12個億，第一波吃到生成式AI紅利的公司已經(jīng)賺到了。

近日，商湯集團(0020.HK，以下簡稱“商湯”)發(fā)布了截至2023年12月31日的經(jīng)審核全年業(yè)績。2023年，商湯實現(xiàn)營業(yè)收入34億元人民幣，EBITDA虧損收窄2.2%。

最值得關(guān)注的是，去年商湯生成式AI業(yè)務(wù)收入同比增長199.9%達到了約12億元，對集團整體收入的貢獻也從10.4%提升至35%。

經(jīng)過一年的調(diào)整，商湯的業(yè)務(wù)板塊從智慧商業(yè)、智慧生活、智能汽車和智能城市四大業(yè)務(wù)升級成生成式AI、傳統(tǒng)AI和智能汽車，升級后商湯業(yè)務(wù)板塊更加聚焦，也有助于加速之后生成式AI業(yè)務(wù)的進一步商業(yè)化。

作為中國第一批成長起來的AI企業(yè)，商湯是如何在生成式AI的新浪潮下吃到這“第一口蛋糕”的呢？

01

站在風(fēng)口的等風(fēng)人

從2022年底上線之后，GPT狂飆的400多天里，硬科技產(chǎn)業(yè)的格局已經(jīng)被徹底改變。

生成式AI成了每個人都要沾邊的事情。

老牌互聯(lián)網(wǎng)大廠領(lǐng)頭，年薪百萬以上擴招AI人才。華為“天才少年”每年年薪給200萬元，騰訊、阿里甚至放話“技術(shù)大咖”“阿里星”的待遇都“上不封頂”，螞蟻集團曾傳出為確認offer的“螞蟻星”一次性提供幾萬元到幾十萬元不等的“簽約費”來鎖住應(yīng)屆生人才...

與2016年就曾吹過一陣的AI熱潮不一樣的是，這次AI拼的不只是愿景和故事，更是務(wù)實的商業(yè)化。

IDC數(shù)據(jù)就估算2023年全球生成式AI市場規(guī)模約160億美元，其中中國生成式AI市場規(guī)模約11.8億美元。

這個被互聯(lián)網(wǎng)大廠都盯上的蛋糕，已經(jīng)在去年就被商湯切下了一塊——

2023年，商湯生成式AI收入達到了11.84億元人民幣，同比增速達到199.9%，也使其成為商湯十年來最快突破10億元營收大關(guān)的業(yè)務(wù)板塊。

都是往生成式AI里沖的，為什么商湯能最先吃上這口蛋糕?這就要回歸到大模型成功的根本要素——數(shù)據(jù)、模型和算力。

實際上市場競爭到這個份上，國內(nèi)外的基礎(chǔ)模型實力不相上下，所以現(xiàn)在的大模型競爭可謂“得算力與數(shù)據(jù)者得天下”。

數(shù)據(jù)，得夠多、夠高質(zhì)，在這點上，商湯的經(jīng)驗就占有絕對的優(yōu)勢。生成式AI是個新風(fēng)口，但商湯已經(jīng)是實打?qū)嵉男袠I(yè)老兵了，作為中國最早一批AI企業(yè)，商湯已經(jīng)在感知智能和決策智能領(lǐng)域摸索了十年，這十年中通過為各領(lǐng)域優(yōu)秀企業(yè)共同探索AI技術(shù)的應(yīng)用，如為頭部安卓手機廠商和主流車企客戶提供服務(wù)，商湯已經(jīng)將自己的感知和決策類AI模型植入了超過20億臺手機和上百萬臺汽車中，其獲取、積累的底層Know-How足夠豐富。

有了“大數(shù)據(jù)”去訓(xùn)練“大模型”，就需要“大算力”，就像OpenAI的ChatGPT是構(gòu)建在微軟云服務(wù)的算力中心上一樣。商湯在“大算力”上的投入一直都是領(lǐng)先于行業(yè)的，早在2018年商湯就投資數(shù)十億，自建AI算力中心(AIDC)，并且在2022年1月上海臨港AIDC就已經(jīng)被啟用。

算力中心的布局只是商湯SenseCore AI大裝置的一部分，大裝置包含算力層(AI芯片及處理卡+AIDC+AI傳感器)、平臺層(模型生產(chǎn)+訓(xùn)練平臺+數(shù)據(jù)平臺)、算法層(算法工具箱+開源框架)三層，是大數(shù)據(jù)、大模型和大算力三位一體的基礎(chǔ)設(shè)施。通過SenseCore AI大裝置，商湯徹底打通了算力、平臺、算法，實現(xiàn)了“大裝置+大模型”的協(xié)同效應(yīng)。如今商湯大裝置的總算力規(guī)模實現(xiàn)突破性增長達12000 petaFLOPS，運營GPU數(shù)量達45000卡。

圖片SenseCore商湯大裝置

在新一代AI基礎(chǔ)設(shè)施評估體系的評分

高質(zhì)量數(shù)據(jù)經(jīng)驗、萬卡算力的雙重疊buff加持，造就了商湯領(lǐng)先于行業(yè)的技術(shù)。

萬事俱備的商湯，等的就是生成式AI這股風(fēng)。

02

多模態(tài)的虹吸效應(yīng)

有數(shù)據(jù)經(jīng)驗、有算力就能賺錢嗎？

這可未必，畢竟AI發(fā)展到現(xiàn)在，無法充分商業(yè)化一直是其詬病之一。這個問題反映出的內(nèi)核其實是在生成式AI TOB商業(yè)化路線上，企業(yè)很難找到能賺錢的場景，并且推出有競爭力的產(chǎn)品。

在這點上，商湯過去十年的經(jīng)驗就派上用場了。

依托于SenseCore AI大裝置，在GPT發(fā)布后100余天，商湯就得以迅速反應(yīng)并且推出自己的大語言模型日日新大模型。

初代日日新已經(jīng)在自然語言處理、文生圖創(chuàng)作、數(shù)字人生成、3D 場景和物體生成等多個領(lǐng)域都能出色完成任務(wù)。在初代日日新發(fā)布后的四個月商湯快速迭代了2.0和3.0版本，通過提高訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量，實現(xiàn)了基礎(chǔ)語言能力的顯著提升。日日新成為國內(nèi)首個超越了GPT-3.5turbo性能的基模型，也作為首批通過國家備案的大模型，正式面向廣大用戶開放服務(wù)。

2024年2月，距離日日新1.0版本僅時隔10個月，商湯就帶著日日新4.0版本亮相。升級的日日新，在代碼編寫、數(shù)據(jù)分析和醫(yī)療問答等多場景中達到了與GPT-4相匹配的能力。同時商湯也開源了7B和20B兩種參數(shù)規(guī)格的基模型InternLM2.性能已經(jīng)超過了Meta的Llama2和Google的Gemma等同級別開源模型。

有了強有力的產(chǎn)品后，商湯靠大模型賺錢的方式有兩種。一方面為客戶提供API接口和云服務(wù)，為醫(yī)療、教育、金融、能源等領(lǐng)域的客戶提供行業(yè)大模型的定制化服務(wù)和私有化部署;另一方面，基于日日新大模型體系，商湯發(fā)布了一系列TOB的生成式AI應(yīng)用，比如Copilot產(chǎn)品辦公小浣熊、代碼小浣熊等AI助手、數(shù)字人生成平臺如影、高精度3D物體建模平臺格物、數(shù)據(jù)標注平臺明眸、高精實景三維重建平臺瓊宇等。

也就是說，商湯真正做到了把大模型平臺化，并且針對各個行業(yè)的痛點，挖掘了大模型在這個行業(yè)中最需要被放大的能力。

比如在金融行業(yè)，打造金融大模型，需要面對大量數(shù)據(jù)快速做出決策，那么數(shù)據(jù)的準確性就相當重要，對此商湯通過精進模型的檢索增強生成技術(shù)(RAG)，讓金融數(shù)據(jù)更高效地影射到向量數(shù)據(jù)庫中，模型的金融知識儲備被強化，自然降低了錯誤信息的生成和反饋。

而針對醫(yī)療領(lǐng)域，由于行業(yè)特殊性，其所需要的知識相當細分和垂直，所以商湯培養(yǎng)出多模態(tài)能力極強的“商量大醫(yī)”大模型，專門提供專業(yè)醫(yī)療知識和問答服務(wù)，具備CT、MR病例等多種醫(yī)學(xué)圖像的識別能力。

通過針對細分行業(yè)痛點的挖掘，商湯獲得了大量為其大模型買單的客戶，包括了運營商(聯(lián)通、移動、電信)、互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)(京東、閱文、小米等)、傳統(tǒng)金融企業(yè)(海通證*、招商銀行等)、以及高校(清華大學(xué)、上海交大等)和HiDream.ai、瀾舟科技等創(chuàng)業(yè)公司。

去年，商湯整個生成式AI業(yè)務(wù)中70%的客戶都是過去12個月內(nèi)簽約的新客戶?？焖傥{新客戶直接證明三件事——

其一，生成式AI市場有切實的商業(yè)需求，已經(jīng)不再只是紙上談兵;

其二，商湯的技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)能力，已被市場所認知并認可;

其三，商湯已經(jīng)靠原有的大客戶積累產(chǎn)生了虹吸效應(yīng)，頭部客戶有系統(tǒng)化的供應(yīng)商，這些供應(yīng)商在出現(xiàn)類似需求的時候會依賴性的和這些頭部客戶選擇同一家服務(wù)企業(yè)，并且在中、小企業(yè)挑選技術(shù)供應(yīng)商的時候，大客戶案例帶來的品牌效應(yīng)比一百個技術(shù)PPT都好用。

除了新客戶的暴增，剩下30%老客戶的客單價也有50%的增速，說明生成式AI產(chǎn)品的升級隨著更高的技術(shù)門檻和產(chǎn)品質(zhì)量，在盈利能力上對商湯也在產(chǎn)生正面影響。

03

下一個主旋律

經(jīng)過2023年的業(yè)務(wù)重組，商湯已經(jīng)明確了新的三大業(yè)務(wù)板塊：生成式AI、傳統(tǒng)AI和智能汽車。

過去幾個月，隨著三星推出AI手機、蘋果放棄造車宣布轉(zhuǎn)型ALL-IN-AI以及OPPO等手機廠商陸續(xù)宣布ALL-IN-AI，ALL-IN-AI似乎成了一種“正確的選擇”。但其實ALL-IN-AI不能只是一種口號，更應(yīng)該是切實的投入和明確的態(tài)度。而從商湯業(yè)務(wù)板塊的調(diào)整，不難看出其對生成式AI進一步探索的決心。

強大的算力、多年的TOB商業(yè)經(jīng)驗固然是商湯加大生成式AI布局的底氣，政策的支持更是商湯的“靠山”。

2024年“新質(zhì)生產(chǎn)力”成為了主旋律，3月24日，國家發(fā)展改革委主任鄭柵潔在中國發(fā)展高層論壇2024年年會上針對中國如何發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力提出三大舉措：以科技創(chuàng)新引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、推進體制機制創(chuàng)新以及擴大高水平對外開放。

新質(zhì)生產(chǎn)力的三個特征為“高科技、高效能、高質(zhì)量”生成式AI完全滿足三個特征也被稱為新一代的“新質(zhì)生產(chǎn)力工具”，因此商湯選擇側(cè)重于生成式AI的策略也契合了國家的宏觀策略。

當然，想要在生成式AI賽道中持續(xù)領(lǐng)先，只賺第一個10億還不夠。生成式AI的商業(yè)化滲透仍面臨三方面的挑戰(zhàn)：技術(shù)創(chuàng)新、政策推進以及市場策略。

為了今年繼續(xù)提交滿分答卷，商湯也做了大量準備。

技術(shù)創(chuàng)新方面，商湯會進一步發(fā)揮“大裝置+大模型”的深度協(xié)同優(yōu)勢，持續(xù)擴充算力規(guī)模、提升基礎(chǔ)設(shè)施和大模型的綜合服務(wù)能力，加速投入日日新大模型的迭代升級當中，在保持高速增長的同時也要保持高質(zhì)量增長，實現(xiàn)大模型推理效率提升的“摩爾定律”，讓模型推理成本迅速降低，打開更廣泛的應(yīng)用場景，也提升公司的盈利能力;

市場策略方面，為用戶提供具有最優(yōu)性價比的生成式AI解決方案，加速生成式AI業(yè)務(wù)的進一步商業(yè)化，繼續(xù)優(yōu)化集團運營效率，集中資源于生成式AI業(yè)務(wù)以改善現(xiàn)金流和減少虧損。

AI 2.0時代，企業(yè)要么主動擁抱，要么被動轉(zhuǎn)型，想要摘得“高枝上的果實”，不僅需要韌性，還要比拼耐力。