上市一年有余，“AI第一股”商湯科技再次交出了一份穩健的業績答卷。數據顯示商湯科技2022年營收達38.09億元，毛利率為66.8%。
2021年12月30日，商湯科技成功登陸港股，造就了全球AI（人工智能）領域最大資金規模的IPO。
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彼時，產業已經渡過早期的喧囂，開始邁進發展的深水區，質疑伴隨著市場的理性情緒一起到來。這樣的背景中，堅持對AI基礎設施SenseCore進行研發投入的商湯科技走上了一條孤獨之路。
彼時沒人能想到，一年之后，NLP大模型ChatGPT在全球掀起熱潮，吸引無數企業和資本爭相涌入這一領域。
對于商湯科技而言，從2014年成立開始，對大模型及相關技術的積累就貫穿于企業的生命線之中。發展至今，公司已經摸索出屬于自己的獨特發展路徑。
作為長期深耕底層技術研發、不斷探索和更新商業化路徑的“領先選手”，一幅值得期待的藍圖正在商湯科技面前慢慢展開。
大模型熱潮中的穩健標的
早在1965年，人工智能先驅、圖靈的老師司馬賀曾樂觀預測道：“在20年之內，機器就能夠做到一個人能做到的任何事。”
遺憾的是，技術的發展與迭代難以預測。隨著產業發展，研究者們將這種理想的模型概念進一步擴充為“通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）”——具有一般人類智慧，可以執行人類能夠執行的任何智力任務的機器智能。但盡管一代代研發者進行投入，通用人工智能的實現仍舊遙遠。
直到2022年末，NLP（自然語言處理）大模型ChatGPT橫空出世，這個上知天文、下知地理的生成式AI模型讓人們意識到，或許人類終于敲開了通用人工智能的大門。這也是比爾·蓋茨評價ChatGPT誕生“意義不亞于互聯網和個人電腦的誕生”的原因。
技術跨越式演進掀起的熱潮，終于讓資本意識到了超大模型的研發價值。
仿佛一夕之間，對人工智能的投資再次成為主流話題，不僅一級市場中“生成式AI項目”成為追逐熱點，國際科技大廠紛紛入局；二級市場中，相關概念股的股價隨之水漲船高。
然而，突擊式的投資、對熱點和市場情緒的追逐，從來都不是人工智能產業發展的“脈搏”所在。就像商湯科技董事長、首席執行官徐立在2022世界人工智能大會上曾說過的：“人工智能和天文都是寂寞的科學，需要大量且漫長的長期積累。”
隨著產業發展趨向于理性，狂熱的情緒終會消弭，企業實力才是玩家們最終能否趕上這一波大模型風口的關鍵點。
對AI企業而言，保持技術和產品的先進程度、積極探求商業化的可能性尤為重要。
從這兩個角度而言，商湯科技均已走在了行業的前頭。
基于此前積累的技術能力，2023年3月14日，商湯科技開源了多模態（指能夠處理文本、圖像、音視頻等多種數據類型）多任務通用大模型“書生（INTERN）2.5”。
書生2.5在多模態多任務處理能力方面實現多項全新突破，具備圖文跨模態開放任務處理能力，可為自動駕駛、機器人等通用場景任務提供高效精準的感知和理解能力支持。
這也是在ChatGPT掀起大模型熱潮之后，國內較早發布的自研大語言模型。從發布當日起，書生2.5就在通用視覺開源平臺OpenGVLab上開源。
▲（書生2.5，圖源/商湯科技）
在保持技術領先的同時，商湯科技還在持續優化自己的盈利能力。
根據最新發布的2022年業績報告，商湯科技業務結構實現轉型，智慧生活、智能汽車、智慧商業、智慧城市四大業務線矩陣全面升級，其中智慧生活、智能汽車整體收入均大幅上漲。
“大模型+大裝置”長期戰略彰顯前瞻性
早在2015年，商湯科技就開始研發深度學習訓練框架SenseParrots，并逐漸以此為核心、持續研發攻堅，搭建起AI基礎設施SenseCore，賦能千行百業。
至今，商湯科技仍保持著穩定、高水平的研發投入。以2022年為例，商湯科技研發投入達到40.14億元。同時在2022年，商湯科技的人均研發效率持續提升，人均每年研發模型數相較于2021年進一步提高了90%，達到9.35個。
這種對SenseCore AI大裝置的長期投入，成為了商湯科技能夠在大模型潮流中保持領先的“底氣”。
SenseCore建立在AI原生基礎設施層、深度學習平臺層、算法模型層之上，打通了算力、平臺、算法。基于此，商湯科技能夠將不同層次的能力按需調配，進行流暢、標準化、端到端的AI模型自動生產過程，也就是提供AIaaS（人工智能即服務）。
▲（商湯科技SenseCore AI大裝置，圖源/商湯科技）
SenseCore AI大裝置的特點，可以被歸結為普惠、彈性、開放這三個詞語。其所提供的AIaaS具體包括IaaS（計算基礎設施服務）、PaaS（深度學習平臺服務）、MaaS（模型部署及推理服務）三大部分的能力。
不論是大模型客戶，還是垂直領域內的中小模型客戶，不論是需要成熟模型遷移的用戶，還是AI模型研發者，都可以借助SenseCore“搭配”出適合自己的解決方案。
在此前的實踐中，商湯科技已經賦能了許多行業的2B客戶，截至2022年末，商湯科技累計生產的商用AI模型達到了6.7萬個。
在大模型領域，SenseCore AI大裝置同樣經受得起考驗。2022年，商湯科技全面布局生成類預訓練大模型，實現并完善了文本、語音、圖像、視頻、3D場景的多模態生成能力。
年內，商湯科技SenseCore AI大裝置持續擴建，完成了2.7萬塊GPU的部署并實現了5.0 exaFLOPS（每秒浮點運算次數，一種計算速度單位）的算力輸出能力。在這一基礎上，SenseCore AI大裝置最多可以支持20個千億參數量大模型（以千卡并行）同時訓練，最高可支持萬億參數超大模型的訓練。
在通過各類資源的精準組合來保證大模型訓練效果這一方面，商湯科技已經用實踐證明了自己的實力。
以商湯科技在2023年初開源的多模態多任務通用大模型“書生（INTERN）2.5”為例，書生2.5擁有30億參數，是目前全球開源模型中ImageNet準確度最高、規模最大，同時也是物體檢測標桿數據集COCO中唯一超過65.0 mAP（全類平均正確率）的模型。
至今，SenseCore已支持了超過10個大模型訓練項目，其中包括語言大模型、文生圖模型、視覺大模型、多模態模型等商湯自研模型和客戶自定義模型。
在服務8家客戶進行大模型訓練的過程中，商湯SenseCore AI大裝置總共提供了7000多張GPU。
追尋技術最高目標的“長跑”
如果說近期各類大模型的興起，敲開了通用人工智能的大門，那么，什么時候才能實現真正的通用人工智能？
對這個問題，還沒有人能給出答案。就像OpenAI（ChatGPT大語言模型的研發機構）創始人Sam Altman說的那樣：“我對此只有一個新的認識，那就是它不會是一蹴而就，而將是一個漸進的過程。也就是“緩慢起飛”。人們對什么時候能實現AGI，不會達成共識?！?/p>
不過，可以確定的是，我們正處在不斷逼近技術終極目標的長征路上。每一項人工智能的技術創新，都有望成為哺育新興業態、促進既有商業模式煥新、解放生產力的一片肥沃土壤。
據Gartner預測，至2023年將有20%的內容被生成式AI所創建；至2025年生成式AI產生的數據將占所有數據的10%（目前不到1%）。另據紅杉預測生成式AI將產生數萬億美元經濟價值，到2025年，國內生成式AI應用規模有望突破2000億。
而在這條通往通用人工智能的路上，唯一的“鑰匙”就是堅持研發和投入，秉持不斷試錯和調整步伐的耐心與決心。
從2014年成立開始，商湯科技已然踏足這條對技術終極目標的追逐之路，成為整個產業中的標桿玩家。未來，商湯科技仍將繼續這場“長跑”。
商湯科技表示，未來公司將繼續把實現通用人工智能作為核心發展戰略，并從5大方面進行深入挖掘和探索。
具體來說，公司將以SenseCore AI大裝置作為大模型生產的核心平臺，持續擴展大裝置的能力，包括投資高性能計算基礎設施例如高速網絡、大規模數據存儲以及強大的計算節點。
商湯科技還計劃將多模態大模型的研發作為戰略投入方向，不斷提升大模型的數據理解和生成能力、多任務泛化能力。
另外，商湯將與全球領先的芯片制造商、全球研究機構、高校和企業展開合作，共同探索算力優化的新途徑，推動AI算力的發展。
為了確保AI技術的發展惠及全人類，致力于降低AI技術的成本和門檻，商湯科技將通過開源項目、共享資源和合作研究等方式，與全球AI研究者和開發者共同推進AI技術的發展。
在商業化角度，商湯科技將推進大裝置和大模型能力對智慧生活、智能汽車、智慧商業、智慧城市四大板塊賦能。通過充分利用大模型的能力，不斷升級、強化四大業務線產品矩陣，提高產品競爭力，以商業化為抓手提升人工智能在各行各業的應用。
市場熱情如潮水般時漲時落，而對硬科技企業而言，追逐熱點勢必難以攀上技術的高峰。想要達到技術的下一階段，堅持長期主義才是唯一的方法論。
就像商湯科技董事長、首席執行官徐立在接受采訪時曾提到的：“商湯科技優勢在于長線的人工智能發展思維及商業落地的能力。我始終認為，技術運用到行業中是有工業使用的紅線。如果技術沒有達到紅線，就很難發揮商業價值。”
在真正到達通用人工智能的“彼岸”之前，AI產業中還需要更多如商湯科技一般的玩家，對長期主義施以實踐。
參考文獻：
《人工智能推動世界前行》，新華訪談
作者 | 董溫淑
編輯 | 董雨晴
