生成式AI強勢崛起 中國大模型企業(yè)憑何致勝未來？

導語：在國內(nèi)所有的AI技術(shù)服務商當中，商湯可以算是最特殊的一個。

8月27日，港股上市的AI科技公司商湯科技（00020.HK），發(fā)布了2024年中期業(yè)績公告。

財報顯示，2024年上半年，公司總體收入為17.4億元，同比增長21.4%，三大業(yè)務當中，來自生成式AI的收入為10.5億元，同比大幅增長255.7%，收入貢獻占比達到60.4%，成為商湯的第一大收入來源。在生成式AI業(yè)務的強勢帶動下，上半年集團整體毛利達到7.7億元，同比增長18.2%。

生成式AI的強勢崛起，成為商湯新的收入支柱和增長來源。

放眼全球，AI行業(yè)仍處于投入遠大于產(chǎn)出的早期發(fā)展階段，如何利用AI技術(shù)賦能傳統(tǒng)商業(yè)模式，實現(xiàn)可持續(xù)的商業(yè)營收，是擺在整個行業(yè)乃至AI科技革命面前的共同挑戰(zhàn)。

在所有人都在努力尋找答案的背景下，為什么商湯可以憑借生成式AI獲得顯著的營收增長？這是個值得思考的問題。

商湯靠什么？

今年以來，隨著大洋彼岸英偉達（NVDA.US）股價和業(yè)績的狂飆突進，許多人驚訝的發(fā)現(xiàn)，來自于生成式AI領域的算力和服務需求，正在以令人瞠目結(jié)舌的速度迅速增長。

而在中國市場，這樣的需求同樣在以驚人的速度爆發(fā)。IDC報告預測，未來五年，中國AIDC服務市場以高增速持續(xù)增長，預計年均復合增長率達57.3%，2028年整體市場規(guī)模近2000億人民幣，其中訓練側(cè)算力需求將增長10倍以上，而推理側(cè)算力需求更將增長200倍以上。

那么，商湯科技財報中所說的“生成式AI業(yè)務”，具體包含了哪些業(yè)務呢？

想要回答這個問題，我們需要回到業(yè)務基本面當中尋找答案。

首先，毋庸置疑，商湯是AIGC領域重要玩家之一，旗下的日日新大模型是國內(nèi)綜合性能比較先進的大模型產(chǎn)品之一。

作為大模型服務商，商湯為諸多客戶提供了大模型能力調(diào)用的支持，因此，這部分業(yè)務所產(chǎn)生的收入，自然成為了商湯生成式AI營收的組成部分之一。

但對于商湯的業(yè)務版圖來說，對外提供大模型能力調(diào)用服務，這僅僅只是生成式AI營收構(gòu)成中的一部分。而另一個核心組成部分，則是SenseCore商湯AI大裝置。

什么是商湯AI大裝置？

簡而言之，商湯AI大裝置，是商湯自己使用同時也提供給第三方客戶的、用來訓練AI大模型的一整套基礎設施，這其中包含了硬件和基礎設施如GPU和AIDC等，也包含了諸多由商湯自行研發(fā)的軟件及算法。

實際上，整個商湯AI大裝置SenseCore包含了三層結(jié)構(gòu)：算力層，包含AI芯片及處理卡，以及安置這些硬件的AIDC相關設施；平臺層，包含大模型的訓練和數(shù)據(jù)管理所需要的諸多支持軟件及后臺程序；算法層，則是商湯提供給客戶使用的算法工具箱以及輔助開發(fā)的框架。

無論是AI算力的硬件，還是平臺和算法層面的各類工具和框架的使用，這些資源整合到一起，成為可以讓客戶隨意使用的統(tǒng)一的大模型業(yè)務平臺，讓客戶可以在最短的時間、用最低的成本去訓練屬于自己的大模型，這就是商湯AI大裝置的存在價值所在，也是商湯可以在生成式AI市場獲得差異化競爭力的基礎。

AI組合拳：大模型+大裝置

在商湯的管理團隊看來，公司最大的競爭優(yōu)勢，來自于大模型加大裝置的有機協(xié)同。

商湯集團董事會執(zhí)行主席兼首席執(zhí)行官徐立博士表示：“生成式AI迎來黃金發(fā)展時期，我們正處于下一波增長的有利位置。商湯核心優(yōu)勢在于‘大裝置+大模型’深度協(xié)同，具備打造對標一流的大模型能力，在原生多模態(tài)、視頻流自然交互、以及低成本模型推理架構(gòu)上構(gòu)建獨特的優(yōu)勢，從而在激烈的市場競爭中脫穎而出?！?/p>

作為“大模型+大裝置”協(xié)同戰(zhàn)略的組成部分，商湯對于AI大裝置SenseCore的研發(fā)由來已久——實際上，早在2018年，商湯就啟動了大裝置的相關建設。

在AIDC的建設方面，商湯建設并運營的上海臨港AIDC是亞洲最大的人工智能算力中心，2024年上半年，商湯運營的總算力高達20000PetaFLOPS，GPU規(guī)模超過5.4萬張，穩(wěn)居行業(yè)領導地位，能夠支持高達2萬億參數(shù)的MoE多模態(tài)模型的穩(wěn)定高效訓練和推理。

在平臺的升級和優(yōu)化方面，在推理場景中，商湯創(chuàng)新的技術(shù)架構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)在相同算力及電力成本下的每秒請求數(shù)(QPS)提升4倍，并支持推理服務彈性按需伸縮，進一步優(yōu)化了大規(guī)模AI推理的整體成本。此外，基于原創(chuàng)的訓推一體、算電協(xié)同等技術(shù)創(chuàng)新，商湯持續(xù)提高萬卡集群的GPU資源利用率至最高80%以上，大幅度提升AIDC的整體運營回報率。

而作為“大模型+大裝置”協(xié)同戰(zhàn)略的另一極，在大模型的迭代和發(fā)展上，商湯同樣快馬加鞭。

今年上半年，商湯的“日日新”大模型迭代至5.5版本，綜合能力顯著提升，在多模態(tài)和實時交互體驗方面實現(xiàn)了對標GPT-4o的性能，為AI應用層的開發(fā)提供了最好的大模型基礎底座。

據(jù)財報顯示，上半年，商湯日日新大模型的整體調(diào)用量實現(xiàn)了400%的增長，用戶數(shù)和平均調(diào)用量均大幅度提升；客戶亦遍布互聯(lián)網(wǎng)、智能硬件、電動汽車、機器人、醫(yī)療、金融等多個行業(yè)。

商湯的大模型和大裝置，正在業(yè)務層面形成越來越緊密的合力：大裝置作為大模型的底層算力基礎，為日日新大模型的快速升級迭代提供了最基本的保障；而從大裝置上迭代發(fā)展起來的大模型，則給不同行業(yè)、不同需求的客戶提供了靈活的能力調(diào)用和需求滿足，讓行業(yè)客戶不需要一切從零開始，而是借助日日新大模型成熟的能力，快速的實現(xiàn)自己的業(yè)務需求，大大降低了通過AI進行商業(yè)流程再造的時間和資源成本。

大模型+大裝置的業(yè)務組合，最大限度的滿足了不同預算、不同規(guī)模、不同行業(yè)的客戶的實際需求，整個上半年，超過三千家客戶使用商湯的AIDC及日日新大模型業(yè)務。

技術(shù)賦能行業(yè)? AI創(chuàng)造價值

在生成式AI領域，商湯的客戶既包括了京東、小米、金山等互聯(lián)網(wǎng)公司，也包括了像三大電信運營商、吉利、OPPO等行業(yè)領軍企業(yè)，甚至還不乏大模型創(chuàng)業(yè)公司之類的同行。

對于那些實力雄厚的大公司、大機構(gòu)，為什么愿意選擇商湯作為自己進入AI領域的首要合作伙伴？商湯的大模型和大裝置，究竟能給這些客戶帶來什么？

可以通過兩個不同行業(yè)的案例，一窺其中答案。

案例一：PathOrchestra病理大模型

在醫(yī)療行業(yè)，病理診斷被譽為疾病診斷的“金標準”，但長期以來，這個領域一直面臨著病理醫(yī)生培養(yǎng)周期長、優(yōu)質(zhì)病理診斷資源分布不均勻的問題。即使對于國內(nèi)三甲醫(yī)院而言，優(yōu)秀的病理醫(yī)生都是十分稀缺的人才。

近年來，人工智能技術(shù)的應用，讓國內(nèi)外病理科迎來數(shù)智化轉(zhuǎn)型浪潮，然而，由于數(shù)字病理切片分辨率高、涉及病種多，在“大數(shù)據(jù)+精標注”的傳統(tǒng)AI模型訓練范式下，想要對每一種疾病進行精標注訓練幾乎是“不可能完成的任務”。

實際上，國內(nèi)曾經(jīng)有多家AI企業(yè)想要挑戰(zhàn)這一難題，但在經(jīng)過了多次的調(diào)研和分析之后，這些挑戰(zhàn)者基本上都選擇了放棄。

為了解決這一全球性難題，商湯聯(lián)合了國內(nèi)多家頂尖醫(yī)療機構(gòu)和大學研究機構(gòu)，包括中華醫(yī)學會病理學分會王哲副主委團隊、清華大學何永紅教授團隊，共同開始了基于AI的大模型病理診斷技術(shù)研發(fā)工作。

傳統(tǒng)的醫(yī)療大模型的開發(fā)流程，需要投入大量的人力進行醫(yī)療數(shù)據(jù)分類、標記、整理等工作，而模型訓練過程中所需算力也是個很大的難題。但對于商湯而言，可以通過日日新大模型的能力，去替代人工進行數(shù)據(jù)整理和全自動標記；然后通過AI大裝置的靈活配置，解決模型訓練所需的算力資源，相較傳統(tǒng)開發(fā)方式，成本更低、速度更快。

功夫不負有心人，在2024世界人工智能大會（WAIC）期間，商湯醫(yī)療攜手瑞金醫(yī)院、華西醫(yī)院、新華醫(yī)院、西京醫(yī)院、中科大附屬第一醫(yī)院、北京清華長庚醫(yī)院，共同推出了國內(nèi)首個病理大模型PathOrchestra，而這也成為目前階段，全球賦能臨床任務最廣的病理大模型。

此次發(fā)布的病理大模型PathOrchestra，是商湯與多家專業(yè)醫(yī)療機構(gòu)攜手，利用國內(nèi)規(guī)模最大的近30萬張全切片數(shù)字病理圖像（近300TB數(shù)據(jù)）數(shù)據(jù)集訓練，并融合了文本、視頻等多模態(tài)訓練數(shù)據(jù)，通過對海量數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學習，讓模型“觸類旁通”學會了分析各類器官病理圖像，目前已覆蓋肺、乳腺、肝臟、食管等20余種器官。

在商湯先進AI大模型+大裝置的聯(lián)合加持下，PathOrchestra目前已經(jīng)可以賦能包括泛癌分類、病灶識別和檢測、多癌種亞型分類、生物標志物評估等在內(nèi)的百余項臨床任務，并在多器官泛癌分類、淋巴瘤亞型診斷、膀胱癌篩查等近50項任務中，準確率超過95%。

很多病患，都將從這項開創(chuàng)性工作當中受益。而商湯基于大模型驅(qū)動的數(shù)智化病理科整體解決方案，也給公司在醫(yī)療領域帶來了源源不斷的訂單和回報。

案例二：WPS Copilot Pro

作為國內(nèi)最資深的辦公軟件公司，金山的WPS是很多企業(yè)辦公場景中最常使用的軟件。今年4月，金山辦公正式推出了WPS 365，攜手商湯把基于日日新大模型的辦公應用推到了一個新的高度。

對于現(xiàn)代辦公軟件而言，針對數(shù)據(jù)的分析、挖掘、整理、可視化輸出是一項發(fā)生頻率很高的工作。經(jīng)過多年的發(fā)展，現(xiàn)代辦公軟件通常內(nèi)置了強大的數(shù)據(jù)分析和報表生成模塊。但這些功能的使用和連接通常極為復雜，需要專業(yè)的開發(fā)人員參與，一般的業(yè)務管理人員，如果缺乏專業(yè)的代碼開發(fā)能力，很難把復雜的API加以妥善運用。

有鑒于此，為了進一步提升WPS辦公軟件的生產(chǎn)效率，降低客戶的工作負擔，金山辦公攜手商湯日日新大模型，推出了WPS 365。與個人版不同，WPS 365聚焦為客戶打造企業(yè)大腦，它分為AI Hub（智能基座）、AI Docs（智能文檔庫）、Copilot Pro（企業(yè)智慧助理）三個組成部分。

其中，AI Hub集成了多種大模型的核心能力，并提供了統(tǒng)一的調(diào)用接口；AI Docs則將傳統(tǒng)云文檔庫一鍵升級為智能文檔庫，讓智能創(chuàng)作來源有依據(jù)，完整的文檔權(quán)限體系保障信息不越權(quán)。

至于最重要的Copilot Pro（企業(yè)智慧助理），它的核心功能，是幫助運營人員使用自然語言驅(qū)動BI產(chǎn)品進行數(shù)據(jù)的分析和處理。利用商湯日日新大模型和WPS 365深度融合的 Copilot 能將自然語言轉(zhuǎn)換為超強生產(chǎn)力，Copilot Pro將用戶的需求轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的Python 代碼，并調(diào)用WPS 365 API和企業(yè)私有API，自動化的完成相應的數(shù)據(jù)分析和處理工作，再以可視化的方式反饋給使用者。

基于商湯“日日新”延伸出的代碼模型能力打造的WPS大盤數(shù)據(jù)分析應用，通過對話就能完成數(shù)據(jù)理解與分析任務

例如，企業(yè)高級管理人員想要了解并分析本公司不同工廠員工的出勤情況，只需創(chuàng)建一個智能助手，并接入相應的人力資源API，之后，使用者只需要以自然語言的形式提出分析需求，智能助手就能自動獲取不同工廠的出勤數(shù)據(jù)，進行綜合分析，并呈現(xiàn)最終的分析結(jié)果。整個過程無需技術(shù)人員參與，更不需要繁瑣的代碼開發(fā)和維護。

事實上，在過去一年國產(chǎn)大模型如火如荼的探索中，代碼生成能力往往被視作衡量大模型智慧的關鍵維度。代碼生成需要高度的抽象思維和邏輯推理能力，并且要求準確的遵循代碼語言的各項規(guī)范。目前在國內(nèi)的各家大模型當中，商湯日日新大模型的代碼生成能力最早超越GPT-4，在數(shù)據(jù)分析、數(shù)理計算、邏輯推理等細分領域擁有顯著優(yōu)勢。

屬于AIGC的星辰大海

生成式AI下一步的爆發(fā)式增長點在哪里？究竟是基礎設施、應用還是開發(fā)平臺？暫時還沒有人知道確切答案。

在大洋彼岸，以英偉達為代表的芯片廠商，已經(jīng)在這一波浪潮當中吃到了增長紅利；而國內(nèi)的一眾廠商，也在基于自身不同的資源稟賦和優(yōu)勢業(yè)務，力求抓住這撲面而來的發(fā)展機遇。

而在國內(nèi)所有的生成式AI技術(shù)服務商當中，商湯可以算是最具代表性的一個。

其他公司，有的專注于AIDC相關業(yè)務，搞AI算力出租的生意，但本質(zhì)上其實還是傳統(tǒng)IDC的重新包裝；有的做純粹的大模型開發(fā)商，把所有資源和精力都用于規(guī)模更大、成本更高的大模型的開發(fā)和迭代，但是在商業(yè)化上還處于非常早期的階段。

而用“兩條腿走路”的商湯，在這個市場上顯示出了足夠獨特的競爭優(yōu)勢。

一方面，與AIDC服務商相比，商湯能夠提供豐富得多的產(chǎn)品和服務支持，讓客戶不需要一切從零開始打造大模型相關的基礎設施，而是能夠借助商湯成熟的大模型生產(chǎn)環(huán)境，專注于核心業(yè)務邏輯，而不需要為相關的支持和算法框架操心；

另一方面，與大模型開發(fā)商相比，商湯能夠為企業(yè)客戶提供更多、更貼近業(yè)務需求的選擇，無論是完全依賴于商湯日日新大模型的能力調(diào)用，還是那些目標更宏大、希望訓練自己私有模型的傳統(tǒng)商業(yè)巨頭，商湯都能夠提供全棧式的解決方案，滿足客戶多層次、多階段的需求。

如果說過去二十年，移動互聯(lián)網(wǎng)滲透并影響到了千千萬萬個行業(yè)的話，那么未來，將會是AI技術(shù)再次重塑和改造商業(yè)世界的時代。其中蘊含的機會，數(shù)以萬計。

無論AI技術(shù)下一步的發(fā)展方向往何處去，對于一家專注于長期主義的技術(shù)驅(qū)動型企業(yè)而言，堅守自己在產(chǎn)業(yè)鏈中的位置，為客戶創(chuàng)造價值，為行業(yè)帶來進步，在確保長期生存并發(fā)展的前提下，為公司夯實和擴大商業(yè)版圖，這便是正確的發(fā)展之道。