突破性能红线之后，需要突破成本红线。

经过十年，人们对 AI 的认识逐渐清晰。正如前不久谷歌的工作人员声称 AI 聊天程序 LaMDA 拥有了意识，很快就被认为并不成立。AI 的存在，并非为了是挑战人类，而是为了提供工具、优化流程、提供效率。

就在上周，DeepMind 发布了最新的蛋白质结构数据库：超过 2 亿个蛋白质结构，这几乎涵盖了科学界所有已知的有编目的蛋白质。AlphaFold 是 AI 为生物学研究提供的强大工具。有了 AI 的助力，生物学家能够花更多精力研究蛋白质的功能，而非测量结构。

技术发展是一个叠加的进程。AI 也需要这样，进入具体领域，发生对话，实现其技术价值。以怎样的形式让交流发生，也是经历了上一阶段的 AI 创业公司需要思考的议题。而对于想应用新技术的公司，又面对需要跨越的学习门槛。

对于单个企业而言，搭建硬件、调试算法从头做起不切实际。如何将需求落实为技术方案，再运用技术方案实现管理？将这个问题给到 AI 技术提供方，思考又会拆分为许多层，场景匹配算法、算法接入框架、芯片支持算力。

商汤正在探索的解法是「AI 基础设施」，将不同层的技术层集中建设、按需要调配，降低使用门槛和成本。「需要推动整个的生产方式，从手工作坊向工业化量产去迈进。」商汤联合创始人与大装置首席科学家林达华说。「AI 大装置」，也是商汤对软硬一体大型通用型基础设施的称呼。

2022 年初，坐落在上海的「商汤科技人工智能中心」启动运营。第二个城市级 AI 基础设施，商汤来到了山东。七月底，「2022 中国算力大会」在山东省济南市召开，于「中国北方 AI 算力创新中心」正式启动。算力大会上，商汤与山东省淄博市政府一起讨论如何用「AI 基础设施」更好地助力城市的数字化升级。

那么，商汤科技如此密集地布局AI基础设施，所图的是什么？商汤面临着怎样的不确定性？“AI 第一股”的增长空间在哪儿？

01「数字化」的下一步，与 AI 的下一步

当这个「数字化」的概念展开，是 AI 进入具体的产业场景，看到的复杂需求。

在改革开放之后，中国用极短的时间完成了城市化。大刀阔斧的历史进程告一段落，经济模式升级的需求持续存在，必然需要寻找新的方式。山东也在最近这几年发力，去年的信息技术产业营收突破 1.2 万亿元，数字经济规模总量排到了全国第三。在数字经济建设上，明确了十四五期间数据中心建设规划，加快提升数据与算力基础设施服务能力。

当一个省要实现数字经济的发展突破，AI 恰是能够为各行各业提供「工具」与「引擎」的技术。从这个角度而言，商汤进入山东，也是技术发展与城市化进程的交汇。

商汤在去年底上市，成为 AI 第一股。转年初 1 月，位于上海临港的人工智能计算中心（AIDC）启动运营。AIDC 集合了 2 万多块 GPU，支持每秒 3.74 百亿亿次的浮点算力，能够支持数 10000 亿参数模型完整训练。是目前亚洲最大的人工智能计算中心之一。为什么作为一家软件为核心能力的公司，会建立这样一个大规模的基础设施？这便要从人工智能目前的发展阶段去理解。

三次人工智能浪潮以来，最近十年是 AI 第一次走出实验室，进入大千世界的各种场景。现实世界总是充满不曾被注意的细节。商汤 AI 大装置事业群总裁杨帆形容。「随着人工发展走入深水区，将面临一个很大的挑战：今天的 AI 解决一个问题，自身所花费的成本和代价，可能比带来的好处还要大。」而商业化，则必须要降低成本。AI 发展至今，从硬件到软件、框架、模型，也有一套随之发展的技术体系，软件能力也依靠整个技术生态而实现。

位于上海临港的商汤科技人工智能计算中心

商汤建立大型 AI 基础设施，便是将发展至今技术体系中不同的资源集中在一起，在面对具体的需求时，不必从头造轮子，快速调取合适的资源，简单调整后适配。「我们建设了从数据准备、模型训练到模型部署全链条的技术平台。」林达华表示。

以数据标注为例，高质量标注的数据，能够成为生产资料，训练出优异的模型。在人工智能产业初期，数据标注更依靠人工，随着产业发展，高成本、低效率的人工必然需要减少。目前，在商汤自建的数据平台上，已经集成上百个提供自动标注方案的 AI 模型。比起一般的数据标注服务，效率提升超过 60%。

02 为算法应用降低成本

当人工智能进入到行业，会发现生产链条非常长，并且场景多样化。林达华形容，「我们遇到很多长尾场景，响应每个具体需求的时候，成本和代价都是非常高的。因此要让人工智能成为未来整个国民经济发展的根本。需要突破新的红线，就是成本红线。」

想更加灵活、低成本应对不同场景需求，商汤选择将生产过程划分为两个阶段。在第一个阶段，依靠大规模算力，汇聚来自不同场景不同任务的数据，训练出一个基础模型。在这个基础模型之上，再去回应更细分的具体需求。于是在第二阶段，只需要少量的数据、轻量的计算，就能够应对需求。这使得处理单个案例的成本下降。

冲压生产线在线自动检测

在青岛，商汤和一汽解放一起开发了「5G+AI」的冲压件表面质量在线检测。在冲压自动生产线的最后一环，用相机拍照，对冲压件板材的质量和尺寸进行识别和检测。冲压工艺是汽车制造环节之一，是人员密集型产线。以前依靠人工检测，缺陷检出率较低。使用 AI 检测之后，大大提升了检测效率。

这个功能依靠商汤 AIDC 提供算力支持，利用商汤深泉算法训练平台。深泉算法训练平台是专为工业制造领域的打造智能模型生产平台，承接来自各种场景的业务需求。深泉平台能够提供模型的自动训练，还能模型进行评估、迭代，从而筛选出最佳模型自动完成部署，供用户进行调用。它存在的目的，就是帮助工业制造行业的客户降低研发门槛。

「一个成功的人工智能基础设施，除了基础的一些存储算力外，额外有两个点：低成本门槛、低技术门槛，换句话说就是用的起和得会用。」商汤科技副总经理杨松在圆桌讨论时说。

在工业制造领域，依托算法训练平台，商汤在青岛也与其它工厂一起开发了多种应用。在海尔工厂中，商汤通过应用 5G+AI+MEC 识别技术，对进入工厂的车辆、设备等进行智能识别与管理，防止车辆进入生产重地等非行驶区域；在生产线上，商汤也与海尔构建了标准生产管理模型，对生产流程进行检测和提示，最终使操作和检验达到 100% 一致性。

降低 AI 技术使用门槛，也不是仅靠 AI 公司就能够实现。对于学习成本较高的企业而言，需要有契机与新技术发生交流。AI 真正在场景里落地，是逐渐发生的过程。商汤表示：我们希望在产业里面做平台的整合，跟大家一起去努力让训练平台、推理平台的集成化更高，把一些底层技术封装起来。

03 生态的两端：从设施到人才

在算力大会上，由淄博市政府牵头的「中国北方 AI 算力创新中心」正式启动。这是一个城市级的人工智能底座，对于淄博这座城市而言，是第一个数字经济的基础设施。淄博也是全国首批产业转型升级示范区之一。

如果简单比喻：算力是生产力，算法是生产关系，数据是生产资料。若从产业视角来看，算力则属于高耗能产业。因此选择集约化的方式建造算力中心，能够有效利用资源。

林达华表示：建设面向人工智能场景的高性能的调度系统，带来了更低的性能损耗，更高的资源利用。集中调度系统，就需要算力平台作为支撑。AI 算力创新中心，也将扮演支撑者的角色。在城市数字化的过程中，淄博意识到「急需一个统一的 AI 能力中心平台。」数字化转型中，往往第一步是传感器等基础设施搭建。这提供了基础的数据。下一步，需要有效的数据分析和处理，才是智能化的开始。

AI 算力创新中心将解决数据的打通和处理问题。林达华举例说：商汤的技术团队建设起来了专用面向人工智能的存储系统，可以对数以亿计甚至百亿级的小文件进行一个随机的访问，例如 5 秒钟就可以读取完成 3000 多万辆机动车辆的信息。

在一个城市建立AI基础设施，短期来看，能够解决种种应用需求；长期而言，则是 AI 持续与当地产业交流，这也为产业人才培养提供了重要环境。目前，商汤与青岛职业技术学院共建了青岛市人工智能产教科创实训基地。

04 商汤面临的不确定性

商汤估值的下挫，本质上还是来自市场对其估值的重新研判。一方面，是公司的基本面存在不足，这与AI自身的场景碎片化特性有关，“长尾场景”非常明显。这决定了AI公司难以批量提供标准化产品。然而，商汤的财报却显示，客户集中度一直在攀升。

招股书显示，2018年至2021年上半年，这4年间，商汤科技的前五大客户收入占比分别达28.4%、26.3%、31.4%、59.3%。这表明在新兴市场的拓展力并不如预期。

另一方面，人工智能公司原有的核心竞争力又并非牢不可破。2021年商汤科技营收47亿元，同比增长36.4%；亏损171.77亿元，上年同期亏损为121.58亿元；经调整后亏损净额14.18亿元，而上年同期亏损净额为8.78亿元。

四大业务板块中，智慧城市板块收入为21.43亿，智能汽车板块收入为1.84亿，分别占全年营收的45.6%、3.9%。

事实上，商汤的智慧商业和智慧城市的客户增长却存在放缓趋势，这也使得商汤未来盈利的时间充满了不确定性。而这个领域，既有海康威视、大华这样的老牌玩家，也有华为、新兴AI企业等。而无论是智慧城市，还是智能汽车，都会面临回款周期长的难题。

现今，随着传统软硬件厂商正在不断补齐自身的短板，和这些在渠道和供应链方面居于优势的传统软硬件厂商相比，AI公司的算法优势不断被拉平。当前，商汤已经转入工业互联网等与实体经济深度融合的场景，这可以提高自身行业竞争力，但也意味着这是一场耐力赛。

此外，越发复杂的监管环境，如数据安全，也给商汤的未来增添了不确定性。

05 “AI 第一股”的增长空间在哪儿？

今年以来，在疫情、通胀等承压下，全球 AI 公司的估值普遍回调。

据腾讯新闻，多位专业投资人士表示，商汤的暴涨暴跌主要归因在流动性因素，而不是基本面因素。早期的股价暴涨，主要是因为流动性过小，机构股东可以控盘，股价很容易被短线交易者影响。

解禁日第一天约有近70%的股份解禁，但预计较多是商汤的早期投资者，他们进入的成本价较低，且可能面临到期或者业绩考核压力。其实早期投资者获利离场是一个正常、短暂的市场行为，也有利于新投资人进场后构建新的底部。

换句话说，商汤长期基本面的向好趋势，并不会因为解禁限售这类事件而改变。

那么，从 AI 技术发展来看，作为“AI 第一股”，商汤的增长空间到底在哪儿？

首先是技术落地的营收增长。

财报显示，2018年-2020年，商汤集团年营收分别达18.53亿元、30.27亿元、34.46亿元，业绩持续稳增。仅2021年，公司营收47亿元，同比增长36.4%，毛利率为69.7%；净现金为214.5亿元，经调整亏损净额为14.2亿元。

商汤SenseCore的商业化模式为客户规模化生产AI模型的商业价值，已开始在服务大型智慧城市及大型车企的案例中得到验证。

以“智能制造示范工厂”福田康明斯发动机生产工厂为例，一辆汽车上的零部件多达上万种，哪怕是同种零部件都有多种型号，且不同的生产工艺会产生不同的缺陷，要想针对每种缺陷检测都实现足够高的精准度，对AI质检方案要求极高。

面对复杂的质检需求，基于商汤AI大装置SenseCore打造的光机电软算一体化的深泉平台，发挥出其丰富模型积累的优势，通过针对生产前、生产中、生产后提供多种产品形态，并结合商汤自研AI芯片发挥软硬一体的高效推理优势，实现了整体产线效率的优化。目前，该平台已经在多个工位落地。

商汤的四大核心业务板块（城市、商业、汽车、生活），均是在SenseCore的支撑下，提供面向各个行业的产品及服务。

从2021年报来看，商汤的智慧城市板块，累计城市数量从2020年末的94个增至140个，包括上海、深圳等，同比增长48.9%；智慧商业板块中，商汤企业方舟平台服务了超900家企业客户的数字化转型，同比增长10.3%，单客户平均收入提高21.3%，典型客户包括国家电网、南方电网、京沪高铁、中国电信、软银集团、阿里云等行业龙头；商汤推出的SenseAuto绝影智能汽车平台，2021年底已服务超过40家车企，其智能驾驶和智能座舱产品累计前装定点数量达2300万台，数量位居行业第一，覆盖未来五年内量产的60多款车型；智慧生活板块，去年搭载商汤AI SDK的手机已累计出货15亿台，累计内嵌于超过200个移动应用程序及手机游戏，为60+商场、博物馆和机场提供虚实融合交互技术。

今年2月，商汤已被纳入恒生科技指数和恒生综合指数；此前，中金曾发研报称，商汤由于是同股不同权公司，在上市后满6个月和20个交易日后且还满足港股通的纳入标准，则或可获准纳入，预计其纳入时间在今年8月左右。这都说明商汤硬科技的核心竞争力受认可，将吸引更多投资者的增量资金流入。

其次是长期的技术投入、人才搭建等资源。

在研发规模上，商汤可以称之为“优等生”，过去四年累计研发投入超过80亿元，远超同行。

仅2021年，扣除股权激励，商汤研发投入为30.6亿元，占收入比为65.1%。相比互联网巨头6%-20%的研发支出也毫不逊色，占收入比超过BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）。

AI 人才方面，商汤科技也堪称豪华。

自2014年10月以来，商汤一路收编深度学习领域的精兵强将。过去一年，商汤更是大举扩充团队，研发人员数从2020年的2803人增至2021年的4274人，占员工总数的70%。

持续的研发投入，大量的高精人才，进一步升级SenseCore AI大装置研发出了全球参数量最大的计算机视觉模型。

2021年，商汤累计生产并实现商用的AI模型数达34000个，同比增长152%，平均每个研发人员年均生产的商用AI模型数同比增长72%，研发人效显著提高。截至2021年底全球专利资产累计超过11,000件，相较于2020年底增长96%，其中发明专利占比78%。

最后是基于商汤AIDC所释放的场景应用与产业化。

2022年1月，商汤构建的新一代人工智能计算中心（简称商汤AIDC）启动运营。

据悉，商汤AIDC建筑面积达13万平方米，项目总投资约56亿元，是SenseCore商汤AI大装置的重要算力基座，也是亚洲最大的 AI 计算中心——峰值算力高达3740 Petaflops（1 Petaflop等于每秒1千万亿次浮点运算），同时还是华东地区首个落地运营的超大型 AI 计算中心，从而支持该公司在超大规模集群并行训练、万亿级参数大模型、蛋白质折叠研究等领域开展研究工作。

实际上，算力、算法、大数据一直是 AI 技术的“三驾马车”，随着IoT设备不断增多，每天执行着上万亿次AI推理操作，那么建立一套 AI 计算中心势在必行，从而让 AI 技术更能够规模化应用以及商业落地。

以医疗健康领域为例，由于智能技术的赋能，大量生命信息的数字化，新药研发的速度将大大加快，过去研发新药需要10至15年，现在很可能变成两三年就能完成一个新药研发周期。

2021年8月，基于商汤智算中心，商汤科技SenseTime公布了以原创AI技术赋能新药研发和精准医学的多项最新重磅研究成，包括深入发掘化合物、蛋白、细胞系和临床大数据中的潜在规律，相关研究进展涉及蛋白质相互作用、癌症药物反应、基于病理图像的基因突变预测、和药物重定向等四个方向，实现了 AI 技术的又一革新。

此外，“元宇宙”概念需要强大的基础建设能力，而商汤将成为重要驱动者。6月下旬举行的世界智能大会上，商汤科技联合创始人、董事长兼CEO徐立表示，元宇宙带来了新的生产力、新的生产模式以及供给侧的爆发。通过数字链进行元宇宙要素的确权，激发了人们的生产欲望，进而推动整体生产力的大规模爆发。

IDC中国研究总监卢言霞告诉钛媒体App，未来建立包括数据交易市场、数据交换共享平台、开源数据集在内的数据共享机制，开源以扩展数据量、通过开源社区建设大模型的繁荣生态，以及不断降低训练与推理的成本，并针对针对具体领域的小数据集训练更精细的模型等，均是 AI 技术未来发展路径。

因此，我们看到无论是商汤，还是阿里巴巴、腾讯，都非常重视 AI 技术投入，寻求新的增长空间，帮助传统产业数字化升级，让企业长期保持技术能力。

来源：极客公园，钛媒体APP，南方plus客户端