DoNews3月26日消息，商湯科技發布2023年業績公告，商湯明確了新的三大業務板塊：生成式AI、傳統AI和智能汽車，并以生成式AI業務為重點發展方向，同時保持傳統AI業務和智能汽車的優勢。
截至2023年12月31日止，商湯集團實現總收入34億元，EBITDA虧損收窄2.2%。核心業務生成式AI收入增長200%達12億元，占集團總收入比例升至35%；絕影智能汽車業務增長31%，量產交付數量及單車毛利潤均大幅增長。
商湯財報顯示，集團生成式AI業務收入達12億人民幣，這是商湯成立十年以來，以最快速度從無到有、超過10億收入體量的新業務。超過70%的客戶在過去12個月內是商湯的新客戶。數十家客戶的訂單金額超過千萬人民幣，大模型C端調用量在過去半年呈現出近120倍的增長。
財報中提到，商湯首批通過《生成式人工智能服務管理暫行辦法》備案并廣泛服務于公眾和企業客戶，商業化進展超預期。報告期內，商湯生成式AI的典型客戶，包括三大運營商，招商銀行、海通證券等金融機構，京東、小米、閱文等頭部互聯網公司，HiDream.ai、瀾舟科技等創業公司、清華大學、上海交通大學等學術機構。
大裝置的總算力規模實現突破性增長，達12,000 petaFLOPS，運營GPU數量達45,000卡，由此支持“日日新”大模型體系高速迭代至4.0版本，在多個場景中達到與GPT-4相匹配的能力水平。
傳統AI業務方面，領域積累的客戶資源和提效經驗，為生成式AI技術商業化奠定了基礎。2023年，商湯表示主動收縮了智慧城市業務，其收入占比下降至10%。在智能終端業務方面，賦能的手機數量已經超過了20億臺。
“絕影”智能汽車業務方面，智能駕駛和智能座艙兩大核心領域均實現了持續增長，量產交付單車毛利潤雙增。智能汽車板塊在量產交付方面全年新增了129萬輛，同比大幅增長163%。
至此，商湯已累計交付了195萬輛智能汽車，覆蓋了90多個車型，穩固了公司在商業化量產進展上的行業領先地位。此外，公司新增了超過1,600萬臺的定點訂單，并擴充了41款新的車型。
商湯財報中強調，商湯生成式AI業務取得突破的基礎，得益于AI1.0時代感知智能、決策智能的積累，商湯過去十年在感知智能、決策智能領域的積累，多模態數據的儲備，強化了商湯基礎模型對物理世界的理解和多模態能力。
同時，商湯大裝置+大模型的深度協同，能夠持續驅動產品保持領先。據悉，商湯“日日新”大模型性能快速提升，實現了萬卡萬參的大模型訓練能力，在基模型、多模態、編程和工具調用、百萬字無損上下文、終端小模型方面都達到國內領先水平。
此外，自2015年起，商湯累計賦能超過20億臺手機和上百萬臺汽車，并最快推出業界性能最好、推理速度最快的端側小模型，打開了新的場景應用，提供最具性價比的生成式AI解決方案。
商湯業績公告的戰略展望中，強調公司2024年將采取穩健且具有前瞻性的發展戰略以保持在AI2.0時代的競爭優勢，并首次提出推動核心業務盈利。
商湯財報指出，將進一步發揮“大裝置+大模型”的深度協同優勢，持續擴充算力規模、提升基礎設施和大模型的綜合服務能力，持續投入“日日新”模型體系的迭代，讓模型能力持續保持業界領先。
同時，公司將致力于實現大模型推理效率提升的“摩爾定律”，讓模型推理成本迅速降低，從而打開更廣闊的應用前景；并繼續優化集團運營效率，推動主營業務盈利。
基于“大裝置+大模型”深度協同，商湯“日日新”大模型能力高速迭代。2024年2月推出的“日日新”4.0性能的顯著提升，在代碼編寫、數據分析和醫療問答等多場景中達到了與GPT-4相匹配的能力，同時開源了7B和20B兩種參數規格的基模型，性能超Llama2和Gemma。據透露，商湯預計4月份發布“日日新”5.0版本，將全面對標GPT4-Turbo。
另據公開資料顯示，商湯構建了業界先進的終端小模型，包括語言模型和文生圖模型，可在筆記本電腦或移動設備上運行。公司推出的AI編程助手“代碼小浣熊”和AI數據分析工具“辦公小浣熊”，能力領先業界，并被頭部客戶采用；秒畫4.0已經是國內最好用的文生圖產品。
國際知名調研機構弗若斯特沙利文(Frost & Sullivan)聯合頭豹研究院日前發布的《2024年中國大模型能力評測報告》顯示，商湯日日新.商量(SenseChat)超越國際大模型均線，位列中國大模型第一梯隊。
目前，商湯的“日日新”大模型已在金融、醫療、Copilot助手、擬人交互、智能終端等關鍵領域確立了卓越的應用價值和領先地位；多模態能力極強的“大醫”大模型賦能上海交通大學醫學院附屬新華醫院、瑞金醫院以及鄭州大學第一附屬醫院等機構，顯著提升了醫療服務的質量與效率。
此外，商湯在財報中對ESG相關成績做出闡述。在報告期內，商湯推出了“生成式人工智能治理基礎設施SenseTrust”，并與中國信息通信研究院聯合發布了《大模型可信賴研究報告》，為人工智能大模型的可信發展提供了重要的方向參考，也對大模型風險管理體系化建設提供了框架依據；商湯臨港人工智能智算中心(AIDC)成功實現將年平均功率使用效率(PUE)控制在1.3以內，超越行業平均水平。
