（本文作者为 新眸，钛媒体经授权发布）
文 | 新眸，作者 | 李小东
前不久，商汤科技发布了 2025 年全年业绩公告。
这份财报里最具标志性的信号，不是 50.15 亿元的营收历史新高，也不是同比收窄的净亏损，而是两个“ 首次转正”：2025 年下半年，公司息税折旧摊销前利润 （EBITDA） 首次转正至 3.8 亿元，经营性现金流也同步实现上市以来的首次正向净流入。
对于一家成立十二年，且完整经历中国 AI 产业两轮兴衰的企业而言，这两个转正更像一道分水岭。
它意味着这家以学术基因为底色的公司，终于从过去依赖融资与研发投入驱动的技术探索期，摸到了商业可持续的核心门槛。
而在这道分水岭的背后，是商汤在技术范式的剧烈变革与行业周期的跌宕起伏中，走过的两次艰难转身，从计算机视觉 （CV） 的黄金时代，到生成式 AI 的范式变革，这一过程中，这家公司既享受过行业红利，也经历过估值泡沫破裂的阵痛。
而财报的发布，恰逢中国 AI 产业走完一个完整的小周期。
2022 年底 ChatGPT 引发大模型狂热，2024 年行业集体回归商业理性，随着 2025 年“ 人工智能+” 行动全面落地，AI 行业已经从拼参数、拼算力的上半场，进入了拼落地、拼盈利的下半场。
曾经的“AI 四小龙” 集体陷入转型困境，云从、依图等同行仍在亏损泥潭中挣扎，而商汤却在两年内完成了业务架构的彻底重构，将生成式 AI 业务的收入占比从 2023 年的 34.8% 提升至 2025 年的 70% 以上，从 CV 龙头转型为国内头部的大模型企业之一。
只是，转型的阶段性成果，并不意味着商汤已经成功穿越周期。亮眼的财务数据背后，是行业竞争格局的持续加剧。
与此同时，资本市场对 AI 企业的估值逻辑已彻底改变，从过去的“ 技术故事优先” 转向了“ 盈利确定性优先”，商汤的市值较上市高点已大幅缩水，即便财报发布后，股价也未能迎来持续上涨。
AI 行业的周期车轮仍在滚滚向前，商汤的下半场，才刚刚开始。
两轮周期：从实验室到产业深水区
商汤的起点，是中国 AI 产业的第一个启蒙时代。
2014 年，香港中文大学教授汤晓鸥带着他的学生徐立、王晓刚等人创立商汤科技时，深度学习刚刚在计算机视觉领域完成突破性落地，整个行业还处在“ 用 AI 技术解决单点问题” 的早期阶段。
当时国内的 AI 创业公司，大多走的是“ 拿项目、做落地、快速变现” 的路径，毕竟计算机视觉在安防、金融等领域的需求已经明确，只要能拿出合格的算法，就能拿到稳定的订单。但商汤从成立之初，就选了一条少有人走的路：重投入底层技术基础设施，搭建完整的 AI 技术栈。
在绝大多数同行都直接使用谷歌 TensorFlow、MetaPyTorch 开源框架的年代，商汤投入核心资源自研深度学习框架 SenseParrots；在行业还在比拼单个算法准确率的时候，商汤提出了“AI 大装置” 的概念，提前布局超算中心，囤积算力资源。
这些在当时看起来“ 重复造轮子”“ 不划算” 的投入，本质上是汤晓鸥团队对 AI 产业终局的判断：AI 的未来一定是通用化的，单点的算法优势无法形成长期壁垒，只有底层的算力、框架和模型能力，才能支撑企业穿越技术周期。
这种长期主义的技术投入，让商汤在计算机视觉的黄金时代快速拉开了与同行的差距。2019 年，商汤成为国内计算机视觉赛道的绝对龙头，业务覆盖智慧城市、智慧商业、智能汽车等多个领域，2021 年底登陆港交所时，市值一度逼近 3700 亿港元，迎来了属于自己的高光时刻。
但行业周期的转向，往往比所有人预想的都要快。
CV 时代的商业落地，高度依赖项目制交付，商汤的智慧城市业务收入占比一度超过 40%，这类业务虽然能带来稳定的营收，却也存在回款周期长、客户集中度高、可复制性弱的问题，导致公司营收持续增长的同时，始终无法摆脱亏损的困境，上市时累计亏损已超过 240 亿元。
更关键的是，AI 行业的技术范式正在发生颠覆性的变革。2022 年底 ChatGPT 的横空出世，将全球 AI 产业带入了大模型时代，通用人工智能成为新的行业共识，以单点视觉技术为核心的传统 AI 公司，集体面临被时代抛下的风险。
雪上加霜的是，2024 年初，创始人的离去，不仅是精神支柱的崩塌，更让公司站在了战略选择的十字路口：是坚守熟悉的计算机视觉赛道，还是彻底 Allin 大模型，完成一次伤筋动骨的转型？
临危受命的徐立和管理团队，用一场彻底的组织与战略重构，给出了答案。2024 年 12 月，商汤正式启动“1+X” 战略，对公司的业务架构、组织模式进行了全方位的调整。
所谓“1”，是集团层面聚焦生成式 AI 与视觉 AI 双核心业务，集中资源投入算力基座、核心模型的研发，守住技术的基本盘；“X” 是将智能汽车、智慧医疗、家用机器人等垂直业务拆分，成立独立的生态企业，采用独立 CEO 机制，完全市场化运营。
与之配套的，是全公司范围的降本增效。过去两年里，商汤员工总数锐减，销售开支与行政开支同比下降；同时果断剥离亏损的非核心业务，2025 年下半年，智能汽车等创新业务业务相继出表，仅出售附属公司就获得了 13.13 亿元的收益。
这场转型，本质上是商汤对 AI 行业周期变化的主动适应。
大模型时代的行业竞争，已经从单点技术的比拼，变成了“ 算力-模型-应用” 全栈能力的较量。
互联网巨头携流量、场景与千亿级资金全面入局，独立 AI 公司已经没有能力再全面铺开赛道，必须把有限的资源聚焦到自己最具优势的核心领域，同时通过生态化的方式，捕捉垂直赛道的机会。
从 2025 年的财报数据来看，这场转型已经取得了阶段性的成果。
除了财务端的亏损收窄与现金流转正，商汤的业务结构也发生了根本性的变化：生成式 AI 业务收入同比明显增长，收入占比提升至 7 成，成为公司绝对的增长引擎；而传统的视觉 AI 业务也完成了转型优化，2025 年首次实现盈利，连续两年实现正现金流，成为公司稳定的现金流支柱。
周期里的红利与暗礁
商汤能在行业下行周期中实现转型，本质上是抓住了 AI 产业两轮周期的红利：在 CV 时代积累的技术长板，与大模型时代的多模态趋势形成了完美契合；而提前布局的算力基础设施，又为公司的转型提供了坚实的底座。
在大模型时代，多模态融合已经成为行业公认的技术方向，而商汤在计算机视觉领域近十年的积累，成为了其区别于其他大模型厂商的核心优势。
2025 年，商汤“ 日日新” 多模态大模型先后在多个国内权威综合评测中位列榜首，发布的空间智能模型在多项国际权威指标评测中位列同类模型全球第一；年底推出的原生多模态模型架构 NEO，仅需业界同等模型十分之一的训练数据和算力，即可达到顶尖性能。
这种技术优势，正在转化为实实在在的商业落地能力。
依托“ 日日新” 大模型，商汤在办公、金融、营销、工业等多个赛道实现了规模化落地；在 C 端市场，商汤也打破了市场对其“ 只能做 B 端项目” 的固有认知。
就拿泛办公领域的小浣熊家族产品来说，累计服务超过 1500 万个人用户与数千家企业客户，2025 年全年月活增长 7 倍，实现了千万级的年度经常性收入。
在工业领域，商汤为宁德时代打造的 AI 智能系统，通过大模型精准预测电力负载，动态生成最优能源调度策略，为客户带来 7% 的电费节省；与铁一院合作的铁路大模型，贯通了 28 个铁路工程专业的知识，实现了铁路工程设计的全流程智能化。
去年推出的“ 咔皮 Kapi” 系列 AI 原生应用，累计用户规模突破千万级，其中“ 咔皮相机” 在全球多国 AppStore 登顶榜首，“ 咔皮记账” 的 T+1 留存率达到 70%，处于行业一流水平。这些 C 端产品为公司开辟了新的增长曲线。
但阶段性的转型成果，并不意味着商汤已经成功穿越了 AI 周期。
亮眼的财报数据背后，一系列影响长期发展的隐忧仍未得到根本解决，行业竞争格局的持续恶化，也给商汤的下半场带来了巨大的挑战。
事实上，2025 年商汤的亏损大幅收窄，很大程度上得益于一次性收益的贡献。财报显示，2025 年商汤“ 其他利得净额” 超过 19 亿元，其中出售附属公司获利 13.13 亿元，若剔除这笔一次性收益，公司主营业务的亏损改善幅度将明显收窄。
与此同时，公司的减亏也来自于成本端的压缩，2025 年商汤的研发开支出现了近三年来的首次下滑。对于一家以技术为核心竞争力的 AI 公司而言，研发投入的收缩，虽然能在短期改善利润表现，但长期来看，可能会损伤公司的创新能力和技术壁垒。
更值得警惕的，是核心增长引擎的增速放缓。财报数据显示，三年间，商汤生成式 AI 业务收入增速呈现明显下滑趋势。而根据第三方机构数据，2025 年中国 AIGC 核心市场规模增速为 70.8%，商汤 51% 的增速已经低于行业平均水平。
与此同时，IDC 数据显示，商汤在中国人工智能公有云服务市场的份额，从 2023 年的 16% 降至 2024 年的 13.8%，市场名次从国内第二降到第三，被百度智能云和阿里云先后超越。
独立 AI 公司的终局：找到不可替代的生态位
增速放缓的背后，大模型时代的 AI 行业，已经从创业公司之间的单点比拼，变成了互联网巨头之间的全产业链军备竞赛。
2025 年，阿里巴巴宣布未来三年投入超过 3800 亿元建设云和 AI 硬件基础设施，腾讯全年研发投入达 858 亿元，百度 2025 年 AI 业务收入突破 400 亿元，四季度 AI 业务收入占比已达四成。
互联网巨头不仅有更充足的资金投入算力和模型研发，还有更丰富的应用场景和流量入口，能够实现大模型技术与核心业务的深度融合。
而独立 AI 公司往往缺乏类似的高频、高粘性的核心场景，这也导致其在 C 端市场的突破难以持续，B 端业务又面临与巨头的直接竞争，增长空间受到持续挤压。
另一个不可忽视的挑战，是核心人才的流失。作近年来，商汤的核心人才持续流出，前总裁张文离开后创办了壁仞科技，前研发总监曹旭东创办了 Momenta，前副总裁闫俊杰创办了 MiniMax，曾经的核心成员刘宇、余锋伟、宋广录三人创办了 VivixAI，这些公司的部分业务已经与商汤形成直接竞争。
截至 2026 年 4 月初，商汤的市值不足 770 亿港元，较上市高点的 3700 亿港元缩水超 80%。而由前商汤副总裁闫俊杰创办的 MiniMax，目前估值已超 3200 亿港元，几乎是商汤的 4 倍。
这种估值落差的背后，是资本市场对 AI 公司估值逻辑的彻底转变，市场更看重企业在下一代 AI 场景中的生态位卡位能力，而非短期的财务减亏成果。
商汤的转型与挑战，本质上是所有独立 AI 公司共同面临的生存命题。相比全球市场中 OpenAI、Anthropic、Cohere 等一批独立 AI 公司相继崛起，国内的互联网巨头在 AI 领域的布局更为激进，投入规模更大，场景融合也更深入，这也给国内的独立 AI 公司带来了更大的竞争压力。
对于商汤而言，要想在这场周期博弈中胜出，核心是要找到属于自己的、不可替代的生态位。举个例子，其在计算机视觉领域近十年的积累，让其在工业质检、智能驾驶、空间智能、具身智能等需要深度视觉理解能力的场景中，具备天然的优势。
而这些场景，恰恰是互联网巨头难以全面覆盖的领域。实体经济的场景足够分散，足够多元，没有任何一家巨头能够覆盖所有，而在垂直赛道里的深度技术积累和行业认知，就是独立 AI 公司最深的护城河。
商汤“1+X” 战略构建的生态体系，也为其在垂直赛道的竞争提供了新的可能。通过“ 母舰提供技术底座，子舰竞逐垂直赛道”，商汤既可以保持核心技术的持续投入，又可以通过子公司的灵活组织架构和市场化激励机制，在垂直赛道建立优势，形成协同发展的 AI 生态。
一直以来，AI 行业的周期，都是技术创新与商业落地的交替前行。从计算机视觉时代到生成式 AI 时代，行业的技术范式变了，但商业的本质没有变。
对于商汤而言，过去的十二年，它抓住了 AI 产业的第一波红利，成为了视觉时代的龙头；未来的十年，它需要证明自己，能够在多模态时代，找到属于自己的生存之道，实现从技术公司到可持续商业体的跨越。
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