4月26日，商湯（00020.HK）收盤大漲43.37%，已連續5個交易日上漲，累計漲幅105%。
訊息面上，4月23日，商湯釋出了業內首個「雲、端、邊」全棧大模型產品矩陣，以滿足不同規模場景的套用需求，並全新升級「日日新SenseNova5.0」 （下稱「日日新5.0」）大模型體系。「日日新5.0」據悉在知識、數學、推理和程式碼能力方面大幅提升，綜合能力全面對標GP T-4 Turbo。
銀河證券釋出研報稱，商湯「日日新SenseNova」釋出節奏超預期，綜合能力大幅提升，有望推動國內通用大模型廠商加速叠代，降低套用端成本和門檻，進一步拓寬套用端場景，推動AI商業化行程提速。
「日日新SenseNova5.0」效能對標GPT-4 Turbo
自去年4月首次釋出以來，商湯「日日新SenseNova」大模型體系已正式推出五個大版本叠代。基於超過10TB tokens訓練、覆蓋大量合成數據，全新的「日日新5.0」采用混合專家架構，推理時上下文視窗可以有效到 200K 左右。
據悉，本次更新主要聚集增強了知識、數學、推理及程式碼能力，全面對標 GPT-4 Turbo，主流客觀評測上達到或超越 GPT-4 Turbo。
文科能力方面，「日日新5.0」的創意寫作能力、推理能力以及總結能力均大幅提升，相同的中文知識註入後，可以獲得更好的理解總結及問答，為教育、內容產業等垂直套用場景提供有力輔助。
理科能力方面，「日日新5.0」的數理能力、程式碼能力及推理能力達到業內領先水平，為金融、數據分析等場景落地提供堅實基礎。
多模態能力是大模型的另一大核心指標。商湯介紹稱，商湯多模態大模型的圖文感知能力達到全球領先水平，在多模態大模型權威綜合基準測試MMBench中綜合得分排名首位，具備豐富的多模態互動能力。
商湯把大模型能力分為三層：知識層、推理層和執行層。商湯董事長兼CEO徐立介紹，知識層，即過往大模型已經有共識能夠把世界的知識融匯到一個模型當中；推理層，也就是世界知識聯系背後的道理，是更加高階的知識，是決定模型是否聰明、是否能夠舉一反三的核心能力；在推理之上如果能跟世界進行互動就有了執行層。
「知識、推理、執行形成完備的集合來構造大模型的三個基本能力，它給了我們構造高質素數據的核心方法論。商湯在尺度定律的指導下，會持續探索大模型能力的KRE三層架構（知識-推理-執行），不斷突破大模型能力邊界。」徐立表示。
率先完成「雲端邊」全棧布局
過去一年，雲端大模型在各個行業已開始套用，但智能終端側，如手機、PC、汽車等AIoT器材，也是通用人工智能套用的廣泛載體和場景。時下中心化算力需求正逐漸向端側擴充套件，企業在邊緣側的AI需求也在快速增長。
商湯此次在業內首次推出「雲、端、邊」全棧大模型產品矩陣，其中包括套用於終端器材的「商湯端側大模型」，以及面向金融、程式碼、醫療、政務等多個領域的邊緣產品「商湯企業級大模型一體機」。
商湯表示，日日新·端側大語言模型的推理速度達到了業內最快，可在中端平台實作18.3字/秒的平均生成速度，旗艦平台更是達到了78.3字/秒；擴散模型同樣可在端側實作業內最快的推理速度，端側LDM-AI擴圖技術在某主流平台上，推理速度小於1.5秒，比友商雲端app快10倍，支持輸出1200萬像素及以上的高畫質圖片，支持在端上快速進行等比擴圖、自由擴圖、旋轉擴圖等影像編輯功能。
銀河證券認為，未來通用大模型領域可能會更加集中在頭部廠商，更多廠商需要向行業專業化轉型，尋求賦能行業以及終端套用突破，垂類大模型以及端側大模型將是未來主戰場，市場空間廣闊。
商湯此次還推出端雲協同解決方案，可以透過智能化判斷協同發揮端雲各自優勢，需要聯網搜尋或處理復雜場景時分流至雲端處理，部份場景端側處理占比超過80%，從而顯著降低推理成本。
端雲協同或是未來端側大模型套用的主流趨勢。「有幾個重要的問題需要透過端雲結合來解決。」商湯聯合創始人、首席科學家王曉剛對第一財經表示。
王曉剛表示，一是成本問題，比如全國目前有30億台手機，假如每人每天呼叫近10次，那麽對於雲端的算力需求和消耗成本是巨大的；二是數據的傳輸和延遲，比如在智能汽車場景，行駛過程中針對車內外特別是車外場景提出的各種問題，需要得到非常及時、準確快速的響應，最典型的比如在自動駕駛裏，大模型的部署必須是發生在端側的；三是數據安全、私密各方面的問題，此外也有些沒有網絡的地方，使用者還是希望仍然能持續擁有大模型的體驗，這一切都實際推動了端側大模型的普及和推廣。
對於端側大模型來說，其使用體驗、效能與雲側大模型對齊至關重要。
「在過去一年裏，我們在雲端給手機、汽車客戶提供服務時，針對手機、智能汽車這些終端使用者的需求，對雲側模型做了大量的改進和開發。這樣再開發端側模型，端側模型的體驗就可以和雲側模型對齊。」王曉剛表示。
「這也是商湯端雲結合的獨特優勢。」王曉剛稱，「端雲結合最終是一個大的MOE（Mixture-of-Experts）架構，會有若幹個端側小模型，當使用者輸入需求時，我們會做出判斷，到底應該呼叫哪一個模型，或者是到雲端呼叫雲端模型。所以它是一個稀疏式的模型的啟用，可以大大節省運算成本，降低功耗。」
據悉，目前搭載商湯端側大模型的器材有部份正在量產，也有部份正處於接洽過程當中。在個人出行場景，近期火爆市場的小米汽車SU7，小米「小愛同學」為車主提供智能化互動體驗，當中也集合套用了商湯的大模型技術能力，有基於商湯端雲大模型解決方案。
