在全球大模型产业经历了近三年的参数狂飙与算力军备竞赛后，昔日的用膨胀的参数、刷榜的测试集和算力消耗已成为昨日黄花。如今，行业开始将更多目光放在商业闭环、单位经济学、以及可验证业务结果的审视。
在这个产业集体经历挤水分与找出路的阵痛期，2026年8月26日，商汤科技交出了一份颇具行业标杆意味的中期业绩答卷。
财报数据显示，2026年上半年，商汤集团实现总收入人民币29.1亿元，同比增长23.4%；毛利达12.1亿元，同比增长32.9%，毛利率顺势提升至41.4%。在国际财务报告准则（IFRS）口径下，商汤实现了6.2亿元的期内利润，拿下了上市以来的首个半年度盈利；而反映主营业务经营态势的Non-IFRS调整后净亏损，也大幅收窄至3.9亿元，降幅达67.3%。
在这份“扭亏为盈”的业绩表背后，更值得关注的，是商汤主营业务的底层结构变化：生成式AI业务收入达到23.3亿元，占总收入比重已接近80%；首次对外披露的经常性收入（Recurring Revenue）达到了11.4亿元，占比升至39.3%；同时，海外业务收入同比暴增127%，以远超整体的增速成为了新的增长引擎。
这项说句说明，商汤并不是一家靠单次定制化项目“打零工”的AI公司，而是一家通过经常性订阅与服务，逐步将大模型能力变成企业水和电的基础设施服务商。这一切的改变，都源于商汤董事长兼CEO徐立在业绩会上重申的“一套模型、一座Token工厂、一套智能体管控系统”这“三个一”架构。
在大模型竞争的“下半场”，竞争的逻辑变得更加直白且残酷：单纯依靠API Token打价格战正逐渐难以为继，AI必须从“算力消耗者”变成“结果交付者”。
经常性收入占比近四成，海外与基本盘双向反哺
评估人工智能公司的健康度，过往行业往往容易陷入“营收增速”或“算力规模”的单一维度竞赛。因此，在大模型商业化落地受阻的当下，收入的“质量”远比单纯的“数量”更为关键。
商汤上半年29.1亿元的营收中，生成式AI板块贡献了接近八成的份额。相较于早期依赖一次性定制化大模型开发或纯粹的算力租赁，生成式AI的持续增长驱动力来自于市场对AI智能体及云服务需求的爆发。
如果不理清过去两年AI行业在商业化上的困局，就很难理解经常性收入对于企业的含金量。
经常性收入的增长，直接反映出企业愿意为有用户粘性的智能服务持续买单，说明大模型已经从企业客户试水尝鲜的“试验品”，转化为了深入前台业务工作流的生产力工具。
而在海外市场实现127%的收入激增，则充分发挥了AI技术的可复制性，印证了其工程与产品能力在跨区域、高标准竞争环境下的穿透力。
与生成式AI业务形成双轮驱动的，是商汤一直以深厚的视觉AI（CV 2.0）基本盘。财报显示，报告期内，视觉AI贡献了5亿元的收入，占总营收约17%，老客户收入贡献率高达67%，累计服务的海内外客户超过4500家。就在今年7月，商汤凭借在计算机视觉领域的长期沉淀，荣获了由国务院颁发的国家科学技术进步奖二等奖。
这份传统优势不仅为商汤提供了稳定的现金流保障，更像是一个天然的信任入口。通过将经典CV能力与多模态大模型融合，商汤成功将大量传统行业客户平滑引流至大模型与智能体服务中。
在资产层面，商汤在世界模型、具身智能、智能终端、智能医疗及芯片等前沿领域的布局，直接促成了IFRS口径下的账面扭亏。而当我们抛开短期财务利得，这种“1+X”生态的壁垒，在于能够通过垂直场景，持续获取真实世界的任务、数据与反馈，反哺统一多模态大模型的演进。
模型的进化论：从“文字打口水仗”到“物理世界交差”
过去两年，大模型行业的竞争焦点集中在“模型智能”上，即通过堆叠参数、增加训练数据来提升基准测试的分数。然而，高分数的模型并不等同于高价值的生产力，单纯回答问题或生成文本的工具，极易陷入同质化的价格战。
然而，AI的终极形态不应只是一个被调用的对话框，而是一个能够理解复杂目标、自主拆解任务、调用工具并持续交付可验证业务结果的系统。
在产业正在加速从“模型智能”向“行动智能”演进的背景之下，竞争的焦点转向率先在复杂的物理世界和办公场景中完成端到端的闭环交付。
在“一套模型”的底座建设上，商汤摒弃了硬性拼接架构，转向原生多模态统一（NEO-Unify）路线。为此2026年，商汤密集发布了日日新SenseNova U1、U1.5，SenseNova 6.8 Flash Lite，SenseNova SI 8B等多款涵盖统一多模态、视觉感知与推理、可控生成、长程智能体与空间智能的模型。这些模型在多项核心基准测试中，表现持平甚至超越了Gemini、GPT及DeepSeek的同类领先模型。
更重要的是，商汤正推动数字智能向物理AGI延伸。在今年7月的WAIC 2026及8月的WRC 2026期间，是商汤与生态企业大晓机器人联合开发的开悟世界模型3.1（Kairos 3.1）引起了行业的广泛关注。
Kairos 3.1采用了统一架构，融合了对物理世界的理解、预测与生成，其8B参数模型实现了125毫秒的实时推理延迟，打通了“架构创新—系统能力—高价值交付”的物理AGI闭环。
Token工厂里的工程打磨：把算力打造成成物美价廉的流水线工业
智能的上限由算法决定，但智能的商业化普及却取决于算力的生产成本。如果生成一个任务结果所消耗的算力成本比人工还贵，那么再漂亮的智能体也毫无商业价值。
为此，商汤将SenseCore大装置直接升级为了“生产型Token工厂”。截至财报发布，商汤运营的总算力规模已达4.8万P；2026年7月，大装置的日均Token服务量达到了2.4万亿，同比暴涨了约22倍。这座“工厂”除了支撑自身模型的消耗外，还成功服务了4家外部基础模型厂商。
在底层调优上，商汤将对算力效率的打磨做到了极致。一方面，通过将Agent模型上下文训练速度提升2倍、图像和视频生成效率提升6倍以及强化学习效率的优化，将大模型从研发验证到大规模部署应用的周期压缩到了1个星期；
另一方面，在异构芯片适配这个行业最大的痛点上，商汤将主流国产芯片的模型浮点运算利用率最高提升至芯片原厂基准的2.5倍，且SenseNova U1实现了与十余家国产芯片厂商Day 0的首日无缝适配。
与此同时，商汤还在数据中心部署了算电协同Agent，负荷预测准确率达到96%，累计省下了超过1200万元的电费，每万P算力年碳减排达到24000吨。
把智能编进工作流：小浣熊、Seko与“一人公司”的降维打击
有了便宜的算力与聪明的模型，最重要的一环就是如何用“智能体管控系统”将它们组装成可以解决具体问题的流水线。
今年上半年，商汤的企业级智能体服务已经渗透进了教育、政务、营销、物流、金融等20多个行业的1000多家企业客户中。
数据显示，办公场景的小浣熊已经深度嵌入了联想、平安科技、三大电信运营商、京东以及麒麟软件等巨头的工作流程中，实现了总用户数同比增长超5倍、企业用户增长超6倍、云端月活跃用户增长接近10倍的爆发式增长。
在内容生产场景，视频生成智能体Seko将AI视频生成升级为涵盖需求理解、剧本编写到分镜渲染的端到端工具，单日视频产量突破10000分钟，平台创作内容在社交媒体上的预估累计播放量超过15亿次，并跑出了10部播放量破亿的短剧。
而在C端消费场景，包含健康、财务及个人创作等场景的“咔皮”智能体矩阵，累计用户规模也已突破4500万。
为了让这种高性价比的“算力惠民”真正落地，商汤顺势推出了自己的日日新Token Plan，并在当前的公测期间面向用户全面免费开放。在这套方案中，商汤不仅提供了SenseNova 6.8 Flash Lite、SenseNova U1 Fast等满足日常高频办公需求的高性能模型，还免费集成了DeepSeek V4 Flash预览版与GLM-5.2模型，极大地降低了中小团队与个人的试错门槛。
而其中可圈可点的，当属正式上线日日新Token Plan的新一代图片创作模型SenseNova U1.5 Lite。该模型在图像生成质量上迎来了全面升级，无论是构图、光影、材质细节还是高分辨率输出，表现都更加稳定；面对复杂的图文创作时，其文字渲染能力、信息布局结构以及多重指令遵循效果也得到了显著增强。真正实现了“生成与编辑一体化”。在真实的生产环境中，它完全具备了媲美GPT-Image2和谷歌nano banana国产替代实力。
一个有意思的小彩蛋是，本篇文章中的所有插图，其实均由SenseNova U1.5 Lite一手生成，实际展现出的成片质量与视觉细节也确实可圈可点。
超越价格竞争，开创可持续商业价值
回看商汤2026年的这份中期财报，其最大的意义并非账面上拿下了6.2亿元的利润，而是为整个疲惫不堪的大模型产业指明了一条走出价格战泥潭的道路。
正如徐立所总结的那样：靠一套模型提升智能上限，靠Token工厂压缩成本以掌握定价主动权，靠智能体管控系统深入工作流完成结果交付。这套组合拳的本质，是推动行业商业模式从“按Token消耗量计费”彻底演变为“按Task交付结果付费”。
客户不会永远为看不见摸不着的Token买单，但他们永远愿意为一份高质量的财报分析、一段能够带来流量的爆款视频、或者一个能自动排查故障的系统付钱。
大模型的下半场，传统的技术叙事已经落幕，拼工程纪律、拼单位经济学、拼真实场景渗透率的实干时代正在开启。在这场漫长的马拉松中，胜利最终将属于那些能把算法赋能场景、用最低成本在真实世界里干好一件件事的行动者。
说明：本文基于商汤科技2026年中期业绩公告（HKEX）及官网、WAIC/WRC等公开信息整理；分析采用公开数据交叉验证，结论仅作行业观察，不构成任何投资建议。
来源：速途网