核心亮点

英伟达基因：创始人黄晓煌曾任职英伟达CUDA团队，创业资金来自抛售英伟达股票，技术路线受黄仁勋“物理AI”理念深刻影响。
“杭州六小龙”爆红：2025年借DeepSeek、宇树科技等杭州AI企业热度出圈，开源空间理解模型SpatialLM登顶HuggingFace趋势榜。
商业逻辑：以“酷家乐”积累的5400台GPU集群+3.6亿3D模型库，转型为具身智能训练提供“物理世界模拟器”，客户包括智元机器人等头部玩家。
一、技术底座：GPU渲染如何炼成“空间智能”？
1. 从家装设计到物理AI的三级跳
阶段 核心产品 技术突破 商业价值
2011-2018 酷家乐 GPU实时渲染，降低家装设计成本 吃透中国房地产红利，市占率第一
2018-2024 Coohom国际版 多模态CAD大模型+AIGC生成 全球200国用户，G2评分“领导者”
2025-未来 SpatialVerse平台 开源SpatialLM模型+合成数据引擎 切入具身智能训练千亿级蓝海市场
2. 关键能力拆解
合成数据工厂：模拟真实物理环境生成标注数据，解决机器人训练“数据荒”（如叠被子、开关冰箱等长尾场景）。
开源策略：SpatialLM模型开源10天即获百万下载，对标英伟达Omniverse的开放生态。
算力优势：5400台服务器组成的GPU集群，单日处理710万计算任务，1.2秒完成2K图像渲染。
二、商业布局：To B软件的“AI+机器人”野心
1. 三大产品矩阵
产品线 目标客户 2024年数据 盈利模式
酷家乐 中国家装设计师 月活270万，年渲染6.4亿张图片 企业订阅（客单价约1万元/年）
Coohom 国际设计师 支持14种语言，G2评分第一 按用量付费（渲染时长/API调用）
SpatialVerse 机器人公司/研究院 合作智元机器人等头部客户 定制解决方案（百万级项目制）
2. 财务与增长
营收结构：2024年前9个月总营收5.53亿元，企业订阅占比84%（4.64亿元），仍亏损9360万元。
研发投入：615人研发团队（占员工44%），2025年重点押注空间智能，目标实现AGI训练数据闭环。
三、行业卡位：为什么是“具身智能”的卖水人？
1. 赛道爆发契机
需求端：人形机器人需海量场景数据训练（特斯拉Optimus需百万小时虚拟训练）。
供给端：真实数据采集成本高，合成数据效率提升100倍（群核称其引擎可自动标注90%物体）。
2. 对标英伟达Omniverse
维度 群核科技SpatialVerse 英伟达Omniverse
核心技术 SpatialLM空间理解模型 USD框架+Isaac Sim机器人仿真
数据优势 3.6亿家居/商业空间3D模型 工业级CAD库+自动驾驶场景
商业模式 开源模型+定制解决方案 企业级订阅+GPU硬件绑定
差异点：群核聚焦室内场景，避开英伟达的工厂/户外赛道，以“中国式精细化数据”建立壁垒。

四、挑战与争议：IPO路上的“三座大山”
1. 技术风险
模型泛化能力：当前SpatialLM仅在家居场景验证，能否适配工业、医疗等复杂环境？
算力成本：5400台GPU的运维费用高昂，若扩大机器人训练业务需持续投入。
2. 商业变现
开源与盈利矛盾：SpatialLM免费开放后，如何通过增值服务（如数据增强API）赚钱？
客户集中度：45548家企业客户中，头部客户贡献超50%收入，抗风险能力存疑。
3. 巨头围剿
英伟达：Omniverse已支持USD格式，可直接对接机器人公司。
Autodesk：3D建模龙头Revit正整合AI功能，威胁酷家乐基本盘。
五、未来展望：空间智能的“中国方案”
1. 2025年关键动作
港股IPO：募资用途明确提及“扩大SpatialVerse在机器人领域的渗透”。
生态联盟：联合智元机器人等推出“具身智能训练标准数据集”，争夺行业话语权。
2. 长期愿景
黄晓煌的终极目标并非“另一个英伟达”，而是成为物理AI时代的“空间数据基础设施”——

“我们不想造机器人，只想让所有机器人公司离不开我们的虚拟训练场。”

启示录：群核科技的转型揭示了一条To B软件的进化路径——从工具软件到生态平台，从人力增值到数据赋能。在具身智能的军备竞赛中，卖铲子的生意或许比淘金更稳。