股市必读：酷特智能（300840）5月18日披露最新机构调研信息

截至2026年5月18日收盘，酷特智能(300840)报收于25.46元，下跌0.08%，换手率9.45%，成交量16.74万手，成交额4.32亿元。

当日关注点

• 来自交易信息汇总：5月18日主力资金净流出2342.55万元，散户资金净流入2102.2万元。
• 来自机构调研要点：PMT Soul 定位为企业AI提效系统，可实现降本、提效、增收、沉淀企业资产与安全可控五大价值。
• 来自机构调研要点：公司计划通过apM客户应用积累数据资产，在韩国服装垂直领域跑通PMT Soul模式后向东南亚复制拓展。

交易信息汇总

资金流向

5月18日主力资金净流出2342.55万元；游资资金净流入240.35万元；散户资金净流入2102.2万元。

机构调研要点

问：本次投资者关系活动以现场方式进行，与参会人员进行了交流，交流主要内容如下：

答：2025 年全球服装行业产值约为人民币 12.5 万亿元。若 AI 相关资本开支占比为 1%，对应潜在市场规模为 1,250 亿元；占比为 2%时对应 2,500 亿元；占比为 3%时对应 3,750 亿元。最终市场规模取决于企业对 AI 生产力的认知能力及 AI 应用带来的短期与长期价值。

问：请问韩国和美国在 AI 应用成本方面是否有明显差异？

韩国和美国成本有明显差异，但不能简单说韩国所有成本都更低。
从 PMT Soul 的落地成本看，韩国相对美国有明显优势。企业 agent 产品真正的成本包括客户沟通、流程梳理、系统接入、培训、客户成功和本地运营。韩国平均工资水平低于美国，本地交付和运营成本通常可按美国的 60%–75% 估算。同时，韩国 apM东大门这类高密度商户场景更集中，获客和推广路径比美国分散 SMB 市场更高效。
从底层模型 API 和 Token 成本看，韩国和美国差异不大。调用 OpenAI、Anthropic、Google、Qwen、OpenRouter 等模型时，成本主要由模型厂商定价决定，不因国家不同产生本质差异。PMT Soul 的 Token 成本优势主要来自模型路由、缓存、小模型处理高频任务、本地模型处理低敏任务，而非国家差异。
从重算力和数据中心成本看，韩国不一定比美国便宜。美国部分州电力和数据中心资源更具成本优势，而韩国更适合做本地化企业 agent 落地和区域推理节点，未必适合作为最低成本的大规模 GPU 训练中心。

问：请问 PMT Soul 能给客户带来什么？

PMT Soul 定位是让 AI 从“问题”进入“执行业务”，提供一套企业 AI 提效系统，帮助客户降低成本、提高效率、增加收入，并将企业经验长期沉淀为可被 AI 执行的组织能力。
具体带来五类价值：
第一，降本。通过 AI agent 自动完成商品上新、文案生成、多语言翻译、客户回复、订单跟进、日报生成、资料整理等重复性工作，减少人工运营、内容外包、客服沟通和内部协作成本。
第二，提效。过去需员工在多个系统间查询、复制、整理和沟通的任务，可由 agent 在企业边界内自动完成，提升响应速度、上新效率、流程推进速度和管理信息获取速度。
第三，增收。更快回复客户、更快发布商品、多语言触达海外客户、自动跟进老客户、提升复购率和转化率，带来实际业务增长。
第四，沉淀企业资产。PMT Soul 将企业的商品知识、客户经验、销售话术、订单规则、流程方法和历史执行结果沉淀为企业的记忆和 Skill，企业越用，AI 越懂企业。
第五，安全可控。通过权限边界、工具契约、人工确认、结果读取和审计链路，确保 agent 的每次判断和执行可管理、可追踪、可审计。

问：和一些工具聚合平台，公司做 PMT Soul 有什么优势？

当前多数工具聚合平台停留在“工具货架”或“插件市场”阶段，将搜索、文档、表格、邮件、CRM、图片生成、自动化工具集成，用户需自行判断使用时机、组合方式和结果正确性，解决的是“工具可用性”问题。
PMT Soul 的核心优势不在于接入工具数量，而在于能否将工具嵌入企业业务流程，使 AI agent 在企业规则、权限和审计合规边界内完成真实工作任务。

问：请问 PMT Soul 商业化落地的方式、节奏和目标是什么？

公司将通过 apM 客户应用和反馈积累数据资产，搭建服装垂直领域应用场景，计划半年内满足需求，并通过记忆、自我训练和反馈持续学习升级。
目标是在韩国服装垂直领域跑通模式，打造为服装垂直领域 AI 应用层标杆案例后，向东南亚服装市场复制拓展。同时保持对其他垂直领域的应用探索。实施节奏将根据业务布局动态优化，更多进展请关注后续定期报告。

问：请问 apM 合作对酷特业绩的增量是多少？

公司与 apM 的合作重点在于其在服装产业链 AI 应用层可能带来的价值。apM 集团面临劳动力断层和定制化能力不足的问题，需寻找优质产业链支持。若将部分 apM 商户进行 AI 智能化改造后扩大国际销售额，预计当地产能无法满足需求时，公司制造优势有望承接新增订单。
当前公司更重视合作对 AI 产业链的价值，服装订单业务优先级较低。公司定位是将服装作为 AI 转型的试验田。此外，合作与公司对 apM 集团相关主体的并购项目相关，未来可能随并购进展发生变化。

问：请问酷小智、酷小匠、酷小易应用情况如何？

酷小智、酷小匠、酷小易于去年6月发布以来持续迭代升级，已有项目逐步落地。公司在潍坊开展的智能体集群平台建设项目已完成5家跨行业企业项目，目前处于验收阶段，后续将继续围绕县域数智经济深化合作；美国家具客户越南工厂项目正按协议推进，为开拓美国市场起到良好示范作用。上述应用已实现一定业绩，但对公司总体业务影响较小，请注意投资风险。

问：请问 PMT Soul 是否能被推演和复制？

AI“灵魂层”不易被简单复制，其核心取决于驾驭模型的能力，而非模型本身。该层需长时间自我适应与深化，即便底层代码被复制，不同成长环境、数据积累和使用过程也会导致完全不同体验。其构建逻辑更偏向语言、文学哲学类的上层思想，具有时间沉淀属性，无法通过复制粘贴达成相同效果。

问：以酷特所在的纺织服装行业为例，公司的“灵魂层”是否基于企业的工作流形成？如何避免工作流被大模型基座学习？

“灵魂层”需基于企业工作流进行自适应学习成长，工作流包含日常运营的固定与动态内容，随使用时间积累迭代，使用1天与1个月的体验效果明显不同。工作流不会被大模型基座学习，因其执行不走模型训练流程，仅在推理环节调用入口；即使功能点 Skill 泄露，大模型最多知晓入口存在，无法掌握完整工作流逻辑。未来大模型厂商若服务企业客户，必须派人入驻梳理工作流，无法仅通过技术手段直接获取成熟行业工作流。
上述问题及回复主要聚焦技术路线交流，不涉及公司对经营情况的预期或承诺，亦未包含应披露的重大信息。

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