杨帆还和我指出了商汤科技相较于国内外同类 LLM 公司所具有的差异化优势，在如下三个方面：

第一个是，商汤科技提供端到端的产品应用解决方案的能力。

这里一方面，商汤科技可以建设外部的应用生态，另一方面，商汤科技内部有大量的应用场景，可以快速去做闭环落地，这对于基础设施早期拼增长、抓客户的时候具有优势。

因为这样的过程，是商汤科技一个很强的窗口期。在这个阶段，商汤过去强于其他任何公司的端到端价值验证的能力会起到重要的作用。

“因为不管在任何场景下，人工智能还是一个很新的技术。第一，它在快速迭代；第二，它很不成熟。这会导致很多客户对 AI 的 一些基本概念、认知、价值、边界和局限性都没有很好的理解，甚至完全没有概念。要么过于乐观，要么过于悲观。所以最后就会发现，当 AI 真正要做产业落地时，大家必须要拿端到端的价值来说话。”杨帆指出。

因为说到底，客户其实很难辨识基础设施本身的厉害与否。一家厂商的定位如果就是提供基础设施，它其实很难自证价值。也正因为此，给客户提供完整的价值闭环就非常重要。

“也因此，AI 不是在最开始就提供基础三大件，而是一上来可能就要有行业解决方案包。另一个，也看到很多人会花很大代价去建整个应用生态。”杨帆说。

而第二个优势，就是商汤本是一家 AI 原生公司，这决定了从公司成立第一天起，商汤科技就在做 AI 大装置的基础设施。

这非常不同。举一个例子。

同样去讲一个 AI 的大装置，它底下可能也有数据中心，但传统建数据中心建互联网机房时，首先最重要的是带宽。而今天去建一个智能化的计算中心，首先是硬件服务器的配置。包括配什么类型的训练，配什么类型的推理，训练和推理之间是什么关系，以及集群内部的网络调度是什么等等。因为其使用模式、使用的 Python，可能就是重计算、轻用户之间的带宽交互。所以用户和使用场景不同，会导致从下到上整个技术的体系都跟原来不一样。

而在这方面，第一，商汤没有历史包袱。第二，商汤内部，其实早已经沉淀了大量的专家认知和工具：从芯片、服务器、基础软件、工具软件、算法生产到应用，对 AI 的各环节都能够更加理解，中间每一环节的问题挑战、困难在哪里，都非常清楚。

“我们今天要做的，其实无非就是把这些东西标准化成为一个产品和服务向外提供出来。”杨帆指出：“我认为这也是我们的一个核心优势，因为我们就是做这件事起家的，所以对每个环节的困难、挑战都更懂，积累的经验也更多。”

第三个优势，就是开源生态的建设。

根据杨帆的理解，大厂的开源生态其实做得并不好，原因是大厂搞生态核心搞的都是框架的生态，但从互联网 IT 行业到 AI 行业实际上已经发生了一个很大的变化。

“在互联网时，工具是核心的价值提供，所以大家都去做工具的开源，做工具的开源是互联网时代形成生态最重要的方面，而框架也是一种工具。但在 AI 时代，其实最重要的已经不是框架了，而是算法和模型，这就是为什么国外Hugging Face做得好的原因。”杨帆说。

需要注意的是：从 2017 年开始，商汤科技就没有开源过任何一个框架，其最核心开源的是一个算法仓库——海量算法 OpenMMLab。而这个算法目前在 Github 上达到的 Star 数比 Pytorch 还要高。

“在 AI 年代，真正的高价值蕴含都在模型里，你所谓的开源建设一个有效的生态，只有把核心价值的属性板块开源出去，才会更容易形成你的生态。”杨帆说。

当谈到如何与资本更雄厚、资源更多的大厂竞争，比如，如何应对大厂们可能会利用一些低价行为来打市场的策略时，杨帆提供了下面的观点：

“其实基础设施都类似，最后拼的最重要优势一定是成本。但是这个成本，一定要关注它最后所谓的用户成本。“杨帆指出。

也就是说，用户想干一件事，最后他关注的其实是：我到底花了多少钱可以训练出一个 1,700 亿的、能达到某个指标的大语言模型。

“而在此过程中，其实不只是单独地给算力，因为算力今天以服务器计价。实际上当你软件做得足够好的时候，实际上就意味着别人要用 10 台服务器干的事，在商汤这里可能通过软件的优化之后，用 6 台服务器就做了。那么即便你的单价高，最后对用户来说，算总账时仍然划算。或者说，我们这里还有一些数据的储备，数据服务，一些工具化服务，我们把这些所有的服务加在一起，最后用户要达到他的目的，需要什么样的成本付出，最后大家比拼的其实是一个端到端综合成本的控制能力。”杨帆指出。

根据杨帆的观点，因为目前人工智能的智能计算市场还处于一个非常早期的阶段，但这也正是商汤科技的机会所在。

这里的逻辑是：通常，市场早期的技术发展还在快速迭代阶段，而当技术还不成熟时，如果你能在技术上领先，那么你其实有各种各样的方式来通过不同的渠道去综合优化成本。

而相比较，当一个市场技术已经进入相对的成熟期后，竞争将只能靠规模、靠一些供应链来压价和降低成本。

类似的一个案例是在公有云领域。

如国内公有云的发展比国外晚了 7-8 年，但今天国内的智能云则基本上与国外同步。这里存在着一个映射是，国内的公有云市场即便是早期阶段，但从技术的角度讲，它很多的技术已经相对成熟，已经过了依靠技术能力去快速获得一些成本优势的阶段。而如果回顾云服务市场的早期，甚至很多行业处于早期发展阶段的时候，技术优势都将在成本方面带来最终的很大价值。

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