【公眾號：HKSecWiKi】 2021-12-10 15:13
從飽和研發、適配導入，到商業落地，AI 的經典三躍。
突發，12 月 9 日消息，據英國《金融時報》報道，美國將在本周五把商湯科技列入投資黑名單上，而本周五正是商湯科技香港 IPO 上市定價的時間！來自美國政府的 “精準打擊” 會對商湯科技的上市產生怎樣影響還無法預知，但這無疑也再次印證瞭這傢中國原創硬科技企業的巨大價值。
君主有智囊，官員有幕僚，傳統行業有 AI。
如同智囊、幕僚之於行政體系的作用。AI，同樣不是一個獨立行業。通過給傳統行業帶來智能化能力，它才得以實現從技術到產品的商業化進程。
AI 的商業進程有一條明線——智能化的能力越便宜、越普及、應用范圍越大、影響越廣，AI 對於產業鏈的價值就越高。
過去的五年裡，AI 和傳統行業之間的融合、協作越來越多，從過去單一場景的淺層接觸，到全產業鏈、多場景的階段，嵌套關系越來越深。
同時，AI 的商業進程又對應瞭一條暗線：AI 對產業鏈的價值，直接對應瞭其在資本市場的估值。人工智能應用落地的加快，也會推動對應公司的資本化進程。
這使得 2021 年，成為瞭人工智能企業集中上市的大年。
2021 年，依圖科技、雲從科技、曠視科技、雲天勵飛、格靈深瞳、創新奇智、第四范式等公司，分別在科創板、港股提交上市申請。8 月 27 日，商湯集團股份有限公司（以下簡稱商湯科技），正式向港交所遞交招股說明書。
在這些 AI 產業精英中，商湯的上市，無疑是最受矚目的存在。商湯$商湯-W.HK 擁有最多的研發人員儲備，最大的營收規模——甚至大於依圖、曠視、雲從三傢 AI 企業的總和。
正因為如此，它在上市前，估值已高達 130 億美金，一旦正式上市，便有望成為真正走入市場化的亞洲最大人工智能軟件公司。。
2021 年 12 月 7 日，商湯科技更新瞭自己的招股書，它將在港交所全球發售合共 15 億股，招股價介於每股 3.85 至 3.99 港元，最多籌資 59.85 億港元，其中 90% 為國際配售。據市場消息顯示，僅半日時間，國際配售部分已獲超額認購。
截止到 12 月 10 日中午，商湯科技已完成全球招股，香港公開配售部分錄得超過 5 倍認購，在大的市場環境相對低迷的氣氛下顯得難能可貴。
據商湯招股書披露，商湯科技所有上市前投資者均就更為嚴格的禁售期達成共識，承諾全數 100% 股份在上市後鎖定 6 個月，這無疑體現瞭商湯所有主要投資人堅定看好商湯的長期價值。
01 AI 三大趨勢，商湯 “一臺四柱”
作為亞洲最大的 AI 軟件公司，商湯的創業歷程，曾經被記載過很多次，它在技術上的領先性、商業化的進程、以及與 AI 前沿方向的聯系，均被反復探討，並不鮮見。
但即便如此，在本次發佈的招股書中，商湯科技仍然用 742 頁的厚重篇幅，詳細描述瞭這傢公司的由來、崛起之路、業務構成與構想。
在這份招股書的描述中，商湯將要打造的業務結構，被總結為 “一個平臺、四個支柱”。所謂的 “一個平臺”，正是被商湯稱為 “AI 大裝置” 的 SenseCore 通用人工智能基礎設施，它承擔著打通算力、算法與平臺的作用。
而 “四個支柱”。則囊括瞭所有的落地場景，它們被規劃成四大業務板塊：智慧商業、智慧城市、智慧生活、智能汽車。
從一個平臺，到四個支柱，表面看起來，是一傢 AI 公司的業務結構設置。但深究一層，這種結構設置，又是 AI 發展趨勢演變的必然結果。
這種趨勢，可以分成三層。
第一個趨勢：算力和算法的進步，正在推動人工智能應用落地加快。
根據 OpenAI 測算，全球頭部 AI 模型訓練算力需求 3 到 4 個月翻一番，每年頭部訓練模型所需算力增長幅度，高達 10 倍。深度學習正在逼近現有芯片的算力極限，人工智能發展因此進入瞭一個加速階段。
這種趨勢在商湯的體現，正是其 SenseCore 通用平臺。它不僅擁有大量高效的模型生產能力，也包括大型超算在內的 AI 基礎設施賦能數據中心，以及自研的 AI 芯片和 ISP 芯片。與其他 AI 初創公司相比，這是一個能力范圍更大的平臺，也成為瞭商湯在另一趨勢中行進順利的基礎。
第二個趨勢：以機器視覺為核心技術的 AI 企業已經邁過創業階段，逐漸找到自己的商業模式。
這背後的原因，在於 AI 技術的發展，帶動瞭傳統產業數字化轉型需求的提升。感知平臺、數據平臺和應用平臺的積累沉淀，促進瞭企業的數字化落地，以及行業的創新應用。
在過去的幾年裡，機器視覺技術在安防、物流、金融、交通等行業大展身手，成為智慧化建設的加速器。物流機器人、智能傢居、智慧交通、人臉識別等應用亦成為資本市場的熱門概念。
而自然語言處理技術的突破，使得文本審核、機器翻譯、智能客服等場景實現落地。這些對行業的顛覆，從另一面來看，也創造瞭許多機會。
因此，在這個趨勢裡，曠視佈局智慧物流，雲從主打金融監控方向，依圖偏向芯片和系統的垂直整合，但與其他比較頭部的 AI 企業相比，商湯對於自身的規劃顯然更為恢弘——賦能百業的構想，最終落實成瞭招股書中的 “四個支柱”。而這同時又吻合瞭 AI 發展的第三個趨勢。
第三個趨勢：垂直領域的軟硬件一體化解決方案，將成為主要的商業模式演進方向。
隨著基礎計算平臺、開源平臺的完善豐富，資本市場對於 AI 企業的估值邏輯，其實正在悄然生變——從關註 AI 企業的 “技術突破”，轉變到關註 AI 企業的 “商業成長性”。
這個估值邏輯的變化，推動著 AI 企業需要隨之進化，公司的核心競爭力，需要從算法或硬件領域的技術壁壘，逐步向軟硬件結合的多元化商業模式轉變，一體化解決方案，將會成為公司的主要商業化邏輯。
從商湯的 “四個支柱” 可以看出，這是一個標準的結合自身核心技術，然後下沉到最具競爭優勢的 “智慧商業”、“智慧城市”、“智慧生活”、“智能汽車” 等垂直領域，最終成為深入各行業的覆蓋 AI 軟件、芯片、傳感器的軟硬全棧服務商。
但這並不意味著商業化的終點。在深度綁定客戶資源實現變現後，商湯又可以用獲取到的行業積累，實現對技術的反哺，建立正向的循環。
因此，這種基於後期商業模式構成的成長潛力，幫助商湯超越瞭普通的 “技術估值” 邏輯，獲得瞭更高的價值認同。
02 落地的關鍵
在 IPO 之前，商湯科技 8 年內累計融資超過 336 億元，投資人包括國內外著名的投資機構軟銀、阿裡、春華資本、銀湖、IDG 等。
這造就瞭一支囊括 40 位教授、250 多名博士與博士生，以及 3500 多名科學傢和工程師的技術研發團隊。隨之而來的，是自 2014 年創辦以來，70 多個相關領域全球冠軍，600 多篇頂級學術論文，8000 多項 AI 發明專利，以及在全球三大計算機視覺會議上全球排名第一的論文總數。
這得益於歷年來商湯在研發方面的巨大投入，而這種巨大投入在業務層面的進展，則體現為解決瞭 AI 落地的若幹痛點。這其中的奧秘，就藏在商湯 SenseCore AI 大裝置中。
實現 “賦能百業”，不是一句簡單的口號。對於商湯而言，它至少需要解決這樣一些難題。
第一，各行業的人工智能場景瑣碎而復雜，帶有強烈的低標準化屬性。
從交通、制造業，到汽車、生活，各行業復雜、瑣碎的非標場景，在實操中需要不同的 AI 算法來解決專屬問題。
面向這些廣泛的場景，意味著 AI 企業需要匹配大量的算法模型。但這需要強大的 AI 生產能力。在這一點上，基於模型生產平臺、算法訓練平臺，商湯的 SenseCore AI 大裝置已生產出超過 22000 個算法模型。
除此之外，商湯的算法開源計劃，針對 210 多個算法和 1500 個預訓練模型進行瞭開源。這種向企業開發者提供算法工具，使得自身開發的算法，與開源形成的算法生態結合，共同下沉到各行業裡的細分環節，形成價值閉環。
招股書顯示，通過使用 SenseCore 賦能人工智能模型生產的全流程，相較於行業需耗時數周的漫長周期，商湯的研發及工程團隊可以將開發時長縮短至數小時。2019 年、2020 年及 2021 年上半年，商湯科技的研發人員每人年均生產的商用模型數量從 0.44 提高到 3.45 並繼續提高到瞭 5.24 個。
這意味著，商湯能以更快、更低的成本幫助人工智能算法解決更多場景中的問題。
第二，場景多樣化帶來的算力激增。
隨著 AI 向更多場景覆蓋，帶來瞭一個關鍵的轉變：AI 必須由專用向通用轉變。
這個轉變用文字描述，隻是一字之差，但對於 AI 而言，卻意味著對算力的需求，可能出現指數級的增長。
這正是商湯建立人工智能計算中心 AIDC 的原因所在，這個整合瞭超算、AI 芯片和傳感器的設施，能夠提供高達 3740 Petaflops（每秒千萬億次浮點運算）的算力，得以滿足日復一日增長的算力需求。
建立在強大的算力基礎之上，再整合領先的算法能力。這構成瞭商湯賦能百業的又一重底氣。
第三，如何讓 AI 自動化。
算法的多樣化、支撐算法的算力，這兩項要素固然重要，但卻並不能完全實現對場景的適配。如何讓算法自動跑起來，實現自適應的部署。這是 AI 落地的關鍵。
將數據平臺、模型生產平臺、深度學習訓練框架和深度學習推理部署引擎打通，這意味著平臺層實現瞭從數據存儲、標註到模型訓練、生產、部署和測試的全鏈路。這種全鏈路的打通，可以大幅降低人工智能生產要素成本。
但這還不是全部，例如：商湯 “四個支柱” 中面向智慧生活和智慧城市的模塊化、靈活性的標準軟件平臺，SenseMARS 火星混合現實平臺與 SenseFoundry Enterprise 方舟企業開放平臺，提供瞭新的功能。前者可以在構建現實世界的數字孿生後，賦予數字孿生交互性，即從虛到實。
以 SenseCore AI 大裝置為基礎，商湯 SenseMARS 火星混合現實平臺可以現實世界聯動虛擬世界的迭代，虛擬世界完成現實的增強。這不僅將開啟元宇宙的革新交互體驗，也將推動傳統產業的數字化轉型，加快決策自動化，加快生產力的迭代速度。
據招股書披露，SenseMARS 軟件平臺內含超過 3500 個 AI 模型，支持全新的元宇宙體驗。
而後者則能夠直接為企業提供標準化 AI 算法和應用，降低企業的學習和部署工業 AI 的成本。
在克服這三個難題之後，AI 落地，賦能百業的成本與使用門檻，得以大大降低，即使面臨大量高復雜度的非標場景，商湯的算法模型也能表現出高於一般水平的匹配度。
03 應當理解 AI 硬科技企業厚積薄發的財務特性
對於商湯而言，市場上的看多者固然眾多，但也有一些擔憂的聲音。
比如公司財務報表並不算漂亮，研發投入持續居高不下，吃掉瞭來之不易的利潤，使得公司業績虧損。
無論選擇何種立場，觀察者和投資者的情緒都可以理解。但撥開迷霧，投資的真實含義，歸根結底是認知的變現。這種認知，從根本上來自於對產業規律的認識。
用一句話講清楚一個行業的特性，是衡量投資者認知是否成熟的關鍵指標。
這裡的成熟，並非是一套統一的框架和方法論，而是能否認清一個行業在不同階段、不同資本市場環境下，始終不變、難於逾越的本質與特性。
比如養豬行業能誕生寡頭，是因為這個行業始終在進行供給側出清；比如光伏行業能夠崛起，是因為度電成本下降一直在倒逼技術進步；社區團購能成立，在於其重新組織瞭零售鏈條……
在 AI 領域裡，類似的特征同樣存在。比如它需要持續實現技術的迭代與突破，比如它需要外部環境作為支撐，需要與具體的行業結合來形成確定性的商業模式。在解決瞭上述問題後，它才能進一步建立客戶壁壘，實現市場突破。
這造成瞭 AI 的一些典型特征——“投資前置，收益後置”、“投資規模大，盈利周期長”，但 AI 的彈性也很明顯，那就是長期投入帶來的 “高技術門檻，強競爭壁壘”。
在芯片行業內，因為有實體產品，且有可參照的芯片巨頭，這些特征幾乎已經成為共識；如果用醫藥工業來進行類比也可以發現，AI 的研發，也高度類似於原研的創新藥業務。屬於高投資，長周期、一旦爆發競爭力極強的業務。
可見，類比芯片、創新藥研發行業，商湯科技作為一傢成立 7 年的 AI“新青年”，其交上的營收答卷是令人滿意的，其虧損數據，和主動選擇持續投入研發的做法，就容易理解瞭。對於一些習慣於將 AI 與互聯網、消費行業去對比的普通投資者而言，這種 AI 的產業特征，需要一定時間去認知改變。
2020 年，商湯的營收規模是另外三傢主要 AI 企業的 1.5 倍。2021 年上半年，營收同比增長瞭 91.8%，規模達到 16.5 億元。
利潤方面，由於目前處於產業前期投入階段，公司仍在虧損。好消息是，商湯 2020 年的經調整凈虧損相對 2019 年收窄，企業的虧損占收入比例，由 2019 年的 38.3% 大幅降低至 2020 年的 20.6%。而營收、毛利則持續強勁增長，2018 至 2020 年三年營收復合年增長率達到瞭 36.4%，毛利復合年增長率達到 52.4%。
與此同時，作為開支大頭的研發開支，其規模一直在不斷擴大。在 2018 年到 2020 年，翻瞭近三倍，2020 年上半年為 17.5 億，超過 2018 年全年。
但穿透這些現象，我們更應當看到一些數據背後的東西。比如在研發開支規模持續擴大的情況下，商湯是如何讓收入與虧損接近動態平衡的？
原因其實可以歸結為運營方面的 “兩增兩減”。
其中，增的是營收和研發開支的規模，減的則是銷售開支和虧損規模。
2018 年，商湯將 45.9% 的營收用於研發開支。2021 年上半年，研發開支增長至同期營收的 1.07 倍，達到 17.7 億元。
2018 年，商湯的營收為 18.53 億元，2021 上半年的營收已經接近超過瞭 2018 年全年，達到 16.52 億元。三年半營收累計近百億元。
智慧商業業務和智慧城市業務均發揮瞭增長級的作用。
以 2020 年收入計算，商湯智慧商業領域的市場份額中國第一。智慧商業業務 2018 年的收入為 8.5 億元，占比為 46.1%。到瞭 2021 年上半年，收入已接近 2018 年全年水平，達到 6.5 億元，同比增長 39.2%。
智慧城市領域，商湯科技也拿到瞭中國第一的市場份額。在今年上半年同比大增瞭 243.4%。
在智慧商業、智慧城市、智慧生活、智能汽車四大業務的共同推動下，商湯今年上半年的收入同比增長瞭 91.8%。
在開支方面，一直以來，商湯研發開支都是增速最快的。
2019 年是商湯發展的分水嶺，當年的研發開支和銷售開支都是三位數的增速，其中研發開支增長 125.8%，銷售開支增長 120.5%。
2020 年，研發開支增速高出銷售支出增速 7.6 個百分點。二者的差距在今年上半年達到高潮，研發開支的增速為 45.1%，比銷售開支高瞭 22.5 個百分點。
商湯在研發上的飽和投入，對財務報表造成瞭不可避免的影響。這也成為瞭一些對 AI 硬科技不瞭解的投資者詬病公司的論點。
然而，推敲幾大 AI 企業的發展歷程，可以發現有一條共通的產業規律，那就是 AI 企業不可能超越時間，實現彎道超車。
它們必須要經歷一個長程馬拉松式的 “飽和研發——適配導入——商業落地” 過程，最終實現大規模商業化。這個過程如同關山重重，隻能發力快走，無法一步飛渡。同時，行業玩傢還必須面對來自同業者在技術和商業上的雙重競爭。
互聯網行業有一個定律：產品型公司值十億美金，平臺型公司值百億美金，生態型公司值千億美金。三種思維對各自對應的企業估值，都具有指導意義。
決定公司價值歸屬的是頂層思維，生態思維兼容平臺思維、應用思維。如蘋果、谷歌，獨一無二的生態幫助它們建立瞭固若金湯的生態之城。
從計算機視覺產品到底層技術模型 SenseCore，商湯的 “思維” 不隻覆蓋瞭專用型的 “產品”，也包括通用型的 “平臺”，具備瞭打造 “生態” 的基礎，就像曾經的亞馬遜、特斯拉的發展路徑。
隨著應用場景的日漸豐富和技術的日積月累，商湯的生態效應將顯現強大的生命力。步入 “現實” 期的 AI 領域，也將因此迎來第二春。這才是商湯的價值所在，也將是它對行業的最大貢獻。
因此，隻有保持正確的理解，才能在產業周期面前表現出足夠的耐心，拿出吻合於規律的時間，靜待標的公司的表現。也才能減少投資中的噪音和摩擦，以更平穩的姿態走入正向的循環。（作者：魏宇奇）
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