文 / 王慧莹

编辑 / 子夜

2014 年，香港中文大学一间不起眼的实验室里，汤晓鸥带着一群年轻人，在计算机视觉的深海中打捞未来，成立商汤科技。

彼时没人能想到，这个学术作坊会在短短七年后长成中国 AI 第一股 , 市值很快触及 3000 亿港元的高点。手握全球顶尖的视觉算法，以商汤科技为代表的 "AI 四小龙 "，受到资本的热捧，市场的青睐。

2022 年底是个转折点。ChatGPT 横空出世，掀起国内外的大模型军备赛的同时，也将 AI 行业推入 2.0 时代。这一次，游戏规则不再是技术领先，而是商业化落地。

手握技术王牌的商汤，站在了一个尴尬的位置。转型大模型，商汤慢了半拍；发力 C 端，爆款迟迟不来，曾经以 B 端项目制为主的营收结构也悄然转向以生成式 AI 主导的产品制为主。这条路并不容易，生成式 AI 赛道群龙环伺，商汤的优势不再明显。

2024 年末，商汤推出 "1+X" 战略，试图断臂求生、拆分突围，在技术的前瞻性与商业化的迟缓之间，鸿沟依然深不见底。更重要的是，伴随业务转型，商汤的财务状况乏善可陈，七年累计亏损超 500 亿元，市值从高点缩水八成，资本用脚投票。

在 AI 浪潮席卷一切的当下，一个核心问题摆在行业观察者面前：手握深厚技术积累的商汤，到底还能不能赶上 AI 时代的末班车？

大模型时代，商汤陷入被动

要读懂商汤当下的困境，不妨先回望它曾经的辉煌。

2015 年，成立不到一年的商汤在 ImageNet 国际计算机视觉挑战赛中夺冠，超越谷歌、Facebook，成为首个在该赛事中折桂的中国企业，一举打响了中国计算机视觉 AI（CV）企业的全球名号。

彼时，中国的 AI 产业，正处于感知智能的 1.0 时期，安防、智慧城市、政务数字化的需求集中爆发，商汤凭借顶尖的算法能力，迅速成为行业标杆。

在 CV 时代，商汤是当之无愧的王者。据 IDC 数据，2015-2023 年商汤连续九年蝉联中国计算机视觉市场份额第一；在 CVPR、ICCV 等全球顶级计算机视觉会议上，商汤科技及联合实验室的论文发表量长期位居全球前列。

强劲的市场需求下，商汤手握智慧城市、智慧商业、智能汽车、智慧生活四大业务板块，2021 年底登陆港交所时，按收入计算已成为亚洲最大的 AI 软件公司，传统视觉 AI 定制化方案是其核心驱动力。

硬币的另一面是，依赖客户的营收模式下，商汤的业务定制化程度高、大装置投入大，营收规模迅速扩张的同时，盈利能力乏善可陈，2018 年— 2024 年商汤一直处于亏损状态。

这期间，比亏损更棘手的，是时代的变化。2022 年底 ChatGPT 的横空出世，彻底改写了 AI 行业的游戏规则。

ChatGPT 推动之下，中国 AI 行业迅速进入一个以商业化落地为核心目标的 2.0 时代。月之暗面、智谱 AI 等独角兽组成新一代的 "AI 六龙 "，曾经的领跑者商汤，却在这场产业变革中，陷入了被动。

与上一轮视觉 AI 时代的长跑逻辑不同，大模型赛道对效率的要求很高，这个时间窗口不仅窄，而且关闭得很快。短短三年，AI 行业经历了百模大战、应用大战、商业化落地之战，留给新入局者的时间越来越短。

反观商汤的动作，谈不上快。2023 年，商汤发布 " 日日新 " 大模型，既没有像字节那样以不计成本的决心投入，又错失了窗口期内完成战略卡位的最佳时机。

在 C 端，商汤至今未诞生一款现象级爆款产品，反观字节的豆包、阿里的通义、深度求索的 DeepSeek，均已在 C 端建立起庞大的用户基本盘。

在 B 端，商汤也未能摆脱定制化、项目制的路径依赖，在通用大模型公有云 API 调用这一具备规模效应的赛道中，商汤的市场份额被边缘化。沙利文报告显示，2025 年下半年，阿里千问、豆包、DeepSeek 三者合计占据企业级大模型日均调用量的 71.8%。

起跑掉队的后果，终究要落到财务账面上。2025 年，商汤看似交上了一份盈利的财报，但细拆之下，含金量存疑。

财报显示，商汤全年其他利得净额达 19.17 亿元，其中超 90% 来自出售附属公司及金融资产。换言之，利润表的改善很大程度上依赖卖资产，而非主营业务的造血能力。

此外，尽管生成式 AI 成为新的营收支柱，同比增长 51% 至 36.3 亿元，但这一增长伴随高昂成本。同期，商汤 AIDC 算力运营成本同比激增 163.5%，导致整体毛利率从 42.9% 降至 41.0%。

商汤试图用在长跑的逻辑去参与一场比拼速度的竞赛，或许从一开始就已处于被动。

从 CV 到大模型：王牌为何不灵了？

如果说商汤陷被动是业务节奏问题，那更本质的问题在于，为什么那张曾经的王牌——计算机视觉，在大模型时代突然不灵了？

答案并非节奏失误，而在于游戏规则的根本改变。

CV 时代，商汤的核心竞争力是定制化能力。

人脸识别、安防监控、工业质检，这些场景对模型准确率要求极高，而商汤恰好拥有全球最顶尖的视觉算法团队。

同时，商汤提出了 "AI 大装置 " 概念，提前布局超算中心，囤积算力资源。这也让商汤在算力上更有优势，截至 2025 年年底，商汤大装置运营算力总规模已达到 4.04 万 PetaFLOPS，是国内少数具备万卡级异构算力能力的厂商。

踩中 CV 时代的逻辑，商汤依托算法和算力优势，通过标注数据持续优化，再依托政企项目制落地到垂直场景，用场景数据反哺算法迭代，形成技术—项目—数据的闭环。

这个闭环中，核心竞争力是定制化算法能力，核心商业模式是项目制交付。面对每一个单一场景，商汤都要开发对应模型、交付定制化方案，适配客户的碎片化需求。

这种项目制成就了商汤，却也让它陷入了规模化的难题中。更重要的是，当算力成为核心竞争力，商汤要面临的是一众云厂商的价格竞争。双重挑战下，商汤每增加一单收入都伴随着几乎等比例的研发和交付人力投入。

护城河够深，模式却很重，大潮转向时，商汤转身很困难。

大模型时代，产业逻辑从做项目制，到做标准化，核心价值是通用能力，即 " 一模万景 " 的标准化能力，竞争的核心从垂直场景的定制化算法，变成了算力、数据、工程化、生态构建的综合实力。

商业模式也从项目制的一锤子买卖，变成了标准化产品的规模化订阅，边际成本越低、规模化能力越强，市场竞争力就越强。

商汤在 CV 时代形成的路径依赖，恰恰与这个新逻辑几乎完全相悖。当行业规则从定制化转向标准化，商汤过去的成功经验，反而成为了它转型的最大障碍。

在技术路线上，商汤并不落后。依托 CV 领域的积累，走出了差异化的原生多模态路线。

2023 年发布 " 日日新 SenseNova" 大模型体系后，商汤持续迭代，2025 年先后推出日日新 V6、V6.5 版本，作为 6000 亿参数的 MoE 原生多模态通用大模型，实现了文本、图像、视频、3D、语音全模态的内核层面深度融合，率先实现商用级图文交错推理能力。

图源商汤科技微信公众号

在 OpenCompass、SuperCLUE 等国内权威大模型评测榜单的多模态赛道中，商汤日日新大模型多次跻身国内前三，部分核心指标超越同期国际主流模型。

战略布局上，商汤早早确立了 " 大装置—大模型—应用 " 三位一体的核心战略，即以 AI 算力基础设施为底座，以大模型为核心，以产业应用为出口，三者深度协同、闭环迭代。

现实问题在于，大模型时代的竞赛，从来不是单一技术的比拼，而是资金、生态、用户、客户的综合较量。即便商汤拥有技术优势，但却很难跨越从实验室到商业变现的巨大鸿沟，始终未能转化为稳定的市场竞争力。

核心原因，在于商汤面临着来自行业的全方位挤压。

向左看，百度、阿里、腾讯等互联网巨头，拥有充足的现金流、海量的 C 端用户、完善的云基础设施和庞大的 B 端客户群体；

向右看，月之暗面、百川智能、MiniMax 等创业公司，没有传统业务的包袱，组织架构灵活，完全聚焦大模型核心赛道，融资能力强劲。这些创业公司在 C 端快速打造爆款产品，B 端精准切入高价值垂直赛道，形成了极强的差异化竞争力。

商汤既没有巨头的资金、生态和规模化优势，也没有创业公司的聚焦、灵活和轻量化优势，当行业竞争从技术投入走向商业兑现，商汤手里不是没有牌，而是牌不够硬。

1+X 战略后，商汤何时能上桌？

站在转型的十字路口，1+X 战略或是商汤的底牌。

2024 年底，商汤 CEO 徐立发布全员信，宣布战略重组完成，正式开启 "1+X" 全新架构。这一战略的核心，是彻底重构商汤的业务布局，实现聚焦核心、分拆非核心、市场化运作、协同化发展。

所谓 "1"，是商汤集团的核心业务，即生成式 AI+ 视觉 AI 双引擎，聚焦打造集成大装置、基础模型与应用的 AI 云平台。简单来说，就是把集团最核心的算力、人才、资金资源集中到通用大模型底座这个核心赛道，打磨技术能力，推动核心业务快速减亏，最终实现持续性的自主造血。

所谓 "X"，是指重组拆分的生态企业矩阵，包括智能汽车 " 绝影 "、家庭机器人 " 元萝卜 "、智慧医疗、智慧零售等长周期、重投入的垂直赛道。这些业务全部拆分为独立运营的子公司，设立独立 CEO，采用市场化运作模式，独立融资、自负盈亏，集团不再为其持续输血，仅通过股权持股实现技术协同与生态联动。

这场颇具大公司特质的组织调整，是商汤成立以来最大规模的组织与战略重构，也是它能否赶上 AI 时代的最后机会。

本质上，商汤试图同时解决两个问题：一是让核心业务轻装上阵、聚焦大模型的主战场；二是为那些曾经拖累财报的边缘业务找到自我造血的出路。

战略落地一年多来，商汤已经看到了明显的成效，最直观的变化，是营收结构的重塑。

截至 2025 年底，商汤生成式 AI 业务收入 36.3 亿元，营收占比高达 72.4%，从昔日的辅助业务成为支柱；而作为起家之本的视觉 AI（CV）业务，收入 10.83 亿元，营收占比降至 21.6%；包含智能驾驶、医疗、机器人在内的 X 创新业务收入 3.02 亿元，占比约 6%，部分成熟业务已实现分拆独立融资。

与之相伴的是，曾拖累公司多年 CV 业务首次实现净利润转正，并连续两年保持正向现金流。同时，截至 2025 年 8 月，商汤 CFO 王征表示，"X" 生态中已有 6 家企业完成或接近完成外部融资，累计融资金额超过 20 亿元。

1+X 战略为商汤指明了方向，但转型的成败，最终取决于两个关键变量。一个是 "1" 能否持续性自主造血，另一个是 "X" 生态能否跑通独立的商业闭环。

逻辑很清晰，商汤要守住大模型这个核心底座，只有 "1" 实现了自主造血，才能为整个集团提供持续的技术支撑和现金流来源，整个战略才有根基。

目前，商汤的核心大模型业务，虽然营收保持高速增长，但依然没有实现真正的盈利，现金流依然承压。2026 年，商汤一边要降低大模型训练和推理成本，一边要摆脱对定制化项目的依赖，提升标准化 API 服务、MaaS 平台的营收占比。

X 业务虽然分拆后获得了融资，但依然没有一个赛道跑通了完整的商业闭环。智能汽车业务、家庭机器人、智慧医疗等业务尚处于初期，商业化道路漫长。

更严峻的考验来自市场竞争。未来两年，是大模型行业终局之战的窗口期，头部企业已经形成了用户心智、客户资源、生态体系的三重壁垒，市场份额正在向头部持续集中，留给商汤的时间已经不多了。

资本市场的态度，已经清晰地反映了这种紧迫性。曾经的商汤作为 "AI 四小龙 " 之首，上市巅峰市值 3200 亿港元，如今市值仅 813 亿港元，仅为 MiniMax 市值的四分之一左右。

资本市场已经不再为商汤的技术故事买单，而是要求看到实实在在的商业落地和盈利前景。市值的持续低迷，也导致商汤的融资能力大幅受限，反过来又影响了其研发投入，形成了恶性循环。

AI 的故事已经翻到了新的一页，商汤必须跑得更快，才有上桌的机会。商汤曾经领跑了中国 AI 产业的上半程，却在大模型时代的弯道上掉了队。如今，它正在拼尽全力追赶，试图找到自己的位置。

（本文头图来源于商汤科技官方微博。）