本文《日日新大模型”亮相奥运会，商汤科技AI应用成色几何？》的核心观点是：过去AI行业的商业化挑战，以及应用场景的缺乏，并不会因为大模型时代的来临，而所有改变，是行业普遍存在的问题。而且，2B模式难以实现产品标准化及营收规模化，缺少市场想象空间，也是行业普遍问题。而商汤科技是该赛道的代表性企业之一。具体来说，商汤的商业化路径，确实左右两难：
1、2B模式的挑战：商汤科技当前主要面向B端市场提供服务，但由于竞争压力及市场上通用人脸识别、语音识别、指纹识别的电子签名等技术已被大厂瓜分，商汤科技也是参与者。但是需求相对长尾的2B业务，难以像SaaS平台一样推广标准化、通用化的产品。因此，为客户定制化产品成为主流，这种方式很难推动技术创新，甚至只是换种方式重复造轮子，类似于传统的软件外包服务，想象空间必然有限。
2、2C面临的竞争：在C端市场，商汤也有意向拓展，但由于缺乏与算力匹配的基础数据和历史积累，且面临百度、阿里和科大讯飞等AI企业的竞争。商汤虽然在2B市场也占据一定市场份额，但能否盈利以及实现规模化，仍需观察，目前尚未盈利，却是不争的事实。
商汤多年来的亏损，虽然不能完全说明上述两点，但显然也反映了其当前面临的挑战和困境。此外，从行业的发展趋势来看：大模型技术如同智能手机的操作系统，是“基础设施”，而丰富多彩的应用才是“上层建筑”。也就是说：商汤科技是“卖技术”，还是“卖产品”，是两种不同的选择，但是注定都不会太轻松。
正如百度CEO李彦宏曾如此预测：AI原生应用才是大模型的未来。李彦宏的观点，或许有言外之意和商业目的，那就是：没有实力卷大模型的中小型企业，就不要来和百度卷技术了。尽管在商言商，但是事实证明，百度用这种思路，并将其移动生态产品全部用AI重构了一遍。从而让AI大模型找到了丰富多样的应用场景与用武之地，并拿到结果。
以商汤科技的技术实力，显然也不甘于止步如此。因此也开发了一些适合不同场景的AI产品，如数字人产品如影、奥运比赛【AI解说员】等产品，但是前者市场反响平平，后者才首次应用，反馈尚未可知。因此，商汤科技未来该作何选择，才能真正实现正向循环，实现营收规模化？或许唯有扬长避短、顺应时代趋势，才能站在时代潮头。
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