商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、大裝置事業(yè)群總裁楊帆（圖右）光錐智能創(chuàng)始

文｜魏琳華

采訪、編輯｜王一粟

2003年，在西雅圖的湖邊，一次看似隨意的討論改變了亞馬遜的命運(yùn)軌跡。彼時(shí)，現(xiàn)任亞馬遜CEO安迪·賈西在這場(chǎng)會(huì)上提了一個(gè)“超前”的想法——云計(jì)算服務(wù)。

這個(gè)想法基于自身的需求而生。彼時(shí)，因?yàn)橐ㄙM(fèi)很多時(shí)間來(lái)建立存儲(chǔ)、計(jì)算和數(shù)據(jù)庫(kù)，項(xiàng)目實(shí)際花費(fèi)的時(shí)間比他們應(yīng)該花費(fèi)的時(shí)間要長(zhǎng)得多。

創(chuàng)始人貝索斯聽(tīng)完，當(dāng)即決定撥給安迪一個(gè)57人的團(tuán)隊(duì)，這就是AWS的開(kāi)端。

回望這段歷程，賈西感慨：“有人問(wèn)我們靠什么成為行業(yè)標(biāo)桿？答案從來(lái)不是某款芯片或某項(xiàng)服務(wù)，而是我們始終相信，做大基建不是燒錢(qián)，是給客戶(hù)搭建通往數(shù)字時(shí)代的平價(jià)橋梁。”

從落地到真正成熟，傳統(tǒng)云計(jì)算市場(chǎng)走了十幾年。作為變量，AI的出現(xiàn)，讓為之服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施重新回到了快速發(fā)展的黃金時(shí)代。

“我們當(dāng)初沒(méi)有想到的是，這兩年的變化會(huì)如此之快，”商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、大裝置事業(yè)群總裁楊帆向光錐智能坦言。

2019年，在AI 1.0時(shí)代，類(lèi)似的選擇擺在了商湯面前。為了支持研發(fā)，商湯做了一個(gè)在當(dāng)時(shí)難以看到盈利希望的決定——搭建臨港智算中心。

楊帆回憶，當(dāng)年投臨港算力中心的時(shí)候，他們很難預(yù)料到GPT會(huì)爆火，也不認(rèn)為它會(huì)在3-5年內(nèi)回本?！白鲞@件事，只是覺(jué)得行業(yè)最后一定會(huì)成功。”

基于長(zhǎng)期主義的押注，最終成為AI 2.0時(shí)代的船票，商湯如愿通過(guò)轉(zhuǎn)型，坐上了AI基礎(chǔ)設(shè)施第一梯隊(duì)的牌桌。

這次轉(zhuǎn)身，商湯又做出了一個(gè)和行業(yè)步調(diào)不完全一致的決定，它被命名為“大裝置”業(yè)務(wù)。

“大裝置是人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，大家可能更直接感受到的是算力，但其實(shí)又不僅僅是算力，是平臺(tái)工具，是一切能夠讓AI成本和門(mén)檻更低的基礎(chǔ)能力供給的總和?！睏罘@樣定義大裝置業(yè)務(wù)。

回望今年的發(fā)展延續(xù)主線，商湯做了兩個(gè)關(guān)鍵的事情：降低門(mén)檻、降低成本，為的是能夠把業(yè)務(wù)向下沉，沉到產(chǎn)業(yè)落地的各個(gè)環(huán)節(jié)中，讓商湯成為產(chǎn)業(yè)端的AI基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商。

商湯大裝置業(yè)務(wù)的發(fā)展，關(guān)乎一家公司如何在技術(shù)理想與商業(yè)現(xiàn)實(shí)的鋼絲上尋求平衡，更關(guān)乎在這個(gè)充滿(mǎn)變數(shù)的新時(shí)代，構(gòu)建AI基礎(chǔ)設(shè)施的路徑。

AI基礎(chǔ)設(shè)施的“破曉”時(shí)刻，萬(wàn)億市場(chǎng)重畫(huà)起跑線

如果說(shuō)2006年是云計(jì)算落地的元年，那么當(dāng)下的AI基礎(chǔ)設(shè)施市場(chǎng)，正彌漫著相似的氣息。

作為足以顛覆現(xiàn)有格局的變量，AI打破了傳統(tǒng)云計(jì)算市場(chǎng)逐漸固化的格局。政策支撐、行業(yè)激增的需求和供應(yīng)鏈的持續(xù)變化，都給這個(gè)市場(chǎng)注入了新的可能性。

翻倍增長(zhǎng)的算力需求，印證了這個(gè)市場(chǎng)的龐大規(guī)模。以谷歌為例，它今年Q2披露的Token消耗達(dá)到了每月960萬(wàn)億次，對(duì)比一個(gè)月前在I/O大會(huì)上放出的480萬(wàn)億次，直接翻了一倍。

需求井噴的情況下，持續(xù)變化的供應(yīng)鏈和AI技術(shù)，又給AI基礎(chǔ)設(shè)施的競(jìng)爭(zhēng)帶來(lái)很多的不確定性。

“如果傳統(tǒng)的云市場(chǎng)，只要下一個(gè)巨大的采購(gòu)訂單鎖掉市場(chǎng)的芯片，再把定價(jià)打個(gè)8折，（頭部巨頭）靠成本就能殺死其他競(jìng)爭(zhēng)者?！睏罘f(shuō)。

但在行業(yè)上下游都處在摸索和變化的階段，這種資金打法暫時(shí)“失靈”了。

一方面，作為算力核心，GPU芯片市場(chǎng)近兩年經(jīng)歷了產(chǎn)品快速迭代和價(jià)格“大跳水”。英偉達(dá)的H卡為例，其采購(gòu)價(jià)從剛剛上市到現(xiàn)在，兩年時(shí)間內(nèi)下探超過(guò)40%。另一方面，下游需求的快速變化，也對(duì)AI基礎(chǔ)設(shè)施的服務(wù)提出了更多新的要求。

這些變化，既讓行業(yè)充滿(mǎn)了不確定性，也同樣給了新興廠商和巨頭“掰手腕”的機(jī)會(huì)。

當(dāng)下，資金的雄厚與否不再是唯一的決定性因素，技術(shù)理解力、生態(tài)整合能力和對(duì)變化的快速響應(yīng)能力，成為了更重要的“勝負(fù)手”。

在新的競(jìng)爭(zhēng)格局中，通過(guò)調(diào)整定位，商湯如愿成為AI基礎(chǔ)設(shè)施第一梯隊(duì)的玩家。

評(píng)價(jià)商湯整體業(yè)務(wù)的發(fā)展，可以從財(cái)報(bào)中窺見(jiàn)轉(zhuǎn)型成果。今年上半年，商湯集團(tuán)從同比50%以上的虧損收窄，到生成式AI收入在總收入占比超過(guò)77%，可以說(shuō)，生成式AI已經(jīng)順利挑起集團(tuán)轉(zhuǎn)型的重?fù)?dān)。

眼前的增長(zhǎng)，只是AI基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的開(kāi)端。在商湯的眼中，除了穩(wěn)定AI企業(yè)的發(fā)展外，對(duì)傳統(tǒng)市場(chǎng)的服務(wù)還存在大量亟待解決的問(wèn)題。

“全中國(guó)、全世界可能70—80%的目光還是看聚焦在C端上的創(chuàng)新產(chǎn)品、工具?！睏罘f(shuō)，“這當(dāng)然很好，我們?nèi)タ凑麄€(gè)中國(guó)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，最重要的還是核心產(chǎn)業(yè)和制造業(yè)。”

當(dāng)市場(chǎng)的盤(pán)子足夠大的時(shí)候，分化自然發(fā)生。

用楊帆的話說(shuō)，中國(guó)的市場(chǎng)“太大了”，針對(duì)服務(wù)到消費(fèi)端的基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)到產(chǎn)業(yè)端的基礎(chǔ)設(shè)施，每一個(gè)都可能成為萬(wàn)億甚至更大量級(jí)的市場(chǎng)。

“基礎(chǔ)設(shè)施的供應(yīng)者，很難說(shuō)有一家企業(yè)能把兩端都做好，因?yàn)樗男枨蟛町愂翘烊淮嬖诘模酵?xì)做，差異化就會(huì)越大。”楊帆解釋道。

在方向的抉擇中，商湯決定聚焦在產(chǎn)業(yè)端基礎(chǔ)設(shè)施，瞄準(zhǔn)B端賽道。

比起聽(tīng)起來(lái)更具吸引力的C端業(yè)務(wù)不同，楊帆認(rèn)為，雖然傳統(tǒng)行業(yè)的增長(zhǎng)率沒(méi)有前者突出，但長(zhǎng)期沉淀下來(lái)，服務(wù)B端業(yè)務(wù)的優(yōu)勢(shì)會(huì)讓商湯擁有更厚的壁壘。

這一定位，決定了商湯接下來(lái)的所有戰(zhàn)術(shù)動(dòng)作，都將圍繞著“如何更懂行業(yè)、如何更貼近產(chǎn)業(yè)”展開(kāi)。

AI基建，如何更懂行業(yè)？

在上游和下游快速變化的今天，AI基礎(chǔ)服務(wù)商們面臨的挑戰(zhàn)，絕不只在算力上。

“大家理解的一般意義上的基礎(chǔ)設(shè)施，最核心的部分是軟件平臺(tái)、硬件服務(wù)器算力。但在此之外，其實(shí)還有很多的能力值得我們?nèi)?yōu)化?！睏罘f(shuō)。

在他看來(lái)，AI基礎(chǔ)設(shè)施不僅僅是算力，是平臺(tái)工具，是一切能夠讓AI成本和門(mén)檻更低的基礎(chǔ)能力供給的總和。這也是商湯對(duì)大裝置業(yè)務(wù)的定義。

從去年確立“大裝置-大模型-應(yīng)用”的“三位一體”戰(zhàn)略后，進(jìn)入2025年，這一戰(zhàn)略的核心動(dòng)作變得更加清晰和聚焦：深入行業(yè)，結(jié)合產(chǎn)業(yè)的真實(shí)需求進(jìn)行深度適配和優(yōu)化。

回顧今年的進(jìn)展，楊帆反復(fù)提到的兩個(gè)成果，一是推動(dòng)技術(shù)國(guó)產(chǎn)化適配，二是深入不同行業(yè)的解決方案。

“技術(shù)上我們堅(jiān)定地推進(jìn)國(guó)產(chǎn)化，”楊帆透露，“去年底，我們?yōu)橹亓考?jí)的客戶(hù)，用四種不同國(guó)產(chǎn)廠商的芯片，構(gòu)建了一個(gè)5000卡的算力集群。在這個(gè)集群上，通過(guò)軟件棧的深度優(yōu)化，最終異構(gòu)訓(xùn)練效率可達(dá)同構(gòu)的95%?！?/p>

在供應(yīng)鏈快速變動(dòng)的當(dāng)下，商湯也找到了更多關(guān)鍵的合作者，這種結(jié)合也體現(xiàn)在推動(dòng)技術(shù)國(guó)產(chǎn)化上。

“當(dāng)我們?nèi)プ鯞端AI基礎(chǔ)設(shè)施的時(shí)候，未來(lái)中間產(chǎn)業(yè)的生態(tài)其實(shí)會(huì)更加豐富多樣，這個(gè)過(guò)程中其實(shí)我們是可以找到很多企業(yè)合作，”楊帆說(shuō)，“他有資源和成本優(yōu)勢(shì)，我們擁有的是技術(shù)的創(chuàng)新能力和對(duì)客戶(hù)的理解，從而形成更好的聯(lián)盟和合作?！?/strong>

楊帆提及，商湯是首批與昇騰910C 384超節(jié)點(diǎn)率先完成全面適配的公司，讓多租戶(hù)、大規(guī)模、彈性AI云服務(wù)成為可能。這使得商湯不僅能夠使用國(guó)產(chǎn)芯片，更能“用好”國(guó)產(chǎn)芯片。

在推動(dòng)底層基座國(guó)產(chǎn)化的基礎(chǔ)上，商湯今年在落地上做的也更深了。

“AI本身是一門(mén)數(shù)據(jù)科學(xué)，”楊帆指出，“你今天提供一套再好的硬件和軟件，如果不跟客戶(hù)自身的數(shù)據(jù)治理、業(yè)務(wù)流程做深度整合，就一定不能為客戶(hù)創(chuàng)造真正的價(jià)值?！?/p>

因此，商湯選擇了一條更“重”但更有效的路徑：深入不同行業(yè)，針對(duì)差異化需求，提供更加貼合的解決方案。

2025年，商湯的合作版圖覆蓋的行業(yè)更廣了。據(jù)楊帆透露，今年商湯合作了視頻生成、具身智能、AI4S國(guó)家級(jí)平臺(tái)、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)頭部公司等。

和企業(yè)交流的過(guò)程中，楊帆意識(shí)到，大模型當(dāng)下在企業(yè)中解決的問(wèn)題都存在一定共性。比如為企業(yè)打造知識(shí)庫(kù)、幫助企業(yè)內(nèi)部辦公提效等。但對(duì)于不同行業(yè)來(lái)說(shuō)，為了解決需求，需要服務(wù)商圍繞行業(yè)做更多的針對(duì)性工作。

楊帆舉了個(gè)例子：在和中鐵第一勘察設(shè)計(jì)院合作中，他們需要做一個(gè)能夠?qū)σ?guī)劃圖紙具備理解能力的模型平臺(tái)。其中涉及文本、圖紙、公式等大量異構(gòu)數(shù)據(jù)，同時(shí)又要求模型具備扎實(shí)的工程規(guī)范、地質(zhì)條件、結(jié)構(gòu)安全等行業(yè)知識(shí)儲(chǔ)備。

這一平臺(tái)的知識(shí)庫(kù)體量達(dá)到420GB，標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范涵蓋1400多冊(cè)、歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)超20萬(wàn)份。在內(nèi)部測(cè)試中，該平臺(tái)針對(duì)28000條問(wèn)答測(cè)試的準(zhǔn)確率都維持在90%以上。

楊帆提到，他們的計(jì)劃是將大模型從勘察設(shè)計(jì)推廣到施工、運(yùn)營(yíng)維護(hù)的全產(chǎn)業(yè)鏈應(yīng)用，并結(jié)合各環(huán)節(jié)的特性重構(gòu)知識(shí)庫(kù)體系。

而這種探索的最大價(jià)值就在于，大模型作為一項(xiàng)通用技術(shù)，一旦在某一行業(yè)跑通驗(yàn)證，其技術(shù)邏輯與應(yīng)用模式便能快速?gòu)?fù)用到其他領(lǐng)域。

再以AI工具體系為例，產(chǎn)品側(cè)同樣存在大量需要服務(wù)介入的空間。

“它更像一個(gè)工具箱，而不像一個(gè)供應(yīng)鏈，因?yàn)槠髽I(yè)需要大量的組合工具去面對(duì)不同場(chǎng)景?！睏罘蛄藗€(gè)比方，“類(lèi)似一堆樂(lè)高積木，但你需要組裝對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品，什么環(huán)節(jié)該用什么樣的工具，不同行業(yè)差異性比較大，這時(shí)候就需要我們的經(jīng)驗(yàn)介入?！?/p>

從技術(shù)國(guó)產(chǎn)化到行業(yè)解決方案，商湯大裝置的“特別”之處在于，它不是一個(gè)算力工廠，而是一個(gè)能夠感知產(chǎn)業(yè)脈搏、并隨之進(jìn)化的全面解決方案。

用楊帆的話說(shuō)，“往行業(yè)去做深，針對(duì)不同的客戶(hù)，才能給出更加貼合需求的終端價(jià)值差異化?！?/strong>

榨成本、降門(mén)檻，如何真正落到行業(yè)深處？

戰(zhàn)略的宏大敘事，最終要落腳于戰(zhàn)術(shù)的精妙執(zhí)行。

商湯“深入產(chǎn)業(yè)”的核心方法論，可以歸結(jié)為兩個(gè)樸素卻難做到極致的詞：“榨”成本、“降”門(mén)檻。

在AI時(shí)代，成本的核心是算力成本，而算力成本的背后，還包括電力成本和資源利用效率。商湯的降本之道，是一場(chǎng)覆蓋從數(shù)據(jù)中心物理層到上層軟件任務(wù)調(diào)度的全棧式革命。

楊帆提及，在傳統(tǒng)意義上的軟件平臺(tái)、硬件服務(wù)器、算力之外，整個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施還有很多能力值得企業(yè)去優(yōu)化。

“我們今年干了一個(gè)比較有意思的事情，在臨港的智算中心上搭建了一個(gè)AIDC 算電協(xié)同平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了算力與能源的精準(zhǔn)匹配?！睏罘窒淼馈?/strong>

商湯臨港AIDC是亞洲最大的人工智能計(jì)算中心之一，其能耗管理本身就是一個(gè)難題。

為此，商湯今年通過(guò)和寧德時(shí)代的合作，在智算中心配備了大型儲(chǔ)能設(shè)備，并從IDC機(jī)房、硬件服務(wù)器到上層軟件任務(wù)的信息和數(shù)據(jù)打通，從而獲得任務(wù)和電力消耗之間的完整數(shù)據(jù)鏈路。

利用這些數(shù)據(jù)，商湯訓(xùn)練了一個(gè)專(zhuān)門(mén)的AI模型，其可以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)未來(lái)15分鐘內(nèi)的用電量變化。當(dāng)用電量能夠被準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，儲(chǔ)能設(shè)備可以基于用電需求做出更精準(zhǔn)的匹配，從而實(shí)現(xiàn)節(jié)電的目標(biāo)。

“通過(guò)這種方式，整個(gè)數(shù)據(jù)中心的用電量節(jié)省了大約4%?！睏罘嘎丁?duì)于一個(gè)年耗電量以?xún)|度計(jì)的超級(jí)智算中心而言，這是一筆不小的節(jié)省。

除去底層算力的成本控制，落實(shí)到項(xiàng)目上，就變成了算力和成本之間的平衡取舍。

楊帆認(rèn)為，在項(xiàng)目全流程中，首先需要通過(guò)專(zhuān)家介入，根據(jù)任務(wù)“量體裁衣”，從而精準(zhǔn)把握其對(duì)算力與帶寬的實(shí)際需求范圍，匹配資源并優(yōu)化利用率。在此基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)算力資源的高效利用和系統(tǒng)層面的適配調(diào)優(yōu)。

通過(guò)這種從宏觀到微觀的多方位成本控制，商湯正在努力將AI的使用成本“榨”到極致。

如果說(shuō)降低成本是讓企業(yè)“用得起”AI，那么降低門(mén)檻就是讓企業(yè)“用得上”和“用得好”AI。

“當(dāng)我們真正走到這些行業(yè)時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，今天僅僅提供平臺(tái)、算力，哪怕你把工具鏈做得再標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)際上對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，還是會(huì)有一個(gè)很高的門(mén)檻?！睏罘寡浴?/p>

對(duì)此，商湯當(dāng)下推行的模式是，通過(guò)服務(wù)配合軟硬件。同時(shí)，作為CV四小龍之一，商湯自己走過(guò)了從研發(fā)到落地的每個(gè)環(huán)節(jié)，這也意味著，他們?cè)诟鱾€(gè)環(huán)節(jié)中的經(jīng)驗(yàn)和資源，都能共享給合作方。這也是當(dāng)下硅谷最為流行的FDE概念的“中國(guó)版本”。

以今年爆火的具身智能為例，商湯能提供的不僅僅是算力支撐和工具體系，還能在供應(yīng)鏈、生態(tài)和成熟技術(shù)方面提供支持，讓每一項(xiàng)資源“拿來(lái)即用”。幫助客戶(hù)縮短研發(fā)的時(shí)間和資源成本。

“我們?cè)瓉?lái)做視覺(jué)，而具身智能中多模態(tài)交互模型對(duì)于機(jī)器人廠商是剛需，我們就可以直接幫助他們快速落地，”楊帆說(shuō)，“再有就是生態(tài)合作，比如我們會(huì)和人形機(jī)器人廠商一起去建數(shù)采廠，因?yàn)楹献鹘?jīng)驗(yàn)相對(duì)豐富，那么我們還能給合作方提供生態(tài)底座支持?！?/p>

一方面，商湯正在把所有的經(jīng)驗(yàn)、資源復(fù)制到合作中；另一方面，商湯還在親自下場(chǎng)，探索行業(yè)中優(yōu)化成本、資源的新可能。

在AI應(yīng)用的生產(chǎn)流程中，還存在大量需要人力銜接的“縫隙”，這些縫隙既是效率的瓶頸，也是成本的黑洞。

“打個(gè)比方，商湯要做的是支撐視頻生產(chǎn)業(yè)務(wù)，而不是只支撐視頻模型的迭代。”楊帆說(shuō)。為此，他們也在探索環(huán)節(jié)之間的縫隙優(yōu)化。

以短劇為例，楊帆分享，商湯內(nèi)部孵化了一個(gè)小的團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)拆解短劇生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)，并在不同環(huán)節(jié)中使用更匹配的模型能力，從而把整個(gè)生產(chǎn)的鏈路用AI串起來(lái)。

“從生成前的參考文本、圖片到故事梗概，再到人物形象生成、場(chǎng)景分鏡制作，最后再把這些生成的短視頻串連成完整的作品，實(shí)際上它包含七八個(gè)環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)邏輯。”楊帆說(shuō)，“我們要做的就是整體環(huán)節(jié)的任務(wù)拆解和資源分配，既支持微調(diào)，又能保證整體效率提升?！?/p>

短劇生成只是商湯服務(wù)優(yōu)化的一個(gè)縮影，接下來(lái)，商湯圍繞各個(gè)行業(yè)場(chǎng)景，在工具層面做適配優(yōu)化。這也會(huì)成為商湯和其他企業(yè)拉開(kāi)差距的壁壘。

AI基礎(chǔ)設(shè)施市場(chǎng)，迎來(lái)“長(zhǎng)跑期”

當(dāng)下，所有AI基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)商都在面臨著變化的沖擊：一個(gè)來(lái)自上游，是芯片供應(yīng)鏈的劇烈動(dòng)蕩；另一個(gè)來(lái)自下游，是模型技術(shù)浪潮的顛覆性迭代。

面對(duì)快速變化的市場(chǎng)，沒(méi)有任何一家企業(yè)能做出完全準(zhǔn)確的預(yù)判和準(zhǔn)備。但商湯的不變和堅(jiān)持，恰恰是應(yīng)對(duì)“變”的解法。

對(duì)于許多從IT或傳統(tǒng)云計(jì)算轉(zhuǎn)型的玩家而言，他們的視角是從“云”望向“AI”，思考的是如何將AI能力“嫁接”到現(xiàn)有的云平臺(tái)之上。而商湯的視角恰恰相反，作為大模型的創(chuàng)造者和重度使用者，他們從AI能力出發(fā)，去審視和構(gòu)建“基礎(chǔ)設(shè)施”。

為此，商湯接受在某些階段“少掙錢(qián)”，在一些階段則有意識(shí)地去做更重要的事情。

“湯老師當(dāng)年的夢(mèng)想是希望中國(guó)的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展壯大能做的更好，為了這個(gè)愿景，我覺(jué)得我們可以比一個(gè)普通的商業(yè)公司更看淡一些其他的東西。”楊帆說(shuō)?！拔覀儺?dāng)年投臨港算力中心的時(shí)候，很難預(yù)料到GPT-3.5的爆火，也不認(rèn)為它會(huì)在3-5年內(nèi)回本。做這件事情，只是覺(jué)得行業(yè)最后一定會(huì)成功?！?/p>

在AI 1.0時(shí)代搭建的大裝置業(yè)務(wù)，最終成為AI 2.0時(shí)代商湯調(diào)整的底氣。

如今，當(dāng)AI作為變量，把所有企業(yè)拉回到同一條起跑線上，洗牌隨時(shí)可能發(fā)生。談及市場(chǎng)未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)格局，楊帆抱有更樂(lè)觀的態(tài)度。

“我有信心，商湯能一直能坐在牌桌上。”楊帆說(shuō)，“當(dāng)下，如果對(duì)AI沒(méi)有理解，我覺(jué)得是根本沒(méi)法在局里玩。而商湯應(yīng)該是唯一的一家，身上貼著‘AI’標(biāo)簽遠(yuǎn)大于‘云’標(biāo)簽的廠商?！?/p>

從鐵路的鋪設(shè)、電網(wǎng)的構(gòu)建，到自來(lái)水系統(tǒng)的普及，人類(lèi)歷史上任何一項(xiàng)真正改變世界的基礎(chǔ)設(shè)施，其建設(shè)周期都是以十年甚至數(shù)十年計(jì)。楊帆認(rèn)為，它們?cè)诔跗诙及殡S著巨大的投入、技術(shù)的不確定性和商業(yè)模式的摸索，但一旦建成，其釋放的價(jià)值將是指數(shù)級(jí)，并成為后續(xù)千行百業(yè)落地的基石。

“我跟集團(tuán)和團(tuán)隊(duì)講，AI基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展是個(gè)長(zhǎng)跑，可能大家要做好熬上十年的準(zhǔn)備。”楊帆說(shuō)。