10月22日商汤董事长徐立发布了10周年全员信，全员信里有一些值得分析的表述：

——务实来讲，我们已迈出了两步:即常说的传统AI1.0和生成式大模型A1 2.0。通常，AI 1.0被看作是专用智能，专注于单任务好信息处理；AI 2.0被视为通用智能，强调多任务好内容生成。但这样的描述虽然简单易懂，却并非完全准确，因为通用与专用之间并无明确界限，而且AI的落地应用终究要场景化，比如生成式大模型在垂直领域的应用。

——在我们看来，AI 1.0和AI 2.0的一个重要区别在于AI成本结构的变化。在传统的AI 1.0时代，模型生产的主要成本在于研发人员的投入。而在生成式大模型A1 2.0时代，模型生产的成本主要在于算力资源的投入。随着尺度定律在大语言模型、多模态模型、视频生成模型以及慢思考推理过程中得到验证，生产和使用大模型的成本可以直接等价于算力资源的消耗。

——因此，在生成式大模型AI领域，商汤的核心战略是实现算力大装置(SCO)、大模型和应用(CNI)的无缝集成，以应用驱动模型，以模型带动算力的优化。我们确立了“大装置-大模型-应用”的三位一体战略，旨在通过数量级级别的优化，提升算力资源的使用效率，服务好我们的客户。

——我们致力于成为最懂算力的大模型服务商，和最懂大模型的算力服务商。

全员信发出的同时，商汤进行裁员。商汤官方对于裁员的说法是——商汤积极推进战略转型，聚焦“大装置-大模型-应用”重点业务和战略增长领域，并进行相应的组织和人才结构优化和调整，以更好地满足业务发展需求。

商汤的上述表述都是很有信息量的，从中值得注意如下几点：

第一，商汤再次进行大转向。

放弃AI 1.0，转向AI 2.0。商汤认为“AI 1.0和AI 2.0的一个重要区别在于AI成本结构的变化。在传统的AI 1.0时代，模型生产的主要成本在于研发人员的投入。而在生成式大模型A1 2.0时代，模型生产的成本主要在于算力资源的投入。”

把这个表述地更精确一点。

AI 1.0的专用智能，AI本身不构成应用，AI只是应用的一个环节或者一个模块，AI要成为应用，需要投入应用开发人员的大量成本，对模型本身的研发费用较低，主要依靠海外开源输入。

生成式大模型，AI模型本身就构成了“输入text、输出text”的近乎端到端应用，AI模型就是应用的主体，这样应用开发人员的成本要大幅度缩减，但模型本身的研发费用大幅度提高，模型研究、模型训练、数据获取等方面都会产生大额成本。

这个转向，一方面会引发裁员，调整原有业务与成本结构，另外一方面必然也会引发大模型方向上的投入加大，并伴随着风险的全面加大。后者的风险，在国内大模型新锐中已经完全暴露，不仅在收入端暴露，更是在技术端暴露，这种两端同时挤压的困难是巨大的。

在国内生成式大模型新锐纷纷陷入困境之时，商汤还是转向生成式大模型，原因在于两个方面：一方面，商汤毕竟还是具有生成式大模型在垂直领域应用的较强能力，商汤自认为不会重蹈那些国内AI新锐的覆辙；另一方面，商汤约20,000 PetaFLOPS的巨大AIDC资产必须利用起来，商汤转向生成式大模型是唯一可走之路，至少在商汤内部可以消化掉巨额的推理成本和训练成本，商汤别无选择。

第二，商汤的前景与估值。

生成式大模型的业务模式有两个方向，一个方向的代表是Salesforce与Palantir，另外一个方向的代表是OpenAI与Anthropic。前者PS估值5~20，后者PS估值40。

OpenAI与Anthropic实际上并不是一个方向，这个方向上现在就是OpenAI与Anthropic的终局之战，OpenAI与Anthropic以外的公司绝大部分迟早都会陷入绝境，中国AI公司就更不用再幻想了，趁早“停止训练大模型”为好。

Salesforce与Palantir的方向上，收入增长优秀的公司PS-TTM均值为10。收入增长下降或者业务大转向的公司，PS显然应低于5。

以上述估值为基准，商汤目前的估值毫无低估的因素，在商汤转向成功且看到收入增长的良好趋势后，再给予PS 5~10的估值才比较理性。

商汤依然是目前中国实力最强的AI公司之一，以商汤估值为基准，国内市场上市的全部AI公司的基本面都还远远不如商汤，如果那些公司继续保持着极高估值，那么会让商汤显得“很便宜”，这是商汤顶住估值的最大有利因素。