就在幾個(gè)月前，市場的共識還停留在模型參數(shù)的無限內(nèi)卷與巨頭間的流量爭奪戰(zhàn)里，但今年開春一場名為“小龍蝦”（OpenClaw）的開源風(fēng)暴，徹底將AI的敘事拉入了充滿煙火氣的真實(shí)世界。

連英偉達(dá)CEO黃仁勛都驚嘆其可能是“有史以來最重要的單一軟件發(fā)布”。

但這場讓全網(wǎng)狂熱的“物理交互”浪潮背后，是極速飆升的算力消耗。通過API聚合平臺OpenRouter的數(shù)據(jù)顯示，近期每周Token使用總量已達(dá)約16萬億（16 trillion），相較于2026年1月（OpenClaw發(fā)布前）的水平大約翻了三倍。

狂熱的算力賬單之下，真金白銀的紅利正在從純粹的模型玩家，流向那些早已在底層基建與全棧應(yīng)用生態(tài)上布下重兵的“少數(shù)派”。

商湯正是“少數(shù)派”之一，其同時(shí)扮演著“賣鏟人”與“淘金客”的雙重角色。

作為提供底層基礎(chǔ)設(shè)施的“賣鏟人”，商湯依托國內(nèi)稀缺的萬卡級智算中心，已完成對多數(shù)國產(chǎn)芯片的適配，精準(zhǔn)承接了生態(tài)繁榮帶來的剛性算力需求。

不僅如此，商湯在下游儲備了龐大的Agent集群。這些在真實(shí)業(yè)務(wù)中跑通的“數(shù)字員工”正被直接封裝成標(biāo)準(zhǔn)化的技能接入OpenClaw供全球調(diào)用，搶占著垂直業(yè)務(wù)的流量入口。

這種兼顧底層算力與上層Agent生態(tài)的全棧打法，無疑為商湯在這場“龍蝦熱”的角逐中攢足了底牌。

一

Agent覺醒

技術(shù)的演進(jìn)往往在人們尚未完全準(zhǔn)備好時(shí)，就已經(jīng)悄然越至下一代際。2025年正是這樣一個(gè)從“數(shù)字原生”向“物理交互”跨越的決定性時(shí)刻。

企業(yè)端，隨著單位智能成本的指數(shù)級下降，產(chǎn)業(yè)智能化步入Agent原生時(shí)代，AI正在褪去“輔助工具”的溫吞面貌，質(zhì)變?yōu)橐訟gent為核心、具備獨(dú)立執(zhí)行能力的“數(shù)字員工”。

個(gè)人應(yīng)用端，AI不再局限于純粹的聊天框，而是深度集成于云端與終端，演變?yōu)榫邆溟L時(shí)記憶與主動意識，甚至能作為個(gè)人指令入口完成閉環(huán)任務(wù)的“全知伴侶”。

這一技術(shù)演進(jìn)背后有著一條極為清晰的遞進(jìn)線索。

第一步是“Chat時(shí)代”，溫和地變革了搜索與信息獲取方式，市場狂熱于“誰能訓(xùn)練出最好的模型”。無論是海外OpenAI的ChatGPT迭代升級，比拼模型的對話流暢度、知識庫覆蓋廣度與邏輯推理能力，還是國內(nèi)科技企業(yè)密集推出豆包、通義千問、DeepSeek等產(chǎn)品，核心點(diǎn)均聚焦于模型參數(shù)規(guī)模、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量、多輪對話能力等指標(biāo)。

當(dāng)下的第二步則是“Agent時(shí)代”。

今年2月初，Anthropic推出ClaudeCowork成為一個(gè)標(biāo)志性事件，即AI的終局不再是生成式回答，而是自主執(zhí)行工作流。

事實(shí)上，Agent倍受期待之處還在于，與在互聯(lián)網(wǎng)語料中成長的大語言模型不同，其正逐漸實(shí)現(xiàn)從賽博空間真正走向物理世界，可以在一定程度上理解世界并與真實(shí)世界進(jìn)行交互。

這背后是多模態(tài)技術(shù)終于賦予了AI理解復(fù)雜現(xiàn)實(shí)的感官，突破了純文本的局限，開始學(xué)會看懂連續(xù)的視頻幀、理解三維空間關(guān)系，甚至掌握重力與碰撞等物理常識，具備“空間智能”能力。

IDC預(yù)測，到2030年，全球活躍的AI Agent將達(dá)到22.16億個(gè)。

不可估量的市場空間引發(fā)了新一輪的擁擠入局，但更為現(xiàn)實(shí)的商業(yè)拷問擺在了所有玩家面前：沸騰的Agent浪潮中，究竟誰能真正獲益？

二

重算一筆商業(yè)賬

2026年， 由 OpenClaw引發(fā)的產(chǎn)業(yè)端劇變 正在給商湯未來業(yè)績增長帶來更多想象空間。

今年以來，OpenClaw憑借“自主執(zhí)行任務(wù)”的核心能力，通過模擬用戶操作完成自動化流程，正迅速從極客圈向個(gè)人消費(fèi)者滲透。

但當(dāng)自動化流程開始大規(guī)模普及，意味著過去由人類偶爾發(fā)起的單次對話，變成了機(jī)器在后臺高頻、連續(xù)、多線程的模型調(diào)用。

這種無休止的任務(wù)執(zhí)行使得市場不得不重新思考算力消耗的成本，“降本增效”隨之成為所有企業(yè)在使用OpenClaw時(shí)的必答題。

不少公司的管理層對于高頻調(diào)用大模型API所帶來的Token消耗，展現(xiàn)出了極度的敏感。一位體驗(yàn)過OpenClaw的分析師曾笑稱：“用了‘龍蝦’才發(fā)現(xiàn)，平時(shí)習(xí)慣性地跟AI客氣一下，發(fā)個(gè)‘收到’、‘謝謝’，燃燒的都是Token經(jīng)費(fèi)。”這種全行業(yè)對于算力成本的普遍焦慮，反而成了商湯兌現(xiàn)重資產(chǎn)紅利的絕佳切入點(diǎn)。

在算力需求暴增的背景下，能夠提供高性價(jià)比的AI云服務(wù)自然成為市場上的優(yōu)質(zhì)標(biāo)的。

過去在計(jì)算機(jī)視覺和底層算力上有過長線投入的商湯，正用一套軟硬結(jié)合的打法回應(yīng)這一拷問。

這當(dāng)中最堅(jiān)硬的底盤來自于算力基礎(chǔ)設(shè)施與底層算法的深度耦合。

在“算力-模型-應(yīng)用”的三位一體戰(zhàn)略中，商湯的算力基礎(chǔ)設(shè)施在2025年完成了一次從技術(shù)長板向產(chǎn)業(yè)閉環(huán)的深度躍遷，全年支撐模型研發(fā)任務(wù)近百萬項(xiàng)，和大模型研發(fā)之間實(shí)現(xiàn)高水平聯(lián)調(diào)配合。

以LightX2V世界模型推理系統(tǒng)為例，依靠步數(shù)蒸餾與極致量化，商湯不僅做到了物理世界模擬的實(shí)時(shí)視頻生成，更在制程受限的國產(chǎn)硬件上跑出了反超海外芯片的性能。

這一開源模型不僅獲得阿里、騰訊等多家頭部廠商官方推薦，在HuggingFace累計(jì)下載破千萬，穩(wěn)居全球前十。

有了算力基礎(chǔ)設(shè)施的支撐，商湯在模型層面的演進(jìn)不再是單點(diǎn)突破，而是實(shí)現(xiàn)了從“視覺感知”向“原生多模態(tài)認(rèn)知”及“視覺推理”的重大跨越。

商湯重塑了底層架構(gòu)NEO，讓模型天生具備了統(tǒng)一處理視覺與語言的能力。

這不僅是技術(shù)路線的升級，更是一筆極具優(yōu)勢的“經(jīng)濟(jì)賬”。實(shí)測顯示，在同等效果下，NEO能將模型訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量和算力直接降至同業(yè)水平的十分之一。

這正為商湯帶來真金白銀的營收。

三

“賣結(jié)果”的飛輪

算力之外，商湯在應(yīng)用層同樣擁有現(xiàn)成的Agent集群，可以直接被封裝成標(biāo)準(zhǔn)化的技能接入OpenClaw，供全球用戶調(diào)用。

目前商湯的Agent集群覆蓋泛辦公、金融、智能營銷、內(nèi)容創(chuàng)作、智能終端以及C端消費(fèi)級應(yīng)用等多個(gè)真實(shí)的商業(yè)場景中。

以容錯率最低的金融領(lǐng)域?yàn)槔虦浴皹?biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品+生態(tài)協(xié)同交付”的差異化模式，破解了行業(yè)重人力、難規(guī)模化的痛點(diǎn)，并依托國產(chǎn)化適配優(yōu)勢實(shí)現(xiàn)低成本變現(xiàn)，目前已廣泛應(yīng)用于銀行、保險(xiǎn)等行業(yè)。

在追求極致效率的內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域，商湯依托創(chuàng)編一體的短劇Agent Seko，破解了制作周期長、難規(guī)模化的痛點(diǎn)，憑借“單集3分鐘、連更100集”的核心優(yōu)勢，其月活數(shù)迅速突破10萬，平臺集聚超過30萬的創(chuàng)作者。

應(yīng)用層面的開疆拓土只是第一步，商湯更大的商業(yè)野心在于成為AI與物理世界交互的“中樞”。

商湯正將自身的多模態(tài)大模型深度嵌入各類終端硬件。其應(yīng)用場景正快速向手機(jī)、AI眼鏡、車載交互乃至具身智能等“泛終端硬件”滲透，小米、比亞迪、傳音等頭部企業(yè)均為其應(yīng)用方。

向下提供算力基礎(chǔ)設(shè)施與模型服務(wù)，向上輸出Agent生態(tài)，這種全棧式的業(yè)務(wù)布局讓商湯順理成章地成為這輪新風(fēng)口的受益方。

隨著Token推理成本的持續(xù)下探，整個(gè)行業(yè)都在形成一個(gè)新的共識，即Agent時(shí)代角逐的是場景和應(yīng)用的真實(shí)落地。

這背后隱藏著一個(gè)更深層的商業(yè)模式更迭：AI行業(yè)正在不可逆地從傳統(tǒng)的“以 Token計(jì)費(fèi)模式”向“以服務(wù)結(jié)果計(jì)費(fèi)模式”演變。在這過程中，商湯的多年來堅(jiān)持原創(chuàng)多模態(tài)大模型路線即將發(fā)揮更大的價(jià)值。商湯表示，將于今年二季度推出基于第二代NEO架構(gòu)的全新基礎(chǔ)模型，其在業(yè)內(nèi)率先驗(yàn)證原生多模態(tài)架構(gòu)下理解與生成深度統(tǒng)一的新「尺度定律」 (Scaling Law)， 預(yù)計(jì)將實(shí)現(xiàn)效能與性價(jià)比的倍數(shù)級躍升，廣泛賦能智能體AI應(yīng)用。

在這一趨勢下，持續(xù)深耕高價(jià)值場景并卡位垂直應(yīng)用入口，將是商湯進(jìn)一步打開業(yè)績空間的長期籌碼。

基于對技術(shù)和商業(yè)的把控，商湯在AI行業(yè)普遍面臨“造血焦慮”與“燒錢研發(fā)”的當(dāng)下，正成為行業(yè)內(nèi)極少數(shù)“越虧越少”的異類。

翻開商湯2025年的全年成績單，營收規(guī)模創(chuàng)下了歷史新高，2025年總收入達(dá)到50.15億元，同比增長33%，創(chuàng)下近三年來的最快增速。

更關(guān)鍵的是資金效率的質(zhì)變，同期應(yīng)收貿(mào)易回款達(dá)到歷史新高的48.71億元，現(xiàn)金周轉(zhuǎn)周期從2024年底的228天大幅壓縮至2025年底的129天。

反映在利潤表上，商湯的2025年凈虧損同比收窄58.6%至17.82億元，確立了連續(xù)四個(gè)半年加速減虧的趨勢。甚至在2025年下半年，EBITDA達(dá)到3.8億元，實(shí)現(xiàn)了上市以來的首次歷史性轉(zhuǎn)正。

遺憾的是，資本市場的指針往往比產(chǎn)業(yè)的演進(jìn)慢半拍。商湯在業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)上迎來的雙重拐點(diǎn)尚未被港股市場充分定價(jià)。

目前港股市場正處于悲觀的情緒周期中，甚至被視為全球科技總資產(chǎn)的“估值洼地”。正如華爾街大空頭邁克爾·伯里在3月12日所指出的，恒生科技指數(shù)的下跌更多源于情緒驅(qū)動和估值收縮，而非企業(yè)基本面的惡化。

不過隨著商湯業(yè)績增長趨勢的進(jìn)一步確定，市場定價(jià)邏輯有望得到重塑。

據(jù)高盛預(yù)測，商湯的生成式AI的收入貢獻(xiàn)率將在2030年達(dá)到91%，有望在2026年實(shí)現(xiàn)EBITDA轉(zhuǎn)正，金額達(dá)到2.05億元。

華泰證券對于AI公司壁壘曾作出判斷，稱檢驗(yàn)一家AI公司是否具備商業(yè)壁壘，無外乎三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：有沒有極低成本的推理基礎(chǔ)設(shè)施？有沒有獨(dú)占的私有數(shù)據(jù)？以及具不具備把模型轉(zhuǎn)化為閉環(huán)解決方案的工程能力，即尋找“模型能力+數(shù)據(jù)飛輪+商業(yè)壁壘”的復(fù)合體。

可以看到，要拼齊這塊復(fù)合體版圖，并不能僅靠單一的模型迭代，更考驗(yàn)公司在全棧能力方面的有機(jī)融合。

客觀來看，商湯已經(jīng)完成最難的底層技術(shù)跨越和商業(yè)模式探路。當(dāng)“賣結(jié)果”的商業(yè)飛輪越轉(zhuǎn)越快，并在財(cái)報(bào)上持續(xù)表現(xiàn)出高增長生成式AI營收時(shí)，資本市場對于這家AI龍頭的定價(jià)邏輯必將迎來根本性的重構(gòu)。

*以上內(nèi)容不構(gòu)成投資建議，不代表刊登平臺之觀點(diǎn)，市場有風(fēng)險(xiǎn)，投資需謹(jǐn)慎，請獨(dú)立判斷和決策。

點(diǎn)“在看”，變好看哦。