商汤科技(00020)业绩交流会：2023年上线GPU达45000个 生成式AI业务为重点发展方向

智通财经APP获悉，近日，商汤科技(00020)召开业绩交流会。董事长兼首席执行官徐立在会上表示，2023年实施了大装置+大模型的产业布局。算力规模上，大装置的运营总算力突破了12000P，P即Petaflops，相较于23年初提高了一倍。上线的GPU数量达到了45000个。

与此同时，在大模型的能力上，集团的日日新大模型性能快速提升，实现了万卡万参的大模型训练能力，在基模型、多模态、编程和工具调用、百万字无损上下文以及终端小模型，都达到了国内的领先水平。新的模型及服务的商业模式也让集团收获了大量的新客户，集团有幸成为中国首批通过生成式人工智能服务管理暂行办法的8个大模型之一，可以广泛服务于公众和企业。

徐立指出，在新的业务板块分类下，集团以生成式AI业务为重点发展方向，同时保持传统AI业务以及智能汽车的优势。生成式AI去年收入为11.8亿，按年上升200%，占总收入比例提升到35%。传统AI业务去年收入为18.4亿，按年下降41%，占总收入比例从22年的82%下降到54%。当中智慧城市的收入占比下降明显，反映集团对智慧城市的依赖度大幅降低。

徐立还称，绝影汽车持续稳步发展，去年收入为3.8亿人民币，按年上升31%，占总收入的比例为11%。生成式AI对商汤不仅仅是技术领域的变革、新的创新，更是取代了智慧城市，成为集团的核心业务，该业务预计在2024年持续保持高速增长。

商汤生成式AI业务的增长得益于各行各业对大模型的训练和推理的广泛需求，这预示着中国硬科技投资的新周期正式开启。商汤通过各个业务层面深入融合生成式AI的能力，正在赢得新的客户，并推动效率和生产力的全面提升。

执行董事兼董事会秘书徐冰称，展望2024年，集团有三大战略目标。第一，持续保持集团的技术领先，集团也将进一步发挥大装置和大模型的协同优势，扩充集团的算力规模，提升基础设施和大模型的综合服务能力。集团会持续投入日日新模型体系的迭代，让模型能力保持业界领先。

第二，推动业务增长。集团将加快生成式AI业务的商业化进程，为用户提供最具性价比的解决方案。

第三，推动核心业务盈利。集团的目标是继续优化集团的运营效率，采取包括孵化和分拆一些非核心业务在内的策略，集中资源在生成式AI业务上,来改善现金流和减少亏损。凭借集团在大装置、大模型和云端协同的能力，集团对未来充满信心。尽管面临转型期的挑战，集团依然在人工智能2.0时代的激烈竞争中占据优势地位，可以实现长远的飞跃式发展。

Q&A：

Q:商汤目前在学术上的多模态前沿探索有哪些方向？多模态大模型的整体节奏以及现在工程化能力的掌握情况如何？公司如何解决多模态领域数据稀缺的问题，并且如何看待未来多模态技术对于合成数据的采用？

A:首先，在学术和未来方向上，商汤做多模态一定有过往的历史积累，包含原来在感知决策方面上投入的大量的资源，现在生成式，特别是多模态相关，可以作为大量的数据标注、数据生成的核心工具。在算法层面，我们有两层的优势。第一，我们在当时生图生视频和理解图片视频的过程中，要解决另外潜在的模型架构，复合架构就能解决高分辨率的信息如何能够融合到多模态的框架中，特别是在细节的保存，细小文字的识别中都能有很好的效果，但又不增加额外的算法量，这是商汤在过往工作中的一个积累。第二，我们能够在数据生成的过程中提供很好的数据标注的工具，甚至是数据合成的工具。我们过往在3D领域的积累，不管是神经渲染还是3D高斯，在这一波生成式智能当中，都可以做大量合成类的数据，再加上其他方向上的渲染。所以我们的判断是，未来从数据端，合成数据会占据比较重要的位置，因为行业里的数据采集，基本不可能覆盖低频场景，这些低频场景的数据一定是从合成方向来的。另外，理解类的能力，一定是与生成类的能力协同发展的。这是学术上的内容。

第二是节奏，这个问题可能更多与投入的资源挂钩。Sora的出现预示着大量的算力会投身到行业应用中，也是scaling law的实践。商汤过往在图片中有很强的积累，但这个积累在于，我们怎样利用比较少的资源，能够达到同样甚至更好的结果。所以我相信，这也是中国做AI的很有效的方向，怎样利用稍微少量的资源投入，然后利用更多工程化以及算法上一定程度上的优势，弥补纯粹算力上的gap，而且目前也取得了一些比较显著的结果。

第三是数据稀缺性，在刚才第一个能力谈到，我们的判断是合成数据可能会在后面起到比较重要的作用，并且模型的下一个阶段，模型的复合式架构也会应运而生。

Q:算力一直是我们的优势，24年或以后，我们在算力方面的未来增量有没有规划？

A:首先，我们肯定会在很大的规模上布局，用运营的方法布局我们的算力。

首先，我们看待算力，它是一个极其稀缺的资源。反映到我们去年服务国内大量客户的时候，几乎每个客户都在每个季度向我们租用更多的算力和模型训练和推理的服务。这也是我们生成式AI业务可以实现快速增长的原生动力。在24年，我们也会持续发挥算力扩展上的能力。一方面，我们整体的算力规模增长预计在一倍左右，去年我们在年初相较年底也是一倍左右的增长，当然这个增长比我们计划的要小。去年不管是中国还是美国，算力都是极其稀缺的。到年底模型的参数量变得越来越大，多模态能力也变得越来越强，甚至在春节前出现了Sora这样的新模型。对于不管是训练还是推理，都是指数级更多的算力需求。

行业的判断是，几乎每一年算力的需求都会以10倍的数量级扩充。我们预计在未来1-2年，全球的算力都会供不应求，在中国挑战会更大。但这里面的机遇是，中国给予了算力芯片多元化发展的土壤，国产的芯片变得越来越好用，大家的资源也都投入了国产芯片的优化里面。不仅仅是从芯片的生产上，更重要的是在芯片上层怎样运营好这些芯片，怎样在上面布好软件，让训练和推理的效率达到更高。这些都是大的趋势，逼迫行业里面的参与者一起努力的方向。所以这是国产非常好的发展机会。

然后，芯片的用途也会分化。去年大部分的需求来自训练，大模型在中国比美国大概落后1-2年。在这个时间点，训练的需求是最旺盛的。美国已经进入了推理阶段，所以英伟达的GPU，40%左右已经开始用于推理。在中国我们判断，今年也会是推理增速快于训练需求的一年。预计到年底推理也会达到占据20%到30%计算量的消耗。推理和训练的分化，其实也给予了芯片多元化的机会。适用于训练的芯片是一类芯片，也会出现新的适用于推理的芯片。多模态模型在推理上的成本数倍高于传统的语言模型，这里面也会有很多优化芯片设计的机会。

最后是芯片全国网络的设计。芯片在供应的短缺给予了芯片调度的市场机遇。在去年，芯片的硬件成本是比较高的，价格也持续上涨。今年我们相信，如何调度芯片，运营管理能力，芯片上的软件能力以及推理加速能力，这些能力实际上会更加重要。这些能力的市场客户付费意愿也会增加，所以这些都会给与我们商汤历史上积累的大装置在整体全栈的从硬件到软件的迭代，我们所掌握的优势在今年会更好地市场上发挥出来，服务好更多的训练和推理的需求。

Q:目前我们的生成式AI有哪些商业模式？中长期生成式AI的增长预期怎样？业务占公司总收入的比例预测怎样？生成式AI新拆分后，对于毛利端，是增长的作用，还是可能会略有拖累？

A:从商业模式上，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开发的模式。对于后面财务的影响和预测，交由CFO王震介绍生成式AI后续的增长预期。

首先是商业模式。生成式AI我们目前以大装置+模型深度协同的方式推进，所以在收入侧主要是三种商业模式，一个是公有云，一个是私有云，还有一个是模型定制服务，我分别介绍。公有云服务大家可能比较熟悉，主要是指模型在公有云上通过标准的API调用的时候，我们既可以按照流量来计费，比如根据输入输出的Token数定价，根据产生的图片数量定价；还有一种方式是根据需要锁定的算力资源计费。不同客户的要求可能不太一样，但主要是这几种。私有化部署主要针对一些对安全需求比较严格的客户，比如银行、券商、保险公司、医院等，具体的服务情况当然因客户的要求有所不同，通常我们会为客户配备一些专属模型，然后会按照开放的用户账号数决定相应的模型授权的费用，这里的授权既有永久性的授权，也有根据指定年限的授权。在永久性授权，我们多数情况下会增加一个条款，后续如果升级维护，当然需要额外付费。最后一种是模型定制服务，一般是服务费的形式，主要根据客户的需求提供模型的训练、调优或定制开发。

关于生成式AI大概的财务预期，我们从22到23收入翻了三倍，那么从23到24感觉还是会维持非常高的增速，这块业务量预计23-24可以再翻一番，占公司整体的收入比例在24年应该会达到一半左右。所以公司从今年开始真正成为主要是生成式AI的公司，从长远来看，确实很难预测得非常准，但是我想大家应该不会感到奇怪，这块业务的长期增速应该非常快，我们初步感觉是23-28年收入CAGR在50%数量级的业务，由于今年如果有50%的贡献，到了27、28年大概占到接近3/4。

关于对毛利的影响，确实不太容易判断得特别准，因为我前面也提到，毛利的波动性还是有的。根据生成式AI的各种各样商业模式，毛利率有时变化比较大。我们目前初步的感觉是，它对公司长期毛利率是相对中性的。因为目前公司的毛利率在40到45之间，所以我们感觉它总体是中性，在40以上毛利的前提下不会产生巨大的波动。

Q:在汤老师不幸离世后，他的股权由谁继承？对商汤股权结构以及公司战略带来哪些重大影响？公司未来将如何合理的回报？

A:首先感谢广大投资者对于商汤的关注。汤老师离世之后，股权由他的家人继承。他们对于公司的管理层一向表示非常高度的支持，所持的股权还是通过MI所持有，也是继续锁定，从而形成于管理层一致稳定的发展预期。我们管理层团队也保持稳定，继续推动人工智能产业的变化，特别是现在2.0时代的转型。所以从集团角度，集团的治理的稳定性以及一致性是有所保障的。

从大的战略上，过往他制定的战略是原创，且原创的高速带来产业的超额回报，形成市场的规模。我们1.0时代进入了成本收益期，通过降成本已经能够形成稳定的收益，形成正向的现金流，所以我们会把一些产业的扩张聚焦到追求现金流。我想这部分能力在2.0时代，生成式AI时代，也会经历同样的流程。首先行业先解决能不能的问题，突破行业使用的红线，其次在能不能的问题上解决成本的问题，然后在产品端市场叠加服务，最后形成产业价值的闭环。商汤经历过整个周期，所以也希望能够用好过往的能力推动在生成式2.0时代带来预期的产业变革。

第三是股价的问题，现有的股价从管理层角度上，其实是严重低估了，因为目前是小于净资产。商汤的资产除了刚才王征介绍的现金外，大量的资产在于算力，以及算力对应的基础设施，以及背后的IDC等。算力这部分虽然以折旧的形式反映在资产上，但现在的价值实际上是更高的。所以从资产的角度，商汤的股价目前是低的。我们希望通过去年以及今年半年的调整，使得我们增长性的业务有非常良好的发展状态，能够应对未来的挑战，同样把我们商业化的能力延续到2.0，同时保持1.0时代剩下相关的业务能有健康稳定的现金流，从而迎接现在非常有憧憬的新能，还有2.0时代。最后补一句，从管理层的角度，我们也希望利用我们的诸多努力，包括我们保持着自己的锁定，并且我们也会推动股价的上升，来回报我们的投资者，我们的股民以及我们的员工。