财报亮眼，模型掉队：昆仑万维的AI焦虑

近日，昆仑万维2025年三季报显示，公司第三季度实现营业收入20.72亿元，同比增长56.16%；归母净利润1.9亿元，同比扭亏增幅高达180.13%，同时实现环比扭亏为盈。

这份成绩单中，单季扭亏的盈利拐点与高增长的营收数据格外亮眼，但深入拆解便会发现，作为公司AI转型核心的天工大模型，仍未摆脱行业掉队的困局，盈利增长与核心技术竞争力之间的矛盾，折射出昆仑万维转型路上的深层挑战。

01 AI转型成核心

从三季报的营收结构与业务动态来看，昆仑万维的战略重心已完成从传统业务向AI的深度倾斜，天工大模型不再是单纯的技术概念，而是成为重构业务布局的核心中枢。

在战略定位上，天工模型彻底取代传统游戏业务，成为昆仑万维发展的核心引擎。通过财报数据回溯2020年，游戏业务尚能为昆仑万维贡献12亿元收入，占比43.79%，是名副其实的“现金牛”；但到2025年上半年，游戏收入仅剩2.39 亿元，占比降至6.4%，沦为边缘业务。

与之形成鲜明对比的是，自2023年确立“All in AGI与AIGC”战略后，天工模型逐步搭建起“算力-大模型-应用”的全栈布局，2025年前三季度研发投入12.11亿元，占营收比重达 20.8%，其中绝大部分资源投向天工模型的技术迭代与生态建设。

在商业化路径上，昆仑万维积极推动天工技术与具体业务场景融合，探索“模型+场景”的落地模式。其中，短剧平台DramaWave与AI视频创作平台SkyReels是两大核心载体。此外，AI音乐平台Mureka、AI社交应用Linky等产品，也均融入天工模型的自然语言处理、内容生成能力，形成覆盖多场景的AI应用矩阵。

从业务数据与战略动作来看，昆仑万维已完成从“游戏公司”到“AI 驱动型企业”的身份转变，天工模型成为连接技术与业务的关键纽带。

02 市场遇冷

在昆仑万维的AI转型中，天工大模型的技术迭代成果是重要亮点。然而，技术层面的突破并未同步转化为市场认可度与收入贡献，模型自身的商业化表现仍显平淡，与头部产品的差距持续拉大。

截至2025年三季度，天工模型已迭代至3.0版本，大幅提升复杂任务的处理效率与灵活性。在GAIA智能体评测中，基于天工3.0开发的天工超级智能体甚至超越OpenAI Deep Research，登顶全球第一。尽管依托天工模型衍生出Mureka、Linky、SkyReels等多款应用，但模型自身直接创造的收入极为有限。

更值得关注的是市场认可度的差距。据量子位智库数据显示，2025年4月中国AI智能助手 Web端总访问量约2.8亿，天工AI以不足200万的访问量排名第九，远低于DeepSeek（1.3亿）、豆包（5000万）等头部产品；在用户活跃度方面，天工AI月活（MAU）不足50万，排名第十，而DeepSeek、豆包的月活分别达到1500万、750万，差距悬殊。

即便是在技术成果的传播层面，公司2025年8月举办的“技术发布周”虽密集推出5款AI模型，但多数产品仅停留在技术演示阶段，未形成实际的用户付费转化，被业内质疑为“自嗨式技术秀”。

综合来看，天工大模型在技术与学术层面展现出一定的竞争力，但技术优势向商业价值的转化效率低下，市场认可度与头部产品存在代际差距。

03 三重困局

单季扭亏的盈利表现与天工模型的技术成果，未能掩盖昆仑万维在 AI 转型中的深层矛盾。深入分析可见，天工大模型当前面临三大核心问题：技术竞争力不足导致行业掉队、商业化效率低下引发投入产出失衡、资源分散拖累核心技术迭代，这三重困局共同制约着模型的发展空间。

第一，技术竞争力不足，天工模型沦为行业“第三梯队”。尽管天工3.0在部分专项评测中表现亮眼，但从综合能力来看，仍难以与头部大厂抗衡。

沙利文发布的《2024年中国大模型能力评测》显示，天工大模型在国AI大模型综合排名中仅位列第三梯队，在推理速度、对话连贯性、多模态理解等关键指标上，远落后于百度文心一言、阿里通义千问等第一梯队产品。

在多模态领域，昆仑万维的Skywork-R1V 2.0虽实现突破，但发布时间比智谱AI、科大讯飞等晚3个月，且性能仍落后于GPT-4o、Claude 3.5等国际巨头，国际技术代差拉大。

第二，商业化回报压力大，盈利与投入严重失衡。一方面，昆仑万维在天工模型上的投入力度持续加码。财报显示，2025年前三季度研的12.11亿元发费较上年同期的11.44亿元进一步增长，创历史同期新高，高额研发支出直接加重财务负担。

另一方面，高额投入未能转化为对等盈利。2024 年营收首破56.6亿元却迎来上市以来首次亏损，净亏损达15.9亿元，2025年上半年亏损进一步扩大至8.56亿元，同比增幅超119%，持续亏损让天工模型的商业化回报压力陡增。

第三，资源配置分散，多场景并行拖累核心技术打磨。昆仑万维试图以天工模型为核心，同时覆盖AI音乐、社交、视频、短剧、办公智能体等多个场景，形成“全链条AI生态”。但这种“广撒网”式的布局，导致有限的研发资源被过度分散。

从技术掉队到商业化低效，再到资源配置失衡，天工大模型面临的三重困局，本质上是昆仑万维“中厂转型AI”的共性难题。

04 重塑竞争力

面对天工大模型的掉队困局与公司转型的深层矛盾，昆仑万维亟需调整战略思路，从“规模扩张”转向“效率优先”，重塑天工模型的竞争力，为AI转型找到可持续的发展路径。

首先，持续聚焦核心赛道，降低对短期财务的冲击。一方面，应收缩技术研发范围，将资源集中于多模态生成、智能体协作等已验证有市场需求的领域，以专项优势建立差异化壁垒。

另一方面，建立研发投入ROI评估机制，对天工模型相关研发项目进行阶段性复盘，优先保障能快速落地、产生现金流的技术迭代，降低对短期财务的冲击。同时，需加强核心人才队伍建设，稳定技术团队，减少关键人才流失对技术路线的冲击。

其次，加速技术商业化转化，提升变现效率。在B端市场，可拓展定制化服务，针对中小企业推出轻量化AI解决方案，如低成本短剧制作系统、智能营销内容生成工具，通过批量复制降低服务成本，形成稳定收入来源。

在C端市场，应深化“模型+场景”变现闭环，将天工模型的技术能力与DramaWave短剧、Opera浏览器等成熟业务深度绑定，推出付费版AI内容生成工具、智能搜索增值服务，快速兑现技术价值。

最后，严控成本结构，摒弃无效投入，缓解财务压力。在研发费用上，应优化研发费用结构，合理划分研发费用资本化与费用化比例，削减与核心技术无关的营销投入，将费用向研发落地与用户转化倾斜。

同时，依托现有现金流储备，合理规划研发投入节奏，避免因过度烧钱导致现金流断裂，平衡长期研发与短期盈利。

对于昆仑万维而言，单季扭亏是AI转型的阶段性成果，但天工大模型的掉队困局仍未解除。未来能否实现真正的转型成功，关键在于能否让天工模型从“技术概念”变为“盈利引擎”。

在AI行业竞争日益激烈的背景下，中厂转型本就机会有限，唯有精准定位、高效执行，才能在“AI 淘金时代”找到属于自己的生存空间，这既是昆仑万维的破局之道，也是众多中厂AI转型的重要启示。

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