商汤集团（0020.HK）商业模式分析

分析维度：用户价值、商业本质、差异化定位、长期竞争力 核心问题：这家公司是否在做"对的事情"？用户是否真正需要它？

一、公司在做什么生意？

商汤集团的商业模式经历了深刻转型，从早期的计算机视觉（CV）解决方案提供商，转变为生成式AI基础设施与平台公司。当前业务结构：

1. AI云服务（核心）：基于SenseCore大装置（5.4万块GPU）提供AI训练和推理算力服务
2. 大模型平台（日日新SenseNova）：提供基础大模型能力，面向企业客户
3. 生态企业矩阵（X业务）：智能汽车"绝影"、家庭机器人"元萝卜"、智慧医疗等垂直应用
4. 传统CV业务：智慧城市、智慧商业等（占比持续下降）

本质上，商汤想成为**“AI时代的AWS”**——通过基础设施和平台能力，为千行百业提供AI服务。

二、用户价值分析：谁在为它付钱？为什么？

生成式AI客户（占比72.4%）

• 企业客户：需要大模型能力但没有自建算力和模型能力的中大型企业
• 开发者：在商汤平台上构建AI应用的技术团队
• 政府/国企：对数据安全和国产化有要求的机构

客户选择商汤的原因：

1. 算力资源：5.4万块GPU构成的大装置，在中国AI公司中规模领先
2. 国产化需求：相比OpenAI/AWS，商汤是国产替代的选项
3. 全栈能力：从算力到模型到应用的一站式服务
4. 性价比：相比自建AI基础设施，使用商汤云服务更经济

关键质疑：客户为什么非要选商汤？

这是商汤商业模式最大的拷问。在生成式AI领域：

• 阿里有通义千问+阿里云
• 百度有文心一言+百度智能云
• 字节有豆包+火山引擎
• 腾讯有混元+腾讯云

这些巨头的AI云服务在资金、生态、客户资源方面都远超商汤。

三、商业模式的"对"与"不对"

做对的事情 ★★★☆☆

对的方面：

1. 赛道方向正确：生成式AI是确定性极高的技术趋势，AI算力需求爆发式增长。
2. 转型果断：从传统CV向生成式AI转型，生成式AI收入占比从2024年的64%提升到2025年的72%。
3. 基础设施先行：5.4万块GPU的算力储备是稀缺资源，有一定的卡位价值。
4. 盈利改善明显：2025年下半年EBITDA首次转正，现金流首次正向，说明商业化在改善。

不对的方面：

1. 缺乏明确的差异化：在大模型赛道，商汤既不是算力最强的（不如字节、阿里），也不是模型最好的（不如DeepSeek、通义千问），也不是生态最广的（不如百度、阿里）。

2. “什么都做"的陷阱：AI云、大模型、智能汽车、机器人、医疗……业务线过于分散，在每个领域都面临专业玩家的竞争。

3. To G/To B依赖：传统业务大量依赖政府和国企客户，账期长、项目制、可持续性差。

4. 规模不经济：5.4万块GPU的维护成本极高（电力、折旧、运维），如果算力利用率不高，就是在"烧钱供暖”。

四、段永平式的追问

“用户真正需要商汤吗？”

诚实回答：对于多数企业客户，阿里云/腾讯云/华为云是更自然的选择（生态更完善、销售网络更广）。商汤的目标客户可能是：

• 不想被单一巨头锁定的中大型企业
• 对AI能力有特殊定制需求的客户
• 政策敏感型客户（需要"纯AI公司"而非互联网巨头）

但这个细分市场是否足够大，能否支撑商汤的估值？存疑。

“十年后商汤在做什么？”

乐观想象：成为中国领先的AI基础设施供应商，类似中国版的英伟达+微软Azure 悲观想象：被巨头挤压，沦为细分市场的小型AI服务商，规模无法支撑持续研发投入

“护城河在哪里？”

坦率地说，商汤的护城河很薄：

• 算力？巨头能在12个月内部署更多GPU
• 模型？开源模型（如DeepSeek）让模型能力快速大众化
• 客户关系？传统CV的政府客户黏性有限
• 品牌？在AI领域不如巨头有品牌号召力

唯一可能的护城河：作为独立第三方AI平台的定位（类似地平线在智驾领域的"不抢客户蛋糕"逻辑）。但这需要在某个维度上做到极致，目前还没看到。

五、与地平线的对比

两家公司都是"AI平台型"公司，但地平线的定位远比商汤清晰：

六、综合评估

总体商业模式评分：★★★☆☆（2.5/5）

商汤在做"对的方向"上的事情——AI基础设施和平台。但在一个巨头林立的行业中，商汤缺乏让人信服的差异化竞争力。“什么都做但什么都不是最好"的状态，让商业模式的护城河难以建立。除非在某个垂直领域建立起真正的壁垒，否则长期前景堪忧。

分���日期：2026年5月16日