文/陈锋
编辑/子夜
今年5月，IBM发布了《2024年CEO调研报告》，其中有两组数据尤为值得关注。根据该调研报告，59%的受访CEO认为，未来企业的竞争优势，取决于谁拥有最先进的生成式AI；62%的CEO表示，他们需要重新制定商业策略，才能在未来赢得胜利。得益于大模型技术和生成式AI的推动，整个人工智能领域，也迎来了新的范式转移——正加速从AI 1.0时代，迈向AI 2.0时代。AI 2.0时代的重要特征在于，人工智能会从之前点状的创新应用，逐步规模化发展到赋能企业业务流程的各个环节，并逐步向产业深水区发展。上述背景下，连线Insight观察到，当下中国AI产业也在加速涌现出新趋势：一方面，基座大模型底层技术还在不断迭代，但更多玩家开始思考，怎么将大模型落地到各个产业中去，赋能到具体的业务场景，尽快跑通商业化路径；另一方面，随着越来越多的企业开始拥抱大模型及生成式AI，AI产业链也在加速成熟和分化，上下游产业角色和环节在不断增多。AI产业链条中的每一个玩家，都面临着抉择：要充当什么角色？聚焦到哪些领域或场景？怎么落地？等等。其中，我们注意到，已经在AI领域深耕了十年的商汤科技，选择了一条难而正确的路——从AI基础设施到大模型到应用，全栈布局。前段时间的“2024商汤十周年国际论坛：迈向AI 2.0共融新时代”的大会上，商汤科技董事长兼首席执行官徐立表示，当下正处于AGI的转折点，在人工智能2.0时代，商汤的核心战略是无缝集成数字基础设施、人工智能模型和应用，集团将以此为基础，推动新一轮创新。在这背后，商汤为什么要选择全栈布局？它的底气源于何处？这一战略又将把它带向何处？
破解AI 2.0时代成本难题，面对生成式AI浪潮，企业们面临的关键问题，早已不是“要不要布局大模型”了，而是“怎么拥抱大模型”“怎么用大模型来赋能业务”。但在AI 2.0时代，跑通大模型的应用路径，其实并不容易。徐立最近在一次论坛上表示，生成式AI或者AI 2.0时代，除了模型的通用性之外，最大的特点是成本结构由“研发人员密集型”转化为了“算力资源密集型”。具体来看，大模型训练、生成式AI应用，不仅对GPU或异构计算的需求大幅增加，传统的CPU算力已经无法满足，还对GPU集群的计算效率、稳定性等方面提出了诸多要求。此外，算力也不是简单的堆砌，而是要为大模型进行优化的复杂系统性工程。不过算力成本过高、算力资源的浪费，又是当前业界普遍存在的现象，这也就导致，如今的AI解决一个问题，自身所花费的成本和代价，可能比带来的好处还要大。怎么应对这个挑战？商汤的解法是，把AI三要素“算力、算法、数据”都基础设施化，同时通过“大装置-大模型-应用”这一三位一体的核心战略，以应用驱动模型，以模型带动算力优化，推动大模型迅速迭代，并降低推理成本。2021年，商汤提出了“大装置”的概念，是中国首个提出新一代AI基础设施思考、并付诸行动的厂商。2022年，作为商汤AI基础设施重要载体的人工智能计算中心AIDC正式投入运营。目前，SenseCore商汤大装置已经搭建起了完善的AI基础设施架构，包括AI原生算力基础设施、大模型生产平台、模型即服务等等。比如围绕大模型的训练，SenseCore商汤大装置对外提供专家服务，覆盖大模型规划和大模型训练两个阶段。在大模型规划阶段，商汤通过提供大模型开发咨询服务和大模型代训练服务，能让客户快速理解大模型开发训练的关键节点和潜在痛点。而在大模型训练阶段，商汤大装置也提供了从数据、训练到推理的大模型全生命周期服务，保障大模型开发成果落地。在推理部署阶段，商汤SenseCore MaaS（大模型即服务）万象模型开发平台，基于领先的商汤日日新千亿级大模型，提供高效率和一站式大模型生产和应用全流程工具链，助力企业与开发者构建原生AI应用，提升业务效能。
目前，商汤大装置万象已广泛服务于政务、运营商、金融、互联网、汽车、泛科技等多个行业客户，以高效的模型精调和推理部署，实现多种业务场景的提智增效。
根据IDC近日发布MaaS报告《中国模型即服务（MaaS）及AI大模型解决方案市场追踪，2024H1》。报告显示，2024年上半年，商汤科技（商汤大装置万象）以14.8%的市场份额位居第二。
在SenseCore商汤大装置这一AI基础设施之上，客户不仅能开发、训练大模型，也可以调用平台上丰富的模型资源库，来生成特定的垂直行业模型，也能开发原生AI应用——SenseCore商汤大装置，某种程度上已经成了各行各业做大模型、做生成式AI应用的“水电煤”。
从长远视角来看，围绕AI基础设施的持续布局，有望帮助商汤在AI 2.0时代占据先发优势。一方面，过去十年里，商汤其实一直在专注于AI底层基础设施与模型应用，积累起了可观的算力规模和技术资源。徐立认为，过去十年的AI 1.0时代的经验，让商汤更了解市场需要什么样的AI产品和服务。他说，商汤是最懂模型的算力服务商，最懂算力的模型服务商。截至今年7月，商汤大装置的总算力规模达到了20000PFLOPS，已有超过5.4万块GPU。IDC近期发布的《中国智算服务市场（2023下半年）跟踪》报告显示，商汤科技在中国云计算基础设施厂商中脱颖而出，跻身中国GenAI IaaS服务厂商TOP3，居于GenAI IaaS领域第一梯队。
图源商汤科技官方微信公众号
另一方面，商汤对AI基础设施的持续投入，也会拓宽商汤在AI 2.0时代的商业化空间。“电力和通信流量都是基础设施，一套基础设施就能服务千行百业，但是早期的成本也都居高不下，随着技术的迭代以及使用人数的扩大，边际成本就忽略不计了”，徐立认为，现在AI基础设施正处于这一转折点。
从更多行业到更多AI应用，今年是商汤成立的第十年，不难发现的是，过去多年围绕AI技术的持续投入和布局下，商汤正在“双轮驱动”：
不仅有深厚的传统的AI业务，而且加速布局生成式AI业务。
今年上半年，商汤收入为17.40亿元，同比增长了21.4%，其中最值得注意的是，从营收结构来看，生成式AI的收入为人民币10.51亿元，同比大幅增长了255.7%，占集团收入的占比提升到了60.4%。商汤的这一切换进程中，不容忽视的一点是，商汤不只是搭建起了以SenseCore商汤大装置为核心的AI底层基础设施，而是在进一步深化其与大模型的深度协同。商汤今年将“无缝集成数字基础设施、人工智能模型和应用”定为核心战略，思路和目标也很明确，即面向未来，商汤不仅要成为AI基础设施提供商，也要成为AI 2.0时代的AI模型提供商。背后的逻辑在于，一方面，如我们上文所述，“大装置+大模型”的深度协同，很大程度上能够推动AI产业高效率、低成本、规模化的AI创新和落地。另一方面，AI基础设施之上，如何将大模型的能力、生成式AI的能力加速下沉到爆发式增长的长尾细分场景，才是关键。自2023年4月首次发布“日日新SenseNova”大模型体系以来，商汤在大模型领域的迭代速度和落地进程，一直在加快。
图源商汤科技官方微信公众号一边，是商汤已经打造出了愈发丰富的基座大模型，包括语言大模型（SenseChat-5）、多模态大模型（SenseChat-Vision）、语音大模型（Nova-tts-1）、文生图大模型（SenseMirage）、向量大模型（Nova-Embedding），等等。今年7月，商汤科技发布了国内首个具备流式原生多模态交互能力大模型“日日新SenseNova 5.5”，综合性能较之前的“日日新5.0”提升了30%。据介绍，在多模态能力上，“日日新SenseNova 5.5”在大部分核心测试集指标上，都对标甚至超过了Open AI的GPT-4o。另一边，商汤科技还加速迭代出了面向不同场景、不同行业的垂直行业大模型和解决方案，实际落地进展也在加快。举个例子，基于“商量”这一大语言模型，商汤科技迭代出了面向医疗行业的医疗大模型“大医”，在多个医疗任务评测集上，“大医”的能力同样超越了GPT-4o。今年6月，基于“大医”，商汤科技与上海人工智能实验室合作，携手多家单位，共同发起了创新项目“渐冻症知识问答助手”，后者拥有专业的医疗知识库基础，可以为渐冻症患者提供全天候、全面的渐冻症互动答疑。近日，在中国计算机大会上，“大医”从近百个项目中脱颖而出，凭借着在公益领域的突出贡献，成功入选了2024“CCF十大技术公益优秀案例”。在其他领域和场景，商汤也在加速将大模型能力，转化为能落地到实际场景的产品应用，比如代码小浣熊、办公小浣熊、秒画、拟人大模型等等。今年上半年，已经有超过3000家行业头部企业使用了商汤的大模型及智算服务，“日日新”大模型的整体调用量，实现了400%的增长。
结语近两年，从大模型浪潮的爆发，到基于大模型技术的生成式AI，AI产业的技术变革正不断加速，而以商汤科技为代表的一众AI企业，正努力缩短从技术变革到场景拓宽的距离。某种程度上，这让商汤既能着眼于当下，也为未来做好了准备。一条腿是传统AI，基于技术的不断成熟，商汤能不断降低成本、加速海内外市场拓展，聚焦利润贡献；另一条腿则是新一代的AI大模型，商汤的目标是尽快实现盈亏平衡，这条腿增长很快，且能看得到未来。前者保证商汤“走得够快”，后者保证“走得够远”。不难发现，当几乎所有玩家都在期待AGI时代到来时，正沿着这条全栈布局的路径扎实走下去的商汤科技，实际上已经拿到了通向AGI的船票。
