采寫／萬天南
編輯／陳紀(jì)英
在懟人上沒輸過的馬斯克，其實(shí)也被打過臉。比如，在對(duì)OpenAI的輕視上。
(相關(guān)資料圖)
2018年，作為OpenAI的主要發(fā)起人之一，丟下“你們都是一群蠢貨 ”的謾罵后，馬斯克放棄了上億美金的投資承諾。
這次爽約，幾乎讓當(dāng)時(shí)的OpenAI陷入絕境。
五年前看不上，五年后追不上。今年4月完成新一輪融資的OpenAI，估值達(dá)到了290億美元之巨。
馬斯克對(duì)OpenAI的輕視，以及投資大師巴菲特對(duì)蘋果、亞馬遜的一再錯(cuò)過，都顯露了創(chuàng)新者的早期窘境——營收爆發(fā)滯后于技術(shù)成熟的時(shí)間錯(cuò)位，導(dǎo)致其在大規(guī)模變現(xiàn)的奇點(diǎn)到來之前，逃不掉被低估、被誤讀的宿命和尷尬。
這種營收滯后技術(shù)的錯(cuò)位，OpenAI也沒逃過。
為了快速補(bǔ)上商業(yè)化短板，OpenAI首席執(zhí)行官山姆·奧特曼定下了明年?duì)I收10億美元的硬指標(biāo)。
OpenAI如此，國內(nèi)頭部AI公司商湯同樣如此——商湯剛剛發(fā)布的2023年中期業(yè)績顯示，其生成式AI相關(guān)收入實(shí)現(xiàn)了670.4%的增長，對(duì)集團(tuán)業(yè)務(wù)的貢獻(xiàn)提升至20.3%。
而在接下來的電話財(cái)報(bào)會(huì)議中，商湯管理層表示，生成式AI相關(guān)收入對(duì)營收的貢獻(xiàn)在2025年有望超過40%。
不過，其AI大模型的豐沛成果，暫時(shí)還未換來市值的重估。
如何從技術(shù)研發(fā)上的頂天立地，走向商業(yè)變現(xiàn)上的鋪天蓋地，盡快把變現(xiàn)能力與創(chuàng)新實(shí)力對(duì)齊，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)公司市值/估值的重估和回歸，已是商湯和OpenAI的必答題。
最像OpenAI的商湯，亮出AI大模型底牌
眼下，國內(nèi)公司已經(jīng)累計(jì)發(fā)布了上百個(gè)大模型，但炒概念的鍍金者多，高投入的煉金者少。
今年4月，商湯發(fā)布了“日日新SenseNova”大模型體系，可提供自然語言、內(nèi)容生成、自動(dòng)化數(shù)據(jù)標(biāo)注、自定義模型訓(xùn)練等多種大模型及能力。
在10000張GPU的高強(qiáng)度投入之上，依托于“日日新”大模型體系與商湯AI大裝置SenseCore的底座，商湯推出商量SenseChat1.0，成為國內(nèi)最早的基于千億參數(shù)的大語言模型產(chǎn)品之一。
到了6月，商湯聯(lián)合多家國內(nèi)頂尖科研機(jī)構(gòu)發(fā)布了國內(nèi)第一個(gè)綜合性能全面超越GPT-3.5-turbo的基模型InternLM，兩個(gè)月后，新模型InternLM-123B完成訓(xùn)練。
從縱向來看，InternLM-123B的進(jìn)化速度堪稱“日新月異”，新模型參數(shù)量從1040億，提升至1230億，相比InternLM-104B參數(shù)量提升了18%。
而從橫向來看，InternLM-123B的表現(xiàn)也很硬核，在全球51個(gè)知名評(píng)測集共計(jì)30萬道問題集合上測試成績整體排名全球第二，超過GPT-3.5-turbo以及Meta新發(fā)布的LLaMA2-70B等模型，在主要評(píng)測中有12項(xiàng)成績排名第一。
值得一提的是，新模型InternLM-123B在工具調(diào)用上實(shí)現(xiàn)了重要升級(jí)，可使用python解釋器、API調(diào)用和搜索三類常用工具來解決復(fù)雜任務(wù)、靈活搭建AI智能體應(yīng)用。事實(shí)上，能夠準(zhǔn)確使用工具的大模型才是提升行業(yè)生產(chǎn)力的關(guān)鍵。
在大語言模型上，商湯選擇了閉源、開源并行的路線，各取所長。閉源可以保護(hù)公司的研發(fā)成果和技術(shù)專利，短期內(nèi)商業(yè)化更具確定性。但開源也有其獨(dú)特優(yōu)勢，吸引開發(fā)者和應(yīng)用者蜂擁入場，加速推進(jìn)大模型生態(tài)繁榮。
因此，閉源、開源長短互補(bǔ)，其實(shí)是當(dāng)下的最優(yōu)解——通過開源加快行業(yè)落地之后，商湯可以借勢提升行業(yè)Knowhow沉淀和數(shù)據(jù)配方，從而反哺于基模型的性能優(yōu)化。
通過開源模式秀出實(shí)力之后，一旦這些嘗鮮的潛在用戶，需要更深度更多元的增值服務(wù)、定制服務(wù)，又會(huì)順勢轉(zhuǎn)化為商湯的客戶。
商湯開源模式的InternLM-7B（70億參數(shù)）目前登頂多個(gè)模型測試榜單成為性能最好的輕量級(jí)基模型。近期,商湯還將開源InternLM-20B模型（200億參數(shù)），其調(diào)用工具能力更強(qiáng)、運(yùn)行成本較低、適合構(gòu)建各類應(yīng)用。
眼下，商湯的AI開源工具，已經(jīng)覆蓋決策智能、大語言模型、數(shù)據(jù)平臺(tái)、高性能訓(xùn)練和推理框架、AI智能訓(xùn)練框架等。
而在文生圖模型布局上，基于約2000張GPU的壓強(qiáng)式投入，商湯能力也在快速迭代。
商湯文生圖產(chǎn)品秒畫在今年1月開始內(nèi)測，到了7月，迭代到3.0版本，基模型參數(shù)量由8億提升至70億參數(shù)，其3.0核心算法在COCO benchmark上，也超過了谷歌的Imagen與OpenAI的DALL·E 2，以及參數(shù)量更大的Meta旗下LLaMA2-13B(130億參數(shù))，出圖效果躋身全球前列。
秒畫1.0向3.0迭代
性能全面提升的秒畫4.0，則預(yù)計(jì)在今年三季度上線。
學(xué)OpenAI者眾，似OpenAI者少。堅(jiān)守閉源路線的OpenAI，其實(shí)從未公開其實(shí)驗(yàn)過程和數(shù)據(jù)配方，因此，要想通過臨時(shí)起意，跟上OpenAI的節(jié)奏，幾無可能。
商湯的先至，歸根結(jié)底，源于先知先發(fā)，早在5年前，商湯就通過發(fā)布計(jì)算機(jī)視覺框架模型入場，從10億參數(shù)規(guī)模的視覺模型到320億參數(shù)的視覺大模型，并以視覺為突破口布局語言、文生圖等多模態(tài)模型。五年厚積，這是從量變到質(zhì)變的漫長修煉。
“前店后廠”狂煉金，商湯大模型務(wù)遠(yuǎn)又務(wù)實(shí)
AI大模型的競爭不在一時(shí)，而是一場考驗(yàn)全棧能力的持久戰(zhàn)。回到原點(diǎn)，生成式AI的智能涌現(xiàn)，到底取決于哪些關(guān)鍵變量和核心能力？
今年4月，商湯拋出了一個(gè)清晰的公式：計(jì)算量（GPU數(shù)量 x 運(yùn)行時(shí)間 x 并行效率 ）= 模型參數(shù)量 x 處理數(shù)據(jù)量。
換句話說，唯有在算法、算力、數(shù)據(jù)三個(gè)層面，面面俱長，不留短板，才能在百模大戰(zhàn)中脫穎而出。
在算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上，商湯2018年籌備落子，并在2022年投用的全國最大算力中心上海臨港AIDC持續(xù)迭代，推動(dòng)SenseCore AI大裝置持續(xù)升級(jí)，上線GPU數(shù)量提升到約30000塊，算力規(guī)模從5 ExaFLOPS提升至6 ExaFLOPS。這為日益增長的大模型訓(xùn)練及推理需求提供了充沛的算力。
僅僅2023年以來，就有超過1000個(gè)參數(shù)量在數(shù)10億至上千億的大模型，在AI大裝置上完成了訓(xùn)練，支持了數(shù)十款生成式AI應(yīng)用。
與此同時(shí)，商湯積累的原始語料數(shù)據(jù)總體量位居行業(yè)領(lǐng)先。目前商湯每月產(chǎn)出約2萬億token的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)年底高質(zhì)量數(shù)據(jù)儲(chǔ)備將突破10萬億token。
獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)的路徑，則源于過去幾年，商湯覆蓋To B、To C 、To G多個(gè)行業(yè)和場景的服務(wù)的長期積淀。
打深基，砌高樓，扎實(shí)搭建的基礎(chǔ)設(shè)施，疊加深扎行業(yè)的knowhow沉淀，才能支持大模型成果的持續(xù)涌現(xiàn)。
而AI大模型能力，也在全面賦能商湯各業(yè)務(wù)板塊。
當(dāng)下，商湯已經(jīng)推出了六大生成式AI產(chǎn)品矩陣：AI聊天助手商量，已經(jīng)陸續(xù)落地多個(gè)行業(yè)，比如，服務(wù)于醫(yī)療場景的「 商量 • 大醫(yī) 」，已經(jīng)用于導(dǎo)診、問診、健康咨詢、輔助診療等環(huán)節(jié)；真實(shí)世界三維重建大模型「瓊宇」， 賦能于影視制作、建筑設(shè)計(jì)、商品營銷、數(shù)字孿生管理運(yùn)營等行業(yè)；「明眸」作為商湯自研大模型的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)平臺(tái)，相比人工標(biāo)注，效果好效率高成本低。
換句話說，當(dāng)很多公司還在產(chǎn)出大模型單品時(shí)，商湯直接來了“一技通殺”，前店——生成式AI應(yīng)用專賣店，后廠——“AI大模型”生產(chǎn)線。
業(yè)務(wù)落地，也體現(xiàn)在業(yè)績?cè)鲩L上。
2023年上半年，商湯智慧商業(yè)板塊營收為8.5億元，同比增長50.2%，單客戶收入提高了59.9%，AI大模型功不可沒——商湯深入數(shù)10個(gè)垂直行業(yè)，為其深度定制行業(yè)大模型、包括能源、金融、地產(chǎn)、人力資源、傳媒、工業(yè)制造、咨詢等等。
比如為Top3保險(xiǎn)公司提供的基于AI遙感大模型的農(nóng)作物承保服務(wù)，助攻其效率提升了60倍。
來源：商湯財(cái)報(bào)
同期，智慧生活板塊收入同比增長 6.7%至 3.1億元，收入貢獻(xiàn)比例提升至21.8%。
目前，商湯已經(jīng)與電商、媒體、社區(qū)平臺(tái)等20多個(gè)領(lǐng)域的上百個(gè)客戶合作，通過B2B2C模式，為其定制行業(yè)大模型，其中，數(shù)字人視頻生成平臺(tái)「如影」已服務(wù)于央視、廣電、工商銀行等標(biāo)桿客戶。
而在智能汽車領(lǐng)域， 2023年上半年，商湯絕影的量產(chǎn)業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)了573%的同比增長，量產(chǎn)交付數(shù)量達(dá)到39萬臺(tái)車，規(guī)模量產(chǎn)也帶動(dòng)了單車毛利提高29%?；诖笳Z言模型產(chǎn)品「商量」，商湯首發(fā)了多款車艙中文交互產(chǎn)品，包括健康問診、旅游規(guī)劃、兒童伴讀等。
不過，上述收入，其實(shí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)未能徹底釋放商湯的技術(shù)紅利。在財(cái)報(bào)后的電話會(huì)上，商湯高管們預(yù)判，2026年前后，生成式AI將會(huì)成為最大的收入來源。
這種預(yù)判并非過度樂觀。
其一，商湯的生成式AI營收規(guī)模雖然不大，但已經(jīng)在多個(gè)行業(yè)、多個(gè)領(lǐng)域得到驗(yàn)證，后續(xù)可復(fù)制性可推廣性極強(qiáng)。2023年H1，商湯生成式AI相關(guān)收入的增速，要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于營收大盤。
其二，行業(yè)頭部客戶的認(rèn)可帶來了強(qiáng)大的品牌背書，后續(xù)可以持續(xù)推進(jìn)行業(yè)內(nèi)中腰部客戶轉(zhuǎn)化，商湯的開源AI模型，也能為后者提供性價(jià)比更高的服務(wù)。
其三，生成式AI一旦渡過技術(shù)的奇點(diǎn)，則將迎來商業(yè)變現(xiàn)的大爆發(fā)。
被誤讀、被低估，創(chuàng)新者的共同窘境
盡管大模型成果可圈可點(diǎn)，但商湯卻不可避免地陷入了創(chuàng)新者的共同窘境——技術(shù)絕對(duì)領(lǐng)先，變現(xiàn)相對(duì)滯后，市值遭遇低估。
歷史不會(huì)重復(fù)，卻常常押韻——類似的遭遇，其實(shí)蘋果、亞馬遜，甚至風(fēng)頭正勁的OpenAI，都曾親歷過。
這種低估，一方面，源于客觀規(guī)律——任何顛覆創(chuàng)新者，都需要長周期高強(qiáng)度的投入研發(fā)。
不過，一旦熬過“漫長的季節(jié)”，紅利的爆發(fā)也足夠豐厚，比如亞馬遜的AWS（亞馬遜云科技），在熬過漫長的虧損期后，如今已經(jīng)成為了利潤奶牛，僅2022年，就貢獻(xiàn)了228億美元的營業(yè)利潤。
因此，對(duì)這類顛覆性創(chuàng)新者的估值邏輯，如果套用適合線性增長的成熟公司的的市盈率、市凈率、市銷率等估值法，其實(shí)是對(duì)其未來爆發(fā)性紅利的忽視。
另一方面，源于大眾和投資者對(duì)顛覆式創(chuàng)新者的主觀認(rèn)知錯(cuò)位。
面對(duì)一個(gè)顛覆式的創(chuàng)新玩家，投資者通常會(huì)基于過去行之有效的固有經(jīng)驗(yàn)，和一以貫之的線性邏輯，對(duì)其進(jìn)行評(píng)估，導(dǎo)致估值體系的錯(cuò)亂。
回看商湯，目前其低估值，其實(shí)源于業(yè)內(nèi)把其劃歸于傳統(tǒng)的AI軟件供應(yīng)商。其實(shí)，AI軟件售賣，只是商湯的過渡性業(yè)務(wù)之一，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能圈定其未來業(yè)務(wù)的邊界。
這種對(duì)商湯的誤讀，IPhone也曾遭遇過，剛剛上市時(shí)，曾被諾基亞高管嗤之以鼻，“這個(gè)手機(jī)一摔就壞”。
用耐用度這一指標(biāo)去評(píng)估手機(jī)，顯然是功能機(jī)時(shí)代的思路，也是對(duì)其商業(yè)模式的曲解和偏見。眼下，蘋果除了靠硬件賺錢，也靠服務(wù)生態(tài)氪金，在今年Q2，蘋果一枝獨(dú)秀，狂攬全球智能手機(jī)利潤的85%。
如蘋果多元化變現(xiàn)一樣，未來商湯有望在AI大模型的基礎(chǔ)設(shè)施層、終端應(yīng)用層，以及To B、To C、To G 多個(gè)領(lǐng)域，構(gòu)建立體化的營收體系。
從蘋果、亞馬遜到商湯，如何把顛覆式創(chuàng)新者從誤讀和低估的泥潭中拖拉出來，對(duì)其進(jìn)行合理的價(jià)值重估？其實(shí)有著清晰的方法論。
其一，先判斷其所在賽道的前景和潛力。
今年7月，麥肯錫在分析跟蹤了63種生成式AI應(yīng)用之后，得出了結(jié)論——如果將上述AI應(yīng)用落地于各行各業(yè)，將為全球經(jīng)濟(jì)每年帶來高達(dá)4.4萬億美元的增長。
無獨(dú)有偶，另據(jù)高盛預(yù)測，生成式AI可以推動(dòng)全球GDP增長7%，達(dá)到近7萬億美元。
不難看出，生成式AI高達(dá)數(shù)萬億美元的賽道價(jià)值，已成共識(shí)。
其二，再研判公司在賽道的排位如何，到底是徒有虛名的鍍金者，還是真材實(shí)料的煉金者。
以商湯為例，根據(jù)弗若斯特沙利文發(fā)布的《AI大模型市場研究報(bào)告（2 0 2 3 ) 》，商湯在產(chǎn)品技術(shù)、戰(zhàn)略愿景、生態(tài)開放度等綜合能力上排名第一。商湯的大算力基礎(chǔ)設(shè)施布局和全棧大模型研發(fā)能力優(yōu)勢，也奠定了其作為大模型廠商的領(lǐng)先地位。
其三，也要判斷公司的安全度，在漫長的盈利期到來前，能不能熬下去，這是區(qū)分先鋒與先烈的關(guān)鍵。
截止2023年6月30日，商湯持有的銀行存款、在手現(xiàn)金、結(jié)構(gòu)性存款及債券和其他固定收益產(chǎn)品共計(jì)148.2億元。根據(jù)商湯2023年中報(bào)，其營收增速由負(fù)轉(zhuǎn)正，期內(nèi)虧損連續(xù)兩年收窄。
據(jù)此來看，手握過百億資金的商湯，仍處于安全水位。
從上述三個(gè)指標(biāo)，去稱重具體標(biāo)的的價(jià)值，誤解和偏見的幾率就有望減少，如今，OpenAI的價(jià)值已經(jīng)得到重估。有著AI布道師之稱的陸奇更是斷言，OpenAI未來的價(jià)值肯定會(huì)超越谷歌，“可能是谷歌的5倍，也可能是10倍”。
歸根結(jié)底，公司的市值和估值，短期是投票器，取決于市場當(dāng)下的認(rèn)知，長期來看必然是稱重機(jī)，市值和價(jià)值趨向一致。
現(xiàn)在，和商湯一樣處于估值尷尬期的創(chuàng)新者們，或許無需辯白自證，只需靜等時(shí)間的糾偏和饋贈(zèng)。
原文標(biāo)題 : 重估“大模型公司”商湯科技
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