商湯科技(00020)業(yè)績交流會(huì)：2023年上線GPU達(dá)45000個(gè) 生成式AI業(yè)務(wù)為重點(diǎn)發(fā)展方向

智通財(cái)經(jīng)APP獲悉，近日，商湯科技(00020)召開業(yè)績交流會(huì)。董事長兼首席執(zhí)行官徐立在會(huì)上表示，2023年實(shí)施了大裝置+大模型的產(chǎn)業(yè)布局。算力規(guī)模上，大裝置的運(yùn)營總算力突破了12000P，P即Petaflops，相較于23年初提高了一倍。上線的GPU數(shù)量達(dá)到了45000個(gè)。

與此同時(shí)，在大模型的能力上，集團(tuán)的日日新大模型性能快速提升，實(shí)現(xiàn)了萬卡萬參的大模型訓(xùn)練能力，在基模型、多模態(tài)、編程和工具調(diào)用、百萬字無損上下文以及終端小模型，都達(dá)到了國內(nèi)的領(lǐng)先水平。新的模型及服務(wù)的商業(yè)模式也讓集團(tuán)收獲了大量的新客戶，集團(tuán)有幸成為中國首批通過生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法的8個(gè)大模型之一，可以廣泛服務(wù)于公眾和企業(yè)。

徐立指出，在新的業(yè)務(wù)板塊分類下，集團(tuán)以生成式AI業(yè)務(wù)為重點(diǎn)發(fā)展方向，同時(shí)保持傳統(tǒng)AI業(yè)務(wù)以及智能汽車的優(yōu)勢。生成式AI去年收入為11.8億，按年上升200%，占總收入比例提升到35%。傳統(tǒng)AI業(yè)務(wù)去年收入為18.4億，按年下降41%，占總收入比例從22年的82%下降到54%。當(dāng)中智慧城市的收入占比下降明顯，反映集團(tuán)對智慧城市的依賴度大幅降低。

徐立還稱，絕影汽車持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展，去年收入為3.8億人民幣，按年上升31%，占總收入的比例為11%。生成式AI對商湯不僅僅是技術(shù)領(lǐng)域的變革、新的創(chuàng)新，更是取代了智慧城市，成為集團(tuán)的核心業(yè)務(wù)，該業(yè)務(wù)預(yù)計(jì)在2024年持續(xù)保持高速增長。

商湯生成式AI業(yè)務(wù)的增長得益于各行各業(yè)對大模型的訓(xùn)練和推理的廣泛需求，這預(yù)示著中國硬科技投資的新周期正式開啟。商湯通過各個(gè)業(yè)務(wù)層面深入融合生成式AI的能力，正在贏得新的客戶，并推動(dòng)效率和生產(chǎn)力的全面提升。

執(zhí)行董事兼董事會(huì)秘書徐冰稱，展望2024年，集團(tuán)有三大戰(zhàn)略目標(biāo)。第一，持續(xù)保持集團(tuán)的技術(shù)領(lǐng)先，集團(tuán)也將進(jìn)一步發(fā)揮大裝置和大模型的協(xié)同優(yōu)勢，擴(kuò)充集團(tuán)的算力規(guī)模，提升基礎(chǔ)設(shè)施和大模型的綜合服務(wù)能力。集團(tuán)會(huì)持續(xù)投入日日新模型體系的迭代，讓模型能力保持業(yè)界領(lǐng)先。

第二，推動(dòng)業(yè)務(wù)增長。集團(tuán)將加快生成式AI業(yè)務(wù)的商業(yè)化進(jìn)程，為用戶提供最具性價(jià)比的解決方案。

第三，推動(dòng)核心業(yè)務(wù)盈利。集團(tuán)的目標(biāo)是繼續(xù)優(yōu)化集團(tuán)的運(yùn)營效率，采取包括孵化和分拆一些非核心業(yè)務(wù)在內(nèi)的策略，集中資源在生成式AI業(yè)務(wù)上,來改善現(xiàn)金流和減少虧損。憑借集團(tuán)在大裝置、大模型和云端協(xié)同的能力，集團(tuán)對未來充滿信心。盡管面臨轉(zhuǎn)型期的挑戰(zhàn)，集團(tuán)依然在人工智能2.0時(shí)代的激烈競爭中占據(jù)優(yōu)勢地位，可以實(shí)現(xiàn)長遠(yuǎn)的飛躍式發(fā)展。

Q&A：

Q:商湯目前在學(xué)術(shù)上的多模態(tài)前沿探索有哪些方向？多模態(tài)大模型的整體節(jié)奏以及現(xiàn)在工程化能力的掌握情況如何？公司如何解決多模態(tài)領(lǐng)域數(shù)據(jù)稀缺的問題，并且如何看待未來多模態(tài)技術(shù)對于合成數(shù)據(jù)的采用？

A:首先，在學(xué)術(shù)和未來方向上，商湯做多模態(tài)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(xiàn)在生成式，特別是多模態(tài)相關(guān)，可以作為大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)生成的核心工具。在算法層面，我們有兩層的優(yōu)勢。第一，我們在當(dāng)時(shí)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(gòu)，復(fù)合架構(gòu)就能解決高分辨率的信息如何能夠融合到多模態(tài)的框架中，特別是在細(xì)節(jié)的保存，細(xì)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(gè)積累。第二，我們能夠在數(shù)據(jù)生成的過程中提供很好的數(shù)據(jù)標(biāo)注的工具，甚至是數(shù)據(jù)合成的工具。我們過往在3D領(lǐng)域的積累，不管是神經(jīng)渲染還是3D高斯，在這一波生成式智能當(dāng)中，都可以做大量合成類的數(shù)據(jù)，再加上其他方向上的渲染。所以我們的判斷是，未來從數(shù)據(jù)端，合成數(shù)據(jù)會(huì)占據(jù)比較重要的位置，因?yàn)樾袠I(yè)里的數(shù)據(jù)采集，基本不可能覆蓋低頻場景，這些低頻場景的數(shù)據(jù)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(xié)同發(fā)展的。這是學(xué)術(shù)上的內(nèi)容。

第二是節(jié)奏，這個(gè)問題可能更多與投入的資源掛鉤。Sora的出現(xiàn)預(yù)示著大量的算力會(huì)投身到行業(yè)應(yīng)用中，也是scaling law的實(shí)踐。商湯過往在圖片中有很強(qiáng)的積累，但這個(gè)積累在于，我們怎樣利用比較少的資源，能夠達(dá)到同樣甚至更好的結(jié)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，然后利用更多工程化以及算法上一定程度上的優(yōu)勢，彌補(bǔ)純粹算力上的gap，而且目前也取得了一些比較顯著的結(jié)果。

第三是數(shù)據(jù)稀缺性，在剛才第一個(gè)能力談到，我們的判斷是合成數(shù)據(jù)可能會(huì)在后面起到比較重要的作用，并且模型的下一個(gè)階段，模型的復(fù)合式架構(gòu)也會(huì)應(yīng)運(yùn)而生。

Q:算力一直是我們的優(yōu)勢，24年或以后，我們在算力方面的未來增量有沒有規(guī)劃？

A:首先，我們肯定會(huì)在很大的規(guī)模上布局，用運(yùn)營的方法布局我們的算力。

首先，我們看待算力，它是一個(gè)極其稀缺的資源。反映到我們?nèi)ツ攴?wù)國內(nèi)大量客戶的時(shí)候，幾乎每個(gè)客戶都在每個(gè)季度向我們租用更多的算力和模型訓(xùn)練和推理的服務(wù)。這也是我們生成式AI業(yè)務(wù)可以實(shí)現(xiàn)快速增長的原生動(dòng)力。在24年，我們也會(huì)持續(xù)發(fā)揮算力擴(kuò)展上的能力。一方面，我們整體的算力規(guī)模增長預(yù)計(jì)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(dāng)然這個(gè)增長比我們計(jì)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(shù)量變得越來越大，多模態(tài)能力也變得越來越強(qiáng)，甚至在春節(jié)前出現(xiàn)了Sora這樣的新模型。對于不管是訓(xùn)練還是推理，都是指數(shù)級更多的算力需求。

行業(yè)的判斷是，幾乎每一年算力的需求都會(huì)以10倍的數(shù)量級擴(kuò)充。我們預(yù)計(jì)在未來1-2年，全球的算力都會(huì)供不應(yīng)求，在中國挑戰(zhàn)會(huì)更大。但這里面的機(jī)遇是，中國給予了算力芯片多元化發(fā)展的土壤，國產(chǎn)的芯片變得越來越好用，大家的資源也都投入了國產(chǎn)芯片的優(yōu)化里面。不僅僅是從芯片的生產(chǎn)上，更重要的是在芯片上層怎樣運(yùn)營好這些芯片，怎樣在上面布好軟件，讓訓(xùn)練和推理的效率達(dá)到更高。這些都是大的趨勢，逼迫行業(yè)里面的參與者一起努力的方向。所以這是國產(chǎn)非常好的發(fā)展機(jī)會(huì)。

然后，芯片的用途也會(huì)分化。去年大部分的需求來自訓(xùn)練，大模型在中國比美國大概落后1-2年。在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，訓(xùn)練的需求是最旺盛的。美國已經(jīng)進(jìn)入了推理階段，所以英偉達(dá)的GPU，40%左右已經(jīng)開始用于推理。在中國我們判斷，今年也會(huì)是推理增速快于訓(xùn)練需求的一年。預(yù)計(jì)到年底推理也會(huì)達(dá)到占據(jù)20%到30%計(jì)算量的消耗。推理和訓(xùn)練的分化，其實(shí)也給予了芯片多元化的機(jī)會(huì)。適用于訓(xùn)練的芯片是一類芯片，也會(huì)出現(xiàn)新的適用于推理的芯片。多模態(tài)模型在推理上的成本數(shù)倍高于傳統(tǒng)的語言模型，這里面也會(huì)有很多優(yōu)化芯片設(shè)計(jì)的機(jī)會(huì)。

最后是芯片全國網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)。芯片在供應(yīng)的短缺給予了芯片調(diào)度的市場機(jī)遇。在去年，芯片的硬件成本是比較高的，價(jià)格也持續(xù)上漲。今年我們相信，如何調(diào)度芯片，運(yùn)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(shí)際上會(huì)更加重要。這些能力的市場客戶付費(fèi)意愿也會(huì)增加，所以這些都會(huì)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(yōu)勢在今年會(huì)更好地市場上發(fā)揮出來，服務(wù)好更多的訓(xùn)練和推理的需求。

Q:目前我們的生成式AI有哪些商業(yè)模式？中長期生成式AI的增長預(yù)期怎樣？業(yè)務(wù)占公司總收入的比例預(yù)測怎樣？生成式AI新拆分后，對于毛利端，是增長的作用，還是可能會(huì)略有拖累？

A:從商業(yè)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制化開發(fā)的模式。對于后面財(cái)務(wù)的影響和預(yù)測，交由CFO王震介紹生成式AI后續(xù)的增長預(yù)期。

首先是商業(yè)模式。生成式AI我們目前以大裝置+模型深度協(xié)同的方式推進(jìn)，所以在收入側(cè)主要是三種商業(yè)模式，一個(gè)是公有云，一個(gè)是私有云，還有一個(gè)是模型定制服務(wù)，我分別介紹。公有云服務(wù)大家可能比較熟悉，主要是指模型在公有云上通過標(biāo)準(zhǔn)的API調(diào)用的時(shí)候，我們既可以按照流量來計(jì)費(fèi)，比如根據(jù)輸入輸出的Token數(shù)定價(jià)，根據(jù)產(chǎn)生的圖片數(shù)量定價(jià)；還有一種方式是根據(jù)需要鎖定的算力資源計(jì)費(fèi)。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(yán)格的客戶，比如銀行、券商、保險(xiǎn)公司、醫(yī)院等，具體的服務(wù)情況當(dāng)然因客戶的要求有所不同，通常我們會(huì)為客戶配備一些專屬模型，然后會(huì)按照開放的用戶賬號數(shù)決定相應(yīng)的模型授權(quán)的費(fèi)用，這里的授權(quán)既有永久性的授權(quán)，也有根據(jù)指定年限的授權(quán)。在永久性授權(quán)，我們多數(shù)情況下會(huì)增加一個(gè)條款，后續(xù)如果升級維護(hù)，當(dāng)然需要額外付費(fèi)。最后一種是模型定制服務(wù)，一般是服務(wù)費(fèi)的形式，主要根據(jù)客戶的需求提供模型的訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)或定制開發(fā)。

關(guān)于生成式AI大概的財(cái)務(wù)預(yù)期，我們從22到23收入翻了三倍，那么從23到24感覺還是會(huì)維持非常高的增速，這塊業(yè)務(wù)量預(yù)計(jì)23-24可以再翻一番，占公司整體的收入比例在24年應(yīng)該會(huì)達(dá)到一半左右。所以公司從今年開始真正成為主要是生成式AI的公司，從長遠(yuǎn)來看，確實(shí)很難預(yù)測得非常準(zhǔn)，但是我想大家應(yīng)該不會(huì)感到奇怪，這塊業(yè)務(wù)的長期增速應(yīng)該非常快，我們初步感覺是23-28年收入CAGR在50%數(shù)量級的業(yè)務(wù)，由于今年如果有50%的貢獻(xiàn)，到了27、28年大概占到接近3/4。

關(guān)于對毛利的影響，確實(shí)不太容易判斷得特別準(zhǔn)，因?yàn)槲仪懊嬉蔡岬?，毛利的波?dòng)性還是有的。根據(jù)生成式AI的各種各樣商業(yè)模式，毛利率有時(shí)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?yàn)槟壳肮镜拿试?0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(huì)產(chǎn)生巨大的波動(dòng)。

Q:在湯老師不幸離世后，他的股權(quán)由誰繼承？對商湯股權(quán)結(jié)構(gòu)以及公司戰(zhàn)略帶來哪些重大影響？公司未來將如何合理的回報(bào)？

A:首先感謝廣大投資者對于商湯的關(guān)注。湯老師離世之后，股權(quán)由他的家人繼承。他們對于公司的管理層一向表示非常高度的支持，所持的股權(quán)還是通過MI所持有，也是繼續(xù)鎖定，從而形成于管理層一致穩(wěn)定的發(fā)展預(yù)期。我們管理層團(tuán)隊(duì)也保持穩(wěn)定，繼續(xù)推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)的變化，特別是現(xiàn)在2.0時(shí)代的轉(zhuǎn)型。所以從集團(tuán)角度，集團(tuán)的治理的穩(wěn)定性以及一致性是有所保障的。

從大的戰(zhàn)略上，過往他制定的戰(zhàn)略是原創(chuàng)，且原創(chuàng)的高速帶來產(chǎn)業(yè)的超額回報(bào)，形成市場的規(guī)模。我們1.0時(shí)代進(jìn)入了成本收益期，通過降成本已經(jīng)能夠形成穩(wěn)定的收益，形成正向的現(xiàn)金流，所以我們會(huì)把一些產(chǎn)業(yè)的擴(kuò)張聚焦到追求現(xiàn)金流。我想這部分能力在2.0時(shí)代，生成式AI時(shí)代，也會(huì)經(jīng)歷同樣的流程。首先行業(yè)先解決能不能的問題，突破行業(yè)使用的紅線，其次在能不能的問題上解決成本的問題，然后在產(chǎn)品端市場疊加服務(wù)，最后形成產(chǎn)業(yè)價(jià)值的閉環(huán)。商湯經(jīng)歷過整個(gè)周期，所以也希望能夠用好過往的能力推動(dòng)在生成式2.0時(shí)代帶來預(yù)期的產(chǎn)業(yè)變革。

第三是股價(jià)的問題，現(xiàn)有的股價(jià)從管理層角度上，其實(shí)是嚴(yán)重低估了，因?yàn)槟壳笆切∮趦糍Y產(chǎn)。商湯的資產(chǎn)除了剛才王征介紹的現(xiàn)金外，大量的資產(chǎn)在于算力，以及算力對應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施，以及背后的IDC等。算力這部分雖然以折舊的形式反映在資產(chǎn)上，但現(xiàn)在的價(jià)值實(shí)際上是更高的。所以從資產(chǎn)的角度，商湯的股價(jià)目前是低的。我們希望通過去年以及今年半年的調(diào)整，使得我們增長性的業(yè)務(wù)有非常良好的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，能夠應(yīng)對未來的挑戰(zhàn)，同樣把我們商業(yè)化的能力延續(xù)到2.0，同時(shí)保持1.0時(shí)代剩下相關(guān)的業(yè)務(wù)能有健康穩(wěn)定的現(xiàn)金流，從而迎接現(xiàn)在非常有憧憬的新能，還有2.0時(shí)代。最后補(bǔ)一句，從管理層的角度，我們也希望利用我們的諸多努力，包括我們保持著自己的鎖定，并且我們也會(huì)推動(dòng)股價(jià)的上升，來回報(bào)我們的投資者，我們的股民以及我們的員工。