你在为哪些技术买单？

作为“港股 AIGC 第一股”，出门问问（Mobvoi）在研发投入上一直保持着较高的强度，尤其是为了支撑“序列猴子”大模型的迭代和软硬结合（如 TicNote）的战略。

以下是根据其财报（截至 2025 年最新中期业绩）及招股书整理的研发成本数据拆解：

1. 核心研发投入规模

出门问问的研发费用（R&D Expenses）近年来一直占据其总收入的较大比例。

2021-2023 年： 累计投入超 4 亿元人民币。在 2023 年（序列猴子发布元年），年度研发支出约 1.55 亿元，占总营收的比例接近 30%。

2024 年全年度： 研发开支约为 1.5 亿 - 1.8 亿元。尽管公司面临亏损收窄的压力，但在“序列猴子”端侧优化、DeepSeek 集成以及 AI Agent（Shadow AI）方面的技术投入并未缩减。

2025 年上半年： 根据最新中报，研发投入保持在千万级以上规模，并明确提出 “70% 以上的资金投入将用于软件与 AI 技术”，而非硬件制造。

2. 研发成本的去向：

你买的 TicNote 溢价，很大程度上是为了分摊以下高昂的研发成本：

算力与训练成本： 作为一个通用大模型，“序列猴子”的训练需要消耗大量的 GPU 算力资源。虽然出门问问通过端侧压缩技术减少了推理成本，但模型每年的底座更新和垂直行业语料灌喂依然是重资产投入。

端侧芯片适配： 针对 TicNote 的独立 AI 芯片进行底层优化（例如将大模型剪枝、量化后塞进硬件），这种“软硬一体”的研发难度远高于纯软件 App。

高薪人才开支： 公司创始人李志飞（前 Google 研究科学家）带队，研发人员占比常年保持在 50% - 60% 以上。

出门问问的研发逻辑是：“宁可卖得贵，也要保模型。” 每年 1.5 亿左右的研发投入对于头部大厂（如百度、讯飞）来说不算巨额，但对于一家年营收在 4-5 亿元规模的公司来说，这属于“重注押宝”。这种投入保证了它在特定专业场景（如你关注的投研、法律）下，能提供比大众化产品更精准的 AI 服务，但同时也注定了它的产品售价无法像大众数码产品那样低廉。