360智腦（601360.SH）公司深度頁

1 投資摘要

一句話定位：360智腦是360集團（股票程式碼：601360.SH）旗下的大型模型技術品牌與AI業務核心。公司以深厚的“安全”基因與龐大的C端使用者生態為基石，正從傳統網際網路安全與廣告平台，向 To B/To G 行業大型模型解決方案與服務提供商 轉型，隸屬於AI產業鏈的 Chain-Cloud（雲端與模型服務層） 中的 應用與解決方案環節。

核心投資邏輯：

• 安全牌與政企市場：公司長期服務於政府、央企、關鍵基礎設施單位，在資料安全、自主可控方面積累了品牌信任和客戶資源，這是其切入政企大型模型市場的獨特切入點。
• 海量資料與使用者基礎：依託360搜尋、瀏覽器、安全衛士等產品，擁有海量的中文網際網路語料資料和數億規模的月活使用者（MAU），為大型模型訓練和應用推廣提供了資料飛輪與流量入口。
• 全棧版面配置與生態建置：公司並非單純的模型研發商，而是建置了從底層算力、通用大型模型到上層行業應用、C端產品的完整生態，試圖通過“通用大型模型+行業大型模型+AI應用”的三層架構實現商業閉環。

主要風險與挑戰：

• AI業務處於大規模投入期，對整體獲利構成壓力，商業化進度與投入回報存在不確定性。
• 面對百度、阿里、華為等巨頭及眾多AI創業公司的激烈競爭，技術迭代快，市場格局未定。
• 傳統網際網路廣告業務受宏觀環境與行業競爭影響，增長承壓。

2 產業鏈位置

360智腦在 Chain-Cloud 產業鏈中，定位為 上層應用與解決方案提供商。其角色是將基礎大型模型能力與行業知識、場景需求結合，轉化為可交付的AI產品與服務。

• 上游依賴：
  • 算力硬體：高度依賴GPU/AI加速卡（如輝達H100、華為昇騰系列）、伺服器及儲存裝置。公司採用“自建智算中心+租賃雲端算力”的混合模式。公開資料未見其自持GPU具體卡數及年採購額揭露。
  • 基礎軟體與架構：深度整合主流的深度學習架構（如PyTorch、TensorFlow）及雲端原生技術棧。
• 中游自研：
  • 通用大型模型“360智腦”：已迭代至4.0版本，為千億引數級模型，具備通用問答、邏輯推論、程式碼生成等能力。模型引數具體數值公開資料未見官方揭露。
  • 行業大型模型：基於通用模型進行行業資料微調和適配，形成面向安全、金融、政務、企服等垂直領域的專用模型。
• 下游交付：
  • To B/G 解決方案：面向政府、企業客戶提供包含模型私有化部署、行業知識庫建置、應用開發在內的整體解決方案。
  • SaaS化應用：如AI搜尋（360搜尋AI助手）、AI辦公、AI安全產品等。
  • API與生態平台：通過API開放平台、智慧代理/外掛商店連線開發者與中小企業。

3 AI 營收拆解

公司未在定期報告中單獨、詳細地揭露“AI業務”的精確營收構成。 以下拆解基於業務邏輯、公開訪談及財報附註中的模糊表述進行推算，存在估算誤差，投資者應以公司後續正式揭露為準。

• 營收分類口徑：根據公司財報，營收主要分為網際網路廣告及服務、安全產品及服務、智慧硬體等。AI營收主要體現在對傳統業務的升級和新增的獨立服務中。
• 估算拆解維度（2023年參考）：
  1. 行業大型模型解決方案營收：這是目前AI營收中相對清晰的部分。主要來自為政企客戶定製化部署行業大型模型、提供技術服務。公司揭露已為20+個行業提供解決方案（來源：2023年年報及公開投資者交流）。但單個合同金額、復購率公開資料未見詳細資料。
  2. AI應用內增值營收：包括AI搜尋可能帶來的廣告點選率提升、AI功能訂閱費（如有）、以及AI工具（如PPT、繪圖）的付費服務。這部分營收與原有網際網路廣告、增值服務營收深度交織，難以單獨剝離。
  3. API呼叫及平台服務營收：向開發者或中小企業提供模型API介面的營收。目前處於生態培育期，營收規模預計較小，公開資料未見揭露。
• 關鍵經營資料：公司AI產品的月活使用者數（MAU）、日均API呼叫次數、模型服務的平均客單價等關鍵運營指標，均未系統性揭露，使得營收增長的質效分析存在盲點。

4 產品與業務

公司圍繞“360智腦”大型模型，形成了三層產品業務體系：

• 底層：大型模型基礎平台

  • 360智腦通用大型模型：公司自研的千億引數基座模型，支援長文本、多模態（文本、影像、音訊）。具體引數、訓練資料量、評估排行榜表現等細節公開資料未見詳細技術白皮書。
  • 智腦雲端與算力平台：提供模型訓練、微調、推論所需的雲端運算與智算服務。在多地（如北京、武漢、成都）與政府合作建設智算中心，但算力規模（如FLOPS）公開資料未見量化揭露。

• 中層：行業大型模型與解決方案

  • 安全大型模型：深度融合網路安全知識，用於威脅檢測、漏洞挖掘、安全運營自動化。這是公司的核心差異化產品。
  • 政務、金融、企服等行業大型模型：針對不同行業的特定資料和流程進行微調，提供垂直解決方案。公司宣稱已覆蓋20+行業（來源：2023年年報）。

• 上層：C端及SaaS應用

  • AI搜尋：將大型模型深度整合進360搜尋，提供直接答案和多輪對話。是C端流量核心入口。
  • AI瀏覽器：整合AI助手，實現網頁總結、劃詞問答等功能。
  • AI辦公套件：如“360智腦”辦公助手，提供文件處理、PPT生成等。
  • AI數字人：應用於直播、客服等場景。

5 上下游

• 供應商（上游）：
  • 核心：AI算力硬體供應商。主要為輝達（GPU）、國內算力廠商（如華為昇騰、海光資訊等）。由於算力採購涉及商業保密，前五大供應商名單及採購金額未在財報中單獨列示。
  • 其他：伺服器硬體、IDC服務、雲端運算資源提供商。
• 客戶（下游）：
  • To B/G：政府機構、央企國企、金融機構、教育機構、大型企業。特點是決策鏈長、對安全與合規要求極高。
  • To C：通過自有應用（瀏覽器、安全衛士、搜尋）覆蓋數億個人使用者。
  • 生態夥伴：開發者、ISV（獨立軟體開發商），通過API和外掛平台連線。
  • 客戶集中度：公開資料未見揭露前五大客戶名稱及營收佔比。政企市場訂單通常金額較大但具有偶發性。

6 同業競爭

大型模型市場競爭已進入白熱化階段，360智腦面臨多維競爭：

• 通用大型模型層：

  • 網際網路巨頭：百度（文心一言）、阿里（通義千問）、騰訊（混元）、華為（盤古大型模型）。它們在算力、資料、資金和生態上均擁有全面優勢。
  • AI創業公司：智譜AI、月之暗面、百川智慧等，在技術聚焦、產品創新和迭代速度上極具競爭力。
  • 360的差異點：強調“安全可信”的基因，以及在政企市場（特別是安全敏感領域）長期建立的信任關係和渠道資源。

• 行業應用層：

  • 垂直行業ISV：各行業原有軟體服務商正在快速擁抱AI，它們深諳行業Know-how，是360在具體專案上的直接競爭者或合作伙伴。
  • 雲端廠商：阿里雲端、騰訊雲端、華為雲端等也將大型模型服務作為其雲端運算業務的重要部分，與360在雲端+模型服務上直接競爭。

• C端應用層：

  • AI原生應用：Kimi（月之暗面）、豆包（字節跳動）等。
  • 傳統搜尋/工具：百度搜索（已深度融合文心一言）、夸克等。
  • 360憑藉瀏覽器、安全衛士的存量使用者進行AI化導流，但面臨使用者習慣遷移的挑戰。

7 護城河

公司的護城河主要體現在以下幾點，但其深度和可持續性仍需時間檢驗：

1. 安全品牌與政企客戶壁壘：在政府、央企等對資料主權、內容安全極其敏感的市場，長期服務建立的信任和合規理解是短期內難以複製的“軟壁壘”。
2. 資料資產壁壘：
   • 搜尋資料：擁有中文網際網路多年積累的搜尋索引，為模型訓練提供高質量、高時效性的知識圖譜和語料。
   • 安全資料：日均攔截數十億次威脅，積累了全球獨有的惡意軟體、漏洞攻擊樣本庫，用於訓練安全大型模型。
3. 使用者生態與流量池：通過PC安全衛士、瀏覽器等產品擁有數億規模的月活使用者（MAU），為C端AI應用提供了低成本的冷啟動渠道和持續的使用者反饋來源。截至2023年底，360安全產品的月活裝置數未見最新權威資料揭露，歷史公開資料約為5億量級。
4. 反方觀點：上述護城河面臨侵蝕風險。開源大型模型能力快速提升，可能削弱其資料與模型優勢；政企市場的“安全”標籤正被其他廠商快速模仿；C端使用者對AI應用的忠誠度尚不穩定。

8 財務質量

（注：以下財務資料均來源於公司2023年年度報告，合併報表口徑，幣種人民幣）

• 盈利能力：

  • 營業營收：90.55億元（2023年）。營收構成以網際網路廣告為主，安全業務穩中有升，智慧硬體及其他下滑。
  • 歸母淨利：-4.92億元（2023年），由盈轉虧。主要原因為對AI等創新業務的戰略性投入加大。
  • 毛利率：約59.7%（2023年），相比2022年（60.5%）略有下降，可能與AI業務前期成本較高有關。
  • 研發投入：33.71億元（2023年），研發費用率高達37.2%，其中5.63億元進行了資本化，主要投向大型模型研發及核心產品升級。

• 資產質量與現金流量：

  • 經營活動產生的現金流量量淨額：7.17億元（2023年），保持正向流入，顯示傳統業務仍能提供一定的現金支撐。
  • 在建工程及無形資產增長：與各地智算中心建設、軟體研發資本化相關，反映AI重資產投入的開始。

• 綜合評價：公司正處於從“獲利型”業務向“投入型”業務轉型的陣痛期。傳統業務提供現金流量和毛利基礎，但增長乏力；AI業務投入巨大但尚未形成規模營收，導致整體獲利承壓。財務質量的核心觀察點在於AI業務營收增速能否跑贏其投入增速，以及傳統業務現金牛的穩定效能否支撐轉型期。

9 業績傳導

公司業績傳導路徑依賴於AI業務能否成功啟動並形成正向迴圈：

1. 投入期：資本支出（算力採購/建設）和研發費用持續高企，直接侵蝕當期獲利。這是當前階段的主特徵。
2. 營收爬坡期：行業大型模型解決方案訂單逐步落地，C端AI應用通過增值服務、廣告變現開始貢獻營收。關鍵節點在於能否出現標杆性的、可複製的行業解決方案，以及C端MAU和使用者時長的實質性增長。
3. 盈利拐點期：當AI業務營收規模達到一定程度，其邊際成本（主要是算力）隨規模效應下降，毛利率提升，有望覆蓋研發與運營開支，推動公司整體獲利轉正。實現這一拐點的時間取決於市場開拓速度和競爭烈度。
4. 反哺與飛輪期：成功的AI應用產生更多使用者資料和行為反饋，進一步最佳化模型，提升產品競爭力，形成“資料-模型-產品-資料”的增強迴路。

當前，公司處於1向2過渡的早期階段，業績傳導鏈條尚不通暢，不確定性高。

10 SOTP 或可比估值架構

對於360智腦這類處於轉型期、有獨立AI業務的傳統公司，可採用 分部加總估值法（SOTP） 進行架構性思考。

• 業務分部：

  1. 傳統業務（網際網路廣告+安全+硬體）：可視為一個獨立的、增長平穩或略有下滑的業務包。可參考A股或海外同類網際網路/安全公司的市盈率（PE）或市銷率（PS）進行估值。由於其貢獻了絕大部分營收和現金流量，是估值的“基本盤”。
  2. AI創新業務（大型模型及解決方案）：因其處於高投入、高增長潛力的早期階段，適用更前瞻的估值方法，如：
     • 可比公司法：參考A股或一級市場對AI大型模型初創公司的估值水平（通常使用PS或P/研發費用倍數）。但可比公司選擇難度大，且當前市場估值波動劇烈。
     • 情景分析法：基於對其中長期市場份額、營收規模的假設，進行DCF貼現，但敏感性極高。

• 估值要點：

  • 市場給予360集團的估值溢價，將嚴重依賴於對其AI業務成長性和商業化能力的判斷。
  • AI業務的營收質量（可持續性、毛利率）、客戶獲取成本（CAC）與生命週期價值（LTV）是關鍵評估維度。
  • 注：本部分僅為估值架構描述，不構成任何估值結論或投資建議。 具體數值需基於對未來財務預測和市場引數的假設。

11 風險

1. AI商業化不及預期風險：行業大型模型落地面臨客戶教育成本高、定製化需求重、付費意願不確定等挑戰，若營收增長緩慢，高額投入將導致持續虧損和現金流量壓力。
2. 技術迭代與掉隊風險：大型模型技術日新月異，架構、演算法快速演進。若公司技術迭代速度落後，現有模型和投入可能迅速貶值。
3. 核心人才流失風險：AI領域頂尖人才稀缺，競爭激烈。關鍵研發團隊的不穩定可能直接影響產品競爭力和研發進度。
4. 市場競爭加劇與價格戰風險：眾多廠商湧入，可能導致模型服務、解決方案陷入價格戰，侵蝕行業整體獲利空間。
5. 傳統業務下行超預期風險：宏觀經濟、網際網路廣告行業景氣度、競爭加劇等因素可能導致傳統業務營收與獲利下滑速度超出預期，削弱對AI業務的支撐能力。
6. 資料合規與安全風險：訓練資料的來源、使用可能面臨日趨嚴格的資料安全與個人資訊保護法規監管，增加合規成本和運營風險。
7. 關聯交易與治理風險：作為大型集團的一部分，可能存在關聯交易。投資者需關注公司治理結構和決策透明度。

12 誤讀糾偏

• 誤讀一：“360擁有海量使用者資料，所以AI模型一定強。”
  • 糾偏：資料的量與質、處理能力、與模型的結合方式同樣重要。搜尋資料是優勢，但並非AI模型成功的唯一或決定性因素。模型效果取決於演算法、工程、算力、資料的系統性工程。
• 誤讀二：“360的安全背景意味著其AI最安全、最受政府歡迎。”
  • 糾偏：安全基因是重要加分項，但政企採購決策是綜合考量，包括產品效能、穩定性、生態、服務、價格等多維度因素。其他廠商也在快速建置安全能力。安全信任是入場券，而非必勝券。
• 誤讀三：“公司股價波動主要由AI概念驅動，業務實質不重要。”
  • 糾偏：股價短期受情緒和主題投資影響，但中長期必然迴歸基本面。AI業務的真實訂單、營收、獲利兌現情況才是支撐估值的核心。概念炒作與業務實質存在巨大鴻溝。
• 誤讀四：“AI投入會快速帶來營收和獲利增長。”
  • 糾偏：AI業務，特別是To B/G領域，需要較長的市場培育期、交付週期和回款週期。投入轉化為營收需要時間，且初期可能伴隨虧損，投入產出比存在高度不確定性。

13 最新事件

• 2024年第一季度報告：公司實現營收約17.18億元，淨利約-1.19億元。財報中強調“360智腦”大型模型能力持續迭代，並在政務、企業等領域推進落地。具體的AI業務營收增量未單獨揭露。
• 產品釋出：在2024年期間，公司陸續釋出了360智腦的多模態能力升級、新一代數字人、以及面向中小企業的一站式AI應用工具“360AI商店”等。
• 合作動態：持續與地方政府、高校、行業龍頭企業簽署戰略合作協議，共建聯合實驗室或行業大型模型。多數合作未揭露具體合同金額和執行時間表。
• 資本市場：作為A股市場核心的AI概念股之一，股價波動受AI行業整體情緒、政策面影響顯著。
• 注意：以上事件資訊基於公開新聞稿及報道，投資者應以公司正式公告為準。

14 追蹤指標

為判斷360智腦AI戰略的推進質量和財務影響，建議關注以下指標：

1. 核心業務指標：

   • AI業務營收及佔比：財報中能否在管理層討論或分部報告中更清晰地揭露該部分營收。
   • 行業大型模型標杆案例數量與質量：能否出現跨行業、可複製的標杆專案。
   • C端AI應用使用者指標：如AI相關功能的DAU/MAU、使用者使用時長、留存率等。
   • API開放平台的開發者數量與呼叫頻次：反映生態繁榮度。

2. 財務與運營指標：

   • 研發費用總額及資本化率：持續反映AI投入強度。
   • 毛利率變化趨勢：觀察AI業務對整體毛利結構的侵蝕或改善。
   • 經營活動現金流量：檢驗傳統業務造血能力及整體運營健康度。
   • 合同負債：可能預示未來訂單情況。

3. 競爭與市場指標：

   • 在第三方大型模型評測排行榜上的排名。
   • 政企AI採購招標公告中的中標情況。

15 來源

1. 360集團 2023年年度報告（合併報表），釋出於上海證券交易所官網。
2. 360集團 2024年第一季度報告。
3. 360集團 官方投資者關係活動記錄表（2023年及2024年），釋出於上海證券交易所“上證e互動”平台。
4. 公司通過官方新聞稿、官方網站（360.cn）、投資者關係公眾號等渠道釋出的 產品更新與戰略合作資訊。
5. 中國證監會指定資訊揭露媒體（如中國證券報、上海證券報、證券時報）的相關報道。
6. 第三方市場研究機構（如IDC、Gartner等）關於中國AI大型模型、網路安全市場的行業報告（用於競爭格局參考）。
7. 注：本文中所有標註“公開資料未見”的資訊，均基於對公開可用的公司定期報告、官方公告及權威信源進行梳理後的結論。投資者在進行投資決策前，務必以公司最新、完整的官方揭露檔案為依據。

15. 來源

• 來源：360 智腦 官方網站/投資者關係入口 — 360.com
• 來源：360 智腦 公開揭露與交易標識 601360.SH
• 來源：倉內歷史研究歸檔：360 智腦 · Archive/incident-2026-06-20-凍結現狀-20260620-225855/content company/chain-cloud/601360-sh.mdx — _Archive/incident-2026-06-20-凍結現狀-20260620-225855/content_company/chain-cloud/601360-sh.mdx
• 來源：倉內歷史研究歸檔：360 智腦 · 產業鏈定位口徑
• 來源：倉內歷史研究歸檔：360 智腦 · 產品與業務口徑
• 來源：倉內歷史研究歸檔：360 智腦 · 上下游關係口徑
• 來源：倉內歷史研究歸檔：360 智腦 · 同業比較口徑
• 來源：倉內歷史研究歸檔：360 智腦 · 財務質量口徑