作者 | AI资本局-石韬

近日，商汤集团（0020.HK）交出了一份颇具张力的成绩单：全年收入增长10.8%至37.7亿元，生成式AI业务以103.1%的增速成为第一大收入来源，但整体毛利率仍微降至42.9%。AI资本局认为，这份看似矛盾的财报背后，隐藏着一条关键逻辑链——训练与推理效率的行业领先优势，正在成为商汤平衡研发投入与商业回报的支点。

一、效率优势的转化：从技术指标到财务语言

效率优势通常通过三重路径影响财务报表：直接成本节约→高毛利业务占比提升→资本开支效率优化。

根据年报披露，商汤通过模型蒸馏、键值缓存等技术，在保持模型性能前提下将推理成本降低一个数量级（约90%）。其临港AIDC实现国产异构芯片集群利用率80%，较行业平均水平提升20个百分点以上。

更关键的是，据商汤2024年报P25披露，其大装置对DeepSeek类模型的训练效率'超过官方报告数据'，DeepSeek R1推理吞吐性能自称较对比厂商高15%+。这些效率优势部分抵消了硬件成本（占销售成本79.2%）的压力，推动集团毛利同比提升7.9%至16.2亿元，其中生成式AI业务收入增速达103.1%，成为主要增长引擎。

而这种降本能力在财报中具象化为两个数字：生成式AI收入占比从34.8%跃升至63.7%，而该板块的研发费用增速（19.2%）已低于收入增速。

就像商汤掌舵人徐立在业绩发布会上所说，“如果说我们的推理效率领先于行业15%，那么我们在做同样的服务的时候就有15%的利润；大装置能够把训练和推理优化到更加一致，同样的价钱之下你能够拿到更好的服务，这也是我们三位一体战略的核心价值优势。”很显然，徐立对于推理和训练效率与利润的关系认识深刻。

国产化生态的提前卡位也至关重要，与昇腾、海光等国产芯片的深度适配成为隐性优势。年报披露，商汤已实现不同厂商芯片的统一调度，这对应对国际供应链波动具有战略意义。有分析认为，在国产算力利用率普遍低于50%的背景下，商汤80%的实测数据意味着真正的商业化能力。  

二、商汤商业化进程的"效率杠杆" ，盈利路径的再思考

效率提升带来的不只有成本优化，更重构了商汤的商业化路径。  

可以发现，此次商汤年报中提到众多客户，很多是首次披露。高价值场景方面，在金融领域，其多模态大模型已落地宁波银行、招商银行的风控和营销系统，相关解决方案获得沙利文"最佳金融AI解决方案"奖项。值得关注的是企业办公场景：代码助手日处理Token超35亿，触达1000万开发者，形成可规模化的订阅收入。  

交互工具方面，成本下降直接刺激了需求释放：拟人陪伴模型的月调用量增长833%，某头部APP用户日均使用时长达到130分钟；智能营销生成的视频时长同比增加805%，带动GMV增长94%。这些数据验证了"成本下降→调用量提升→数据反哺模型"的正向循环。  

所以，尽管全年仍亏损43.1亿元，但同比收窄33.7%的趋势值得关注。效率优势正在从三个维度重塑盈利预期：  

1. 规模效应的临界点：生成式AI收入突破24亿元后，固定成本摊销进入下降通道。行业研究显示，算力利用率每提升5个百分点，通常带来0.5-1个点的毛利率改善，商汤AIDC的价值具备长期性。 

2. 技术迭代的加速度：根据商汤年报披露，即将发布的日日新6.0将实现'10分钟以上视频记忆'能力，较当前行业主流水平提升3-5倍。该技术突破对医疗影像分析、在线教育等长视频场景具有颠覆意义，但需注意其实际性能可能受推理硬件配置影响；在全球知名的自动驾驶仿真模拟任务竞赛Waymo Sim Agents的比拼中，世界模型云平台"开悟"已连续两年获得Waymo仿真竞赛冠军，有望成为新的技术输出点。  

3. 生态协同的想象力：财报中提到，商汤"1+X"架构下的5家生态企业完成融资，特别是医疗子公司商汤善萃获盈峰投资领投超1亿元，显示技术外溢价值。当基础模型能力通过生态企业渗透到垂直领域时，边际成本将趋近于零。  

当然，风险同样不容忽视：国产芯片的供应链稳定性、行业价格战对毛利率的挤压、以及大模型应用渗透率的不确定性，都可能打断效率优势向盈利的传导。特别是在OpenAI等国际厂商持续降低API价格的背景下，商汤需要证明其多模态能力能支撑更高的溢价空间。

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