角逐“龙虾热”：收入突破50亿的商汤科技，手握几张入场券？

就在几个月前，市场的共识还停留在模型参数的无限内卷与巨头间的流量争夺战里，但今年开春一场名为“小龙虾”（OpenClaw）的开源风暴，彻底将AI的叙事拉入了充满烟火气的真实世界。

连英伟达CEO黄仁勋都惊叹其可能是“有史以来最重要的单一软件发布”。

但这场让全网狂热的“物理交互”浪潮背后，是极速飙升的算力消耗。通过API聚合平台OpenRouter的数据显示，近期每周Token使用总量已达约16万亿（16 trillion），相较于2026年1月（OpenClaw发布前）的水平大约翻了三倍。

狂热的算力账单之下，真金白银的红利正在从纯粹的模型玩家，流向那些早已在底层基建与全栈应用生态上布下重兵的“少数派”。

商汤正是“少数派”之一，其同时扮演着“卖铲人”与“淘金客”的双重角色。

作为提供底层基础设施的“卖铲人”，商汤依托国内稀缺的万卡级智算中心，已完成对多数国产芯片的适配，精准承接了生态繁荣带来的刚性算力需求。

不仅如此，商汤在下游储备了庞大的Agent集群。这些在真实业务中跑通的“数字员工”正被直接封装成标准化的技能接入OpenClaw供全球调用，抢占着垂直业务的流量入口。

这种兼顾底层算力与上层Agent生态的全栈打法，无疑为商汤在这场“龙虾热”的角逐中攒足了底牌。

一

Agent觉醒

技术的演进往往在人们尚未完全准备好时，就已经悄然越至下一代际。2025年正是这样一个从“数字原生”向“物理交互”跨越的决定性时刻。

企业端，随着单位智能成本的指数级下降，产业智能化步入Agent原生时代，AI正在褪去“辅助工具”的温吞面貌，质变为以Agent为核心、具备独立执行能力的“数字员工”。

个人应用端，AI不再局限于纯粹的聊天框，而是深度集成于云端与终端，演变为具备长时记忆与主动意识，甚至能作为个人指令入口完成闭环任务的“全知伴侣”。

这一技术演进背后有着一条极为清晰的递进线索。

第一步是“Chat时代”，温和地变革了搜索与信息获取方式，市场狂热于“谁能训练出最好的模型”。无论是海外OpenAI的ChatGPT迭代升级，比拼模型的对话流畅度、知识库覆盖广度与逻辑推理能力，还是国内科技企业密集推出豆包、通义千问、DeepSeek等产品，核心点均聚焦于模型参数规模、训练数据量、多轮对话能力等指标。

当下的第二步则是“Agent时代”。

今年2月初，Anthropic推出ClaudeCowork成为一个标志性事件，即AI的终局不再是生成式回答，而是自主执行工作流。

事实上，Agent倍受期待之处还在于，与在互联网语料中成长的大语言模型不同，其正逐渐实现从赛博空间真正走向物理世界，可以在一定程度上理解世界并与真实世界进行交互。

这背后是多模态技术终于赋予了AI理解复杂现实的感官，突破了纯文本的局限，开始学会看懂连续的视频帧、理解三维空间关系，甚至掌握重力与碰撞等物理常识，具备“空间智能”能力。

IDC预测，到2030年，全球活跃的AI Agent将达到22.16亿个。

不可估量的市场空间引发了新一轮的拥挤入局，但更为现实的商业拷问摆在了所有玩家面前：沸腾的Agent浪潮中，究竟谁能真正获益？

二

重算一笔商业账

2026年， 由 OpenClaw引发的产业端剧变 正在给商汤未来业绩增长带来更多想象空间。

今年以来，OpenClaw凭借“自主执行任务”的核心能力，通过模拟用户操作完成自动化流程，正迅速从极客圈向个人消费者渗透。

但当自动化流程开始大规模普及，意味着过去由人类偶尔发起的单次对话，变成了机器在后台高频、连续、多线程的模型调用。

这种无休止的任务执行使得市场不得不重新思考算力消耗的成本，“降本增效”随之成为所有企业在使用OpenClaw时的必答题。

不少公司的管理层对于高频调用大模型API所带来的Token消耗，展现出了极度的敏感。一位体验过OpenClaw的分析师曾笑称：“用了‘龙虾’才发现，平时习惯性地跟AI客气一下，发个‘收到’、‘谢谢’，燃烧的都是Token经费。”这种全行业对于算力成本的普遍焦虑，反而成了商汤兑现重资产红利的绝佳切入点。

在算力需求暴增的背景下，能够提供高性价比的AI云服务自然成为市场上的优质标的。

过去在计算机视觉和底层算力上有过长线投入的商汤，正用一套软硬结合的打法回应这一拷问。

这当中最坚硬的底盘来自于算力基础设施与底层算法的深度耦合。

在“算力-模型-应用”的三位一体战略中，商汤的算力基础设施在2025年完成了一次从技术长板向产业闭环的深度跃迁，全年支撑模型研发任务近百万项，和大模型研发之间实现高水平联调配合。

以LightX2V世界模型推理系统为例，依靠步数蒸馏与极致量化，商汤不仅做到了物理世界模拟的实时视频生成，更在制程受限的国产硬件上跑出了反超海外芯片的性能。

这一开源模型不仅获得阿里、腾讯等多家头部厂商官方推荐，在HuggingFace累计下载破千万，稳居全球前十。

有了算力基础设施的支撑，商汤在模型层面的演进不再是单点突破，而是实现了从“视觉感知”向“原生多模态认知”及“视觉推理”的重大跨越。

商汤重塑了底层架构NEO，让模型天生具备了统一处理视觉与语言的能力。

这不仅是技术路线的升级，更是一笔极具优势的“经济账”。实测显示，在同等效果下，NEO能将模型训练所需的数据量和算力直接降至同业水平的十分之一。

这正为商汤带来真金白银的营收。

三

“卖结果”的飞轮

算力之外，商汤在应用层同样拥有现成的Agent集群，可以直接被封装成标准化的技能接入OpenClaw，供全球用户调用。

目前商汤的Agent集群覆盖泛办公、金融、智能营销、内容创作、智能终端以及C端消费级应用等多个真实的商业场景中。

以容错率最低的金融领域为例，商汤以“标准化产品+生态协同交付”的差异化模式，破解了行业重人力、难规模化的痛点，并依托国产化适配优势实现低成本变现，目前已广泛应用于银行、保险等行业。

在追求极致效率的内容创作领域，商汤依托创编一体的短剧Agent Seko，破解了制作周期长、难规模化的痛点，凭借“单集3分钟、连更100集”的核心优势，其月活数迅速突破10万，平台集聚超过30万的创作者。

应用层面的开疆拓土只是第一步，商汤更大的商业野心在于成为AI与物理世界交互的“中枢”。

商汤正将自身的多模态大模型深度嵌入各类终端硬件。其应用场景正快速向手机、AI眼镜、车载交互乃至具身智能等“泛终端硬件”渗透，小米、比亚迪、传音等头部企业均为其应用方。

向下提供算力基础设施与模型服务，向上输出Agent生态，这种全栈式的业务布局让商汤顺理成章地成为这轮新风口的受益方。

随着Token推理成本的持续下探，整个行业都在形成一个新的共识，即Agent时代角逐的是场景和应用的真实落地。

这背后隐藏着一个更深层的商业模式更迭：AI行业正在不可逆地从传统的“以 Token计费模式”向“以服务结果计费模式”演变。在这过程中，商汤的多年来坚持原创多模态大模型路线即将发挥更大的价值。商汤表示，将于今年二季度推出基于第二代NEO架构的全新基础模型，其在业内率先验证原生多模态架构下理解与生成深度统一的新「尺度定律」 (Scaling Law)， 预计将实现效能与性价比的倍数级跃升，广泛赋能智能体AI应用。

在这一趋势下，持续深耕高价值场景并卡位垂直应用入口，将是商汤进一步打开业绩空间的长期筹码。

基于对技术和商业的把控，商汤在AI行业普遍面临“造血焦虑”与“烧钱研发”的当下，正成为行业内极少数“越亏越少”的异类。

翻开商汤2025年的全年成绩单，营收规模创下了历史新高，2025年总收入达到50.15亿元，同比增长33%，创下近三年来的最快增速。

更关键的是资金效率的质变，同期应收贸易回款达到历史新高的48.71亿元，现金周转周期从2024年底的228天大幅压缩至2025年底的129天。

反映在利润表上，商汤的2025年净亏损同比收窄58.6%至17.82亿元，确立了连续四个半年加速减亏的趋势。甚至在2025年下半年，EBITDA达到3.8亿元，实现了上市以来的首次历史性转正。

遗憾的是，资本市场的指针往往比产业的演进慢半拍。商汤在业务和财务上迎来的双重拐点尚未被港股市场充分定价。

目前港股市场正处于悲观的情绪周期中，甚至被视为全球科技总资产的“估值洼地”。正如华尔街大空头迈克尔·伯里在3月12日所指出的，恒生科技指数的下跌更多源于情绪驱动和估值收缩，而非企业基本面的恶化。

不过随着商汤业绩增长趋势的进一步确定，市场定价逻辑有望得到重塑。

据高盛预测，商汤的生成式AI的收入贡献率将在2030年达到91%，有望在2026年实现EBITDA转正，金额达到2.05亿元。

华泰证券对于AI公司壁垒曾作出判断，称检验一家AI公司是否具备商业壁垒，无外乎三个标准：有没有极低成本的推理基础设施？有没有独占的私有数据？以及具不具备把模型转化为闭环解决方案的工程能力，即寻找“模型能力+数据飞轮+商业壁垒”的复合体。

可以看到，要拼齐这块复合体版图，并不能仅靠单一的模型迭代，更考验公司在全栈能力方面的有机融合。

客观来看，商汤已经完成最难的底层技术跨越和商业模式探路。当“卖结果”的商业飞轮越转越快，并在财报上持续表现出高增长生成式AI营收时，资本市场对于这家AI龙头的定价逻辑必将迎来根本性的重构。

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