过去三年，AI 公司烧钱几乎是行业共识，模型能力与赚钱能力之间，始终隔着一条并不容易跨过去的河。商汤正在尝试跨过去。

8 月底，商汤科技（00020.HK）交出了一份超出预期的半年报：营收 29.1 亿元，同比增长 23.4%；按照国际财务报告准则（IFRS），商汤上半年实现净利润 6.2 亿元，这是公司上市以来首次实现半年度盈利。商汤主营业务经营表现明显改善，拐点正在出现。

财报里还有几个值得关注的数据：一方面，生成式 AI 已成为商汤最主要的收入增长引擎，营收占比近八成，另一个则是海外业务收入同比翻倍增长，增速明显高于集团整体，这两个数据体现了营收增长的直接动力。

如果追问增长的底层原因，答案可能是商汤董事长兼首席执行官徐立在财报会中反复提到的 " 三个一 "：一套模型、一座 Token（词元）工厂、一套智能体管控系统。模型决定智能上限，Token 工厂决定智能成本，智能体决定客户价值，这三者形成了一条商业闭环。

这一商业闭环解释了过去半年业绩增长的来源，也指向了下一个问题，商汤能不能把这次盈利，变成长期循环的商业化飞轮。如果这一系统持续正向循环，商汤未来的商业模式可以从单纯卖模型、算力、做项目，走向 " 持续生产智能并交付任务 "。

生成式 AI 业务占八成，拐点初现

商汤此次财报最直接的变化发生在收入结构、毛利和收入质量上。

首先看收入。商汤成长于视觉 AI 时代，但现在大部分业务已经建立在生成式 AI 上，其收入结构正在完成一次明显切换。

2026 年上半年，商汤生成式 AI 收入达到 23.3 亿元，同比增长 28.2%，占集团总收入 79.9%。作为对比，这一比例在 2024 年还是 63.7%，2025 年进一步提升到 72.4%。两年时间，生成式 AI 已经从一个高速成长的业务，变成商汤绝对意义上的收入支柱。

毛利也是此次财报的亮点。上半年，商汤毛利超过 12 亿元，同比增长 32.9%，比收入增速高出近 10 个百分点；毛利率从去年同期的 38.5% 提升至 41.4%，也超出了市场预期。

中金在研报中分析认为，毛利率的提升受益于业务结构和项目质量优化，以及模型、基础设施协同优化、Token 生产效率提升和产品标准化。这也意味着，商汤前期沉淀的模型、基础设施和工程能力开始出现规模效应。

与此同时，商汤还首次披露了上半年的经常性收入（Recurring Revenue，RR），同比增长 124.4%，达到 11.4 亿元。商汤对 RR 的定义，是报告期内已经生效、同时具备持续续约属性的合同收入。这体现的是，商汤正在获得越来越多具有持续续约属性的收入，客户关系从一次性的项目采购，向长期服务和工作流嵌入转变。

中金判断，商汤生成式 AI 落地加速，叠加 RR 占比提升，反映了公司收入质量和商业模式改善。

商汤的 "1+X" 生态也在贡献新的价值。上半年部分 AI 生态企业完成融资或上市，相关投资公允价值提升，对商汤这半年的盈利产生了积极影响。

从财报看，剔除这些影响后，更能反映商汤主营经营真实状况的两个指标是：商汤上半年经调整净亏损大幅收窄 67.3% 至 3.9 亿元；经调整 EBITDA（息税折旧及摊销前利润，衡量企业核心经营盈利能力的重要财务指标）由去年同期亏损 5.4 亿元转为盈利 3.85 亿元。

商汤预计，2026 年全年收入增速将超过 20%，经调整 EBITDA 有望实现盈利。中信建投据此判断，商汤已跨过重投入期，进入经营杠杆释放与基本面验证期，维持其 " 买入 " 评级。

模型、Token 工厂到智能体，拼成商业循环

数字是结果，背后支撑这次业绩的是商汤在财报反复提到的系统级 AI 能力：一套模型、一座 Token 工厂、一套智能体管控系统。

这三点完成了一个系统循环，是业务架构也像是一套商业模型。首先，模型能力决定 AI 能做什么，其次 Token 工厂的效率决定做这些事情要花多少钱，最后智能体系统的交付效果决定客户愿意为做成这件事情支付多少钱。

徐立表示，模型负责持续提升智能上限。在模型上，商汤 2026 年押注的是原生多模态统一架构，希望把理解、推理、生成和执行放进更统一的模型体系，让模型不仅能处理文字，也能同时理解图像、视频、空间和应用界面。

今年以来，商汤陆续推出的 SenseNova U1、U1.5、Vision、U1 Pro 模型，以及最新的 SenseNova 6.8 Flash-Lite，都在围绕这条路线展开。例如 U1 将视觉理解、推理和生成统一在单一模型中，U1.5 进一步打通视觉理解、推理、生成和编辑。" 多模态并不是额外的成本，反而能提高长链路任务的效率。" 商汤执行副总裁、首席科学家林达华在业绩会上介绍。

模型效率提升之后，下一步是如何低成本地把这些能力生产出来，这是 "Token 工厂 " 的角色。

徐立介绍，这一环节通过模型与基础设施联合优化，将不同芯片、集群、能源和交付节点组织起来，持续生产更高质量、成本更低的 Token。因此，这并不是单纯卖算力，Token 也不是同质化的产品，同样一个 Token，背后模型的推理水平、准确性、可靠性、响应速度和成本可以完全不同。

商汤在国产算力上的优化尤其明显。公司披露，通过底层算子优化等各类技术，主流国产芯片的 MFU（模型浮点运算利用率）最高可以达到芯片原厂基准水平的 2.5 倍；在视频生成场景中，国产集群推理加速比达到 93%。

商汤大装置事业群总裁杨帆介绍，截至公告发布日期，商汤运营总算力规模达到 4.8 万 P，2026 年 7 月日均 Token 服务量超过 2.4 万亿，同比增长约 22 倍；目前 Token 工厂除了服务商汤自身的大模型，也已经为 4 家外部基础模型厂商提供服务。

杨帆判断，接下来智能体会带来更长的推理链条、更频繁的工具调用和更高的并发需求。" 我们的目标不是简单扩大算力规模，而是持续增加高质量 Token 供给，并不断降低完成一个真实任务所需要的成本。"

如果商业模式最终停留在卖 Token，商汤仍然很难完全摆脱价格竞争。因为 Token 本身也会越来越标准化，随着算力成本下降和模型效率提升，Token 价格长期仍然存在下降压力，AI 公司究竟靠什么赚钱？

商汤提出了第三个 " 一 "：智能体管控系统，这一步解决的则是：大模型的智能最终如何进入真实工作流，并变成客户愿意付费的结果。

" 大家在前端看到的是小浣熊办公助手、Seko 视频创作智能体、咔皮个人助理家族、如影数字人等不同产品，它们服务的用户和场景不同；但在后台，都是同一套智能体管控系统在提供支撑。" 徐立介绍。

智能体管控系统可能是未来 AI 商业化价值最高的一环，或许也是商汤下一阶段最值得观察的地方。

从卖 Token 到交付 Task，飞轮能否转起来？

在业绩会上，徐立有一个重要的判断：AI 正在从 " 被调用的模型 " 演进为 " 能够交付结果的执行者 "，其价值计量也将逐步由 "Token 消耗 " 向 " 任务 ( Task ) 交付 " 演进 ,Token 效率决定智能成本，Task 交付决定客户价值‌。‌‌

计费模式变化的本质是主动规避低毛利价格战。中信建投证券分析认为，" 按 Token 成本计费 " 受供给侧价格波动影响，商汤转向 " 按任务交付效率计费 "，具备更强的客户粘性、更高收入增速与更优毛利空间。

从任务交付来看，商汤已经在办公、内容创作和个人助手上跑出了一些成果。

以小浣熊办公智能体为例，上半年其总用户数同比增长超过 5 倍，企业用户增长超过 6 倍，云端月活跃用户增长接近 10 倍。这些增长源于产品进入了更多真实工作场景。

在内容创作方面，商汤旗下 AI 视频创作智能体 Seko 不再只是提供 " 生成一条视频 " 的单点能力，而是向需求理解、剧本创作、分镜制作等端到端生产流程延伸。目前 Seko 单日视频产量达到 1 万分钟，活跃用户平均每天创作超过 1 小时，其创作内容在短视频平台累计预估播放量已经突破 15 亿次，其中 10 部短剧播放量分别突破 1 亿次。

从这些案例看，商汤 AI 产品的商业价值正体现在任务的完成上，并持续吸引更多用户付费。

回过头来看，在这份中期财报中，商汤或许提供了一个中国 AI 公司如何商业化的解题案例，商汤的解法是将模型、Token 工厂、智能体管控系统组合成赚钱 " 铁三角 "。如果这个系统能够形成持续的数据、算力、任务、商业化循环，那么商汤能做到的就不是一次盈利，而是未来竞争中可以不断复制的商业化能力。

在业绩会的结尾，徐立明确表示，" 商汤的目标是把技术能力、Token 生产、任务交付和真实反馈连接成一个长期循环，拓展 AI 的受众和应用边界，推动客户价值和商业增长相互促进。" 他表示，在 AI 从模型智能到行动智能转变的趋势中，商汤站在转变的最前沿。