強度在 2025 年 “自然回落”，從上年的將近 20% 驟降至 12.67%，前後相差七個多百分點。

公司直言，這是研發成果正從集中投入期轉向業務兑現期。

新業務的兑現自然少不了必要的市場推廣代價。全年其銷售費用同比飆升 40.42%，從 3320 萬元漲到 4663 萬元，增速遠超同期營收增幅。

費着力氣省錢，卻要花更多錢去敲客户的門。

這並不難理解，畢竟軟件要走規模化，就繞不開渠道和銷售槓桿。

這筆賬或許仍需要更長的週期去細細盤算，但至少眼下是非常划得來的。數據智能應用軟件業務業務線的爆發，直接拉動公司全年毛利率回升至 33.06%，同比大增 8.61 個百分點。

零點有數 2025 年的這場業務 “加、減法” 完成得相當有機，且成功獲得了資本市場的認可。從去年至今其股價已累計漲超六成。

然而，掌聲剛落，一瓢冷水就迎面而來。

2026 年一季報的數據，直接打亂了節奏。當季營收 2237.65 萬元，同比降了 12.20%；歸母淨利潤仍虧 1652.83 萬元，減虧幅度約 24.79%，虧損絕對值依舊不小。

這種不穩定性背後直接暴露了轉型的脆弱性。

公司解釋稱，這是 “市場拓展或項目落地不及去年同期”。

這句話的隱藏意思就是，技術端的 “產品化工具” 雖已批量落地，但傳統業務收縮的缺口，新興業務並未能沒及時補上。去年四季度好不容易暖起來的温度，一開年又掉回了冰點。

這不算是偶然，而大多企業實行戰略收縮是很大概率出現的代價，即當公司主動加速放棄低效項目時，傳統業務的 “斷崖” 與新業務的 “爬坡” 之間，必然存在時間差。

舊引擎熄火，新引擎尚未完全點火，這恰是產品化轉型初期的典型困境。

**長達九年的轉型：船小也難掉頭**

轉型存在過渡期，很容易理解，也能接受。

可如果説轉型是零點有數的最優策略，那為何執行九年，營收體量依舊困在 3 億級別，盈利拐點仍未出現？

答案，或許藏在 “基因的慣性” 裏。

零點有數起家於定製化諮詢業務。這類主要瞄準政府與大型企業客户的決策支持服務，本質是一個諮詢項目驅動的 “手藝活”。

也就是，需要資深顧問深挖客户個性化需求、定製全套方案、步步跟進驗收，每一個 “人” 的能力決定了項目高度與邊際成本。這運營模式讓公司形成了以 “保證項目驗收” 為導向的組織文化，而非以 “打磨產品” 為導向。

換言之，這是一家深植項目制基因的公司。

但公司戰略上要去的方向，卻是產品驅動、平台驅動的 “代碼生意”。

這是另一種完全不同的生存法則。從諮詢項目轉型到數據智能產品，零點有數核心意圖是將過去幾十年的行業 “Know-how” 提取成標準化軟件算法，並且讓市場願意持續為 “SaaS/平台模式” 付費。

前者是人力密集、項目週期長、邊際成本高、可複製性差的專項定製化商業模式；

後者研發投入前置，但邊際交付成本極低、可複製性強、客户粘性高。關鍵是，這種模式能夠帶來更穩定、可持續的經常性收入。

兩者之間，隔着一條不容易跨越的 “基因鴻溝”。

數據本身説明了這種錯配。

儘管高毛利軟件業務爆發，但 2025 年仍佔營收 61.32% 的 “決策分析報告”，毛利率僅為 15.68%。這意味着，公司需要讓更加穩定的 “軟件 +SaaS” 的體量大幅膨脹，並開始形成持續性訂閲收入，才能徹底擺脱收入結構的不確定性。

但 2026 一季度營收下滑，顯然説明軟件業務的體量，現在還不具備全面對沖傳統業務收縮的底氣。

另一個值得警惕的數據是存貨大幅飆升 58.89% 至 8587 萬元，在執行項目顯著增加的同時，意味着大量資金被項目執行佔用，如果項目驗收或交付進一步延遲，現金流將雪上加霜。

零點有數的根本問題在於，它試圖用諮詢公司的 “項目邏輯”，去落地一個 SaaS 產品公司的商業模型；用諮詢公司的成本結構，去追逐一個科技公司的毛利率。

這種本質衝突，讓公司始終無法跨越 “營收規模停滯” 的死亡象限。這並非零點有數獨有，但它所處的政務等高端決策諮詢這個細分市場，決定了 “產品化” 的難度尤其高。

於是，我們看到一個尷尬局面，不缺技術的深度儲備，不缺標杆項目的市場驗證，但總盤面就是提不上去。

**AI 時代風口已至，零點有數能否起飛？**

站在當前時點，AI 浪潮已經是零點有數整個轉型故事中最大的那個變量，也是最燃的那場戲。

它在 AI 產業鏈中的卡位，屬於垂直行業應用與解決方案環節——這不是一個追求大模型底層通吃的賽道，而是一個將通用智能與具體業務深度融合、實現精準決策的場域。

零點有數構建了 “大模型 + 知識圖譜 + 垂直知識智能體系（AIKC）” 的三層底座：

**底層是 “零點楷模” 垂類大模型：**基於 GLM、Qwen、DeepSeek 等多個開源模型進行融合與蒸餾，實現昇騰算力底座本地化部署，跑出了問數、問策、問稿三大標準化場景解決方案，已在政法、央國企等核心客户中規模化落地。

其中，“熱線楷模” 已實現從話單錄入到工單派遣的自動化閉環，大幅優化政府熱線的運營效率。

**中層則是通過收購海乂知獲得的知識圖譜技術。**

對大模型 “幻覺” 而言，結構化、邏輯可推理的知識圖譜，好比是讓一個愛編故事的朋友突然拿出了一本滿是邊注的事實筆記，可信度與可靠性由此躍升。

海乂知 2024-2026 年業績承諾分別為 1100 萬元、1350 萬元、1600 萬元，2024 年已順利完成，並表後直接為數據智能業務提供底層能力支撐。

**頂層則是今年 4 月最新發布的 AIKC 垂直知識智能體系。**

它追求 “可推理、可生長、可決策” 的智能體能力，目標是將組織中的隱性經驗提煉出來沉澱為 Skill 模塊，通過持續迭代和跨行業複用，去驅動企業實現從 “項目交付” 向 “知識資產輸出” 的商業模式升維。

公司董事長袁嶽在此前的 AIKC 發佈會上明確説，這一體系旨在 “打造高效創新、可快速複製落地的垂直智能應用生態”，並以此推動治理現代化和產業升級。

説直白點，如果 AIKC 體系真正跑通，零點有數的收入結構裏將不再只有按項目收費的諮詢和按部署收錢的軟件，而可能出現大量可持續、可訂閲的知識付費模塊。

但問題的要害也在這裏。

研發投入的收穫期正在拉長，AI 概念的溢價能否真正兑現為持續的營收增長和利潤拐點，仍需要至少一個以上財年的驗證。

與此同時，競爭的壓力肉眼可見。

零點有數面臨着阿里通義千問、百度文心一言等通用大模型廠商，以及中科曙光等大型 IT 服務商的雙向碾壓。

這些頭部大廠正以全棧技術優勢和資本體量碾壓市場，而像海乂知這類併購對象也在不斷抬高技術護城河建造成本。

**對零點有數而言，2026 年是一個非常微妙的節點。**

一方面，它在政務數據智能領域的場景壁壘足夠深，政策扶持方向也高度匹配，“人工智能 +” 的落地窗口期剛剛打開。

另一方面，如果你是一名投資者，你不得不問：軟件業務的高速增長是否會遭遇瓶頸？傳統業務主動收縮導致的收入缺口何時能被新業務徹底覆蓋？“產品化” 的承諾究竟何時兑現到淨利和現金流層面？

也許最好的答案就藏在一個跨越性的公式裏：

如果 “零點楷模” 的知識圖譜與 AIKC 形成規模飛輪效應，讓零點有數從賣 “貼身服務” 徹底轉型為賣 “可複用的知識資產”，那麼它真的有可能坐上 AI 乘數效應的順風口；

反之，如果技術和商業化的縫隙拉扯得太久，它會發現自己正被那些更有資本、更有用户的科技巨頭，一步一步、一層一層地擠出核心地帶。

目前能夠確定的是，在轉型的深水區，方向比速度更重要，而零點有數至少確實找到了自己的航向。

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