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商湯IPO:好湯不怕晚,慢熬又如何
時間:2022-01-01 20:11:48

商湯上市,算得上2021年翻篇之前AI行業最大的懸念落地,尤其是在其首次招股的最后一天(12月10日),美國突發將其列入“中國軍工復合體企業”清單,打亂了原定的上市計劃。

上不上?何時上?有人關切、有人質疑、有人鳴不平、有人持幣待觀。無他,國內人工智能領域明星,亞洲AI收入排名第一,沖刺AI第一股——這家公司身上的每個標簽都足夠吸睛。而另一邊,來自彼岸的打壓與坊間的質疑,讓商湯的上市之路看起來沒那么順利。

然而,就在外界還在疑慮之時,商湯表示仍然堅定推進上市計劃,并于十天后重啟招股。

12月30日,靴子落地,AI獨角獸商湯科技正式登陸港交所,上市首日最大漲幅超20%,市值一度逼近1600億港元。

商湯集團聯合創始人、董事長兼CEO徐立在上市儀式致辭中講到:“每個時代的企業都承載著各自不同的希望和責任,我們的命題是如何從生存、追趕到發展與開創。”

此時,鮮花著錦或是烈火烹油,似乎都不再重要,這家公司正面和資本市場過招,獲得了一個還不錯的開場。

而故事才剛開始。

AI的長期價值

圍繞商湯的爭議,可以看作AI行業近十年來境遇的縮影。

和任何新興行業相同,AI經歷了潮漲潮落,商湯的上市應該被看作是一次周期性的回歸。那些“回報周期長、毛利率低、造血能力弱”的偏見標簽理應被撕下。

從收入規??矗虦堰h高于同期企業,根據其招股書顯示,2018年、2019年及2020年,商湯營收分別為18.5億元、30.3億元、34.5億元;2021年上半年,商湯營收為16.5億元,相比去年同期增長91.8%,2018-2021年上半年累計營收99.8億元。在收入增長的同時,商湯的毛利率也在逐步提升,由2018年的56.5%增至2019年的56.8%,并進一步增至2020年的70.6%,并由2020年上半年的72.1%增至2021年上半年的73.0%。

此外,招股書還披露了商湯科技的研發費用。三年半累計研發費用為69.9億元。2018年、2019年、2020年及2021年上半年研發開支別為人民幣8.5億元、19.2億元、24.5億元及17.7億元。招股書顯示,此次公開募股募集資金60%將用于投入研發。如果商湯像很多公司那樣,將研發投入資本化,財報數據必然好看很多,但商湯的行動證明了他們是如何看待研發投入這件事。

再回看互聯網企業,一般所透露的信息,往往是AI的成績、AI的投入,而非獨立AI業務的業績。另一點問題則更加嚴峻,互聯網企業將AI應用于“殺時間”、“懂用戶”的應用中,這也是用戶使用時長不斷攀升、“不同人不同價”等事件的元兇。

AI應用于2C業務,固然能夠產生規模效益,結合企業原有業務,不斷獲取用戶的時長和價值。但是如果將目光置于AI的長期價值上,引導產業轉型是國家命題,不應該為了短期業績壓力而產生偏離。

從財務上看,全球AI企業當下都普遍缺乏強勁的贏利模式,而企業中的AI業務或是依附于原有業務進一步攫取用戶,或是依靠原有業務跨入AI,獨立的AI業務也只是作為戰略投入,難以撐起商業化目標。

但為何,資本市場能夠將后者看作行業常態,而不愿意再等一等前者?

注定要投入

商湯第一次贏得世人關注就是在機器視覺領域的“放大招”。2014年3月,創始人、香港中文大學教授湯曉鷗團隊發布研究成果,基于原創的人臉識別算法,準確率達到98.52%,首次超越人眼識別能力的97.53%。

這預示著,人工智能在計算機視覺領域商用轉折點的到來。

商湯CEO徐立曾以“工業紅線”來解釋這種現象。過去60年,人工智能很難跨越這條工業紅線。直到2010年,神經網絡開始嶄露頭角,到了2014年,很多垂直領域做到了超過人類的準確率,這意味著人工智能具備了行業應用的可能性。

另一方面,AI本身的光環也早已淡去,技術不斷成熟落地,這個過程中,高科技的神秘感不在,AI 為各行各業賦能的同時也迅速完成了自身的技術平權化,完成最廣泛的社會教育。從機器視覺、自然語言處理到智慧教育、智慧醫療、智慧政務、智慧金融,人們發現AI公司們以幾近相似的打法出現在市場上,解決相似的問題,提供相似的答案。即便行業先行者,也難說能拿出明顯差異化的產品和解決方案。

因此,差異化同樣是擺在各家面前的共同課題。沿著共同的賽道跑,誰都想把同行甩在身后。商湯也一樣,想一直領跑,就必須有更堅決更密集更有分量的投入。

隨著深度學習網絡模型越來越通用,參數規模越來越大,對算力的需求在過去幾年翻了近百萬倍,這個增速甚至超過了對算法精度增長的需求。

行業中也出現了越來越多的長尾細分需求,雖然應用頻次較低,但擁有巨大的商業價值,是打通價值閉環的關鍵。行業內曾有論斷:AI的商業化困難,最直接的原因在于,每一個場景的獨特性決定了其定制化成本高企。

但他們忽略了一點,中國的國情也決定了,完備產業鏈的龐大規模與復雜場景,在積累到一定量級后,能夠實現“標準化+定制”的樣板,這在電子商務F2C模式中已經得到驗證,在行業不斷進化、案例不斷積累的今天,標準比例不斷攀升,定制化需求走向縱深,越過閾值后,成本將得到有效控制。

由此,原來技術路線是單一方向、單一路線的,而今天通用正在變成可能。強大的通用模型加上行業屬性,就能夠推動一個行業的突破。

但這些都需要來自算力、算法、平臺建設的長期投入。每一年,商湯把將近四成的收入投在核心研發上,成立至今在北上廣、東京、新加坡等地建設了多處超算中心,在算力基礎設施投入百億。

這些布局在各地的算力設施連同建筑在其上的AI大裝置,越來越龐大,越來越聰明,來自各行各業的長尾需求一來便隆隆開動,吞下問題和數據,用算法和框架處理,生產技術和解決方案。

這背后是從成立時把“堅持原創”寫進公司使命就開始的漫長投入。AI不像消費互聯網,能夠依靠業務模式的遷移和大資本的涌入,快速創造業務、利潤規模。技術研發、場景挖掘、市場教育、通用能力與定制化能力都需要時間,時間不可壓縮,也不會辜負。

徐立在上市儀式中談到:“先有持續的大規模技術投入帶來創新,再有商業模式發展,這是一條罕有人走的路。艱難之處在于商業的不確定性。但當我們看到人工智能在諸多行業突破了‘工業紅線’的時候,讓我們更加堅信技術突破能帶來的普惠價值?!?/p>

我們需要重新認識以商湯為代表的硬科技企業,作為新的核心資產,他需要一個不同于互聯網企業的商業價值估算模型,以短期利益為主導的指摘都需得到審視,因為AI作為技術,不屬于企業與行業,他在更長的時間維度中有著戰略價值。

十幾年來,消費互聯網行業的應用創新幾乎改寫了時代面貌,風頭無兩的公司來來去去,擁有“時代價值”的企業少之又少。每個時代的企業都承載著不同的責任和使命,商湯選擇了一條投入科研,堅持原創的技術之路。這勢必是一場長跑,商湯希望借技術之手率先叩開“奇點”的門。

有賴于此,AI企業一直引以為傲的學術研究成果,在商湯身上體現得淋漓盡致:70多項全球競賽冠軍、600多篇頂級學術論文、8000多項人工智能專利及專利申請,同時,作為創新的副產品,商湯團隊發布了600多篇計算機視覺深度學習的頂會論文,全球排名第一,甚至超過了谷歌、微軟和MIT等,在“硬科技”方面已經做到極致。

從技術先驅到市場領導者

量變引起質變,學術研究水平最終轉化為了解決方案,而商湯也錨定了安身立命之本,曾經被AI行業“看不見、做不了”的長尾場景,成為商湯業務收入的中堅力量。

對工人、設備等的安全性保障,對工業資產的管理和維護,對產品質量的把控……長尾細分需求擁有巨大的商業價值,也是真正提升生產效率、打通價值閉環的關鍵。因此,與多數AI公司“深耕少數場景,建立主營業務”不同,商湯的業務邏輯是1+1+X。其中“X”就代表賦能百業。

中國聯通每年需要維護上百萬座基站、上萬個大機房、上百個1萬平米以上IDC,成本很高,商湯為其提供了三維智能化勘察技術的建設和應用,提高了資產三維建模質量和勘查效率,降低成本。

和鏡湖醫院合作的AI診療,可以節省原本冠脈檢查的大量人工重建工作,降低操作復雜度與處理時長,直接提高醫院冠脈檢查的承接數量。

肺結節AI檢查,可以大幅地促進肺癌的早診早治,也大大提升了放射科醫生對肺結節的診斷信心和效率。

AI視覺檢測分析技術的“星空”智能分析系統,可以幫京滬高鐵全線的接觸網做問題篩查,節省大量人力成本,從3年一次的人工全線巡檢,變成4天一次,安全性和時效性都更好。

目前商湯的業務已涵蓋智慧商業、智慧城市、智慧生活、智能汽車四大板塊,每個板塊還覆蓋各種細分行業和場景。

根據沙利文的行業報告,基于2020年的收入水平,商湯已成為亞洲最大的AI軟件公司。商湯領先的市場地位源于商湯的開拓性研究、先進的人工智能基礎設施及依托于人工智能平臺的商業化模式。

商湯自主研發的人工智能基礎設施SenseCore支持人工智能模型的工業級量產。這是商湯業務可持續拓展的重要基礎,也是商湯脫穎而出的主要原因。因為這個平臺,商湯在各個賽道里布局業務的人員需求都遠比其他企業更少,同時可以獲得更多的創新技術成果,并且把這些創新性的技術成果快速進行商業化。

AI大裝置相當于把整個人工智能算法的生產過程變成流水線,按照工業化的流程來批量生產算法,從而大幅降低人工智能生產要素的成本,實現規?;瘎撔潞吐涞貞?。

通過AI大裝置,商湯的研發效率也得到了大幅提升,2019年、2020年及2021年上半年,商湯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并繼續提高到了5.24個。截至2021年6 月30日,商湯已開發超過22,000個用于不同應用的商用人工智能模型,涉及多個垂直行業。

很快,位于上海臨港新片區的商湯全新的新型人工智能AI算力中心(AIDC)就將投用,它也將成為是目前亞洲最大的人工智能算力中心。隨著AIDC的投用,商湯的AI大裝置在更強大的算力支持下,能夠在組合不同算法套件的基礎上完成新場景的定制,以更低的邊際成本實現規?;采w。

這是商湯正在并將持續做的事,也是商湯征戰資本市場的底氣。

好湯不怕晚,慢熬又何妨?

關鍵詞: 商湯 ai 人工智能 算法 企業 業務 算力 技術 模型 招股書

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