近日，商湯科技(00020)召開業績交流會。董事長兼首席執行官徐立在會上表示，2023年實施了大裝置+大模型的產業佈局。
智通財經APP獲悉，近日，商湯科技(00020)召開業績交流會。董事長兼首席執行官徐立在會上表示，2023年實施了大裝置+大模型的產業佈局。算力規模上，大裝置的運營總算力突破了12000P，P即Petaflops，相較於23年初提高了一倍。上線的GPU數量達到了45000個。
與此同時，在大模型的能力上，集團的日日新大模型性能快速提升，實現了萬卡萬參的大模型訓練能力，在基模型、多模態、編程和工具調用、百萬字無損上下文以及終端小模型，都達到了國內的領先水平。新的模型及服務的商業模式也讓集團收穫了大量的新客戶，集團有幸成爲中國首批通過生成式人工智能服務管理暫行辦法的8個大模型之一，可以廣泛服務於公衆和企業。
徐立指出，在新的業務板塊分類下，集團以生成式AI業務爲重點發展方向，同時保持傳統AI業務以及智能汽車的優勢。生成式AI去年收入爲11.8億，按年上升200%，佔總收入比例提升到35%。傳統AI業務去年收入爲18.4億，按年下降41%，佔總收入比例從22年的82%下降到54%。當中智慧城市的收入佔比下降明顯，反映集團對智慧城市的依賴度大幅降低。
徐立還稱，絕影汽車持續穩步發展，去年收入爲3.8億人民幣，按年上升31%，佔總收入的比例爲11%。生成式AI對商湯不僅僅是技術領域的變革、新的創新，更是取代了智慧城市，成爲集團的核心業務，該業務預計在2024年持續保持高速增長。
商湯生成式AI業務的增長得益於各行各業對大模型的訓練和推理的廣泛需求，這預示着中國硬科技投資的新週期正式開啓。商湯通過各個業務層面深入融合生成式AI的能力，正在贏得新的客戶，並推動效率和生產力的全面提升。
執行董事兼董事會秘書徐冰稱，展望2024年，集團有三大戰略目標。第一，持續保持集團的技術領先，集團也將進一步發揮大裝置和大模型的協同優勢，擴充集團的算力規模，提升基礎設施和大模型的綜合服務能力。集團會持續投入日日新模型體系的迭代，讓模型能力保持業界領先。
第二，推動業務增長。集團將加快生成式AI業務的商業化進程，爲用戶提供最具性價比的解決方案。
第三，推動核心業務盈利。集團的目標是繼續優化集團的運營效率，採取包括孵化和分拆一些非核心業務在內的策略，集中資源在生成式AI業務上,來改善現金流和減少虧損。憑藉集團在大裝置、大模型和雲端協同的能力，集團對未來充滿信心。儘管面臨轉型期的挑戰，集團依然在人工智能2.0時代的激烈競爭中佔據優勢地位，可以實現長遠的飛躍式發展。
Q&A：
Q:商湯目前在學術上的多模態前沿探索有哪些方向？多模態大模型的整體節奏以及現在工程化能力的掌握情況如何？公司如何解決多模態領域數據稀缺的問題，並且如何看待未來多模態技術對於合成數據的採用？
A:首先，在學術和未來方向上，商湯做多模態一定有過往的歷史積累，包含原來在感知決策方面上投入的大量的資源，現在生成式，特別是多模態相關，可以作爲大量的數據標註、數據生成的核心工具。在算法層面，我們有兩層的優勢。第一，我們在當時生圖生視頻和理解圖片視頻的過程中，要解決另外潛在的模型架構，複合架構就能解決高分辨率的信息如何能夠融合到多模態的框架中，特別是在細節的保存，細小文字的識別中都能有很好的效果，但又不增加額外的算法量，這是商湯在過往工作中的一個積累。第二，我們能夠在數據生成的過程中提供很好的數據標註的工具，甚至是數據合成的工具。我們過往在3D領域的積累，不管是神經渲染還是3D高斯，在這一波生成式智能當中，都可以做大量合成類的數據，再加上其他方向上的渲染。所以我們的判斷是，未來從數據端，合成數據會佔據比較重要的位置，因爲行業裏的數據採集，基本不可能覆蓋低頻場景，這些低頻場景的數據一定是從合成方向來的。另外，理解類的能力，一定是與生成類的能力協同發展的。這是學術上的內容。
第二是節奏，這個問題可能更多與投入的資源掛鉤。Sora的出現預示着大量的算力會投身到行業應用中，也是scaling law的實踐。商湯過往在圖片中有很強的積累，但這個積累在於，我們怎樣利用比較少的資源，能夠達到同樣甚至更好的結果。所以我相信，這也是中國做AI的很有效的方向，怎樣利用稍微少量的資源投入，然後利用更多工程化以及算法上一定程度上的優勢，彌補純粹算力上的gap，而且目前也取得了一些比較顯著的結果。
第三是數據稀缺性，在剛才第一個能力談到，我們的判斷是合成數據可能會在後面起到比較重要的作用，並且模型的下一個階段，模型的複合式架構也會應運而生。
Q:算力一直是我們的優勢，24年或以後，我們在算力方面的未來增量有沒有規劃？
A:首先，我們肯定會在很大的規模上佈局，用運營的方法佈局我們的算力。
首先，我們看待算力，它是一個極其稀缺的資源。反映到我們去年服務國內大量客戶的時候，幾乎每個客戶都在每個季度向我們租用更多的算力和模型訓練和推理的服務。這也是我們生成式AI業務可以實現快速增長的原生動力。在24年，我們也會持續發揮算力擴展上的能力。一方面，我們整體的算力規模增長預計在一倍左右，去年我們在年初相較年底也是一倍左右的增長，當然這個增長比我們計劃的要小。去年不管是中國還是美國，算力都是極其稀缺的。到年底模型的參數量變得越來越大，多模態能力也變得越來越強，甚至在春節前出現了Sora這樣的新模型。對於不管是訓練還是推理，都是指數級更多的算力需求。
行業的判斷是，幾乎每一年算力的需求都會以10倍的數量級擴充。我們預計在未來1-2年，全球的算力都會供不應求，在中國挑戰會更大。但這裏面的機遇是，中國給予了算力芯片多元化發展的土壤，國產的芯片變得越來越好用，大家的資源也都投入了國產芯片的優化裏面。不僅僅是從芯片的生產上，更重要的是在芯片上層怎樣運營好這些芯片，怎樣在上面布好軟件，讓訓練和推理的效率達到更高。這些都是大的趨勢，逼迫行業裏面的參與者一起努力的方向。所以這是國產非常好的發展機會。
然後，芯片的用途也會分化。去年大部分的需求來自訓練，大模型在中國比美國大概落後1-2年。在這個時間點，訓練的需求是最旺盛的。美國已經進入了推理階段，所以英偉達的GPU，40%左右已經開始用於推理。在中國我們判斷，今年也會是推理增速快於訓練需求的一年。預計到年底推理也會達到佔據20%到30%計算量的消耗。推理和訓練的分化，其實也給予了芯片多元化的機會。適用於訓練的芯片是一類芯片，也會出現新的適用於推理的芯片。多模態模型在推理上的成本數倍高於傳統的語言模型，這裏面也會有很多優化芯片設計的機會。
最後是芯片全國網絡的設計。芯片在供應的短缺給予了芯片調度的市場機遇。在去年，芯片的硬件成本是比較高的，價格也持續上漲。今年我們相信，如何調度芯片，運營管理能力，芯片上的軟件能力以及推理加速能力，這些能力實際上會更加重要。這些能力的市場客戶付費意願也會增加，所以這些都會給與我們商湯歷史上積累的大裝置在整體全棧的從硬件到軟件的迭代，我們所掌握的優勢在今年會更好地市場上發揮出來，服務好更多的訓練和推理的需求。
Q:目前我們的生成式AI有哪些商業模式？中長期生成式AI的增長預期怎樣？業務佔公司總收入的比例預測怎樣？生成式AI新拆分後，對於毛利端，是增長的作用，還是可能會略有拖累？
A:從商業模式上，生成式AI有云端的公有云模式，私有化部署的模式以及定製化開發的模式。對於後面財務的影響和預測，交由CFO王震介紹生成式AI後續的增長預期。
首先是商業模式。生成式AI我們目前以大裝置+模型深度協同的方式推進，所以在收入側主要是三種商業模式，一個是公有云，一個是私有云，還有一個是模型定製服務，我分別介紹。公有云服務大家可能比較熟悉，主要是指模型在公有云上通過標準的API調用的時候，我們既可以按照流量來計費，比如根據輸入輸出的Token數定價，根據產生的圖片數量定價；還有一種方式是根據需要鎖定的算力資源計費。不同客戶的要求可能不太一樣，但主要是這幾種。私有化部署主要針對一些對安全需求比較嚴格的客戶，比如銀行、券商、保險公司、醫院等，具體的服務情況當然因客戶的要求有所不同，通常我們會爲客戶配備一些專屬模型，然後會按照開放的用戶賬號數決定相應的模型授權的費用，這裏的授權既有永久性的授權，也有根據指定年限的授權。在永久性授權，我們多數情況下會增加一個條款，後續如果升級維護，當然需要額外付費。最後一種是模型定製服務，一般是服務費的形式，主要根據客戶的需求提供模型的訓練、調優或定製開發。
關於生成式AI大概的財務預期，我們從22到23收入翻了三倍，那麼從23到24感覺還是會維持非常高的增速，這塊業務量預計23-24可以再翻一番，佔公司整體的收入比例在24年應該會達到一半左右。所以公司從今年開始真正成爲主要是生成式AI的公司，從長遠來看，確實很難預測得非常準，但是我想大家應該不會感到奇怪，這塊業務的長期增速應該非常快，我們初步感覺是23-28年收入CAGR在50%數量級的業務，由於今年如果有50%的貢獻，到了27、28年大概佔到接近3/4。
關於對毛利的影響，確實不太容易判斷得特別準，因爲我前面也提到，毛利的波動性還是有的。根據生成式AI的各種各樣商業模式，毛利率有時變化比較大。我們目前初步的感覺是，它對公司長期毛利率是相對中性的。因爲目前公司的毛利率在40到45之間，所以我們感覺它總體是中性，在40以上毛利的前提下不會產生巨大的波動。
Q:在湯老師不幸離世後，他的股權由誰繼承？對商湯股權結構以及公司戰略帶來哪些重大影響？公司未來將如何合理的回報？
A:首先感謝廣大投資者對於商湯的關注。湯老師離世之後，股權由他的家人繼承。他們對於公司的管理層一向表示非常高度的支持，所持的股權還是通過MI所持有，也是繼續鎖定，從而形成於管理層一致穩定的發展預期。我們管理層團隊也保持穩定，繼續推動人工智能產業的變化，特別是現在2.0時代的轉型。所以從集團角度，集團的治理的穩定性以及一致性是有所保障的。
從大的戰略上，過往他制定的戰略是原創，且原創的高速帶來產業的超額回報，形成市場的規模。我們1.0時代進入了成本收益期，通過降成本已經能夠形成穩定的收益，形成正向的現金流，所以我們會把一些產業的擴張聚焦到追求現金流。我想這部分能力在2.0時代，生成式AI時代，也會經歷同樣的流程。首先行業先解決能不能的問題，突破行業使用的紅線，其次在能不能的問題上解決成本的問題，然後在產品端市場疊加服務，最後形成產業價值的閉環。商湯經歷過整個週期，所以也希望能夠用好過往的能力推動在生成式2.0時代帶來預期的產業變革。
第三是股價的問題，現有的股價從管理層角度上，其實是嚴重低估了，因爲目前是小於淨資產。商湯的資產除了剛才王徵介紹的現金外，大量的資產在於算力，以及算力對應的基礎設施，以及背後的IDC等。算力這部分雖然以折舊的形式反映在資產上，但現在的價值實際上是更高的。所以從資產的角度，商湯的股價目前是低的。我們希望通過去年以及今年半年的調整，使得我們增長性的業務有非常良好的發展狀態，能夠應對未來的挑戰，同樣把我們商業化的能力延續到2.0，同時保持1.0時代剩下相關的業務能有健康穩定的現金流，從而迎接現在非常有憧憬的新能，還有2.0時代。最後補一句，從管理層的角度，我們也希望利用我們的諸多努力，包括我們保持着自己的鎖定，並且我們也會推動股價的上升，來回報我們的投資者，我們的股民以及我們的員工。