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重估“大模型公司”商湯科技

采寫/萬天南

編輯/陳紀(jì)英

在懟人上沒輸過的馬斯克,其實也被打過臉。比如,在對OpenAI的輕視上。

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OpenAI的輕視,以及投資大師巴菲特對蘋果、亞馬遜的一再錯過,都顯露了創(chuàng)新者的早期窘境——營收爆發(fā)滯后于技術(shù)成熟的時間錯位,導(dǎo)致其在大規(guī)模變現(xiàn)的奇點到來之前,逃不掉被低估、被誤讀的宿命和尷尬。

這種營收滯后技術(shù)的錯位,OpenAI也沒逃過。

為了快速補上商業(yè)化短板,OpenAI首席執(zhí)行官山姆·奧特曼定下了明年營收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)收入實現(xiàn)了670.4%的增長,對集團業(yè)務(wù)的貢獻(xiàn)提升至20.3%。

而在接下來的電話財報會議中,商湯管理層表示,生成式AI相關(guān)收入對營收的貢獻(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)新實力對齊,進而實現(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)累計發(fā)布了上百個大模型,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)頂尖科研機構(gòu)發(fā)布了國內(nèi)第一個綜合性能全面超越GPT-3.5-turbo的基模型InternLM,兩個月后,新模型InternLM-123B完成訓(xùn)練。

從縱向來看,InternLM-123B的進化速度堪稱“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個知名評測集共計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,在主要評測中有12項成績排名第一。

值得一提的是,新模型InternLM-123B在工具調(diào)用上實現(xiàn)了重要升級,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。但開源也有其獨特優(yōu)勢,吸引開發(fā)者和應(yīng)用者蜂擁入場,加速推進大模型生態(tài)繁榮。

因此,閉源、開源長短互補,其實是當(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))目前登頂多個模型測試榜單成為性能最好的輕量級基模型。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、運行成本較低、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、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)計在今年三季度上線。

學(xué)OpenAI者眾,似OpenAI者少。堅守閉源路線的OpenAI,其實從未公開其實驗過程和數(shù)據(jù)配方,因此,要想通過臨時起意,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)布計算機視覺框架模型入場,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

AI大模型的競爭不在一時,而是一場考驗全棧能力的持久戰(zhàn);氐皆c,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,商湯拋出了一個清晰的公式:計算量(GPU數(shù)量 x 運行時間 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SenseCore AI大裝置持續(xù)升級,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,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)計年底高質(zhì)量數(shù)據(jù)儲備將突破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多個行業(yè)和場景的服務(wù)的長期積淀。

打深基,砌高樓,扎實搭建的基礎(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);真實世界三維重建大模型「瓊宇」, 賦能于影視制作、建筑設(shè)計、商品營銷、數(shù)字孿生管理運營等行業(yè);「明眸」作為商湯自研大模型的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)平臺,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,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)績增長上。

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:商湯財報

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)平臺等20多個領(lǐng)域的上百個客戶合作,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「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)實現(xiàn)了573%的同比增長,量產(chǎn)交付數(shù)量達(dá)到39萬臺車,規(guī)模量產(chǎn)也帶動了單車毛利提高29%。基于大語言模型產(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,其實遠(yuǎn)遠(yuǎn)未能徹底釋放商湯的技術(shù)紅利。在財報后的電話會上,商湯高管們預(yù)判,2026年前后,生成式AI將會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)在多個行業(yè)、多個領(lǐng)域得到驗證,后續(xù)可復(fù)制性可推廣性極強。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)可帶來了強大的品牌背書,后續(xù)可以持續(xù)推進行業(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比更高的服務(wù)。

其三,生成式AI一旦渡過技術(shù)的奇點,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,但商湯卻不可避免地陷入了創(chuàng)新者的共同窘境——技術(shù)絕對領(lǐng)先,變現(xiàn)相對滯后,市值遭遇低估。

歷史不會重復(fù),卻常常押韻——類似的遭遇,其實蘋果、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,其實是對其未來爆發(fā)性紅利的忽視。

另一方面,源于大眾和投資者對顛覆式創(chuàng)新者的主觀認(rèn)知錯位。

面對一個顛覆式的創(chuàng)新玩家,投資者通常會基于過去行之有效的固有經(jīng)驗,和一以貫之的線性邏輯,對其進行評估,導(dǎo)致估值體系的錯亂。

回看商湯,目前其低估值,其實源于業(yè)內(nèi)把其劃歸于傳統(tǒng)的AI軟件供應(yīng)商。其實,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。

這種對商湯的誤讀,IPhone也曾遭遇過,剛剛上市時,曾被諾基亞高管嗤之以鼻,“這個手機一摔就壞”。

用耐用度這一指標(biāo)去評估手機,顯然是功能機時代的思路,也是對其商業(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,蘋果一枝獨秀,狂攬全球智能手機利潤的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,對其進行合理的價值重估?其實有著清晰的方法論。

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)濟每年帶來高達(dá)4.4萬億美元的增長。

無獨有偶,另據(jù)高盛預(yù)測,生成式AI可以推動全球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)萬億美元的賽道價值,已成共識。

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148.2億元。根據(jù)商湯2023年中報,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。

從上述三個指標(biāo),去稱重具體標(biāo)的的價值,誤解和偏見的幾率就有望減少,如今,OpenAI的價值已經(jīng)得到重估。有著AI布道師之稱的陸奇更是斷言,OpenAI未來的價值肯定會超越谷歌,“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,市值和價值趨向一致。

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,只需靜等時間的糾偏和饋贈。

       原文標(biāo)題 : 重估“大模型公司”商湯科技

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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