來源丨深響（ID：deep-echo）
作者丨陳文琦
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在過去一年的時間里，商湯、依圖、曠視、云從、海天瑞聲、云天勵飛、格靈深瞳、云知聲等“AI概念股”扎堆涌向IPO。在聽了太多關于人工智能（以下簡稱AI）的壞消息之后，這個行業(yè)終于迎來了好消息。

12月30日上午9點30分，商湯集團股份有限公司（以下簡稱“商湯科技”；股份代碼：0020.HK）正式登錄香港聯(lián)合交易所。首日股價最高漲幅超過20%，市值超過1500億港元。1月3日，商湯迎來上市之后的第三個交易日，股價延續(xù)前兩個交易日的漲勢。其開盤漲近9%，盤中股價繼續(xù)拉升，漲幅一度超40%，三日累計漲幅近90%，總市值超2500億港元?！癆I第一股”上市三天股價翻倍，無疑給行業(yè)帶來了信心。

很難想象，就在20天前，商湯遭遇突然的“狙擊”，原定于12月17日的上市計劃被迫調(diào)整。

商湯的成功上市給市場一個契機重新審視AI的價值。AI曾在Alpha Go戰(zhàn)勝人類的時候享譽高光，也在層出不窮的新概念中身陷浮沉，從1956年那群計算機先驅在達特茅斯小鎮(zhèn)的激烈討論開始，一批批學者、科學家、創(chuàng)業(yè)者躬身入局，而人工智能業(yè)已走過一輪甲子。

未來已來，那么在當下，AI基礎設施化已是確定性趨勢，AI將向何處去？現(xiàn)在又該如何判斷AI企業(yè)的價值？商湯的成功上市意味著什么？下一個關鍵點是什么？行業(yè)的長期價值又該往何處尋？

01、平衡術：技術進步與商業(yè)化

AI的進步從來都不是一蹴而就?？傮w來看，以AI技術為創(chuàng)業(yè)根基的企業(yè)經(jīng)歷了單純追求技術進步的階段，來到了兼顧技術進步與場景落地的應用階段。而在這個階段，AI企業(yè)的平衡術成為了評估其能力前景的重要維度——只有技術沒有應用，產(chǎn)品再好也對商業(yè)世界沒有意義；只講應用沒有技術，則是短視的竭澤而漁。

在單純拼技術的階段里，技術人才是最為核心的競爭力。商湯創(chuàng)始人湯曉鷗是麻省理工的博士、香港中文大學多媒體實驗室的創(chuàng)立者，曾是微軟亞洲研究院視覺計算組的負責人。湯曉鷗在學界一呼百應的能力為商湯招攬了許多人才。

截至2021年6月30日，商湯科技有40位教授、3593名科學家和工程師（包括250多名博士和博士生），占據(jù)了公司人數(shù)的三分之二以上。

商湯CEO徐立曾在采訪中開玩笑：“阿里巴巴從十八羅漢開始，我們從十八教授開始?！彼苍歉壑形亩嗝襟w實驗室的成員。

也正是因為有了這些頂尖頭腦，商湯才得以在AI競賽的第一個階段贏得一席之地。

2014年3月，湯曉鷗的團隊發(fā)布GaussianFace算法將人臉識別算法的準確率提高到了98.52%，突破工業(yè)紅線，首次超越了人眼的識別能力（97.53%），也超過了Facebook發(fā)布的DeepFace算法(97.35%)。6月，實驗室發(fā)布的DeepID系列算法，逐步將人臉識別準確率提升至99.15%。那一年，港中文多媒體實驗室入選了世界十大人工智能先鋒實驗室，成為亞洲區(qū)唯一入選的團隊。成立之后的商湯，2015年和2016年在ImageNet大賽上拿下多項冠軍，并開始自主研發(fā)深度學習框架。

人才儲備是第一步，但是AI的賽點在于落地，在于對未來場景的思考。博士坐鎮(zhèn)的“天才AI公司”不少，通常帶著光環(huán)出生，但是一開始切入的賽道，容易正面遇到互聯(lián)網(wǎng)廠商的模式創(chuàng)新，如電商、O2O的發(fā)展大潮，導致之后需要長時間的恢復期。在2016、2017年，商湯就開始了與車企和手機廠商的合作，提供自動駕駛、人臉識別等技術。  

這無疑是艱難的。從實驗室走出到應用場景中，技術遭遇水土不服。各行業(yè)客戶的需求存在很大差異，導致人工智能解決方案往往定制化程度高，很難規(guī)?；?、標化。越來越激烈的競爭又令行業(yè)進入價格戰(zhàn)。

隨著資本熱情的冷卻，風口的轉移，機器人、半導體、新能源等賽道的涌現(xiàn)讓純AI公司的光芒黯淡了不少。市場的冷靜期給予商湯時間思考——如何最大化地實現(xiàn)技術的價值？AI-as-a-Service的路是否能走通？

商湯的答案是——“平臺化”。在招股書中，商湯將自身定位為一家“人工智能軟件平臺型公司”，商業(yè)模式是人工智能軟件平臺的銷售，其中包括軟件許可、人工智能軟硬一體產(chǎn)品及相關服務，旗下有：

面向智慧商業(yè)的SenseFoundry-Enterprise（商湯方舟企業(yè)開放平臺）

面向智慧城市的SenseFoundry（商湯方舟城市開放平臺）

面向智慧生活的SenseME、SenseMARS及SenseCare平臺

面向智能汽車的SenseAuto（商湯絕影智能汽車平臺）四大平臺

這一平臺體系符合商湯自2017年提出的“1（基礎研究）+1（產(chǎn)品及解決方案）+X（行業(yè)）” 戰(zhàn)略。不同于瞄準某一個行業(yè)，商湯的構想是在基礎研究底層之上，賦能各行各業(yè)，在最大程度上發(fā)揮AI的價值。

在AI落地時，產(chǎn)業(yè)認知、真實場景、業(yè)務需求等都是必不可少的，但是方式方法也同樣重要。

不得不承認，AI正從一門主要to B/to G的生意，向更廣范圍的to C領域延伸。這類生意的難點在于單價高、決策流程長、研發(fā)成本高、落地成本高、還要求技術提供方有很強的行業(yè)認知和服務能力，AI產(chǎn)品很難標準化，成本居高不下，企業(yè)的利潤空間被無限壓縮。

商湯突破這一瓶頸的思路就是做平臺。AI模型是AI技術應用于各行業(yè)、各業(yè)務場景的基礎，但是AI模型的生產(chǎn)效率低，大多數(shù)工業(yè)級應用所需的高性能AI模型生產(chǎn)成本極高，所需的訓練周期長。AI由此成為了一個人力密集的行業(yè)。

平臺化打法的優(yōu)勢在此突顯。

商湯的平臺使之成為“AI工廠”，目的就是降低AI模型的生產(chǎn)成本，加速AI技術大規(guī)模地落地應用行業(yè)，走出難規(guī)?；膰?。

而“平臺化”的基石，是商湯耗時數(shù)年研發(fā)的SenseCore商湯AI大裝置 ，徐立稱之為“人工智能的粒子對撞機”。這是一個由算力層、平臺層和算法層三部分組成的架構體系，三者之間互相連接、協(xié)同，使得AI模型能以自動化、自適應的方式進行生產(chǎn)和落地。在實際應用中，從前，因需而制的AI模型產(chǎn)出需要大量的人力，而SenseCore作為一個基礎設施，自動化了研發(fā)的許多步驟，AI模型得以實現(xiàn)量產(chǎn)。

SenseCore AI大裝置的形成，是將原來基于項目定制化開發(fā)轉向規(guī)?；涞氐年P鍵一步。商湯每年的商用模型數(shù)逐步提升，2019年生產(chǎn)1152個模型，2020年生產(chǎn)9673個模型，2021年僅僅上半年就生產(chǎn)了8377個模型。截止2021年6月30日，商湯累計產(chǎn)生超過22000個模型，適用于多個垂直行業(yè)?；谶@樣的高效率運營杠桿，所以商湯才能在這樣的高研發(fā)投入下，增強盈利能力。

平臺化的打法帶來的另一個優(yōu)勢是有效解決應用中的“長尾問題”。

這些長尾場景的特點是，范圍廣、差異大、頻次低，往往缺乏大規(guī)模的數(shù)據(jù)，基于場景定制的思路，實現(xiàn)成本高，是以往難以全面覆蓋的。但是AI大裝置可以推動通用型技術的研發(fā)，彌補AI價值鏈中缺失的環(huán)節(jié)。

據(jù)招股書數(shù)據(jù)，截至2021 年6月30日，商湯的AI軟件平臺已在超過15個國家及地區(qū)及多個垂直行業(yè)部署，客戶數(shù)超過2400家，其中包括超過250家《財富》500強企業(yè)及上市公司，119個城市以及超過30余家汽車企業(yè)，同時賦能超過4.5億部手機及200多款手機應用程序。

極強的商業(yè)落地能力讓商湯在營收規(guī)模上遠超國內(nèi)其他的AI公司。2018年、2019年、2020年，2021年上半年，商湯營收分別為18.5億元、30.3億元、34.5億元，16.52億元。過去三年間，商湯的營收是曠視的兩倍，是云從、依圖的三倍甚至更多。而其營收也已進入規(guī)模化增長階段，最近半年同比增幅91.8%。

02、AI的價值如何重估？

不過，不得不承認的是，AI和所有硬科技一樣，在研發(fā)方面的投入都是巨大的。從2018年至今年上半年，商湯的研發(fā)開支總和近70億元，占營收比例為70%。

而這也引出了新的矛盾點——研發(fā)投入高、周期長是以AI為代表的硬科技行業(yè)的特點，一級市場為技術潛力買單，但絕大多數(shù)投資基金本身也有時間周期和退出壓力，當接力棒交到二級市場手里，AI面對的估值邏輯完全變了。

二級市場更為“保守”，交易頻率更高，這就使得二級市場的耐心稍顯不足。一二級市場估值倒掛，迷茫之中，如何衡量AI以及硬科技企業(yè)的長期價值再次成為中心問題。

如果以PS（市銷率）為一個觀察切口，你會發(fā)現(xiàn)AI在一級市場和二級市場上可謂“冰火兩重天”——

一級市場上，AI公司的PS倍數(shù)普遍在20倍以上。

2020年，云從在上市前完成最后一輪融資后，估值接近250億元。據(jù)其招股文件，同年預計營業(yè)收入為7.58億元，對應PS接近33倍；

據(jù)《2020胡潤全球獨角獸榜》，依圖科技估值140億元，2019年收入7.17億元（2020上半年為3.81億元），對應PS為20倍；

云知聲創(chuàng)辦至今經(jīng)歷 8 輪融資，其一級市場估值達到 70 億元，2019 年其收入為 2.19 億元，對應 PS 接近 32倍；

曠視2019年完成最后一輪融資，估值已達300億元，2019年收入為12.6億元（2020年前三季度為7.2億元），PS約為24倍。

但在二級市場上，PS倍數(shù)通常為個位數(shù)：安防巨頭?？低暿兄?893億元，去年營收達635億元，對應PS為8倍；智慧物聯(lián)解決方案提供商大華股份市值706億，2020年營收265億元，PS僅為3倍；就連科大訊飛目前市值1230億元，去年實現(xiàn)營收130億元，PS為9倍?？紤]到公司未來下一年營收的增長，公司PS倍數(shù)其實更低。

截至1月4日，商湯收盤市值為2729億港元，遠超上市前的一些預測。由此可見，一方面，商湯是區(qū)別于其他垂直AI應用企業(yè)、?？?、大華這類計算機視覺智能軟硬件企業(yè)的新物種。另一方面，商湯的上市或許是拉小一二級市場差距的一次良機——頭部公司用業(yè)績說話教育市場，同時，二級市場更透明穩(wěn)健的投資邏輯也將傳導回一級市場，一二級市場將形成更良性的互動。

歷史總是驚人的相似。英偉達、AMD這些當紅明星公司，在上市之初、行業(yè)處于相對早期的階段亦是面對著無人問津的局面。但在過去五年里，英偉達股價漲了13倍，AMD股價漲了13倍，漲幅的快速拉升是在近兩年發(fā)生的，而這兩家公司上市都是千禧年之前的事了，沒有長線思維的投資人無法觀察到技術儲備帶來的潛力。

移動互聯(lián)網(wǎng)時代，一夜成名的例子太多，但互聯(lián)網(wǎng)的投資邏輯和硬科技截然不同。站在互聯(lián)網(wǎng)與硬科技的交界處，AI的估值邏輯更顯復雜。一方面它的基座是硬科技，周期較長、投入較大，長線思維；另一方面，當技術的拐點到來，它又像互聯(lián)網(wǎng)，爆發(fā)式的增長值得期待。

這其實是一種更為高階的平衡術。在單一財務數(shù)據(jù)之外，資本市場需要更多元的維度去評估硬科技公司的價值，比如人才儲備、技術積累、產(chǎn)業(yè)資源、團隊文化等等。

商湯2014年創(chuàng)辦以來，累計拿下70多個全球冠軍，600多篇頂級學術論文，擁有8000多項AI發(fā)明專利，在全球三大計算機視覺會議上發(fā)表的論文總數(shù)全球排名第一。在產(chǎn)學研結合方面，做了完整的人才培養(yǎng)體系，與MIT、港中文、浙大、交大、清華等都形成了合作。這些很難被量化的公司重要組成部分，恰恰是硬科技企業(yè)實現(xiàn)彎道超車的源動力。

03、未來走向何方？

當下AI企業(yè)的狀態(tài)和此前的SaaS有些許相似。早期，SaaS太新了，很難給出準確估值，但伴隨著Salesforce等一批頭部企業(yè)的上市，資本市場逐漸琢磨出一套可靠的分析指標，而這些思考維度又會反過來指引行業(yè)走向正確的發(fā)展路徑。

商湯上市，讓資本市場看到AI公司的造血能力，也給后續(xù)資本市場對于硬科技類企業(yè)的估值提供了一個對標樣本。

從毛利率看，2018年、2019年、2020年及2021年上半年，商湯相應毛利率分別為56.5%、56.8%、70.6%及73.0%，逐年穩(wěn)步提升。其經(jīng)調(diào)整凈虧損（非國際財務報告準則計量）分別為人民幣1.5億元、人民幣11.55億元、人民幣7.08億元及人民幣5.78億元，近幾年明顯收窄。

AI行業(yè)從一項前沿科技到現(xiàn)在大規(guī)模落地經(jīng)歷起起伏伏，在過去一年里，“元宇宙”等尚屬于概念期的迷霧一時風頭無兩，待到市場少些許鼓噪，最終還是要看技術落地帶來的實際變革。堅持長期主義的商湯在資本市場上取得突破，將有助于市場焦點回歸到能落地、正在積累跬步的“實干企業(yè)”身上。

更深層來看，當下的中國經(jīng)濟發(fā)展模式處于從人口紅利向創(chuàng)新紅利的轉型期，移動互聯(lián)網(wǎng)的增量紅利逐步消退之后，是屬于底層科技進步、基礎研究追趕的時代。因此，AI、芯片、清潔能源、材料、量子計算等具有的變革性和引領性的領域里，研究者和創(chuàng)業(yè)者大有可為。

七歲的商湯選擇在這個時間節(jié)點上市，或許對其自身的發(fā)展來說只是小小的一步，但是對于行業(yè)來說意義重大——讓市場了解商湯、認知AI、認知硬科技。

徐立在2018年的時候曾做出一個判斷：現(xiàn)代企業(yè)的發(fā)展，在相同行業(yè)內(nèi)做底層技術的，發(fā)展曲線在開始階段可能會相對緩慢；而注重做商業(yè)模式或前端應用的，發(fā)展曲線往往會比較快，在最初會超過做底層技術并能快速見到效果。但兩類企業(yè)的曲線會有相遇的時候，只要超過那個點再往后，一般是做底層技術的有更大機會。

現(xiàn)在看來，AI已經(jīng)走到了那個轉折點。這既意味著更廣闊的舞臺上天高任鳥飛，也同樣意味著更加嚴格、苛刻的目光審視。

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