业绩总结 - 2024年上半年集团收入为人民币17.4亿元，同比增长21%[6] - 2024年上半年公司收入为1,740百万人民币，同比增长1.3%[70] - 2024年上半年公司毛利为1,433百万人民币，毛利率为21.4%[70] - EBITDA亏损同比减少26%[8] - 净亏损同比减少21%[9] - 2024年上半年净亏损为(2,775)百万人民币，净亏损同比收窄6.4%[70][71] 用户数据 - 生成式AI收入为人民币10.51亿元，占集团总收入的60%[6] - 生成式AI收入同比增长256%[6] - 2024年上半年智能计算服务市场份额排名第三[6] - 2024年上半年大型语言模型平台市场份额排名第二[6] - 2024年上半年智能汽车业务收入同比增长100%[56] 市场展望 - 2023年至2028年中国AI智能计算服务市场预计年均增长率为21%[29] 研发与投资 - 2024年上半年研发费用为797百万人民币，同比减少21.2%[73] - 2024年上半年公司权益投资为5,004百万人民币[83] 现金流与支出 - 2024年上半年总现金为9,913百万人民币[82] - 2024年上半年资本支出为700百万人民币，占收入的40.2%[81] 运营效率 - 2024年上半年应收账款周转天数为178天[75] - 2024年上半年存货周转天数为161天[75] - 2024年上半年贸易应付款周转天数为91天[75]

业绩总结 - 2024年集团收入为人民币3,772百万，同比增长11%[8] - 2024年毛利润为人民币1,620百万，毛利率为43%[8] - 2024年净亏损为人民币4,307百万，同比减少33.7%[55] - 2024年EBITDA为人民币1,501百万，同比增长6.6%[55] 用户数据 - 2024年应收账款回收额为人民币4,623百万，同比增长19%[8] - 2023年贸易应收款项为3,885百万人民币，2024年增长至4,623百万人民币，同比增长48.5%[65] - 2023年贸易应收款项的收集情况显示出显著增长[64] 研发与技术 - 2024年研发费用为人民币6,072百万，同比增长13.7%[58] - 2024年SenseCore的计算能力管理总量达到23,000P，同比增长92%[8] - 生成式AI在过去两年实现了三位数的增长[8] 财务状况 - 2023年现金转换周期为334天，预计2024年将减少至228天[61] - 2023年资本支出为4,891百万人民币，预计2024年将增加至5,093百万人民币[69] - 2023年总现金储备为6,527百万人民币，预计2024年将减少至6,363百万人民币[69] 投资与资产 - 2023年股权投资为11,409百万人民币，预计2024年将增加至12,752百万人民币[69] - 2023年债券投资为1,636百万人民币，预计2024年将减少至1,271百万人民币[69] - 2023年股权投资占收入的比例为44.6%，预计2024年将降至29.9%[69] 其他信息 - 2023年净减值损失为2百万人民币[62] - 2023年和2024年的财务资产公允价值变动损益为781百万人民币和1,835百万人民币[63]

合作方与领域 - 商汤与中国移动香港有限公司签署合作备忘录，涉及视觉AI、大模型等领域[1] - 商汤与香港中文大学法律学院签署合作备忘录，涉及视觉AI、大模型等领域[1] 合作内容 - 合作聚焦于视觉AI技术的研究与应用[1] - 合作涉及大模型技术的开发与落地[1] 合作时间 - 合作备忘录于近期签署[1]

合作备忘录签署 - 商汤科技与中国移动香港有限公司签署合作备忘录，涉及视觉AI、大模型等领域[1] - 商汤科技与香港中文大学法律学院签署合作备忘录，涉及视觉AI、大模型等领域[1] 商汤科技在香港的发展历程 - 商汤科技在香港已落地10年，初期应用视觉AI技术于香港机场、地铁、海关口岸的安全防护[1] - 后续扩展至AR技术，助力香港文旅和教育领域[1] - 目前大模型技术已应用于香港政务、网络安全、法律等新领域[1]

香港创科产业生态圈发展现状 - 香港科技园汇聚约2200家科技企业 入驻科研人员约1.5万人 成为香港最大科创生态圈 [2] - 数码港作为人工智能加速器 汇集超过2200家企业 包括5家上市公司和7家独角兽企业 [2] - 思谋科技成立5年服务全球300多家行业头部企业 通过深港协同实现技术资本市场深度融合 [2][3] 深港协同创新模式 - 香港科研团队与深圳产线形成"上午调试-下午部署-当晚出样"的极速协同机制 大幅缩短研发周期 [3] - 思谋科技深港办公室1小时互通 员工管理制度统一 体现两地"同城化"趋势 [3] - 华为香港研发中心规模达600-700人 显示香港对国际顶尖人才的吸引力 [4] 企业全球化战略与实践 - 商汤科技出海业务量级及占比提升 坚持原创技术输出东南亚中东等地区 [5][6] - 商汤采用"大装置-大模型-应用"三位一体战略 成为算力与大模型双向服务商 [6] - 商汤在中东通过AI课程培训3000名教师和3万学生 推动当地AI基础教育 [6] 逆全球化背景下的应对 - 中国企业通过分散市场降低风险 如桥彼道客户3年前已布局多国销售渠道 [6] - 2017-2024年香港对美国出口降10% 但整体出口增17% 显示市场多元化成效 [7] - 2025香港春季电子展调查显示超90%参展商预期销售平稳或上升 [7] 政策与资本支持 - 国务院总理及香港特首曾视察思谋科技 港投公司将其作为首个投资项目 [3] - 思谋与港投公司签订战略合作协议 强化资本与技术联动 [3]

核心技术发布 - 商汤绝影在上海车展发布生成式智驾R-UniAD、4D世界模型"绝影开悟2.0"和AI内核"绝影千机"三项核心技术 [2] - R-UniAD采用VLAR（视觉、语言、行动、强化学习）架构，支持仿真环境闭环训练，实现"试错—强化—泛化"的系统策略能力 [3] - "绝影千机"AI内核由MOE多模态模型、类人记忆框架和智能体框架组成，支持免唤醒多轮对话、个性化建议等智能座舱功能 [5] 技术优势与创新 - R-UniAD通过4D世界模型构建动态环境进行强化训练，在施工占道场景中实现精准避让并泛化到类似场景，降低数据成本同时提高模型上限 [4] - 公司强调从"功能模型"转向"系统AI"，在数据、性能、安全门槛外构建AI基础设施层 [3] - 强化学习+世界模型组合要求仿真环境具备真实性、时空一致性和复杂度，需模拟碰撞及极端交通场景 [10] 商业化进展 - 生成式智驾系统已合作东风等4家车企，将量产7款车型 [6] - 2025年计划交付与广汽合作的征程®6M平台方案、与东风的端到端UniAD方案 [6] - 医疗AI模型"旅医"已在星途揽月量产落地 [6] 战略合作 - 东风与商汤绝影2021年开始合作，2023年初组建联合开发团队推进端到端方案量产 [7] - 双方优势互补：商汤提供AI算法和数据算力，东风负责产品工程化 [7][10] - 计划最快2023年底实现端到端大模型应用 [9] 行业趋势 - 大模型在汽车应用快速发展，从端到端自动驾驶向世界模型、模拟仿真演进 [11] - 智能化进入深度融合阶段，AI成为人车交互核心，不同车型配置不同技术方案 [12] - 行业难点在于基础设施标准不统一，未来竞争焦点是基础设施构建能力 [13] 产品定位 - 公司从"AI能力提供者"转型为"汽车系统参与者"，构建模型、平台、接口、系统交互的闭环能力 [6] - 明确"车脑"系统定位，不替代整车厂商 [6] - 东风在10万元车型实现高速NOA，持续优化成本推动高阶智驾下沉 [12]

技术突破 - 商汤绝影展示基于VLAR架构的生成式智驾R-UniAD方案 通过"绝影开悟2 0"4D世界模型实现近实时交互仿真 可一键生成极端风险场景数据 将实采数据需求降低两个数量级 [3] - 系统在施工占道场景中通过强化学习自主生成最优避让策略 感知精度达真实数据98% 仿真效率较行业标杆提升5倍 [3] - 东风与商汤联合团队在端到端自动驾驶系统研发取得突破 采用"双保险"架构 上层为学习型智能决策系统 下层保留规则驱动系统作为安全冗余 计划2025年底量产 [3] 产业协同 - 商汤绝影已与4家车企合作覆盖7款车型 基于地平线征程®6平台的辅助驾驶方案通过中汽研认证 计划2025年Q4在东风实现基于英伟达Thor平台的端到端方案量产 [3] - 商汤智能座舱软件市场份额连续五年行业领先 累计交付突破360万辆 [3] - 商汤依托上海临港AIDC超算中心算力基础设施 与东风年销300万级场景数据形成互补 构建"算法+数据+算力"三角架构 [5] 智能座舱创新 - 商汤推出行业首个车载AIOS内核"绝影千机" MOE多模态大模型首字响应延迟小于300ms 支持100+智能体协同工作 [6] - "New Member"系统展现多模态识人、深度思考能力 可无缝介入多人对话并提供个性化服务 [6] - 量产"旅医"系统引入医疗大模型 能进行医疗级健康监测并联动第三方医疗服务 基于3D视线追踪的主动预警系统实现舱内外环境联动风险预判 [8] 行业趋势 - 2024年L2级辅助驾驶渗透率达62% 但用户对功能安全的投诉量同比上升37% [8] - 东风与商汤合作体现传统车企智能化转型中"自主可控+开放协同"双轨策略 [8] - 智能汽车正突破"规则驱动"天花板 但需解决合规数据采集体系和统一安全评估标准等行业共性问题 [11]

公司整体财务数据关键指标变化 - 公司2024年收入为人民币3772.1百万元，较2023年的人民币3405.8百万元增加[7][8] - 公司2024年毛利为人民币1619.7百万元，较2023年的人民币1500.8百万元增加[7][8] - 公司2024年年度亏损为人民币4306.6百万元，较2023年的人民币6494.7百万元减少[8] - 公司2024年经调整EBITDA亏损为人民币3089.2百万元，较2023年的人民币4369.0百万元减少[8] - 公司2024年经调整亏损净额为人民币4252.7百万元，较2023年的人民币5414.1百万元减少[8] - 2024年公司总体收入同比增长10.8%，达37.721亿元；生成式AI收入突破24.04亿元，同比增长103.1%，占集团收入比例从2023年的34.8%提升至63.7%[13] - 2024年公司毛利为16.197亿元，毛利率为42.9%；管理与销售总费用按年下降9.1%；亏损净额为43.066亿元，按年缩窄33.7%[13] - 2024年公司应收贸易回款额达46.23亿元，同比增加19.0%；截至2024年12月31日，总现金储备为127.522亿元[13] - 2024年公司收入为37.72101亿元，2023年为34.05842亿元[40] - 2024年销售成本为21.52404亿元，2023年为19.05055亿元[40] - 2024年毛利为16.19697亿元，2023年为15.00787亿元[40] - 2024年经营亏损为45.29254亿元，2023年为66.46555亿元[40] - 2024年年度亏损为43.06584亿元，2023年为64.94670亿元[40] - 2024年经调整EBITDA为 - 30.89189亿元，2023年为 - 43.69023亿元[40] - 2024年经调整亏损净额为 - 42.52720亿元，2023年为 - 54.14139亿元[40] - 公司收入从2023年的34.058亿元增长10.8%至2024年的37.721亿元，主要受生成式AI推动[41] - 销售成本从2023年的19.051亿元增加13.0%至2024年的21.524亿元，主要因硬件成本及分包服务费增加[43] - 毛利从2023年的15.008亿元增加7.9%至2024年的16.197亿元，毛利率从44.1%降至42.9%，因硬件及AIDC成本上升[44] - 研发开支从2023年的34.658亿元增加19.2%至2024年的41.319亿元，因投资基模型训练和生成式AI应用[45] - 销售开支从2023年的8.187亿元下降20.0%至2024年的6.547亿元，因雇员福利、营销及差旅开支减少[47] - 2024年亏损43.066亿元，2023年亏损64.947亿元，专注提升运营效率减少了亏损[55] - 其他收益净额2024年为5.388亿元，2023年为亏损净额8.082亿元，2024年含出售附属公司等收益[51] - 2024年除所得税前亏损42.997亿元，2023年为65.042亿元；2024年EBITDA为 - 31.431亿元，2023年为 - 54.496亿元；2024年经调整EBITDA为 - 30.892亿元，2023年为 - 43.69亿元[57] - 2024年年度亏损净额43.066亿元，2023年为64.947亿元；2024年经调整亏损净额42.527亿元，2023年为54.141亿元[59] - 贸易、其他应收款项及预付款项从2023年的51.593亿元降至2024年的50.68亿元[60] - 贸易应收款项净额从2023年的37.206亿元降至2024年的23.917亿元[61] - 贸易应收款项总额账龄恶化，2024年超3年的为38.211亿元，2023年为15.416亿元[62] - 2024年末现金及现金等价物88.88亿元，定期存款29.705亿元；2023年末现金及现金等价物94.235亿元，定期存款10.999亿元[63] - 2024年经营活动所用现金净额39.267亿元，投资活动所用现金净额27.965亿元，融资活动所得现金净额62.599亿元[64] - 2024年经营活动所用现金净额增加，因扩展生成式AI业务增加预付款项[65] - 2024年投资活动所用现金净额增加，因购买物业、厂房及设备和定期存款投资增加[66] - 2024年末总借款59.218亿元，2023年末为44.731亿元[68] - 截至2024年12月31日，公司资本负债比率为-2.0%，代表净现金状况[79] - 截至2024年12月31日，公司可分配儲備為人民幣76,433.9百萬元[160] 各业务线数据关键指标变化 - 生成式AI收入从2023年的11.837亿元增长103.1%至2024年的24.04亿元，源于市场需求爆发及产品商业化[41] - 智能汽车收入从2023年的3.837亿元下降33.2%至2024年的2.562亿元，因战略调整和合作方重点转移[42] - 视觉AI收入从2023年的18.384亿元下降39.5%至2024年的11.119亿元，因聚焦高质量客户并推广生成式AI[42] - 2024年视觉AI收入占集团总收入的29.5%，客户复购率比2023年提升31个百分点，长期客户达389家，占比约四成[27] - 2024年智能营销生成视频时长同比增长805%，带来的GMV同比增长94%[28] - 2024年智能汽车绝影新增交付超167万辆，同比增长29.2%，新增交付车型42个，累计交付超360万辆，覆盖超130个车型，新增定点车型41款，新增定点车辆超1100万辆[29] 算力规模相关 - 公司通过运营模式将算力规模提升至23000 PetaFlops[10] - 截至2025年3月，商汤大装置运营的总算力规模已超23000 Petaflops，同比增长92%[17] 大模型研发与推出 - 公司在2024年4月率先推出国内首个超越GPT 4 - Turbo性能的大模型[12] - 公司在2024年7月推出国内首个音视频流式交互的大模型[12] - 2024年4月日日新5.0版本率先整合多模态功能，性能超越GPT - 4 Turbo；7月迭代至日日新5.5，推出全国首个支持音视频流式交互的大模型[20] - 2024年发布的「开悟」世界模型支持150秒超長场景视频生成、1080P分辨率及11V视角，可构建千万级自动驾驶场景库[32] 应用业务数据表现 - 公司生产力工具应用客户付费意愿较2023年增长6倍[12] - 公司交互工具应用月均用户使用量较2023年增长8倍[12] - 2024年生产力工具客户付费意愿同比增长6倍[24] - 某头部拟人陪伴APP月调用量一年间增长833%，次日留存率达50%，日均使用时长130分钟[25] - 办公与代码助手产品用户数突破150万，日调用量达上百万次，每日处理Token数超35亿，触达1000万开发者[26] AI云服务技术能力 - AI云服务技术能力方面，创建和扩缩容虚拟AI集群速度是传统云厂商的6倍以上，节省虚拟集群管理成本90%以上[18] - 大装置对类似DeepSeek的第三方开源模型训练效率高于官方报告，以DeepSeek R1为例，推理吞吐性能比业界头部厂商高15%以上，推理成本压低一个数量级[18] 芯片集群商用 - 公司实现国产芯片集群的规模化商用，异构训练效率达同构训练的95%，大规模国产芯片集群的资源利用率可提升至80%[19] 公司业务布局与市场地位 - 公司构建以日日新多模态大模型为基石、以“生产力工具”与“交互工具”为垂直应用方向的“一基两翼”布局[23] - 在IDC《2024年大模型应用市场份额》报告中，公司以13.8%的市场份额位列中国大模型应用市场前三[23] 智能汽车业务进展 - 商汤将在2025年第一季度交付基于国产化地平线J6平台的智驾方案，预计2025年内量产基于英伟达Thor平台的UniAD端到端智驾方案[30] - 2025年2月发布端到端自动驾驶技术路线R - UniAD，预期降低数据门槛，实现性能与场景泛化能力突破[30] - 2024年11月首发智能座舱产品，首包延迟60毫秒以内、推理速度40 Tokens/秒，首发达亿元级定点[31] - 绝影连续五年蝉联座舱视觉AI软件市场份额第一[31] 能源节约 - 2024年上海临港AIDC年节约用电量可达800兆瓦时，PUE优化至1.28 [34] 生态企业融资 - 自2024年底至2025年初，5个生态企业完成对外融资[37] 股份发售与款项使用 - 公司B类股份2021年12月30日上市，全球发售所得款项净额约6351.0百万港元，截至2024年12月31日已全部动用[72] - 全球发售所得款项净额计划中，增强研发能力占比60.0%（3810.6百万港元），扩展业务占比15.0%（952.7百万港元），寻求战略投资及收购机会占比15.0%（952.7百万港元），营运资金及一般企业用途占比10.0%（635.0百万港元）[73] - 2024年6月配售1673446000股新B类股份，每股1.20港元，相当于当时已发行B类股份数目约6.06%及扩大后现有已发行股份数目约4.76%[75] - 2024年6月配售事项所得款项净额约1995.1百万港元，截至2024年12月31日已全部动用[76] - 2024年6月配售所得款项净额计划中，提升AI基础设施规模占比35.0%（698.3百万港元），支持生成式AI发展占比30.0%（598.5百万港元），一般营运资金占比35.0%（698.3百万港元）[76] - 2024年12月配售1865000000股新B类股份，每股1.50港元，相当于当时已发行B类股份数目约5.12%及扩大后现有已发行股份数目约5.04%[77] - 2024年12月配售事项所得款项净额约2787.1百万港元，截至2024年12月31日尚未动用[78] - 2024年12月配售所得款项净额计划中，提升AI基础设施规模（含打造AI云）占比35.0%（975.50百万港元），支持生成式AI发展占比30.0%（836.10百万港元），一般营运资金占比35.0%（975.50百万港元）[78] - 2024年12月配售所得款项净额预计2025年底前全部动用[78] 股份价格 - 2024年6月20日B类股份收市价为每股1.32港元，2024年12月10日收市价为每股1.60港元[75][77] 公司重大事项情况 - 截至2024年12月31日，公司于其他公司的股权中并无持有任何重大投资[81] - 截至2024年12月31日止年度，公司并无有关附属公司、联营公司及合资企业的重大收购或出售[82] - 截至2024年12月31日，公司抵押账面价值为人民币42.048亿元的若干楼宇及土地使用权以及人民币1.615亿元的受限制担保存款以取得借款[83] - 截至2024年12月31日，公司并无有关资本资产的重大投资及收购的具体未来计划[84] 企业管治相关 - 公司B类股份于2021年12月30日在联交所主板上市，报告期内除与守则条文C.2.1有偏差外，遵守上市规则附录C1所载企业管治守则项下所有适用的守则条文[85] - 于最后实际可行日期，董事会由4名执行董事、1名非执行董事和2名独立非执行董事组成，厉伟先生于2025年3月15日起辞任独立非执行董事，公司暂时未能符合部分上市规则规定[89][90] - 公司已取得各独立非执行董事根据上市规则第3.13条所载的独立指引就其独立性发出的年度确认书，且无独立非执行董事自首次获委任日期起任职超过九年[92] - 公司已采纳董事会多元化政策，以评估独立非执行董事独立性并确保考虑各种标准[93] - 公司董事会每年至少举行四次会议，约每季一次，全体董事获发不少于十四天通知[98] - 报告期内公司举行7次董事会会议、5次审计委员会会议、2次薪酬委员会会议、1次提名委员会会议、3次企业管治委员会会议及1次股东大会[99] - 报告期内董事会主席徐立博士与独立非执行董事举行一次无其他董事出席的会议[100] - 公司每届股东周年大会上，当时三分之一的董事须轮流告退，每名董事至少每三年卸任一次[101] - 各董事任期为三年，须根据规定轮值退任并可重选连任[101] - 报告期内公司安排香港法律顾问对全体董事进行上市相关培训[102] - 董事须提供各财政年度接受培训详情以保存记录[103] - 报告期内徐立博士、王晓刚博士等董事接受A及B类持续专业发展培训[10

商汤科技发布日日新V6大模型 - 公司正式发布全新升级的"日日新SenseNova V6"大模型体系 以"多模态"为关键词 是今年AI产业的重头戏 [2] - 日日新V6是拥有超6000亿参数的MoE原生多模态通用大模型 凭借单一模型可完成文本、多模态等各类任务 [2] - 公司从去年5、6月开始探索多模态 9、10月技术路线基本跑通 专注多模态推理而非纯文本赛道竞争 [2] 技术能力突破 - 长思维链：超过200B高质量多模态长思维链数据 最长64K思维链 [3] - 数理能力：数据分析能力大幅领先GPT-4o [3] - 推理能力：多模态深度推理国内第一 对标OpenAI o1 [3] - 全局记忆：率先在国内突破长视频理解 支持10分钟视频理解及深度推理 计划2025年实现1小时视频理解 [3][4] 战略布局 - 公司提出"大装置-大模型-应用"三位一体战略 聚焦主业 边缘业务以生态方式孵化 [4] - 目标成为"最懂算力的大模型服务商"和"最懂大模型的算力服务商" 打造端到端竞争力 [4] - 截至4月14日收盘 公司市值超540亿港元 [4] 应用方向 - 提供生产力工具 切入金融、政务、企业等高价值业务环境 提升效率、优化流程、改善体验 [5] - 提供交互工具 包括智能陪伴、智能硬件交互、智能营销等 改善人机交互体验 增强用户粘性 [5] 行业趋势 - 开源模型与工具渐成主流 [5] - 性价比是所有大模型应用的生死线 [5] - 多模态成为最新技术焦点 将打开更多新应用场景和新硬件形态 [5]

AI发展史 - 1950年艾伦·图灵提出"图灵测试"，定义了人工智能的哲学目标 [3] - 1956年达特茅斯会议首次使用"人工智能"一词，AI成为应用技术 [3] - 早期计算机IBM701每秒仅能执行1.6万次运算，不足现代手机十亿分之一 [3] 符号主义时代(1960-1970) - 斯坦福大学医疗诊断系统MYCIN准确率接近人类专家水平 [4] - DEC公司采用XCON系统配置计算机订单，每年节省超2500万美元成本 [4][5] - 日本"第五代计算机计划"斥资8.5亿美元但最终失败 [8] 机器学习崛起(1990s-2000s) - 1997年IBM DeepBlue每秒2亿次计算力击败国际象棋冠军 [12] - 1998年谷歌PageRank算法将网页链接建模为概率图模型 [12] - LeCun团队CNN经典之作LeNet-5投入实际使用 [12] 深度学习革命(2010s-2020) - 2016年AlphaGo结合深度强化学习击败围棋世界冠军 [13] - AI模型参数从AlexNet的6000万暴增到GPT-3的千亿级 [13] - 2020年全球70%数据由科技企业控制 [14] 大模型时代(2021至今) - 2020年GPT-3展现强大语言理解和生成能力 [15] - 2022年ChatGPT实现人机语言交互重大突破 [15] - 2023年开源与闭源模式之争日益激烈 [17] AI企业发展四个时代 拓荒时代(2000-2010) - IBM Watson开启AI医疗诊断辅助新篇章 [19] - Nuance语音识别技术应用于汽车导航系统 [19] - 科大讯飞语音翻译机实现多种语言实时互译 [19] 淘金时代(2011-2016) - Criteo基于AI的广告投放系统提高广告点击率 [21] - 蚂蚁金服AI信用评分系统分析多维度数据评估风险 [21] - 计算机视觉四小龙(商汤、旷视、依图、云从)崛起 [21] 泡沫时代(2017-2020) - 人脸识别公司毛利率跌破30% [25] - Waymo和特斯拉在自动驾驶领域激烈竞争 [26] - 寒武纪AI芯片在智能安防设备中应用 [26] 重构时代(2021至今) - OpenAI GPT-3以1750亿参数引爆大模型时代 [30] - 英伟达GPU为AI模型训练提供硬件支持 [31] - "模型即服务"(MaaS)模式降低AI使用门槛 [32] AI产业生态 - OpenAI API生态催生Jasper.ai等AI应用创业公司 [34] - 2023年美国AI初创企业获得超150亿美元风投 [34] - 2024年DeepSeek-V2模型性能接近GPT-3.5水平 [35] - 中国2023年AI应用企业数量同比增长184% [35]