AI 掀起了全球科技玩家的军备竞赛，然而声浪越强噪音越多，这个领域的混乱程度也变得远超以往。就连刚刚公布财报的英伟达，市场也没有买账，因为担心 AI 驱动的增长高峰已过，接下来，下游会更看重实际成果。

" 囤卡 " 不流行了，能落到实处的技术和解决方案，才是价值核心。反过来思考，这其实就是另一个机会：在充满噪音的市场中，那些能够穿透混乱、提供实质解决方案的企业，才是投资者和客户应该关注的对象。

所以，很多企业之前没有得到市场的充分认知，如今的低估就意味着潜力。就好像在应用层，商汤刚刚发布了 2024 年中报，集团实现营业收入 17.4 亿元，同比增长 21%；亏损持续收窄，EBITDA 亏损同比收窄 26.5%，亏损净额同比收窄 21%。值得一提的是，生成式 AI 收入占总收入的比重已经达到 60%，首次超越了传统 AI 业务。

在用生成式 AI 做实事的路上，商汤已经取得了初步成功。

生成式 AI，商汤抓住了风口

8 月 27 日，商汤发布 2024 年上半年业绩。财报显示其生成式 AI 收入大幅增长 256%，近 11 亿元，占总收入比例超过 6 成。生成式 AI 业务取代传统 AI 占据主要地位，凸显了 AI2.0 时代的增长机遇何在，也折射出市场需求的强劲。

（图源：商汤中期业绩公告）

根据市场研究机构 IDC 的数据，2023 年全球 AI 市场规模达到了 1500 亿美元，其中 AI 商业化市场占据了约 60% 的份额。预计到 2026 年，全球 AI 市场规模将达到 3000 亿美元，其中 AI to B 市场份额将进一步提升至 70% 以上。

"to B" 是一个比较重要的关键词，因为企业、机构客户对数字化、智能化的需求始终坚定不移。企业智能因为具备提效率、促增长的实际效果，一直是企业投入的重点方向。早在传统 AI 时代，就已如此。

（图源：德勤生成式人工智能用例汇编）

生成式 AI，凭借其更友好的交互方式、更灵活的部署能力等优点，进一步驱动了行业黄金时代的到来。

从商汤的成绩来看，目前已有 3000 多家行业头部企业使用其大模型及智算服务，客户覆盖互联网、智能硬件、电动汽车、机器人、医疗、金融等行业。

生成式 AI 领域，目前主要的产品形式并不复杂：AIGC、Copilot、Insight、Agent。不管以什么形态进入商业化市场，满足用户的使用需求，依然是第一要务。

以 Copilot 领域为例，商汤的代码助手、办公助手产品 " 小浣熊 "，是基于商汤大语言模型打造的 AI Native 生产力系列工具。

其中，代码小浣熊覆盖了软件需求分析、架构设计、代码编写、软件测试等环节的功能；办公小浣熊可赋能财务分析、商业分析、销售预测、市场分析、宏观分析等多个应用场景。小浣熊瞄准业务流程的核心环节进行赋能，在其服务中国电信上海公司的过程中，实现了代码效率和代码生成质量提升 30% 以上的成果。

正是因为 " 直通 " 用户最核心的需求，小浣熊已经成为国内增长最快的 Copilot 产品之一。其用户群体既包括数十万个人用户和开发者，也涵盖中国电信、金山办公等大型企业用户，构成了一张庞大的用户生态网。

这再一次验证了经典观点：科学技术是第一生产力，而生产力需求是第一驱动力。作为先行者，商汤已然抓住了生成式 AI 的风口，全面向生成式 AI 转型升级的战略目标已阶段性达成。

大模型与大装置，形成协同优势

增长需要风口，但不全靠风口。商汤的 " 杀手锏 "，是 " 日日新 " 大模型和大装置的深度协同。大规模的 AI 推理训练和日日新大模型的迭代，都需要智算的支持；随着智算规模效应的不断强化，模型推理成本逐步下降，模型的调用量收获显著增长。

财报显示，商汤日日新上半年整体调用量实现了 400% 的增长，客户数和客户平均调用规模均大幅增长。

今年，商汤 " 日日新 " 大模型经历了关键的升级。4 月，商汤推出日日新 5.0 大模型，在 SuperCLUE 的测评中首次超过 GPT-4 Turbo，在国产大模型中文能力的排行中位列第一。而在 7 月的 WAIC 2024 上，商汤再次刷新 " 日日新 " 能力上限，推出国内首个流式多模态交互大模型—— " 日日新 5.5"，不少指标超越了 GPT-4o。

（图源：商汤）

" 日日新 5.5" 展现了不断进化的多模态能力，但更为重要的是，它是商汤 " 模型即能力 " 思维的集大成之作。通过从 " 日日新 5.5" 提炼出不同尺寸的模型，商汤进一步强化了对云端、本地数据中心和终端的覆盖，并深入到更多场景，提供更有竞争力的企业级生成式 AI 解决方案。

能够实现对企业生成式 AI 需求的充分覆盖，离不开大装置的支持。大模型推理成本的下降是带动大规模应用的重要前提，这一点上最需要模型算法架构和推理硬件的联合优化。商汤 " 大装置 + 大模型 " 的深度协同实现了这一点。高效易用的开发平台，是商汤的增长底牌之一，也是助力其大模型水平和应用能力不断进阶的保障。

截至今年二季度末，商汤大装置运营的算力规模进一步扩大至 6 月底的 2 万 PetaFLOPS，较 2024 年 3 月增加约 70%，上线 GPU 数量达到 5.4 万张。这种底层优势已经成为商汤的护城河之一，能帮助快速迭代模型并降低推理成本。推理场景的数据显示，商汤在相同的算力和电力成本下，每秒请求数量（QPS）提升了 4 倍，万卡集群的 GPU 资源利用率也达到最高 80% 以上。

在 " 大装置 + 大模型 " 的支持下，商汤已经站上了行业发展的有利生态位——模型的生产，会催化市场万亿参数大模型训练服务的需求；而在垂直领域，行业模型也需要在应用中弹性训练。大规模、可扩展、低成本的 AI 推理业务的需求催化下，商汤的想象空间，正与生成式 AI 的市场规模同步增长。

面向万亿宏观市场，在应用中塑造新增长

IDC 于近日发布了《中国大模型平台市场份额，2023：大模型元年——初局》行业报告。数据显示，商汤的大模型平台及应用以 16% 市场份额排名行业第二，智算服务以 15.4% 市场份额跻身行业前三。在行业万亿预期之下，商汤的站位十分靠前，这足以验证其模式的竞争力。

（图源：IDC）

不过，要在各行各业建立长期优势，更需要建立明确的应用优势，提供高效的解决方案。这恰恰是商汤业绩成长的重要看点，也是前述多端多场景企业级生成式 AI 解决方案的具象化成果。

例如，商汤如影数字人融合 AI 数字人视频生成算法、语言大模型、AI 文生图、AIGC 等多种能力，只需一次真人素材录入，便能高效生成拥有多种能力的数字人。目前商汤已联合上海银行打造了 AI 数字员工 " 海小智 " 和 " 海小慧 "，联合宁波银行上海分行专属打造了 AI 数字人 " 小宁 "。除了金融领域之外，其应用还覆盖教育、娱乐传媒、电商等众多行业。

同样是在金融领域，商汤基于金融大模型能力为客户构建各类企业级应用，覆盖智能问答、合规风控、办公助手等业务场景。其客户已包括中国银行、招商银行、海通证券等重量级机构。

在医疗领域，利用超 300 亿 token 的高质量医学知识数据训练而成的商汤医疗大模型 " 大医 "，已经广泛融入社会医疗机构的工作流。上海瑞金医院、新华医院等大型医院通过采用 " 大医 "，建立起医院智能化的大模型中枢，已实现智能导诊、预问诊、陪诊、诊后随访、用药咨询、多模态数据治理等场景化功能。

在拟人交互领域，" 日日新 5o" 整合跨模态信息，实现了全面丝滑的多任务处理，让 AI 的使用如互联网一般自然。商汤的拟人大模型，支持了微博、阅文集团筑梦岛、爱奇艺、想法流等互联网应用，用户粘性和活跃用户数量持续保持在行业前列，日均调用量在半年内上涨了近 22 倍。

在端侧领域，" 日日新 5.5Lite" 相比 5.0 性能显著升级，在已经服务了小米、Oppo 等客户的情况下，继续提升与更多客户启动商业对接，并把价格打到了每台设备 9.9 元 / 年，真正推动了行业应用加速普及。

事实证明，AI 商业化是一个技术进步、场景渗透、性价比提升多线程并行的过程。而对商汤来说，基于大模型和大装置的协同，对行业和场景的理解越深入，项目经验越丰富，扩大业务规模和覆盖范围的阻力就会越小。伴随着外界对生成式 AI 的需求继续释放，商汤未来的增长前景，已经变得更加明确。

来源：松果财经