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商湯2024年淨虧損43億縮小33.7%，4月10日將發佈日日新6.0大模型
鈦媒體AGI獲悉，3月26日港股盤後，商湯集團（00020.HK）發佈截至12月31日的2024財年業績公告。
財報顯示，2024年，商湯集團收入37.7億元，同比增長10.8%，其中生成式AI業務收入24.04億元，同比增長103.1%，佔總收入比重升至63.7%；毛利16.2億元，毛利率為42.9%；虧損淨額（淨虧損）43.07億元，比前一年縮窄33.7%。
商湯集團董事長、CEO徐立表示，大模型演算法與基礎設施軟體系統的聯合最佳化已成為生成式AI飛速發展的核心驅動力。商湯秉承“大裝置-大模型-應用”三位一體、聯合最佳化的戰略與此趨勢契合，正迎來高速發展階段。商湯以“1+X”組織架構重組推動資源戰略聚焦，以可持續增長與盈利能力為核心，增強商湯的行業競爭力。
26日晚財報會議上，商湯科技聯合創始人兼執行副總裁楊帆、和徐立透露，商湯將於今年4月10日在上海舉行“商湯技術交流日”，屆時將發佈日日新大模型6.0系列模型——在多模態理解、推理、互動能力大幅升級，對標國際一流水平。
具體從業務來看，商湯集團收入主要來源於生成式AI、視覺AI（傳統AI）、智能汽車（絕影）三個類股。
其中，商湯生成式AI 業務已成為集團最大收入貢獻來源，2024年該業務收入佔比63.7%，連續兩年增速超過三位數，主要源於市場對生成式AI模型訓練、微調和推理的需求爆發性增長。目前，商湯生成式AI相關應用產品已經用於網際網路、智能硬體、機器人、醫療和金融等領域。
在AI基礎設施（大裝置）、大模型（日日新）、應用“三位一體”戰略中，截至2025年3月，商湯大裝置營運的總算力規模已超過23000 Petaflops規模，同比增長92%，智算節點覆蓋長三角、粵港澳、京津冀、中西部等重點區域，並實現全國聯網統一調度，通過與大模型迭代的聯合調優，不僅服務於日日新大模型的訓練與推理，還服務於包括具身智能、AIGC、AI4S（科學智能）等領域的未來新興行業客戶，如銀河通用機器人、智象未來、分子之星等。
國產晶片方面，商湯首次披露實現國產晶片叢集的規模化商用，合作的國產晶片包括華為昇騰、海光、寒武紀、沐曦、壁仞等，實現了異構算力晶片的統一納管調度，針對國產晶片的結構與通訊機制完成深度調度最佳化，支援多種異構晶片5000卡叢集上單一大模型訓練任務調度與運行，異構訓練效率達同構訓練的95%，支援異構推理部署。對於大規模國產晶片叢集的資源利用率可提升至80%。
AI雲服務技術能力方面，商湯通過一系列的工程最佳化技術實現了快速建立和擴縮容虛擬AI叢集，速度是傳統雲廠商的6倍以上，節省虛擬叢集管理成本90%以上。
大模型和應用層面，商湯稱，模型成本的大幅下降亦催生了應用的爆發式增長，商湯重點打磨“一基兩翼”方向——生產力工具、互動工具的應用與產品。
前者生產力工具直接為企業辦公、金融、政務等場景提高生產效率，以訂單金額為代表的客戶付費意願較2023年增長6倍，客戶包括中國移動、上海電信、金山辦公、寧波銀行、招商銀行、海通證券、聯想、360、零跑科技等各行業客戶。
後者（互動工具）用2B2C（企業與消費）的方式賦能業務夥伴，主要為網際網路APP、智能硬體、電商行銷等領域的客戶提供互動工具，滿足智能陪伴、智能硬體互動、智能行銷等多場景需求，月均使用者使用量較2023年增長8倍。
視覺AI（傳統AI）業務方面，2024年，商湯視覺AI業務收入達11.12億元，佔總收入比重從2023年的53.9%，下降至29.5%。商湯稱，這是因為集團持續專注於最高品質的客戶，並開始積極向視覺AI客戶介紹生成式AI能力。
商湯集團CFO王征在財報會議上透露，視覺AI的客戶復購率明顯提升，超過3年的長期客戶約佔總體客戶量的4成。同時，商湯海外市場的主要產品大部分都是與視覺AI相關，2024年，商湯集團海外整體收入在香港和中東市場的引領下，增速達到14.5%，超過了集團的平均增速。
智能汽車業務上，作為商湯最重要的研發投入業務之一，2024年，商湯智能汽車收入卻只有2.56億元，同比下降33.2%。
商湯稱，這主要由於V2X（車聯網）業務收入下降，因我們的戰略重點轉向智能座艙及智能駕駛，特別是開發可量產的端到端自動駕駛。此外，商湯為某家全球汽車OEM製造商提供的研發服務收入亦有所下降，因該OEM製造商將重點轉向未來與集團在前裝產品上的合作。
財報顯示，2024年，絕影新增交付超過167萬輛，同比增長29.2%，新增交付車型42個；累計交付車輛數超360萬輛，覆蓋超過130個車型，同時，商湯稱絕影新增定點車型41款，新增定點車輛數超過1100萬輛。
楊帆在財報會議上表示，絕影正發力“世界模型雲平台”，通過實車採集與模擬生成等技術發佈“開悟”世界模型，支援150秒超長場景視訊生成，可建構千萬級自動駕駛場景庫，支援多樣化場景和極端場景的可控生成。
楊帆透露，行業首個原生多模態座艙產品已實現量產上車，2025年3月，絕影實現了業內首批基於國產地平線J6M算力平台量產車型交付，預計到2025年第四季度，基於輝達Thor平台量產 UniAD端到端智駕方案。
此外，資本支出上，財報顯示，2024年，商湯集團總營運支出費用（扣除SBC）60.72億元。其中，去年商湯研發支出高達41.31億元，比2023年下滑13.7%的34.66億元，增長19.2%，商湯稱主要由於增加投資於訓練以及微調基座模型，加上開發生成式AI應用而產生的折舊及攤銷，以及伺服器營運及雲服務費用所致。
不過，商湯2024年的資本支出（定義為購買物業、廠房及裝置+購買無形資產+購買土地使用權的現金流出）僅11.29億元，佔收入比率的29.9%，低於2023年的44.6%。
對於Capex不及阿里未來三年千億美元規模的重投入，徐立在財報會上進一步解釋稱，重投入的確是一個行業趨勢，但我們也需要看到真正意義上的核心能力，也不是簡單的算力對比或硬體對比，因為其實真正能把算力用好，還是需要軟體以及真正理解模型能力的企業。DeepSeek推動了大家的認知，尤其認為模型和基礎設施的系統最佳化是成功的關鍵之一，即降低了訓練和配比的成本，同時也帶來了非常多的試錯的機會。在徐立看來，軟體、算力最佳化與協同對於生成式 AI 算力發展更為重要。
“如果說我們的推理效率領先於行業15%，那麼我們在做同樣服務的時候，就有15%的利潤，如果領先於25%，就有25%的利潤，但是領先推理效率或者訓練效率它也不是一個普適的，這也是為什麼我們講聯合最佳化的價值。”徐立表示。
楊帆指出，今天模型技術的迭代周期大概是3-6個月，晶片的迭代周期大概是一年半到兩年，而公司去採購重資產的折舊周期一般要5年，所以這是跟傳統雲有一個很大的差異，就是從下游的客戶需求角度來講，去做模型迭代的時候，其實永遠是希望用更先進的資源，與性能更強的算力平台之間聯合最佳化，其實你永遠也是基於更先進的硬體之上才能拿到一個更好的效果。
所以楊帆認為，輕資產模式本身有很強的特點，就是在當下快速變化的供應鏈環境中，對於下遊客戶更友好，能夠幫助客戶更好使用更先進資源，從而去迭代模型訓練、應用能力增強等，“我們是覺得。這樣的‘雙輪驅動’其實對客戶會有一個更好的提升。”
徐立還在財報會議上感謝股東，稱股東給到了“希望商湯做具身智能”的建議，商湯希望利用 AI 技術提供更大的價值。
展望未來，徐立給出商湯四個戰略方向：
- 推進“大裝置-大模型-應用”三位一體深度協同
- 在多模態大模型領域遙遙領先，推進商業化突破
- 升級視覺AI商業模式，聚焦成熟場景及優質客戶
- 啟動生態企業市場潛力，釋放協同創新價值