SenseTime năm nay doanh thu gấp 9 lần MiniMax, nhân viên giảm mạnh 34%, nhưng tại sao vốn hóa thị trường lại khó tăng?

（来源：智能纪元AGI）

当年的“AI四小龙”商汤，一度风光无限，完成“港股AI四小龙第一股”。

Nhưng hiện nay, thương hiệu 商汤 buộc phải đối mặt với một màn “lật kèo” từ một công ty AI mô hình lớn — MiniMax.

Như mọi người đều biết, trước khi thành lập MiniMax, Yan Junjie (I/O) đã từng làm việc tại Công ty Công nghệ Thương Tương hơn 5 năm, đi lên từ thực tập sinh, từng giữ chức Phó Tổng giám đốc Tập đoàn Thương Tương, Phó giám đốc Viện nghiên cứu và Giám đốc công nghệ (CTO) của mảng thành phố thông minh. Và đây cũng chính là “nền tảng rực rỡ” mà Yan Junjie đã trình bày với nhà đầu tư trong giai đoạn MiniMax bước vào thời kỳ mô hình AI lớn.

Và vào tối ngày 24 tháng 3, Thương Tương công bố báo cáo kết quả kinh doanh năm 2025, nhưng vẫn phải đối mặt với thua lỗ:

• Doanh thu đạt 5,014 tỷ nhân dân tệ, tăng 32,9%；

• Lỗ ròng 1,782 tỷ nhân dân tệ, cùng kỳ lỗ giảm 58,6%；

• Lỗ ròng đã điều chỉnh giảm 54,3% so với cùng kỳ, xuống còn 1,956 tỷ nhân dân tệ.

Nếu căn cứ theo “mốc thời gian kế hoạch có lãi theo kỳ” mà Chủ tịch Thương Tương Xu Li công bố, thì rõ ràng là cuối cùng Thương Tương đã không đạt được.

Và để thể hiện “lợi nhuận chuyển dương”, bức ảnh đầu tiên mà Xu Li mang ra tại cuộc họp công bố báo cáo tài chính là: dữ liệu EBITDA nửa cuối năm 2025 — 376 triệu nhân dân tệ, đạt trạng thái chuyển dương, đồng thời dòng tiền từ hoạt động kinh doanh cũng chuyển dương.

EBITDA là gì vậy? EBITDA là viết tắt của Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation, and Amortization, thường được dịch là « lợi nhuận trước thuế, lãi vay, khấu hao và phân bổ », chỉ khoản thu nhập của doanh nghiệp trước khi trừ đi lãi vay, thuế, khấu hao và phân bổ; tức là đưa bốn khoản chi phí là thuế, lãi vay, khấu hao và phân bổ trở lại để ra lợi nhuận.

Thông thường, gần như không có doanh nghiệp hay công ty chứng khoán nào sẵn sàng công bố EBITDA ra bên ngoài như một khoản “lợi nhuận ròng thực sự” — trừ Thương Tương.

Vì vậy, dù trong 8 năm qua, doanh thu của Thương Tương luôn tăng trưởng liên tục và thua lỗ cũng đang dần thu hẹp, nhưng ngay tại cuộc họp báo tối nay, Xu Li và CFO Vương Chính Tần của Thương Tương lại liên tục nhắc đến một từ — “giảm lỗ”:

Sức bền kinh doanh và kết quả chuyển đổi của Thương Tương năm 2025 thể hiện ở tăng trưởng chất lượng cao và giảm lỗ mang tính bước nhảy vọt.

Chúng tôi cũng đã thiết lập xu hướng liên tục và giảm lỗ ở mức rất lớn.

Nhìn tổng thể, chúng tôi dự đoán đến năm 2026, ở góc độ đầu tư vốn đã điều chỉnh, về cơ bản sẽ tiếp tục duy trì xu hướng giảm đáng kể với tỷ lệ lớn như vậy, và xét theo cả năm, rất có khả năng lợi nhuận ròng đã điều chỉnh sẽ đạt trạng thái có lãi cả năm.

Đáng chú ý là, theo thông tin độc quyền mà Smart Era AGI tìm hiểu được, tính đến ngày 31 tháng 12 năm 2025, nhân viên của Thương Tương đạt 2472 người, giảm ròng 1284 người so với năm trước (3756 người), tỷ lệ giảm theo năm lên tới khoảng 34,2%, thậm chí chi phí phúc lợi nhân viên còn giảm mạnh.

Rõ ràng là, dù doanh thu năm 2025 của Thương Tương gấp 9,24 lần so với MiniMax cùng kỳ, nhưng mức lỗ cũng tương tự cao. Với thị trường vốn, câu chuyện mới của ngành AI là “AI 2.0” của MiniMax và Tri谱智谱 (Zhipu).

Và do trong 8 năm qua Thương Tương biến động mạnh về doanh thu và lợi nhuận, nên có vẻ giá cổ phiếu và giá trị vốn hóa của họ khó có thể nhận được sự ưu ái và đãi ngộ như MiniMax với vốn hóa 3200 tỷ, được thị trường săn đón tương tự.

Tôi đã theo dõi Thương Tương hơn 7 năm, và nhìn chung vẫn rất lạc quan về Thương Tương. Nhưng hiện tại, tình hình này khiến ai cũng khá gấp.

Dừng tăng trưởng R&D, Thương Tương còn đang đi qua “mùa đông”

Hai năm gần đây, Thương Tương liên tục trải qua mùa đông.

Từ cắt giảm nhân sự quy mô lớn đến cắt giảm mạnh ngân sách nội bộ, thậm chí còn có cái gọi là “X” — tách các mảng kinh doanh ra huy động vốn độc lập và tự chịu lãi lỗ; Xu Bing cũng thôi giữ vai trò giám đốc độc lập, và việc tách mảng Ảnh Tuyệt (Jueying) cũng cho thấy một điều:

Xu Li muốn để Thương Tương có lãi.

Điều này không khó để tưởng tượng. Hiện tại, hai công ty AI niêm yết Hồng Kông là Fourth Paradigm (第四范式) và Wen hỏi (出门问问) đang cắt giảm mạnh đầu tư; lỗ ròng sắp chạm mức 0 và có hy vọng sẽ có lợi nhuận.

Còn khi “tôm hùm” bùng nổ, MiniMax và Tri谱智谱 — những đơn vị sở hữu mô hình lớn hàng đầu — có doanh thu và giá trị vốn hóa tăng mạnh. Rất có thể trong năm nay họ sẽ bước vào giai đoạn có lợi nhuận.

Vì vậy, với Thương Tương, đây lại là một tình huống cực kỳ “gượng”: ban đầu vốn là công ty đầu tiên IPO, nhưng các “em” thì đều có lợi nhuận; Thương Tương làm nhiều kỹ thuật như vậy, còn bám theo cơn sốt GPT, thậm chí chuyển toàn bộ lỗ tài chính sang cho hoạt động kinh doanh, kết quả là cả tập đoàn vẫn chưa có lợi nhuận — điều này rất khó đối mặt với kỳ vọng của nhà đầu tư.

Do đó, mảng kinh doanh đầu tiên mà Thương Tương “ra tay” chính là mảng研发.

Theo bản cáo bạch, chi phí R&D năm 2025 của Thương Tương đạt 3,775 tỷ nhân dân tệ, giảm so với 4,131 tỷ nhân dân tệ của năm trước (giảm 8,6%).

“Chủ yếu là do chi phí phúc lợi cho nhân viên giảm và được bù trừ một phần bởi chi phí vận hành máy chủ và dịch vụ đám mây tăng.”

Nói cách khác, trước đây một công ty AI cần đầu tư rất nhiều vào kỹ thuật R&D, nuôi nghiên cứu sinh và nuôi cả một đội ngũ nhân tài AI; nhưng hiện tại phúc lợi nhân viên không còn nữa, lại còn phải đầu tư vào vận hành và bảo trì năng lực tính toán cũng như mua card tính toán.

Về những nghi ngờ của công ty chứng khoán, Xu Li đã nói như sau tại cuộc họp công bố báo cáo tài chính:

Mọi người nhớ rằng trong ba khoản mục chi phí của chi phí vận hành năm 2025, chúng tôi đều có sự suy giảm, tổng mức giảm theo năm đạt 11%. Vì vậy, nói về việc giảm chi phí và nâng cao hiệu quả, thực ra chúng tôi có rất nhiều biện pháp cụ thể; ví dụ như sự hợp nhất chặt chẽ giữa thiết bị lớn và mô hình lớn — bản thân nó đã tạo ra hiệu suất chi phí rất cao; ví dụ như việc thiết lập một căn cứ nhân tài tại Vũ Hán, điều này cũng giúp chúng tôi tiếp tục giảm chi phí nhân lực.

Ngoài ra, chúng tôi cũng liên tục tối ưu hóa môi trường làm việc và tiền thuê ở trong và ngoài nước; tức là nhìn chung là từ mọi góc độ, từng chi tiết nhỏ, chúng tôi liên tục kiểm soát chi phí.

Vậy thì, thêm nữa, cơ cấu doanh thu của chúng tôi cũng đang tiếp tục được tối ưu hóa. Việc trích lập các khoản phải thu đối với dòng kết quả lãi lỗ trên báo cáo kết quả kinh doanh (profit and loss statement) là tác động tiêu cực thực sự cũng đang được giảm đi lặp đi lặp lại. Nhớ rằng từ năm 2024 là -780 triệu nhân dân tệ, giảm xuống chỉ còn -290 triệu nhân dân tệ trong năm 2025 — đây cũng là một trong những yếu tố lớn.

Cuối cùng là chiến lược 1+X và việc đi sâu hơn, nó dẫn đến việc một phần các doanh nghiệp X thành công nhận được vốn tài trợ từ bên ngoài, cũng đồng thời giúp đưa ra khỏi bảng hợp nhất (out of consolidated statement), từ đó cũng tạo ra một khoảng không gian bổ sung cho việc cải thiện lợi nhuận tổng thể của tập đoàn.

Làm thế nào để cân bằng đầu tư R&D và giảm lỗ?

Thực ra, chúng tôi luôn coi R&D là năng lực cạnh tranh cốt lõi của công ty. Năm 2025, chúng tôi thực sự đã tiếp tục tăng mạnh đầu tư về năng lực tính toán cho R&D; nhưng do năng suất lao động (hiệu suất nhân sự R&D) của chúng tôi được cải thiện rất rõ rệt, cộng thêm việc chúng tôi cũng có một số mảng kinh doanh x được dẫn dắt mạnh bởi R&D lần lượt được đưa ra khỏi báo cáo hợp nhất, nên tổng chi phí R&D cuối cùng lại giảm. Hơn nữa, chúng tôi cho rằng hai việc — nâng cao hiệu quả và kết quả R&D mạnh lên — không hề mâu thuẫn.

Tôi không đánh giá đoạn này rốt cuộc đúng hay sai, nhưng tôi cảm thấy logic trong đoạn lời của anh ấy thực sự rất khó để tự nhất quán — kịch bản, dữ liệu, phần mềm, phần cứng, nhân tài, cái nào thiếu cũng không được; chỉ có hệ sinh thái mạnh mẽ mới thực sự giải phóng được tiềm năng vô hạn của AI.

Đây là một slide PPT do Hội nghị AI của Siemens (西门子AI) công bố; tôi khá đồng tình.

Tại cuộc họp công bố báo cáo tài chính, Lin Dahua (DH) cho biết rằng vào quý 4 năm 2025, họ đã chính thức ra mắt và mã nguồn mở cho một kiến trúc mô hình đa phương thức nguyên sinh thế hệ mới — NEO. Kiến trúc này hoàn toàn loại bỏ thiết kế kiểu “ghép nối” giữa bộ mã hóa thị giác truyền thống và mô hình xương sống (backbone), xây dựng một kiến trúc end-to-end thống nhất ngôn ngữ và trạng thái đời sống từ đầu tầng dưới. Kiến trúc mới này mang lại sự cải thiện đáng kể về hiệu suất học mô hình.

Lin Dahua tiết lộ rằng trong quý 2 năm nay, Thương Tương sẽ cập nhật hai công nghệ mô hình:

1、日新日日新 (Rixin) sẽ phát hành phiên bản 7.0, dự kiến công bố trong quý 2 của năm nay;

2、Thương Tương sẽ phát hành một mô hình mã nguồn mở mới dựa trên kiến trúc thế hệ thứ hai của NEO. Mô hình này đã được xác minh đầu tiên trong ngành về việc hiểu tạo sinh thống nhất các “định luật” (Scaling Law) mới trong kiến trúc đa phương thức nguyên sinh — dùng cách liên tưởng mới để hiểu sự tạo sinh của kiến trúc thống nhất, đường cong học tập độc lập, vượt trội đáng kể so với “mốc chuẩn” mã nguồn mở của mô hình thống nhất trước đó về mặt hiểu biết — thậm chí lấy ByteDance làm mốc chuẩn. Dự kiến sẽ đạt bước nhảy vọt theo bậc về hiệu năng và hiệu suất chi phí.

Lin Dahua cho biết ý nghĩa ở đây là sẽ mở thêm không gian ứng dụng phía dưới cho toàn bộ hệ sinh thái AI, đồng thời thúc đẩy rộng rãi các ứng dụng AI cho tác nhân thông minh (智能体AI).

Còn tình hình ứng dụng AI của Thương Tương thì…

Tôi không đánh giá nữa; chỉ có thể nói là cạnh tranh rất khốc liệt. Năm đó, “code tiên phong” và văn phòng “Tiểu Lợn gấu trúc” (小浣熊) — cuối cùng đã bị Vibe Coding của Zhipu Byte (智谱字节) PK; huống chi đến cả bảng xếp hạng của truyền thông tự quản (self-media) — liệu nó có thể được xem như thành tích hay không.

Tôi không hiểu.

Nhưng bức ảnh trong buổi họp báo cáo tài chính của Thương Tương có thể giúp mọi người có thêm suy nghĩ: xem AI được ứng dụng và triển khai như thế nào, thậm chí có thể nhìn ra cách nó có thể bị thay thế — AI+ trở thành, AI+ tìm kiếm, AI+ phần mềm văn phòng, AI+ nghiên cứu khoa học, trí tuệ thể hiện thân (具身智能), AI+ marketing…

Cuối cùng là doanh thu mảng kinh doanh:

• Doanh thu AI sinh thành (Generative AI) là 3,63 tỷ nhân dân tệ, tăng 51% so với cùng kỳ；

• Doanh thu mảng AI thị giác là 1,083 tỷ nhân dân tệ, tăng 3,4% so với cùng kỳ. Trong đó, nửa cuối năm ngoái, mức tăng trưởng doanh thu của mảng này so với cùng kỳ đạt 20,9%。

• Doanh thu mảng X đổi mới là 302 triệu nhân dân tệ, giảm so với 321 triệu nhân dân tệ của năm trước. Tỷ trọng toàn bộ doanh thu giảm từ 8,6% xuống 6,0%。

Thương Tương cho biết, doanh thu mảng X giảm chủ yếu là do mảng kinh doanh lái xe thông minh (smart driving) đã tách khỏi báo cáo tài chính tài chính tổng hợp vào tháng 8 năm 2025.

Thương Tương cũng cho biết, theo thời gian, dự kiến cơ cấu của mảng X đổi mới sẽ thay đổi: do ươm tạo thêm nhiều mảng X đổi mới hơn, hoặc mảng X đổi mới hiện có thu hút nhà đầu tư bên ngoài và tách khỏi báo cáo tài chính tổng hợp. Do đó, trong tương lai, dữ liệu so sánh theo cùng kỳ của mảng doanh thu này sẽ giảm ý nghĩa.

Tôi hiểu rằng, Thương Tương có thể sẽ đưa toàn bộ các dự án có lợi nhuận của vốn “quốc hương” (国香资本) vào mảng X của Thương Tương — ví dụ như công ty Qiangnao Technology sắp IPO.

Thương Tương có ám chỉ rằng Thương Tương Y tế có khả năng đổi thương hiệu “竹蜻蜓”, và rằng Xi Wang (曦望) có thể trở thành một mảng tạo lợi nhuận khác trong mảng X của Thương Tương.

Thiết bị lớn (大装置): nhu cầu suy luận cao, dị cấu trúc trong huấn luyện (异构在训练). Thậm chí đã đạt được sự vượt trội về hiệu năng so với chip hàng đầu ở nước ngoài trên phần cứng nội địa đang bị giới hạn về quy trình (制程受限).

Thiết bị lớn của Thương Tương thực sự là một mảng kinh doanh quan trọng mà tôi khá xem trọng. Bởi Thương Tương có thẻ và năng lực tính toán; bán thẻ, bán năng lực tính toán, bán dịch vụ đám mây — vốn dĩ đã là một phương thức kiếm lợi nhuận quan trọng của các “ông lớn” hiện nay và các nhà cung cấp AI đám mây.

Thương Tương công bố rằng, tính đến ngày phát hành công bố kết quả kinh doanh này, quy mô tổng năng lực tính toán vận hành của thiết bị lớn của Thương Tương đã tăng lên 4,04 vạn PetaFLOPS (FP16).

Ở cấp độ case (tình huống cụ thể), với sự hỗ trợ của CATL (寧德时代), Thương Tương đã xây dựng hệ thống AI thông minh đầu tiên trên thế giới có chuỗi toàn trình “quản lý năng lực tính toán — vận hành IDC — hệ thống lưu trữ năng lượng” được kết nối liền mạch. Hệ thống này có thể dự đoán chính xác tải trọng điện thông qua mô hình lớn, đồng thời tạo ra chiến lược điều độ năng lượng tối ưu theo thời gian thực. “Chúng tôi dự kiến, hệ thống này có thể đạt mức tiết kiệm 7% chi phí điện, đồng thời giảm hơn 4000 tấn lượng khí thải carbon dioxide.”

Tại cuộc họp công bố báo cáo tài chính, Yang Fan cho biết: trong khi đảm bảo hoạt động nghiên cứu phát triển mô hình tiếp tục “đột phá giới hạn”, họ cũng đồng thời bảo đảm các ứng dụng lớp trên có thể vận hành hiệu quả và chi phí thấp. Lấy hệ thống suy luận mô hình LightX2V thế giới (world model) làm ví dụ: dựa trên các công nghệ tiên tiến như chưng cất theo số bước (步数蒸馏) và lượng tử hóa cực hạn (极致量化), chúng tôi không chỉ là đơn vị đầu tiên đạt được tạo sinh video thời gian thực mô phỏng thế giới vật lý, mà còn trong bối cảnh quy trình của phần cứng nội địa bị hạn chế, đã đạt được mức vượt trội so với hiệu năng của chip hàng đầu ở nước ngoài. Nhờ hiệu suất năng lực tính toán xuất sắc, hệ thống này nhận được khuyến nghị chính thức từ nhiều nhà sản xuất hàng đầu như Alibaba, Tencent, v.v. Lượng tải xuống tích lũy của mô hình mã nguồn mở trên HuggingFace đã vượt 10 triệu, đứng vững trong top 10 toàn cầu (tương đương với gpt-oss của OpenAI).

Thậm chí, Thương Tương còn đạt được huấn luyện dị cấu trúc vạn card (万卡异构混训); tất nhiên trong đó còn có sự hỗ trợ của các đối tác như Moore、壁仞、沐曦、华为等 các nhà cung cấp card tính toán.

Yang Fan cũng tiết lộ nhu cầu năng lực tính toán của toàn bộ Thương Tương đang thay đổi: suy luận nội địa có nhu cầu rất lớn, nhưng “dị cấu trúc” chủ yếu là ở trong huấn luyện (training), dùng các chip khác nhau để đạt tối ưu về chi phí-hiệu quả (性价比).

Hiện tại, khi chúng ta nhìn thị trường nội địa, thật sự là như vậy: lúc đầu thị trường này đến từ phân khúc chính phủ doanh nghiệp (政企), bao gồm một số doanh nghiệp nhà nước/thuộc trung ương quy mô lớn (央国企), cùng với nhiều cơ quan nghiên cứu khoa học trong nước. Các đơn vị này thực sự có những nhu cầu rõ ràng đối với phần cứng nội địa, và quy mô theo hai năm gần đây vẫn đang tiếp tục mở rộng.

Nhưng mấy tháng gần đây, thực sự có một xu hướng mới rõ rệt: ngày càng nhiều công ty Internet, và các công ty công nghệ khoa học (科创) giai đoạn sớm, họ lại cũng đang thể hiện thái độ ngày càng cởi mở và sẵn sàng đón nhận đối với chip nội địa.

Vì vậy, xét từ góc độ này, thực ra đây là một điều rất tốt: có thể tận dụng sự phối hợp giữa các nhà sản xuất phần cứng nội địa mà chúng tôi đã hợp tác trong suốt nhiều năm qua với Thương Tương; đồng thời cũng như những khám phá lớn mà chúng tôi đã làm, tích lũy các hiểu biết và “lắng đọng” công nghệ như vậy. Chúng tôi cũng kỳ vọng rằng những điều này có thể giúp chúng tôi nắm bắt tốt một xu hướng thị trường thúc đẩy bằng tăng tốc nội địa (国产加速) đang diễn ra như hiện tại.

Triển vọng năm 2026, Thương Tương cho biết sẽ tiếp tục đi sâu vào kiến trúc đa phương thức nguyên sinh, xác lập vị thế hàng đầu toàn cầu của Thương Tương trong lĩnh vực mô hình lớn đa phương thức nguyên sinh tích hợp và trí tuệ không gian (空间智能); đồng thời giành lấy cơ hội đi trước trên thị trường tác nhân thông minh AI nguyên sinh,实现 sự bùng nổ hai chiều về quy mô lưu lượng và giá trị thương mại; và cũng sẽ nỗ lực thúc đẩy việc tương thích với chip nội địa, liên tục hạ thấp chi phí suy luận của mô hình lớn.

© Bài viết này là nội dung gốc do Smart Era AGI (weixin6060000) thực hiện

Thông tin khổng lồ, phân tích chính xác — tất cả có tại ứng dụng Sina Finance APP