劃重點
01商湯科技作為一家中國人工智能公司，經(jīng)歷了行業(yè)的爆發(fā)式增長和調(diào)整，目前已成為一家成熟的商業(yè)化公司。
02商湯科技在AI基礎(chǔ)設(shè)施方面的投入和通用大模型的路線選擇，與OpenAI等國際巨頭十分吻合。
03為此，商湯制定了“大裝置-大模型-應(yīng)用”的三位一體核心戰(zhàn)略，以降低訓(xùn)練、推理和部署成本。
04目前，商湯在傳統(tǒng)AI領(lǐng)域已有非常成熟的產(chǎn)品和解決方案，同時也在積極布局算力運營服務(wù)。
05除此之外，商湯科技在海外市場也取得了顯著的增長，占集團(tuán)總收入比例提升至18.5%。
以上內(nèi)容由騰訊混元大模型生成，僅供參考
要堅持的和將放棄的，都基于未來想成為的樣子做考量
文 | 施然中國人工智能（AI）產(chǎn)業(yè)在過去10年歷經(jīng)多個關(guān)鍵節(jié)點。2017年谷歌AlphaGo在中國戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍柯潔，驗證了AI在這一度被認(rèn)為人類智力巔峰的領(lǐng)域超過了人類的最高水平，從而開啟了AI產(chǎn)業(yè)的新一輪爆發(fā)式增長，AI算法快速在各個產(chǎn)業(yè)里落地并產(chǎn)生價值：從人臉識別、身份驗證，再到互聯(lián)網(wǎng)平臺的算法推薦，廣告精準(zhǔn)投放等。多輪技術(shù)周期轉(zhuǎn)換中，出現(xiàn)了一大批前期被肯定、后期被驗證的公司。商湯科技是其中一家。商湯成立于2014年，到今年已經(jīng)是第10個年頭。從最早的人臉識別算法，到今天的大模型，商湯參與并見證了中國AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展、挑戰(zhàn)和調(diào)整。2021年12月，商湯在港交所上市，最新市值569億港元。今年以來，商湯市值上漲超過50%。10年過去，商湯從一家快速增長的AI明星初創(chuàng)公司，變成一家成熟的商業(yè)化公司。經(jīng)歷了中國AI科技投資的狂熱期到冷靜期，經(jīng)歷了AI技術(shù)的兩次大變革，也經(jīng)歷了國際形勢變化帶來的地緣政治影響。今天，生成式AI的發(fā)展日新月異，世界距離通用人工智能的目標(biāo)越來越近，商湯作為中國人工智能行業(yè)的代表，也快速調(diào)整戰(zhàn)略目標(biāo)。和今天備受關(guān)注的創(chuàng)業(yè)新貴不同，在AI圈里摸爬滾打了十年的商湯更關(guān)注如何盈利，如何真正讓AI技術(shù)落地應(yīng)用，如何成為一家有能力穿越周期的科技公司。
圖說：商湯科技上�？偛看髽�
摸爬滾打的十年
商湯最早是通過計算機(jī)視覺技術(shù)（CV）進(jìn)入AI行業(yè)。商湯科技董事長兼CEO徐立回憶，當(dāng)科研突破進(jìn)入產(chǎn)業(yè)的時候，大家都在驗證一件事，就是AI技術(shù)精度究竟能不能過工業(yè)的紅線。彼時各家公司開發(fā)不同的AI模型在垂直行業(yè)中試水落地，大概經(jīng)過兩到三年的驗證后，就像AlphaGo在圍棋中的驗證一樣，以人臉識別、圖像識別為核心的一批模型過了工業(yè)應(yīng)用的紅線。2017年前后，人臉識別技術(shù)開始陸續(xù)應(yīng)用于不同垂直場景中，包括智慧城市、身份識別驗證等。接下來，行業(yè)思考的新問題是如何讓AI應(yīng)用于更多場景和行業(yè)中。在當(dāng)時更普遍的方式是造更多模型。今天回頭來看，通過投入大量研發(fā)人員造更多領(lǐng)域模型的路徑已經(jīng)基本被迭代，主流方式是造更通用的大模型，再在模型基礎(chǔ)上微調(diào)出專用模型。當(dāng)時那個節(jié)點，很少有人去想更遠(yuǎn)的未來，去探索未來的路徑，畢竟模型是否能通用尚需驗證。商湯無疑是有遠(yuǎn)見的，率先投入通用模型的研發(fā)和AI算力的發(fā)展�！叭绻忝總�場景都用投入研究人員訓(xùn)練不同模型，最后可能你要做成百上千個模型，完成一個復(fù)雜的任務(wù)，模型的生產(chǎn)降不下來�！� 徐立發(fā)現(xiàn)，這階段AI模型的生產(chǎn)成本主要是人。事實上，當(dāng)時的AI公司的研發(fā)成本幾乎就等價于研發(fā)人員薪酬。伴隨商業(yè)化進(jìn)程的深入，要做通用的、端到端的模型變成商湯思考的主要方向。2019年，商湯對外提出做通用視覺大模型；在自動駕駛領(lǐng)域，又率先提出了做端到端的大模型UniAD。徐立發(fā)現(xiàn)，在走向通用的過程中，AI算力的重要性愈發(fā)上升。一個復(fù)雜的任務(wù)如果能分解為三個子問題，假設(shè)每個環(huán)節(jié)有10個參數(shù)，訓(xùn)練3個專用模型來解決這些問題只需要30個參數(shù)，而如果要用一個通用端到端模型來解決，那就變成有1000個參數(shù)（10乘10乘10），相當(dāng)于參數(shù)量增加了100倍，這意味著算力規(guī)模要呈幾何級數(shù)增加�！叭绻忝總�場景都用一個不同的模型去做，最后可能你要做1000個模型，這很難實現(xiàn)，人手都不夠，模型的價格也降不下來�！毙炝l(fā)現(xiàn)，這一路徑顯然距離跨越“工業(yè)紅線”越來越遠(yuǎn)。所以，通用模型的打造成了2019年商湯的重中之重，商湯是國內(nèi)最早一批投入通用大模型研發(fā)的廠商，這也成為其構(gòu)建AI價值商業(yè)閉環(huán)的先發(fā)優(yōu)勢，而這背后的大規(guī)模AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入也隨之提上日程。徐立原計劃用租賃算力完成通用模型研發(fā)，但當(dāng)時市場上沒有成熟的大規(guī)模算力基礎(chǔ)設(shè)施，只能自己去建不說，此前甚至都沒有前人經(jīng)驗完整搭建過一套大規(guī)模智算系統(tǒng)。商湯成了第一個吃螃蟹的人，投建了自己的算力大裝置，組建了大裝置團(tuán)隊完成超大規(guī)模的算力訓(xùn)推軟件平臺的搭建。取名算力大裝置，徐立是將其對于AI的作用類比于粒子對撞機(jī)之于高能物理學(xué)。如今商湯所持有的5.4萬塊GPU和超過20,000petaFLOPS算力，已經(jīng)成為行業(yè)公認(rèn)的稀缺資源。而在2018年2022這幾年間，資本對于AI的態(tài)度以及國際環(huán)境都發(fā)生了巨變。2018年到2021年是中國AI創(chuàng)業(yè)、融資爆發(fā)式增長的四年，以商湯為代表的AI創(chuàng)業(yè)公司們在那幾年快速獲得高額融資，走到上市節(jié)點。創(chuàng)投數(shù)據(jù)服務(wù)商IT桔子數(shù)據(jù)顯示，2018年，中國AI領(lǐng)域共融資2373億元，同比增長93%。2021年共融資3996億元，同比增長51%。但市場熱度在2022年出現(xiàn)明顯下滑，這一年AI領(lǐng)域融資額降至1579億元，同比下滑64%，2023年繼續(xù)下滑至1101億元。和融資熱度下滑同時出現(xiàn)的，還有外部水溫的變化。在此之前，AI領(lǐng)域的融資以美元投資機(jī)構(gòu)為主，他們看重前沿技術(shù)，也愿意為初創(chuàng)公司早期的高額研發(fā)買單。但2021年，美國加大對中國科技公司的制裁力度，美元機(jī)構(gòu)陸續(xù)退出。商湯的融資上市過程可謂是一個縮影：商湯在2019年被美國列入實體清單，2021年上市期間又被美國列入涉軍企業(yè)清單（CMIC）。但仍頂著壓力于當(dāng)年12月30日在港交所掛牌上市，獲得了穩(wěn)定的融資渠道，提升了抗風(fēng)險能力，這為商湯繼續(xù)發(fā)展通用智能和AI智算奠定了基礎(chǔ)。和全球大部分AI公司一樣，商湯還處于虧損階段，但作為上市公司，商湯面臨商業(yè)化落地和保持技術(shù)領(lǐng)先的雙重考驗，想要扭虧，需要一邊擴(kuò)大收入，一邊降低成本。現(xiàn)在看來，商湯在AI基礎(chǔ)設(shè)施方面的投入和通用大模型的路線選擇，與OpenAI等國際巨頭十分吻合。要搞好算力基礎(chǔ)設(shè)施軟件能力，需要深入理解大模型。2023年4月，商湯在國內(nèi)率先發(fā)布了“日日新SenseNova”大模型體系，發(fā)布時，徐立提到，通用模型的能力比單純的規(guī)模更重要，商湯在過去積累了不少客戶，解決了很多行業(yè)問題，因此積累了大量真實數(shù)據(jù)，能夠讓模型在通用的基礎(chǔ)上，在垂直領(lǐng)域更好用。在此后一年3個月的時間內(nèi)，“日日新”迭代至5.5版本，交互效果和多項核心指標(biāo)實現(xiàn)對標(biāo)GPT-4o，也是國內(nèi)對標(biāo)GPT-4 Turbo領(lǐng)先的國產(chǎn)大模型之一。商湯技術(shù)上的領(lǐng)先也迅速體現(xiàn)在商業(yè)上。今年8月商湯發(fā)布的半年財報顯示，2024年上半年，商湯收入17.4億元，同比增長21%；毛利7.7億元，同比增長18%。商湯財報中，收入來源按業(yè)務(wù)分為三大類，生成式AI、智能汽車和傳統(tǒng)AI，其中生成式AI占比60.4%，是目前商湯收入占比最高的業(yè)務(wù)。
新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)
把原來傳統(tǒng)AI構(gòu)建一個個場景模型的時代稱為AI1.0的話，徐立認(rèn)為，生成式AI或者AI2.0時代除了模型的通用性之外，最大的特點是成本結(jié)構(gòu)由“研發(fā)人員密集型”轉(zhuǎn)化為了“算力資源密集型”。OpenAI研發(fā)ChatGPT的時候研發(fā)人員只有87人。由一套算力基礎(chǔ)設(shè)施支持行業(yè)應(yīng)用，實現(xiàn)服務(wù)邊際成本極低，是理想的模式。但實際上，目前算力資源成本巨大，以現(xiàn)有的應(yīng)用規(guī)模來說，很難看到盈虧平衡。2024年9月，微軟與貝萊德攜手成立300億美金的AI基建基金。商湯是上一輪AI產(chǎn)業(yè)爆發(fā)中，少數(shù)成功上市的AI公司。一些業(yè)內(nèi)人士擔(dān)心，商湯在資金儲備方面不及互聯(lián)網(wǎng)大廠，可以大規(guī)模投入今天的生成式大模型；又不像初創(chuàng)公司那樣可以暫時不考慮商業(yè)回報，通過一級市場大規(guī)模融資來獲得技術(shù)投入資本。徐立卻認(rèn)為，過往十年的AI1.0時代客戶和應(yīng)用，使得商湯更了解市場需要什么樣的AI產(chǎn)品和服務(wù)。其次，也因為長期專注于AI底層基礎(chǔ)設(shè)施與模型應(yīng)用，商湯積累了可觀的算力規(guī)模和技術(shù)資源，以及高效運營這些資源的能力。“電力和通信流量都是基礎(chǔ)設(shè)施，一套基礎(chǔ)設(shè)施就能服務(wù)千行百業(yè)，但是早期的成本也都居高不下，隨著技術(shù)的迭代以及使用人數(shù)的擴(kuò)大，邊際成本就忽略不計了”，現(xiàn)在AI基礎(chǔ)設(shè)施正處在這樣的重要轉(zhuǎn)折點。他總結(jié)，商湯是最懂模型的算力服務(wù)商，最懂算力的模型服務(wù)商。商湯也需要將傳統(tǒng)AI客戶轉(zhuǎn)化為生成式AI客戶，隨著客戶需求和技術(shù)迭代，讓生成式AI商業(yè)應(yīng)用能夠快速進(jìn)入市場。在具體應(yīng)用行業(yè)上，商湯需要做到更聚焦。AI1.0時代的行業(yè)客戶，在通用人工智能來臨之際，已經(jīng)快速將日日新大模型部署到各領(lǐng)域，一些垂直行業(yè)場景包括金融領(lǐng)域，如商湯金融的數(shù)據(jù)先兵產(chǎn)品聚焦數(shù)字化分析；在智能辦公領(lǐng)域，比如在Copilot助手（個人AI助手）商湯 “小浣熊”產(chǎn)品個人用戶和開發(fā)者達(dá)數(shù)十萬，亦服務(wù)于金山辦公等頭部應(yīng)用。此外，在大模型擬人交互領(lǐng)域，商湯日日新大模型支持了新浪微博、閱文集團(tuán)筑夢島、愛奇藝等互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，日均Tokens數(shù)達(dá)數(shù)百億，調(diào)用量在半年內(nèi)增長近22倍。商湯下一步的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)目標(biāo)是“用得上、用得好、用得起”。用得上是指能真正為用戶創(chuàng)造價值；用得好是要進(jìn)入客戶的生產(chǎn)和流程中；用得起，則是需要大幅降低訓(xùn)練、推理和部署成本。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，商湯決策層制定了“大裝置-大模型-應(yīng)用”的三位一體核心戰(zhàn)略。大裝置是指模型的基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，以算力服務(wù)為主。徐立提到，如果只有基礎(chǔ)設(shè)施，不懂大模型的話，就有競爭力。今天使用算力主要有兩類，一是訓(xùn)練模型，二是使用模型。訓(xùn)練模型時，需要優(yōu)化算力使用效率；使用模型的時候，則需要節(jié)約算力成本�！敖裉烊斯ぶ悄艿纳虡I(yè)模式不管是訓(xùn)練模型，還是用模型對外服務(wù)，本質(zhì)意義上都是在消耗資源，付的是資源的費用。所有的商業(yè)模式最后都和計算資源消耗畫了一個等號，就是通過‘三位一體’，把資源以最有效的方式利用起來�！毙炝⒈硎�。按照這樣的戰(zhàn)略布局，商湯認(rèn)為，算力和模型的深度協(xié)同，能讓大模型迅速迭代，并降低推理成本，從而獲得更多用戶和調(diào)用量增長，實現(xiàn)收入提升。例如在推理場景中，商湯以創(chuàng)新的技術(shù)架構(gòu)實現(xiàn)了相同算力及電力成本下的每秒請求數(shù)（QPS）提升4倍，并實現(xiàn)了推理服務(wù)彈性按需伸縮，優(yōu)化了大規(guī)模AI推理的整體成本。算力服務(wù)是不少科技巨頭也在重點布局的方向，徐立認(rèn)為，一些科技巨頭的重心在于自己的生態(tài)，包括自研芯片和云平臺等。但當(dāng)下AI領(lǐng)域要搶占先機(jī)，什么資源更快更好用就先用起來，不局限于一家的產(chǎn)品和平臺。徐立認(rèn)為，商湯提供的基礎(chǔ)服務(wù)更貼近AI發(fā)展現(xiàn)狀。
穿越技術(shù)周期的兩條腿
今天，AI領(lǐng)域最大的挑戰(zhàn)就是商業(yè)模式不清晰。算力的投入，數(shù)據(jù)的投入和人才的投入都相對確定，甚至連AI可能帶來的風(fēng)險和威脅都已經(jīng)被多次討論。但AI究竟能怎么賺錢，最終的產(chǎn)品形態(tài)如何，目前還很難有定論。商湯這樣的AI技術(shù)公司，能否成功穿越新一輪技術(shù)轉(zhuǎn)換周期，取決于兩點：其一，走得夠快；其二，走得夠遠(yuǎn)。徐立說，今天對于AI公司來說挑戰(zhàn)很大，因為“技術(shù)投入永遠(yuǎn)要比商業(yè)化前置”。如果決定要做大模型，那就需要長期的資源投入，有新的方向出現(xiàn)都要跟進(jìn)。但實際的回報可能要等很長的周期。上市后的商湯有了更清晰的規(guī)劃盈利。
徐立說，商湯目前有兩條腿，一條腿是傳統(tǒng)AI，技術(shù)成熟，不斷降低成本、拓展市場（包括海外市場），聚焦利潤貢獻(xiàn)；另一條腿新一代的AI大模型，目標(biāo)是盈虧平衡，這條腿增長很快，且能看得到未來。前者保證商湯“走得夠快”，后者保證“走得夠遠(yuǎn)”。商湯在不斷探索不同的商業(yè)的模式，比如：賣一體機(jī)。一臺機(jī)器配一定數(shù)量的賬號，能夠?qū)崿F(xiàn)本地化部署，即買即用，一方面能降低客戶應(yīng)用AI的門檻，另一方面也能幫助客戶節(jié)約使用成本。這一模式相對軟件模式，毛利偏低，但商業(yè)化效率提升明顯。在海外市場，商湯也未放棄軟件模式。事實上，目前全球范圍內(nèi)，中國和美國是AI領(lǐng)域的兩大高地，中國的AI技術(shù)對很多海外國家來說，都是非常領(lǐng)先的。徐立說，海外客戶對于AI軟件的購買意愿很高，且回款周期短。目前商湯在傳統(tǒng)AI領(lǐng)域已經(jīng)有非常成熟的產(chǎn)品和解決方案，只需要繼續(xù)拓展海外銷售渠道即可。據(jù)了解，商湯目前海外市場的年營收增長率約40%，高于21%的整體增長率，海外市場占集團(tuán)總收入比例提升至18.5%。目前，海外市場對于商湯來說是賺錢主力之一，且在海外能沿用軟件模式，毛利更高。海外市場營收和利潤的增長也能夠幫助商湯更好地投入到大模型業(yè)務(wù)中。接下來，考驗AI公司的是如何實現(xiàn)大模型的商業(yè)化。據(jù)媒體報道，OpenAI GPT-4的一次訓(xùn)練成本約6300萬美元，2022年的總訓(xùn)練成本約5.4億美元。OpenAI稱2024年的運營成本將超過85億美元，預(yù)計虧損約50億元美元，預(yù)計2023年至2028年的總虧損（不包括股權(quán)補償）將達(dá)到440億美元。OpenAI還提到，模型訓(xùn)練成本還將進(jìn)一步增長，預(yù)計到2026年每年將達(dá)到95億美元�？梢灶A(yù)見的是，大模型依然會在通用的道路上前進(jìn)，但很難在短時間內(nèi)實現(xiàn)真正的通用。此外，隨著開源模型的能力越來越強(qiáng)，對于一些科技公司來說，再去“卷”參數(shù)、做預(yù)訓(xùn)練價值不大。更實際的方式是，通過針對性訓(xùn)練，去提升較小模型的專有能力，也相當(dāng)于是“降本增效”，這可能是更符合當(dāng)下市場環(huán)境的做法。從訓(xùn)練到推理，算力的資源屬性愈發(fā)顯現(xiàn)。商湯也在積極布局算力運營，希望在現(xiàn)有條件下將已投入打造的資源變現(xiàn)。現(xiàn)實情況是，目前市場上的算力資源分散且標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，使用起來效率不高。而商湯可提供算力運營服務(wù)，將不同標(biāo)準(zhǔn)的卡連接起來，適配不同需求，滿足那些需要使用算力的客戶。2024年10月18日，商湯科技十周年國際論壇上，徐立表示，當(dāng)下正處于AGI（通用AI）的轉(zhuǎn)折點，大模型快速發(fā)展很大程度是因為基礎(chǔ)設(shè)施水平有顯著提高，讓通用AI模型成為可能。徐立還提到，早在2014年商湯成立之時，商湯創(chuàng)始人湯曉鷗就強(qiáng)調(diào)，要把技術(shù)帶到日常生活中，希望技術(shù)能夠融入生活的不同場景。這句話放到今天仍不過時。
