【公众号：HKSecWiKi】 2021-12-10 15:13
从饱和研发、适配导入，到商业落地，AI 的经典三跃。
突发，12 月 9 日消息，据英国《金融时报》报道，美国将在本周五把商汤科技列入投资黑名单上，而本周五正是商汤科技香港 IPO 上市定价的时间！来自美国政府的 “精准打击” 会对商汤科技的上市产生怎样影响还无法预知，但这无疑也再次印证了这家中国原创硬科技企业的巨大价值。
君主有智囊，官员有幕僚，传统行业有 AI。
如同智囊、幕僚之于行政体系的作用。AI，同样不是一个独立行业。通过给传统行业带来智能化能力，它才得以实现从技术到产品的商业化进程。
AI 的商业进程有一条明线——智能化的能力越便宜、越普及、应用范围越大、影响越广，AI 对于产业链的价值就越高。
过去的五年里，AI 和传统行业之间的融合、协作越来越多，从过去单一场景的浅层接触，到全产业链、多场景的阶段，嵌套关系越来越深。
同时，AI 的商业进程又对应了一条暗线：AI 对产业链的价值，直接对应了其在资本市场的估值。人工智能应用落地的加快，也会推动对应公司的资本化进程。
这使得 2021 年，成为了人工智能企业集中上市的大年。
2021 年，依图科技、云从科技、旷视科技、云天励飞、格灵深瞳、创新奇智、第四范式等公司，分别在科创板、港股提交上市申请。8 月 27 日，商汤集团股份有限公司（以下简称商汤科技），正式向港交所递交招股说明书。
在这些 AI 产业精英中，商汤的上市，无疑是最受瞩目的存在。商汤$商汤-W.HK 拥有最多的研发人员储备，最大的营收规模——甚至大于依图、旷视、云从三家 AI 企业的总和。
正因为如此，它在上市前，估值已高达 130 亿美金，一旦正式上市，便有望成为真正走入市场化的亚洲最大人工智能软件公司。。
2021 年 12 月 7 日，商汤科技更新了自己的招股书，它将在港交所全球发售合共 15 亿股，招股价介于每股 3.85 至 3.99 港元，最多筹资 59.85 亿港元，其中 90% 为国际配售。据市场消息显示，仅半日时间，国际配售部分已获超额认购。
截止到 12 月 10 日中午，商汤科技已完成全球招股，香港公开配售部分录得超过 5 倍认购，在大的市场环境相对低迷的气氛下显得难能可贵。
据商汤招股书披露，商汤科技所有上市前投资者均就更为严格的禁售期达成共识，承诺全数 100% 股份在上市后锁定 6 个月，这无疑体现了商汤所有主要投资人坚定看好商汤的长期价值。
01 AI 三大趋势，商汤 “一台四柱”
作为亚洲最大的 AI 软件公司，商汤的创业历程，曾经被记载过很多次，它在技术上的领先性、商业化的进程、以及与 AI 前沿方向的联系，均被反复探讨，并不鲜见。
但即便如此，在本次发布的招股书中，商汤科技仍然用 742 页的厚重篇幅，详细描述了这家公司的由来、崛起之路、业务构成与构想。
在这份招股书的描述中，商汤将要打造的业务结构，被总结为 “一个平台、四个支柱”。所谓的 “一个平台”，正是被商汤称为 “AI 大装置” 的 SenseCore 通用人工智能基础设施，它承担着打通算力、算法与平台的作用。
而 “四个支柱”。则囊括了所有的落地场景，它们被规划成四大业务板块：智慧商业、智慧城市、智慧生活、智能汽车。
从一个平台，到四个支柱，表面看起来，是一家 AI 公司的业务结构设置。但深究一层，这种结构设置，又是 AI 发展趋势演变的必然结果。
这种趋势，可以分成三层。
第一个趋势：算力和算法的进步，正在推动人工智能应用落地加快。
根据 OpenAI 测算，全球头部 AI 模型训练算力需求 3 到 4 个月翻一番，每年头部训练模型所需算力增长幅度，高达 10 倍。深度学习正在逼近现有芯片的算力极限，人工智能发展因此进入了一个加速阶段。
这种趋势在商汤的体现，正是其 SenseCore 通用平台。它不仅拥有大量高效的模型生产能力，也包括大型超算在内的 AI 基础设施赋能数据中心，以及自研的 AI 芯片和 ISP 芯片。与其他 AI 初创公司相比，这是一个能力范围更大的平台，也成为了商汤在另一趋势中行进顺利的基础。
第二个趋势：以机器视觉为核心技术的 AI 企业已经迈过创业阶段，逐渐找到自己的商业模式。
这背后的原因，在于 AI 技术的发展，带动了传统产业数字化转型需求的提升。感知平台、数据平台和应用平台的积累沉淀，促进了企业的数字化落地，以及行业的创新应用。
在过去的几年里，机器视觉技术在安防、物流、金融、交通等行业大展身手，成为智慧化建设的加速器。物流机器人、智能家居、智慧交通、人脸识别等应用亦成为资本市场的热门概念。
而自然语言处理技术的突破，使得文本审核、机器翻译、智能客服等场景实现落地。这些对行业的颠覆，从另一面来看，也创造了许多机会。
因此，在这个趋势里，旷视布局智慧物流，云从主打金融监控方向，依图偏向芯片和系统的垂直整合，但与其他比较头部的 AI 企业相比，商汤对于自身的规划显然更为恢弘——赋能百业的构想，最终落实成了招股书中的 “四个支柱”。而这同时又吻合了 AI 发展的第三个趋势。
第三个趋势：垂直领域的软硬件一体化解决方案，将成为主要的商业模式演进方向。
随着基础计算平台、开源平台的完善丰富，资本市场对于 AI 企业的估值逻辑，其实正在悄然生变——从关注 AI 企业的 “技术突破”，转变到关注 AI 企业的 “商业成长性”。
这个估值逻辑的变化，推动着 AI 企业需要随之进化，公司的核心竞争力，需要从算法或硬件领域的技术壁垒，逐步向软硬件结合的多元化商业模式转变，一体化解决方案，将会成为公司的主要商业化逻辑。
从商汤的 “四个支柱” 可以看出，这是一个标准的结合自身核心技术，然后下沉到最具竞争优势的 “智慧商业”、“智慧城市”、“智慧生活”、“智能汽车” 等垂直领域，最终成为深入各行业的覆盖 AI 软件、芯片、传感器的软硬全栈服务商。
但这并不意味着商业化的终点。在深度绑定客户资源实现变现后，商汤又可以用获取到的行业积累，实现对技术的反哺，建立正向的循环。
因此，这种基于后期商业模式构成的成长潜力，帮助商汤超越了普通的 “技术估值” 逻辑，获得了更高的价值认同。
02 落地的关键
在 IPO 之前，商汤科技 8 年内累计融资超过 336 亿元，投资人包括国内外著名的投资机构软银、阿里、春华资本、银湖、IDG 等。
这造就了一支囊括 40 位教授、250 多名博士与博士生，以及 3500 多名科学家和工程师的技术研发团队。随之而来的，是自 2014 年创办以来，70 多个相关领域全球冠军，600 多篇顶级学术论文，8000 多项 AI 发明专利，以及在全球三大计算机视觉会议上全球排名第一的论文总数。
这得益于历年来商汤在研发方面的巨大投入，而这种巨大投入在业务层面的进展，则体现为解决了 AI 落地的若干痛点。这其中的奥秘，就藏在商汤 SenseCore AI 大装置中。
实现 “赋能百业”，不是一句简单的口号。对于商汤而言，它至少需要解决这样一些难题。
第一，各行业的人工智能场景琐碎而复杂，带有强烈的低标准化属性。
从交通、制造业，到汽车、生活，各行业复杂、琐碎的非标场景，在实操中需要不同的 AI 算法来解决专属问题。
面向这些广泛的场景，意味着 AI 企业需要匹配大量的算法模型。但这需要强大的 AI 生产能力。在这一点上，基于模型生产平台、算法训练平台，商汤的 SenseCore AI 大装置已生产出超过 22000 个算法模型。
除此之外，商汤的算法开源计划，针对 210 多个算法和 1500 个预训练模型进行了开源。这种向企业开发者提供算法工具，使得自身开发的算法，与开源形成的算法生态结合，共同下沉到各行业里的细分环节，形成价值闭环。
招股书显示，通过使用 SenseCore 赋能人工智能模型生产的全流程，相较于行业需耗时数周的漫长周期，商汤的研发及工程团队可以将开发时长缩短至数小时。2019 年、2020 年及 2021 年上半年，商汤科技的研发人员每人年均生产的商用模型数量从 0.44 提高到 3.45 并继续提高到了 5.24 个。
这意味着，商汤能以更快、更低的成本帮助人工智能算法解决更多场景中的问题。
第二，场景多样化带来的算力激增。
随着 AI 向更多场景覆盖，带来了一个关键的转变：AI 必须由专用向通用转变。
这个转变用文字描述，只是一字之差，但对于 AI 而言，却意味着对算力的需求，可能出现指数级的增长。
这正是商汤建立人工智能计算中心 AIDC 的原因所在，这个整合了超算、AI 芯片和传感器的设施，能够提供高达 3740 Petaflops（每秒千万亿次浮点运算）的算力，得以满足日复一日增长的算力需求。
建立在强大的算力基础之上，再整合领先的算法能力。这构成了商汤赋能百业的又一重底气。
第三，如何让 AI 自动化。
算法的多样化、支撑算法的算力，这两项要素固然重要，但却并不能完全实现对场景的适配。如何让算法自动跑起来，实现自适应的部署。这是 AI 落地的关键。
将数据平台、模型生产平台、深度学习训练框架和深度学习推理部署引擎打通，这意味着平台层实现了从数据存储、标注到模型训练、生产、部署和测试的全链路。这种全链路的打通，可以大幅降低人工智能生产要素成本。
但这还不是全部，例如：商汤 “四个支柱” 中面向智慧生活和智慧城市的模块化、灵活性的标准软件平台，SenseMARS 火星混合现实平台与 SenseFoundry Enterprise 方舟企业开放平台，提供了新的功能。前者可以在构建现实世界的数字孪生后，赋予数字孪生交互性，即从虚到实。
以 SenseCore AI 大装置为基础，商汤 SenseMARS 火星混合现实平台可以现实世界联动虚拟世界的迭代，虚拟世界完成现实的增强。这不仅将开启元宇宙的革新交互体验，也将推动传统产业的数字化转型，加快决策自动化，加快生产力的迭代速度。
据招股书披露，SenseMARS 软件平台内含超过 3500 个 AI 模型，支持全新的元宇宙体验。
而后者则能够直接为企业提供标准化 AI 算法和应用，降低企业的学习和部署工业 AI 的成本。
在克服这三个难题之后，AI 落地，赋能百业的成本与使用门槛，得以大大降低，即使面临大量高复杂度的非标场景，商汤的算法模型也能表现出高于一般水平的匹配度。
03 应当理解 AI 硬科技企业厚积薄发的财务特性
对于商汤而言，市场上的看多者固然众多，但也有一些担忧的声音。
比如公司财务报表并不算漂亮，研发投入持续居高不下，吃掉了来之不易的利润，使得公司业绩亏损。
无论选择何种立场，观察者和投资者的情绪都可以理解。但拨开迷雾，投资的真实含义，归根结底是认知的变现。这种认知，从根本上来自于对产业规律的认识。
用一句话讲清楚一个行业的特性，是衡量投资者认知是否成熟的关键指标。
这里的成熟，并非是一套统一的框架和方法论，而是能否认清一个行业在不同阶段、不同资本市场环境下，始终不变、难于逾越的本质与特性。
比如养猪行业能诞生寡头，是因为这个行业始终在进行供给侧出清；比如光伏行业能够崛起，是因为度电成本下降一直在倒逼技术进步；社区团购能成立，在于其重新组织了零售链条……
在 AI 领域里，类似的特征同样存在。比如它需要持续实现技术的迭代与突破，比如它需要外部环境作为支撑，需要与具体的行业结合来形成确定性的商业模式。在解决了上述问题后，它才能进一步建立客户壁垒，实现市场突破。
这造成了 AI 的一些典型特征——“投资前置，收益后置”、“投资规模大，盈利周期长”，但 AI 的弹性也很明显，那就是长期投入带来的 “高技术门槛，强竞争壁垒”。
在芯片行业内，因为有实体产品，且有可参照的芯片巨头，这些特征几乎已经成为共识；如果用医药工业来进行类比也可以发现，AI 的研发，也高度类似于原研的创新药业务。属于高投资，长周期、一旦爆发竞争力极强的业务。
可见，类比芯片、创新药研发行业，商汤科技作为一家成立 7 年的 AI“新青年”，其交上的营收答卷是令人满意的，其亏损数据，和主动选择持续投入研发的做法，就容易理解了。对于一些习惯于将 AI 与互联网、消费行业去对比的普通投资者而言，这种 AI 的产业特征，需要一定时间去认知改变。
2020 年，商汤的营收规模是另外三家主要 AI 企业的 1.5 倍。2021 年上半年，营收同比增长了 91.8%，规模达到 16.5 亿元。
利润方面，由于目前处于产业前期投入阶段，公司仍在亏损。好消息是，商汤 2020 年的经调整净亏损相对 2019 年收窄，企业的亏损占收入比例，由 2019 年的 38.3% 大幅降低至 2020 年的 20.6%。而营收、毛利则持续强劲增长，2018 至 2020 年三年营收复合年增长率达到了 36.4%，毛利复合年增长率达到 52.4%。
与此同时，作为开支大头的研发开支，其规模一直在不断扩大。在 2018 年到 2020 年，翻了近三倍，2020 年上半年为 17.5 亿，超过 2018 年全年。
但穿透这些现象，我们更应当看到一些数据背后的东西。比如在研发开支规模持续扩大的情况下，商汤是如何让收入与亏损接近动态平衡的？
原因其实可以归结为运营方面的 “两增两减”。
其中，增的是营收和研发开支的规模，减的则是销售开支和亏损规模。
2018 年，商汤将 45.9% 的营收用于研发开支。2021 年上半年，研发开支增长至同期营收的 1.07 倍，达到 17.7 亿元。
2018 年，商汤的营收为 18.53 亿元，2021 上半年的营收已经接近超过了 2018 年全年，达到 16.52 亿元。三年半营收累计近百亿元。
智慧商业业务和智慧城市业务均发挥了增长级的作用。
以 2020 年收入计算，商汤智慧商业领域的市场份额中国第一。智慧商业业务 2018 年的收入为 8.5 亿元，占比为 46.1%。到了 2021 年上半年，收入已接近 2018 年全年水平，达到 6.5 亿元，同比增长 39.2%。
智慧城市领域，商汤科技也拿到了中国第一的市场份额。在今年上半年同比大增了 243.4%。
在智慧商业、智慧城市、智慧生活、智能汽车四大业务的共同推动下，商汤今年上半年的收入同比增长了 91.8%。
在开支方面，一直以来，商汤研发开支都是增速最快的。
2019 年是商汤发展的分水岭，当年的研发开支和销售开支都是三位数的增速，其中研发开支增长 125.8%，销售开支增长 120.5%。
2020 年，研发开支增速高出销售支出增速 7.6 个百分点。二者的差距在今年上半年达到高潮，研发开支的增速为 45.1%，比销售开支高了 22.5 个百分点。
商汤在研发上的饱和投入，对财务报表造成了不可避免的影响。这也成为了一些对 AI 硬科技不了解的投资者诟病公司的论点。
然而，推敲几大 AI 企业的发展历程，可以发现有一条共通的产业规律，那就是 AI 企业不可能超越时间，实现弯道超车。
它们必须要经历一个长程马拉松式的 “饱和研发——适配导入——商业落地” 过程，最终实现大规模商业化。这个过程如同关山重重，只能发力快走，无法一步飞渡。同时，行业玩家还必须面对来自同业者在技术和商业上的双重竞争。
互联网行业有一个定律：产品型公司值十亿美金，平台型公司值百亿美金，生态型公司值千亿美金。三种思维对各自对应的企业估值，都具有指导意义。
决定公司价值归属的是顶层思维，生态思维兼容平台思维、应用思维。如苹果、谷歌，独一无二的生态帮助它们建立了固若金汤的生态之城。
从计算机视觉产品到底层技术模型 SenseCore，商汤的 “思维” 不只覆盖了专用型的 “产品”，也包括通用型的 “平台”，具备了打造 “生态” 的基础，就像曾经的亚马逊、特斯拉的发展路径。
随着应用场景的日渐丰富和技术的日积月累，商汤的生态效应将显现强大的生命力。步入 “现实” 期的 AI 领域，也将因此迎来第二春。这才是商汤的价值所在，也将是它对行业的最大贡献。
因此，只有保持正确的理解，才能在产业周期面前表现出足够的耐心，拿出吻合于规律的时间，静待标的公司的表现。也才能减少投资中的噪音和摩擦，以更平稳的姿态走入正向的循环。（作者：魏宇奇）
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