上海明略人工智能(集团)有限公司(简称:“明略科技”)的控股公司汇智控股有限公司(简称“汇智控股”)日前更新招股书,准备在港交所上市。 明略科技曾在2020年时投前估值29亿美元,投后估值则超过30亿美元,到2024年初,明略科技估值降至投前估值15亿美元,这意味着出现了腰斩。 明略科技深耕公司服务领域近20年,依托三个关键技术领域,即多模态数据智能、公司级知识图谱和数据隐私技术,明略科技提供了一系列应用软件,这些软件整合了复杂的数据分析和人工智能技术,为公司提供将数据转换为可操作商业洞察的必要工具,支持从在线营销到线下门店运营的整个商业生命周期,提升整体业务效率。 明略科技的收入分别为营销智能、营运智能和行业解决方案三部分,其中,2024年来自营销智能营收为7.3亿,占比52.9%;来自营运智能收入为5.23亿,占比37.9%;来自行业解决方案收入为1.28亿元,占比为9.2%。 按产物收入划分,明略科技2024年来自秒针系统收入为6.56亿元,占比为89.9%,其中,来自媒体支出优化软件收入为3.85亿元,占比为52.7%;来自社交媒体管理软件收入为22亿元,占比为27.3%;来自用户增长软件收入为7252万元,占比为9.9%。 明略科技成立以来获得过多次融资,其中,E轮时估值最高,明略科技2020年2月完成2.1亿美元E1轮融资,投前估值达到23.62亿美元;同年9月完成1691万美元E2轮融资,同年11月继续完成1.32亿美元E2轮融资,投前估值为29亿美元,每股成本为23.9695美元。 明略科技2024年10月完成3000万美元F-1轮融资,投前估值为5亿美元,每股成本为3.9286美元;同期,完成了5087万美元F-2轮融资,投前估值为7.5亿美元,每股成本为5.4388美元;2024年3月完成2993万美元F-3轮融资,投前估值15亿美元,每股成本为10.8775美元。 明略科技执行董事分别为吴明辉、姜平、赵洁、于琦;非执行董事为姚磊文,独立非执行董事分别为任煜男、何庆源(亦名为DavidHing Yuen Ho)、曾庆飞(亦名为 John Fei Zeng)。 吴明辉是明略科技创始人、董事长兼首席执行官,也是一位连续创业者。吴明辉毕业于北京大学,分别获得数学系学士学位、计算机软件与理论硕士学位以及电子与信息工程博士学位在读。 吴明辉于2006年,创立互联网用户行为和营销数据分析平台秒针系统;于2014年,创立明略数据,将业务范围从线上商业领域拓展至政府服务和线下商业的数字化转型,还将技术能力从大数据延伸到了人工智能领域。2019年,成立明略科技集团。 当前,AI大行其道。吴明辉认为,在生成式AI的加持下,营销不仅能解决who的问题,还能解决what的问题。明略科技可以针对不同的人群产出不同的创意内容。让不同的消费者看到不同的内容。前提是要有消费者洞察,营销的生产力才能彻底释放,这是一个重要解题的思路。只有千人千面的划分,没有千人千面的内容,很难产生好的营销效果。 吴明辉说,完全从消费者主观视角看,通用的基础模型是做不到的。在这个模型里面,明略科技把沉淀下来的广告前测的脑电、眼动数据与多模态大模型训练到一起,最终形成了明敬大模型。 吴明辉与于琦为夫妻关系。于琦主要负责明略科技的整体战略规划及管理。 于琦女士自2016年7月起在明略科技担任多个职位,包括人力资源部、战略规划部和 总裁办公室的经理。她一直负责人力资源和职业发展策略、竞争策略,以及集团不同部门之间的沟通和协调。 姜平为明略科技创始合伙人、总裁,明胜品智CEO,全面负责公司战略规划、运营管理、业务拓展、产物研发。姜平拥有十余年公司级服务经验,服务领域涉及快消、餐饮、数字城市、工业、金融等,帮助公司通过数字化路径实现升级转型。 自2008年加入集团以来,姜平一直是公司的核心成员。此前,他负责动态交付管理平台的研发,还是整个研发团队的人力资源经理和项目经理,负责推动研发的质量控制和研发管理的标准化。
星空传媒天美传媒有限公司不过,好在高芙还是一如既往地高情商,她的回复还是和之前的回应一样。她对此解释说,她认为萨巴伦卡当时只是因为输掉了决赛而导致的情绪失控,而自己则完全可以理解她当时的心情,毕竟她刚刚错失了大满贯冠军,自己也有过同样的遭遇。最近一段时间,黄仁勋频繁在演讲中提到所谓“主权AI”(Sovereign AI)概念,号召各国开发本土独立 AI 生态系统,包括硬件、软件和计算资源等。黄仁勋或是希望英伟达AI芯片卖得更多、卖得更好。星空传媒天美传媒有限公司www.8x8x.gov.cn这种快速带球向前推进的能力,也使得科尔克兹在上赛季成为了伯恩茅斯的主要进攻武器,并让球队利用攻防转换制造巨大的威胁。考虑到斯洛特对反击的重视,科尔克兹的加盟对于利物浦绝对是意义重大——利物浦上赛季在快速反击射门、进球方面都排在英超首位。在这种 “以量补质” 的策略运用方面,科技企业不断探索创新。谷歌的 TPU 集群就是一个典型案例。谷歌的 TPU v4芯片单片性能虽略逊于英伟达 A100,但谷歌凭借 Cloud TPU 集群的强大合力,成功训练出5400亿参数的 PaLM 模型。这充分证明,在人工智能等擅长并行处理的任务领域,集群计算的规模效应能够有效弥补单芯片性能上的差距。
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? 张国锋记者 石艳平 摄
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? 郭聪聪记者 马凤娟 摄
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