商湯科技上市三天股價翻倍：經歷大風大浪，AI價值如何重估？

©️深響原創 · 作者｜陳文琦

在過去一年的時間裏，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能（以下簡稱AI）的壞消息之後，這個行業終於迎來了好消息。

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。其开盤漲近9%，盤中股價繼續拉升，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战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开始，一批批學者、科學家、創業者躬身入局，而人工智能業已走過一輪甲子。

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？現在又該如何判斷AI企業的價值？商湯的成功上市意味着什么？下一個關鍵點是什么？行業的長期價值又該往何處尋？

商湯正式登陸香港聯交所

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技術爲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企業的平衡術成爲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裏，技術人才是最爲核心的競爭力。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爲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徐立曾在採訪中开玩笑：“阿裏巴巴從十八羅漢开始，我們從十八教授开始。”他也曾是港中文多媒體實驗室的成員。

也正是因爲有了這些頂尖頭腦，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，湯曉鷗的團隊發布GaussianFace算法將人臉識別算法的准確率提高到了98.52%，突破工業紅线，首次超越了人眼的識別能力（97.53%），也超過了Facebook發布的DeepFace算法(97.35%)。6月，實驗室發布的DeepID系列算法，逐步將人臉識別准確率提升至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，成爲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，並开始自主研發深度學習框架。

商湯創始人湯曉鷗

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，通常帶着光環出生，但是一开始切入的賽道，容易正面遇到互聯網廠商的模式創新，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，商湯就开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，導致人工智能解決方案往往定制化程度高，很難規模化、標化。越來越激烈的競爭又令行業進入價格战。

隨着資本熱情的冷卻，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——“平台化”。在招股書中，商湯將自身定位爲一家“人工智能軟件平台型公司”，商業模式是人工智能軟件平台的銷售，其中包括軟件許可、人工智能軟硬一體產品及相關服務，旗下有：

面向智慧商業的SenseFoundry-Enterprise（商湯方舟企業开放平台）
面向智慧城市的SenseFoundry（商湯方舟城市开放平台）
面向智慧生活的SenseME、SenseMARS及SenseCare平台
面向智能汽車的SenseAuto（商湯絕影智能汽車平台）四大平台

這一平台體系符合商湯自2017年提出的“1（基礎研究）+1（產品及解決方案）+X（行業）” 战略。不同於瞄准某一個行業，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產品很難標准化，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台。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性能AI模型生產成本極高，所需的訓練周期長。AI由此成爲了一個人力密集的行業。

平台化打法的優勢在此突顯。

商湯的平台使之成爲“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“平台化”的基石，是商湯耗時數年研發的SenseCore商湯AI大裝置，徐立稱之爲“人工智能的粒子對撞機”。這是一個由算力層、平台層和算法層三部分組成的架構體系，三者之間互相連接、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作爲一個基礎設施，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，是將原來基於項目定制化开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杆，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

平台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，往往缺乏大規模的數據，基於場景定制的思路，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。

據招股書數據，截至2021 年6月30日，商湯的AI軟件平台已在超過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余家汽車企業，同時賦能超過4.5億部手機及200多款手機應用程序。

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，商湯營收分別爲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，商湯的研發开支總和近70億元，佔營收比例爲70%。

而這也引出了新的矛盾點——研發投入高、周期長是以AI爲代表的硬科技行業的特點，一級市場爲技術潛力买單，但絕大多數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裏，AI面對的估值邏輯完全變了。

二級市場更爲“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爲中心問題。

如果以PS（市銷率）爲一個觀察切口，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。據其招股文件，同年預計營業收入爲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上半年爲3.81億元），對應PS爲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 年其收入爲 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年收入爲12.6億元（2020年前三季度爲7.2億元），PS約爲24倍。

但在二級市場上，PS倍數通常爲個位數：安防巨頭海康威視市值4893億元，去年營收達635億元，對應PS爲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僅爲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爲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，商湯收盤市值爲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能軟硬件企業的新物種。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着無人問津的局面。但在過去五年裏，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生的，而這兩家公司上市都是千禧年之前的事了，沒有長线思維的投資人無法觀察到技術儲備帶來的潛力。

移動互聯網時代，一夜成名的例子太多，但互聯網的投資邏輯和硬科技截然不同。站在互聯網與硬科技的交界處，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，長线思維；另一方面，當技術的拐點到來，它又像互聯網，爆發式的增長值得期待。

這其實是一種更爲高階的平衡術。在單一財務數據之外，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。