股票的本质是一个不同于现金资产、可供炒作的有价证券，是资金筹码接力和针对未来发展愿景的击鼓传花。所以市场的走势是由哪些资金决定的，就会有什么样的资产能成为下一轮大行情的主线板块。
2003年的AH股，处在没有外资和系统性买方卖方商业模式的蛮荒时代，当年的五朵金花行情，大部分位于产业链中游这种无法受益于经济复苏而实现利润转移的环节。2007年的大行情，由于股权分置改革和专业投资者开始占主导，现在已经是牛夫人的顺周期行业当年却有100倍PE。而到了2015年，占据主导权的杠杆资金选择的则是“市梦率”，传媒、游戏股当年的高度现在都无法企及。19年的机构市，核心资产的事情就在眼前。
可见，接下来哪类资金拥有市场主导权，就会对应新的主线板块。这就是为什么主动权益还没退潮、ETF接力的当下，AI行业始终是贯穿市场的主线。主动权益负责挖掘出AI板块的潜力品种，拉高市值后进入了权重指数，ETF成为了接力资金。
这就是为什么一些空有AI大模型但没有应用场景的公司，却一直能涨的很好。从公募基金的三季报陈述来看，权益经理们已经苦AI应用场景久矣；但手持着尚未实现盈利的AI公司也无能为力。
那顺着这个思路，如果一家已经获得了AI大模型应用备案的公司，天然自带应用场景，可以马上把大模型能力变成AI应用的底座去变现，机构对它的配置比例一定会立刻超越其他AI公司的仓位。投资机构会跟踪AI行业的高频数据和信息，他们肯定看到了最新的基于大语言模型的Agent Builder平台备案情况。@百融云-W（6608.HK）的AI大模型应用产品是CybotStar，也就是B端应用的AI Agent。
之所以说百融云这个备案很特别，是因为其他AI公司是抱着大模型找应用，只有百融云是守着市场等备案。现在终于来了。
简单来说，百融云的大模型会嫁接在CybotStar这个已经成型的B端AI Agent之上。所以相比起AI大模型备案，更重要的是CybotStar能够为百融云贡献收入的同时，实现自主可控的模型底座功能。很好理解，有了自主的算法模型，百融云就能提高对生成过程和生成结果的可控性，全流程的生成控制策略就更有把握。
百融云CybotStar的商业模式非常独特——“客户想要什么样的AI Agent，那就来百融云的CybotStar平台，自己开发就好”；“各家企业的流程都不同，那就导入自己的工作流来让AI Agent替代人工”。在两句话连起来理解：这个可调用自研大模型的AI Agent，是为了进入各行各业、各类公司内部去赚钱的。
那具体用什么技术实现？为什么客户会选择CybotStar而不是其他的AI Agent？百融云的资料里其实写的很清晰。首先，中国机构客户对于AI的需求，是希望AI能像真人一样工作，才能节约人力成本。举个例子，比如一个智能语音电话，如果通话对方有1秒的停顿，或者当我们尝试插话但对面却一直语音输出时，我们就立刻会意识到这是AI电话，当即会选择挂断，所以根本没有机会进行到下一步营销转化。百融云的这个CybotStar，第一个技术方向就是做到“快”，能做到毫秒级别的响应速度，支持对接到400电话等实时语言场景，这个数据是要比很多上市的AI公司快上几倍级别的。
那可能有人会想，不是所有的企业只需要AI Agent实现一个智能语音，比如有些公司需要让AI Agent帮忙写企业年审报告，有些需要做信贷推荐平台，有些则是需要做AI智能客服，每家的需求都不同，而且涉及很多实时需要更新的数据和信息，这个怎么办？百融云CybotStar的解决方式就是工作流+知识库+插件，工作流可以简单理解成企业把自家的业务流程、工作日志等等信息录入到CybotStar的知识库，这样CybotStar有了这些资料的投喂，就会知道一家企业各个部门是怎么进行日常工作的，比如企业的年审报告，CybotStar就会调用知识库里这家企业自己上传的财务数据、业务概要、经营日常等等，然后根据企业员工设置的需求，直接对报表做分析和建模。
工作流是由多个节点组成，节点主要包含有刚备案的大模型、代码块、做判断逻辑的选择器、插件等，可以根据企业自身诉求在画布中将不同节点进行连接，也就是工作流搭建。百融云作为一家以MaaS+BaaS为主营业务的企业，肯定很知道企业最在乎的是“容错率”，而CybotStar这个AI开发平台要做的就是“准”，其真实业务场景准确率可达98%+、负责文档解析准确率超过95%、Top3召回率100%。对于像百融云这种AI公司来说，下游的机构客户非常在乎AI厂商对于模型生成的干预，也就是把工作流投喂给CybotStar之后，它必须要生成准确并且合规的内容，才能保证工作顺利。所以百融云的CybotStar除了前置拦截和后置处理之外，中间有一个环节叫做“生成干预”，这个词很好理解，可以理解成利用RAG、FAQsIDK和DPO强化后的生成精准度、时效性把控。有了这个步骤，模型生成的干预控制才能实现，工作流才能无误的成为CybotStar代替人工的保证，客户才能为了它而买单。
援引百融云公众号的一段内容：“我们应用了丰富的检索策略和先进的模型用于版面分析、query改写、检索精排、引用高亮等环节，可以支持复杂的知识库结构，以更好的满足企业级的应用场景。”长期跟踪TMT公司的朋友们肯定窗户纸儿一捅就破。
同时还有一个一点就透的技术，就是CybotStar的外部插件。百融云的客户都在B端，需要特别多实时查询的数据和信息，所以百融云的AI Agent能够对接工商、司法、税务、财务、资本市场等等信息源。企业就可以一边用工作流，一边查询实时信息来优化。
那说到底，这个快准狠的AI Agent，能给百融云的业绩，尤其是二级市场市值带来多少影响？
有一个最简单的方法，就是量*价*利润率，就是CybotStar未来的业绩增量。根据资料看，CybotStar采取的是私有化部署+工程优化更新，也就是一次性软件付费+MaaS的商业模式，而百融云现在一共有超7000家机构客户，就算只有50%的客户选择继续加购这个CybotStar，然后参考百融云今年中报15%的调整后净利率，其实能算出一个大概，到时候一定要跟踪公司的年报数据，会不会披露单个CybotStar的付费金额。
至于市值方面，如果能在MaaS打底、BaaS持续增长、AI Agent从0到1的情况下，叠加2024年的低增速基数，那港股的主动型基金很可能会因为配置的原因把百融云市值先拉上去。至于能不能拉到恒生科技指数市值的最低门槛，那就要看年报还有多少惊喜等着我们了。
