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AI改善Keep盈利,谁能拯救Keep营收?

 财中社 罗纳德  2025-07-22 16:45  2.3w阅读

在这样一个快速成长的市场中,Keep的收入规模一直下滑,投资者很难接受这一结果。这也使得Keep市值已大幅缩水近九成。

成立十年的Keep(03650)又一次迎来了盈利。

7月21日,Keep发布2025年上半年盈利预告称,截至2025年6月30日,公司亏损约人民币3600万元,同比收窄78%;非国际财务报告准则下经调整利润净额约人民币1000万元。

公告发布当天,Keep股价大涨3.95%,显示出投资者对来之不易的盈利的兴奋。

减收型盈利

Keep上一次“盈利”是2023年。其年报显示,截至2023年12月31日止年度利润达人民币11亿元,而截至2022年12月31日止年度亏损为人民币1.046亿元。盈利的原因是,主要由于截至2023年12月31日止年度,可换股可赎回优先股的公允价值变动为人民币14亿元。而经调整亏损净额(非国际财务报告准则计量),2023年及2022年,分别为人民币2.954亿元及人民币6.669亿元。

与上次“盈利”相比,Keep是次盈利的含金量显然更高一些。公告指出,盈利能力改善状况主要得益于:聚焦调优业务结构及收入质量,实现毛利率提升,叠加AI技术赋能,稳步提高经营效率和组织人效,降低经营费用。

该份简短只有数百字的公告,并未进一步解释上述改善盈利能力的因素。但Keep在公告中指出,由于精简低效品类规模,短期内收入同比收缩。这意味着Keep此次盈利是在整体收入同比下降的基础上完成,很可能是削减成本的结果。

虽然2025年上半年实现了盈利,但Keep的收入规模再次下滑,这可能是Keep最大的隐忧。

在上市的前一年——2022年,Keep达到当前收入顶峰的22亿元。之后,Keep的整体收入规模便持续下滑。2023年,Keep总收入21.378亿元,同比下降3.3%。其在年报中称,主要由于电商消费者信心低于预期,影响了自有品牌运动产品的收入,以及公司对新产品扩张和市场策略都采取相对审慎的策略。

2024年,Keep收入规模为20.66亿元人民币,同比下降3.4%。这一年Keep的销售及营销开支高达7.58亿元,同比增长33.1%,主要因推广及广告开支增加1.71亿元。

与Keep一路下滑的收入规模相比,国内健身人群的规模和线上渗透率显得非常刺眼。2024年,中国健身人群规模达到4亿,全国广义健身类场馆数量和健身会员数量环比上涨两成,线上健身市场渗透率也已逼近50%。根据灼识咨询报告,中国拥有世界上最大健身人群,预期2027年将达到4.635亿。

在这样一个快速成长的市场中,Keep的收入规模一直下滑,投资者很难接受这一结果。这也使得Keep市值已大幅缩水近九成。

All in AI的“边界”

增长困境之下,Keep似乎将AI作为最终的解决方案。2025年2月4日,Keep创始人王宁写了一封纪念公司十周年的内部信,宣布要“All in AI”。

而此次发布的盈利公告中,Keep也强调公司的战略重点仍聚焦两大核心:App端的AI智能化与自有品牌健身产品的持续盈利增长。在AI智能化方面,公司继续致力于通过运动场景和工具的AI智能化,提升用户体验,促进用户活跃,改善留存表现。

与公司整体的收入规模类似,Keep的研发支出在2022年达到最高点5.37亿元,随后一直削减。2023年Keep研发开支为4.497亿元,同比减少16.2%;2024年研发开支4.39亿元,同比下降2.4%。

但在整体研发开支持续削减的同时,Keep在AI上的投入一直在加码。

Keep IPO(首次公开募股)招股书显示,在Keep全球发售所得款项净额约1.92亿港元当中,近35%都投入到 AI 技术和研发当中,“其中1920万港元,将专注投资于AI 、数据分析及技术基础设施,以加强公司技术能力,并加强平台参与者之间的数字连接及互动。”

实际上,Keep从2023年就开始应用AI技术优化内容生产与用户服务,降低内容成本的同时改善用户体验。王宁在Keep 2024年度业绩电话会议中提到,Keep的AI战略举措着眼于推动增长范式跃迁,从内容驱动模式向数据驱动模式转变,让在线健身从推荐走向生成,持续引领运动科技行业的技术变革和智能化发展。

在内容生产与课程优化方面,Keep利用AIGC技术生成课程内容,辅助UGC创作,提升内容生态质量与效率,目前平台上5000多节官方运动课程中,超15%由AIGC生成。通过智能化改造运动场景与工具,如智能虚拟教练、运动评估体系等,增强用户活跃度与留存率。同时,AI也提升了运营效率、降低了成本。

关于Keep押注AI的叙事,最常见的对标是多邻国(DUOL)。借助AI,多邻国实现了高度个性化、智能化和高效的学习体验,付费转化率提升300%,市值也在两年内翻倍。

但与高度标准化的语言学习不同,健身是个非常个性化、场景化和情感化的需求,AI可以解决一些基础性的健身需求,以及一些看起来“个性化”的健身需求。但在一些更高需求的健身场景中,AI目前也仅能提供辅助性的帮助。基于冰冷数据产生的健身课程和陪伴,难以满足那些对健身有深度需求的用户。

此外,健身场景中,AI的核心价值不在于替代教练,而是将教练从大多数的简单重复劳动中解放出来,使其专注于解决需要人类智慧与经验的20%关键问题。在这方面,All in AI的Keep还刚刚在路上。

但值得关注的终极命题是,既然AI可以进化如此之快,为什么DeepSeek们不会抢走Keep的生意?接下来,Keep必须回答这一点。

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