文/安宁日前 ，商量新华社研究院中国企业发展研究中心发布《人工智能大模型体验报告3.0》报告 
，商汤时报时报商汤商量SenseChat在定量实测的大模情商维度上，位居全部10款大模型第一，型获并在定性评估中入选大模型市场未来领袖象限 。领袖这也为商汤未来的有力谣发展增添了不少信心。尽管近日美国做空机构灰熊发布针对商汤科技的回击灰熊华夏华夏做空报告 ，但目前股市市场平稳，做空未受此报告影响
。商量同时 ，商汤时报时报商汤今年以来展现出的大模技术实力和成长性，也为不少业内人士看好 。型获回击做空机构灰熊 ，领袖商汤业务稳步推进针对回空做空报告，有力谣商汤第一时间进行了官方回应：公司关注到该报告
，回击灰熊华夏华夏其内容为拼凑的旧信息 ，包括大量不实陈述和对公司业务的误读。商汤此前已在不同时间点做过回应。商汤一直严格遵守上市公司相关要求
，目前已针对该报告发布公告。灰熊在做空行业口碑一直以来欠佳，此前曾做空中国企业拼多多 、蔚来 、中通快递等，均未对企业股价产生实质性影响  ，同时被指出其欠缺专业度。而此次灰熊做空商汤的报告，也被相关专业人士发现其诸多带有引诱且不实之处。比如 ，商汤此前即已披露过
，上市迄今为止大股东及执行董事全体未减持一股，灰熊报告所言大量利用旧信息拼凑，只能混淆不明真相人士。而且，其报告中所谓“潜在的未披露关联方”实质上是无实际业务运营的实体
，和商汤在业务上没有往来 ，也不符合关联方定义。另外报告中提及的2家公司的案件，其描述也与实际情况不符。我们看到在一个地方法院案例中 ，商汤采购供应商精仪达的物项，然后进行集成出售给客户方 
。案件中 ，精仪达存在故意骗取商汤款项的意图，商汤发现后报案，现法院已经将案件移送公安 。因此该项合同并未形成收入 ，自然不能认定为伪造收入 。灰熊对案件的说法无疑有混淆视听嫌疑
。另一个案件是长虹佳华作为商汤的经销商 ，起诉其客户支付货款的案件 
。由于其客户所谓借款的言辞并未被法院采纳 ，一审二审法院皆判其客户败诉。这一案件显然也完全不符合灰熊的指控 。综合以上看来，灰熊的报告并不令人信服。根据最新商汤科技财报 ，其总现金储备为166亿元
，财务状况较为稳健。据了解 ，商汤2018年 、2019年 、2020年、2021年
 、2022年的经调整亏损额分别为1.5亿、11.6亿
 、7.1亿、14.2亿
、47亿元，做空报告文中未提及剔除公允价值变动的亏损净额，并不能全面反映真实财务状况和经营状况。随着今年商汤对业务进行了积极调整，聚焦服务头部客户 ，同时抓住大模型发展契机 ，推进AI大模型的商业化应用 ，已经取得了显著成果，未来还将持续优化现金流 。在艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅看来，商汤数据造假不太现实
，因为从财务审计的角度来看
，这些数据都由订单构成，而且这种B端订单没法造假。商汤大模型成长性被看好作为国内最受关注的AI巨头之一，商汤科技没有放过今年大模型爆火的发展机会 
，且其推出的大模型成长性被业内看好 。日前，在新华社研究院中国企业发展研究中心发布的《人工智能大模型体验报告3.0》报告中，商汤商量在情商维度上，位居全部10款大模型第一，并入选大模型市场未来领袖象限。值得一提的是 ，商汤赋能电力AI平台智能化升级的案例还入围了新华社研究院报告的“厂商最佳实践案例” 。在近期的另一个机构评测 ，SuperCLUE发布的9月总排行榜和各个分类任务榜单中，商汤商量SenseChat 3.0同样位列中文大模型总榜排名第一。并且还在新增的AI Agent（AI智能体）子榜中排名第一
，领先所有国内中文大模型及GPT-3.5，仅次于GPT-4。事实上 ，自2018年起 ，商汤科技便致力于AI大模型的研发，有超过5年的技术积淀和实践经验。2019年 ，商汤便具备了千卡并行的系统能力，使用上千张GPU卡进行单任务训练，推出了10亿参数量规模的视觉模型，实现了当时业界最好的算法效果。2021年-2022年 ，商汤训练了百亿参数规模的超大视觉模型，相当于千亿参数语言模型的训练量 。在今年4月
，商汤正式推出“商量SenseChat” ，是国内最早的基于千亿参数大语言模型之一。商汤还有着行业最领先的大模型基础设施，据介绍商汤大装置SenseCore以商汤人工智能计算中心AIDC为算力基座
，可以输出6000 Petaflops的总算力 ，能支持超大模型训练及大规模推理，是亚洲目前最大的智能计算平台之一
  。在训练数据方面，商汤每月可产出约2万亿token的高质量数据，支持更加强大的基模型的训练，预计年底高质量数据储备将突破10万亿token
，为商汤大模型的快速迭代升级提供了基础。因此不少业内人士和分析人士指出，有理由相信
，依托这些高效率 、低成本 、规模化的下一代AI 基础设施与服务，商汤将可以在大模型领域充分发挥成长性，并释放出生产力的优势
，推进在AGI道路上的不断探索。编辑
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