投资人朱啸虎曾言，“大家都说自己很快能超越GPT-4，但好像没有一家能做得出来。”根据公开信息显示，GPT-4的参数量达到了1.8万亿，这是其前身GPT-3参数量的10倍以上。GPT-4采用了混合专家模型（MoE）的设计，其中包含了16个专家模型，每个专家模型大约有1110亿参数 。这种架构允许模型在保持合理成本的同时，处理更复杂的任务。GPT-4的训练数据集包含了约13万亿个tokens，这些数据经过了重复计算，覆盖了多个epoch的训练。
对比来看，商汤的日日新5.0并未达到上述水平。根据官方资料显示，日日新参数水平上达到了6000亿参数，同时超过10TB的数据tokens进行训练。
那么一些报道之中所谓的超越GPT-4究竟指的是什么？从商汤官方的表述来看，其实并未提出超越而是用了对标。发布会上介绍的一些应用场景上的细分功能，日日新确实从某种程度上超越了GPT-4。如以下这个广为流传的例子，有13个小朋友玩老鹰抓小鸡，1人扮演老鹰，12个扮演小鸡，已经抓了5只小鸡，还剩几只？GPT-4给出答案是抓了5只当然还剩8只，商汤模型给的答案还减掉1只老鹰，所以还有7只没有被抓住。
回顾历史，作为国内AI四小龙之一的商汤，近几年过得并不顺利。上市后总市值最高曾达3200亿元，但目前也已蒸发超2800亿元。数据显示，2018年至2023年，商汤科技分别实现亏损34.33亿元、49.68亿元、121.6亿元、171.8亿元、60.93亿元和64.95亿元，6年总计亏损503.24亿元。
有分析人士指出，商汤科技智慧商业和智慧城市两大业务本质上属于安防业务，而安防这个容量有限的市场，早已经变成了一片红海。
近年，整个AI行业的进入门槛大幅降低，技术越发普及，在商业落地上，各家厂商的技术差距正在缩小。海康威视、大华股份、宇视科技等不断补齐自身的短板，和这些在渠道、供应链等方面具有优势的传统软硬件厂商相比，AI公司的算法优势反而被削弱。
主业遭遇挑战，生成式AI成了业绩中最大的亮点。公告显示，2023年商汤科技生成式AI业务实现营收11.84亿元，同比增长199.9%。
但从另一个角度来看，尽管增长迅速，商汤的壁垒依旧不高，不仅无法造血，而且未来亏损仍将继续。根据券商预计，商汤未来还将继续亏损，预计2024至2026年合计亏损100亿元。
多重困境之下，反转似乎还遥遥无期；亏损之下，不知道还有多少人相信商汤不断造梦的故事。