️深響原創 · 作者|陳文琦
在過去一年的時間裡,商湯、依圖、曠視、雲從、海天瑞聲、雲天勵飛、格靈深瞳、雲知聲等“AI概念股”扎堆湧向IPO。在聽了太多關於人工智慧(以下簡稱AI)的壞訊息之後,這個行業終於迎來了好訊息。
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”;股份程式碼:0020.HK)正式登入香港聯合交易所。首日股價最高漲幅超過20%,市值超過1500億港元。1月3日,商湯迎來上市之後的第三個交易日,股價延續前兩個交易日的漲勢。其開盤漲近9%,盤中股價繼續拉昇,漲幅一度超40%,三日累計漲幅近90%,總市值超2500億港元。“AI第一股”上市三天股價翻倍,無疑給行業帶來了信心。
很難想象,就在20天前,商湯遭遇突然的“狙擊”,原定於12月17日的上市計劃被迫調整。
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的激烈討論開始,一批批學者、科學家、創業者躬身入局,而人工智慧業已走過一輪甲子。
未來已來,那麼在當下,AI基礎設施化已是確定性趨勢,AI將向何處去?現在又該如何判斷AI企業的價值?商湯的成功上市意味著什麼?下一個關鍵點是什麼?行業的長期價值又該往何處尋?
平衡術:技術進步與商業化
AI的進步從來都不是一蹴而就。總體來看,以AI技術為創業根基的企業經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,產品再好也對商業世界沒有意義;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裡,技術人才是最為核心的競爭力。商湯創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),佔據了公司人數的三分之二以上。
商湯CEO徐立曾在採訪中開玩笑:“阿里巴巴從十八羅漢開始,我們從十八教授開始。”他也曾是港中文多媒體實驗室的成員。
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,湯曉鷗的團隊釋出GaussianFace演算法將人臉識別演算法的準確率提高到了98.52%,突破工業紅線,首次超越了人眼的識別能力(97.53%),也超過了Facebook釋出的DeepFace演算法(97.35%)。6月,實驗室釋出的DeepID系列演算法,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慧先鋒實驗室,成為亞洲區唯一入選的團隊。成立之後的商湯,2015年和2016年在ImageNet大賽上拿下多項冠軍,並開始自主研發深度學習框架。
人才儲備是第一步,但是AI的賽點在於落地,在於對未來場景的思考。博士坐鎮的“天才AI公司”不少,通常帶著光環出生,但是一開始切入的賽道,容易正面遇到網際網路廠商的模式創新,如電商、O2O的發展大潮,導致之後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。各行業客戶的需求存在很大差異,導致人工智慧解決方案往往定製化程度高,很難規模化、標化。越來越激烈的競爭又令行業進入價格戰。
隨著資本熱情的冷卻,風口的轉移,機器人、半導體、新能源等賽道的湧現讓純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“人工智慧軟體平臺型公司”,商業模式是人工智慧軟體平臺的銷售,其中包括軟體許可、人工智慧軟硬一體產品及相關服務,旗下有:
- 面向智慧商業的SenseFoundry-Enterprise(商湯方舟企業開放平臺)
- 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
- 面向智慧汽車的SenseAuto(商湯絕影智慧汽車平臺)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(產品及解決方案)+X(行業)” 戰略。不同於瞄準某一個行業,商湯的構想是在基礎研究底層之上,賦能各行各業,在最大程度上發揮AI的價值。
在AI落地時,產業認知、真實場景、業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,向更廣範圍的to C領域延伸。這類生意的難點在於單價高、決策流程長、研發成本高、落地成本高、還要求技術提供方有很強的行業認知和服務能力,AI產品很難標準化,成本居高不下,企業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技術應用於各行業、各業務場景的基礎,但是AI模型的生產效率低,大多數工業級應用所需的高效能AI模型生產成本極高,所需的訓練週期長。AI由此成為了一個人力密集的行業。
平臺化打法的優勢在此突顯。
商湯的平臺使之成為“AI工廠”,目的就是降低AI模型的生產成本,加速AI技術大規模地落地應用行業,走出難規模化的圍城。
而“平臺化”的基石,是商湯耗時數年研發的SenseCore商湯AI大裝置 ,徐立稱之為“人工智慧的粒子對撞機”。這是一個由算力層、平臺層和演算法層三部分組成的架構體系,三者之間互相連線、協同,使得AI模型能以自動化、自適應的方式進行生產和落地。在實際應用中,從前,因需而制的AI模型產出需要大量的人力,而SenseCore作為一個基礎設施,自動化了研發的許多步驟,AI模型得以實現量產。
SenseCore AI大裝置的形成,是將原來基於專案定製化開發轉向規模化落地的關鍵一步。商湯每年的商用模型數逐步提升,2019年生產1152個模型,2020年生產9673個模型,2021年僅僅上半年就生產了8377個模型。截止2021年6月30日,商湯累計產生超過22000個模型,適用於多個垂直行業。基於這樣的高效率運營槓桿,所以商湯才能在這樣的高研發投入下,增強盈利能力。
SenceCore通用AI基礎設施支撐商湯“AI工廠”的高效運轉
平臺化的打法帶來的另一個優勢是有效解決應用中的“長尾問題”。
這些長尾場景的特點是,範圍廣、差異大、頻次低,往往缺乏大規模的資料,基於場景定製的思路,實現成本高,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,彌補AI價值鏈中缺失的環節。
據招股書資料,截至2021 年6月30日,商湯的AI軟體平臺已在超過15個國家及地區及多個垂直行業部署,客戶數超過2400家,其中包括超過250家《財富》500強企業及上市公司,119個城市以及超過30餘家汽車企業,同時賦能超過4.5億部手機及200多款手機應用程式。
極強的商業落地能力讓商湯在營收規模上遠超國內其他的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,是雲從、依圖的三倍甚至更多。而其營收也已進入規模化增長階段,最近半年同比增幅91.8%。
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,在研發方面的投入都是巨大的。從2018年至今年上半年,商湯的研發開支總和近70億元,佔營收比例為70%。
而這也引出了新的矛盾點——研發投入高、週期長是以AI為代表的硬科技行業的特點,一級市場為技術潛力買單,但絕大多數投資基金本身也有時間週期和退出壓力,當接力棒交到二級市場手裡,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,你會發現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倍數普遍在20倍以上。
- 2020年,雲從在上市前完成最後一輪融資後,估值接近250億元。據其招股檔案,同年預計營業收入為7.58億元,對應PS接近33倍;
- 據《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;
- 雲知聲創辦至今經歷 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年完成最後一輪融資,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倍數通常為個位數:安防巨頭海康威視市值4893億元,去年營收達635億元,對應PS為8倍;智慧物聯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,去年實現營收130億元,PS為9倍。考慮到公司未來下一年營收的增長,公司PS倍數其實更低。
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,商湯是區別於其他垂直AI應用企業、海康、大華這類計算機視覺智慧軟硬體企業的新物種。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——頭部公司用業績說話教育市場,同時,二級市場更透明穩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、行業處於相對早期的階段亦是面對著無人問津的局面。但在過去五年裡,英偉達股價漲了13倍,AMD股價漲了13倍,漲幅的快速拉昇是在近兩年發生的,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。
移動網際網路時代,一夜成名的例子太多,但網際網路的投資邏輯和硬科技截然不同。站在網際網路與硬科技的交界處,AI的估值邏輯更顯複雜。一方面它的基座是硬科技,週期較長、投入較大,長線思維;另一方面,當技術的拐點到來,它又像網際網路,爆發式的增長值得期待。
這其實是一種更為高階的平衡術。在單一財務資料之外,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、產業資源、團隊文化等等。
商湯2014年創辦以來,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發明專利,在全球三大計算機視覺會議上發表的論文總數全球排名第一。在產學研結合方面,做了完整的人才培養體系,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,恰恰是硬科技企業實現彎道超車的源動力。
未來走向何方?
當下AI企業的狀態和此前的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走向正確的發展路徑。
商湯上市,讓資本市場看到AI公司的造血能力,也給後續資本市場對於硬科技類企業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%,逐年穩步提升。其經調整淨虧損(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行業從一項前沿科技到現在大規模落地經歷起起伏伏,在過去一年裡,“元宇宙”等尚屬於概念期的迷霧一時風頭無兩,待到市場少些許鼓譟,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,將有助於市場焦點回歸到能落地、正在積累跬步的“實幹企業”身上。
更深層來看,當下的中國經濟發展模式處於從人口紅利向創新紅利的轉型期,移動網際網路的增量紅利逐步消退之後,是屬於底層科技進步、基礎研究追趕的時代。因此,AI、晶片、清潔能源、材料、量子計算等具有的變革性和引領性的領域裡,研究者和創業者大有可為。
七歲的商湯選擇在這個時間節點上市,或許對其自身的發展來說只是小小的一步,但是對於行業來說意義重大——讓市場瞭解商湯、認知AI、認知硬科技。
徐立在2018年的時候曾做出一個判斷:現代企業的發展,在相同行業內做底層技術的,發展曲線在開始階段可能會相對緩慢;而注重做商業模式或前端應用的,發展曲線往往會比較快,在最初會超過做底層技術並能快速見到效果。但兩類企業的曲線會有相遇的時候,只要超過那個點再往後,一般是做底層技術的有更大機會。
現在看來,AI已經走到了那個轉折點。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。