從Sora到Suno，從OpenAI到Copilot、Blackwell，這些熱詞在大眾眼里或許還分不清楚，但很多人已經用上各種“ChatGPT”，或聊天或創作。不知不覺間，我們已經卷入新一輪AI浪潮中。
這輪人工智能浪潮，自ChatGPT這類生成式AI工具問世，被迅速引爆，因AI大模型從研究走向應用，復用成本大幅降低，各種應用得以更快滲透進各行各業，故被行業稱為AI2.0
這對國內人工智能行業而言是一場“及時雨”，對國內頭部公司來說，更是業績的強心針。
以商湯科技為例，據其3月26日發布的財報顯示，2023年，商湯實現營收34億元，其中，生成式AI業務收入達到12億元，同比增長翻倍。
作為AI2.0時代國內的開路先鋒之一，日前，商湯科技董事長兼CEO徐立在2024 GDC的演講中提出前瞻性觀點：“生成式AI如果能在知識、推理、執行三層能力上實現突破，將真正帶來整個社會生產力的跨越式發展。”
過去一年多，中國AI行業盛況空前、大模型井噴，不過，還需要達成一些行業共識。3月初，商湯聯合多家機構發布《新一代人工智能基礎設施白皮書》，明確了“新一代AI基礎設施”的定義、特點和價值，并首次提出“新一代AI基礎設施評估體系”。
以商湯為代表的中國公司的投入力度空前、進化速度驚人，帶領中國的AI大模型快速從搶人才、拼算力，進到拼生態階段。本文試圖以商湯為例，看看中國公司在這一波人工智能浪潮中取得了什么樣的成績？有哪些積累？處于什么位置？
生成式AI業務收入翻倍，不止靠大模型
競爭不等人，美國企業OpenAI推出聊天機器人ChatGPT、掀起新一輪生成式AI浪潮一年多以來，中國公司從互聯網巨頭到初創企業，要么緊鑼密鼓地發布大模型，要么火速將大模型引入業務。
幾乎所有公司都認識到了生成式AI的顛覆性，但從業者更想知道，如此火爆的生成式AI能讓公司賺到錢嗎？大模型公司都想向外界證明自己具備賺錢能力，投資人也很想搞清楚，哪些公司能把人工智能的前景轉化為長期利潤？
目前看來，商湯是這波生成式AI大潮中，最早賺到錢的公司之一。
商湯2023年年報顯示，全年收入34億元，毛利潤15億元。其中，最受外界關注的是，它的生成式AI收入達12億元，同比增速200%。
這是商湯成立十年來，最快超過10億元收入體量的新業務，在它總收入中的占比，從2022年的10%迅速漲到2023年的35%，成為公司的核心業務。商湯為客戶提供的生成式AI的模型訓練、微調、推理服務，都納入這個版塊。
商湯是怎么靠生成式AI賺錢的？誰在買單？
去年上半年，基于新型人工智能基礎設施SenseCore AI大裝置，商湯發布了“日日新”大模型。這是中國首批通過《生成式AI服務管理暫行辦法》備案的八家大模型之一，有不少政企客戶買單。
商湯靠大模型賺錢的方式，是為客戶提供API接口和服務，具體而言，為金融、醫療、能源、教育等領域的客戶，進行行業大模型的定制化和私有化部署。
另一部分為商湯創收的，是它基于日日新大模型體系，發布的一系列面向企業的生成式AI應用，包括數字人生成平臺如影、高精度3D物體建模平臺格物、數據標注平臺明眸、高精實景三維重建平臺瓊宇等，服務電商和直播、智慧醫療、智能駕駛等領域的客戶。
雖然國內基礎大模型起步較晚，應用層發展的條件不夠成熟，但商湯在國內走通了一條路：靠基礎大模型賺錢，也通過行業應用創收。
這就相當于商湯先開了一座商場（平臺），把場地、水電、設備等基礎設施建設好，讓商家（開發者、企業）進來開店，對商家提供服務并收費，同時，商湯自己也開店賺錢。
為商湯買單的客戶覆蓋各行各業。它拿下的代表客戶包括三大運營商，招商銀行、海通證券等金融機構，京東、小米、閱文等頭部互聯網公司，HiDream.AI、瀾舟科技、Tiamat等AI初創公司，以及清華大學、上海交通大學等學術機構。
在AI領域投資人李堯看來，隨著SenseCore AI大裝置的持續升級、生成式AI延展出更多業務，商湯的賺錢方式將更加多樣，公司虧損將繼續收窄。財報顯示，商湯2023年EBITDA虧損收窄至54億元。
蓄力多年，生成式AI“賺了”
客戶之所以買單，最看重的還是技術實力。這輪生成式AI浪潮是算法、算力和數據三者的全面競爭，通過這幾個維度可以大致判斷一家公司的行業地位。AI創業者吳策對商湯的核心能力進行分析后，拆解成技術積累、算力底座、端側部署、B端場景四個方面，我們逐一來看。
首先是商湯過去十年在感知智能、決策智能領域的積累，為它儲備了多模態數據和能力。
AI的發展，經歷了從1.0時代的感知智能到決策智能，再到AI2.0時代的生成式AI的演變。
1.0時代，AI從原來的視覺類、語音語義類AI，向決策類AI演進的過程中，決策AI是所有AI公司必爭的高地，包括以計算機視覺技術起家的商湯。在這個過程中，商湯開源的決策智能平臺OpenDILab，以及SenseCore AI大裝置的支持，起到了推動作用。
實現從感知到決策智能的轉折點，是跨模態生成技術，也就是把不同類型的數據（如圖像、視頻、文本等）融合起來，讓基礎模型通過遷移學習和規模涌現達到能力躍遷，讓AI從“決策判別”進化出了“創造生成”的能力。
商湯一直把研發多模態大模型作為戰略投入方向，因而，積累的多模態數據和能力，也就成了它發展生成式AI的“彈藥”。
GPT的誕生，引燃了生成式AI的浪潮，這本質上是大模型成為AI主流路線的驗證。再往上游看，“大模型”訓練需要構建在大的算力中心上，就像OpenAI的ChatGPT是構建在微軟云服務的算力中心上一樣，因此，“大模型”數據參數大，“大算力”投入成本大，“大算力”配合“大模型”就是重要的護城河?！按笱b置+大模型”的深度協同，正是商湯多年積累的領域。
商湯在“大算力”上的投入屬于行業前列，它自建了一整套AI基礎設施，也就是前文提到的SenseCore商湯AI大裝置，可以把它理解為GPT-3、AlphaFold路徑上的更大規模落地。
算力就是生產力，大模型浪潮之下，大量廠商都在急切地投資購買芯片、增強算力，實際上是在競爭數據中心（IDC）的資源。商湯早在2018年就投資數十億，自建AI算力中心（AIDC），于2022年初投入使用，后續持續擴建。據介紹，商湯AIDC已經成為全國規模最大的人工智能計算中心之一，大裝置上架的GPU數量達4.5萬張，總算力規模突破12000P。
算力中心只是商湯AI大裝置的一部分，大裝置的全貌包含算力層（AI芯片及處理卡+AIDC+AI傳感器）、平臺層（模型生產+訓練平臺+數據平臺）、算法層（算法工具箱+開源框架）三層，是大數據、大模型和大算力三位一體的基礎設施。
國際知名調研機構弗若斯特沙利文在報告中給出結論：商湯AI大裝置的市場綜合競爭表現國內第一。
過去半年，AI模型這把火從云端燒到終端，端側模型的競爭已經趨于白熱化。而商湯在端側部署上也有將近十年的積累。
模型首先要在云端經過訓練、調優與測試，再轉移到端側，如今，隨著云端模型不斷下放，再加上很多端側的計算需求原本無需動用云端方案，將經過訓練的模型引入終端設備，如手機、汽車、機器人等的需求，越來越旺盛。
端側部署主打的是輕量化和本地化，對于企業來說，能大幅節省算力成本，對用戶而言，有保護隱私和安全方面的優勢。最近半年火爆的AI手機概念，就是手機廠商在宣傳端側模型。
商湯從成立之初就幫客戶優化端側推理，全球幾乎所有安卓手機廠商、主流車廠、互聯網APP都是它的客戶。根據財報，商湯的感知和決策類的AI模型，至少植入了20億臺手機和上百萬臺汽車，目前能最快推出業界性能最好、推理速度最快的端側小模型。這么看來，商湯的端側生成式AI業務能快速發展，正是因為此前在端側部署上的儲備。
總結來看，商湯的核心技術優勢有三：感知智能、決策智能領域的儲備、“大裝置+大模型”的技術底座、端側部署的積累，最后，還要看AI to B的能力。
想靠生成式AI賺到B端的錢，前提是讓企業受益，才能跟著賺到錢，所以說，客戶積累、技術能力是否成熟穩定，是關鍵。
從人臉識別起步，到轉型成為AI平臺公司，商湯始終在深耕B端場景。李堯對「定焦」稱，商湯在傳統AI業務領域，攢下了大量優質客戶群，基本都是生成式AI業務的目標群體；在生成式AI方面，商湯還是國內少有的擁有完整體系和成熟能力的公司，這為它開拓新客戶鋪好了路。
商湯在財報中提到，生成式AI業務為公司帶來了7成新客戶，剩下30%的存量客戶的客單價有50%的增速。
AI2.0時代，商湯的野心有多大？
和很多行業不同，AI行業的風口并不容易追，人們津津樂道的風口上的故事，實際都是長期堅持換來的“等風來”。
商湯作為技術流和實戰派的結合體，因為有十年來在芯片、框架、模型、算力、應用等各個層面的積累和實踐，這才趕上了AI2.0的快車，換來了業績轉型成功。
生成式AI浪潮是國內AI行業的“及時雨”，不過，現在依然有很多公司角色尷尬，沒找到技術方向，也養不活自己。
吳策建議，這類公司與其無意義地“內卷”，不如利用頭部公司提供的服務，盡快找到商業化出口。
在行業里，商湯的角色不止一面。
在模型層，掌握AI基礎設施的商湯，承擔著“大模型產業孵化器”的角色。
ChatGPT是行業標桿，但不代表所有公司都能成為OpenAI，堆顯卡、堆算力，不是一般公司能承受的。商湯做的是底座，它的愿景之一就是幫初創公司入局大模型，為上層應用公司提供AI基礎設施。具體而言，包括對外提供各種算力的服務、數據的服務和AI的服務等，尤其是核心的計算力的生產中心。
根據財報，初創公司如瀾舟科技的孟子GPT大模型、Tiamat的文生圖大模型，都借用了商湯大裝置的能力。
前文提到，商湯“大裝置+大模型”的前瞻性布局，不但讓它擁有了中國第一梯隊的大算力，還能以模塊化平臺套件迭代大模型、開發生成式AI產品族。因此，商湯在平臺層、應用層都有一席之地，既是產業鏈接者，也是新質生產工具開發者。
平臺層大有可為。在AI1.0階段，AI的每次應用都是割裂的，不能形成有效的平臺，但在AI2.0階段，會誕生像操作系統一樣的全新平臺。吳策對「定焦」表示，頭部廠商都在從基座之爭轉向生態之爭，組建各自的生態圈，這是大廠商現在的核心競爭點之一。
生態圈越豐富，行業認可度就越高。一個例證是，近日，SenseCore商湯大裝置AI云、商湯日日新·商量SenseChat大語言模型，均與華為昇騰Atlas服務器，完成了互信認證。這將繼續提高商湯大裝置、大模型的行業地位。
應用層的商業價值和產業價值同樣很大。
我們現在看到的生成式AI熱潮，就是應用與研發相互促進的結果。在李堯看來，AI大公司之間的競爭，最終會落到應用層面。技術只有在市場應用中，才能找到發展方向，大模型一定要和應用結合才能形成閉環，并不斷優化打磨。
所以，商湯把觸角伸向下游應用層，在C端、B端都有代表作，既能保持競爭優勢，也能不斷優化底層能力，填補技術和企業應用實際需求之間的鴻溝。
商湯近日更新的AI辦公輔助軟件“小浣熊”就是例子，它在去年代碼補助工具的基礎上，升級成了數據分析工具。
如果問中國公司在這一波AI浪潮中處于什么位置，商湯或許就是國內AI產業進化的縮影。
AI1.0時代，它是賦能者和服務者的角色，核心能力偏重底層。到了AI2.0時代，如果把AI比作電力，大模型相當于“發電機”，商湯則進化成了產業升級的“發動機”，先把大模型打造成像電、水一樣隨取隨用的公共資源，再將生成式AI技術應用于各行各業，為行業打樣。
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