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雷递网 乐天 10月25日

商汤科技十周年之际，商汤科技董事长兼首席执行官徐立表示：“当下正处在AGI的转折点，在人工智能2.0时代，商汤的核心战略是无缝集成数字基础设施、人工智能模型和应用。这一战略的提出不仅体现了商汤科技对未来技术趋势的深刻洞察，也展示了其在新时代下的坚定决心和信心”。

10月22日，徐立向全体员工发布了一封题为《商汤十周年再出发：专注聚焦、知行合一》的内部信，信中确立了“大装置-大模型-应用”三位一体战略，同时将构建更加集中和高效的组织架构，加快组织和管理的轻盈化、效率化进程等，对商汤未来发展规划进行了详细的阐述。

据徐立介绍，在传统的AI 1.0时代，模型生产的主要成本在于研发人员的投入。而在生成式大模型AI 2.0时代，模型生产的成本主要在于算力资源的投入。为了推动生成式大模型AI的广泛普及与商业化应用，关键在于减少大模型的生产与使用成本，这要求行业必须依据大模型的需求不断升级和优化算力技术，同时也要根据算力资源的特性，对大模型的设计及应用进行相应的迭代调整。

因此，在生成式大模型AI领域，商汤科技的核心战略是实现算力大装置、大模型和应用的无缝集成。这一战略旨在通过数量级级别的优化，提升算力资源的使用效率，同时降低大模型的生产和使用成本。

为了实现这一目标，商汤科技正在不断迭代和优化算力资源，同时也根据算力资源的特点来迭代大模型设计和应用。这种“大装置-大模型-应用”的三位一体战略，不仅提升商汤科技在AI领域的竞争力，也为客户提供了更高质量、更低成本的产品和服务。

更聚焦的战略：重心集中资源发展重点业务、增长性业务

在生成式AI领域之外，商汤科技亦保持着活跃的业务聚焦，例如在传统AI领域，商汤科技则充分利用其在视觉感知和多模态模型方面的核心能力，集中资源，明确方向。通过一套研发投入，商汤科技同时服务国内和国际市场。这种战略聚焦不仅提升了商汤科技的市场占有率，也为其未来的发展奠定了坚实的基础。

在组织层面，商汤科技也在进行深刻的变革。围绕战略和核心资源，商汤科技正在构建更加集中和高效的组织架构，以适应快速变化的市场环境和技术趋势。这种组织层面的变革不仅提升了商汤科技的运营效率，也为其未来的发展注入了新的活力。此次通过战略调整与聚焦，商汤科技也将不断提升自身在AI领域的竞争力，为客户和合作伙伴创造更大的价值，成为最懂算力的大模型服务商，和最懂大模型的算力服务商。

此前徐立反复提到的下一步的产品和业务目标是“用得上、用得好、用得起”。商汤称，当下AI发展趋势中，新战略将更加利于落地到用户场景中，实现长久商业价值。

大模型赋能人力资源三层次能力跃迁

近期，商汤科技与人力资源行业领军企业中智股份于近期达成合作，双方将在人才发展大模型以及相关算力服务领域展开深入合作，推动AI技术在人力资源服务行业的深化应用。

人力资源管理是企业运营的重要一环，AI大模型能力的持续涌现将极大拓展AI在人力资源领域应用的广度和深度。商汤基于“日日新大模型”体系打造的人力资源发展大模型可覆盖多种应用场景，从自然语言交互，到音视频一体化的跨模态交互，再到慢思考推理能力，赋能人力资源实现三层次的能力跃迁。

“ChatGPT时刻”定义了全新的自然语言交互模式，让AI在人才发现与招聘场景中能够更高效的完成HR招聘任务。商汤基于日日新大模型打造的“招聘助手Agent”，可通过自然语言对话，实现从候选人信息总结、生成面试问题或建议、协助安排面试、AI面试到生成并推送面试报告的自动化任务闭环，将面试官产能提升了40%。

“GPT-4o Sora时刻”带来了跨模态的交互变革，让AI可完成音视频一体化的面试任务。商汤称，基于多模态大模型驱动的“AI面试官”，能够以真人一般的面试官形象和声音复刻效果以及低延时的良好交互体验，进行千人千面的提问和适时有效地追问，让应聘者获得如同真人面对面一般的专业面试体验。

“OpenAI-o1时刻”验证了大模型的慢思考能力，推理时间越长、推理效果越好，让模型可以开展HR人才盘点等复杂任务的处理。基于人力资源发展大模型的核心能力，“AI人才盘点助手Agent”可深入分析和挖掘每个员工的工作内容，描绘综合能力图谱，助力管理者实现精准的人岗匹配。

以应用驱动模型，以模型带动算力优化

当前，人工智能正迎来重大里程碑。今年的诺贝尔物理学奖表彰了“用物理学推动人工智能”的工作，而诺贝尔化学奖则表彰了“用人工智能推动蛋白质结构预测”的成就。这标志着人工智能与科学之间的相互作用，互为研究目的也是研究工具，预示着一系列学科领域的新范式即将开启，通用人工智能时代正快速到来。

行业普遍认为，人工智能已经从专注于单任务和信息处理的专用智能AI 1.0时代，发展到强调多任务和内容生成的通用智能AI 2.0时代。徐立表示，这样的描述虽然简单易懂，却并非完全准确，通用与专用之间并无明确界限，AI 1.0和AI 2.0的重要区别在于AI成本结构的变化。

在AI 1.0时代，模型生产的主要成本在于研发人员的投入；而在AI 2.0时代，模型生产的成本主要在于算力资源的投入。随着尺度定律在大语言模型、多模态模型、视频生成模型以及慢思考推理过程中得到验证，生产和使用大模型的成本可以直接等价于算力资源的消耗。因此，生成式大模型AI的普及和商业化，需致力于降低大模型的生产和使用成本。

商汤称，面向AI 2.0时代，致力于成为最懂算力的大模型服务商，和最懂大模型的算力服务商，将秉承“大装置-大模型-应用”三位一体的核心战略，以应用驱动模型，以模型带动算力优化，在算力的驱动下为产业释放源源不断的新质生产力。

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