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      商湯十二年,能否穿越AI周期?

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      新眸原創·作者 | 李小東

      前不久,商湯科技發布了2025年全年業績公告。

      這份財報里最具標志性的信號,不是50.15億元的營收歷史新高,也不是同比收窄的凈虧損,而是兩個“首次轉正”:2025年下半年,公司息稅折舊攤銷前利潤(EBITDA)首次轉正至3.8億元,經營性現金流也同步實現上市以來的首次正向凈流入。

      對于一家成立十二年,且完整經歷中國AI產業兩輪興衰的企業而言,這兩個轉正更像一道分水嶺。

      它意味著這家以學術基因為底色的公司,終于從過去依賴融資與研發投入驅動的技術探索期,摸到了商業可持續的核心門檻。

      而在這道分水嶺的背后,是商湯在技術范式的劇烈變革與行業周期的跌宕起伏中,走過的兩次艱難轉身,從計算機視覺(CV)的黃金時代,到生成式AI的范式變革,這一過程中,這家公司既享受過行業紅利,也經歷過估值泡沫破裂的陣痛。

      而財報的發布,恰逢中國AI產業走完一個完整的小周期。

      2022年底ChatGPT引發大模型狂熱,2024年行業集體回歸商業理性,隨著2025年“人工智能+”行動全面落地,AI行業已經從拼參數、拼算力的上半場,進入了拼落地、拼盈利的下半場。

      曾經的“AI四小龍”集體陷入轉型困境,云從、依圖等同行仍在虧損泥潭中掙扎,而商湯卻在兩年內完成了業務架構的徹底重構,將生成式AI業務的收入占比從2023年的34.8%提升至2025年的70%以上,從CV龍頭轉型為國內頭部的大模型企業之一。

      只是,轉型的階段性成果,并不意味著商湯已經成功穿越周期。亮眼的財務數據背后,是行業競爭格局的持續加劇。

      與此同時,資本市場對AI企業的估值邏輯已徹底改變,從過去的“技術故事優先”轉向了“盈利確定性優先”,商湯的市值較上市高點已大幅縮水,即便財報發布后,股價也未能迎來持續上漲。

      AI行業的周期車輪仍在滾滾向前,商湯的下半場,才剛剛開始。

      01

      兩輪周期:

      從實驗室到產業深水區

      商湯的起點,是中國AI產業的第一個啟蒙時代。

      2014年,香港中文大學教授湯曉鷗帶著他的學生徐立、王曉剛等人創立商湯科技時,深度學習剛剛在計算機視覺領域完成突破性落地,整個行業還處在“用AI技術解決單點問題”的早期階段。

      當時國內的AI創業公司,大多走的是“拿項目、做落地、快速變現”的路徑,畢竟計算機視覺在安防、金融等領域的需求已經明確,只要能拿出合格的算法,就能拿到穩定的訂單。但商湯從成立之初,就選了一條少有人走的路:重投入底層技術基礎設施,搭建完整的AI技術棧。

      在絕大多數同行都直接使用谷歌TensorFlow、MetaPyTorch開源框架的年代,商湯投入核心資源自研深度學習框架SenseParrots;在行業還在比拼單個算法準確率的時候,商湯提出了“AI大裝置”的概念,提前布局超算中心,囤積算力資源。

      這些在當時看起來“重復造輪子”“不劃算”的投入,本質上是湯曉鷗團隊對AI產業終局的判斷:AI的未來一定是通用化的,單點的算法優勢無法形成長期壁壘,只有底層的算力、框架和模型能力,才能支撐企業穿越技術周期。

      這種長期主義的技術投入,讓商湯在計算機視覺的黃金時代快速拉開了與同行的差距。2019年,商湯成為國內計算機視覺賽道的絕對龍頭,業務覆蓋智慧城市、智慧商業、智能汽車等多個領域,2021年底登陸港交所時,市值一度逼近3700億港元,迎來了屬于自己的高光時刻。

      但行業周期的轉向,往往比所有人預想的都要快。

      CV時代的商業落地,高度依賴項目制交付,商湯的智慧城市業務收入占比一度超過40%,這類業務雖然能帶來穩定的營收,卻也存在回款周期長、客戶集中度高、可復制性弱的問題,導致公司營收持續增長的同時,始終無法擺脫虧損的困境,上市時累計虧損已超過240億元。

      更關鍵的是,AI行業的技術范式正在發生顛覆性的變革。2022年底ChatGPT的橫空出世,將全球AI產業帶入了大模型時代,通用人工智能成為新的行業共識,以單點視覺技術為核心的傳統AI公司,集體面臨被時代拋下的風險。

      雪上加霜的是,2024年初,創始人的離去,不僅是精神支柱的崩塌,更讓公司站在了戰略選擇的十字路口:是堅守熟悉的計算機視覺賽道,還是徹底Allin大模型,完成一次傷筋動骨的轉型?

      臨危受命的徐立和管理團隊,用一場徹底的組織與戰略重構,給出了答案。2024年12月,商湯正式啟動“1+X”戰略,對公司的業務架構、組織模式進行了全方位的調整。

      所謂“1”,是集團層面聚焦生成式AI與視覺AI雙核心業務,集中資源投入算力基座、核心模型的研發,守住技術的基本盤;“X”是將智能汽車、智慧醫療、家用機器人等垂直業務拆分,成立獨立的生態企業,采用獨立CEO機制,完全市場化運營。

      與之配套的,是全公司范圍的降本增效。過去兩年里,商湯員工總數銳減,銷售開支與行政開支同比下降;同時果斷剝離虧損的非核心業務,2025年下半年,智能汽車等創新業務業務相繼出表,僅出售附屬公司就獲得了13.13億元的收益。

      這場轉型,本質上是商湯對AI行業周期變化的主動適應。

      大模型時代的行業競爭,已經從單點技術的比拼,變成了“算力-模型-應用”全棧能力的較量。

      互聯網巨頭攜流量、場景與千億級資金全面入局,獨立AI公司已經沒有能力再全面鋪開賽道,必須把有限的資源聚焦到自己最具優勢的核心領域,同時通過生態化的方式,捕捉垂直賽道的機會。

      從2025年的財報數據來看,這場轉型已經取得了階段性的成果。

      除了財務端的虧損收窄與現金流轉正,商湯的業務結構也發生了根本性的變化:生成式AI業務收入同比明顯增長,收入占比提升至7成,成為公司絕對的增長引擎;而傳統的視覺AI業務也完成了轉型優化,2025年首次實現盈利,連續兩年實現正現金流,成為公司穩定的現金流支柱。

      02

      周期里的紅利與暗礁

      商湯能在行業下行周期中實現轉型,本質上是抓住了AI產業兩輪周期的紅利:在CV時代積累的技術長板,與大模型時代的多模態趨勢形成了完美契合;而提前布局的算力基礎設施,又為公司的轉型提供了堅實的底座。

      在大模型時代,多模態融合已經成為行業公認的技術方向,而商湯在計算機視覺領域近十年的積累,成為了其區別于其他大模型廠商的核心優勢。

      2025年,商湯“日日新”多模態大模型先后在多個國內權威綜合評測中位列榜首,發布的空間智能模型在多項國際權威指標評測中位列同類模型全球第一;年底推出的原生多模態模型架構NEO,僅需業界同等模型十分之一的訓練數據和算力,即可達到頂尖性能。

      這種技術優勢,正在轉化為實實在在的商業落地能力。

      依托“日日新”大模型,商湯在辦公、金融、營銷、工業等多個賽道實現了規模化落地;在C端市場,商湯也打破了市場對其“只能做B端項目”的固有認知。

      就拿泛辦公領域的小浣熊家族產品來說,累計服務超過1500萬個人用戶與數千家企業客戶,2025年全年月活增長7倍,實現了千萬級的年度經常性收入。

      在工業領域,商湯為寧德時代打造的AI智能系統,通過大模型精準預測電力負載,動態生成最優能源調度策略,為客戶帶來7%的電費節省;與鐵一院合作的鐵路大模型,貫通了28個鐵路工程專業的知識,實現了鐵路工程設計的全流程智能化。

      去年推出的“咔皮Kapi”系列AI原生應用,累計用戶規模突破千萬級,其中“咔皮相機”在全球多國AppStore登頂榜首,“咔皮記賬”的T+1留存率達到70%,處于行業一流水平。這些C端產品為公司開辟了新的增長曲線。

      但階段性的轉型成果,并不意味著商湯已經成功穿越了AI周期。

      亮眼的財報數據背后,一系列影響長期發展的隱憂仍未得到根本解決,行業競爭格局的持續惡化,也給商湯的下半場帶來了巨大的挑戰。

      事實上,2025年商湯的虧損大幅收窄,很大程度上得益于一次性收益的貢獻。財報顯示,2025年商湯“其他利得凈額”超過19億元,其中出售附屬公司獲利13.13億元,若剔除這筆一次性收益,公司主營業務的虧損改善幅度將明顯收窄。

      與此同時,公司的減虧也來自于成本端的壓縮,2025年商湯的研發開支出現了近三年來的首次下滑。對于一家以技術為核心競爭力的AI公司而言,研發投入的收縮,雖然能在短期改善利潤表現,但長期來看,可能會損傷公司的創新能力和技術壁壘。

      更值得警惕的,是核心增長引擎的增速放緩。財報數據顯示,三年間,商湯生成式AI業務收入增速呈現明顯下滑趨勢。而根據第三方機構數據,2025年中國AIGC核心市場規模增速為70.8%,商湯51%的增速已經低于行業平均水平。

      與此同時,IDC數據顯示,商湯在中國人工智能公有云服務市場的份額,從2023年的16%降至2024年的13.8%,市場名次從國內第二降到第三,被百度智能云和阿里云先后超越。

      03

      獨立AI公司的終局:

      找到不可替代的生態位

      增速放緩的背后,大模型時代的AI行業,已經從創業公司之間的單點比拼,變成了互聯網巨頭之間的全產業鏈軍備競賽。

      2025年,阿里巴巴宣布未來三年投入超過3800億元建設云和AI硬件基礎設施,騰訊全年研發投入達858億元,百度2025年AI業務收入突破400億元,四季度AI業務收入占比已達四成。

      互聯網巨頭不僅有更充足的資金投入算力和模型研發,還有更豐富的應用場景和流量入口,能夠實現大模型技術與核心業務的深度融合。

      而獨立AI公司往往缺乏類似的高頻、高粘性的核心場景,這也導致其在C端市場的突破難以持續,B端業務又面臨與巨頭的直接競爭,增長空間受到持續擠壓。

      另一個不可忽視的挑戰,是核心人才的流失。作近年來,商湯的核心人才持續流出,前總裁張文離開后創辦了壁仞科技,前研發總監曹旭東創辦了Momenta,前副總裁閆俊杰創辦了MiniMax,曾經的核心成員劉宇、余鋒偉、宋廣錄三人創辦了VivixAI,這些公司的部分業務已經與商湯形成直接競爭。

      截至2026年4月初,商湯的市值不足770億港元,較上市高點的3700億港元縮水超80%。而由前商湯副總裁閆俊杰創辦的MiniMax,目前估值已超3200億港元,幾乎是商湯的4倍。

      這種估值落差的背后,是資本市場對AI公司估值邏輯的徹底轉變,市場更看重企業在下一代AI場景中的生態位卡位能力,而非短期的財務減虧成果。

      商湯的轉型與挑戰,本質上是所有獨立AI公司共同面臨的生存命題。相比全球市場中OpenAI、Anthropic、Cohere等一批獨立AI公司相繼崛起,國內的互聯網巨頭在AI領域的布局更為激進,投入規模更大,場景融合也更深入,這也給國內的獨立AI公司帶來了更大的競爭壓力。

      對于商湯而言,要想在這場周期博弈中勝出,核心是要找到屬于自己的、不可替代的生態位。舉個例子,其在計算機視覺領域近十年的積累,讓其在工業質檢、智能駕駛、空間智能、具身智能等需要深度視覺理解能力的場景中,具備天然的優勢。

      而這些場景,恰恰是互聯網巨頭難以全面覆蓋的領域。實體經濟的場景足夠分散,足夠多元,沒有任何一家巨頭能夠覆蓋所有,而在垂直賽道里的深度技術積累和行業認知,就是獨立AI公司最深的護城河。

      商湯“1+X”戰略構建的生態體系,也為其在垂直賽道的競爭提供了新的可能。通過“母艦提供技術底座,子艦競逐垂直賽道”,商湯既可以保持核心技術的持續投入,又可以通過子公司的靈活組織架構和市場化激勵機制,在垂直賽道建立優勢,形成協同發展的AI生態。

      一直以來,AI行業的周期,都是技術創新與商業落地的交替前行。從計算機視覺時代到生成式AI時代,行業的技術范式變了,但商業的本質沒有變。

      對于商湯而言,過去的十二年,它抓住了AI產業的第一波紅利,成為了視覺時代的龍頭;未來的十年,它需要證明自己,能夠在多模態時代,找到屬于自己的生存之道,實現從技術公司到可持續商業體的跨越。

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