SenseTime launches a sprint towards generative AI

作者 | 劉寶丹

編輯 | 黃昱

All In AI 已成科技企業的共識，作為國內上一波 AI 浪潮的代表，商湯也要全面轉向生成式 AI 賽道。

12 月 3 日，商湯科技董事長兼 CEO 徐立發佈全員信，宣佈建立了新的 “1+X” 的架構，其中，“1” 代表核心業務，商湯要打造行業領先的 AI 雲，實現大裝置、基礎模型和 AI 應用的無縫集成。在 CV（計算機視覺）領域，打造通用視覺模型深耕各個應用場景。

“X” 代表重組拆分的生態企業矩陣，包括智能汽車 “絕影”、家庭機器人 “元蘿蔔”、智慧醫療、智慧零售等。同時，各生態企業將設立獨立的 CEO，並對業務發展負責。

這次調整是基於對公司戰略方向和核心領域的重新定位，隨着戰略重組完成，商湯也可以更好地應對 AI 2.0 時代所帶來的機遇與挑戰，全面擁抱生成式 AI。

在上一波 AI 浪潮中，商湯憑藉在人臉和視覺識別方面的技術優勢，成為 “AI 四小龍” 之一，並於 2021 年成功在港交所上市。2022 年底，隨着 ChatGPT 引發的生成式 AI 席捲浪潮，商湯也開始加碼 AI 大模型技術和應用。

商湯日日新大模型自 2022 年底開始，以超 10000 張 GPU 的算力資源投入，2023 年 4 月，商湯推出日日新的 1.0 版本，它是商湯首個發佈的大語言模型之一；2024 年 7 月，日日新進一步升級為 5.5 版本，實現了對標 GPT-4o 的綜合性能和實時交互體驗，成為中國第一個多模態的實時交互大模型。

直到這次戰略重組，商湯打造了以生成式 AI 為核心的組織架構。

10 月，商湯科技十週年之際，徐立表示，公司相信並期待通用人工智能時代的到來。“務實來講，我們已邁出了兩步：即常説的傳統 AI 1.0 和生成式大模型 AI 2.0。”

在徐立看來，AI 1.0 和 AI 2.0 的一個重要區別在於 AI 成本結構的變化。在傳統的 AI 1.0 時代，模型生產的主要成本在於研發人員的投入。而在生成式大模型 AI 2.0 時代，模型生產的成本主要在於算力資源的投入。

簡言之，生成式大模型 AI 的普及和商業化，需致力於降低大模型的生產和使用成本，這勢必要結合大模型來迭代和優化算力，同時也需根據算力資源的特點來迭代大模型設計和應用。

因此，在生成式大模型 AI 領域，商湯的核心戰略是實現算力大裝置（SCO）、大模型和應用（CNI）的無縫集成，以應用驅動模型，以模型帶動算力的優化。為此，商湯圍繞戰略和核心資源進行了組織架構調整。

徐立強調，新架構的戰略意義，一是堅定生成式 AI 為代表的核心業務，加速實現盈利和穩定現金流；二是基於集團基礎設施優勢的協同效應，更利於生態企業快速抓住垂直行業的市場機會；三是生態企業設立獨立 CEO 機制更適應市場化發展。

面對被稱為 “第四次工業革命” 的生成式 AI，商湯的優勢在於多年的技術積累、AI 基礎設施以及應用生態。根據財報，2024 年上半年，商湯生成式 AI 業務營收達到 10.51 億元，同比大幅增長 255.7%，營收佔比提高至 60.4%，成為公司新的支柱性業務。

不過，商湯未來的挑戰依然不容小覷。AI 正處於技術競賽當中，這是一場史無前例的全球競爭，同時，AI 巨大的投入和商業收入之間的巨大鴻溝短期內仍會存在，這些對參與玩家來説，都代表着不確定性。

在 AI 領域深耕 10 年後，商湯終於等來了生成式 AI 浪潮，它將重新出發，朝着這一機遇全力以赴。