（出所：スマート・エイジAGI）
当時の「AI四小龍」だった商湯は、一時はまさに追い風で、ついに「香港株AI四小龍の第一号上場」を果たしました。
しかし今、商湯はAI大規模モデル企業による「逆襲」に直面せざるを得なくなっています——MiniMaxです。
周知のとおり、MiniMaxを創業する前、閻俊傑（I/O）は商湯テクノロジーにて5年以上働いており、インターンから一歩ずつキャリアを積み上げてきました。商湯グループの副総裁、研究院の副院長、そしてスマートシティ事業群のCTOを務めた人物でもあります。そしてそれが、MiniMaxがAI大規模モデルに参入する時期に、閻俊傑が投資家へ示した「輝かしい背景」です。
そして3月24日夜、商湯が2025年業績レポートを発表したにもかかわらず、依然として赤字に直面しています：
売上高は50.14億元で、32.9%増加；
純損失は17.82億元で、前年同期比で赤字幅が58.6%縮小；
調整後の純損失は前年同期比で54.3%縮小し、19.56億元に減少。
商湯の董事長である徐立が公表した「黒字化に向けた計画の時点」に照らすと、明らかに、最後には商湯は到達できていません。
利益を「プラス」にするため、徐立が決算説明会で提示した最初の図——2025年下半期のEBITDAデータ：3.76億元で黒字転換を達成し、さらに営業キャッシュフローも黒字転換しました。
ではEBITDAとは何でしょうか？Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation, and Amortizationの略で、通常「税、利息、減価償却、償却前の利益」と訳されます。つまり、企業が利息、税金、減価償却、償却を差し引く前の収入であり、税金、利息、減価償却、償却という4つのコストを加え戻した利益のことです。
一般的に、ほとんどの企業や証券会社はEBITDAを、真の純利益として対外的に開示したがりません——商湯を除いて。
そのため、過去8年にわたり商湯の売上は継続して成長し、損失も縮小してきたにもかかわらず、今夜の決算説明会では、徐立と商湯のCFOである王征が頻繁にある言葉を口にしています——「損失の圧縮」です：
2025年の商湯における事業運営の粘り強さと成果の転換は、高品質な成長と飛躍的な損失圧縮に表れている。
私たちも、損失を継続的に大きく圧縮していくという流れは、すでに確立している。
全体として見て、私たちは2026年に、調整後の資本投入の面で、引き続きこのような大きな縮小傾向を維持するはずだと見込んでいる。そして通年で見ると、調整後の純利益は、おそらく通年で黒字化を実現できるだろう。
注目すべきは、スマート・エイジAGIの独占情報によれば、2025年12月31日時点で商湯の従業員数は2472名であり、前年の3756名から1284人純減しており、前年同期比の減少率は約34.2%に達し、さらに従業員の福利厚生費も大幅に減少しているという点です。
明らかに、商湯の2025年の年間売上はMiniMaxの同期間の9.24倍ですが、損失も同様に大きい。資本市場にとって、AI業界の新しい物語は「AI 2.0」のMiniMaxと智謔（Zhipu）です。
一方で、過去8年の商湯の売上と利益の変動は激しかったため、その株価や時価総額は、時価総額3200億元のMiniMaxと同じ待遇や注目を得るのが難しいようです。
私は商湯を7年以上追跡していますが、商湯全体については依然として非常に前向きに見ています。ただ、いまのこの状況では、皆がかなり焦っています。
研究開発の成長を止めると、商湯は「冬の時代」を過ごしている
商湯はここ2年ずっと冬の時代を過ごしています。
大規模な人員削減から、社内予算の大幅な削減、そして所謂「X」をめぐる動き——各事業を分割して独立して資金調達し、自負自責で損益を負う形にし、徐冰が独立取締役を退任し、さらに絶影（Jueying）事業も分割されるなど——これらはすべて、あることを示しています：
徐立は商湯を黒字化させたい。
これは想像しやすい。現在、第4パラダイム（第四范式）や出門問問の2社（いずれも香港株のAI企業）は投資を大幅に縮小しており、純損失はまもなく0に触れる見込みで、黒字化が期待されています。
そして「龍虾（ロブスター）」が熱狂的に盛り上がり、トップクラスの大規模モデルを持つMiniMaxや、智謔（Zhipu）では売上や時価総額が大幅に上昇しています。さらに、今年は黒字化の時期を迎える可能性も十分にあります。
そのため、商湯にとってこれは非常に「気まずい」状況です。本来は最初のIPOになるはずだったのに、弟分たちはみな黒字化している。一方で商湯はこれだけ多くの技術を投入し、しかもGPTブームにも便乗し、さらには財務上の損失をすべて事業側に振り替えたような形にもなっているのに、グループとしてまだ黒字化していません。これは投資家の期待に応えるのが難しいと言わざるを得ません。
だからこそ、商湯が最初に切り込む事業は研究開発です。
目論見書によれば、商湯の2025年の研究開発費は37.75億元で、前年度の41.31億元から8.6%減少しています。
「主に雇員福利厚生費が減少し、それが一部サーバー運用およびクラウドサービス費用の増加によって相殺されたためです。」
言い換えると、本来はAI企業が大量の研究開発技術に投資し、博士人材を育て、AI人材をたくさん抱える必要があります。しかし現在は従業員の福利厚生がなくなり、計算資源の運用保守への投資や、計算カードの購入もしなければなりません。
証券会社の疑問に対し、徐立は決算説明会で次のように述べています：
皆さん、2025年の運営コストの3項目の費用の中で、私たちはすべて減少していて、年間の減少幅は合計で11%です。つまり、私たちグループはコスト削減と効率化の面で、実際に多くの具体的な施策を講じており、例えば、大型装置と大規模モデルの緊密な融合は、それ自体が非常に高いコストパフォーマンスを生み出します。例えば、武漢に人材基地を設立したことも、私たちがさらに人件費を引き下げるのに役立っています。
また、国内外の職場や家賃についても、継続的に最適化しています。つまり、全体として、あらゆる面から、細部にわたってコストを絶えず管理しています。
さらに、収益構成も絶えず最適化されています。売掛金等の計上（引当）の、損益計算書に対するマイナス影響も、繰り返し縮小しています。2024年は-7.8億元で、2025年は-2.9億元にまで減っているのを覚えておいてください。これも非常に大きな要因の1つです。
最後に、1+X戦略と深掘り（深化）です。これにより、一部のX企業が外部からの資金調達に成功し、連結（出表）を実現しました。これも、グループ全体の収益改善に対して、いくつか追加の余地を生み出しています。
研究開発投資と損失圧縮のバランスはどう取るのか？
実は私たちはずっと、研究開発を中核となる会社の競争力だと位置づけています。私たちの2025年は、実際にさらに研究開発の計算能力への投資を強化しました。ただし、研究開発の人件効率（人効）が非常に顕著に向上していること、さらに確かに強い研究開発駆動のx事業が次々に出表していることから、結果として総じて研究開発コストは減少しています。そして、効率向上と研究開発の成果強化の2つは、両立しないわけではない、と私たちは考えています。
私はこの発言が正しいのか誤りなのかを評価しませんが、彼のこの発言のロジックは、実は自己整合的にするのがとても難しいと思います——シーン、データ、ソフトウェア、ハードウェア、人材はいずれも欠かせない。強力なエコシステムだけが、はじめてAIの無限の可能性を本当に解放できるのです。
これはシーメンスのAI大会で出された1枚のPPTですが、私はかなり同意しています。
決算説明会で林達華（DH）は、2025年の第4四半期に、新しい世代のネイティブ多模態モデルアーキテクチャであるNEOを正式にリリースし、オープンソース化したと述べました。このアーキテクチャは、従来の視覚エンコーダや基幹モデルをつなぎ合わせるような設計を徹底的に捨て去り、基層から統一された言語と、視覚のエンドツーエンドの「人生（ライフ）」状態アーキテクチャを構築しました。この新しいアーキテクチャによって、モデル学習効率が顕著に向上したとのことです。
林達華は今年の第2四半期に、商湯が2つのモデル技術を更新すると明かしました：
1、日日新（日日新）は7.0バージョンをリリースし、今年の第2四半期に公開される見込みです；
2、商湯はNEO第2世代アーキテクチャに基づく新しいオープンソースモデルをリリースします。このモデルは、業界内で先行して検証済みであり、ネイティブ多模態アーキテクチャ下で、生成統一の新しいスケーリング則（Scaling Law）を理解生成するという新的な尺度定律を確かめています。新しい連想によって生成統一アーキテクチャを理解し、独立した学習カーブを持ち、以前の理解における統一モデルのオープンソースのベンチマークを大幅に上回ります——さらにはByteDanceをベンチマークとしており、有効性とコストパフォーマンスが数倍規模で飛躍することが見込まれています。
林達華は、この意義は、AIエコシステム全体により多くの下流の応用領域を開き、エージェントAIのアプリケーションに幅広く力を与えることだと述べています。
では商湯のAIアプリケーションはどうなのか……
私は評価しません。ただ言えるのは、競争が激しいということです。かつての先行投入で勝つためのコードや、オフィスの小さな浣熊は、最後には智謔（Zhipu）とByteDanceのVibe CodingにPKされました。まして自媒体のランキングが成果扱いになるのかどうか。
I don’t understand.
しかし、商湯の決算説明会にあったこの図は、皆さんに考える材料を与えてくれます。AIがどのように応用・実装されるのか、さらにはどのように置き換えられていくのかをうかがうことさえできます——AI+になり、AI+検索、AI+オフィスソフト、AI+研究、身体性インテリジェンス（具身智能）、AI+マーケティングなど。
最後に事業収入：
生成AI収入は36.30億元で、前年同期比で51%増加；
ビジュアルAI事業収入は10.83億元で、前年同期比で3.4%増加。このうち、昨年下半期における当該セグメントの収入の前年同期比の増加率は20.9%に達しました。
Xイノベーション事業収入は3.02億元で、前年度の3.21億元から減少しており、収入構成比は8.6%から6.0%へ低下。
商湯は、X事業収入の減少は主に、スマートドライビング事業が2025年8月に総合の財務諸表から離脱したことによるものだとしています。
商湯は、時間の経過とともに、Xイノベーション事業の構成は変化していく見込みだと述べています。すなわち、より多くのXイノベーション事業を孵化する場合、または既存のXイノベーション事業が外部投資家を引きつけて総合の財務諸表から離脱する場合です。そのため、今後は、この収入の前年同期比データの意味は相対的に低下するでしょう。
私は把握しており、商湯は、すべての「国香（国香资本）」の収益化プロジェクトを商湯のX事業に組み込む可能性があるようです——例えば、まもなくIPO予定の強脳（強脑）科技など。
商湯には暗示もあります。商湯メディカルは「竹蜻蜓」ブランドを変更する可能性があり、また曦望（曦望）も商湯のX事業の中で別の収益セグメントになり得るとのことです。
大規模装置：推論需要が高く、異種混在が学習ではすでに制程の制約を受ける国内ハードウェア上で、海外のトップクラス・チップの性能に追いつき、逆転（上回り）を実現しています。
商湯の「大装置」は、私が特に期待している重要な事業です。なぜなら商湯にはカードと計算能力があり、カードを売り、計算能力を売り、クラウドを売る——これは現在の大手企業やAIクラウド事業者の重要な収益手段だからです。
商湯は、本業績公告の公表日までに、商湯の大装置の運用算力総規模が4.04万PetaFLOPS（FP16）へと引き上げられたことを開示しています。
事例として、商湯は寧徳時代（CATL）の支援のもとで、世界初となる「計算能力の管理－IDC運用－蓄能システム」を全チェーンでつなぎ込んだAIインテリジェントシステムを構築しました。このシステムは、大規模モデルによって電力負荷を精密に予測し、最適なエネルギー・デスパッチ（エネルギー調整）戦略を動的に生成できます。「このシステムにより、電気料金を7%節約でき、さらに4000トン超の二酸化炭素排出を削減できると見込んでいます。」
楊帆は決算説明会で、モデルの研究開発を継続的に「限界突破」させることを確保しつつ、上位のアプリケーションの効率と低コスト運用も同時に保証すると述べました。例えばLightX2Vのワールドモデル推論システムでは、歩数蒸留（step distillation）や極致量化（極めて高度な量子化）といった最先端技術に依拠することで、私たちは物理世界のリアルタイム動画生成をいち早く実現し、さらに国内のハードウェアの制程に制約がある状況でも、海外のトップクラスのチップ性能を上回ることに成功しました。優れた算力効率により、このシステムはアリババ、テンセントなど複数の大手企業から公式の推奨を獲得しており、そのオープンソースモデルのHuggingFace上での累計ダウンロード数は1000万を突破し、世界トップ10を堅持しています（OpenAIのgpt-ossに相当）。
さらに、商湯は万枚（1万枚）規模の異種混在による混合学習も実現しています。もちろん、ここにはモル（摩尔）、壁仞（壁仞）、沐曦（沐曦）、華為などの算力カードのパートナーの支援も含まれます。
楊帆はまた、商湯の算力需要の変化についても明かしました。国内の推論は需要が大きい一方、異種混在は学習の用途がより多く、異なるチップで最適なコストパフォーマンスを追求しています。
国内の状況について、私たちは今はこう見ています。最初は市場が政府・企業向けから始まりました。例えば大手の央国企（中央・国有企業）や、国内の多くの研究機関などです。彼らは実際に、国内の選択肢に関して、明確なニーズがあり、そして規模はここ2年の見立てとして継続的に拡大しています。
ただ、最近数か月では、はっきりとした新しい傾向があります。より多くのインターネット企業や、ミドル〜アーリー段階の科創企業が、国内チップを利用することに対して、ますますオープンで受け入れる態度を示しているのです。
そのため、この観点から言えば、実際に商湯がこれまで何年も続けてきた——国内のハードウェア企業同士との協同、あるいは私たちが行ってきた大量の探索的な取り組み、そして認知と蓄積してきた技術——こうしたものが、当面のこのような国内加速（国内チップの導入加速）という市場トレンドに対して、良い把握ができることを期待しています。
2026年に向けて、商湯は、ネイティブ多模態アーキテクチャへの深掘りを継続し、ネイティブ多模態大規模モデルと空間インテリジェンス領域における商湯のグローバルなリーダー的地位を確立するとしています。同時に、ネイティブAIエージェント市場の先行機会をつかみ、流量規模と商業価値の双方向における爆発を実現し、あわせて、国産チップの適応を全力で推進し、大規模モデルの推論コストを継続的に引き下げていくとのことです。
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商汤年収はMiniMaxの9倍、従業員数は34%激減しているが、なぜ時価総額はなかなか上がらないのか？
（出所：スマート・エイジAGI）
当時の「AI四小龍」だった商湯は、一時はまさに追い風で、ついに「香港株AI四小龍の第一号上場」を果たしました。
しかし今、商湯はAI大規模モデル企業による「逆襲」に直面せざるを得なくなっています——MiniMaxです。
周知のとおり、MiniMaxを創業する前、閻俊傑（I/O）は商湯テクノロジーにて5年以上働いており、インターンから一歩ずつキャリアを積み上げてきました。商湯グループの副総裁、研究院の副院長、そしてスマートシティ事業群のCTOを務めた人物でもあります。そしてそれが、MiniMaxがAI大規模モデルに参入する時期に、閻俊傑が投資家へ示した「輝かしい背景」です。
そして3月24日夜、商湯が2025年業績レポートを発表したにもかかわらず、依然として赤字に直面しています：
売上高は50.14億元で、32.9%増加；
純損失は17.82億元で、前年同期比で赤字幅が58.6%縮小；
調整後の純損失は前年同期比で54.3%縮小し、19.56億元に減少。
商湯の董事長である徐立が公表した「黒字化に向けた計画の時点」に照らすと、明らかに、最後には商湯は到達できていません。
利益を「プラス」にするため、徐立が決算説明会で提示した最初の図——2025年下半期のEBITDAデータ：3.76億元で黒字転換を達成し、さらに営業キャッシュフローも黒字転換しました。
ではEBITDAとは何でしょうか？Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation, and Amortizationの略で、通常「税、利息、減価償却、償却前の利益」と訳されます。つまり、企業が利息、税金、減価償却、償却を差し引く前の収入であり、税金、利息、減価償却、償却という4つのコストを加え戻した利益のことです。
一般的に、ほとんどの企業や証券会社はEBITDAを、真の純利益として対外的に開示したがりません——商湯を除いて。
そのため、過去8年にわたり商湯の売上は継続して成長し、損失も縮小してきたにもかかわらず、今夜の決算説明会では、徐立と商湯のCFOである王征が頻繁にある言葉を口にしています——「損失の圧縮」です：
2025年の商湯における事業運営の粘り強さと成果の転換は、高品質な成長と飛躍的な損失圧縮に表れている。
私たちも、損失を継続的に大きく圧縮していくという流れは、すでに確立している。
全体として見て、私たちは2026年に、調整後の資本投入の面で、引き続きこのような大きな縮小傾向を維持するはずだと見込んでいる。そして通年で見ると、調整後の純利益は、おそらく通年で黒字化を実現できるだろう。
注目すべきは、スマート・エイジAGIの独占情報によれば、2025年12月31日時点で商湯の従業員数は2472名であり、前年の3756名から1284人純減しており、前年同期比の減少率は約34.2%に達し、さらに従業員の福利厚生費も大幅に減少しているという点です。
明らかに、商湯の2025年の年間売上はMiniMaxの同期間の9.24倍ですが、損失も同様に大きい。資本市場にとって、AI業界の新しい物語は「AI 2.0」のMiniMaxと智謔（Zhipu）です。
一方で、過去8年の商湯の売上と利益の変動は激しかったため、その株価や時価総額は、時価総額3200億元のMiniMaxと同じ待遇や注目を得るのが難しいようです。
私は商湯を7年以上追跡していますが、商湯全体については依然として非常に前向きに見ています。ただ、いまのこの状況では、皆がかなり焦っています。
研究開発の成長を止めると、商湯は「冬の時代」を過ごしている
商湯はここ2年ずっと冬の時代を過ごしています。
大規模な人員削減から、社内予算の大幅な削減、そして所謂「X」をめぐる動き——各事業を分割して独立して資金調達し、自負自責で損益を負う形にし、徐冰が独立取締役を退任し、さらに絶影（Jueying）事業も分割されるなど——これらはすべて、あることを示しています：
徐立は商湯を黒字化させたい。
これは想像しやすい。現在、第4パラダイム（第四范式）や出門問問の2社（いずれも香港株のAI企業）は投資を大幅に縮小しており、純損失はまもなく0に触れる見込みで、黒字化が期待されています。
そして「龍虾（ロブスター）」が熱狂的に盛り上がり、トップクラスの大規模モデルを持つMiniMaxや、智謔（Zhipu）では売上や時価総額が大幅に上昇しています。さらに、今年は黒字化の時期を迎える可能性も十分にあります。
そのため、商湯にとってこれは非常に「気まずい」状況です。本来は最初のIPOになるはずだったのに、弟分たちはみな黒字化している。一方で商湯はこれだけ多くの技術を投入し、しかもGPTブームにも便乗し、さらには財務上の損失をすべて事業側に振り替えたような形にもなっているのに、グループとしてまだ黒字化していません。これは投資家の期待に応えるのが難しいと言わざるを得ません。
だからこそ、商湯が最初に切り込む事業は研究開発です。
目論見書によれば、商湯の2025年の研究開発費は37.75億元で、前年度の41.31億元から8.6%減少しています。
「主に雇員福利厚生費が減少し、それが一部サーバー運用およびクラウドサービス費用の増加によって相殺されたためです。」
言い換えると、本来はAI企業が大量の研究開発技術に投資し、博士人材を育て、AI人材をたくさん抱える必要があります。しかし現在は従業員の福利厚生がなくなり、計算資源の運用保守への投資や、計算カードの購入もしなければなりません。
証券会社の疑問に対し、徐立は決算説明会で次のように述べています：
皆さん、2025年の運営コストの3項目の費用の中で、私たちはすべて減少していて、年間の減少幅は合計で11%です。つまり、私たちグループはコスト削減と効率化の面で、実際に多くの具体的な施策を講じており、例えば、大型装置と大規模モデルの緊密な融合は、それ自体が非常に高いコストパフォーマンスを生み出します。例えば、武漢に人材基地を設立したことも、私たちがさらに人件費を引き下げるのに役立っています。
また、国内外の職場や家賃についても、継続的に最適化しています。つまり、全体として、あらゆる面から、細部にわたってコストを絶えず管理しています。
さらに、収益構成も絶えず最適化されています。売掛金等の計上（引当）の、損益計算書に対するマイナス影響も、繰り返し縮小しています。2024年は-7.8億元で、2025年は-2.9億元にまで減っているのを覚えておいてください。これも非常に大きな要因の1つです。
最後に、1+X戦略と深掘り（深化）です。これにより、一部のX企業が外部からの資金調達に成功し、連結（出表）を実現しました。これも、グループ全体の収益改善に対して、いくつか追加の余地を生み出しています。
研究開発投資と損失圧縮のバランスはどう取るのか？
実は私たちはずっと、研究開発を中核となる会社の競争力だと位置づけています。私たちの2025年は、実際にさらに研究開発の計算能力への投資を強化しました。ただし、研究開発の人件効率（人効）が非常に顕著に向上していること、さらに確かに強い研究開発駆動のx事業が次々に出表していることから、結果として総じて研究開発コストは減少しています。そして、効率向上と研究開発の成果強化の2つは、両立しないわけではない、と私たちは考えています。
私はこの発言が正しいのか誤りなのかを評価しませんが、彼のこの発言のロジックは、実は自己整合的にするのがとても難しいと思います——シーン、データ、ソフトウェア、ハードウェア、人材はいずれも欠かせない。強力なエコシステムだけが、はじめてAIの無限の可能性を本当に解放できるのです。
これはシーメンスのAI大会で出された1枚のPPTですが、私はかなり同意しています。
決算説明会で林達華（DH）は、2025年の第4四半期に、新しい世代のネイティブ多模態モデルアーキテクチャであるNEOを正式にリリースし、オープンソース化したと述べました。このアーキテクチャは、従来の視覚エンコーダや基幹モデルをつなぎ合わせるような設計を徹底的に捨て去り、基層から統一された言語と、視覚のエンドツーエンドの「人生（ライフ）」状態アーキテクチャを構築しました。この新しいアーキテクチャによって、モデル学習効率が顕著に向上したとのことです。
林達華は今年の第2四半期に、商湯が2つのモデル技術を更新すると明かしました：
1、日日新（日日新）は7.0バージョンをリリースし、今年の第2四半期に公開される見込みです；
2、商湯はNEO第2世代アーキテクチャに基づく新しいオープンソースモデルをリリースします。このモデルは、業界内で先行して検証済みであり、ネイティブ多模態アーキテクチャ下で、生成統一の新しいスケーリング則（Scaling Law）を理解生成するという新的な尺度定律を確かめています。新しい連想によって生成統一アーキテクチャを理解し、独立した学習カーブを持ち、以前の理解における統一モデルのオープンソースのベンチマークを大幅に上回ります——さらにはByteDanceをベンチマークとしており、有効性とコストパフォーマンスが数倍規模で飛躍することが見込まれています。
林達華は、この意義は、AIエコシステム全体により多くの下流の応用領域を開き、エージェントAIのアプリケーションに幅広く力を与えることだと述べています。
では商湯のAIアプリケーションはどうなのか……
私は評価しません。ただ言えるのは、競争が激しいということです。かつての先行投入で勝つためのコードや、オフィスの小さな浣熊は、最後には智謔（Zhipu）とByteDanceのVibe CodingにPKされました。まして自媒体のランキングが成果扱いになるのかどうか。
I don’t understand.
しかし、商湯の決算説明会にあったこの図は、皆さんに考える材料を与えてくれます。AIがどのように応用・実装されるのか、さらにはどのように置き換えられていくのかをうかがうことさえできます——AI+になり、AI+検索、AI+オフィスソフト、AI+研究、身体性インテリジェンス（具身智能）、AI+マーケティングなど。
最後に事業収入：
生成AI収入は36.30億元で、前年同期比で51%増加；
ビジュアルAI事業収入は10.83億元で、前年同期比で3.4%増加。このうち、昨年下半期における当該セグメントの収入の前年同期比の増加率は20.9%に達しました。
Xイノベーション事業収入は3.02億元で、前年度の3.21億元から減少しており、収入構成比は8.6%から6.0%へ低下。
商湯は、X事業収入の減少は主に、スマートドライビング事業が2025年8月に総合の財務諸表から離脱したことによるものだとしています。
商湯は、時間の経過とともに、Xイノベーション事業の構成は変化していく見込みだと述べています。すなわち、より多くのXイノベーション事業を孵化する場合、または既存のXイノベーション事業が外部投資家を引きつけて総合の財務諸表から離脱する場合です。そのため、今後は、この収入の前年同期比データの意味は相対的に低下するでしょう。
私は把握しており、商湯は、すべての「国香（国香资本）」の収益化プロジェクトを商湯のX事業に組み込む可能性があるようです——例えば、まもなくIPO予定の強脳（強脑）科技など。
商湯には暗示もあります。商湯メディカルは「竹蜻蜓」ブランドを変更する可能性があり、また曦望（曦望）も商湯のX事業の中で別の収益セグメントになり得るとのことです。
大規模装置：推論需要が高く、異種混在が学習ではすでに制程の制約を受ける国内ハードウェア上で、海外のトップクラス・チップの性能に追いつき、逆転（上回り）を実現しています。
商湯の「大装置」は、私が特に期待している重要な事業です。なぜなら商湯にはカードと計算能力があり、カードを売り、計算能力を売り、クラウドを売る——これは現在の大手企業やAIクラウド事業者の重要な収益手段だからです。
商湯は、本業績公告の公表日までに、商湯の大装置の運用算力総規模が4.04万PetaFLOPS（FP16）へと引き上げられたことを開示しています。
事例として、商湯は寧徳時代（CATL）の支援のもとで、世界初となる「計算能力の管理－IDC運用－蓄能システム」を全チェーンでつなぎ込んだAIインテリジェントシステムを構築しました。このシステムは、大規模モデルによって電力負荷を精密に予測し、最適なエネルギー・デスパッチ（エネルギー調整）戦略を動的に生成できます。「このシステムにより、電気料金を7%節約でき、さらに4000トン超の二酸化炭素排出を削減できると見込んでいます。」
楊帆は決算説明会で、モデルの研究開発を継続的に「限界突破」させることを確保しつつ、上位のアプリケーションの効率と低コスト運用も同時に保証すると述べました。例えばLightX2Vのワールドモデル推論システムでは、歩数蒸留（step distillation）や極致量化（極めて高度な量子化）といった最先端技術に依拠することで、私たちは物理世界のリアルタイム動画生成をいち早く実現し、さらに国内のハードウェアの制程に制約がある状況でも、海外のトップクラスのチップ性能を上回ることに成功しました。優れた算力効率により、このシステムはアリババ、テンセントなど複数の大手企業から公式の推奨を獲得しており、そのオープンソースモデルのHuggingFace上での累計ダウンロード数は1000万を突破し、世界トップ10を堅持しています（OpenAIのgpt-ossに相当）。
さらに、商湯は万枚（1万枚）規模の異種混在による混合学習も実現しています。もちろん、ここにはモル（摩尔）、壁仞（壁仞）、沐曦（沐曦）、華為などの算力カードのパートナーの支援も含まれます。
楊帆はまた、商湯の算力需要の変化についても明かしました。国内の推論は需要が大きい一方、異種混在は学習の用途がより多く、異なるチップで最適なコストパフォーマンスを追求しています。
国内の状況について、私たちは今はこう見ています。最初は市場が政府・企業向けから始まりました。例えば大手の央国企（中央・国有企業）や、国内の多くの研究機関などです。彼らは実際に、国内の選択肢に関して、明確なニーズがあり、そして規模はここ2年の見立てとして継続的に拡大しています。
ただ、最近数か月では、はっきりとした新しい傾向があります。より多くのインターネット企業や、ミドル〜アーリー段階の科創企業が、国内チップを利用することに対して、ますますオープンで受け入れる態度を示しているのです。
そのため、この観点から言えば、実際に商湯がこれまで何年も続けてきた——国内のハードウェア企業同士との協同、あるいは私たちが行ってきた大量の探索的な取り組み、そして認知と蓄積してきた技術——こうしたものが、当面のこのような国内加速（国内チップの導入加速）という市場トレンドに対して、良い把握ができることを期待しています。
2026年に向けて、商湯は、ネイティブ多模態アーキテクチャへの深掘りを継続し、ネイティブ多模態大規模モデルと空間インテリジェンス領域における商湯のグローバルなリーダー的地位を確立するとしています。同時に、ネイティブAIエージェント市場の先行機会をつかみ、流量規模と商業価値の双方向における爆発を実現し、あわせて、国産チップの適応を全力で推進し、大規模モデルの推論コストを継続的に引き下げていくとのことです。
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